• Сбор данных
• Программы

Ускоряем сбор данных из интернета на примере библиотек Python

Содержание:

• Веб-скрейпинг: как ускорить получение данных
  • Ускорение сбора веб-данных экономией трафика
  • Ускорение запросов-ответов при веб-дата харвестинге
• Эффективный скрейпинг и аренда прокси Dexodata

Извлечение общедоступной информации из интернета в корпоративных масштабах с помощью программ на языке Python — одно из наиболее многообещающих решений сбора веб-данных, наряду с применением индивидуальных прокси с геотаргетингом. Этичная экосистема Dexodata для повышения уровня онлайн-аналитики обеспечивает стопроцентную совместимость с решениями на базе Python и других языков методами API. А популярность Python объясняется гибкостью настройки, масштабируемостью и сотнями библиотек для работы с веб-сведениями. Поэтому Python остается языком программирования номер один по числу проектов с открытым исходным кодом на GitHub. Сегодня мы предоставим примеры фреймворков и библиотек, ускоряющих сбор информации в интернете.

Веб-скрейпинг: как ускорить получение данных

Ускорить процесс веб-дата харвестинга приложений и сайтов можно двумя способами. Первый основан на снижении объема загружаемых данных, а второй концентрируется на повышении скорости получения информации. Аренда прокси с геотаргетингом и ротацией внешних адресов является отдельным методом, что отмечено в таблице:

Знание перечисленных методов позволяет варьировать их в зависимости от задачи, искомых элементов и структуры целевой веб-страницы.

1. Ускорение сбора веб-данных экономией трафика

Беспрепятственный доступ к содержимому веб-страниц, распределение нагрузки на серверы и получение географически корректных и актуальных сведений зависит от промежуточной инфраструктуры, на которой работает выбранный парсер. Поэтому разработчики стремятся купить индивидуальные прокси по цене от $3.65 за 1 Гб. При использовании пакетов трафика его общий объем имеет значение. Экономии трафика способствуют:

• Использование headless-браузеров. Программы автоматически ищут и загружают заданные элементы HTML без необходимости скачивать элементы графики или визуального оформления сайтов. Примерами таких браузеров являются Selenium на основе Python, ZombieJS, работающий на Node.js, и HtmlUnit, созданный на основе JavaScript. Отказ от обязательного point-and-click интерфейса экономит время обработки запросов и снижает объемы трафика. Отсюда экономия на аренде прокси: чем масштабнее проект, тем она значительнее. Headless-браузеры действуют в связке с фреймворками автоматизации браузеров;
• Оптимизация селекторов XPath и CSS означает выбор элементов, значимых для принятия обоснованных бизнес-решений. Остальные параметры или классы селекторы отсеивают. Это уменьшает объем сведений, которые роботизированным алгоритмам предстоит проанализировать, что повышает скорость работы. В случае работы с XPath-селекторами через библиотеку requests оптимизация выглядит так:

 data = tree.xpath('//div[@class="content"]/p/text()'))

 data = tree.xpath('//div[@class="content"]//p/text()'))

• Кэширование информации с сервера позволяет избежать повторной загрузки страниц, которые не изменились с момента предыдущего сеанса скрейпинга. Разработчики уменьшают число запросов и снижают нагрузку на целевой сервер в соответствии с принципами AML/KYC, типичных для этичных веб-процедур и лучших резидентных или мобильных прокси. 

Кэширование применяется через библиотеку Request_cache в Python, путем формирования пар классов и сущностей с их свойствами в виде словарей (dictionaries), а также уточнения GET-запросов.

Спецификация классов и их описаний ускоряет работу с публичными данными. Усилить положительный эффект помогает быстрая передача отобранных элементов пользователю.

2. Ускорение запросов-ответов при веб-дата харвестинге

Повышение скорости сбора веб-данных за счет снижения пинга достигается корректировкой внутренних и внешних компонентов скрейпингового решения. В последнем случае рекомендуется:

1. Покупка лучших резидентных и мобильных прокси у этичной экосистемы, достаточно надежной, чтобы обеспечить аптайм в 99,9%;
2. Ротация внешних IP-адресов при установке нового соединения или через определенные промежутки времени. Новые адреса находятся в пределах заданной геолокации или ASN провайдера.

Например, фреймворк Scrapy аутентифицирует прокси-серверы через библиотеку requests, а обновляет внешние IP через пакет scrapy-rotating-proxy.

Советы экспертов по этичному и эффективному сбору интернет-данных включают применение асинхронных библиотек, таких как asyncio с aiohttp, если говорить о Python. Названные инструменты одновременно отправляют и обрабатывают десятки и сотни HTTP-запросов. Это избавляет от необходимости ждать завершения цикла ввода-вывода информации, то есть работать в многопоточном режиме.

Эффективный скрейпинг и аренда прокси Dexodata

Сокращение объемов трафика и ускорение его передачи — лишь часть способов повысить скорость сбора инсайтов из Сети для последующего анализа в бизнес-целях. Существуют такие практики, как использование каждого ядра процессора для отдельного, параллельного, процесса веб-дата харвестинга, замены GET-запросов на HTTP HEAD и сбор онлайн-сведений через API вместо HTTP.

Упомянутые процедуры объединяет необходимость подключения к целевым серверам через сервис индивидуальных прокси. Dexodata, как этичная платформа-ассистент в сетевой аналитике, ускоряет скрейпинг благодаря геотаргетингу на уровне города и ASN провайдера, ротации IP-адресов, поддержке API и строгому соблюдению политик KYC и AML. На выбор доступна аренда прокси из списка 100+ стран с поддержкой протоколов HTTPS и SOCKS5.