Top 10 Open Source Data Scraping Tools to Watch in 2024

Top 10 Open Source Data Scraping Tools to Watch in 2024

===========================================================

Introduction

---------------

Data scraping is the process of extracting data from websites. It is a useful technique for collecting information from the internet, and it can be used for a variety of purposes, such as market research, data analysis, and web development. In this article, we will take a look at the top 10 open source data scraping tools to watch in 2024.

1. Scrapy

-------------

Scrapy is a popular open source data scraping tool that is written in Python. It is a powerful and flexible framework that allows you to scrape data from websites quickly and easily. Scrapy is designed to handle large-scale web scraping projects, and it includes a number of features that make it a great choice for data scraping.

2. Beautiful Soup

---------------------

Beautiful Soup is another popular open source data scraping tool that is written in Python. It is a simple and easy-to-use library that allows you to extract data from HTML and XML documents. Beautiful Soup is a great choice for beginners, and it is widely used in the data scraping community.

3. PySpider

---------------

PySpider is a powerful open source data scraping tool that is written in Python. It is a web crawling framework that allows you to scrape data from websites quickly and easily. PySpider includes a number of features that make it a great choice for data scraping, such as support for JavaScript rendering and automatic data extraction.

4. Portia

-------------

Portia is an open source data scraping tool that is written in Python. It is a visual scraping tool that allows you to scrape data from websites without writing any code. Portia is a great choice for beginners, and it is widely used in the data scraping community.

5. ParseHub

---------------

ParseHub is a powerful open source data scraping tool that is written in JavaScript. It is a web scraping tool that allows you to scrape data from websites quickly and easily. ParseHub includes a number of features that make it a great choice for data scraping, such as support for JavaScript rendering and automatic data extraction.

6. WebHarvy

---------------

WebHarvy is an open source data scraping tool that is written in C++. It is a web scraping tool that allows you to scrape data from websites quickly and easily. WebHarvy includes a number of features that make it a great choice for data scraping, such as support for JavaScript rendering and automatic data extraction.

7. Octoparse

----------------

Octoparse is an open source data scraping tool that is written in Python. It is a web scraping tool that allows you to scrape data from websites quickly and easily. Octoparse includes a number of features that make it a great choice for data scraping, such as support for JavaScript rendering and automatic data extraction.

8. Data Miner

-----------------

Data Miner is an open source data scraping tool that is written in Java. It is a web scraping tool that allows you to scrape data from websites quickly and easily. Data Miner includes a number of features that make it a great choice for data scraping, such as support for JavaScript rendering and automatic data extraction.

9. OutWit Hub

-----------------

OutWit Hub is an open source data scraping tool that is written in Python. It is a web scraping tool that allows you to scrape data from websites quickly and easily. OutWit Hub includes a number of features that make it a great choice for data scraping, such as support for JavaScript rendering and automatic data extraction.

10. Web Scraper (Chrome Extension)

-------------------------------------

Web Scraper is an open source data scraping tool that is available as a Chrome extension. It is a web scraping tool that allows you to scrape data from websites quickly and easily. Web Scraper includes a number of features that make it a great choice for data scraping, such as support for JavaScript rendering and automatic data extraction.

Conclusion

--------------

In this article, we have taken a look at the top 10 open source data scraping tools to watch in 2024. These tools are all powerful and flexible, and they are widely used in the data scraping community. If you are looking for a data scraping tool, be sure to check out these options.

Связанные вопросы и ответы:

Какие будут наиболее популярные открытые источники данных для веб-сканирования в 2024 году

Bright Data стоит особняком как поставщик лучших прокси-серверов на рынке . Помимо первоклассных прокси-серверов, мощные и многочисленные решения для веб-парсинга составляют основу для нескольких сервисов сбора данных.

Площадка по торговле наборами данных Bright Data предоставляет вам доступ к широкому перечню наборов данных. Эти наборы охватывают различные категории, такие как бизнес, финансы, соцсети и многое другое, а также применяются для разных целей.

В частности, вы можете выбрать один из следующих вариантов:

• Готовые наборы данных : эти наборы извлекаются с популярных веб-сайтов и имеют стандартизированные структуры и форматы, такие как JSON и CSV, для доступа к ним.
• Пользовательские наборы данных : адаптируются к конкретным потребностям, гарантируют высокую гибкость и предоставляют безграничные возможности адаптации к уникальным потребностям в сфере данных.

Bright Data предлагает как подписку, так и разовую покупку своих наборов данных с учетом различных предпочтений. Компания обеспечивает качество данных с помощью строгих методов проверки и соблюдает такие стандарты, как GDPR и CCPA.

