Блог / Веб-данные
Веб-данные

Топ-25 идей проектов по веб-скрапингу на 2025 год

25 идей мощных проектов по веб-скрейпингу с инструментами, советами и примерами использования – идеальное решение для начинающих и опытных разработчиков, которые хотят создать реальные скреперы.
2 мин. чтения
Bright Data favicon
Antonello Zanini
Best Web Scraping Ideas blog image

В этой статье вы узнаете:

  • Подходящее ли сейчас время для начала проекта по веб-скреппингу
  • Какой стек технологий следует использовать
  • 25 идей проектов по веб-скреппингу, которые помогут вам начать с надежного плана

Давайте погрузимся!

Является ли разработка проекта веб-скрапинга хорошей идеей?

Прошло почти десять лет с тех пор, как журнал The Economist опубликовал статью “Самый ценный ресурс в мире – это уже не нефть, а данные“. В то время это было смелое заявление. Спустя почти десять лет оно кажется почти очевидным.

Данные – это деньги, и неудивительно, что многие из самых дорогих компаний мира по рыночной стоимости – Google, Meta, Amazon и Apple – тесно связаны с данными. Точно так же многие стартапы, особенно в сфере ИИ, добились успеха, незаметно собирая данные из Интернета и используя их для обучения мощных моделей.

Итак, нужны ли еще доказательства того, что начинать проект по веб-скреппингу – это всегда удачное время? Просто посмотрите, сколько компаний построили свое состояние на данных – ответ будет однозначным “да”.

Возможно, вам интересно узнать, каковы лучшие идеи проектов по веб-скреппингу. Что ж, именно об этом и пойдет речь в этой статье – так что продолжайте читать!

Лучшие языки программирования и стеки для веб-скрапинга

Как мы уже рассказывали, Python и JavaScript часто считаются лучшими языками для веб-скраппинга. Это связано с тем, что они удобны для начинающих, имеют сильную поддержку сообщества и предлагают широкий спектр библиотек, предназначенных для задач скрапинга.

Тем не менее, не существует универсальной системы для веб-скрапинга. Библиотеки, инструменты и сервисы, которые вам следует использовать, зависят от типа веб-сайта, на который вы нацелились. Ниже приведен краткий обзор:

  • Статические сайты: ****Используйте HTTP-клиент типа Requests или Axios вместе с HTML-парсером типа Beautiful Soup или Cheerio.
  • Динамические сайты: ****Используйте средства автоматизации браузера, такие как Playwright, Selenium или Puppeteer.

Кроме того, вы можете интегрировать:

Более подробные руководства по веб-скреппингу и рекомендуемые технологические стеки можно найти на следующих ресурсах:

Лучшие идеи проектов по веб-скрапингу

Ознакомьтесь с 25 самыми интересными проектами по веб-скреппингу за этот год. Для каждого проекта вы найдете краткое описание, а затем:

  • Уровень: Проект предназначен для начинающих, средних или опытных пользователей веб-скраппинга.
  • Примеры: Реальные веб-сайты и приложения, где применяется данная техника скраппинга.
  • Рекомендуемые инструменты: Список библиотек с открытым исходным кодом и премиум-инструментов, которые помогут вам извлечь интересующие данные.
  • Дополнительное чтение: Ссылки на полезные руководства, статьи и учебные пособия, которые помогут вам лучше понять, как построить конкретный проект по веб-скреппингу.

Готовы вдохновиться? Давайте рассмотрим несколько крутых идей веб-скреппинга!

Примечание: Проекты по веб-скреппингу, перечисленные ниже, расположены в случайном порядке. Не стесняйтесь выбрать один из них и получить мотивацию от того, который вам больше нравится!

Проект №1: Автоматизированное сравнение цен на продукты

Идея состоит в том, чтобы создать веб-скрепер, отслеживающий цены на товары в нескольких интернет-магазинах. Цель – отслеживать колебания цен с течением времени, чтобы понять инфляцию и экономические тенденции или просто найти лучшие предложения.

Скрапер для мониторинга цен может отслеживать цены на товары и стоимость доставки, используя сайты электронной коммерции, такие как Amazon, eBay и Walmart. Пользователи также смогут настроить оповещения о снижении цен, что облегчит принятие взвешенных решений о покупке.

