Comment collecter des données web à grande échelle et surmonter les obstacles

Contenu de l'article :

1. Qu'est-ce que le web scraping à grande échelle ?
2. Quels sont les obstacles au web scraping à grande échelle ?
3. Comment construire des scrapers hautement fonctionnels, en s'appuyant sur des proxies, pour surmonter les obstacles ?

Les volumes de données s'étendent de manière exponentielle. La quantité de données générées dans le monde a atteint 64 zettaoctets en 2020, y compris les informations capturées, copiées, consommées, etc. Bientôt, vers 2025, cela dépassera 181 zettaoctets. Les entreprises ont besoin de ces ensembles de données hétérogènes sans fin. Cela signifie que les entreprises continueront à investir dans le web scraping, en consacrant des efforts, du temps, des fonds. Cet article décrit ce que suppose une telle collecte de données à grande échelle, les obstacles associés et les moyens de les surmonter.

Agissant en tant que site web avec des proxies géo-ciblés, Dexodata en sait beaucoup sur le web scraping à grande échelle. Des initiatives ambitieuses de collecte de données sont les raisons pour lesquelles les clients nous contactent. Ce bilan substantiel nous donne une expertise suffisante pour couvrir les défis de l'escalade de la collecte de données.

Au départ, le web scraping semble être un jeu d'enfant. Les gens activent régulièrement des bibliothèques open-source, des frameworks, des outils de scraping prêts à l'emploi, des écosystèmes de proxies, rendant la collecte de données plus facile (Python est reconnu comme le leader incontesté). Néanmoins, à mesure que le scraping de données s'intensifie, cela devient plus difficile.

Qu'est-ce que le web scraping à grande échelle ?

Le web scraping, en tant que tel, implique l'extraction automatique de données à partir de sites web, généralement avec des proxies tournants. Dans le cas où des professionnels mentionnent « web scraping à grande échelle », deux scénarios sont possibles :

1. Émettre de nombreuses requêtes simultanées vers un seul site web pour acquérir autant de données que possible, dans des délais limités.
2. Envoyer des requêtes parallèles vers plusieurs sources simultanément. 

Dans les deux schémas, les approches à grande échelle tournent autour de l'accumulation systématique d'ensembles de données étendus.

 

Quels sont les obstacles au web scraping à grande échelle ? 

 

Les problèmes rendant le web scraping à grande échelle difficile incluent :

• Restrictions IP. Bien que le scraping de données publiques soit éthique, les sites n'aiment pas les bots. Chaque fois qu'une IP suspecte est détectée ou qu'il y a trop de requêtes provenant du même emplacement, les plateformes imposent des restrictions. Utilisez des proxies, idéalement des proxies résidentiels tournants ou des proxies de réseau mobile, pour contourner de tels obstacles.
• Les invites CAPTCHA peuvent entraver la collecte de données à grande échelle. Résoudre des CAPTCHA pose des défis pour les scripts de scraping. Pourtant, il existe des services, par exemple Anti-Captcha ou 2Captcha, fournissant des options de résolution automatique de CAPTCHA (des frais s'appliquent). Intégrez des anti-CAPTCHAs avec des scripts de web scraping, en s'appuyant sur des proxies.
• Changements de mise en page du site Un autre obstacle à la collecte de données à grande échelle que Dexodata souligne est . Le web scraping est étroitement lié aux questions d'interface utilisateur, à ses structures. Si les sites cibles subissent des modifications, les scrapers web pourraient « craquer » ou collecter des informations inexactes ou non pertinentes. C'est une occurrence fréquente, rendant la maintenance continue des scrapers avec des proxies plus gourmande en ressources et chronophage que leur développement initial. Pour faire face à cette situation, établissez des cas de test pour la logique de récupération des données et exécutez-les quotidiennement ou hebdomadairement, soit par exécution manuelle, soit par des outils automatisés. Assurez-vous que des proxies dynamiques avec des horaires adéquats sont en place. Cela permet de surveiller si les pages ont subi des modifications.

• Crashes de serveur et limites de taux. Les sites web peuvent connaître une surcharge de requêtes pendant les heures de pointe. Si les utilisateurs ajoutent le facteur de web scraping à grande échelle, les serveurs peuvent s'effondrer complètement. Cela est contre-productif, contraire à l'éthique, nuisible. Il est donc conseillé de programmer les scripts afin qu'ils évitent la congestion. De plus, les plateformes peuvent introduire des restrictions de taux pour contrôler le nombre de requêtes qu'un client peut effectuer dans une période définie. Gardez les sessions de web scraping pas trop intensives.
• Contenu dynamique. Le web scraping à grande échelle devient compliqué lorsqu'il s'agit de gérer des sites web qui, par exemple, utilisent JS pour afficher du contenu de manière dynamique. Il n'est pas rare que des bibliothèques ou des frameworks n'accèdent et ne récupèrent que les informations présentes dans les documents HTML principaux.

En même temps, on pourrait nommer des alternatives suffisamment puissantes pour surmonter les problèmes de contenu dynamique. Notre site avec des proxies rappelle Selenium, par exemple. 

 

Comment construire des scrapers hautement fonctionnels, en s'appuyant sur des proxies, pour surmonter les obstacles ?

 

Bien que l'utilisation de solutions de web scraping prêtes à l'emploi semble logique et économique, des actions optimisées impliquent des logiciels de scraping sur mesure, axés sur des sites d'importance particulière. Suivez cette liste de contrôle de Dexodata, un écosystème de proxy pour la collecte de données à grande échelle lors de sa création :

Définir les sites	Adapter les scrapers à des bases de données clairement définies, uniques ou plusieurs, unies par des propriétés communes
Définir les requêtes de connexion	Delinear les techniques d'envoi de requêtes HTTP. Elles varient selon les méthodes de web scraping
Analyse HTML	Localiser les éléments souhaités
Extraction de données	Cela peut être des flux incrémentiels, des lots, une extraction complète de données
Nettoyage des données	Définir des normes de formatage pour rendre les données précises, cohérentes, prêtes pour l'évaluation
Sauvegarde des données	Définir comment les futurs ensembles de données seront sauvegardés et stockés.

De notre côté, Dexodata promet des IP obtenues de manière éthique, obtenues selon les principes de consentement éclairé. Nos politiques KYC/AML concernant les proxies sont détaillées, rigoureuses et complètes. La collecte d'informations à grande échelle est réalisable depuis plus de 100 pays, comprenant les États-Unis, l'UE, la Turquie, la Russie, l'Amérique du Sud, le Kazakhstan, et plus encore.

Construisez des combos uniques pour des projets distincts à grande échelle. Les boutiques de commerce électronique, les réseaux sociaux, les médias d'information, les blogs, les agrégateurs de tarifs de voyage, les feuilles de données partagées, les rapports de recherche de marché, les tableaux de prix, les avis sont tous à portée de main.

Un essai gratuit des proxies est proposé lorsque les nouveaux utilisateurs s'inscrivent.