Веб-скрапинг vs веб-краулинг: преимущества и недостатки

Комментарии: 0

Когда для сбора нужной информации стоит задача разложить сложную структуру сайта на составные элементы - на помощь приходит парсинг. Для качественного парсинга необходимо понять, что такое веб краулинг и что такое веб скрапинг.

Для начала дадим определения этим терминам и разберемся, как работает веб краулинг и веб скрапинг:

Веб-краулинг - это автоматический процесс обхода веб страниц, выполняемый ботом (или как его называют иначе, пауком). При веб-краулинге происходит сбор ссылок веб-сайта и на основе этого составляется сеть данных, которая сохраняется для дальнейшего использования и анализа.

Веб-скрапинг - это процесс сбора какой-либо конкретной информации с веб страницы.

Разница между веб-скрапингом и веб-краулингом

Скрапинг и краулинг имеют свои особенности, но цели у них почти идентичные. Давайте для начала рассмотрим основные задачи, для которых служат эти инструменты:

  • Онлайн мониторинг различных изменений на сайтах. Выполнение этой задачи необходимо для отслеживания изменения цен, появления новых акций и новостей. Такой анализ данных будет полезен в постоянно меняющихся условиях конкурентной среды.
  • Поиск и сбор информации из интернета для создания баз данных. Веб анализ проводится для формирования собственных баз данных, которые могут использоваться для улучшения эффективности вашего проекта.
  • Проведение анализа рынка по сбору конкурентной информации. Сбор информации проводится для получения данных о конкурентах, которые могут использоваться для выработки более успешной стратегии в развитии вашего бизнеса.
  • Улучшение seo сайта. Производится сканирование сайта для выявления качества обратных ссылок и других данных. После такой проверки можно улучшить индексацию собственного сайта и повысить его место в поисковой выдаче.

Несмотря на то что оба процесса применяются для похожих целей, каждый из них имеет ряд собственных особенностей. Далее будут приведены основные отличия.

Область применения. Веб-краулинг подразумевает систематический просмотр веб-страниц, переходя по ссылкам с одной страницы на другую. Он охватывает большой объем страниц и направлен на индексацию контента для поисковых систем.

Веб-скрапинг, в свою очередь, более целенаправлен. Он предполагает извлечение определенных данных с конкретных веб-страниц в соответствии с требованиями пользователя.

Частота активности. Краулеры работают непрерывно, чтобы обеспечить актуальность индексов поисковых систем. Они регулярно посещают веб-сайты, чтобы обнаружить новый контент и обновить существующую информацию. Скрапинг может быть одноразовым действием или выполняться периодически, в зависимости от конкретных целей.

Взаимодействие с информацией. Краулеры загружают и индексируют содержимое веб-страниц, но не всегда взаимодействуют с ним. Они занимаются обнаружением и категоризацией данных. Скрапинг предполагает извлечение какой-либо конкретной информации. Он часто требует более глубокого взаимодействия со структурой страницы, например, определения и извлечения данных из определенных элементов HTML.

Преимущества и недостатки веб-скрапинга

Веб-скрапинг является удобным инструментом для выборки данных. Этот вид парсинга имеет ряд преимуществ и недостатков. Вот основные из них:

Преимущества:

  • Быстрое извлечение данных. Веб-скрапинг позволяет быстро и эффективно извлекать большие объемы данных с веб-сайтов, экономя время и силы по сравнению с ручным сбором информации.
  • Автоматизация. Благодаря автоматическому веб-скрапингу при сборе данных снижается вероятность человеческих ошибок, что позволяет качественно следить за обновлениями и изменениями на веб-сайтах.
  • Конкурентное превосходство. Компании могут использовать веб-скрапинг для сбора информации о конкурентах, тенденциях рынка и ценах, получая преимущество в своей отрасли.
  • Исследования. Веб-скрапинг полезен для академических и маркетинговых исследований, а также для любых других областей, где требуется анализ большого количества информации.

