Web Crawler คืออะไร? คู่มือที่สมบูรณ์สำหรับนักพัฒนาและวิศวกรข้อมูล

ในจักรวาลที่กว้างใหญ่และขยายตัวของอินเทอร์เน็ตเครื่องมือค้นหาอย่าง Google รู้ว่ามีเนื้อหาอะไรบ้างและจะหาได้อย่างไร เข้าสู่ Web Crawler - Workhorse เงียบของเว็บสมัยใหม่ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่อยากรู้ว่าเนื้อหาของเครื่องมือค้นหาดัชนีหรือวิศวกรข้อมูลที่ได้รับมอบหมายให้แยกข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซทำความเข้าใจว่าการรวบรวมข้อมูลเว็บเป็นทักษะพื้นฐานอย่างไร

นักรวบรวมข้อมูลเว็บมักเรียกว่าแมงมุมหรือบอทเป็นโปรแกรมที่เรียกดูอินเทอร์เน็ตอย่างเป็นระบบเพื่อค้นหาดาวน์โหลดและวิเคราะห์เนื้อหาเว็บไซต์ ตัวรวบรวมข้อมูลมีความสำคัญต่อทุกสิ่งตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา (SEO) และการสร้างตะกั่วไปจนถึงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการวิจัยเชิงวิชาการ

ในคู่มือนี้เราจะสำรวจกลไกที่อยู่เบื้องหลังการรวบรวมข้อมูลบนเว็บวิธีการสร้างโปรแกรมรวบรวมข้อมูลของคุณเองความหมายทางจริยธรรมและกฎหมายและเทคนิคขั้นสูงสำหรับการปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพการรวบรวมข้อมูลของคุณสำหรับแอปพลิเคชันโลกแห่งความเป็นจริง

มาดำน้ำกันเถอะ

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลเว็บ

เหตุใดโปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บจึงมีความสำคัญในเว็บสมัยใหม่

อินเทอร์เน็ตมีหน้าเว็บหลายพันล้าน โปรแกรมรวบรวมข้อมูลบนเว็บทำหน้าที่เป็น "ตัวทำดัชนี" ของโลกดิจิตอล งานของพวกเขาคือการสำรวจเว็บไซต์โดยอัตโนมัติรวบรวมเนื้อหาและจัดเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์หรือส่งต่อไปยังระบบอื่น ๆ เช่นเครื่องมือค้นหา

ตัวอย่างเช่น:

• Googlebot ดัชนีเนื้อหาเว็บเพื่อให้บริการผลการค้นหา
  
• แพลตฟอร์มข่าวกรองราคารวบรวมข้อมูลหน้าคู่แข่งทุกวัน
  
• สถาบันการศึกษารวบรวมข้อมูลคลังเก็บเว็บสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและชุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง
  

หากไม่มีตัวรวบรวมข้อมูลเราจะพึ่งพาการค้นพบด้วยตนเองหรือการเข้าถึงข้อมูลที่เงียบซึ่งเป็นผู้เริ่มต้นในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน

Web Crawlers เทียบกับ Scrapers เว็บ - ความแตกต่างที่สำคัญ

ในขณะที่คำศัพท์มักใช้แทนกันได้ การรวบรวมข้อมูลเว็บ และ การขูดเว็บ เป็นกระบวนการที่แตกต่างกัน:

ตัวรวบรวมข้อมูลเว็บอาจ ขูด แต่วัตถุประสงค์หลักคือการสำรวจและการจัดทำดัชนี

กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับการรวบรวมข้อมูลเว็บ

โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บเป็นเครื่องมือพื้นฐานในหลาย ๆ โดเมน - ไม่เพียง แต่สำหรับการตลาดหรือ SEO แต่สำหรับการวิจัยโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรม AI และแม้กระทั่งความปลอดภัยทางไซเบอร์

• การจัดทำดัชนีเครื่องมือค้นหา
  หลักการของแพลตฟอร์มเช่น Google และ Bing Index พันล้านหน้า ตัวรวบรวมข้อมูลค้นพบและประเมินเนื้อหาทั่วทั้งเว็บ
  
• การวิจัยทางวิทยาศาสตร์และสถาบันการศึกษา
  นักวิจัยรวบรวมข้อมูลคลังเก็บข่าวฟอรัมและโซเชียลมีเดียเพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับการศึกษาภาษาศาสตร์การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นหรือการติดตามทางระบาดวิทยา
  
• การสร้างชุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
  ตัวรวบรวมข้อมูลรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้าง/ไม่มีโครงสร้างเพื่อฝึกอบรมโมเดล NLP, chatbots, ตัวแยกประเภทภาพและระบบแนะนำ
  
• ความปลอดภัยทางไซเบอร์และข่าวกรองการคุกคาม
  ทีมรักษาความปลอดภัยใช้ตัวรวบรวมข้อมูลในการสแกนฟอรัมตลาดเว็บมืดหรือโครงสร้างพื้นฐานที่เปิดเผยสำหรับช่องโหว่และข้อมูลรับรองที่รั่วไหลออกมา
  
