Как собирать большие данные в интернете без препятствий

Contents of article:

  1. Что такое сбор больших данных через веб-скрейпинг
  2. Препятствия при масштабировании веб-скрейпинга
  3. Как написать скрейпер для больших данных, совместимый с прокси

Объемы данных в интернете растут по экспоненте. Суммарное количество веб-данных в 2020 году достигло 64 зеттабайт. Вскоре, около 2025 года, будет достигнута планка в 181 зеттабайт. Бизнесам эту информацию нужно собирать и анализировать. Dexodata в качестве прокси сайта с пулом геотаргетированных IP знает, как оптимизировать такую работу, обходя сопутствующие ограничения.

На первый взгляд масштабирование при веб-скрейпинге не связано с непреодолимыми барьерами. Люди регулярно используют библиотеки с открытым исходным кодом, фреймворки для дата-харвестинга, готовое к использованию ПО и прокси сайты, чтобы упростить сбор данных (лидером признаны инструменты на основе Python). Но по мере того, как требуется все больше датасетов, возникают новые трудности.

Что такое сбор больших данных через веб-скрейпинг

Веб-скрейпинг предполагает автоматическое извлечение больших данных с сайтов при использовании динамических прокси. Допустимы два сценария:

  1. Инициирование множественных синхронных запросов к одной странице для получения как можно большего количества данных в течение ограниченного времени;
  2. Отправка параллельных запросов к нескольким источникам одновременно.

В обоих случаях масштабирование основано на технологичном накоплении обширных наборов данных за счет скрейперов.

 

Препятствия при масштабировании веб-скрейпинга 

 

Если речь идет о дата-харвестинге больших данных, большинство команд сталкивается со следующими препятствиями:

  • Ограничения по IP. Хотя сбор общедоступных данных не нарушает границ бизнес-этики, сайты не любят программы-скрейперы. Всякий раз, когда они обнаруживают подозрительный IP-адрес, который был ранее замечен с ботом, или видят слишком много запросов из одного и того же места, они накладывают ограничения на IP. Используйте прокси с ротацией, чтобы их обойти;
  • Фактор капчи. Это тоже препятствует сбору данных в больших масштабах. При этом существуют сервисы, например, Anti-Captcha или 2Captcha, с помощью которых головоломки этого плана можно осилить (за дополнительную плату). Интегрируйте механизмы анти-CAPTCHA в скрипты для скрейпинга, не забывая при этом о прокси;
  • Изменения в структуре сайта. Они являются еще одним заслоном при масштабировании веб-скрейпинга. Дата-харвестинг тесно связан со структурой пользовательских интерфейсов. Если в целевых сайтах для сбора больших данных происходят перестановки, скрейперы могут сломаться или собрать неточную и нерелевантную информацию. Это частое явление, из-за которого апдейт программы-помощника более трудоемок, чем ее написание. Чтобы совладать с такой ситуацией, активируйте тестовые скрейпинг-сценарии, оценивая состояние сайтов. Это можно делать вручную, а лучше положиться на прокси с ротацией и запускать проверки автоматически по расписанию;

Big data — что это и как собирать их без ограничений

  • Сбои серверов и лимиты скорости. Сайты могут испытывать перегрузки в часы пик, когда объем запросов доходит до грани технически допустимого. А если добавить к пользовательскому трафику еще и веб-скрейпинг, то серверы упадут. Это контрпродуктивно, неэтично и нежелательно для всех. Поэтому планируйте сбор больших данных по времени так, чтобы избегать перегрузок. Кроме того, веб-платформы способны вводить рейт-лимиты, чтобы контролировать количество запросов за период времени. Следовательно, интенсивность веб-скрейпинга лучше ограничивать, чтобы обойти этот момент;
  • Динамический контент. Веб-скрейпинг больших данных усложняется при работе с сайтами, которые прибегают, допустим, к JS для динамического отображения контента. Ведь библиотеки и фреймворки нередко извлекают информацию только из HTML. Экосистема прокси Dexodata рекомендует Selenium для динамического контента.

 

Как написать скрейпер для больших данных, совместимый с прокси

 

Хотя использование готовых решений кажется экономичным шагом, специально написанное под конкретную задачу ПО предпочтительней. Экосистема прокси для сбора больших данных Dexodata предлагает разработчикам опереться на этот чек-лист при написании кода:

 Круг сайтов Настройте скрейперы под четко названные источники 
 Запросы на установку   соединения Опишите методы отправки HTTP-запросов. Они различаются в   зависимости от подходов к веб-скрейпингу
 Тонкости парсинга Задайте, где находятся требуемые компоненты 
 Извлечение датасетов Предусмотрите, что пойдет в датасеты: отдельные элементы или   целые пакеты
 Очистка датасетов Установите стандарты форматирования, чтобы сделать датасеты   структурированным и целостными
 Сохранение датасетов Определите, как будут сохраняться датасеты

Со своей стороны, Dexodata поможет за счет этичных IP-адресов, включенных в наш пул на базе информированного согласия. Мы применяем строгую политику KYC/AML, чтобы обеспечить прозрачный дата-харвестинг из более чем 100 стран.

Выстраивайте комбинации под индивидуальные проекты по сбору данных в зависимости от ниши. Площадки eCommerce, социальные сети, новостные и ценовые агрегаторы и т. д. — все будет в пределах легкой досягаемости, независимо от местоположения. Новым пользователям предлагается бесплатный пробный период для теста прокси.

Назад

Сбор данных - проще с Dexodata

Попробовать сейчас Написать в Отдел продаж