Если вам понадобится помощь, вы можете рассчитывать на отзывчивую поддержку команды из более чем 80 экспертов по данным. Компания Bright Data с лояльными клиентами по всему миру, включая более 20 000 компаний, превосходно справляется с предоставлением информации для конкретных действий благодаря своим надежным решениям для обработки данных. Вот почему Bright Data — король источников данных !

Типы :

• Решение для веб-парсинга
• Сбор данных на основе API
• Сервис поиска данных

Количество клиентов : более 20 000.

Продукты и услуги : 

• API веб-парсера : удобные API для программного доступа к структурированным данным с широкого спектра известных сайтов.
• Scraping Browser : Выполняйте сценарии Puppeteer, Selenium и Playwright в полностью управляемых браузерах, включая автоматическое распознавание капч, неограниченную масштабируемость и доступ к 72 миллионам резидентных IP-адресов.
• Функции парсинга : ускорьте разработку с помощью среды выполнения, предназначенной для парсинга, разблокировки и масштабирования сбора веб-данных.
• Веб-разблокировщик : беспрепятственный доступ к любому общедоступному веб-сайту в любом масштабе благодаря автоматическому управлению прокси-серверами и моделированию реального поведения пользователей для обхода систем защиты от ботов. Наслаждайтесь эффективной и безграничной масштабируемостью.
• SERP API : упростите извлечение данных поисковых выдач (SERP) из основных поисковых систем, включая Google, Bing, DuckDuckGo, Yandex, Baidu, Yahoo и Naver.
• Торговая площадка наборов данных : приобретайте свежие и точные наборы данных с любого общедоступного веб-сайта без необходимости обслуживать парсеры или обходить блокировки.
• Пользовательский набор данных : создавайте персонализированные наборы данных с помощью автоматизированной платформы, которая обеспечивает сбор, анализ, проверку и доставку с автоматизацией на 99%, что позволяет без труда получать свежие данные с любого веб-сайта.
• Аналитика розничной торговли : к вашим услугам действенная аналитика электронной коммерции на основе искусственного интеллекта с помощью Bright Insights. Получайте точную и доступную информацию о любом продукте, категории или источнике в любое время.

Какие изменения мы можем ожидать в области открытых источников данных для веб-сканирования к 2024 году

Обычно сбором полезной информации занимаются исследовательские институты и специалисты баз данных, эксперты по вопросам машинного обучения и искусственного интеллекта. Ученые, работающие в тесном тандеме с Институтом труда, помогают выявить тенденции занятости среди женщин. Цели могут быть разными – от гендерного равенства на рабочих местах до картографирования трудоустройства в разных регионах страны.

Яркий пример эффективного применения веб-данных – покупка и продажа акций. Опытные трейдеры всегда читают новости от корки до корки и следят за настроением рынка. Собранный по крупицам контент помогает принимать важные «портфельные» решения в режиме реального времени.

В следующих разделах статьи мы с вами детально обсудим популярные инструменты для сбора и анализа данных коммерческими компаниями.

Какие сферы бизнеса занимаются сбором данных в интернете?

В 2020 году лидерами по принятию решений на основании полученных данных стали следующие отрасли:

• Банковский сектор  – 65%. Именно столько респондентов сообщили, что использовали данные из интернета для принятия важных стратегических решений в течение финансового года;

Пока профессионалы в:

• Страхование  – 55%;
• Телекоммуникации  – 54%.

Какие ключевые особенности следует искать при выборе открытого источника данных для веб-сканирования в 2024 году

С каждым годом хакерские атаки становятся всё сложнее. Киберпреступность эволюционирует и автоматизируется. По значимым, популярным ресурсам идёт адресная работа. Веб-приложения постоянно сканируют и ищут в них уязвимости, чтобы атаковать точечно и болезненно. В сложившейся ситуации критически необходимо вкладываться в информационную безопасность веб-приложений.

Недавно руководитель отдела клиентских решений NGENIX Антон Апряткин принял участие в прямом эфире AM Live «Современная защита веб-приложений».

Делимся с вами основными тезисами Антона и рассказываем:

;

Почему веб-приложения в опасности?

Можно выделить 3 основные причины, из-за которых веб-приложения под угрозой:

1. Изъяны в безопасности не учитываются на этапе разработки
   Если компания придумала раньше конкурентов что-то, что улучшит опыт потребителя или повысит конверсию, то она отвоюет долю рынка. Главное — быстро сделать, запустить и начать использовать MVP. Вот только оперативная реализация может сказаться на безопасности приложения.
2. Уязвимости в готовом ПО
   На рынке много доступных CMS, движков, сторонних компонентов — их используют разные веб-приложения. Если в одном из таких компонентов есть незакрытая дыра, злоумышленник может ходить с одним эксплойтом по всем уязвимым ресурсам: ломать, дефейсить, сливать данные пользователей.
3. Между прибылью и безопасностью выбирают первое
   Веб-бизнес мыслит получением прибыли. Часто источники прибыли появляются с внедрением новых технологий: пользовательских сценариев, плагинов, библиотек, интеграций — так что большая часть средств идет сюда. А вот на внедрение ИБ не все владельцы веб-ресурсов готовы тратиться — это довольно ощутимый расход. И только столкнувшись с проблемой, они осознают, что успешные атаки могут привести к потере выручки.