• การรวมเนื้อหาและการค้นพบ
  เครื่องมือเช่นเครื่องอ่าน RSS ที่เก็บรหัสหรือผู้รวบรวมข่าวรวบรวมข้อมูลแหล่งที่มาเพื่อรวบรวมการอัปเดตล่าสุด
  
• การรวมข้อมูลระดับองค์กร
  บริษัท รวบรวมข้อมูลระบบภายในอินทราเน็ตหรือพอร์ทัลผู้ขายเพื่อรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายไว้ในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ส่วนกลาง
  
• กราฟความรู้และการตกแต่งข้อมูลเมตา
  ตัวรวบรวมข้อมูลรวบรวมและเชื่อมต่อข้อมูลที่มีโครงสร้างข้ามไซต์ (เช่นฐานข้อมูล บริษัท , ไดเรกทอรีแบบเปิด) กับเครื่องมือค้นหาหรือเครื่องมือแนะนำ

วิธีการรวบรวมข้อมูลบนเว็บ (ภายใต้ฮูด)

การทำความเข้าใจการทำงานภายในของนักรวบรวมข้อมูลเว็บเป็นสิ่งจำเป็นก่อนที่จะพยายามสร้าง ในขณะที่แนวคิดโดยรวมนั้นตรงไปตรงมา - การเยี่ยมชมหน้าเว็บและการดึงลิงก์ - สถาปัตยกรรมและการดำเนินการจริงเกี่ยวข้องกับชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหวหลายอย่างที่ต้องทำงานร่วมกัน

วัฏจักรการรวบรวมข้อมูลอธิบาย

ในระดับสูงการรวบรวมข้อมูลเว็บจะติดตาม วนซ้ำที่ เรียกว่าวงจรการรวบรวมข้อมูล นี่คือวิธีการทำงานทีละขั้นตอน:

1. เริ่มต้นด้วย URL เมล็ดพันธุ์

ตัวรวบรวมข้อมูลเริ่มต้นด้วยจุดเริ่มต้นอย่างน้อยหนึ่งจุด-โดยทั่วไปแล้ว URL ระดับโดเมนเช่น https://example.com สิ่งเหล่านี้เรียกว่า URL ของเมล็ด

2. ส่งคำขอ HTTP

ตัวรวบรวมข้อมูลส่งคำขอ HTTP GET เพื่อดึงเนื้อหา HTML ของหน้าเมล็ด สตริงตัวแทนผู้ใช้มักจะรวมอยู่ในส่วนหัวคำขอเพื่อระบุตัวรวบรวมข้อมูล

3. แยกวิเคราะห์เนื้อหา HTML

เมื่อได้รับการตอบสนอง HTML แล้วจะแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและ - ที่สำคัญที่สุด - ไฮเปอร์ลิงก์ การแยกวิเคราะห์นี้มักจะทำโดยใช้ห้องสมุดเช่น BeautifulSoup , LXML หรือ Cheerio.js ขึ้นอยู่กับภาษาและสแต็คการรวบรวมข้อมูล

4. แยกและทำให้ลิงก์เป็นปกติ

ลิงก์ที่แยกทั้งหมด (<a href =””>) ถูกแปลงเป็น URL แบบสัมบูรณ์โดยใช้โดเมนพื้นฐาน เส้นทางสัมพัทธ์ได้รับการแก้ไขโดยใช้ urljoin หรือวิธีการเทียบเท่า

5. จัดเก็บหรือประมวลผลเนื้อหา

Crawler อย่างใดอย่างหนึ่ง:

• เก็บ HTML ดิบสำหรับการแยกวิเคราะห์ปลายน้ำ
  
• สารสกัดข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่นชื่อเรื่องข้อมูลเมตา, ตาราง),
  
• หรือผลักไปยังไปป์ไลน์สำหรับการประมวลผล (เช่น Elasticsearch หรือฐานข้อมูล)
  

6. เพิ่มลิงค์ใหม่ไปยังคิว

ลิงค์ที่ถูกต้องและถูกต้องทั้งหมดจะถูกเพิ่มเข้าไปในคิวสำหรับการรวบรวมข้อมูลในอนาคต รอบนี้ทำซ้ำการเก็บรักษาบันทึก URL ที่เข้าชม

เคารพนโยบาย robots.txt และการรวบรวมข้อมูล

ก่อนที่จะรวบรวมข้อมูลไซต์ใด ๆ บอทที่รับผิดชอบจะตรวจสอบไฟล์ /robots.txt เพื่อตรวจสอบสิทธิ์ในการรวบรวมข้อมูลและเส้นทางที่ไม่อนุญาต เครื่องมือเช่น Robotparser ใน Python สามารถทำให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ

txt

คัดลอก

ผู้ใช้ตัวแทน: *

ไม่อนุญาต: /ส่วนตัว /

คลานล่าช้า: 5

• ไม่อนุญาต: ป้องกันไม่ให้ Crawler เข้าถึงไดเรกทอรีเฉพาะ
  
• รวบรวมข้อมูล: ขอความล่าช้าระหว่างคำขอเพื่อหลีกเลี่ยงการโอเวอร์โหลดเซิร์ฟเวอร์
  

สำคัญ : ไม่ใช่ทุกเว็บไซต์ที่บังคับใช้ robots.txt แต่ตัวรวบรวมข้อมูลจริยธรรมมักจะเชื่อฟังมัน