🎯 Уровень: От среднего до продвинутого

🧪 Примеры:

  • PriceGrabber
  • Shopzilla
  • camelcamelcamel.com

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №2: Агрегация новостей

Агрегатор новостей собирает заголовки, резюме или полные тексты статей из нескольких источников новостей в Интернете. Затем он представляет их пользователям на основе их конкретных предпочтений и настроек. Такое приложение выбирает определенные темы, ключевые слова или категории с ведущих новостных сайтов и извлекает контент либо программно, либо с помощью анализа контента на основе искусственного интеллекта.

Агрегируя новостной контент, пользователи могут анализировать тенденции в СМИ, отслеживать последние события или вводить данные в систему рекомендаций. Имейте в виду, что уже существует несколько популярных новостных агрегаторов, так как это одна из самых распространенных и широко используемых идей веб-скраппинг-проектов.

🎯 Уровень: Средний

🧪 Примеры:

  • SQUID
  • Flipboard
  • Новости

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №3: Конструктор портала для поиска работы

Этот проект по веб-скреппингу предполагает сбор объявлений о работе с популярных платформ поиска работы, таких как LinkedIn и Indeed. Цель – создать инструмент, который будет собирать объявления о работе по заданным пользователем критериям, таким как местоположение, отрасль, название должности и диапазон зарплат.

На основе этих данных можно создать портал вакансий, объединяющий объявления о работе для всех отраслей или ориентированный на определенную нишу. Пользователи смогут использовать эту платформу для поиска вакансий, получать персональные рекомендации на основе своих профилей или предпочтений, а также анализировать тенденции рынка труда, чтобы принимать взвешенные карьерные решения.

🎯 Уровень: От среднего до продвинутого

🧪 Примеры:

  • Действительно
  • Кафе при найме
  • Упростить работу

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №4: Мониторинг авиабилетов

Этот проект предполагает создание веб-скребка для отслеживания цен на авиабилеты, их наличия и других данных с различных авиакомпаний и туристических сайтов. Данные о рейсах часто меняются в зависимости от таких факторов, как доступность, спрос, сезон и погода. Поэтому скрепер должен быть достаточно быстрым, чтобы собирать данные о ценах в режиме реального времени.

Реальный инструмент мониторинга авиабилетов должен также включать расширенные функции для анализа, например, позволять пользователям отслеживать колебания цен с течением времени, использовать лучшие предложения и настраивать оповещения по электронной почте или в виде уведомлений.

🎯 Уровень: От среднего до продвинутого

🧪 Примеры:

  • Expedia
  • Google Полеты
  • Skyscanner
  • Каяк

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #5: Рекомендация фильмов/телесериалов

Система рекомендаций фильмов/телесериалов может быть разработана путем сбора данных из популярных баз данных фильмов и телепередач, таких как IMDb, Rotten Tomatoes или Metacritic. Скрепер собирает релевантную информацию, такую как названия, жанры, оценки пользователей, рецензии и даты выхода.

Эти данные могут быть использованы для создания системы рекомендаций на основе машинного обучения, которая предлагает фильмы или телепередачи на основе истории просмотров, рейтингов или предпочтений пользователя.

🎯 Уровень: Средний

🧪 Примеры:

  • MovieLens
  • OneMovie
  • Вкус

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #6: Аналитика спортивных игроков/команд

В этом проекте по веб-скреппингу вам предстоит получить данные с сайтов спортивных организаций и федераций. Вам нужно создать приложение или сервис, отслеживающий результаты команд и отдельных спортсменов, включая такие показатели, как передачи, травмы и другую статистику.

Анализируя эти спортивные данные, пользователи могут получить представление о тенденциях развития игроков, сравнить спортсменов и команды по сезонам и предсказать будущие результаты. Обратите внимание, что эта концепция может быть применена к различным видам спорта – от баскетбола до футбола, от бокса до тенниса.

🎯 Уровень: Начинающий

🧪 Примеры:

  • Sports-Reference.com
  • Трансфермаркт
  • Basketball-Reference.com

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект № 7: Исследование акций и сканирование фондового рынка

Популярная идея веб-скреппинга – сбор финансовых и фондовых данных с биржевых платформ, брокеров или официальных сайтов рынка. Вам следует разработать скрепер, который будет отслеживать и анализировать такие ключевые показатели, как цены на акции, отчеты о прибылях, рыночные тенденции, коэффициенты P/E, дивидендная доходность и многое другое.

Собирая эти данные, пользователи могут анализировать инвестиционные возможности, отслеживать динамику акций и следить за финансовым состоянием компаний с течением времени. Такой инструмент будет особенно ценен для биржевых трейдеров, инвесторов, финансовых аналитиков и всех, кто хочет принимать взвешенные решения на основе рыночных данных.