Недостатки:

  • Перегрузка сервера. Веб-скрапинг может создавать нагрузку на сервер веб-сайта, с которого производится скрепинг, что способно вызвать проблемы с производительностью или даже сбой в работе сервера.
  • Сложность скрапинга при быстром обновлении информации. Веб-сайты, которые в значительной степени зависят от JavaScript и динамично обновляющегося контента, могут быть сложными для скрапинга, поскольку контент может генерироваться слишком быстро для обработки.
  • Блокировка IP-адресов. Веб-сайты принимают меры по обнаружению и блокированию веб-скреперов, что приводит к блокировке IP-адресов или к проблемам с капчей. Это нарушает процесс скрапинга и требует использования прокси-серверов или других методов.
  • Зависимость от структуры веб-сайта. Любое изменение в структуре веб-сайта может нарушить существующие скрипты веб-скрепинга, что потребует их частого обновления и обслуживания.

Плюсы и минусы использования веб-краулинга

При краулинге веб страниц также имеется ряд своих особенностей. Основные плюсы и минусы этого метода представлены далее.

Плюсы веб-краулинга:

  • Эффективный сбор данных. Веб-краулинг позволяет автоматически и эффективно собирать огромные объемы данных с различных веб-сайтов, облегчая поиск крупномасштабной информации за относительно короткое время.
  • Мониторинг обновлений. Веб-краулеры могут быть запрограммированы на регулярное посещение веб-сайтов, что позволяет отслеживать изменения и добавления контента в режиме реального времени. Это особенно полезно при работе с быстро обновляющимися источниками информации.
  • Анализ ссылок. Краулеры способны анализировать структуру ссылок на веб-сайтах, что позволяет понять взаимосвязь между различными страницами.
  • Дополнительные инструменты для веб-краулинга. Существует множество приложений для веб краулинга. К таким можно отнести Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch, Stormcrawler. С данными приложениями процесс краулинга становится максимально простым и удобным.

Минусы веб-краулинга:

  • Юридическая проблема. Веб-краулинг может вызывать юридические и этические проблемы, особенно если он осуществляется без прямого разрешения владельцев веб-сайтов. Некоторые веб-сайты прямо запрещают или ограничивают использование веб-краулеров.
  • Ресурсоемкость. Краулинг крупных веб-сайтов часто является ресурсоемким, требующим значительной вычислительной мощности. Это может привести к увеличению нагрузки на сервер как краулера, так и целевого веб-сайта.
  • Проблемы с работой на Ajax-интегрированных веб-страницах. Веб-сайты с контентом, созданным с помощью AJAX, создают проблемы для краулеров, поскольку они не справляются с индексированием этих данных.

  • Проблема “глубокой паутины”. Несмотря на все преимущества “веб-паука”, в просторах интернета существуют участки, которые остаются недоступными для него. Фактически лишь 60 процентов веб-страниц доступны для веб-краулинга.

Пошаговая конфигурация парсера на Python

Парсинг сайтов через Python является одним из самых эффективных решений для сбора требуемой информации. Для вашего удобства в статье будет представлен пошаговый туториал по веб скрапингу через Python.

Для написания собственного парсера на Python необходимо выполнить следующие шаги:

  1. Определение условной задачи. Представим ситуацию, что у нас есть интернет-магазин, в котором определенное количество товаров представлено на 10 страницах. Нашей задачей будет собрать с каждого товара информацию о его названии, характеристиках и стоимости.

  2. Установка библиотек: устанавливаем библиотеки следующими командами - pip install requests и pip install beautifulsoup4.

  3. Переходим к написанию кода. Объявим первую функцию, которая будет принимать на вход номер последней страницы, собирать url адреса на карточки товаров и возвращать их:

  4. crawl_products(pages_count):

    urls = [ ]

    return urls

  5. Пропишем вторую функцию, которая будет принимать на вход адреса карточек товаров, заходить в каждую из них, парсить интересующие нас данные и добавлять их в общий массив:
  6. parse_products(urls):

    data = [ ]

    return data

  7. В нашей задаче требуется спарсить 10 страниц. Объявим глобальную переменную PAGES_COUNT = 10 и основной код у нас будет выглядеть следующим образом:
  8. def main():

    urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

    data = parse_products(urls)

  9. Смотрим как у нас формируется url адрес конкретной страницы и прописываем следующий шаблон:
  10. fmt = ‘https://url сайта/?page={page}’

    for page_n in range(1, 1 + pages_count):

    page_url = fmt.format(page=page_n)

  11. Импортируем библиотеку командой import requests. Далее осуществляем get запрос и результат сохраняем в response:
  12. response = requests.get(page_url)

