Полное руководство по извлечению веб-данных

Извлечение веб-данных (также известное как веб-скрапинг, веб-сбор, скрапинг экрана и т. д.) — это метод извлечения огромных объемов данных с веб-сайтов в Интернете. Данные, доступные на веб-сайтах, не могут быть легко загружены, и доступ к ним возможен только с помощью веб-браузера. Тем не менее, Интернет является крупнейшим хранилищем открытых данных, и эти данные растут экспоненциальными темпами с момента появления Интернета.

Веб-данные очень полезны для порталов электронной коммерции, медиа-компаний, исследовательских фирм, специалистов по данным, правительства и даже могут помочь отрасли здравоохранения в текущих исследованиях и прогнозировании распространения заболеваний.

Учтите, что данные, доступные на сайтах объявлений, порталах недвижимости, социальных сетях, сайтах розничной торговли, сайтах интернет-магазинов и т. д., легко доступны в структурированном формате и готовы к анализу. Большинство этих сайтов не предоставляют возможности для сохранения своих данных в локальном или облачном хранилище. Некоторые сайты предоставляют API, но обычно они имеют ограничения и недостаточно надежны. Хотя технически возможно скопировать и вставить данные с веб-сайта в локальное хранилище, это неудобно и исключено, когда речь идет о практических вариантах использования для бизнеса.

Веб-скрапинг помогает вам делать это автоматически и делает это гораздо эффективнее и точнее. Установка парсинга веб-страниц взаимодействует с веб-сайтами так же, как и веб-браузер, но вместо того, чтобы отображать их на экране, она сохраняет данные в системе хранения.

Приложения для извлечения веб-данных

1. Ценовая аналитика

Ценовая аналитика — приложение, которое с каждым днем ​​набирает популярность в условиях ужесточения конкуренции в онлайн-пространстве. Порталы электронной коммерции всегда следят за своими конкурентами, используя веб-сканирование, чтобы получать от них данные о ценах в режиме реального времени и настраивать свои собственные каталоги с конкурентоспособными ценами. Это делается путем развертывания поисковых роботов, запрограммированных на извлечение сведений о продукте, таких как название продукта, цена, вариант и т. д. Эти данные вводятся в автоматизированную систему, которая назначает идеальные цены для каждого продукта после анализа цен конкурентов.

Аналитика ценообразования также используется в тех случаях, когда требуется согласованность ценообразования в разных версиях одного и того же портала. Способность методов веб-сканирования извлекать цены в режиме реального времени делает такие приложения реальностью.

2. Каталогизация

Порталы электронной коммерции обычно имеют огромное количество списков продуктов. Обновлять и поддерживать такой большой каталог непросто. Вот почему многие компании полагаются на службы извлечения данных из Интернета для сбора данных, необходимых для обновления их каталогов. Это помогает им открывать новые категории, о которых они не знали, или обновлять существующие каталоги новыми описаниями продуктов, изображениями или видео.

3. Исследование рынка

Исследование рынка будет неполным, если количество данных, находящихся в вашем распоряжении, не огромно. Учитывая ограничения традиционных методов сбора данных и учитывая объем релевантных данных, доступных в Интернете, извлечение данных из Интернета, безусловно, является самым простым способом сбора данных, необходимых для исследования рынка. Переход бизнеса из обычных магазинов в онлайн-пространства также сделал веб-данные лучшим ресурсом для исследования рынка.

4. Анализ настроений

Для анализа настроений требуются данные, полученные с веб-сайтов, где люди делятся своими отзывами, мнениями или жалобами на услуги, продукты, фильмы, музыку или любые другие предложения, ориентированные на потребителя. Извлечение этого пользовательского контента было бы первым шагом в любом проекте анализа настроений, и парсинг веб-страниц эффективно служит этой цели.

5. Анализ конкурентов

Возможность мониторинга конкуренции никогда не была такой доступной, пока не появились технологии веб-скрапинга. Развернув веб-пауков, теперь легко отслеживать действия ваших конкурентов, такие как рекламные акции, которые они проводят, активность в социальных сетях, маркетинговые стратегии, пресс-релизы, каталоги и т. д., чтобы иметь преимущество в конкурентной борьбе. Сканирование в режиме, близком к реальному времени, выводит его на новый уровень и предоставляет компаниям данные о конкурентах в реальном времени.

