Веб-парсинг — один из самых популярных терминов ИТ-сообщества, но что под ним подразумевается?
Это руководство ответит на этот вопрос посредством освещения следующих тем:
- Что такое веб-парсинг?
- Законный ли веб-парсинг?
- Варианты использования веб-парсинга
- Как работает веб-парсер
- Основные проблемы при веб-парсинге
- Как избежать блокировок с помощью прокси-серверов
Давайте рассмотрим эти вопросы подробнее!
Объяснение веб-парсинга
Веб-парсинг — это процесс извлечения данных с веб-сайтов. После сбора эта информация обычно экспортируется в более полезные форматы, такие как CSV или JSON. В большинстве случаев CSV является предпочтительным форматом, так как его могут изучать в электронных таблицах даже пользователи, которые не разбираются в технических вопросах.
С технической точки зрения веб-парсинг можно выполнять даже путем ручного копирования информации с веб-страниц и вставки в нужное место. Однако такой подход требует много времени и не может быть применен в крупных проектах. Вместо этого веб-парсинг в основном осуществляется с помощью автоматизированных программных инструментов, называемых веб-парсерами. Их цель — собрать данные из Интернета и преобразовать их в более структурированный формат для вашего удобства.
Существует несколько типов веб-парсеров, каждый из которых подходит для разных потребностей:
- Пользовательские скрипты: программы, созданные разработчиками для извлечения определенных данных с определенных веб-сайтов. Это самые популярные типы веб-парсеров.
- Расширения для браузеров: дополнения или расширения, которые можно установить в веб-браузеры, чтобы пользователи могли извлекать данные со страницы во время навигации.
- Приложения для ПК: автономные программные приложения, установленные на компьютере, которые предлагают простой в использовании пользовательский интерфейс и расширенные функции для посещения веб-страниц в локальном браузере и получения данных из них.
- Облачные сервисы: размещенные в облаке сервисы веб-парсинга, к которым пользователи могут обращаться и которые могут настраивать для достижения своих целей извлечения данных.
Независимо от выбранного парсера, сбор онлайн-данных из Интернета — непростая задача. Он связан со многими проблемами, с которыми приходится сталкиваться этим инструментам для извлечения данных. Но не волнуйтесь, мы рассмотрим эту тему более подробно позже. А пока просто помните об этом.
Законный ли веб-парсинг?
Суть одного из самых больших мифов о веб-парсинге заключается в том, что он незаконный. Что ж, это неправда!
Если вы соблюдаете Закон штата Калифорния о защите конфиденциальности потребителей (CCPA) и Общий регламент ЕС о защите данных (GDPR), не собираете данные после входа в систему или данные, которые не являются общедоступными, а также избегаете личной информации, у вас все будет в порядке в этом отношении. Однако это не означает, что вы можете получать данные с любого сайта без соблюдения определенных правил. Весь процесс должен выполняться этично, с соблюдением условий обслуживания целевого сайта, правил в файле robots.txt и политики конфиденциальности.
Короче говоря, веб-парсинг не является незаконным, но вы должны соблюдать некоторые правила.
Варианты использования веб-парсинга
Данные ценнее нефти, и что может быть лучше для извлечения полезной информации, чем Интернет? Вот почему так много компаний в различных отраслях используют информацию, полученную с помощью веб-парсеров, для поддержки своих бизнес-процессов.
Существуют десятки возможных вариантов использования веб-парсинга, но давайте сосредоточимся на наиболее распространенных из них!
Сравнение цен
Идея состоит в том, чтобы использовать веб-парсер для получения цен на товары от множества розничных продавцов и платформ электронной коммерции, сравнивать их и принимать обоснованные решения о покупке. Это помогает находить лучшие предложения, экономить время и деньги и отслеживать ценовые модели конкурентов.
Слежение за рынком
С помощью веб-парсинга можно отслеживать рыночные тенденции, доступность товаров и колебания цен в режиме реального времени. Это дает компаниям возможность быть в курсе событий и оперативно реагировать на ситуацию на рынке. Такой подход, основанный на данных, позволяет компаниям быстро разрабатывать новые стратегии, использовать возможности и эффективно реагировать на новые потребности пользователей.
Анализ конкурентов
Извлекая информацию о продуктах, ценах, рекламных акциях и отзывах клиентов конкурентов, компании могут получить представление о сильных и слабых сторонах своих конкурентов. Программирование парсеров для создания скриншотов своих сайтов и маркетинговых кампаний еще больше улучшает этот анализ, позволяя компаниям разрабатывать планы, направленные на то, чтобы превзойти конкурентов.
Лидогенерация
Веб-парсеры навсегда изменили лидогенерацию (т.е. поиск потенциальных клиентов). Раньше эта задача занимала месяцы и требовала много ручных усилий, но теперь вы можете автоматически извлекать публичную контактную информацию, такую как адреса электронной почты и номера телефонов, из различных источников за считанные минуты. Создание базы данных потенциальных клиентов еще никогда не было таким простым.