การจัดการการปนเปื้อนและการเลื่อนที่ไม่มีที่สิ้นสุด

เว็บไซต์ที่ทันสมัยใช้อินเทอร์เฟซการเลื่อนแบบ paginated หรือไม่มีที่สิ้นสุด ซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลต้อง:

• รับรู้? page = 2, ออฟเซ็ต = 10, ฯลฯ ในพารามิเตอร์ URL
  
• จำลองพฤติกรรมการเลื่อนสำหรับหน้า JavaScript-Heavy (ใช้เบราว์เซอร์แบบไม่มีหัวเช่น Puppeteer)
  
• หลีกเลี่ยงการคลานเนื้อหาเดียวกันอีกครั้ง (ลูป pagination)
  

ความล้มเหลวในการจัดการการปนเปื้อนอย่างมีประสิทธิภาพอาจส่งผลให้ การรวบรวมเนื้อหาซ้ำ หรือ ครอบคลุมข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์

ความสุภาพอัตราการ จำกัด และการควบคุมปริมาณ

ตัวรวบรวมข้อมูลจะต้องสุภาพ-โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์สาธารณะ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ได้แก่ :

• การร้องขอการควบคุมปริมาณ เพื่อหลีกเลี่ยงเซิร์ฟเวอร์ที่ล้นหลาม (เช่น 1-2 คำขอต่อวินาที)
  
• การเคารพส่วนหัวใหม่ใหม่ สำหรับ 429 หรือ 503 ข้อผิดพลาด
  
• การสุ่มตัวแทนผู้ใช้และช่วงเวลาการร้องขอ เพื่อจำลองพฤติกรรมตามธรรมชาติ
  
• การจัดตารางเวลา กระจายไปยังเวิร์กโหลด
  

การใช้งาน Time.SLEEP () ในซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลแบบเธรดเดี่ยวหรือระบบ ถังโทเค็น ในแบบกระจายช่วยรักษาความสุภาพและป้องกันการแบน

เครื่องมือและเทคโนโลยีสำหรับการรวบรวมข้อมูลเว็บ

โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บสามารถสร้างขึ้นได้ในภาษาการเขียนโปรแกรมแทบทุกระบบ แต่ระบบนิเวศบางอย่างเป็นมิตรกับตัวรวบรวมข้อมูลมากกว่าคนอื่น ๆ เนื่องจากห้องสมุดที่แข็งแกร่งการจัดการ HTTP และเครื่องมือแยกวิเคราะห์

ภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมสำหรับการรวบรวมข้อมูลเว็บ

การเลือกภาษาที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความซับซ้อนความต้องการประสิทธิภาพและการสนับสนุนระบบนิเวศสำหรับโครงการของคุณ

งูหลาม

Python เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการคลานเว็บเนื่องจากระบบนิเวศที่เรียบง่ายและระบบนิเวศขนาดใหญ่

• ข้อดี: ไวยากรณ์ง่ายห้องสมุดกว้างใหญ่ (สวย ๆ , scrapy, คำขอ)
  
• ใช้กรณี: รวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็ว, การสร้างต้นแบบ, ท่อการสกัดข้อมูล
  

node.js

การรวบรวมข้อมูลที่ใช้ JavaScript เหมาะสำหรับการจัดการไซต์แบบไดนามิกที่พึ่งพาการเรนเดอร์ฝั่งไคลเอ็นต์

• ข้อดี: ยอดเยี่ยมสำหรับการโต้ตอบกับหน้า JS ที่แสดงโดยใช้ Puppeteer หรือ Playwright
  
• ใช้เคส: การรวบรวมข้อมูลเว็บแอพที่ทันสมัยระบบอัตโนมัติแบบไม่มีหัว
  

ชวา

ใช้สำหรับซอฟต์แวร์ซอฟต์แวร์ซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลแบบมัลติเธรดหรือเครื่องมือวิจัยเชิงวิชาการ (เช่น Apache Nutch)

• ข้อดี: ความเร็วความเสถียรการจัดการด้าย
  
• ใช้เคส: ตัวรวบรวมข้อมูลเว็บขนาดใหญ่กระจาย
  

ไปและเป็นสนิม

ภาษาระบบที่ทันสมัยเช่น Go and Rust กำลังถูกนำมาใช้เพื่อความเร็วและประสิทธิภาพของทรัพยากร

• ใช้กรณี: เครื่องรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงหรือหน่วยความจำที่ไวต่อหน่วยความจำ
  

ห้องสมุดที่สำคัญและเฟรมเวิร์ก

คำขอ + BeautifulSoup (Python)

• คำขอ จัดการการเชื่อมต่อ HTTP
  
• Parsep
  

ร่วมกันพวกเขาให้วิธีที่รวดเร็วและมีน้ำหนักเบาในการสร้างซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลที่กำหนดเอง

งูหลาม

คัดลอก

นำเข้าคำขอ

จาก BS4 นำเข้า BeautifulSoup

Scrapy (Python)

กรอบการรวบรวมข้อมูลแบบอะซิงโครนัสแบบอะซิงโครนัส

• การจัดตารางการร้องขอในตัวการควบคุมปริมาณซ้ำซ้อนและท่อส่ง
  
• ยอดเยี่ยมสำหรับซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลขนาดกลางถึงขนาดใหญ่
  

