Прискорюємо збір даних з інтернету на прикладі бібліотек Python
Зміст:
Витягування загальнодоступної інформації з інтернету в корпоративних масштабах за допомогою програм на мові Python — одне з найбільш перспективних рішень збору веб-даних, поряд із застосуванням індивідуальних проксі з геотаргетингом. Етична екосистема Dexodata для підвищення рівня онлайн-аналітики забезпечує стовідсоткову сумісність з рішеннями на базі Python та інших мовами методами API. А популярність Python пояснюється гнучкістю налаштування, масштабованістю та сотнями бібліотек для роботи з веб-даними. Тому Python залишається мовою програмування номер один за кількістю проектів з відкритим вихідним кодом на GitHub. Сьогодні ми надамо приклади фреймворків та бібліотек, що прискорюють збір інформації в інтернеті.
Веб-скрейпінг: як прискорити отримання даних
Прискорити процес веб-даних харвестингу додатків та сайтів можна двома способами. Перший базується на зменшенні обсягу завантажуваних даних, а другий концентрується на підвищенні швидкості отримання інформації. Оренда проксі з геотаргетингом та ротацією зовнішніх адрес є окремим методом, що зазначено в таблиці:
| Методи | Практичні рішення |
| Економія трафіку |
Використання headless-браузерів |
| Оптимізація селекторів XPath та CSS | |
| Кешування | |
| Прискорення прийому та передачі даних | Придбання найкращих резидентних та мобільних проксі |
| Відправка асинхронних запитів |
Знання перерахованих методів дозволяє варіювати їх в залежності від задачі, шуканих елементів та структури цільової веб-сторінки.
1. Прискорення збору веб-даних економією трафіку
Безперешкодний доступ до змісту веб-сторінок, розподіл навантаження на сервери та отримання географічно коректних та актуальних відомостей залежить від проміжної інфраструктури, на якій працює обраний парсер. Тому розробники прагнуть купити індивідуальні проксі за ціною від $3.65 за 1 Гб. При використанні пакетів трафіку його загальний обсяг має значення. Економії трафіку сприяють:
- Використання headless-браузерів. Програми автоматично шукають та завантажують задані елементи HTML без необхідності завантажувати елементи графіки або візуального оформлення сайтів. Прикладами таких браузерів є Selenium на основі Python, ZombieJS, що працює на Node.js, та HtmlUnit, створений на основі JavaScript. Відмова від обов'язкового point-and-click інтерфейсу економить час обробки запитів та знижує обсяги трафіку. Звідси економія на оренді проксі: чим масштабніший проект, тим вона значніша. Headless-браузери діють у зв'язці з фреймворками автоматизації браузерів;
- Оптимізація селекторів XPath та CSS означає вибір елементів, значущих для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень. Інші параметри або класи селектори відсіюють. Це зменшує обсяг відомостей, які роботизованим алгоритмам потрібно проаналізувати, що підвищує швидкість роботи. У випадку роботи з XPath-селекторами через бібліотеку
requestsнеефективний опис задачі виглядає так:
data = tree.xpath('//div[@class="content"]/p/text()'))
Оптимізоване опис відбору класу має вигляд:
data = tree.xpath('//div[@class="content"]//p/text()'))
- Кешування інформації з сервера дозволяє уникнути повторної загрузки сторінок, які не змінилися з моменту попереднього сеансу скрейпінгу. Розробники зменшують кількість запитів та знижують навантаження на цільовий сервер відповідно до принципів AML/KYC, типових для етичних веб-процедур та найкращих резидентних або мобільних проксі.
Кешування застосовується через бібліотеку Request_cache в Python, шляхом формування пар класів та сутностей з їх властивостями у вигляді словників (dictionaries), а також уточнення GET-запитів.
Специфікація класів та їх описів прискорює роботу з публічними даними. Посилити позитивний ефект допомагає швидка передача відібраних елементів користувачу.
2. Прискорення запитів-відповідей при веб-даних харвестингу
Підвищення швидкості збору веб-даних за рахунок зниження пінгу досягається коригуванням внутрішніх та зовнішніх компонентів скрейпінгового рішення. У останньому випадку рекомендується:
- Придбання найкращих резидентних та мобільних проксі у етичної екосистеми, достатньо надійної, щоб забезпечити аптайм у 99,9%;
- Ротація зовнішніх IP-адрес при встановленні нового з'єднання або через певні проміжки часу. Нові адреси знаходяться в межах заданої геолокації або ASN провайдера.
Наприклад, фреймворк Scrapy аутентифікує проксі-сервери через бібліотеку requests, а оновлює зовнішні IP через пакет scrapy-rotating-proxy.
Поради експертів з етичного та ефективного збору інтернет-даних включають застосування асинхронних бібліотек, таких як asyncio з aiohttp, якщо говорити про Python. Названі інструменти одночасно відправляють та обробляють десятки і сотні HTTP-запитів. Це позбавляє від необхідності чекати завершення циклу введення-виведення інформації, тобто працювати в багатопоточному режимі.
Ефективний скрейпінг та оренда проксі Dexodata
Скорочення обсягів трафіку та прискорення його передачі — лише частина способів підвищити швидкість збору інсайтів з Мережі для подальшого аналізу в бізнес-цілях. Існують такі практики, як використання кожного ядра процесора для окремого, паралельного, процесу веб-даних харвестингу, заміни GET-запитів на HTTP HEAD та збір онлайн-відомостей через API замість HTTP.
Згадані процедури об'єднує необхідність підключення до цільових серверів через сервіс індивідуальних проксі. Dexodata, як етична платформа-асистент у мережевій аналітиці, прискорює скрейпінг завдяки геотаргетингу на рівні міста та ASN провайдера, ротації IP-адрес, підтримці API та строгому дотриманню політик KYC та AML. На вибір доступна оренда проксі з списку 100+ країн з підтримкою протоколів HTTPS та SOCKS5.