Анализ настроений
Веб-парсинг упрощает анализ настроений, позволяя получать большое количество отзывов об использовании с платформ для отзывов и из общедоступных соцсетей. С помощью этих данных компании могут оценить общественное мнение о своих продуктах, услугах и бренде. Понимание того, что думают люди, помогает повысить удовлетворенность клиентов и активно решать новые проблемы.
Как работает веб-парсер
То, как веб-парсер извлекает данные с сайта, зависит от следующего:
- Характер целевого сайта: парсинг веб-сайтов со статическим контентом можно выполнять с помощью любых библиотек синтаксического анализа HTML, в то время как для сайтов с динамическим контентом требуется веб-браузер.
- Тип парсера: разные технологии парсинга требуют разных подходов.
Пытаться обобщить, как работает веб-парсер, непросто, но есть несколько общих шагов, которые необходимо выполнить при любом процессе веб-парсинга. Вот они:
- Подключение к целевому сайту: используйте HTTP-клиент для загрузки HTML-документа, связанного со страницей целевого веб-сайта, или дайте управляемому браузеру команду посетить определенную страницу.
- Синтаксический анализ или визуализация страницы: передайте содержимое HTML в синтаксический анализатор HTML, дождитесь завершения операции или момента, пока страница будет отображена headless-браузером.
- Использование логической схемы парсинга: запрограммируйте веб-парсер на выбор HTML-элементов на странице и извлечение из них нужных данных.
- Повторение процедуры на других страницах: программно найдите URL-адреса других страниц и примените предыдущие шаги к каждой из них. Это процесс называется веб-краулингом и используется, когда интересующие данные распределены по нескольким веб-страницам.
- Экспорт данных, полученных в ходе парсинга: предварительно обработайте собранные данные, чтобы подготовить их к преобразованию в CSV, JSON или аналогичные форматы. Затем экспортируйте их в файл или сохраните в базе данных.
После создания веб-парсера или определения задачи в инструменте для веб-парсинга его обычно можно запустить локально, развернуть на сервере или запланировать его запуск в облаке.
Основные проблемы при веб-парсинге
Как упоминалось ранее, веб-парсинг — дело непростое. Почему? По многим причинам.
Во-первых, логика извлечения данных зависит от структуры HTML-страниц. Это означает, что всякий раз, когда сайт меняет свой пользовательский интерфейс, это может повлиять на элементы HTML, содержащие нужные данные, и вам придется соответствующим образом обновлять веб-парсер. Реального решения этой проблемы не существует. Лучшее, что вы можете сделать, — это использовать умные селекторы HTML-элементов, которые остаются эффективными даже после небольших изменений пользовательского интерфейса.
К сожалению, реальные проблемы заключаются в другом и намного сложнее, чем обслуживание парсера. Давайте разберемся с реальными проблемами веб-парсинга!
Во-вторых, большинство сайтов знают об угрозе парсинга и защищают свои данные с помощью технологий защиты от ботов. Эти системы могут идентифицировать автоматические запросы и отклонять их, предотвращая доступ ваших веб-парсеров к сайту. Поэтому ваш веб-парсер может столкнуться со следующими препятствиями:
- Блокировка IP-адресов: многие серверы отслеживают входящие запросы в поисках подозрительных закономерностей. Когда они обнаруживают запросы от автоматизированного программного обеспечения, они заносят его IP-адрес в черный список на несколько минут или даже навсегда. Это блокирует автоматические запросы до того, как парсеры смогут получить доступ к страницам этих сайтов.
- Географические ограничения: в некоторых странах есть внутренний брандмауэр, предотвращающий доступ граждан к внешним сайтам. Аналогичным образом, иностранцы не могут получить доступ ко всем сайтам внутри страны. Кроме того, некоторые веб-сайты меняют свое содержимое в зависимости от местоположения пользователя. Все это делает парсинг этих веб-сайтов сложной задачей.
- Ограничение скорости: если веб-парсер делает слишком много запросов за короткий промежуток времени, он может вызвать срабатывание усовершенствованной защиты от DDoS-атак или просто баны IP-адресов, цель которых — предотвратить перегрузку серверов.
- Капчи: если пользователь подозрительно себя ведет или у его IP-адреса низкая репутация, некоторые веб-сайты отображают капчи, чтобы проверить, является ли пользователь реальным человеком. Решить капчи непосредственно с помощью программного кода сложно, а то и невозможно, поэтому они могут блокировать большинство автоматических запросов.
Для обхода вышеуказанных мер по борьбе с парсингом требуются сложные обходные средства, которые обычно работают непоследовательно или только в течение короткого времени, прежде чем им начинает оказываться противодействие. Эти препятствия ставят под угрозу эффективность и стабильность любого парсера, независимо от используемой технологии.