Puppeteer (node.js) / playwright (Node / Python)

เครื่องมืออัตโนมัติเบราว์เซอร์แบบไม่มีหัว

• สามารถรวบรวมข้อมูลหน้า JavaScript ได้
  
• รองรับภาพหน้าจอเหตุการณ์ผู้ใช้และอื่น ๆ
  

ซีลีเนียม

ใช้สำหรับการทดสอบอัตโนมัติ แต่ยังสามารถรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์แบบไดนามิกโดยจำลองเบราว์เซอร์

• มักจะช้ากว่าทางเลือกที่ไม่มีหัว แต่เหมาะสำหรับการโต้ตอบกับรูปแบบและการนำทางที่ใช้ JS
  

การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงาน

เคล็ดลับสำหรับมืออาชีพ : หากไซต์เป้าหมายของคุณเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งหรือใช้การเรนเดอร์ JS, Scrapy + Playwright หรือ Puppeteer Hybrid Stack นั้นเหมาะอย่างยิ่ง

API Crawling กับการคลานเว็บ

บางครั้งการใช้ API สาธารณะของเว็บไซต์ดีกว่าการรวบรวมข้อมูล HTML

หากข้อมูลที่คุณต้องการมีให้ผ่าน API ให้ใช้ก่อน - APIs มีความเสถียรมีประสิทธิภาพและเป็นที่ต้องการอย่างมีจริยธรรมมากขึ้น

คู่มือทีละขั้นตอน: การสร้างโปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บแบบง่าย ๆ ใน Python

ส่วนนี้จะนำคุณไปสู่การสร้างตัวรวบรวมข้อมูลระดับเริ่มต้นถึงระดับเริ่มต้นโดยใช้ Python เราจะครอบคลุมการดึงหน้าการสกัดลิงก์และคลานไปหลายระดับลึก - ทั้งหมดในขณะที่จัดการกับข้อผิดพลาดพื้นฐานและการรักษาความสุภาพต่อเซิร์ฟเวอร์

หมายเหตุ: บทช่วยสอนนี้ง่ายขึ้นเพื่อการเรียนรู้ สำหรับซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลในระดับการผลิตให้พิจารณาเฟรมเวิร์กเช่น การบดขยี้ หรือการตั้งค่าแบบกระจาย

การตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ

ก่อนเริ่มต้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณติดตั้ง Python 3.x แล้ว จากนั้นติดตั้งไลบรารีที่ต้องการ:

ทุบตี

คัดลอก

การติดตั้ง PIP ขอสวย ๆ

สร้างไฟล์ใหม่:

ทุบตี

คัดลอก

Touch Crawler.py

เขียนชุดข้อมูลชุดแรกของคุณ

มาทำลายตัวรวบรวมข้อมูลเป็นชิ้นส่วนแบบแยกส่วนกันเถอะ

นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น

งูหลาม

คัดลอก

นำเข้าคำขอ

จาก BS4 นำเข้า BeautifulSoup

จาก urllib.parse import urljoin, urlparse

เวลานำเข้า

จัดการคำขอ HTTP เหล่านี้การแยกวิเคราะห์ HTML และการจัดการ URL

กำหนดฟังก์ชันการดึงหน้า

งูหลาม

คัดลอก

def fetch_page (url):

พยายาม:

Headers = {'User-Agent': 'CustomCrawler/1.0'}

response = requests.get (url, headers = ส่วนหัว, หมดเวลา = 10)

Response.raise_for_status ()

return response.text

ยกเว้นคำขอ requestException เป็น e:

พิมพ์ (f” [ข้อผิดพลาด] ล้มเหลวในการดึง {url}: {e}”)

ไม่กลับมา

• ใช้สตริงตัวแทนผู้ใช้ที่กำหนดเอง
  
• รวมถึงการหมดเวลาเพื่อป้องกันการแขวน
  
• จัดการข้อผิดพลาด HTTP อย่างสง่างาม
  

แยกวิเคราะห์ HTML และสกัดลิงค์

งูหลาม

คัดลอก

def extract_links (html, base_url):

ซุป = สวย (html, 'html.parser')

ลิงค์ = set ()

สำหรับ a_tag ในซุป find_all ('a', href = true):

href = urljoin (base_url, a_tag ['href']))

แยกวิเคราะห์ = urlParse (href)

ถ้าแยกวิเคราะห์. scheme ใน ['http', 'https']:

links.add (href)

ลิงก์กลับ

• แปลง URL ที่สัมพันธ์กันเป็นสัมบูรณ์
  
• ตัวกรองสำหรับลิงก์ HTTP ที่ถูกต้อง
  

ตรวจสอบและหักค่าใช้จ่าย URL

งูหลาม

คัดลอก

def is_valid (url):

แยกวิเคราะห์ = urlParse (URL)

return bool (parsed.netloc) และ bool (parsed.scheme)

ใช้สิ่งนี้ก่อนที่จะเพิ่มลิงค์ไปยังคิวการรวบรวมข้อมูลของคุณ

การรวบรวมข้อมูลตรรกะที่มีข้อ จำกัด เชิงลึก

งูหลาม

คัดลอก

การรวบรวมข้อมูล def (seed_url, max_depth = 2):

