Войти Регистрация
ru
  • Главная
  • Статьи
  • Извлечение данных с веб-страниц в корпоративных масштабах. 5 базовых шагов с Python и Dexodata

Извлечение данных с веб-страниц в корпоративных масштабах. 5 базовых шагов с Python и Dexodata

Содержание:

  • 5 шагов к извлечению качественных данных с веб-страниц
  • Извлечение данных с сайтов и аренда прокси Dexodata

    Знание рыночной ситуации, технологических и культурных трендов важно для развития бизнеса. Значимость осведомленности о стратегиях конкурентов, восприятии бренда и особенностях целевой аудитории возрастает с увеличением масштабов бизнеса. Чтобы принимать взвешенные решения по разработке, позиционированию и продвижению продукта, нужно знать, как работает веб-дата харвестинг. Сбор общедоступных онлайн-данных с арендой прокси стал базовым инструментом в электронной коммерции, проверке рекламы, электронной коммерции, науке, журналистике и пр.

    Рынок решений для скрейпинга оценивается в $4 млрд с потенциалом четырехкратного роста к 2035 году, без учета смежных сегментов IT. Главные драйверы сбора данных — это социальные сети, сайты по продаже недвижимости и сфера здравоохранения. Совокупный объем информации в интернете приближается к 200 триллионам гигабайт, поэтому дата-аналитика продолжает развиваться. Для беспрепятственного и этичного доступа к сетевым сведениям разработчики автоматизированного ПО сбора данных приобретают доступ к лучшим резидентным и мобильным прокси. Экосистема Dexodata предлагает также купить серверные прокси с аптаймом 99,9% для сбора веб-информации на корпоративном уровне. Наши преимущества:

    • Строгое соблюдение требований AML и KYC;
    • Ротация внешних IP-адресов через API и веб-интерфейс;
    • Совместимость с HTTP и SOCKS5;
    • Гибкие тарифные планы с настройкой геолокации и объемов трафика.

    Внедрение промежуточной сетевой инфраструктуры в программное обеспечение для скрейпинга — первый шаг к получению качественных интернет-данных в масштабах малого и крупного бизнеса. Остальные шаги мы разъясняем далее.

    5 шагов к извлечению качественных данных с веб-страниц

    Суть сбора интернет-данных сводится к созданию с нуля или адаптации готового алгоритма, который в автоматическом режиме:

    • Находит требуемую информацию в Сети;
    • Скачивает нужные элементы и описания;
    • Формирует из них пригодные для работы наборы данных в табличных форматах .json, .xml, .csv и пр. для дальнейшего анализа.

    Индивидуальные прокси с геотаргетингом обеспечивают отправку-получение HTTP-запросов (GET или POST) к целевой странице, а роботизированные сценарии формируют запросы и ускоряют их.

    Основные этапы получения качественных веб-сведений в корпоративных масштабах:

    1. Выбор инструментов скрейпинга;
    2. Сканирование сайтов;
    3. Использование динамических прокси;
    4. Очистка и предварительная обработка данных;
    5. Применение машинного обучения.

    На каждом этапе учитываются десятки факторов — масштаб, географическая определенность, количество целевых источников, доступность API, структура страниц на основе JS, производительность ЦП, бюджет проекта и многое другое. ИТ-инженеры размышляют, покупать ли домашние IP-адреса, мобильные или серверные, и выбирать прокси IPv4 или IPv6. 

    Эти особенности относятся к числу тех, которые определяют качество собираемой информации.

     

    Что такое качественные веб-данные

    Существуют ключевые метрики, которые отражают ценность полученной при скрейпинге информации и ее соответствие реалиям. Чем выше значения, тем точнее будут бизнес-решения, принимаемые на основе итоговых датасетов. В список параметров входят:

    • Полнота — соотношение количества пропущенных элементов к их общему числу;
    • Последовательность — единообразие информационных массивов, без неточностей и противоречий;
    • Соответствие  ожидаемому формату, стандартам и структуре датасета;
    • Точность — корректность полученных веб-сведений;
    • Целостность — процент недопустимых искажений, способные повлиять на структурированный набор данных;
    • Своевременность — актуальность результата, сравнение с предыдущими результатами (при необходимости и возможности).

    Следующие шаги приближают исполнителя к максимально точному результату.

     

    1. Выбор инструментов скрейпинга

    Выбор языка программирования зависит от задач и экспертного опыта. Лаконичный и быстрый Ruby подходит для небольших по объему скрейпинговых целей, а C++ может оказаться производительнее, чем применение Common Gateway Interface (CGI). Использование Java для онлайн-сбора инфо сопряжено со структурной сложностью языка, но позволяет запускать несколько процессов одновременно — и так далее.

    Python остается наиболее распространенным решением для автоматизированного получения интернет-сведений. Он располагает выбором библиотек с открытым исходным кодом и простым синтаксисом, поэтому в статье мы будем приводить примеры для Python. Выбор инструмента сбора данных также остается на усмотрение разработчика, равно как предпочтительный тип прокси: купить серверные, мобильные или резидентные адреса.