🎯 Уровень: От среднего до продвинутого

🧪 Примеры:

  • Investopedia
  • MarketWatch
  • TipRanks

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #8: SERP-скраппинг для RAG

Найти высококачественные данные для конвейеров RAG(Retrieval-Augmented Generation) не всегда просто. Поэтому многие модели искусственного интеллекта используют простой, но эффективный подход: предоставляют модели лучшие результаты поиска в Google или других крупных поисковых системах по определенному ключевому слову.

Скраппинг SERP (Search Engine Results Pages) – это мощный способ сбора свежего, релевантного веб-контента для систем RAG или любых других приложений, которым нужны данные из надежных источников. Идея заключается в извлечении URL, заголовков страниц, сниппетов и даже полностраничного контента из таких источников, как Google, Bing, DuckDuckGo и другие поисковые системы.

Эти отсканированные данные могут служить источником актуальной и контекстуально насыщенной информации для ИИ-помощников, ботов, отвечающих на вопросы, или систем поиска знаний.

🎯 Уровень: Продвинутый

🧪 Примеры:

  • Недоумение
  • Обзор искусственного интеллекта Google
  • Поисковые агенты с искусственным интеллектом

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #9: Генератор маршрутов для путешествий

Данные о путешествиях доступны на многих сайтах, включая TripAdvisor, Yelp, Airbnb, Expedia и Google Maps. Получив эти данные с помощью специального скрепера, вы сможете автоматически генерировать маршруты путешествий для своих пользователей.

Цель – собрать информацию о достопримечательностях, отелях, ресторанах и мероприятиях в определенном месте. Интегрировав данные о трафике из Google Maps, вы можете организовать эту информацию в структурированный маршрут, основанный на предпочтениях пользователя, таких как бюджет, продолжительность и интересы.

С помощью такой платформы пользователи смогут планировать свои поездки, открывать для себя необычные направления и создавать индивидуальные маршруты с учетом своих потребностей.

🎯 Уровень: От среднего до продвинутого

🧪 Примеры:

  • Бродячий журнал
  • TripIt

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #10: Репозиторий GitHub и ретривер кодовой базы

В этом проекте вам предстоит создать автоматизированный скрипт для сбора метаданных и фрагментов кода из публичных репозиториев GitHub. Информация, которую вы можете собрать, включает имена репозиториев, описания, звезды, форки, контрибьюторов, используемые языки, содержимое README и даже файлы кода.

Эти данные важны для разработчиков, ищущих вдохновения, проводящих конкурентный анализ или создающих наборы данных для машинного обучения или искусственного интеллекта. Кроме того, они позволяют отслеживать и определять лучшие проекты для конкретных областей, таких как веб-разработка, наука о данных или DevOps.

Обратите внимание, что аналогичные идеи проектов по веб-скреппингу могут быть реализованы для Bitbucket, GitLab и других платформ.

🎯 Уровень: Средний

🧪 Примеры:

  • Удивительные списки
  • История звезды GitHub
  • Генератор статистики GitHub

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №11: Анализ обзоров онлайн-игр

Текущий проект посвящен сбору пользовательских отзывов и оценок с таких платформ, как Steam, Metacritic, IGN и подобных игровых порталов. Эти данные можно использовать для анализа настроений, выявления тенденций и получения информации о популярных играх или игровых жанрах.

Обработав большой объем отзывов, вы сможете выявить повторяющиеся темы, такие как проблемы с производительностью, основные моменты игрового процесса или общая удовлетворенность пользователей. Эти сведения могут помочь в принятии решений о покупке, отслеживании отраслевых тенденций или создании персонализированных рекомендаций по игре.

🎯 Уровень: Начинающий

🧪 Примеры:

  • SteamDB
  • CriticDB

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #12: Веб-скреппинг цен на криптовалюты

Этот проект нацелен на разработку бота для веб-скрейпинга, который автоматически собирает цены на криптовалюту с бирж и финансовых сайтов, таких как CoinMarketCap, CoinGecko или Binance. Скребок помогает отслеживать колебания цен, объемы торгов и тенденции рынка в режиме реального времени.

С помощью этих данных пользователи могут анализировать производительность криптовалют, определять движения рынка или использовать автоматические торговые стратегии. Этот тип веб-скраппинга особенно полезен для криптоинвесторов, аналитиков и разработчиков, создающих информационные панели или финансовые инструменты. Обратите внимание, что аналогичная логика может быть применена и для скраппинга NFT.