เยี่ยมชม = set ()

คิว = [(seed_url, 0)]

ในขณะที่คิว:

current_url, ความลึก = queue.pop (0)

หาก current_url ในการเยี่ยมชมหรือความลึก> max_depth:

ดำเนินการต่อ

พิมพ์ (f” การรวบรวมข้อมูล: {current_url} (ความลึก: {ความลึก})”)

html = fetch_page (current_url)

ถ้าไม่ใช่ html:

ดำเนินการต่อ

Visited.add (current_url)

links = extract_links (html, current_url)

สำหรับลิงก์ในลิงค์:

หากลิงค์ไม่ได้เข้าเยี่ยมชม:

queue.append ((ลิงก์ความลึก + 1))

time.sleep (1) # ความล่าช้าความล่าช้า

• แทร็กหน้าเยี่ยมชม
  
• เพิ่มหน้าใหม่ในคิว
  
• จำกัด การคลานความลึกเพื่อหลีกเลี่ยงลูปที่ไม่มีที่สิ้นสุด
  
• เพิ่มความล่าช้าในการเคารพโหลดเซิร์ฟเวอร์
  

เรียกใช้งานรวบรวมข้อมูล

งูหลาม

คัดลอก

ถ้า __name__ ==“ __main__”:

เมล็ด =“ https://example.com”

รวบรวมข้อมูล (เมล็ด, max_depth = 2)

แทนที่ https://example.com ด้วยเว็บไซต์เป้าหมายของคุณ (ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสามารถรวบรวมได้และคุณได้รับอนุญาตให้เข้าถึง)

เคล็ดลับ PRO : คุณสามารถยังคงมีลิงก์ที่เข้าชมหรือจัดเก็บเนื้อหาที่แยกวิเคราะห์ในฐานข้อมูล CSV หรือแม้แต่ดัชนี Elasticsearch ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ

ปรับขนาดเว็บรวบรวมข้อมูลเพื่อใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง

การสร้างตัวรวบรวมข้อมูลที่ทำงานบนเครื่องของคุณเป็นสิ่งหนึ่ง-แต่การทำให้มันแข็งแกร่งเร็วและปรับขนาดได้สำหรับการทำงานของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นอีกเรื่องหนึ่ง

ลองสำรวจส่วนประกอบสำคัญที่จำเป็นในการขยายจากสคริปต์แบบเธรดเดี่ยวไปจนถึงตัวรวบรวมข้อมูลระดับองค์กร

การจัดการคิวการรวบรวมข้อมูล

ในซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลอย่างง่ายเรามักจะใช้รายการในหน่วยความจำหรือชุดเพื่อติดตาม URL สิ่งนี้ไม่ได้ปรับขนาดได้ไม่ดี

สำหรับระบบที่ปรับขนาดได้ใช้:

• Redis หรือ RabbitMQ เป็นคิวข้อความเพื่อจัดการ URL ทั่วทั้งคนงาน
  
• บลูมฟิลเตอร์ เพื่อหลีกเลี่ยงการกลับมาใช้ URL (ประหยัดพื้นที่)
  
• คิวตามฐานข้อมูล (PostgreSQL, MongoDB) เพื่อการคงอยู่และการตรวจสอบ
  

สิ่งนี้ช่วยให้ การรวบรวมข้อมูลแบบกระจาย ซึ่งมีหลายอินสแตนซ์ตัวรวบรวมข้อมูลดึงออกมาจากคิวเดียวกันและอัปเดตสถานะร่วมกัน

มัลติเธรดกับการรวบรวมข้อมูล Async

เกิน 1-2 คำขอต่อวินาที:

• มัลติเธรด : เปิดหลายเธรดเพื่อจัดการคำขอพร้อมกัน (เช่นเธรดหรือพร้อมกัน futures.threadpoolexecutor ใน Python)
  
• async I/O : ใช้ไลบรารีอะซิงโครนัสเช่น AIOHTTP และ ASYNCIO สำหรับคำขอ HTTP ที่ไม่ปิดกั้น
  

ตัวอย่างด้วย aiohttp:

งูหลาม

คัดลอก

นำเข้า aiohttp

นำเข้า asyncio

async def fetch (URL):

async กับ aiohttp.clientsession () เป็นเซสชัน:

async กับ session.get (url) เป็นการตอบสนอง:

return await response.text ()

Async Crawlers เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงาน I/O ที่ถูกผูกไว้เช่นการรวบรวมข้อมูลเว็บ

สถาปัตยกรรมคลานแบบกระจาย

ในระดับคุณจะต้องการเครื่องจักรหลายเครื่องหรือภาชนะที่ทำงานร่วมกัน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับ:

• ตัวกำหนดตารางเวลาแบบกระจาย (เช่นคื่นฉ่าย, คาฟคา)
  
• โหนดคนงานที่:
  
  • ดึง URL
    
  • ดึงข้อมูลและแยกวิเคราะห์ข้อมูล
    
  • ผลักดันข้อมูลดาวน์สตรีม
    

พิจารณาใช้ Docker เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลของคุณและปรับใช้ผ่านกลุ่มคลาวด์ (เช่น AWS ECS, Kubernetes)

