Как собирать данные по запросу с Python и AWS
Содержание:
С точки зрения Dexodata, сервиса по аренде прокси для глобального сбора данных, Python является выбором № 1 для дата-харвестинга. Этот язык программирования дает веб-скрейпингу весомый импульс. Если речь идет о данных по запросу (Data-on-Demand), то скоростное извлечение данных в реальном времени имеет определяющее значение для принятия решений. Следующие свойства Python оказываются незаменимы:
- Читаемость. Синтаксис Python прозрачен и доходчив, поэтому писать на нем скрипты для скрапинга легко. В том числе и для эксплуатации динамических IP при аренде прокси;
- Обилие библиотек. С Python в наличии есть
BeautifulSoup, Scrapy, Seleniumи т. д. Они понижают порог входа при дата-харвестинге; - Асинхронность. Фреймворки вроде
Asyncio, Aiohttp и FastAPIпозволяют создавать высокопроизводительные асинхронные приложения для сбора данных; - Глобальное сообщество. Мировая ЦА Python предоставляет инженерам гайды, материалы и инструменты.
Python для веб-скрейпинга в формате данных по запросу
Dexodata функционирует в постоянном контакте с покупателями лучших резидентных и мобильных прокси, включая проекты с данными по запросу. Рекомендуем четыре техники при создании кода:
- Пакетная обработка (batch processing). Пропуская данные большими блоками, разработчики минимизируют затраты на переключение контекста и упрощают ход веб-скрейпинга. Это помогает с производительностью и снижает риск сбоев за счет обработки датасетов контролируемыми пакетами;
- Таймауты и повторные попытки (retries). Данные по запросу требуют устойчивости. Библиотеки Python, вроде Tenacity, обеспечивают нужные паузы и перезапуски. Эти функции позволяют разработчикам решать вопросы с зависшими запросами, повторяя их с рандомными паузами. Там самым устраняется угроза перегрева целевых серверов;
- Одновременные запросы (concurrent requests). Благодаря им можно запланировать сразу несколько синхронных обращений и получить ответы в сжатые сроки. Это позитивный фактор для сценариев c данными по запросу, когда пользователи ожидают оперативного доступа к извлеченной информации;
- Лимиты на частоту API-запросов для этичного веб-скрейпинга. Dexodata постоянно напоминает покупателям лучших резидентных и мобильных прокси и тем, кто хочет попробовать прокси бесплатно, о принципах безопасности и этики. В этом отношении Python хорош в плане соблюдения ограничений на рейты API-запросов со стороны целевых сайтов. Это плюс с точки зрения безвредного для всех веб-скрейпинга и репутации IP-адресов.
Интеграция Python с AWS для масштабируемости
Dexodata рекомендует дополнить потенциал Python мощностями AWS. Получится жизнеспособная инфраструктура, как раз под приложения для работы с данными по запросу.
| Аргументы в пользу AWS | |
| Облачное развертывание | AWS полезен при бесшовном развертывании приложений для веб-скрейпинга на Python. Так, AWS Lambda, EC2 и Elastic Beanstalk допускают автоматическую адаптацию к меняющейся нагрузке и дают адекватную производительность. При аренде прокси полученные IP легко интегрируются для сбора данных из целевых регионов |
| Продвинутый менеджмент и хранение | Python на 100% совместим с AWS S3, когда речь идет о защищенном и долгосрочном хранении собранной информации. Это упрощает менеджмент датасетов: их архивирование, анализ, ежедневный доступ. Опять же, нет технических барьеров при аренде прокси с геотаргетингом |
| Ценовая оптимизация | AWS предлагает экономичные варианты для масштабирования веб-скрейперов на Python. Auto Scaling и Spot Instances дают разработчикам шанс оптимизировать затраты в зависимости от типовых сценариев и шаблонов |
Микс Python и AWS — это комбинация устойчивости и гибкости. То, что нужно для проектов типа «данные по запросу». Если добавить к этому уравнению лучшие резидентные и мобильные прокси по цене от $7,3 за 1 ГБ, то в зоне мгновенной досягаемости окажутся и самые бесконечные датасеты. Новым пользователям Dexodata предлагает попробовать прокси бесплатно!
