Лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году

Лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году

С момента появления интернета, веб-скрейпинг стал одним из наиболее популярных способов получения информации с веб-сайтов. Веб-скрейпинг – это процесс автоматического извлечения данных из веб-сайтов. В этой статье мы рассмотрим лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году.

Python и BeautifulSoup

Python – это один из самых популярных языков программирования для веб-скрейпинга. Он имеет большую библиотеку для веб-скрейпинга, такую как BeautifulSoup. BeautifulSoup – это библиотека для веб-скрейпинга, которая позволяет легко извлекать данные из веб-сайтов. Она поддерживает различные форматы данных, такие как HTML, XML и др.

Selenium

Selenium – это инструмент для автоматизации веб-тестирования, который также может быть использован для веб-скрейпинга. Он позволяет автоматизировать работу с браузером, таким как Google Chrome или Mozilla Firefox, и извлекать данные с веб-сайтов. Selenium поддерживает различные языки программирования, такие как Java, Python, Ruby и др.

Scrapy

Scrapy – это мощный фреймворк для веб-скрейпинга на Python. Он позволяет легко создавать веб-скрейперы, которые могут извлекать данные с веб-сайтов. Scrapy поддерживает различные форматы данных, такие как JSON, CSV, XML и др. Он также имеет встроенные функции для обработки данных и сохранения их в базу данных.

Apify

Apify – это платформа для веб-скрейпинга, которая позволяет легко создавать веб-скрейперы и извлекать данные с веб-сайтов. Она поддерживает различные языки программирования, такие как JavaScript, Python, Ruby и др. Apify имеет встроенные функции для обработки данных и сохранения их в базу данных.

Octoparse

Octoparse – это инструмент для веб-скрейпинга, который позволяет легко извлекать данные с веб-сайтов. Он имеет встроенный браузер, который позволяет легко находить и извлекать данные с веб-сайтов. Octoparse поддерживает различные форматы данных, такие как Excel, CSV, JSON и др.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели лучшие инструменты для веб-скрейпинга в 2025 году. Каждый инструмент имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор инструмента зависит от конкретной задачи.

Связанные вопросы и ответы:

Какие из этих инструментов веб-скрейпинга являются бесплатными

При веб-скрепинге используются различные технологии и инструменты:

Ручной скраппинг

На самом деле, как контент, так и исходный код веб-сайтов иногда копируются вручную. Интернет-преступники используют этот метод, в частности, когда боты и другие программы-скреперы блокируются файлом robots.txt.

Программные инструменты

Такие инструменты для веб-скрейпинга, как Scraper API, ScrapeSimple или Octoparse, позволяют создавать веб-скрейперы даже с минимальными знаниями программирования или вообще без них. Разработчики также используют эти инструменты в качестве основы для создания собственных решений для скрапинга.

Сопоставление текстовых шаблонов

Автоматическое сопоставление и считывание информации с веб-сайтов также может осуществляться с помощью команд на языках программирования, таких как Perl или Python.

HTTP-манипуляции

HTTP-запросы могут использоваться для копирования содержимого статических или динамических веб-сайтов.

Добыча данных

Веб-скраппинг также возможен с помощью интеллектуального анализа данных. Для этого веб-разработчики анализируют шаблоны и скрипты, в которые встроено содержимое сайта. Они определяют искомый контент и отображают его на своем сайте с помощью так называемой обертки.

HTML PARSER

HTML-парсеры, известные из браузеров, используются в веб-скреппинге для чтения и преобразования искомого контента.

Считывание микроформатов

Микроформаты часто являются частью веб-сайтов. Они содержат метаданные или, например, семантические аннотации. Считывание этих данных позволяет сделать выводы о локализации определенных фрагментов данных.

Какие из этих инструментов веб-скрейпинга являются платными

Apify — мощная платформа для веб-скрапинга, помогающая разработчикам создавать, развертывать и контролировать проекты веб-скрапинга и автоматизации браузера. Она разработана как полноценное решение для извлечения данных, способное собирать практически любой тип общедоступных данных из интернета.

Apify уникальна тем, что предоставляет не только инструменты для создания настраиваемых агентов для скрапинга, но и предлагает обширную библиотеку готовых скраперов.

Эта платформа особенно полезна для задач, таких как исследование рынка, анализ настроений и генерация контактов.