การจัดการกับไซต์ JavaScript-Heavy

ไซต์ที่ทันสมัยหลายแห่งทำให้ลูกค้าเนื้อหาส่วนใหญ่อยู่ฝั่งไคลเอ็นต์ เพื่อจัดการสิ่งนี้:

• ใช้ เบราว์เซอร์ที่ไม่มีหัว เช่น:
  
  • Puppeteer (node.js)
    
  • นักเขียนบทละคร (Python หรือ Node)
    
  • ซีลีเนียม (หลายภาษา)

เคล็ดลับ:

• หลีกเลี่ยงการโหลดรูปภาพหรือแบบอักษรเพื่อบันทึกแบนด์วิดท์
  
• โหลดล่วงหน้าเฉพาะทรัพยากรที่สำคัญ
  
• ความเร็วในการคลานคันเร่งเพื่อหลีกเลี่ยงการแบน
  

การจัดการข้อผิดพลาดและตรรกะลองลองใหม่

ตัวรวบรวมข้อมูลในโลกแห่งความจริงต้องจัดการอย่างสง่างาม:

• http 403, 404, 429 (คำขอมากเกินไป) และ 500 ข้อผิดพลาด
  
• เปลี่ยนเส้นทางลูป
  
• หมดเวลาและการเชื่อมต่อที่ลดลง
  

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• ใช้ คิวลองอีกครั้ง ด้วย backoff แบบเอ็กซ์โปเนนเชียล
  
• บันทึกความล้มเหลวทั้งหมดด้วยการประทับเวลาและรายละเอียดข้อผิดพลาด
  
• ใช้พร็อกซีหมุนหรือพูลผู้ใช้ตัวแทนหากจำเป็น
  

การจัดเก็บข้อมูลและท่อ

ขึ้นอยู่กับข้อมูลและปริมาณการจัดเก็บเนื้อหาใน:

ใช้ Kafka, Airflow หรือ ETL ที่กำหนดเองเพื่อทำความสะอาดเปลี่ยนและโหลดข้อมูลดาวน์สตรีม

การตรวจสอบและการสังเกต

ตัวรวบรวมข้อมูลที่ปรับขนาดได้ต้องการการมองเห็นแบบเรียลไทม์ ใช้เครื่องมือเช่น:

• Prometheus + Grafana : ตรวจสอบขนาดคิวอัตราการรวบรวมข้อมูลอัตราความผิดพลาด
  
• การรวมเข้าด้วยกัน (เช่น Elk Stack): รวมศูนย์บันทึกจากคนงานแบบกระจาย
  
• การแจ้งเตือน : แจ้งเกี่ยวกับความล้มเหลวในการรวบรวมข้อมูลการห้ามโดเมนหรือความอดอยากคิว
  

การพิจารณาทางกฎหมายและจริยธรรม

การรวบรวมข้อมูลบนเว็บมีอยู่ในพื้นที่สีเทาตามกฎหมาย - และในขณะที่มันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการรวบรวมข้อมูลก็ต้องใช้อย่างรับผิดชอบเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาทางกฎหมายความเสียหายของแบรนด์หรือการห้ามเซิร์ฟเวอร์

เคารพ robots.txt

ก่อนที่จะรวบรวมข้อมูลโดเมนใด ๆ ตัวรวบรวมข้อมูลของคุณควรดึงและปฏิบัติตามกฎในไฟล์ robots.txt ของเว็บไซต์ (เช่น https://example.com/robots.txt)

ตัวอย่าง:

txt

คัดลอก

ผู้ใช้ตัวแทน: *

ไม่อนุญาต: /ผู้ดูแลระบบ /

คลานล่าช้า: 5

• ไม่อนุญาต: หน้าตัวรวบรวมข้อมูลต้องหลีกเลี่ยง
  
• คลานเดลย์: ต้องรอกี่วินาทีระหว่างคำขอ
  

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด : ตรวจสอบและติดตาม robots.txt เสมอ - แม้ว่าเว็บไซต์จะไม่บังคับใช้ในทางเทคนิค

ข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนด (TOS)

แต่ละเว็บไซต์มี ข้อกำหนดในการให้บริการ ของตนเองซึ่งมักจะร่าง:

• ไม่ว่าจะเป็นบอทหรือไม่
  
• เนื้อหาใดที่สามารถหรือไม่สามารถคัดลอกได้
  
• การ จำกัด อัตราการ จำกัด หรือการเข้าถึง
  

การละเมิด TOS - โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักรวบรวมข้อมูลเชิงพาณิชย์ - สามารถนำไปสู่การดำเนินการทางกฎหมาย

เคล็ดลับ : ขูดข้อมูลสาธารณะจากเว็บไซต์ที่อนุญาตตามกฎหมายหรืออนุญาตอย่างชัดเจน

ลิขสิทธิ์, IP และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

• เนื้อหาที่คุณคลานอาจมี ลิขสิทธิ์ - แม้ว่าจะเป็นสาธารณะก็ตาม
  
• การรวบรวม ข้อมูลที่ผู้ใช้สร้างขึ้น (เช่นความคิดเห็นโปรไฟล์) สามารถยก ประเด็นความเป็นส่วนตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้กฎหมายเช่น GDPR หรือ CCPA
  