6. Агрегация контента

Медиа-сайтам необходим мгновенный доступ к последним новостям и другой актуальной информации в Интернете. Быстрое сообщение новостей является препятствием для этих компаний. Сканирование веб-страниц позволяет отслеживать или извлекать данные с популярных новостных порталов, форумов или подобных сайтов по актуальным темам или ключевым словам, которые вы хотите отслеживать. Для этого варианта использования используется веб-сканирование с малой задержкой, поскольку скорость обновления должна быть очень высокой.

7. Мониторинг бренда

Теперь каждый бренд понимает важность ориентации на клиента для роста бизнеса. В их интересах было бы иметь чистую репутацию своего бренда, если они хотят выжить на этом конкурентном рынке. Большинство компаний в настоящее время используют решения для веб-сканирования, чтобы отслеживать популярные форумы, обзоры на сайтах электронной коммерции и платформах социальных сетей на предмет упоминаний их брендов и названий продуктов. Это, в свою очередь, может помочь им оставаться в курсе мнения клиентов и устранять проблемы, которые могут подорвать репутацию бренда, как можно раньше. Нет никаких сомнений в том, что бизнес, ориентированный на клиента, поднимается вверх по графику роста.

Различные подходы к извлечению веб-данных

Некоторые предприятия функционируют исключительно на основе данных, другие используют их для бизнес-аналитики, анализа конкурентов и исследования рынка, а также для других бесчисленных вариантов использования. Однако извлечение огромных объемов данных из Интернета по-прежнему является серьезным препятствием для многих компаний, тем более что они не выбирают оптимальный маршрут. Вот подробный обзор различных способов извлечения данных из Интернета.

1. ДааС

Аутсорсинг вашего проекта по извлечению веб-данных поставщику DaaS — это, безусловно, лучший способ извлечения данных из Интернета. Когда вы зависите от поставщика данных, полностью освобождаетесь от ответственности за настройку сканера, обслуживание и проверку качества извлекаемых данных. Поскольку компании DaaS будут иметь опыт и инфраструктуру, необходимые для плавного и беспрепятственного извлечения данных, вы можете воспользоваться их услугами по гораздо более низкой цене, чем если бы вы делали это самостоятельно.

Предоставление провайдеру DaaS ваших точных требований — это все, что вам нужно сделать, и вы можете быть уверены. Вам нужно будет отправить такие детали, как точки данных, исходные веб-сайты, частоту сканирования, формат данных и методы доставки. С DaaS вы получаете данные именно так, как вам нужно, и вы можете сосредоточиться на использовании данных для улучшения результатов своего бизнеса, что в идеале должно быть вашим приоритетом. Поскольку они имеют опыт парсинга и обладают знаниями предметной области для эффективного и масштабного получения данных, использование поставщика DaaS является правильным вариантом, если ваши требования велики и повторяются.

Одним из самых больших преимуществ аутсорсинга является обеспечение качества данных. Поскольку Интернет по своей природе очень динамичен, для бесперебойной работы извлечения данных требуется постоянный мониторинг и техническое обслуживание. Службы извлечения веб-данных решают все эти проблемы и предоставляют высококачественные данные без помех.

Еще одним преимуществом службы извлечения данных является настраиваемость и гибкость. Поскольку эти услуги предназначены для предприятий, предложение полностью настраивается в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Плюсы:

• Полностью настраиваемый для вашего требования
• Берет на себя полную ответственность за процесс
• Проверки качества для обеспечения высокого качества данных
• Может обрабатывать динамические и сложные веб-сайты
• Больше времени, чтобы сосредоточиться на своем основном бизнесе

Минусы:

• Возможно, придется заключить долгосрочный контракт
• Немного дороже, чем инструменты DIY

2. Собственное извлечение данных

Вы можете использовать собственное извлечение данных, если ваша компания технически богата. Веб-скрапинг — это технический нишевый процесс, требующий команды квалифицированных программистов для кодирования сканера, развертывания его на серверах, отладки, мониторинга и пост-обработки извлеченных данных. Помимо команды, вам также потребуется высококлассная инфраструктура для выполнения заданий сканирования.

