Витягування даних з веб-сторінок в корпоративних масштабах. 5 базових кроків з Python та Dexodata

Зміст:

• 5 кроків до витягнення якісних даних з веб-сторінок
  
  • Вибір інструментів скрейпінгу
  • Сканування сайтів
  • Використання динамічних проксі
  • Очищення та попередня обробка даних
  • Застосування машинного навчання
• Витягнення даних з сайтів та оренда проксі Dexodata

  Знання ринкової ситуації, технологічних та культурних трендів важливе для розвитку бізнесу. Значущість обізнаності про стратегії конкурентів, сприйнятті бренду та особливостях цільової аудиторії зростає з збільшенням масштабів бізнесу. Щоб приймати зважені рішення щодо розробки, позиціонування та просування продукту, потрібно знати, як працює веб-дата хардестинг. Збір загальнодоступних онлайн-даних з орендою проксі став базовим інструментом в електронній комерції, перевірці реклами, електронній комерції, науці, журналістиці тощо.

  Ринок рішень для скрейпінгу оцінюється в $4 млрд з потенціалом чотирикратного зростання до 2035 року, без урахування суміжних сегментів IT. Головні драйвери збору даних — це соціальні мережі, сайти з продажу нерухомості та сфера охорони здоров'я. Сумарний обсяг інформації в інтернеті наближається до 200 трильйонів гігабайт, тому дата-аналітика продовжує розвиватися. Для безперешкодного та етичного доступу до мережевих відомостей розробники автоматизованого ПЗ збору даних купують доступ до кращих резидентних та мобільних проксі. Екосистема Dexodata пропонує також купити серверні проксі з аптаймом 99,9% для збору веб-інформації на корпоративному рівні. Наші переваги:

  • Суворе дотримання вимог AML та KYC;
  • Ротація зовнішніх IP-адрес через API та веб-інтерфейс;
  • Сумісність з HTTP та SOCKS5;
  • Гнучкі тарифні плани з налаштуванням геолокації та обсягів трафіку.

  Впровадження проміжної мережевої інфраструктури в програмне забезпечення для скрейпінгу — перший крок до отримання якісних інтернет-даних в масштабах малого та великого бізнесу. Інші кроки ми роз'яснюємо далі.

  5 кроків до витягнення якісних даних з веб-сторінок

  Суть збору інтернет-даних зводиться до створення з нуля або адаптації готового алгоритму, який в автоматичному режимі:

  • Знаходить потрібну інформацію в Мережі;
  • Скачує потрібні елементи та описи;
  • Формує з них придатні для роботи набори даних у табличних форматах .json, .xml, .csv тощо для подальшого аналізу.

  Індивідуальні проксі з геотаргетингом забезпечують відправку-отримання HTTP-запитів (GET або POST) до цільової сторінки, а роботизовані сценарії формують запити та прискорюють їх.

  Основні етапи отримання якісних веб-відомостей в корпоративних масштабах:

  1. Вибір інструментів скрейпінгу;
  2. Сканування сайтів;
  3. Використання динамічних проксі;
  4. Очищення та попередня обробка даних;
  5. Застосування машинного навчання.

  На кожному етапі враховуються десятки факторів — масштаб, географічна визначеність, кількість цільових джерел, доступність API, структура сторінок на основі JS, продуктивність ЦП, бюджет проекту та багато іншого. ІТ-інженери розмірковують, купувати чи домашні IP-адреси, мобільні чи серверні, і вибирати проксі IPv4 чи IPv6. 

  Ці особливості належать до числа тих, які визначають якість збираної інформації.

   

  Що таке якісні веб-дані

  Існують ключові метрики, які відображають цінність отриманої при скрейпінгу інформації та її відповідність реаліям. Чим вищі значення, тим точнішими будуть бізнес-рішення, прийняті на основі підсумкових датасетів. У список параметрів входять:

  • Повнота — співвідношення кількості пропущених елементів до їх загальної кількості;
  • Послідовність — однорідність інформаційних масивів, без неточностей та суперечностей;
  • Відповідність  очікуваному формату, стандартам та структурі датасета;
  • Точність — коректність отриманих веб-відомостей;
  • Цілісність — відсоток недопустимих спотворень, здатних вплинути на структурований набір даних;
  • Своєчасність — актуальність результату, порівняння з попередніми результатами (за необхідності та можливості).

  Наступні кроки наближають виконавця до максимально точного результату.

   

  1. Вибір інструментів скрейпінгу

  Вибір мови програмування залежить від завдань та експертного досвіду. Лаконічний та швидкий Ruby підходить для невеликих за обсягом скрейпінгових цілей, а C++ може виявитися продуктивнішим, ніж застосування Common Gateway Interface (CGI). Використання Java для онлайн-збору інформації пов'язане зі структурною складністю мови, але дозволяє запускати кілька процесів одночасно — і так далі.

  Python залишається найбільш поширеним рішенням для автоматизованого отримання інтернет-відомостей. Він має вибір бібліотек з відкритим вихідним кодом та простим синтаксисом, тому в статті ми будемо наводити приклади для Python. Вибір інструмента збору даних також залишається на розсуд розробника, так само як і переважний тип проксі: купити серверні, мобільні чи резидентні адреси.