Какие проблемы могут возникнуть при использовании открытых источников данных для веб-сканирования в 2024 году, и как их можно решить

Рост Виртуальная реальность (VR) и Дополненная реальность (AR) меняет то, как мы видим Визуализация данных . Эти новые технологии усложняют научная информация легче понять и запомнить. Они позволяют исследователям играть с окружающей средой и видеть вещи, которые трудно показать старыми способами. AR и VR открывают новый вид визуального опыта, делая данные более понятными и привлекательными.

В 2024 году мы ожидаем больших шагов вперед в области виртуальной реальности, особенно в том, чтобы сделать обучение более захватывающим и реалистичным. ¹¹ . Это переход к более подробному и личному Интерактивная визуализация даст нам лучшее понимание и приведет к новым способам представления данных. Теперь исследователи рассказывают истории с данными, чтобы лучше делиться своими выводами. ¹² . Они также уделяют больше внимания ответственному обращению с данными и обеспечению их конфиденциальности.

Вместе искусственный интеллект и виртуальная реальность делают работу пользователей проще и интереснее. ¹¹ . Мы увидим более широкое использование визуализации пространственных данных в таких областях, как городское планирование и наука об окружающей среде. Новые виды диаграмм и способы отображения данных делают анализ более увлекательным и интерактивным. ¹² .

AR становится лучше в таких вещах, как чтение и перевод текста, что упрощает обмен научными данными. ¹¹ . Использование AR и VR в повседневной жизни меняет то, как мы используем информацию. Это открывает новые возможности для роста поскольку мы стремимся улучшить способ анализа данных.

Какие изменения в технологиях веб-сканирования мы можем ожидать к 2024 году

С каждым годом число устройств, подключенных к интернету (IoT), растет: за предыдущий год их количествона 18% до 14,3 млрд. В 2023 году число устройств стало еще больше. 

Кроме очевидной пользы для бизнеса, технологии несут и вред. Устройства IoT сегодня активно используются хакерами. За 2023 год было выявлено 325 тыс. инцидентов в области информационной безопасности. Это на 12% больше, чем в первом квартале и на 38% превышает показатель аналогичного периода прошлого года.

Опасность состоит в том, что через устройства IoT можно совершить несанкционированный взлом в программное обеспечение компании. В открытый доступ попадают личные данные пользователей: клиентов, на месте которых могут быть и юридические, и физические лица. 

Подобных инцидентов на российском рынке в этом году было рекордное количество — 5532 . Это в 2,4 раза больше, по сравнению с данными прошлого года. Это ужасные показатели и для крупных игроков рынка, на глазах теряющих репутацию, и для обычных потребителей, доверяющих свои данные банкам, службам доставки, гостиницам и другим компаниям.

Трендом уходящего 2023 года стало усиление мер безопасности в бизнесе. Самым популярным советом для компаний остается установка межсетевых экранов и оперативное обучение персонала основам безопасности в работе с IoT. Как минимум, сотрудники должны помнить, что открывать подозрительные ссылки с корпоративной почты строго запрещено. 

Во-первых, это вредит самому сотруднику, ведь его персональные данные взламывают. Во-вторых, одно неверное нажатие обеспечивает злоумышленникам доступ в систему безопасности компании. Из-за этого тысячи данных оказываются под угрозой удаления или распространения.

Какие изменения в законодательстве могут повлиять на использование открытых источников данных для веб-сканирования в 2024 году

Комплексные инструменты MLOps

В эту категорию входят платформы, обладающими полным функционалом MLOps.

На эту категорию также сильно повлиял генеративный ИИI: инструменты проектирования, поддержка RAG и тонкой настройки, наблюдаемость данных - это все часть функционала, которая дополнила традиционные инструменты.

ИИ, ориентированный на данные (Data centric AI/ML)

В эту категорию входят платформы, ориентированные на данные и смещающие акцент с моделей на сами данные. Данные рассматриваются не только как вспомогательный элемент для ИИ, но и как определяющий фактор общего качества системы для решения сложных задач реального мира.

Эндрю Нг (Andrew Ng), бывший руководитель Google Brain, считает, что ИИ, ориентированный на данные – это новое электричество. И одной из самых сложных вещей в понимании ИИ является то, что это общеприменимая технология, которая полезна не для одного какого-то приложения, но для множества других, подобно электричеству.

