Лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году

Лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году

Веб-скрейпинг – это процесс извлечения данных с веб-сайтов. Это может быть очень полезным для многих людей, таких как аналитики данных, маркетологи, журналисты и многие другие. В этой статье мы рассмотрим лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году.

1. BeautifulSoup

BeautifulSoup – это библиотека для веб-скрейпинга на языке Python. Она позволяет легко извлекать данные из HTML и XML документов. BeautifulSoup поддерживает различные парсеры, такие как lxml и html.parser.

2. Scrapy

Scrapy – это мощный фреймворк для веб-скрейпинга на языке Python. Он позволяет легко создавать скрипты для извлечения данных с веб-сайтов. Scrapy поддерживает многопоточность и может работать с большим количеством сайтов.

3. Puppeteer

Puppeteer – это инструмент для веб-скрейпинга на языке JavaScript. Он позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-сайтами, такое как нажатие на кнопки, ввод данных и прокрутка страницы. Puppeteer поддерживает headless режим, что означает, что он может работать без открытия браузера.

4. Selenium

Selenium – это инструмент для автоматизации тестирования веб-приложений. Он может быть использован для веб-скрейпинга, так как позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-сайтами. Selenium поддерживает различные браузеры, такие как Chrome, Firefox и Safari.

5. Cheerio

Cheerio – это библиотека для веб-скрейпинга на языке JavaScript. Она позволяет легко извлекать данные из HTML документов. Cheerio быстро и легко интегрируется с другими инструментами для веб-скрейпинга.

6. HtmlUnit

HtmlUnit – это инструмент для веб-скрейпинга на языке Java. Он позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-сайтами, такое как нажатие на кнопки, ввод данных и прокрутка страницы. HtmlUnit поддерживает headless режим, что означает, что он может работать без открытия браузера.

7. PhantomJS

PhantomJS – это инструмент для веб-скрейпинга на языке JavaScript. Он позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-сайтами, такое как нажатие на кнопки, ввод данных и прокрутка страницы. PhantomJS поддерживает headless режим, что означает, что он может работать без открытия браузера.

8. ParseHub

ParseHub – это инструмент для веб-скрейпинга, который не требует программирования. Он позволяет легко извлекать данные из веб-сайтов, используя интерфейс drag-and-drop. ParseHub поддерживает многопоточность и может работать с большим количеством сайтов.

9. Octoparse

Octoparse – это инструмент для веб-скрейпинга, который не требует программирования. Он позволяет легко извлекать данные из веб-сайтов, используя интерфейс drag-and-drop. Octoparse поддерживает многопоточность и может работать с большим количеством сайтов.

10. WebHarvy

WebHarvy – это инструмент для веб-скрейпинга, который не требует программирования. Он позволяет легко извлекать данные из веб-сайтов, используя интерфейс drag-and-drop. WebHarvy поддерживает многопоточность и может работать с большим количеством сайтов.

Вывод

Веб-скрейпинг – это полезный инструмент для извлечения данных с веб-сайтов. В этой статье мы рассмотрели лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году. Каждый из этих инструментов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому важно выбрать тот, который лучше всего подходит для ваших задач.

Связанные вопросы и ответы:

Какие будут самые популярные инструменты веб-скрейпинга в 2025 году

Вилкова О. В.

Статья посвящена современному методу сбора открытых интернет-данных – веб-скрейпингу – и научной осмысленности его использования в социологических исследованиях. Основываясь на трендах в эмпирических социологических исследованиях и концепциях цифровой социологии, темах, поднимаемых на последних заседаниях международных комитетов социологов, приводятся методологические и технические возможности и ограничения веб-скрейпинга, в том числе, в сравнении с конвенциональными социологическими способами сбора данных (опросами, интервью, фокус-группами). Преимущества и недостатки веб-скрейпинга сгруппированы вокруг набора методологических, технических, правовых, этических, финансовых и компетентностных факторов и послужат прекрасным фреймворком, к которому можно обратиться на стадии дизайна исследования. В отличие от конвенциональных социологических методов, которым свойственны низкий отклик и семантические расхождения в интерпретации результатов, веб-скрейпинг позволяет получить структурную информацию о генеральной совокупности за короткий промежуток времени. С позиций социологии и философии науки обосновывается место, отводимое веб-скрейпингу в структуре социологического методологического знания. Ссылаясь на теории научных революций, синергетики и Венского кружка, текущее исследование старается показать, что в условиях трансформирующейся реальности меняется и научное знание. Исследовательские вопросы, предъявляемые к релевантности и научной осмысленности новой теории и её методов, своевременны и доказывают необходимость концептуальной проработки методологической базы. Работа произведёт попытку устранить стигматизацию вокруг исследований, где основной информационной базой выступают данные интернет-платформ. Располагая данными онлайн-платформ, веб-скрейпинг успешно встраивается в структуру цифровой социологии и имеет потенциал для освещения тематик, связанных с платформенной экономикой. Статья призывает современных социологов не бояться освоения нового инструментария и добавлять в исследования характер междисциплинарности.

Какие функции будут наиболее важными для инструментов веб-скрейпинга в 2025 году

Веб-скрейпинг возник для совершенно другой цели, и потребовалось почти 2 десятилетия, прежде он стал технологией, которая нам знакома сейчас.