🎯 Уровень: От среднего до продвинутого

🧪 Примеры:

  • CryptoCompare.com
  • Кракен

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №13: Система рекомендаций книг

Систему рекомендаций по книгам можно эффективно построить с помощью веб-скреппинга. Все, что вам нужно, – это автоматизированный скрипт, который собирает данные о книгах – названия, авторов, жанры, оценки пользователей и рецензии – из книжных интернет-магазинов, обзорных платформ или публичных каталогов.

Полученные данные могут быть использованы для создания рекомендательного механизма на основе машинного обучения, который предлагает книги на основе предпочтений пользователя, истории чтения или общих тенденций популярности. Этот тип проекта по скраппингу предоставляет читателям персонализированные рекомендации. Кроме того, он может быть полезен для разработчиков, изучающих машинное обучение или рекомендательные системы.

🎯 Уровень: Средний

🧪 Примеры:

  • Goodreads
  • Книжная полка
  • StoryGraph
  • Bookly

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №14: Аналитика политических данных

Этот скрепер должен получать данные с правительственных сайтов, политических новостных изданий, страниц с результатами выборов или платформ социальных сетей. Данные должны включать политические тенденции, общественные настроения и динамику выборов.

Цель – создать инструменты, которые помогут визуализировать или предсказать изменения в общественном мнении, поведении избирателей или эффективности кампаний. Собирая и анализируя эту информацию, исследователи, журналисты или просто обычные граждане могут получить более глубокое представление о политическом ландшафте.

Специалисты по анализу данных и веб-разработчики также могут использовать эти данные для создания информационных панелей и прогностических моделей.

🎯 Уровень: От начального до среднего

🧪 Примеры:

  • 270toWin
  • PDI

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #15: Аналитика ценообразования в гостиницах

Идея этого проекта по веб-скреппингу заключается в автоматическом сборе информации о ценах на гостиничные номера с платформ бронирования и сайтов отелей. Конечная цель – создать приложение для мониторинга, которое покажет, как меняются цены в зависимости от таких факторов, как местоположение, сезон, спрос и наличие свободных номеров.

Пользователи могут анализировать динамику цен за определенное время, сравнивать тарифы на разных платформах и даже прогнозировать будущие цены. Это особенно полезно для бюджетных путешественников, тревел-блогеров и компаний, которые хотят интегрировать информацию о ценах в свои услуги.

🎯 Уровень: Начинающий

🧪 Примеры: ]

  • Booking.com
  • Airbnb
  • Hotels.com
  • Agoda

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #16: Система рекомендаций рецептов

Все мы не раз оказывались с пустым желудком и почти пустым холодильником, задаваясь вопросом: “Что же приготовить из того, что у нас есть?”. ИИ может помочь, но только если он обучен на данных о рецептах с популярных сайтов, таких как Allrecipes, Food Network или Epicurious.

Цель – создать рекомендательную систему, которая будет предлагать пользователям рецепты на основе имеющихся у них ингредиентов, диетических ограничений, предпочитаемых кухонь или типов блюд. Собрав информацию о рецептах, такую как ингредиенты, инструкции, рейтинги и сведения о питательности, вы можете передать эти данные в рекомендательную систему.

Пользователи смогут искать рецепты по своим предпочтениям, составлять списки покупок и даже получать предложения блюд на основе ингредиентов, которые уже есть у них в холодильнике.

🎯 Уровень: От начального до среднего

🧪 Примеры:

  • SuperCook
  • RecipeRadar

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

  • Прекрасный суп
  • Кукловод
  • TensorFlow или PyTorch для систем рекомендаций на основе глубокого обучения

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #17: Агрегатор событий для местных встреч и конференций

Идея этого проекта по веб-скреппингу заключается в извлечении данных о событиях с местных платформ для встреч, сайтов конференций, списков мероприятий или даже каналов социальных сетей. Цель состоит в том, чтобы объединить события на основе предпочтений пользователей, таких как местоположение, отрасль, дата и наличие билетов.

Собирая эти данные, пользователи могут просматривать предстоящие события, получать персональные рекомендации и даже отслеживать конференции или возможности для общения в интересующих их областях.

🎯 Уровень: Средний

🧪 Примеры:

  • Meetup.com
  • Eventbrite

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №18: Анализ финансовых показателей компании

Этот проект предполагает сбор финансовых данных из отчетов компаний, отчетов о прибылях и убытках или источников финансовых новостей. Цель – отследить и проанализировать ключевые финансовые показатели, такие как выручка, прибыль, показатели акций и рыночные тенденции.