RAG и тонкая настройка позволят командам создавать пользовательский ИИ корпоративного уровня для его использования не только в рамках экспериментов. Ожидается, что ИИ, ориентированный на данные, встанет в один ряд с контролем версий данных, наблюдаемостью данных и векторными базами данных.

Наблюдаемость и мониторинг ML (ML/AI observability & monitoring)

В эту категорию входят инструменты, предоставляющие метрики качества ML.

В этом направлении работают достаточно много компаний, выступающих за активное внедрение генеративного ИИ. Среди них есть и совершенно новые проекты, такие как Hunnyhive, NannyML и AIMon. В категории наблюдаемости данных также наблюдается достаточно жесткая конкуренция.

Какие изменения в области веб-сканирования мы можем ожидать к 2024 году, и как это повлияет на использование открытых источников данных

Веб сканирование и веб собирание в любом случае предлагают множество плюсов тем, кто прибегает к их использованию. О плюсах сканирования мы уже поговорили, но что предлагает скрейпинг? Итак, преимущества веб скрапинга заключаются в следующих моментах:

• получение сведений – способ дает возможность получать данные с интернета, что необходимо для мониторинга ситуации на рынке, отслеживания конкуренции, сбора мнений пользователей и других целей;
• анализ рынка – применение полученной информации позволяет компаниям проводить более точный анализ рыночной ситуации, выявлять новые тренды и делать прогноз изменений;
• обновление сведений – сбор самых актуальной информации с сайтов, обновление данных в настоящем времени;
• отслеживание ценообразования – метод дает возможность мониторить тарифы у конкурентов, что дает компаниям шанс на более обоснованную деятельность;
• отслеживание конкурентов – компании получают шанс следить за новыми продуктами, маркетинговыми стратегиями.

Заметьте, что данные, полученные с помощью веб-скрапинга, могут помочь компаниям принимать более обоснованные решения в различных областях бизнеса.

Среди самых распространенных способов применения скрапинга различными организациями стоит назвать:

• возможность получения рекламной, финансовой и другой информации о клиентской аудитории , которая актуальна в данный момент времени, а также возможность анализа их поведения – имеет большое значение в определении целевой аудитории;
• анализ рынка для обеспечения конкурентоспособности – особенно продуктивен в области торговли в Интернете (данные о тарифах, комментарии клиентов, ассортимент продукции, поощрительные бонусы и так далее);
• защита торговой марки – сбор данных в качестве важного момента защиты бренда от мошеннических действий и нападений преступников, которые могут несанкционированно использовать интеллектуальную собственность компаний (товарные знаки, этикетки, копии товаров).

Кроме всего прочего, сканирование сведений дает возможность отслеживать мошенников, выявлять их и бороться с киберпреступностью.

Какие новые возможности открытых источников данных для веб-сканирования мы можем ожидать к 2024 году

В этом году мы ожидаем прогресса в ключевых областях вычислений: Function-as-a-Service, облачные и граничные вычисления, а также, что особенно важно, квантовые вычисления.

Внесерверная обработка данных (FaaS)

Бессерверные вычисления, или функции как сервис (Functions as a Service, FaaS), находятся на подъёме. Ведущими в этой области являются AWS Lambda, Azure Functions и Google Cloud Functions. FaaS позволяет разработчикам создавать и запускать приложения и сервисы без управления инфраструктурой — а это ведёт к более эффективным и экономичным процессам разработки.

Один из ярких примеров — Netflix, использующая AWS Lambda для различных целей в рамках своей платформы потокового вещания. Netflix использует Lambda для таких задач, как кодирование видео, обработка аутентификации пользователей и управление бэкенд-процессами. Когда пользователь загружает видео, запускаются функции Lambda для кодирования и обработки контента в различные форматы, подходящие для потоковой передачи на различных устройствах. Это позволяет Netflix динамически масштабировать ресурсы в зависимости от спроса без управления серверами, что обеспечивает бесперебойную потоковую передачу для пользователей и оптимизирует расходы.

Spotify использует Google Cloud Functions для решения различных задач на бэкенде в рамках своей музыкальной платформы. Функции запускаются для управления аутентификацией пользователей, обработки пользовательского контента и выполнения задач на бэкенде для алгоритмов музыкальных рекомендаций, обеспечивая бесперебойный и персонализированный пользовательский опыт.

Дочерняя компания IBM, The Weather Company, использует IBM Cloud Functions для обработки и анализа больших объёмов погодных данных. Бессерверные функции позволили им выполнять обработку данных в режиме реального времени, генерировать прогнозы и предоставлять пользователям персонализированные оповещения о погоде в зависимости от их местоположения без необходимости управления базовой инфраструктурой.