Як збирати великі дані в інтернеті без перешкод
Зміст:
- Що таке збір великих даних через веб-скрейпінг
- Перешкоди при масштабуванні веб-скрейпінгу
- Як написати скрейпер для великих даних, сумісний з проксі
Обсяги даних в інтернеті зростають експоненційно. Загальне кількість веб-даних у 2020 році досягло 64 зеттабайт. Невдовзі, близько 2025 року, буде досягнута планка в 181 зеттабайт. Бізнесам цю інформацію потрібно збирати та аналізувати. Dexodata як проксі сайт з пулом геотаргетованих IP знає, як оптимізувати таку роботу, обходячи супутні обмеження.
На перший погляд масштабування при веб-скрейпінгу не пов'язане з непереборними бар'єрами. Люди регулярно використовують бібліотеки з відкритим кодом, фреймворки для дата-харвестингу, готове до використання ПЗ та проксі сайти, щоб спростити збір даних (лідером визнані інструменти на основі Python). Але в міру того, як потрібно все більше датасетів, виникають нові труднощі.
Що таке збір великих даних через веб-скрейпінг
Веб-скрейпінг передбачає автоматичне витягування великих даних з сайтів за допомогою динамічних проксі. Допустимі два сценарії:
- Ініціювання множинних синхронних запитів до однієї сторінки для отримання якомога більшої кількості даних протягом обмеженого часу;
- Відправка паралельних запитів до кількох джерел одночасно.
В обох випадках масштабування базується на технологічному накопиченні обширних наборів даних за рахунок скрейперів.
Перешкоди при масштабуванні веб-скрейпінгу
Якщо йдеться про дата-харвестинг великих даних, більшість команд стикається з наступними перешкодами:
- Обмеження по IP. Хоча збір загальнодоступних даних не порушує меж бізнес-етики, сайти не люблять програми-скрейпери. Щоразу, коли вони виявляють підозрілу IP-адресу, яка була раніше помічена з ботом, або бачать занадто багато запитів з одного і того ж місця, вони накладають обмеження на IP. Використовуйте проксі з ротацією, щоб їх обійти;
- Фактор капчі. Це також заважає збору даних у великих масштабах. При цьому існують сервіси, наприклад, Anti-Captcha або 2Captcha, за допомогою яких головоломки цього плану можна подолати (за додаткову плату). Інтегруйте механізми анти-CAPTCHA в скрипти для скрейпінгу, не забуваючи при цьому про проксі;
- Зміни в структурі сайту. Вони є ще одним заслоном при масштабуванні веб-скрейпінгу. Дата-харвестинг тісно пов'язаний зі структурою користувацьких інтерфейсів. Якщо в цільових сайтах для збору великих даних відбуваються перестановки, скрейпери можуть зламатися або зібрати неточну та нерелевантну інформацію. Це часте явище, через яке оновлення програми-помічника більш трудомістке, ніж її написання. Щоб впоратися з такою ситуацією, активуйте тестові скрейпінг-сценарії, оцінюючи стан сайтів. Це можна робити вручну, а краще покластися на проксі з ротацією та запускати перевірки автоматично за розкладом;
- Збої серверів і ліміти швидкості. Сайти можуть зазнавати перевантажень у години пік, коли обсяг запитів досягає межі технічно допустимого. А якщо додати до користувацького трафіку ще й веб-скрейпінг, то сервери впадуть. Це контрпродуктивно, неетично і небажано для всіх. Тому плануйте збір великих даних за часом так, щоб уникати перевантажень. Крім того, веб-платформи здатні вводити рейт-ліміти, щоб контролювати кількість запитів за певний період часу. Отже, інтенсивність веб-скрейпінгу краще обмежувати, щоб обійти цей момент;
- Динамічний контент. Веб-скрейпінг великих даних ускладнюється при роботі з сайтами, які використовують, наприклад, JS для динамічного відображення контенту. Адже бібліотеки та фреймворки часто витягують інформацію лише з HTML. Екосистема проксі Dexodata рекомендує Selenium для динамічного контенту.
Як написати скрейпер для великих даних, сумісний з проксі
Хоча використання готових рішень здається економічним кроком, спеціально написане під конкретну задачу ПЗ є переважним. Екосистема проксі для збору великих даних Dexodata пропонує розробникам спиратися на цей чек-лист при написанні коду:
| Круг сайтів | Налаштуйте скрейпери під чітко названі джерела |
| Запити на встановлення з'єднання | Опишіть методи відправки HTTP-запитів. Вони різняться в залежності від підходів до веб-скрейпінгу |
| Тонкощі парсингу | Задайте, де знаходяться необхідні компоненти |
| Витягування датасетів | Передбачте, що піде в датасети: окремі елементи чи цілі пакети |
| Очищення датасетів | Встановіть стандарти форматування, щоб зробити датасети структурованими та цілісними |
| Збереження датасетів | Визначте, як будуть зберігатися датасети |
Зі свого боку, Dexodata допоможе за рахунок етичних IP-адрес, включених у наш пул на базі обізнаного згоди. Ми застосовуємо строгу політику KYC/AML, щоб забезпечити прозорий дата-харвестинг з більш ніж 100 країн.
Вибудовуйте комбінації під індивідуальні проекти зі збору даних залежно від ніші. Платформи eCommerce, соціальні мережі, новинні та цінові агрегатори тощо — все буде в межах легкої досяжності, незалежно від місцезнаходження. Новим користувачам пропонується безкоштовний пробний період для тесту проксі.