• หลีกเลี่ยงการจัดเก็บหรือแจกจ่ายข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
  

กฎของหัวแม่มือ : รวบรวมข้อมูลสำหรับการค้นพบและการจัดทำดัชนี อย่าทำซ้ำชุดข้อมูลทั้งหมดเว้นแต่คุณจะมีสิทธิ์หรือใบอนุญาต

ระบุตัวเองว่าเป็นบอท

คุณสามารถส่งสัญญาณความโปร่งใสและความรับผิดชอบผ่าน:

สตริง ตัวแทนผู้ใช้ที่กำหนดเอง
ตัวอย่าง:

น้อย
คัดลอก
CustomCrawler/1.0 (+https: //yourcompany.com/crawler-info)

• ให้ อีเมลหรือหน้าติดต่อคลาน
  สิ่งนี้สร้างความไว้วางใจและสามารถป้องกันการห้าม IP ที่ไม่จำเป็น
  

หลีกเลี่ยงการใช้เซิร์ฟเวอร์และการ จำกัด อัตรา

ซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลที่ไม่สามารถควบคุมได้สามารถ:

• DDOS เว็บไซต์ขนาดเล็กโดยไม่ได้ตั้งใจ
  
• รับการบล็อกผ่าน WAFs, implate limiters หรือ captchas
  

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด :

• เคารพการรวบรวมข้อมูลล่าช้า
  
• ใช้ backoff แบบเอ็กซ์โปเนนเชียลในการลองใหม่
  
• หลีกเลี่ยงการคลานในช่วงชั่วโมงการจราจรสูงสุด
  
• ตรวจสอบและเค้นตามรหัสการตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์
  

เมื่อการคลานมีแนวโน้มที่จะผิดกฎหมาย

หลีกเลี่ยงการคลาน:

• เนื้อหา paywalled
  
• พอร์ทัลรัฐบาลที่มีข้อ จำกัด การเข้าถึง
  
• ข้อมูลสุขภาพที่ละเอียดอ่อนกฎหมายหรือข้อมูลส่วนบุคคล (PII)
  
• แพลตฟอร์มส่วนตัว (เช่น LinkedIn, Facebook) เว้นแต่ผ่าน API อย่างเป็นทางการ
  

หากมีข้อสงสัยให้ปรึกษาที่ปรึกษากฎหมายหรือใช้บริการรวมข้อมูลที่ปฏิบัติตามกฎหมายระดับภูมิภาค

ความท้าทายทั่วไปในการรวบรวมข้อมูลเว็บ

ถึงแม้จะมีการรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่างดีและสแต็คเทคโนโลยีที่มั่นคง แต่เงื่อนไขในโลกแห่งความเป็นจริงก็ยังแนะนำแรงเสียดทาน เว็บไซต์ไม่สามารถคาดเดาได้เทคโนโลยีเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วและเซิร์ฟเวอร์ก็ไม่มีความสุขที่ได้เห็นบอทเสมอไป

นี่คือสิ่งที่คุณต้องเตรียมตัว

การ จำกัด อัตราการควบคุมปริมาณและการปิดกั้น IP

เว็บไซต์ส่วนใหญ่ตรวจจับและบล็อกบอทที่ส่งคำขอมากเกินไปในเวลาอันสั้น

อาการ:

• ฉับพลัน HTTP 429 (“ คำขอมากเกินไป”)
  
• บัญชีดำ IP
  
• บล็อก CAPTCHAS หรือ WAF (Web Application Firewall)
  

วิธีแก้ปัญหา:

• ใช้พร็อกซีหรือพูล IP แบบหมุนได้
  
• สุ่มตัวแทนผู้ใช้และส่วนหัว
  
• ให้เกียรติส่วนหัวใหม่
  
• ใช้กลยุทธ์ backoff แบบเลขชี้กำลัง
  

การจัดการการเปลี่ยนเส้นทางและลิงก์ที่ขาด

คุณมักจะพบ:

• 301/302 การเปลี่ยนเส้นทาง (การเปลี่ยนแปลง URL)
  
• 404S หรือ 410S (ลบเนื้อหา)
  
• Soft 404s (หน้าเว็บที่โหลด แต่ไม่มีเนื้อหาจริง)
  

จะทำอย่างไร:

• ติดตามการเปลี่ยนเส้นทางอย่างชาญฉลาดโดยใช้ ALLE_REDIRECTS = TRUE ในคำขอ HTTP ของคุณ
  
• บันทึกและข้ามลิงค์ที่เสีย
  
• ทำให้ URL ปลายทางสุดท้ายเป็นปกติและหักหลัง
  

กลไกการตรวจจับบอท

ไซต์ใช้เครื่องมือเช่น CloudFlare, Akamai และการป้องกันบอทแบบกำหนดเองเพื่อตรวจจับการรับส่งข้อมูลที่ไม่ใช่มนุษย์

สัญญาณตรวจจับ:

• รูปแบบการเข้าถึงซ้ำ ๆ
  
• ไม่มีส่วนหัวหรือการเคลื่อนไหวของเมาส์
  
• ไม่มีการดำเนินการ JS หรือการจัดการคุกกี้
  

บายพาสกลยุทธ์ (เมื่อเหมาะสมและมีจริยธรรม):

