Зачем нужны прокси для веб-скрейпинга. Техника Scraping Web с Python (4 частью серии)

Зачем нужны прокси для веб-скрейпинга. Техника Scraping Web с Python (4 частью серии)

В Первый и Второй Частью этой серии мы представили себя веб-соскабливанием, а методы можно подать заявку на достижение этой задачи. Мы сделали это с Beautifulsoup и Selenium Python библиотеки. Проверьте их, если вы еще этого не сделали.

В этой последней части серии Web Scraping мы будем изучать Scrapy Library, API скребка и получить понимание необходимости использования этих инструментов.

Для этого пошаговать, мы будем царапать данные из moviedb Веб-сайт. Это просто пример, поскольку они предоставляют API, если вы хотите любой из их данных. Найти код на Github Отказ

Почему сценапия?

Scrapy – это библиотека Python с открытым исходным кодом. Scrapy позволяет выполнять веб-сайты одновременно без необходимости иметь дело с потоками, процессами, синхронизацией или чем-либо еще. Он обрабатывает ваши запросы асинхронно, и это действительно быстро. Если вы хотите что-то вроде этого в вашем пользовательском гусенике, вам придется реализовать его самостоятельно или использовать асинхронитую библиотеку.

Для получения более подробной информации об этой теме проверьте это пост Отказ

Почему скребок API?

Обратите внимание, что некоторые ссылки ниже являются партнерскими ссылками и без дополнительных расходов для вас. Знайте, что я рекомендую только продукты, инструменты и услуги учебных услуг, которые я лично использовал и верю, что искренне полезно. Больше всего я бы никогда не защищал, чтобы покупать то, что вы не можете себе позволить или что вы не готовы реализовать.

Scraper API – это стартап, специализирующийся на стратегиях, которые будут ослабить беспокойство о вашем IP-адресе от блокировки во время соскабливания веб-сигналов. Они используют вращение IP, чтобы избежать обнаружения. Хвастаться более 20 миллионов IP-адресов и неограниченной пропускной способности. В дополнение к этому, они обеспечивают обработку CAPTCHA для вас, а также включить беговый браузер, чтобы вы по-видимому, являетесь настоящим пользователем, а не обнаружены в виде веб-скребка. Использование не ограничивается кляпии, но работает с запросами, красивыми и селенами в экосистеме Python. Интеграция с другими популярными платформами, такими как node.js, bash, php и ruby, также поддерживается. Все, что вам нужно сделать, это объединить свой целевой URL-адрес с их конечной точкой API на запросе HTTP Get, затем продолжайте, как обычно на любом веб-скребке. В этом проходе я выделим, как это сделать.

Используя это Этот скребок API ссылка А промо-код Lewis10 вы получите скидку 10% на первую покупку !! Вы всегда можете начать на их щедрый бесплатный план и обновить, когда возникает необходимость.

Data Scraping. Description

Normally, data transfer between programs is accomplished using data structures suited for automated processing by computers , not people. Such interchange formats and protocols are typically rigidly structured, well-documented, easily parsed , and minimize ambiguity. Very often, these transmissions are not human-readable at all.

Thus, the key element that distinguishes data scraping from regular parsing is that the output being scraped is intended for display to an end-user , rather than as an input to another program. It is therefore usually neither documented nor structured for convenient parsing. Data scraping often involves ignoring binary data (usually images or multimedia data), display formatting, redundant labels, superfluous commentary, and other information which is either irrelevant or hinders automated processing.

Data scraping is most often done either to interface to a legacy system , which has no other mechanism which is compatible with current hardware , or to interface to a third-party system which does not provide a more convenient API . In the second case, the operator of the third-party system will often see screen scraping as unwanted, due to reasons such as increased system load , the loss of advertisement revenue , or the loss of control of the information content.

Data scraping is generally considered an ad hoc , inelegant technique, often used only as a "last resort" when no other mechanism for data interchange is available. Aside from the higher programming and processing overhead, output displays intended for human consumption often change structure frequently. Humans can cope with this easily, but a computer program will fail. Depending on the quality and the extent of error handling logic present in the computer, this failure can result in error messages, corrupted output or even program crashes .

Скрапинг это. 12 лучших сервисов для скрапинга данных

Существует ряд программных решений, которые позволяют извлекать, экспортировать и анализировать различные данные. Их основное направление – веб-скрапинг, а клиенты таких сервисов собирают данные с сайтов и конвертируют их в нужный формат.

Что такое веб-скрапинг, кому он нужен и какие сервисы для извлечения данных считаются лучшими – расскажу в сегодняшней статье.

Что такое скрапинг данных

Веб-скрапинг – это извлечение данных с сайта или приложения в понятном для обычного человека формате. Обычно эти данные сохраняются в таблицу или файл.

Такими данными могут быть:

• изображения;
• каталог товаров;
• текстовый контент;
• контактные данные: адреса электронной почты, телефоны и так далее.

