Як працює скрін скрейпінг (Screen scraping) з найкращими сайтами проксі

Зміст:

1. Що таке скрін скрейпінг з орендою проксі
2. Чим відрізняється скрін скрейпінг від веб скрейпінгу
3. Де застосовується скрін скрейпінг
4. Які технології використовуються в скрін скрейпінгу
5. Недоліки скрін скрейпінгу
6. Висновок

Збір публічних даних в Мережі за допомогою автоматизованих програм і проксі-серверів з хорошою швидкістю став звичною діловою практикою. Обсяг ринку веб-аналітики перевищив $3 млрд. Створювачі автоматизованих збирачів інформації знайшли відповідь на питання: «де купити проксі зі зміною IP» і перейшли до оптимізації процесу.

Отримання веб-даних базується на застосуванні штучного інтелекту та рішень на основі індивідуальних проксі з геотаргетингом в 12 основних сферах бізнесу. Спробувати проксі безкоштовно в 2023 році пропонує Dexodata, інфраструктура для розвитку веб-аналітики.

Один з методів збору даних називається «скрін скрейпінг» (screen scraping). Сьогодні ми поговоримо про цю техніку, її характеристики та про те, які проксі краще для неї.

Що таке скрін скрейпінг з орендою проксі

Screen scraping — це процедура отримання візуальних даних з елементів користувацького інтерфейсу або контенту, що відображається на екрані. Інформація, зібрана таким чином, включає:

• текст, в т.ч файли форматів .doc і .pdf,
• скріншоти,
• запис користувацької сесії,
• елементи інтерфейсу (кнопки, вікна тощо),
• медіа контент (зображення, відео, .gif, графічна реклама тощо)

Пошук і завантаження інформації автоматизовані, тому для швидкого безперешкодного доступу до збору даних слід купити проксі зі зміною IP. Серверні проксі швидші, але підлягають обмеженню доступу до сайту. Мобільні та резидентні IP адреси належать реальним учасникам провайдерських мереж, і тому надійніше захищені від блокувань.

Порядок дій при скрін скрейпінгу аналогічний класичному способу масового збору веб-даних з HTML або API:

1. Пошук URL, а також необхідних текстових і графічних елементів;
2. Написання коду для автоматизованих фреймворків і бібліотек на Python, Java, Ruby, JS;
3. Виконання пошуку і збору даних роботизованим алгоритмом;
4. Обробка і виведення результатів у форматах CSV, JSON, XLS тощо.

Процедура може виконуватися для неструктурованих даних, особливо з використанням рішень на основі машинного навчання — ChatGPT та інших моделей на основі LLM. Вони генерують код для ПЗ за заданими параметрами, прискорюючи роботу.

 

Чим відрізняється скрін скрейпінг від веб скрейпінгу?

 

Дві методики роботи з онлайн-інформацією мають багато спільного. Вони:

1. Автоматизовані і сумісні з ІІ-алгоритмами;
2. Працюють зі структурованими і неструктурованими масивами;
3. Застосовні до різних типів сторінок і контенту;
4. Функціонують з ПЗ на різних комп'ютерних мовах, платформах і в бібліотеках;
5. Вимагають покупки проксі зі зміною IP для безперервного збору і аналізу мережевих відомостей і ПЗ, що приховує цифровий відбиток користувача;
6. Використовуються в схожих цілях, про які ми поговоримо нижче.

Є і суттєві відмінності. Збір відомостей з екрану не підходить для:

• Збору контенту з додатків/сайтів або HTML, на відміну від традиційних методів роботи з API і HTML;
• Отримання інформації з браузерів або обробки непублічного контенту без виведення його на монітор.

В іншому два методи схожі і сумісні з технологією оптичного розпізнавання символів (OCR).

Завантажувати веб-елементи через віртуальний робочий стіл — це етично. Принаймні, до тих пір, поки метод використовується для збору загальнодоступного контенту через проксі-сервери з хорошою швидкістю від платформи, що працює за принципами AML і KYC, такої як Dexodata.