К счастью, есть решение этой проблемы, и оно называется веб-прокси!
Как избежать блокировок с помощью прокси-серверов
Прокси-сервер играет роль посредника между процессом парсинга чистки и целевыми сайтами. Он получает ваши запросы, пересылает их на сервер назначения, получает ответы и отправляет их обратно вам. При этом сайт видит, что ваши запросы исходят из местоположения и с IP-адреса прокси-сервера, а не от вас. Этот механизм позволяет скрыть свой IP-адрес, сохранить его репутацию и конфиденциальность, предотвращая снятие цифровых отпечатков.
Лучшие поставщики прокси-серверов для парсинга предлагают широкую сеть прокси-серверов по всему миру, позволяющую преодолеть любые географические ограничения. Благодаря чередованию запросов по разным прокси-серверам ваш парсер может каждый раз выглядеть на сервере как новый пользователь, что вводит в заблуждение передовые системы ограничения скорости и отслеживания. Короче говоря, прокси-серверы позволяют преодолеть самые серьезные проблемы при веб-парсинге!
Независимо от того, какова ваша цель парсинга, вашим веб-парсерам всегда следует использовать несколько прокси-серверов, чтобы избежать блокировок и обеспечить высокую эффективность.
Заключение
Из этой статьи вы узнали, что такое веб-парсинг, для чего он используется и как работает. В частности, теперь вы знаете, что этот механизм предполагает получение данных с веб-страниц с помощью автоматизированного программного обеспечения. Как показано здесь, этот онлайн-процесс извлечения данных применим ко многим сценариям и выгоден для широкого круга отраслей.
Основная проблема заключается во всевозможных технологиях, используемых веб-сайтами для предотвращения веб-парсинга и защиты своих данных. К счастью, вы можете обойти их все с помощью прокси-сервера. Поскольку в Интернете есть десятки поставщиков прокси-серверов, вы можете попробовать их все или сэкономит время, выбрав лучшего поставщика на рынке — Bight Data!
Bright Data контролирует лучшие прокси-серверы в мире, обслуживая десятки компаний из списка Fortune 500 и более 20 000 клиентов. Обширная прокси-сеть компании включает в себя:
- Прокси-серверы центров обработки данных: более 770 000 IP-адресов центров обработки данных.
- Резидентные прокси-серверы: более 72 млн резидентных IP-адресов в более чем 195 странах.
- Прокси-серверы интернет-провайдеров: более 700 000 IP-адресов интернет-провайдеров.
- Мобильные прокси— более 7 млн мобильных IP-адресов.
В целом, это одна из крупнейших и самых надежных на рынке прокси-сетей, ориентированных на парсинг. Но платформа Bright Data — это больше, чем просто поставщик прокси-серверов! Эта компания также предлагает первоклассные сервисы для веб-парсинга, включая Scraping Browser («Браузер для парсинга»), Web Scraper API и API SERP.
Если вы совсем не хотите заниматься парсингом, но заинтересованы в веб-данных, вы можете воспользоваться готовыми к использованию наборами данных.
Не знаете, какой продукт вам нужен? Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы найти лучший продукт для вашего бизнеса.
Кредитная карта не требуется
Часто задаваемые вопросы по веб-парсингу
Да, веб-парсинг является законным. Однако он законный только в том случае, если собранная информация имеет открытый исходный код и не защищена паролем. Прежде чем сотрудничать со сторонней компанией по сбору данных, убедитесь, что все ее действия соответствуют требованиям GDPR (Общий регламент по защите данных) и CCPA (Калифорнийский закон о защите прав потребителей).
№ 1. Готовые к использованию
Компании могут использовать готовые шаблоны для веб-парсинга таких сайтов, как Amazon, Kayak и CrunchBase. Все, что вам нужно сделать, — это выбрать целевой сайт, решить, какие целевые данные вы ищете (например, «туристические пакеты» конкурентов), и получить информацию в свой почтовый ящик.
№ 2. Самостоятельное создание парсеров
Некоторые компании предпочитают создавать веб-парсеры собственными силами. Обычно для этого требуются:
Специализированные ИТ-команды и специалисты-разработчики, а также инженеры
Соответствующее аппаратное и программное обеспечение, включая серверы для маршрутизации запросов данных
Это самый трудоемкий и ресурсоемкий вариант.
№3. Извлечение данных без веб-парсинга
Многие компании не понимают, что можно напрямую приобрести наборы данных без выполнения сбора данных. Элементы данных, доступ к которым необходим многим компаниям в той или иной области, и поэтому расходы на их сбор и поддержание в актуальном состоянии эти компании распределяют между собой. К преимуществам этого подхода относятся отсутствие затрат времени на сбор данных, отсутствие необходимости в инфраструктуре и мгновенный доступ к данным.