Все эти данные полезны для поиска потенциальных клиентов, сбора информации конкурирующих компаний, выявления тенденции развития рынка, маркетингового анализа и прочего.

Эта процедура сбора данных не запрещена, однако некоторые недобросовестные компании используют возможности скрапинга незаконно. Так, в октябре 2020 года Facebook подал в суд на две организации, которые распространяли вредоносное расширение для Chrome. Оно позволяло выполнять веб-скрапинг из социальных сетей без авторизации: в собранных данных содержался контент как публичного, так и непубличного характера. В последующем вся полученная информация продавалась маркетинговым компаниям, что является строгим нарушением закона.

Ну а для тех, кто собирается использовать веб-скрапинг для развития бизнеса, ниже я расскажу о лучших сервисах, которые предоставляют данную услугу.

Топ-12 сервисов для скрапинга данных

Большинство сервисов для скрапинга данных – это платное решение для сложных задач, но есть и условно-бесплатные, которые подойдут для простых проектов. В этом разделе мы рассмотрим и те, и другие варианты.

ScraperAPI

ScraperAPI позволяет получить HTML-содержимое с любой страницы через API. С его помощью можно работать с браузерами и прокси-серверами, обходя проверочный код CAPTCHA .

Его легко интегрировать – нужно только отправить GET-запрос к API с API-ключом и URL. Кроме того, ScraperAPI практически невозможно заблокировать, так как при каждом запросе он меняет IP-адреса, автоматически повторяет неудачные попытки и решает капчу.

Особенности:

• рендеринг JS;
• геотеги;
• пул мобильных прокси для скрапинга цен, результатов поиска, мониторинга соцсетей и прочего.

Стоимость: есть пробная версия, платные тарифы начинаются от $29 в месяц

Официальная страница: ScraperAPI

ScrapingBee

ScrapingBee использует API для скрапинга веб-страниц, который обрабатывает headless-браузеры и управляет прокси-серверами, обходя все типы блокировки. У сервиса также есть специальный API для парсинга поиска Google.

Особенности:

• рендеринг JS;
• ротация прокси;
• отлично взаимодействует с Google Sheets и Google Chrome.

Стоимость: от $49 в месяц

Официальная страница: ScrapingBee

ScrapingBot

ScrapingBot – это мощный API для извлечения HTML-содержимого. Компания предлагает API-интерфейсы для сбора данных в области розничной торговли и недвижимости, включая описание продукта, цену, валюту, отзывы, цену покупки или аренды, площадь, местоположение. Вполне доступные тарифные планы, JS-рендеринг, парсинг с веб-сайтов на Angular JS, Ajax, JS, React JS, а также возможность геотаргетинга делают этот продукт незаменимым помощником для сбора данных.

Особенности:

• рендеринг JS;
• качественный прокси;
• до 20 одновременных запросов;
• геотеги;
• есть расширение Prestashop, которое синхронизируется с сайтом для мониторинга цен конкурентов.

Стоимость: бесплатно или от €39 в месяц

Официальная страница: ScrapingBot

Scrapestack

Scrapestack – это REST API для скрапинга веб-сайтов в режиме реального времени. С его помощью можно молниеносно собирать данные с сайтов, используя миллионы прокси и обходя капчу.

Особенности:

• одновременные API запросы;
• рендеринг JS;
• шифрование HTTPS.

Скрапинг Python. Python web Scraping tutorial (with examples)

In this tutorial, we will talk about Python web scraping and how to scrape web pages using multiple libraries such as Beautiful Soup, Selenium, and some other magic tools like PhantomJS.

You’ll learn how to scrape static web pages, dynamic pages (Ajax loaded content), iframes, get specific HTML elements, how to handle cookies, and much more stuff. You will also learn about scraping traps and how to avoid them.

We will use Python 3.x in this tutorial, so let’s get started.

What is web scraping?

Web scraping generally is the process of extracting data from the web; you can analyze the data and extract useful information.

Also, you can store the scraped data in a database or any kind of tabular format such as CSV, XLS, etc., so you can access that information easily.

The scraped data can be passed to a library like NLTK for further processing to understand what the page is talking about.

Benefits of web scraping

You might wonder why I should scrape the web and I have Google? Well, we don’t reinvent the wheel here. It is not for creating search engines only.

You can scrape your competitor’s web pages and analyze the data and see what kind of products your competitor’s clients are happy with their responses. All this for FREE.

A successful SEO tool like Moz that scraps and crawls the entire web and process the data for you so you can see people’s interest and how to compete with others in your field to be on the top.

These are just some simple uses. The scraped data means making money :).

Install Beautiful Soup

I assume that you have some background in Python basics , so let’s install our first Python scraping library, which is Beautiful Soup.

To install Beautiful Soup, you can, or you can.

I’ll install it using pip like this:

$ pip install beautifulsoup4

To check if it’s installed or not, open your editor and type the following:

from bs4 import BeautifulSoup

Then run it:

$ python myfile.py

If it runs without errors, that means Beautiful Soup is installed successfully. Now, let’s see how to use Beautiful Soup.