• ใช้เบราว์เซอร์แบบไม่มีหัวเพื่อเลียนแบบผู้ใช้จริง
  
• เพิ่มความล่าช้าในการสุ่ม
  
• เคารพข้อ จำกัด ความถี่การรวบรวมข้อมูล
  

ข้อควรระวัง : เทคนิคการบายพาสบางอย่างอาจละเมิดข้อกำหนดหรือกฎหมายท้องถิ่น

หน้าแบบไดนามิกและจาวาสคริปต์หนัก

ไซต์ที่ทันสมัยหลายแห่งแสดงเนื้อหาหลังจาก JavaScript ทำงาน - ซึ่งคำขอ HTTP ง่าย ๆ จะไม่จับภาพ

แก้ไข:

• ใช้ Puppeteer หรือ Playwright สำหรับการแสดงผลแบบเต็มหน้า
  
• ใช้เครื่องมือเช่นซีลีเนียมสำหรับการคลานอย่างหนัก
  
• ตั้งค่าการแคชเพื่อหลีกเลี่ยงการดำเนินการ JS ซ้ำ ๆ
  

การระเบิดของ URL และกับดักรวบรวมข้อมูล

บางเว็บไซต์มี URL ที่สามารถรวบรวมข้อมูลได้ไม่สิ้นสุดผ่านตัวกรองปฏิทินหรือลิงก์ที่ใช้เซสชัน

ตัวอย่างกับดัก:

• /ผลิตภัณฑ์? page = 1, /ผลิตภัณฑ์? page = 2 …→ไปตลอดกาล
  
• /ปฏิทิน? วันที่ = 2023-01-01 →การรวมกันที่ไม่มีที่สิ้นสุด
  

วิธีแก้ปัญหา:

• ใช้ตัวกรอง regex หรือ Whitelists เพื่อควบคุมรูปแบบ URL
  
• จำกัด ความลึกการรวบรวมข้อมูลและจำนวนคำขอต่อโดเมน
  
• ใช้การซ้ำซ้อนก่อนเข้าคิวลิงก์ใหม่
  

เนื้อหาที่ซ้ำกันหรือมีมูลค่าต่ำ

บางเว็บไซต์ให้บริการเนื้อหาเกือบเหมือนกันภายใต้ URL ที่แตกต่างกัน (เช่นพารามิเตอร์ UTM, เรียงลำดับคำสั่งซื้อ)

เคล็ดลับเพื่อหลีกเลี่ยงเสียงรบกวน:

• พารามิเตอร์การสืบค้นแถบเช่น? utm_source ในระหว่างการทำให้เป็นมาตรฐาน
  
• เนื้อหาหน้าแฮชเพื่อตรวจจับซ้ำ
  
• ใช้ Canonical Tags (ถ้ามี) เพื่อจัดลำดับความสำคัญของเวอร์ชันหลัก
  

คลานในระดับ: ความล้มเหลวของระบบ

การรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่มักจะล้มเหลวเนื่องจาก:

• หน่วยความจำรั่วไหล
  
• ดิสก์ล้น
  
• การควบคุมปริมาณเครือข่าย
  
• ด้ายหยุดชะงัก
  

วิธีการเตรียม:

• ตรวจสอบทรัพยากรระบบอย่างต่อเนื่อง
  
• จำกัด เธรดที่เกิดขึ้นพร้อมกันและ I/O
  
• ใช้เบรกเกอร์วงจรหรือเริ่มงานที่ไม่ปลอดภัย
  
• สำรองความคืบหน้าของการเขียนโค้ดกลาง
  

นำเว็บของคุณคลานไปอีกระดับ

ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างเครื่องมือค้นหาการให้อาหารการเรียนรู้ของเครื่องจักรหรือการแยกข้อมูลเชิงลึกสำหรับการวิจัยเชิงวิชาการ - โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บเป็นรากฐานของการค้นพบข้อมูลที่ปรับขนาดได้

ในคู่มือนี้เราได้กล่าวถึง:

• Web Crawler คืออะไรและทำงานอย่างไร
  
• วิธีการสร้างจากศูนย์ใน Python
  
• เครื่องมือห้องสมุดและกลยุทธ์การปรับขนาดในโลกแห่งความเป็นจริง
  
• ความท้าทายทางกฎหมายจริยธรรมและเทคนิค
  
• คำถามที่พบบ่อยที่นักพัฒนาและทีมข้อมูลพบ
  

ตอนนี้คุณมีความเข้าใจที่สมบูรณ์แล้วคุณพร้อมที่จะสร้างซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลที่ไม่ได้ทรงพลัง แต่มีจริยธรรมมีประสิทธิภาพและพร้อมใช้งาน

ขั้นตอนต่อไป? ปรับใช้ตัวรวบรวมข้อมูลของคุณตรวจสอบประสิทธิภาพและพัฒนาเพื่อให้บรรลุเป้าหมายข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

เหล่านี้เป็นคำถามที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับตัวรวบรวมข้อมูลเว็บ - ดึงจากพฤติกรรมการค้นหาจริงการแจ้งเตือน LLM และ PAA (คนถามด้วย) กล่องใน SERPS