Собирая эти данные, пользователи могут строить финансовые модели, анализировать инвестиционные возможности и отслеживать финансовое состояние компаний с течением времени. Такое приложение поможет финансовым аналитикам, инвесторам-ангелам, венчурным капиталистам и бизнесменам, которые хотят быть в курсе событий на рынке.

🎯 Уровень: От начального до среднего

🧪 Примеры:

  • AngelList
  • Золотые семена
  • Wefunder

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #19: Анализатор рынка недвижимости

Идея заключается в том, чтобы собрать данные с платформ недвижимости и местных объявлений MLS(Multiple Listing Service). Вы хотите собрать информацию о недвижимости, такую как цены, площадь, удобства, местоположение, исторические тенденции и данные о районе. Затем вы можете создать приборную панель или инструмент анализа недвижимости.

Ваш скрепер также должен уметь отслеживать объявления о продаже недвижимости в режиме реального времени, сравнивать рыночные цены в разных регионах и выявлять такие тенденции, как появление новых районов или колебания цен. Благодаря этим данным пользователи смогут принимать взвешенные решения о покупке, продаже или инвестировании в недвижимость.

🎯 Уровень: Средний

🧪 Примеры:

  • Zillow
  • Redfin
  • Idealista

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект №20: Анализ отзывов клиентов

Проект веб-скрейпинга, который предполагает получение отзывов покупателей с платформ электронной коммерции, сайтов отзывов или магазинов приложений. В этом случае скрепер должен извлечь такие детали, как рейтинг звезд, содержание отзывов, временные метки и названия продуктов.

Собранные данные можно проанализировать, чтобы получить представление об удовлетворенности пользователей, эффективности продукта и общем настроении. Применяя методы NLP, компании и разработчики могут выявлять тенденции, обнаруживать повторяющиеся проблемы и принимать обоснованные улучшения и решения.

🎯 Уровень: От начального до среднего

🧪 Примеры:

  • Birdeye
  • Tagembed
  • Reviewgrower
  • Обзорный бот

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #21: Инструмент для аналитики социальных сетей

Платформы социальных сетей, такие как X, Reddit, Instagram и LinkedIn, являются богатыми источниками данных о тенденциях, хэштегах, настроениях и вовлеченности аудитории.

Вам следует разработать скрепер, который собирает публичные посты, комментарии, лайки, акции и статистику подписчиков. Затем организуйте и визуализируйте эти данные, чтобы следить за настроением бренда, отслеживать вирусные темы или измерять влияние маркетинговых кампаний на разных платформах.

Такой инструмент будет особенно ценен для маркетологов, исследователей, влиятельных лиц и стартапов, ищущих информацию в социальных сетях.

🎯 Уровень: От среднего до продвинутого

🧪 Примеры:

  • Streamlit
  • Socialinsider

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект № 22: База данных влиятельных лиц

Идея этого проекта по веб-скреппингу заключается в сборе данных с платформ социальных сетей для создания базы данных влиятельных лиц. В социальных сетях должна быть собрана такая информация, как имена, ручки социальных сетей, количество подписчиков, показатели вовлеченности, ниши и географическое положение.

Маркетологи или агентства могут воспользоваться этими данными, чтобы определить подходящих агентов влияния для кампаний или проанализировать тенденции развития агентов влияния. Платформы, с которых можно собирать данные, включают TikTok, YouTube, Facebook, Instagram, X, Reddit и другие.

🎯 Уровень: Средний

🧪 Примеры:

  • Социальный клинок
  • Upfluence
  • AspireIQ

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #23: Трекер для исследовательских работ

Искусственный интеллект – это не просто тренд, а быстро развивающаяся научная область. То же самое относится к науке о данных и другим научным областям. Идея этого проекта по веб-скреппингу заключается в получении научных статей и препринтов с таких платформ, как arXiv, Google Scholar, ResearchGate и подобных.

Цель – создать трекер, который будет держать пользователей в курсе последних публикаций, тенденций и прорывов. Используя эти данные, пользователи смогут фильтровать статьи по темам, составлять персональный список для чтения или получать оповещения по конкретным областям, таким как НЛП, компьютерное зрение или генеративный ИИ.

🎯 Уровень: Начинающий

🧪 Примеры:

  • Бумага с кодом

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #24: Ресурсный центр по изучению иностранных языков

Изучение нового языка требует времени и соответствующих ресурсов. Эта идея веб-скраппинга предполагает создание централизованного узла с контентом с платформ для изучения языка, блогов, форумов и видеосайтов.