  Фреймворк Scrapy має гнучкість, достатню для роботи з сайтами на CSS, HTML, PHP та Node.js. Як приклад представимо базовий скрипт для отримання списку міст та їх населення відповідно, без пагінації:

import scrapy class CityPopulationSpider(scrapy.Spider):     name = 'city_population'     start_urls = ['https://site-to-scrape.com/cities']      def parse(self, response):         # Замініть 'city_selector' та 'population_selector' з потрібними HTML-селекторами, і сайт-to-scrape.com — на актуальну HTTP-адресу         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,             }

Зібрані елементи Scrapy помістить у файл «citiesandpopulation.json», якщо ввести в консолі наступну команду:

scrapy crawl city_population -o citiesandpopulation.json

 

2. Сканування сайтів

Навігація між розділами одного сайту називається пагінацією, а сканування — аналогічний процес, але в масштабах двох і більше веб-сторінок. Оптимізувати перемикання між різними онлайн-платформами допомагає оренда проксі у перевіреної та етичної екосистеми по підвищенню рівня мережевої аналітики. Її вузли розподілять навантаження на цільові сервери та знизять ймовірність троттлінгу, тобто, перевищення кількості запитів на одиницю часу. Як приклад початкового коду продемонструємо роботу Scrapy з вигаданим сайтом site-to-scrape.com:

scrapy startproject job_crawler cd job_crawler scrapy genspider example site-to-scrape.com

 

3. Використання динамічних проксі

Збір веб-інформації в корпоративному масштабі супроводжується покупкою індивідуальних проксі в достатній кількості. Кількість IP можна скоротити, якщо використовувати динамічну зміну зовнішніх адрес замість статичних портів. По можливості, спробуйте проксі безкоштовно перед покупкою та переконайтеся, що при ротації новий IP знаходиться в пулі того ж міста або провайдера (мобільного, домашнього). Python-бібліотеки (scrapy-proxies або requests) авторизуються за логіном-паролем для зв'язки IP-port, змінюють адресу та повторюють цикл. Так процес виглядає для бібліотеки HTTPProxyAuth під 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'},     # Додайте проксі, якщо потрібно ] # Встановіть правило для авторизації 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] # Далі наведено приклад циклу для динамічних проксі proxy_cycle = cycle(proxies_list) auth_cycle = cycle(proxy_auth_list) def make_request(url):     # Продовжте роботу зі зв'язкою «проксі-авторизація»     current_proxy = next(proxy_cycle)     current_auth = next(auth_cycle)     try:         response = requests.get(url, proxies=current_proxy, auth=current_auth, timeout=10         # Обробка відповіді сервера         print(f"Proxy: {current_proxy}, Status Code: {response.status_code}")     except Exception as e:         print(f"Error: {e}")         # За необхідності виправте помилки # Приклад використання для сайту https://site-to-scrape.com url_to_scrape = 'https://site-to-scrape.com' for   in range(5):  # Виконайте 5 запитів (число для прикладу) використовуючи проксі з різними адресами # Вкажіть власні проксі-адреси, порти та дані для аутентифікації

 

4. Очищення та попередня обробка даних

«Сирі» дані потребують перевірки та підготовки до подальшого аналізу. Частина значень може відсутніми або дублюватися, а інші — значно відрізнятися від основних (outliers). Очищення включає в себе безліч налаштувань, таких як:

1. Перетворення категоріальних змінних у числові;
2. Нормалізація метрик відносно медіанних значень;
3. Перетворення функцій у нові для їх уточнення, особливо в методах отримання онлайн-відомостей з застосуванням штучного інтелекту;
4. Збагачення даних через кращі резидентні та мобільні проксі додатковими елементами.

Бібліотека pandas в Python — інструмент, здатний видаляти дублікати в категоріях та стандартизувати формати. Приклад нижче демонструє роботу з календарними 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. Застосування машинного навчання

Моделі на основі ШІ з обробкою природної мови (Natural Language Processing) слугують допоміжним інструментом при постановці цілей дослідження та написання коду нарівні з індивідуальними проксі: такою є роль Copilot або ChatGPT у витягненні даних з інтернету. 

Моделі машинного навчання проходять два і більше циклів (ітерацій), щоб самостійно вибирати потрібну інформацію з неструктурованих масивів, таких як текст або зображення. У Python бібліотека spaCy відповідає за ШІ-логіку. Тренування багаторівневої нейронної мережі для автоматизованого збору онлайн-інформації в бізнес-масштабах — складне завдання. Початковий варіант відбору об'єктів з публічно доступних інтернет-ресурсів сайтів через spaCy виглядає так, якщо потрібно витягти імена та місця з новинної стрічки:

import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') text = "Етична екосистема Dexodata пропонує кращі резидентні та мобільні проксі в 100+ країнах, включаючи такі міста, як Нью-Йорк, Пекін, Париж, Буенос-Айрес." doc = nlp(text) for ent in doc.ents:     print(f'{ent.text}: {ent.label_}')

Подальший етап вимагає повторної обробки відомостей в рамках навчання ШІ-моделі.

 

Витягнення даних з сайтів та оренда проксі Dexodata

Збір актуальних та релевантних веб-даних пов'язаний з забезпеченням стабільного зв'язку з цільовими сайтами, а також з питаннями етики. Оренда проксі екосистеми Dexodata сприяє вирішенню цих складнощів. Платформа Dexodata діє в строгій відповідності з політиками KYC та AML. 

Наші кращі резидентні та мобільні проксі підвищують якість зібраних інтернет-відомостей у поєднанні з етичними методами скрейпінгу: розподілом навантаження на цільові сервери, дотриманням умов користувацьких угод сайтів, умов robots.txt та авторських прав. Зверніться до служби підтримки, щоб спробувати проксі безкоштовно або отримати пораду щодо автоматичного витягнення інформації з Мережі в корпоративних масштабах.