Особенности:

Интегрированный пул прокси с умным вращением IP и автоматическим имитированием отпечатков браузера.

Поддержка настраиваемых файлов cookie и заголовков, вместе с инструментами для обхода защиты от ботов.

Совместимость с Python и JavaScript, включая интеграцию с библиотеками, такими как Playwright, Puppeteer, Selenium и Scrapy.

Преимущества:

Обширная библиотека более чем из 1,500 готовых шаблонов для веб-скраперов.

Бесплатные курсы по веб-скрапингу, академии и учебные материалы.

Надежное извлечение данных любого масштаба с множеством интеграций облачных сервисов и веб-приложений.

Высоко оценено за простоту использования и гибкость, подкреплено обширной документацией.

Недостатки:

Качество поддержки клиентов иногда оставляет желать лучшего.

Некоторые ограничения по одновременному выполнению задач, влияющие на одновременный сбор данных.

Цены:

Начинается от $49 в месяц за начальный премиум-план.

Имеется бесплатная пробная версия для ознакомления с функционалом.

Какие из этих инструментов веб-скрейпинга имеют бесплатные пробные версии

Компания Bright Data занимает лидирующие позиции в индустрии сбора веб-данных, управляя обширной и разнообразной сетью прокси-серверов по всему миру. Сеть компании насчитывает миллионы резидентных прокси-серверов , которые идеально подходят для реализации стратегий ротации IP-адресов, необходимых для эффективного веб-парсинга.

На базе этой инфраструктуры Bright Data предлагает множество инструментов и служб веб-парсинга, включая API для Web Scraper. Этот облачный инструмент позволяет получить доступ к настраиваемым конечным точкам API, предназначенным для извлечения веб-данных из популярных доменов и отвечающим сложным потребностям проектов по сбору данных.

API для Web Scraper разработаны для обеспечения масштабируемости и надежности и устранения распространенных технических препятствий, возникающих при веб-парсинге, таких как преодоление антибот-механизмов.

Поэтому такие API становятся предпочтительным решением для сбора данных для организаций, которые стремятся усовершенствовать свои инициативы, основанные на данных. При этом они снижают эксплуатационные расходы и повышают эффективность сбора данных в Интернете.

• Ротация IP-адресов через прокси-серверы
• Автоматическое решение капчей
• Ротация пользовательских агентов
• Возможности рендеринга JavaScript
• Экспорт данных в удобочитаемые форматы

Другими словами, Scraper API предлагает наибольшее количество возможностей из числа других лучших инструментов веб-парсинга в рамках одной службы. Это делает его идеальным решением для обхода проблем парсинга, снижения общих затрат и экономии времени.

Плюсы :

• Время безотказной работы: 99,9%
• Неограниченное масштабирование
• На 100% соответствует требованиям и этике
• Поддержка людьми 24/7

Минусы :

• Не бесплатный

Стоимость :

Цены зависят от количества записей и типа домена. От 0,001 $.
Доступна бесплатная пробная версия.

Какие из этих инструментов веб-скрейпинга имеют поддержку API

В следующем примере показано использование нескольких потоков для выполнения задачи:

import threading import time def print_time(threadName, delay, iterations): start = int(time.time()) for i in range(iterations): time.sleep(delay) print(f'{int(time.time() - start)} - {threadName}') threads =

Этот скрипт является вариацией на тему классической задачи FizzBuzz, но выводит более подробную информацию:

1 Counter 2 Counter 3 Fizz 3 Counter 4 Counter 5 Buzz 5 Counter 6 Fizz 6 Counter …

Сценарий запускает три потока: один печатает «Fizz» каждые три секунды, другой печатает «Buzz» каждые пять секунд, а третий печатает «Counter» каждую секунду.

Это пример демонстрирует, как можно использовать многопоточность в Python для одновременного выполнения нескольких задач. В данном случае, каждый поток запускает функцию print_time, которая выводит на экран время и имя потока с заданной задержкой и определенное количество раз.

Такой подход позволяет эффективно распределять задачи, особенно когда требуется обрабатывать данные с разных источников или выполнять различные операции, которые не зависят друг от друга. Это особенно актуально в веб-скрейпинге, где можно параллельно собирать данные с нескольких сайтов или API.