    Фреймворк Scrapy обладает гибкостью, достаточной для работы с сайтами на CSS, HTML, PHP и Node.js. В качестве примера представим базовый скрипт для получения списка городов и их населения соответственно, без пагинации:

import scrapy

class CityPopulationSpider(scrapy.Spider):

    name = 'city_population'

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

    def parse(self, response):

        # Замените 'city_selector' и 'population_selector' с требуемыми HTML-селекторами, and а site-to-scrape.com — на актуальный HTTP-адрес

        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,

            }

Собранные элементы Scrapy поместит в файл «citiesandpopulation.json», если ввести в консоли следующую команду:

scrapy crawl city_population -o citiesandpopulation.json

 

2. Сканирование сайтов

Навигация между разделами одного сайта называется пагинацией, а сканирование — аналогичный процесс, но в масштабах двух и более веб-страниц. Оптимизировать переключение между различными онлайн-платформами помогает аренда прокси у проверенной и этичной экосистемы по повышению уровня сетевой аналитики. Ее узлы распределят нагрузку на целевые серверы и снизит вероятность троттлинга, то есть, превышения числа запросов на единицу времени. В качестве примера начального кода продемонстрируем работу Scrapy с вымышленным сайтом site-to-scrape.com:

scrapy startproject job_crawler

cd job_crawler

scrapy genspider example site-to-scrape.com

 

3. Использование динамических прокси

Сбор веб-информации в корпоративном масштабе сопровождается покупкой индивидуальных прокси в достаточном количестве. Число IP можно сократить, если пользоваться динамической сменой внешних адресов вместо статических портов. По возможности, попробуйте прокси бесплатно перед покупкой и убедитесь, что при ротации новый IP находится в пуле того же города или провайдера (мобильного, домашнего). Python-библиотеки (scrapy-proxies или requests) авторизуются по логину-паролю для связки IP-port, меняют адрес и повторяют цикл. Так процесс выглядит для библиотеки HTTPProxyAuth под requests:

import requests

from requests.auth import HTTPProxyAuth

from itertools import cycle

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'},

    # Добавьте прокси, если требуется

]

# Задайте правило для авторизации

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]

# Далее приведен пример цикла для динамических прокси

proxy_cycle = cycle(proxies_list)

auth_cycle = cycle(proxy_auth_list)

def make_request(url):

    # Продолжайте работу со связкой «прокси-авторизация»

    current_proxy = next(proxy_cycle)

    current_auth = next(auth_cycle)

    try:

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

        # Обработка ответа сервера

        print(f"Proxy: {current_proxy}, Status Code: {response.status_code}")

    except Exception as e:

        print(f"Error: {e}")

        # При необходимости исправьте ошибки

# Пример использования для сайта https://site-to-scrape.com

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

for   in range(5):  # Выполните 5 запросов (число для примера) используя прокси с различными адресами

# Укажите собственные прокси-адреса, порты и данные для аутентификации

 

4. Очистка и предварительная обработка данных

«Сырые» данные нуждаются в проверке и подготовке к дальнейшему анализу. Часть значений может отсутствовать или дублироваться, а другие — значительно отличаться от основных (outliers). Очистка включает в себя множество настроек, таких как:

  1. Преобразование категориальных переменных в числовые;
  2. Нормализация метрик относительно медианных значений;
  3. Преобразование функций в новые для их уточнения, особенно в методах получения онлайн-сведений с применением искусственного интеллекта;
  4. Обогащение данных через лучшие резидентные и мобильные прокси дополнительными элементами.

Библиотека pandas в Python — инструмент, способный удалять дубликаты в категориях и стандартизировать форматы. Пример ниже демонстрирует работу с календарными датами:

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. Применение машинного обучения

Модели на основе ИИ с обработкой естественного языка (Natural Language Processing) служат вспомогательным инструментом при постановке целей исследования и написания кода наравне с индивидуальными прокси: такова роль Copilot или ChatGPT в извлечении данных из интернета. 

Модели машинного обучения проходят два и более циклов (итераций), чтобы самостоятельно выбирать нужную информацию из неструктурированных массивов, таких как текст или изображения. В Python библиотека spaCy отвечает за ИИ-логику. Тренировка многоуровневой нейронной сети для автоматизированного сбора онлайн-информации в бизнес-масштабах — сложная задача. Начальный вариант отбора объектов с публично доступных интернет-рейсурсов сайтов через spaCy выглядит так, если требуется извлечь имена и местоположения из новостной ленты:

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

text = "Этичная экосистема Dexodata предлагает лучшие резидентные и мобильные прокси в 100+ странах, включая такие города, как Нью-Йорк, Пекин, Париж, Буэнос-Айрес."

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:

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

Дальнейший этап требует повторной обработки сведений в рамках обучения ИИ-модели.

 

Извлечение данных с сайтов и аренда прокси Dexodata

Сбор актуальных и релевантных веб-данных связан с обеспечением устойчивой связи с целевыми сайтами, а также с вопросами этики. Аренда прокси экосистемы Dexodata способствует решению этих сложностей. Платформа Dexodata действует в строгом соответствии с политиками KYC и AML. 

Наши лучшие резидентные и мобильные прокси повышают качество собранных интернет-сведений в сочетании с этичными методами скрейпинга: распределением нагрузки на целевые сервера, соблюдением условий пользовательских соглашений сайтов, условий robots.txt и авторских прав. Обратитесь в службу поддержки, чтобы попробовать прокси бесплатно или получить совет по автоматическому извлечению информации из Сети в корпоративных масштабах.

Назад


Сбор данных - проще с Dexodata

Попробовать сейчас Написать в Отдел продаж