Поддержание внутренней настройки сканирования может быть более сложной задачей, чем ее создание. Поисковые роботы, как правило, очень хрупкие. Они безубыточны даже при небольших изменениях или обновлениях на целевых веб-сайтах. Вам нужно будет настроить систему мониторинга, чтобы знать, когда что-то пойдет не так с задачей сканирования, чтобы ее можно было исправить, чтобы избежать потери данных. Вам придется посвятить время и силы обслуживанию внутренней настройки сканирования.

Помимо этого, сложность, связанная с созданием внутренней настройки сканирования, значительно возрастет, если количество веб-сайтов, которые вам нужно сканировать, велико или целевые сайты используют методы динамического кодирования. Внутренняя настройка сканирования также снизит фокус и разбавит ваши результаты, поскольку сам веб-скрейпинг требует специализации. Если вы не будете осторожны, это может легко захватить ваши ресурсы и вызвать трения в рабочем процессе.

Плюсы:

• Полная собственность и контроль над процессом
• Идеально подходит для более простых требований

Минусы:

• Обслуживание краулеров — головная боль
• Повышенная стоимость
• Наем, обучение и управление командой могут быть беспокойными
• Может потреблять ресурсы компании
• Может повлиять на основную направленность организации
• Инфраструктура стоит дорого

3. Вертикальные решения

Некоторые поставщики данных обслуживают только определенную отраслевую вертикаль. Вертикальные решения для извлечения данных хороши, если вы можете найти решение, которое подходит для области, на которую вы ориентируетесь, и охватывает все необходимые точки данных. Преимущество решения, ориентированного на вертикаль, заключается в полноте данных, которые вы получите. Поскольку эти решения предназначены только для одной конкретной области, их опыт в этой области будет очень высоким.

Схема наборов данных, которую вы получите из решений для извлечения данных, специфичных для вертикали, обычно является фиксированной и не подлежит настройке. Ваш проект данных будет ограничен точками данных, предоставляемыми такими решениями, но это может быть или не быть нарушителем условий сделки, в зависимости от ваших требований. Эти решения обычно предоставляют наборы данных, которые уже извлечены и готовы к использованию. Хорошим примером решения для вертикального извлечения данных является JobsPikr, решение для данных о вакансиях, которое извлекает данные непосредственно со страниц вакансий на веб-сайтах компаний со всего мира.

Плюсы:

• Полные данные из отрасли
• Более быстрый доступ к данным
• Нет необходимости заниматься сложными аспектами извлечения

Минусы:

• Отсутствие вариантов настройки
• Данные не являются исключительными

4. Самодельные инструменты для извлечения данных

Если у вас нет бюджета на создание собственной системы сканирования или передачу процесса извлечения данных на аутсорсинг поставщику, вам остаются инструменты «сделай сам». Эти инструменты просты в освоении и часто предоставляют интерфейс «укажи и щелкни», чтобы сделать извлечение данных проще, чем вы могли себе представить. Эти инструменты — идеальный выбор, если вы только начинаете и не имеете бюджета на сбор данных. Инструменты для веб-скрейпинга, сделанные своими руками, обычно стоят очень дешево, а некоторые даже бесплатны.

Однако у использования самодельного инструмента для извлечения данных из Интернета есть серьезные недостатки. Поскольку эти инструменты не могут работать со сложными веб-сайтами, они очень ограничены с точки зрения функциональности, масштаба и эффективности извлечения данных. Техническое обслуживание также будет проблемой для инструментов DIY, поскольку они сделаны жесткими и менее гибкими. Вам придется убедиться, что инструмент работает, и даже время от времени вносить изменения.

Единственная хорошая сторона заключается в том, что для настройки и использования таких инструментов не требуется особых технических знаний, что может подойти вам, если вы не являетесь техническим специалистом. Поскольку решение готово, вы также сэкономите на создании собственной инфраструктуры для парсинга. Помимо недостатков, инструменты DIY могут удовлетворить простые и небольшие требования к данным.

Плюсы:

• Полный контроль над процессом
• Готовое решение
• Вы можете воспользоваться поддержкой инструментов
• Проще настроить и использовать

Минусы:

• Они часто устаревают
• Больше шума в данных
• Меньше вариантов настройки
• Кривая обучения может быть высокой
• Прерывание потока данных в случае структурных изменений

Как работает извлечение веб-данных

Для создания поискового робота и извлечения данных из Интернета можно использовать несколько различных методов и технологий.

