تسجيل الدخولتسجيل الخروج
🇸🇦 AR

جمع بيانات الويب عالية الجودة على نطاق واسع: 5 تعديلات لتطبيقها

image

محتويات المقال:

  • جمع بيانات الويب عالية الجودة وDexodata

    الوعي بالتقنيات الرائجة مهم بالإضافة إلى الذكاء حول وضع السوق. جمع بيانات الويب من خلال بروكسيات مستهدفة جغرافياً هو الإجراء الأول لجعل قرارات الأعمال المدروسة في التجارة الإلكترونية، والتحقق من الإعلانات، وتطوير المنتجات أو الخدمات.

    ينمو سوق حلول الخدش مع المجالات التقنية ذات الصلة، وتبلغ قيمته الحالية أكثر من 4 مليارات دولار، مع إمكانية النمو أربعة أضعاف حتى عام 2035. وسائل التواصل الاجتماعي، ومنصات العقارات، والرعاية الصحية هي المحركات الرئيسية لتطوير أدوات استخراج المعلومات. بالنظر إلى حجم البيانات المتاحة للجمهور عبر الإنترنت، يقوم المحللون بشراء بروكسيات سكنية ومتنقلة للحصول على رؤى الإنترنت بسلاسة وأخلاقية. يقدم نظام Dexodata البيئي شراء مجموعات IP سكنية مناسبة لاكتساب معلومات الويب على مستوى الشركات، بسبب:

    • الامتثال الصارم لقوانين AML وKYC
    • تدوير العناوين الخارجية
    • التوافق مع HTTP وSOCKS5
    • خطط تسعير مرنة مع إمكانية ضبط الموقع الجغرافي وكميات الحركة.

    يعد تنفيذ بنية تحتية وسيطة في برامج الخدش الخطوة الأولى لجمع بيانات الويب عالية الجودة على نطاق واسع. سنوضح الخطوات الأخرى أدناه.

    5 خطوات لجمع بيانات عالية الجودة على نطاق واسع

    جوهر الخدش يكمن في إنشاء خوارزمية آلية، تكشف عن الرؤى ذات الصلة على مصدر الإنترنت، وتحصل عليها، وتضع التفاصيل المستخرجة في مجموعات بيانات .json، .xml، .csv لتحليل لاحق. تقوم البروكسيات المستهدفة جغرافياً بتسليم طلبات HTTP GET أو POST إلى الصفحة المستهدفة، بينما تعزز السكربتات الآلية وتتحكم في هذا السيناريو. 

    تشمل الخطوات الرئيسية لأداء الخدش عالي الجودة:

    1. اختيار إطار العمل والمكتبات
    2. زحف المواقع
    3. تشغيل البروكسيات الديناميكية
    4. تنظيف ومعالجة البيانات الخام
    5. تطبيق التعلم الآلي.

    تأخذ كل مرحلة في الاعتبار العشرات من العوامل - الحجم، التحديد الجغرافي، عدد المصادر المستهدفة، توفر API، هيكل الصفحة المعتمد على JS، أداء وحدة المعالجة المركزية، ميزانية المشروع، والمزيد. يتساءل مهندسو تكنولوجيا المعلومات عما إذا كان يجب عليهم شراء IPs سكنية، أو متنقلة، أو من مركز بيانات، لاختيار عناوين IPv4 أو IPv6. هذه الميزات من بين تلك التي تحدد جودة المعلومات المجمعة.

    ما هي بيانات الويب عالية الجودة؟

    هناك مقاييس رئيسية تظهر إلى أي مدى تتناسب المعلومات المستخرجة مع الأهداف المحددة. كلما كانت القيم أعلى، كانت القرارات التجارية المتخذة بناءً عليها أكثر دقة وواقعية. هذه المعلمات هي:

    • الكمال، الذي يدور حول يقين النتيجة وعدم وجود أي غفوات.
    • الاتساق، الذي يضمن التناسق دون تناقضات أو تناقضات.
    • التوافق، الذي يتحقق من التوافق مع التنسيق المتوقع والمعايير والهياكل.
    • الدقة، التي تتحقق من دقة وصحة المعلومات المستخرجة من الويب.
    • السلامة، التي تعكس التعديلات غير المصرح بها القادرة على التأثير على مجموعات البيانات المنظمة.
    • التوقيت، الذي يضمن أن المعلومات المستخرجة تبقى محدثة وذات صلة.