Какие из этих инструментов веб-скрейпинга имеют графический интерфейс пользователя

Нечто подобное описано в двух предыдущих статьях. Чтобы осуществить скрейпинг мы отправляем на сервер правильные http-запросы. “Правильные” – это такие, какие отправлял бы браузер, если бы скрейпинг производился полностью вручную. Чтобы выяснить, что именно отправлять в каждом отдельном запросе, мы анализируем заголовки запросов и ответов в браузере, а также смотрим исходники страниц. Задача из этой статьи ничем принципиально не отличается от двух предыдущих за исключением одного момента: в данном случае понятие “исходники страниц” означает ещё и подключённые скрипты. Нам нужно понять, какая часть кода добавляет данные к запросам, откуда эти данные берутся и так далее. Обычный реверс-инжиниринг применительно к скриптам сайта.

Самый главный плюс такого подхода – его универсальность. Если защита проходится стандартной связкой из человека и браузера, то алгоритм её прохождения может быть найден реверс-инжинирингом. Теоретически, исключений из этого правила нет. В мире веб-скрейпинга существуют задачи, которые могут быть решены исключительно реверс-инжинирингом.

Главный минус такого подхода – его неограниченная трудоёмкость. Это путь для сильных духом и не особо ограниченных по времени. В реальной жизни реверс-инжиниринг одного сложного сайта может занять время, за которое можно написать скрипты для скрейпинга тысячи “обычных” сайтов. В теории изготовитель защиты может потратить на неё сколько угодно времени, а его квалификация может потребовать, чтобы реверс-инжинирингом занимался опытный и талантливый хакер. Проще говоря, на определённом уровне сложности заказчику становится выгоднее вместо крутого хакера нанять клерка-копипейстера. Или вообще отказаться от заказа и обойтись без этих данных.

Стоит отметить, что не каждый скрейпер вообще обладает хакерскими навыками или имеет в команде хакера. Встретившись с необходимостью разбираться в скриптах на сайте большинство отказывается от заказа или выбирает метод из другой категории. Ну, или нанимает другого профессионала.

В случае, когда алгоритм защиты не просматривается при анализе трафика и HTML – стоит начать с других подходов. Если же алгоритм может неожиданно измениться в любой момент (как на Amazon), я рекомендую реверс-инжиниринг рассматривать в последнюю очередь. К тому же мне кажется, что если код прохождения защиты Amazon, полученный реверс-инжинирингом, выложить, например, на Хабр, то можно сразу рядом написать, что этот код устарел – это быстро станет правдой.

В этой статье примеры кода будут описывать другие методы.

Какие из этих инструментов веб-скрейпинга имеют поддержку многопоточности

Основные механизмы веб скрапинга отвечают на вопросы:

• как использовать Python для запроса информации с веб-сервера
• как выполнить базовую обработку ответа сервера
• как начать взаимодействовать с веб-сайтом автоматизированным способом

Как выглядит процесс веб-срапинга:

• Извлечение HTML-данных из доменного имени
• Анализ этих данных для получения целевой информации
• Хранение целевой информации
• При необходимости переход на другую страницу для повторения процесса

Экспресс руководство по созданию веб-скраперов

1. Использование Python для запроса информации : Чтобы начать скрапинг, вам нужно научиться отправлять запросы к веб-серверам. Это можно сделать с помощью библиотеки requests в Python. Когда вы отправляете запрос на веб-сервер, вы запрашиваете HTML-код страницы, который потом можете анализировать.

   import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) html = response.text

2. Базовая обработка ответа сервера : После получения ответа от сервера важно проверить, был ли запрос успешным. Это можно сделать, проверив статус-код ответа. Статус-код 200 означает, что запрос был успешным.

   if response.status_code == 200: print("Запрос успешно выполнен!") else: print("Произошла ошибка при запросе!")

3. Автоматизированное взаимодействие с веб-сайтом : Для работы с HTML и извлечения нужной информации используется библиотека BeautifulSoup. Она позволяет легко находить нужные элементы на странице, используя теги, атрибуты и CSS-селекторы.

   from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.find('title').text print("Заголовок страницы:", title)

4. Переход между страницами : Веб-скраперы могут автоматически переходить с одной страницы на другую. Например, если вы анализируете пагинированный список, вы можете использовать BeautifulSoup для нахождения ссылки на следующую страницу и затем повторять процесс.