Ключевыми ресурсами в этой области будут советы по грамматике, списки лексики, руководства по произношению, учебные задачи, а также рекомендации по медиа, например, видео или подкасты.

Используя эти данные, вы предоставляете учащимся подборку языковых ресурсов с учетом их уровня, интересующего их языка или стиля обучения. Именно так можно создать инструмент для студентов и преподавателей, изучающих язык.

🎯 Уровень: Начинающий

🧪 Примеры:

  • FluentU
  • Разложить

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

  • Парсеры RSS-каналов
  • Прекрасный суп
  • Web Unlocker

🔗 Дальнейшее чтение:

Проект #25: Агрегатор волонтерских возможностей

В мире существуют тысячи некоммерческих организаций, благотворительных сайтов и волонтерских платформ. Этот проект по веб-скреппингу предполагает сбор данных из этих источников и их агрегацию на централизованном портале.

Собрав информацию о вакансиях для волонтеров, пользователи смогут искать возможности в соответствии со своими предпочтениями, такими как местоположение, временные затраты, набор навыков и интересы. Пользователи также могут получать персональные рекомендации и отслеживать возможности по срокам, организациям или делам.

🎯 Уровень: Начинающий

🧪 Примеры:

  • Идеалист
  • VolunteerMatch

🛠️ Рекомендуемые инструменты:

  • Scrapy
  • BeautifulSoup
  • Запросы в Python

🔗 Дальнейшее чтение:

Заключение

В этом материале вы увидели несколько классных идей проектов по веб-скрейпингу. Все эти проекты объединяет то, что на большинстве сайтов-мишеней применяются меры по борьбе со скрапингом, такие как:

  • IP-запреты
  • CAPTCHAs
  • Передовые системы обнаружения ботов
  • Отпечатки пальцев браузера и TLS

Это лишь некоторые из проблем, с которыми регулярно сталкиваются веб-скреперы. Преодолейте их с помощью услуг Bright Data:

  • Прокси-сервисы: Несколько типов прокси-серверов для обхода гео-ограничений, 150M+ IP.
  • Браузер для скрапинга: Браузер, совместимый с Playright, Selenium и Puppeter, со встроенными возможностями разблокировки.
  • API для веб-скреперов: Предварительно настроенные API для извлечения структурированных данных из 100+ основных доменов.
  • Web Unlocker: Универсальный API, позволяющий разблокировать сайты с защитой от ботов.
  • SERP API: Специализированный API, который открывает результаты поисковых систем и извлекает полные данные SERP.

Создайте учетную запись Bright Data и испытайте наши продукты для скрапбукинга и услуги по сбору данных с помощью бесплатной пробной версии!

Пробная версия

Начать с Гугла

Кредитная карта не требуется

Содержание
    API Парсеры И Парсеры Без Кода

    Более 120 парсеров для всех популярных доменов сайтов. Упростите парсинг сейчас.

    Пробная версия
    Просто Нужны Данные? Забудьте О Парсинге.

    Сотни готовых наборов данных из всех популярных сайтов.

    Получить набор данных

    Вас также может заинтересовать

    web scraping with claude blog image
    Веб-данные
    Bright Data favicon
    Jake Nulty

    Веб-скрапинг с помощью Клода в 2025 году

    Узнайте, как использовать Claude AI для автоматизации веб-скреппинга и извлечения структурированных данных без особых усилий с помощью Python.
    15-May-2025
    18 мин. чтения
    Building AI-Ready Vector Datasets for LLMs blog image
    AI
    Bright Data favicon
    Satyam Tripathi

    Создание готовых для ИИ векторных данных для магистрантов: Руководство по использованию Bright Data, Google Gemini и Pinecone

    Большие языковые модели (LLM) меняют способы доступа к информации и создания интеллектуальных приложений. Чтобы полностью использовать их потенциал, особенно при работе со специфическими знаниями или собственными данными, очень важно создавать высококачественные структурированные векторные наборы данных. Производительность и точность LLM напрямую зависят от качества исходных данных. Плохо подготовленные наборы данных могут привести к некачественным результатам, в […]
    14-May-2025
    7 мин. чтения
    AI
    Bright Data favicon
    Federico Trotta

    Что такое контролируемая тонкая настройка в LLM?

    Освойте тонкую настройку супервизора для LLM с помощью этого руководства по Python, охватывающего концепции, инструменты, рабочий процесс и практические примеры для повышения эффективности ваших проектов по ИИ.
    14-May-2025
    7 мин. чтения