Иногда веб-парсинг может быть сложной задачей, особенно когда веб-сайты постоянно меняются и нужно собирать очень много разной информации. Обычные методы парсинга могут не справляться и не обеспечивать правильное извлечение данных. Но использование искусственного интеллекта (ИИ) при веб-парсинге может сделать этот процесс намного проще и точнее.
Только в 2021 году было создано 2,5 квинтиллиона байт (или 2,5 миллиарда гигабайт) данных. Большая часть этих данных не является общедоступной, а это значит, что вам необходимо выполнять парсинг для их извлечения из Интернета, чтобы затем использовать для анализа и принятия деловых решений. Хотя для этой цели можно применять традиционные методы веб-парсинга, также можно воспользоваться более совершенными инструментами веб-парсинга на базе искусственного интеллекта (ИИ).
При веб-парсинге с помощью ИИ для извлечения данных с веб-сайтов используются методы машинного обучения (МО). Это особенно важно, когда вы выполняете парсинг динамических веб-сайтов или веб-сайтов, на которых используются передовые технологии защиты от парсинга. Парсеры на базе ИИ могут анализировать объектную модель документа веб-страницы, определять ее структуру и вносить изменения в свою работу в случае изменения этой структуры.
Из этой статьи вы узнаете о некоторых ограничениях обычного веб-парсинга и о том, как ИИ может помочь в веб-парсинге.
Обычный веб-парсинг: что это такое и как он обычно выполняется
Обычный парсинг веб-страниц включает извлечение данных из Интернета и их хранение в удобном для анализа формате. Если не вдаваться в тонкости, процесс начинается с отправки HTTP-запроса на сервер веб-сайта, парсинг которого выполняется. Как только сервер вернет HTML-код страницы, следующим шагом будет парсинг возвращенного HTML-кода и извлечение необходимых данных. Затем вы можете использовать собранные в ходе парсинга данные для различных целей, включая улучшение моделей машинного обучения или анализ данных:
Ограничения обычного веб-парсинга
Обычный веб-парсинг невероятно полезен. Без него вам придется прибегать к ручным и невероятно трудоемким методам, таким как копирование и вставка данных из Интернета. Однако, несмотря на свою полезность, обычный веб-парсинг также имеет определенные ограничения.
Невозможность адаптироваться к динамическим веб-сайтам
Часто при парсинге веб-сайтов вы сталкиваетесь с динамическим содержанием. Такие веб-сайты используют AJAX для динамического обновления содержания своих веб-страниц, что означает, что веб-страница изменяется без перезагрузки. Однако, поскольку суть веб-парсинга состоит в отправке HTTP-запроса на сервер и загрузке возвращенного HTML-кода, динамически обновляемое содержание не удастся найти в этом HTML-коде, что затрудняет его парсинг.
Динамическое содержание отлично подходит для пользователей, поскольку помогает повысить скорость загрузки и дает более персонализированные рекомендации. Однако, что касается обычных веб-парсеров, они могут анализировать только исходный код HTML и обычно не могут обрабатывать JavaScript. Это означает, что парсинг содержания, которое появляется после действий пользователя, таких как клик или вход в систему, нельзя выполнить обычным способом.
Невозможность обработки сложных структур или частых изменений структур веб-сайтов
У большинства веб-сайтов разные структуры, некоторые из которых могут быть очень сложными. Это означает, что всякий раз, когда вы хотите выполнить парсинг очередного веб-сайта или даже разных веб-страниц на одном и том же веб-сайте, вам придется писать новый код.
Чтобы усложнить ситуацию, структуры веб-сайтов могут часто меняться (например, веб-сайты могут иметь разные HTML-структуры или макеты). Всякий раз, когда структура веб-сайта меняется, старый веб-парсер, скорее всего, станет неработоспособным. Даже относительно небольшие изменения структуры веб-сайта могут привести к выходу парсера из строя. Это значит, что при каждом изменении структуры нужно обновлять веб-парсер.
Снижение точности извлечения данных
Когда люди или компании выполняют парсинг данных, обычно это происходит потому, что у них есть цель использования этих данных. Но чтобы данные действительно оказались полезными, они должны быть точными и надежными.
Одним из способов обеспечения точности данных является использование соответствующих инструментов. Эти инструменты должны быть тщательно разработаны, регулярно обновляться и поддерживаться. Обычные инструменты для парсинга веб-страниц могут столкнуться с трудностями в решении этой задачи, поскольку любое изменение структуры веб-сайта может повлиять на точность извлеченных данных или даже полностью вывести парсер из строя.
Выбор подходящего инструмента — это только часть мер по обеспечению точности данных. Вам также необходимо убедиться, что источник данных надежен и что данные проверены.
Ограниченная масштабируемость и гибкость
Обычный веб-парсинг относительно легко реализовать в малых масштабах. Это связано с тем, что большинство проблем, связанных с таким веб-парсингом, менее очевидны при малом масштабе. Кроме того, ваш парсер для мелких задач легче адаптировать в случае изменения структуры веб-сайта.
