[{"data":1,"prerenderedAt":17},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":10,"meta_title":11,"meta_description":12,"meta_keywords":13,"content":14,"tags":15,"faqs":16},150,"blog","ua-izvlecenie-dannyx-s-veb-stranic-v-korporativnyx-masstabax-5-bazovyx-sagov-s-python-i-dexodata","Витягування даних з веб-сторінок в корпоративних масштабах. 5 базових кроків з Python та Dexodata","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/21-2-s-trusted-proxy-website-gathering-high-quality-web-data-at-scale-5-tweaks-to-apply-cover-4caec7dc-43fe-450e-801a-3bd3b995c628.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/21-2-b-trusted-proxy-website-gathering-high-quality-web-data-at-scale-5-tweaks-to-apply-cover-71633833-80fa-440e-9314-29f32310d546.webp","2025/11/21","Як витягнути дані з веб-сайту, використовуючи індивідуальні проксі та Python","Основні етапи скрейпінгу: вибір софту, ротація адрес проксі в оренду, машинне навчання з прикладами на Python. Роль оренди проксі Dexodata в етичному зборі даних.","лучшие резидентные и мобильные прокси, купить серверные прокси, индивидуальные прокси, аренда прокси","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Зміст:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">5 кроків до витягнення якісних даних з веб-сторінок\u003C/a>\u003Cbr>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Вибір інструментів скрейпінгу\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Сканування сайтів\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">Використання динамічних проксі\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">Очищення та попередня обробка даних\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor7\">Застосування машинного навчання\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor8\">Витягнення даних з сайтів та оренда проксі Dexodata\u003C/a>\n\u003Cp>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, \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/yak-pratsyuye-zbir-danikh-v-interneti\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">як працює веб-дата хардестинг\u003C/a>. Збір загальнодоступних онлайн-даних з орендою проксі став базовим інструментом в електронній комерції, перевірці реклами, електронній комерції, науці, журналістиці тощо.\u003C/p>\n\u003Cp>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. \u003Ca href=\"https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Сумарний обсяг інформації в інтернеті наближається до 200 трильйонів гігабайт\u003C/a>, 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:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Суворе дотримання вимог AML та KYC;\u003C/li>\n\u003Cli>Ротація зовнішніх IP-адрес через API та веб-інтерфейс;\u003C/li>\n\u003Cli>Сумісність з HTTP та SOCKS5;\u003C/li>\n\u003Cli>Гнучкі тарифні плани з налаштуванням геолокації та обсягів трафіку.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>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.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>5 кроків до витягнення якісних даних з веб-сторінок\u003C/h2>\n\u003Cp>Суть збору інтернет-даних зводиться до створення з нуля або адаптації готового алгоритму, який в автоматичному режимі:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Знаходить потрібну інформацію в Мережі;\u003C/li>\n\u003Cli>Скачує потрібні елементи та описи;\u003C/li>\n\u003Cli>Формує з них придатні для роботи набори даних у табличних форматах .json, .xml, .csv тощо для подальшого аналізу.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Індивідуальні проксі з геотаргетингом забезпечують відправку-отримання HTTP-запитів (GET або POST) до цільової сторінки, а роботизовані сценарії формують запити та прискорюють їх.\u003C/p>\n\u003Cp>Основні етапи отримання якісних веб-відомостей в корпоративних масштабах:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Вибір інструментів скрейпінгу;\u003C/li>\n\u003Cli>Сканування сайтів;\u003C/li>\n\u003Cli>Використання динамічних проксі;\u003C/li>\n\u003Cli>Очищення та попередня обробка даних;\u003C/li>\n\u003Cli>Застосування машинного навчання.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>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 \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/ipv4-ili-ipv6-hto-vybraty-dlya-zboru-danykh\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">вибирати проксі IPv4 чи IPv6\u003C/a>. \u003C/p>\n\u003Cp>Ці особливості належать до числа тих, які визначають якість збираної інформації.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Що таке якісні веб-дані\u003C/h3>\n\u003Cp>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:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Повнота — співвідношення кількості пропущених елементів до їх загальної кількості;\u003C/li>\n\u003Cli>Послідовність — однорідність інформаційних масивів, без неточностей та суперечностей;\u003C/li>\n\u003Cli>Відповідність  очікуваному формату, стандартам та структурі датасета;\u003C/li>\n\u003Cli>Точність — коректність отриманих веб-відомостей;\u003C/li>\n\u003Cli>Цілісність — відсоток недопустимих спотворень, здатних вплинути на структурований набір даних;\u003C/li>\n\u003Cli>Своєчасність — актуальність результату, порівняння з попередніми результатами (за необхідності та можливості).\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Наступні кроки наближають виконавця до максимально точного результату.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>1. Вибір інструментів скрейпінгу\u003C/h3>\n\u003Cp>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). \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/yak-vykorystovuvaty-java-dlya-skreypynhu-danykh-v-seti\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Використання Java для онлайн-збору інформації\u003C/a> пов'язане зі структурною складністю мови, але дозволяє запускати кілька процесів одночасно — і так далі.\u003C/p>\n\u003Cp>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.