    يعتبر النظر في الخطوات التالية خطوة نحو تحقيق المخرجات المثالية.

    1. اختيار إطار العمل والمكتبات

    قد يختلف لغة البرمجة المفضلة. تناسب روبي البسيطة والسريعة المهام الصغيرة، وقد تكون C++ أكثر مثالية من سكربتات CGI. تطبيق Java لجمع البيانات عبر الإنترنت يؤدي إلى معالجة سريعة للمعلومات، وهكذا. بينما تظل بايثون هي الحل الأكثر شيوعًا للخدش مع مجموعة واسعة من المكتبات مفتوحة المصدر، سنركز على استخدام هذه اللغة لجمع بيانات عالية الجودة. يبقى اختيار محلل الويب عند تقدير المطور، بالإضافة إلى شراء بروكسيات سكنية ومتنقلة، أو من مركز بيانات.

    يوفر إطار Scrapy نهجًا مرنًا لمواقع CSS وHTML وPHP وNode.js. إليك سكربت بايثون أساسي لاسترجاع قوائم المدن وسكانها من المصدر المستهدف بدون ترقيم واستبعاد إنشاء مشروع جديد:

import scrapy

class CityPopulationSpider(scrapy.Spider):

    name = 'city_population'

    start_urls = ['https://site-to-scrape.com/cities'] 

    def parse(self, response):

        # استبدل 'city_selector' و 'population_selector' بالاختيارات الفعلية لـ HTML، و site-to-scrape.com بالعناوين الفعلية

        city_elements = response.css('div.city_selector')

        for city_element in city_elements:

            city_name = city_element.css('span.name::text').get()

            population = city_element.css('span.population::text').get()

            yield {

                'city_name': city_name,

                'population': population,

            }

يضع السكربت المصحح العناصر المجمعة في ملف “citiesandpopulation.json” بعد التشغيل:

scrapy crawl city_population -o citiesandpopulation.json

 

2. زحف المواقع

التنقل بين أقسام نفس الموقع يسمى الترقيم، بينما الزحف هو نفس العملية المطبقة على صفحات ويب متعددة. لتحسين العمل مع العديد من المصادر، يتم تطبيق نظام موثوق من البروكسيات المستهدفة جغرافياً. الوسطاء الأخلاقيون يوزعون الحمل على الخوادم ويساعدون في تجنب التباطؤ، وهو فائض من الاستفسارات في وحدة الزمن. يعد Scrapy أداة سريعة للخدش، ويبدو السكربت الأساسي لمثال “site-to-scrape.com” كالتالي:

scrapy startproject job_crawler

cd job_crawler

scrapy genspider example site-to-scrape.com

 

3. تشغيل البروكسيات الديناميكية

جمع رؤى الويب عالية الجودة على نطاق الشركات يتطلب شراء بروكسيات سكنية ومتنقلة بكميات كافية. تغير الخوادم الديناميكية العناوين الخارجية ضمن مجموعة IP تم تعيينها مسبقًا أصبحت شائعة الآن. إنها تضمن جمع البيانات بشكل مستمر. المكتبات مثل scrapy-proxies أو requests تقوم بإجراء التحقق لكل IP، وتغيير العنوان، وتكرار الدورة. في المثال التالي لمكتبة requests ، يدير HTTPProxyAuth مرحلة الوصول بناءً على إدخال اسم المستخدم وكلمة المرور:

import requests

from requests.auth import HTTPProxyAuth

from itertools import cycle

# أدخل IP الصحيح، المنفذ، وتفاصيل المصادقة أدناه

proxies_list = [

    {'http': 'http://username1:password1@proxy1:port1', 'https': 'http://username1:password1@proxy1:port1'},

    {'http': 'http://username2:password2@proxy2:port2', 'https': 'http://username2:password2@proxy2:port2'},

    # أضف المزيد من الخوادم حسب الحاجة

]

# إعداد المصادقة

proxy_auth_list = [HTTPProxyAuth(proxy['http'].split('@')[0].split('://' )[1].split(':')[0],

                              proxy['http'].split('@')[0].split('://' )[1].split(':')[1])

                   for proxy in proxies_list]