 

Де застосовується скрін скрейпінг

 

Витяг графічних даних також називають «емуляцією термінала» (terminal emulation). Це рання назва процесу. Воно з'явилося, коли сканування монітора застосовували для переміщення інформації з застарілих ПЗ або інтерфейсів: наприклад, з IBM-мейнфреймів. Справа в тому, що програмні рішення в ряді випадків не можна оновити. Залишається передавати інформацію на сучасні, API-сумісні пристрої за допомогою скрін скрейпінгу. Тепер це частина мережевої аналітики, коли пристрої на різних платформах обмінюються між собою даними.

^{Метод скрін скрейпінгу слугує отриманню веб-даних у вигляді графіки, тексту та медіа-контенту}

Інші сфери, де застосовують збір даних з екрану, включають:

• Банківська справа та фінансові транзакції;
• Збереження важливої інформації;
• Відстеження цін в електронній комерції;
• Перевірка реклами;
• Захист бренду.

Які проксі краще підходять для робіт зі списку вище, залежить від конкретних завдань. Екосистема Dexodata сумісна з будь-якими програмами і дозволяє спробувати проксі безкоштовно в 2023 році для перевірки налаштувань вибраного ПЗ.

 

Які технології використовуються в скрін скрейпінгу

 

Для збору неструктурованих даних потрібні напрацювання в області комп'ютерного зору (Computer Vision, CV) та OCR, щоб:

1. Перетворити мультимедіа з текстовим вмістом у читабельний формат;
2. Працювати з Citrix-додатками. 

Рішення на основі ІІ збільшують потенціал і діапазон зібраних даних.

RPA-моделі (Robotic Process Automation) на основі машинного навчання автоматизують повторювані дії користувача в інтернеті, а заодно роблять їх аутентичними, імітуючи дії типового користувача: кліки, паузи, скролінг сторінок тощо.

Автоматизовані алгоритми RPA вибирають ключові слова або банери, клікають по ним або запускають .exe-файли. А також відкривають вкладені документи, включаючи .pdf і .xls.

Технологія FullText використовується під час витягування даних з екрану для доступу до прихованих елементів інтерфейсу і подальшого витягування тексту. Якщо купити проксі зі зміною IP і точною геолокацією по місту, країні та провайдеру, швидкість збору та достовірність інформації зростуть.

 

Недоліки скрін скрейпінгу

 

Автоматизовані збирачі даних сканують елементи користувацького інтерфейсу і вміст монітора. Потім розпізнають їх і витягують у зовнішні бази даних. При цьому навіть незначні зміни в структурі елементів екрану призводять до помилок. Алгоритми вимагають додаткових коригувань для кожної веб-сторінки або розділу мобільного додатку.

Проблему вирішують за допомогою інструментів на основі ІІ. Вони доступні навіть тим, хто не має навичок програмування. ІІ-алгоритми проходять машинне навчання на тисячах прикладів статичного і динамічного контенту. Так вони вчаться самостійно каталогізувати інформацію і самообучатися в ході роботи.

Інше обмеження — складність розподілу прав доступу. Якщо роботизованій програмі надати доступ до віртуального робочого столу, вона зможе збирати всю видиму інформацію — в тому числі особисті та платіжні відомості. Традиційному алгоритму не можна відкрити для роботи лише частину екрану.

Тому банківські додатки серед іншого:

• застосовують алгоритми на основі машинного навчання
• відмовляються від скрін скрейпінгу на користь традиційного масового збору онлайн-даних через API або HTML.

Дата-аналітика екранної інформації легальна, і це має як позитивні, так і негативні сторони. Компанії вільні застосовувати цей метод для роботи в рамках етики AML і KYC, але це відкриває збір інтернет-інформації третім особам, що небезпечно. Спробуйте проксі безкоштовно, щоб з'ясувати, які проксі краще для ваших завдань, і захистити з'єднання від витоку даних.

 

 Скрин скрейпінг і сайти проксі-серверів

 

Скрин скрейпінг — перевірений інструмент для розвитку бізнесу нарівні зі збором веб-даних за допомогою внутрішньої структури сайтів і додатків. Він зарекомендував себе як спосіб отримання, аналізу і переносу інформації з застарілих фреймворків і складних графічних інтерфейсів. У 2023 році проксі-сервери з хорошою швидкістю забезпечують безпеку веб-аналітики. Устойлива до навантажень екосистема Dexodata дозволяє розкрити весь потенціал методу автоматизованого збору онлайн-відомостей з екрану.