\u003C/p>\n\u003Cp>Фреймворк \u003Ccode>Scrapy \u003C/code>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:\u003C/p>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%; margin-left: 40px;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctr style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%; padding-left: 40px;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; margin-top: 32px; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>scrapy\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>class \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">CityPopulationSpider\u003C/span>(scrapy.Spider):\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    name = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'city_population'\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    start_urls = [\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'https://site-to-scrape.com/cities'\u003C/span>] \u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">def\u003C/span> \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">parse\u003C/span>(self, response):\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        \u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\"># Замініть 'city_selector' та 'population_selector' з потрібними HTML-селекторами, і сайт-to-scrape.com — на актуальну HTTP-адресу\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        city_elements = response.css(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'div.city_selector'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for \u003C/span>city_element \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in \u003C/span>city_elements:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            city_name = city_element.css(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'span.name::text'\u003C/span>).get()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            population = city_element.css(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'span.population::text'\u003C/span>).get()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">yield \u003C/span>{\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>               \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\"> 'city_name'\u003C/span>: city_name,\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>               \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\"> 'population'\u003C/span>: population,\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            }\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>Зібрані елементи Scrapy помістить у файл «citiesandpopulation.json», якщо ввести в консолі наступну команду:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"font-family: monospace; font-weight: 400; background-color: #b4d7ff;\">scrapy crawl city_population -o citiesandpopulation.json\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>2. Сканування сайтів\u003C/h3>\n\u003Cp>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 \u003Cem>site-to-scrape.com\u003C/em>:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>scrapy startproject job_crawler\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">cd \u003C/span>job_crawler\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>scrapy genspider example site-to-scrape.com\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>3. Використання динамічних проксі\u003C/h3>\n\u003Cp>Збір веб-інформації в корпоративному масштабі супроводжується покупкою індивідуальних проксі в достатній кількості. Кількість IP можна скоротити, якщо \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/staticeskie-i-dinamiceskie-proksi-cto-lucse-dlya-sbora-dannyx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">використовувати динамічну зміну зовнішніх адрес замість статичних\u003C/a> 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 (\u003Ccode>scrapy-proxies\u003C/code> або \u003Ccode>requests\u003C/code>) авторизуються за логіном-паролем для зв'язки IP-port, змінюють адресу та повторюють цикл. Так процес виглядає для бібліотеки \u003Ccode>HTTPProxyAuth \u003C/code>під requests:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctr style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%; padding-left: 40px;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>requests\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">from \u003C/span>requests.auth \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>HTTPProxyAuth\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">from\u003C/span>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\"> \u003C/span>itertools \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>cycle\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"font-weight: bold; font-family: Gilroy, sans-serif;\">proxies_list = [\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    {\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>: \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http://username1:password1@proxy1:port1'\u003C/span>, '\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">https'\u003C/span>:\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\"> 'http://username1:password1@proxy1:port1'\u003C/span>},\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    {\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>: \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http://username2:password2@proxy2:port2'\u003C/span>, \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'https'\u003C/span>: \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http://username2:password2@proxy2:port2'\u003C/span>},\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    \u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\"># Додайте проксі, якщо потрібно\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>]\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode># Встановіть правило для авторизації\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>proxy_auth_list = [HTTPProxyAuth(proxy[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'@'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">0\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'://'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">1\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">':'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">0\u003C/span>],\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>                              proxy[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'@'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">0\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'://'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">1\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">':'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">1\u003C/span>])\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>                   \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for \u003C/span>proxy \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in\u003C/span> proxies_list]\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode># Далі наведено приклад циклу для динамічних проксі\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>proxy_cycle = cycle(proxies_list)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>auth_cycle = cycle(proxy_auth_list)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>def make_request(url):\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode>    # Продовжте роботу зі зв'язкою «проксі-авторизація»\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    current_proxy = next(proxy_cycle)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    current_auth = next(auth_cycle)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    try:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        response = requests.get(url, proxies=current_proxy, auth=current_auth, timeout=10\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode>        # Обробка відповіді сервера\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        print(f\"Proxy: {current_proxy}, Status Code: {response.status_code}\")\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    except Exception as e:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        print(f\"Error: {e}\")\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode>        # За необхідності виправте помилки\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode># Приклад використання для сайту https://site-to-scrape.com\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>url_to_scrape = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'https://site-to-scrape.com'\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for   in \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">range\u003C/span>\u003C/span>(\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">5\u003C/span>):  \u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\"># Виконайте 5 запитів (число для прикладу) використовуючи проксі з різними адресами\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400; background-color: #b4d7ff;\"># Вкажіть власні проксі-адреси, порти та дані для аутентифікації\u003C/span>\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>4. Очищення та попередня обробка даних\u003C/h3>\n\u003Cp>«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:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Перетворення категоріальних змінних у числові;\u003C/li>\n\u003Cli>Нормалізація метрик відносно медіанних значень;\u003C/li>\n\u003Cli>Перетворення функцій у нові для їх уточнення, особливо в методах отримання онлайн-відомостей з застосуванням штучного інтелекту;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/yak-pratsyuye-obohashchennya-danykh-z-orendoyu-proksi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Збагачення даних через кращі резидентні та мобільні проксі\u003C/a> додатковими елементами.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Бібліотека \u003Ccode>pandas \u003C/code>в Python — інструмент, здатний видаляти дублікати в категоріях та стандартизувати формати. Приклад нижче демонструє роботу з календарними датами:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctr style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%; padding-left: 40px;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>pandas \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">as \u003C/span>pd\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>df = pd.read_csv(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'raw_data.csv'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>df = df.drop_duplicates()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>df[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'date'\u003C/span>] = pd.to_datetime(df[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'date'\u003C/span>], \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">format\u003C/span>=\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'%Y-%m-%d'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>5. Застосування машинного навчання\u003C/h3>\n\u003Cp>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. \u003C/p>\n\u003Cp>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 \u003Ccode>spaCy \u003C/code>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 \u003Cspan style=\"font-family: monospace; background-color: #b4d7ff;\">spaCy \u003C/span>виглядає так, якщо потрібно витягти імена та місця з новинної стрічки:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>spacy\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>nlp = spacy.load(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'en_core_web_sm'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>text = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">\"Етична екосистема Dexodata пропонує кращі резидентні та мобільні проксі в 100+ країнах, включаючи такі міста, як Нью-Йорк, Пекін, Париж, Буенос-Айрес.\"\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>doc = nlp(text)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for\u003C/span> ent \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in \u003C/span>doc.ents:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">    \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">print\u003C/span>(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">f'{ent.text}: {ent.label_}'\u003C/span>)\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>Подальший етап вимагає повторної обробки відомостей в рамках навчання ШІ-моделі.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor8\">\u003C/a>Витягнення даних з сайтів та оренда проксі Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp>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 \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/yak-dexodata-zastosovuye-pryntsypy-aml-i-kyc\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dexodata діє в строгій відповідності з політиками KYC та AML\u003C/a>. \u003C/p>\n\u003Cp>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.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936340504]