# إليك مثال لدورة للبروكسيات الديناميكية المستهدفة جغرافياً

proxy_cycle = cycle(proxies_list)

auth_cycle = cycle(proxy_auth_list)

def make_request(url):

    # استمر في إنشاء أزواج بروكسي مصادق عليها

    current_proxy = next(proxy_cycle)

    current_auth = next(auth_cycle)

    try:

        response = requests.get(url, proxies=current_proxy, auth=current_auth, timeout=10

        # معالجة الاستجابة حسب الحاجة

        print(f"بروكسي: {current_proxy}, رمز الحالة: {response.status_code}")

    except Exception as e:

        print(f"خطأ: {e}")

        # التعامل مع الأخطاء إذا لزم الأمر

# مثال على الاستخدام

url_to_scrape = 'https://site-to-scrape.com'

for   in range(5):  # إجراء 5 طلبات (قيمة نموذجية) باستخدام بروكسيات مختلفة

    make_request(url_to_scrape)

 

4. تنظيف ومعالجة البيانات الخام

تحتاج المواد الخام إلى التنظيف والمعالجة لرفع الجودة. بعض القيم تفقد أو تتكرر خلال مرحلة الخدش الأولية، بينما تختلف أخرى بشكل كبير عن الأهداف الرئيسية (القيم الشاذة). يتضمن التنظيف العديد من التعديلات، مثل:

  1. تحويل المتغيرات الفئوية إلى أرقام وفقًا لذلك
  2. تطبيع المقاييس إلى أوزان متوسطة
  3. تحويل الميزات الحالية إلى ميزات جديدة لتوضيحها، خاصة في تقنيات الخدش المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
  4. إثراء البيانات من خلال بروكسيات مستهدفة جغرافياً بعناصر إضافية.

تعد مكتبة pandas في بايثون أداة موثوقة. يمكنها حذف التكرارات وتوحيد تنسيقات التاريخ في بضع خطوات، كما هو موضح هنا:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('raw_data.csv')

df = df.drop_duplicates()

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

 

5. تطبيق التعلم الآلي

نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على معالجة اللغة الطبيعية هي أداة دعم شائعة لتحديد الأهداف وكتابة السكربتات، مثل Copilot أو ChatGPT الذي يساعد في استخراج البيانات. تمر نماذج التعلم الآلي بالتدريب للحصول على معلومات ذات صلة من الأصول غير المنظمة، مثل النصوص أو الصور. في بايثون، تتولى مكتبة spaCy نشر المنطق المعتمد على التعلم الآلي. يعد تدريب شبكة عصبية معززة بالذكاء الاصطناعي متعددة الطبقات لجمع المعلومات عبر الإنترنت على نطاق واسع مهمة معقدة. يتم استرجاع الكيانات الأساسية من المواقع المفتوحة للجمهور عبر spaCy ومع ذلك تأخذ هذه الأشكال، في حالة استهداف الأسماء والمواقع من تغذيات الأخبار:

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

text = "النظام الأخلاقي Dexodata عرض شراء مجموعات IP سكنية تقع في سان فرانسيسكو، بكين، باريس، وأكثر من 100 دولة."

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:

    print(f'{ent.text}: {ent.label_}')

تتطلب المرحلة التالية تنظيف البيانات المتكرر والمعالجة ضمن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة.

جمع بيانات الويب عالية الجودة وDexodata

يواجه جمع بيانات الويب عالية الجودة على نطاق واسع اعتبارات أخلاقية بالإضافة إلى الحفاظ على رابط مستدام مع المواقع المستهدفة. إن شراء بروكسيات سكنية ومتنقلة من نظام Dexodata البيئي يحل هذه القضايا. تعمل Dexodata وفقًا صارم لقوانين KYC وAML عندما يتعلق الأمر بالحصول على عناوين IP ودعمها. إن تطبيق بروكسياتنا المستهدفة جغرافياً بالتزامن مع الالتزام بشروط خدمة المواقع وقواعد robots.txt، وتجنب التحميل الزائد، واحترام حقوق الطبع والنشر، سيقود عملك إلى بيانات إنترنت فائقة لتطوير الأعمال المستقبلية. تواصل مع دعمنا للحصول على تجربة مجانية للبروكسي.

Back

نحن نسهل ملفات تعريف الارتباط، قراءة المزيد حولسياسة ملفات تعريف الارتباط