1. Семя

Исходный URL — это то, с чего все начинается. Сканер начнет свое путешествие с начального URL-адреса и начнет искать следующий URL-адрес в данных, полученных из начального числа. Если сканер запрограммирован на обход всего веб-сайта, начальный URL-адрес будет таким же, как корень домена. Исходный URL-адрес программируется в сканере во время настройки и остается неизменным на протяжении всего процесса извлечения.

2. Установка направлений

Как только сканер получит исходный URL-адрес, у него будут разные варианты продолжения. Эти параметры будут гиперссылками на странице, которую он только что загрузил, запросив начальный URL-адрес. Второй шаг — запрограммировать поисковый робот так, чтобы он самостоятельно определял и выбирал различные маршруты из этой точки. В этот момент бот знает, с чего начать и куда двигаться дальше.

3. Очередь

Теперь, когда сканер знает, как проникнуть в глубины веб-сайта и добраться до страниц, где находятся данные, которые нужно извлечь, следующим шагом будет компиляция всех этих целевых страниц в репозиторий, чтобы он мог выбрать URL-адреса для сканирования. Как только это будет завершено, сканер извлечет URL-адреса из репозитория. Он сохраняет эти страницы в виде файлов HTML в локальном или облачном хранилище. Окончательная очистка происходит в этом хранилище HTML-файлов.

4. Извлечение данных

Теперь, когда сканер сохранил все страницы, которые необходимо очистить, пришло время извлечь из этих страниц только необходимые точки данных. Используемая схема будет соответствовать вашему требованию. Настало время поручить сканеру выбирать только важные точки данных из этих HTML-файлов и игнорировать остальные. Сканер можно научить идентифицировать точки данных на основе тегов HTML или имен классов, связанных с точками данных.

5. Дедупликация и очистка

Дедупликация — это процесс, выполняемый с извлеченными записями, чтобы исключить вероятность дублирования извлеченных данных. Для этого потребуется отдельная система, которая может искать повторяющиеся записи и удалять их, чтобы сделать данные краткими. В данных также может быть шум, который также необходимо очистить. Шум здесь относится к нежелательным тегам HTML или тексту, который был удален вместе с соответствующими данными.

6. Структурирование

Структурирование — это то, что делает данные совместимыми с базами данных и системами аналитики, придавая им правильный машиночитаемый синтаксис. Это последний процесс извлечения данных, и после публикации данные готовы к отправке. После завершения структурирования данные готовы к использованию либо путем их импорта в базу данных, либо путем подключения к аналитической системе.

Лучшие практики извлечения веб-данных

В качестве отличного инструмента для получения ценных сведений извлечение веб-данных стало обязательным для бизнеса на этом конкурентном рынке. Как и в случае с самыми мощными вещами, веб-скрапинг должен использоваться ответственно. Вот подборка лучших практик, которым вы должны следовать при парсинге веб-сайтов.

1. Уважайте файл robots.txt

Вам всегда следует проверять файл Robots.txt веб-сайта, с которого вы планируете извлекать данные. Веб-сайты устанавливают правила взаимодействия ботов с сайтом в файле robots.txt. Некоторые сайты даже полностью блокируют доступ для поисковых роботов в своем файле robots. Извлечение данных с сайтов, запрещающих сканирование, может привести к юридическим последствиям, и этого следует избегать. Помимо прямой блокировки, каждый сайт должен установить правила хорошего поведения на своем сайте в файле robots.txt. Вы обязаны следовать этим правилам при извлечении данных с целевого сайта.

2. Не заходите на сервера слишком часто

Веб-серверы подвержены простоям, если нагрузка очень высока. Как и пользователи-люди, боты также могут добавлять нагрузку на сервер веб-сайта. Если нагрузка превышает определенный предел, сервер может замедлиться или выйти из строя, в результате чего веб-сайт перестанет отвечать на запросы пользователей. Это создает плохой пользовательский опыт для посетителей веб-сайта, что противоречит всей цели этого сайта. Следует отметить, что посетители-люди имеют более высокий приоритет для сайта, чем боты. Чтобы избежать таких проблем, вы должны настроить сканер так, чтобы он попадал на целевой сайт с разумным интервалом, и ограничить количество параллельных запросов. Это даст веб-сайту некоторую передышку, которая у него действительно должна быть.