Истоки самого простого веб-скрапинга можно проследить до 1989 года, когда британский ученый Тим Бернерс-Ли задумал Всемирную паутину. 

Первоначально концепция была направлена на создание платформы для автоматического информационного обмена между учеными в университетах и институтах по всему миру.

Основной целью веб-сайтов было представление статической информации в формате HTML, что позволяло разработчикам относительно легко писать скрипты, которые могли бы извлекать данные программным путем.

Вскоре после этого, в 1993 году, появилась инаугурационная концепция веб-краулинга. Пионером в этой области был The Wanderer, а именно World Wide Web Wanderer, разработанный Мэтью Греем в Массачусетском технологическом институте. 

Это был новаторский веб-краулер на основе Perl, задачей которого было измерить масштабы сети. 

В тот же период времени в 1993 году материализовалась основополагающая технология, которая проложила путь для основных поисковых систем, таких как Google, Bing, Yahoo и других.

Со временем некоторые сайты начали использовать динамический контент: благодаря таким технологиям, как JavaScript, AJAX и Flash, они могли отслеживать поведение пользователя и формировать страницы специально для него. Это создало значительные проблемы для традиционных методов веб-скрейпинга, потребовав более продвинутых методов.

Разработчики начали изучать headless-браузеры, которые могли имитировать взаимодействие с пользователем, позволяя им получать доступ и извлекать данные из динамически генерируемых страниц.

Такие инструменты, как Selenium, PhantomJS и Puppeteer, стали играть важную роль в навигации по сложным современным веб-сайтам. Вскоре после этого родился веб-скрапинг в том виде, в котором мы его знаем.

Какие изменения произойдут в инструментах веб-скрейпинга к 2025 году

Бизнес уже активно использует ИИ в разных задачах. На маркетплейсах искусственный интеллект подбирает товары для пользователей на основе покупок, в чатах консультирует клиентов по любым вопросам, даже нестандартным. В Ozon ИИ модерирует карточки товаров, а в ВТБ адаптирует рекламные креативы под разные сегменты пользователей.

Все это увеличивает вероятность конверсии, потому что человек получает то, что ему нужно.

Нейросети при правильном подходе ускоряют работу маркетологов и креативной команды. Что они будут делать в 2025 году:

• Автоматизировать общение с клиентами — чат-боты на основе ИИ продают и консультируют, как менеджеры. Их ответы станут точнее и будут почти неотличимы от живой речи.
• Генерировать тексты, картинки, видео, песни и многое другое. Остановимся на роликах. Видеоконтент сейчас на пике популярности, и разработчики ИИ сосредоточены на том, как улучшить его производство. В 2025 году нейросети смогут создавать не только более реалистичные ролики, но и технически адаптировать их под разные платформы.
• Изучать большие объемы данных и делать на их основе выводы. Аналитические платформы станут более заточены на достоверность. Они научатся точнее обрабатывать статистику, учитывать разные факторы, например, экономические или социальные.
• Создавать сайты, стратегии и контент-планы на любую тему, генерировать сотни идей за пару минут. Маркетологи ждут, что креативность нейросетей возрастет, и они смогут выдавать готовые решения.
• Автоматически дополнять программный код, тестировать, улучшать и оптимизировать уже написанный код. Ошибок станет меньше, а производительность кода — выше.

Какие изменения произойдут в технологиях веб-скрейпинга к 2025 году

Компания Global Industry Analysts (GIA) обнародовала прогноз по глобальному рынку веб-аналитики на ближайшие годы. Утверждается, что к середине текущего десятилетия затраты в данной сфере увеличатся приблизительно в полтора раза.
Веб-аналитика - это средства для измерения, сбора, анализа, представления и интерпретации информации о посетителях сайтов. Такие инструменты помогают улучшить качество интернет-платформ и повысить их посещаемость.
В настоящее время, как сообщается, компании сталкиваются с экспоненциальным ростом объемов данных, генерируемых различными бизнес-процессами. В таких условиях увеличивается потребность в качественном измерении показателей и анализе информации. Конечная цель - повышение эффективности работы.
Говорится, что на фоне продолжающейся цифровой трансформации предприятий увеличивается спрос на решения для веб-аналитики. Кроме того, развитию рынка способствует жесткая конкуренция.
Еще одна тенденция - растущая востребованность средств для мобильной аналитики. С ростом проникновения смартфонов трафик сайтов через различные мобильные приложения постоянно увеличивается. Отмечается также, что повышению затрат способствует внедрение сервисов на базе искусственного интеллекта.
По оценкам, в текущем году расходы в области средств веб-аналитики составят приблизительно $4,2 млрд. К 2025-му объем рынка может достичь $6,5 млрд, то есть, увеличится в 1,54 раза. Среднегодовой темп роста в сложных процентах (CAGR) в таком случае составит около 15,7%.
Почти треть (32,9%) всех затрат сейчас приходится на Соединенные Штаты. К концу рассматриваемого периода объем отрасли здесь достигнет $2,2 млрд.
Самым быстроразвивающимся рынком назван Азиатско-Тихоокеанский регион со значением CAGR на уровне 17,6%.