Cómo recopilar datos web a gran escala y superar obstáculos

Contenido del artículo:

1. ¿Qué es el scraping web a gran escala?
2. ¿Cuáles son los obstáculos para el scraping web a gran escala?
3. ¿Cómo construir scrapers altamente funcionales, basados en proxies, para superar obstáculos?

Los volúmenes de datos se expanden exponencialmente. La cantidad de datos generados en el mundo alcanzó 64 zettabytes en 2020, incluyendo información capturada, copiada, consumida, etc. Pronto, alrededor de 2025, superará los 181 zettabytes. Las empresas necesitan esos conjuntos de datos heterogéneos interminables. Esto significa que las empresas seguirán invirtiendo en scraping web, dedicando esfuerzo, tiempo y fondos. Este artículo describe lo que implica la recopilación de datos a gran escala, los obstáculos relacionados y las formas de superarlos.

Trabajando como un sitio web con proxies geolocalizados, Dexodata sabe mucho sobre scraping web a gran escala. Las ambiciosas iniciativas de recolección de datos son las razones por las cuales los clientes nos contactan. Este historial sustancial nos proporciona la experiencia suficiente para abordar los desafíos de la escalabilidad en la recopilación de datos.

Inicialmente, el scraping web parece no ser gran cosa. Las personas activan rutinariamente bibliotecas de código abierto, marcos, herramientas de scraping listas para usar, ecosistemas de proxies, facilitando la recopilación de datos (Python es reconocido como el líder indiscutible). Sin embargo, a medida que el scraping de datos se intensifica, se vuelve más desafiante.

¿Qué es el scraping web a gran escala?

El scraping web, como tal, implica extraer datos de sitios web automáticamente, típicamente con proxies rotativos. En caso de que los profesionales mencionen "scraping web a gran escala", son posibles dos escenarios:

1. Emitir numerosas solicitudes concurrentes hacia un solo sitio web para adquirir la mayor cantidad de datos posible, dentro de plazos limitados.
2. Enviar consultas paralelas hacia múltiples fuentes simultáneamente. 

En ambos esquemas, los enfoques a gran escala giran en torno a la acumulación sistemática de extensos conjuntos de datos.

 

¿Cuáles son los obstáculos para el scraping web a gran escala? 

 

Los problemas que hacen que el scraping web a gran escala sea complicado incluyen:

• Restricciones de IP. Aunque el scraping de datos públicos es ético, los sitios no gustan de los bots. Siempre que se detecte una IP sospechosa o haya demasiadas consultas provenientes de la misma ubicación, las plataformas imponen restricciones. Utilice proxies, idealmente proxies residenciales rotativos o proxies de red móvil, para eludir tales obstáculos.
• Los prompts de CAPTCHA pueden obstaculizar la recolección de datos a gran escala. Resolver CAPTCHAs plantea desafíos para los scripts de scraping. Sin embargo, existen servicios, como Anti-Captcha o 2Captcha, que proporcionan opciones automatizadas para resolver CAPTCHAs (se aplican tarifas). Integre anti-CAPTCHAs con scripts de scraping web, basándose en proxies.
• Cambios en el diseño del sitio Otro impedimento para la recolección de datos a gran escala al que Dexodata llama la atención es . El scraping web está estrechamente vinculado a las preguntas de UI, sus estructuras. Si los sitios objetivo sufren alteraciones, los scrapers web podrían "romperse" o recopilar información inexacta o irrelevante. Esto es un acontecimiento frecuente, lo que hace que el mantenimiento continuo de los scrapers con proxies sea más intensivo en recursos y consuma más tiempo que su desarrollo inicial. Para abordar esta situación, establezca casos de prueba para la lógica de recuperación de datos y ejecútelos a diario o semanalmente, ya sea mediante ejecución manual o herramientas automatizadas. Asegúrese de que los proxies dinámicos con horarios adecuados estén en su lugar. Esto permite monitorear si las páginas han sufrido modificaciones.

• Caídas del servidor y límites de tasa. Los sitios web pueden experimentar sobrecarga de consultas durante las horas pico. Si los usuarios añaden el factor de scraping web a gran escala, los servidores podrían colapsar por completo. Eso es contraproducente, poco ético y dañino. Así que programe scripts para que eviten la congestión. Además, las plataformas pueden introducir restricciones de tasa para controlar la cantidad de solicitudes que un cliente puede hacer dentro de un período definido. Mantenga las sesiones de scraping web no demasiado intensivas.
• Contenido dinámico. El scraping web a gran escala se complica al manejar sitios web que, por ejemplo, utilizan JS para mostrar contenido de manera dinámica. No es raro que bibliotecas o marcos solo accedan y recuperen la información presente en documentos HTML primarios.

Al mismo tiempo, se podrían nombrar alternativas lo suficientemente potentes en términos de superar problemas de contenido dinámico. Nuestro sitio web con proxies recuerda a Selenium, por ejemplo. 

 

¿Cómo construir scrapers altamente funcionales, basados en proxies, para superar obstáculos?

 

Si bien usar soluciones de scraping web listas para usar parece lógico y económico, los cursos de acción optimizados implican software de scraping a medida, enfocado en sitios de particular importancia. Siga esta lista de verificación de Dexodata, un ecosistema de proxies para la recolección de datos a gran escala al crearla:

Esquema de sitios	Personalice los scrapers para bases de datos claramente definidas, únicas o varias, unidas por propiedades comunes
Establecer consultas de conexión	Delimite las técnicas de envío de consultas HTTP. Varían según los métodos de scraping web
Análisis de HTML	Localice los elementos deseados
Extracción de datos	Estos pueden ser flujos incrementales, lotes, extracción completa de datos
Limpieza de datos	Establezca estándares de formato para hacer que los datos sean precisos, consistentes y listos para la evaluación
Guardado de datos	Defina cómo se guardarán y almacenarán los futuros conjuntos de datos.

De nuestra parte, Dexodata promete IPs obtenidas éticamente, adquiridas a través de principios de consentimiento informado. Nuestras políticas KYC/AML relacionadas con proxies son detalladas, rigurosas y abarcadoras. La recopilación de información a gran escala es factible desde más de 100 países, incluyendo EE. UU., UE, Turquía, Rusia, América del Sur, Kazajistán y más.

Construya combinaciones únicas para proyectos distintivos a gran escala. Tiendas de comercio electrónico, redes sociales, medios de comunicación, blogs, agregadores de tarifas de viaje, hojas de datos compartidos, informes de investigación de mercado, tablas de precios, reseñas están al alcance.

Se ofrece una prueba gratuita de proxies cuando los nuevos usuarios se registran.