3. Скрапинг в нерабочее время

Чтобы убедиться, что целевой сайт не тормозит из-за большого трафика от людей и ботов. Задачи веб-сканирования лучше запланировать на непиковые часы. Непиковые часы работы сайта можно определить по геолокации, откуда поступает большая часть трафика сайта. Вы можете избежать возможной перегрузки серверов веб-сайта, выполняя парсинг в нерабочее время. Это также положительно повлияет на скорость процесса извлечения данных, поскольку в это время сервер будет реагировать быстрее.

4. Используйте очищенные данные ответственно

Извлечение данных из Интернета стало важным бизнес-процессом. Однако это не означает, что вы владеете данными, извлеченными с веб-сайта в Интернете. Публикация данных в другом месте без согласия парсинга сайта считается неэтичной, и вы можете нарушить закон об авторском праве. Использование данных ответственно и в соответствии с политиками целевого веб-сайта — это то, что вы должны практиковать при извлечении данных из Интернета.

Поиск надежных источников

1. Избегайте сайтов со слишком большим количеством неработающих ссылок

Ссылки похожи на соединительную ткань Интернета. Веб-сайт со слишком большим количеством неработающих ссылок — плохой выбор для проекта извлечения веб-данных. Это показатель плохого обслуживания сайта, и сканирование такого сайта не доставит вам особого удовольствия. Во-первых, установка очистки может остановиться, если в процессе травления она обнаружит неработающую ссылку. Это в конечном итоге повлияет на качество данных, что должно стать препятствием для любого, кто серьезно относится к проекту данных. Вам лучше использовать другой исходный веб-сайт, который имеет аналогичные данные и лучше обслуживает.

2. Избегайте сайтов с высокодинамичными практиками кодирования

Это не всегда может быть вариантом; однако лучше избегать сайтов со сложными и динамичными практиками, чтобы сканирование выполнялось стабильно. Поскольку динамические сайты трудно извлекать данные и часто меняются. Техническое обслуживание может стать огромным узким местом. Когда дело доходит до веб-сканирования, всегда лучше найти меньше сложных сайтов.

3. Качество и свежесть данных

Качество и свежесть данных должны быть одним из важнейших критериев при выборе источников для извлечения данных. Данные, которые вы получаете, должны быть свежими и актуальными для текущего периода времени, чтобы они вообще могли быть полезны. При выборе источников для вашего проекта извлечения данных всегда ищите сайты, которые всегда часто обновляются свежими и актуальными данными. Вы можете проверить дату последнего изменения в исходном коде сайта, чтобы получить представление о том, насколько актуальны данные.

Правовые аспекты веб-сканирования

На извлечение веб-данных иногда смотрят с затуманенным взором люди, которые не очень хорошо знакомы с этой концепцией. Чтобы очистить воздух, просмотр/сканирование веб-страниц не является неэтичным или незаконным действием. Способ, которым бот-краулер извлекает информацию с веб-сайта, ничем не отличается от того, как посетитель-человек потребляет контент на веб-странице. Поиск Google, например, сканирует веб-страницы, и мы не видим никого, кто обвинял бы Google в чем-то даже отдаленно противозаконном. Тем не менее, есть несколько основных правил, которым вы должны следовать при парсинге веб-сайтов. Если вы следуете этим правилам и действуете как хороший бот в Интернете, вы не делаете ничего противозаконного. Вот правила, которым нужно следовать:

1.   Уважайте файл robots.txt целевого сайта.
2.   Убедитесь, что вы соблюдаете требования страницы TOS.
3.   Не воспроизводите данные в другом месте, онлайн или офлайн без предварительного разрешения сайта.

Если вы будете следовать этим правилам при сканировании веб-сайта, вы полностью в безопасной зоне.

Вывод

Здесь мы рассмотрели важные аспекты извлечения веб-данных, такие как различные пути к веб-данным, лучшие практики. Различные бизнес-приложения и юридические аспекты процесса. Поскольку деловой мир быстро движется к операционной модели, ориентированной на данные. Пришло время оценить ваши требования к данным и приступить к извлечению соответствующих данных из Интернета, чтобы повысить эффективность вашего бизнеса и увеличить доходы. Это руководство должно помочь вам начать, если вы застряли во время путешествия.