Однако если вам нужно выполнить парсинг большого объема данных или нескольких веб-сайтов, этот масштаб может оказаться чрезмерным для возможностей обычных веб-парсеров.
Неэффективность при обходе передовых технологий анти-парсинга
Такие веб-сайты, как Amazon или Google, часто становятся целями парсинга. Это может привести к нежелательному трафику и перегрузке серверов, поэтому на многих веб-сайтах применяются различные механизмы для предотвращения парсинга веб-страниц, такие как блокировка IP-адресов, капчи, ограничения количества запросов за определенное время и ловушки honeypot. Эти анти-парсинговые технологии постоянно совершенствуются в ответ на растущую сложность методов веб-парсинга. Обычные инструменты веб-парсинга обычно не способны самостоятельно справиться с такими сложными механизмами.
Как может помочь парсинг веб-страниц с помощью ИИ
Парсинг с помощью ИИ дает множество преимуществ по сравнению с традиционным способом парсинга веб-страниц. С его помощью можно эффективнее работать с динамическими и часто изменяемыми веб-сайтами, а также веб-сайтами с передовыми анти-парсинговыми механизмами.
Адаптация к динамическому контенту
В отличие от обычных веб-парсеров, инструменты для веб-парсинга на базе ИИ могут динамически адаптироваться к структуре веб-страницы, которая подвергается парсингу. Анализируя объектную модель документа веб-страницы, ИИ может самостоятельно определить ее структуру.
ИИ и адаптивные парсеры могут просматривать веб-страницу в том виде, в каком она отображается в веб-браузере. Это возможно благодаря моделям глубокого обучения, таким как сверточные нейронные сети, которые специально разработаны для компьютерного зрения и распознавания изображений. Это означает, что разработчикам ИИ не нужно полагаться на исходный HTML-код веб-страницы, ведь вместо этого они могут анализировать веб-страницу визуально.
Работа с веб-сайтами с часто меняющейся структурой
Парсеры на базе ИИ также полезны при парсинге веб-сайтов с часто меняющейся структурой, поскольку они могут самостоятельно адаптироваться к таким изменениям.
Повышенная масштабируемость
Кроме того, использование ИИ при веб-парсинге делает процесс более масштабируемым благодаря автоматизации, которая стала возможной благодаря машинному обучению. Такая автоматизация позволяет парсерам на базе ИИ собирать огромные объемы данных, даже если они поступают из нескольких источников или с нескольких веб-сайтов. Это особенно важно для тех, кто работает с большими данными и большими наборами данных. Например, если вы хотите улучшить модель машинного обучения, вам обычно требуется значительный объем данных, чтобы модель стала полезной.
Обход передовых технологий анти-парсинга
В отличие от обычных парсеров, парсеры на базе ИИ могут подражать поведению человека, имитируя скорость просмотра страниц, шаблоны кликов и движения мыши. Это важно, так как позволяет парсеру обходить анти-парсинговые механизмы.
Блокировку IP-адресов и капчи также можно преодолеть с помощью прокси-серверов. Например, платформа Bright Data, позволяющая преобразовывать веб-сайты в структурированные данные, предлагает ротируемые прокси-серверы, которые можно использовать при парсинге веб-сайтов. С помощью этих прокси-серверов вы можете менять IP-адреса, с которых вы отправляете запросы. Это означает, что с одного IP-адреса будет поступать не слишком много запросов, а целевой веб-сайт не обнаружит подозрительных действий.
Повышает эффективность и скорость
ИИ также позволяет быстрее извлекать данные веб-страниц, поскольку можно выполнять извлечение из нескольких веб-сайтов одновременно. Однако увеличение скорости — это не единственное преимущество, так как использование ИИ при парсинге веб-страниц также повышает точность получаемых данных.
Заключение
Обычный веб-парсинг полезен, поскольку это эффективный способ извлечения данных из Интернета. Однако у него есть определенные ограничения, в том числе невозможность адаптироваться к динамическим веб-сайтам, проблемы при частых изменениях на веб-сайтах и низкая эффективность обхода анти-парсинговых механизмов. К счастью, ИИ преодолевает многие из этих ограничений и может легко обрабатывать динамический контент, обходить сложные методы анти-парсинга и учитывать изменения структуры веб-сайта.
Однако обучение собственного веб-парсера на базе ИИ — сложная и трудоемкая задача. К счастью, вам не нужно самостоятельно создавать эти веб-парсеры на базе ИИ. Bright Data предлагает несколько инструментов, незаменимых при парсинге веб-страниц, включая прокси-серверы, которые позволяют предотвратить блокировку ваших парсеров сервером. Web Unlocker от Bright Data также позволяет разблокировать любые веб-сайты, даже те, на которых используются самые передовые технологии защиты от парсинга. Данный инструмент имитирует поведение людей, разгадывает капчи, выполняет автоматическую ротацию IP-адресов, визуализирует JavaScript, обрабатывает файлы cookie и делает многое другое. Кроме того, у Bright Data есть Scraping Browser API, который добавляет в браузеры встроенный инструмент разблокировки веб-сайтов.