  13. Импортируем еще одну библиотеку командой import BeautifulSoup. В отдельный метод выносим функционал, который пригодится нам для дальнейшего парсинга. В конечном итоге должен получиться следующий код:
  14. def get_soup(url, **kwargs):

    response = requests.get(url, **kwargs)

    if response.status_code = 200;

    soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

    else:

    soup = None

    return soup

    —---------

    print(‘page: {}’.format(page_n))

    page_url = fmt.format(page=page_n)

    soup = get_soup(page_url)

    if soup is None:

    break

    for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

    href = tag.attrs[‘href’]

    url = ‘https://url сайта.format(href)

    urls.append(url)

    return urls

  15. Пропишем код, чтобы url адреса выводились по одному в каждой строке:
  16. print(‘\n’.join(urls))

  17. Реализуем parse_products. Пропишем код для парсинга цены, характеристик и названия каждого товара:
  18. def parse_products(urls):

    data = [ ]

    for url in urls:

    soup = get_soup(url)

    if soup is Non:

    break

    name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

    amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

    techs = {}

    for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

    cols = row.select(‘td’)

    cols = [c.text.strip() for c in cols]

    techs[cols[0]] = cols[1]

  19. Создадим объект item, куда будут сохраняться данные парсинга конкретного товара. Далее добавим в общий массив наш item.
  20. item = {

    ‘name’: name,

    ‘amount’: amount,

    ‘techs’: techs,

    )

    data.append(item)

  21. Также выведем адрес товара, который сейчас будет обрабатываться для того, чтобы видеть процесс парсинга: print(‘\product: {}’.format(url))
  22. Импортируем библиотеку для сохранения файла командой import json. Объявим глобальную переменную OUT_FILENAME = ‘out.json’ и пропишем код для сохранения результатов парсинга:
  23. with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

  24. Прописываем переменную PAGES_COUNT = 2, тем самым запуская парсинг для двух страниц. Открываем файл с результатом парсинга. Все исправно работает, парсер готов для дальнейшего использования:

    1ru.png

Библиотеки для веб-скрапинга через Python

Веб скрапинг на Python невозможно представить без использования вспомогательных библиотек. Независимо от того, опытный вы разработчик или новичок, освоение библиотек для парсинга на Python станет хорошим навыком для веб скрапинга. К этим библиотекам относится следующие трио: request, selenium, beautiful soup. Давайте рассмотрим более подробную информацию по каждой библиотеке.

Request

В основе многих проектов по веб-скрепингу лежит библиотека requests. Это надежная HTTP-библиотека для выполнения виртуальных запросов. Благодаря своей простоте и удобству в использовании она отлично подходит для извлечения HTML-контента с веб-страниц. С помощью всего нескольких строк кода вы можете отправлять GET- или POST-запросы и обрабатывать поступающие данные.

Selenium

Веб скрапинг через библиотеку Selenium на Python является одним из ключевых инструментов, предлагая универсальный фреймворк для автоматического взаимодействия с браузером. Обеспечивая кросс-браузерную совместимость, selenium отлично справляется с такими задачами, как автоматизированное тестирование и исследование веб страниц. Selenium используется для обеспечения функциональности веб-приложений, извлечения данных с веб-сайтов или автоматизации рутинных задач.

Beautiful Soup

Веб-скрапинг с помощью библиотеки beautiful soup предполагает использование Python для извлечения и разбора данных из документов HTML или XML. Используя функции beautiful soup, такие как поиск тегов, навигация по структуре документа и фильтрация содержимого на основе общих признаков, вы можете эффективно извлекать информацию с веб-страниц. Кроме того, beautiful soup может работать в связке с другими библиотеками Python, например, с requests, что делает ее более гибкой в использовании.

Топ скрейпинг инструментов для сорсера

Для парсинга в профессиональных целях, например, для сорсинга, потребуются дополнительные сервисы для веб скрапинга. Представленные далее инструменты относятся к разряду топовых и в полной мере помогут упростить и оптимизировать сбор информации, что позволит производить более быстрый поиск кандидатов или совершение любых других задач по анализу данных.

AutoPagerize

AutoPagerize - это расширение для браузера, призванное значительно расширить возможности скрапинга, автоматизировав зачастую трудоемкий процесс навигации по контенту веб-сайтов. Особенностью AutoPagerize является его способность интеллектуально определять и обрабатывать различные шаблоны данных на большом объёме веб страниц. Благодаря этому пользователи избавлены от необходимости настраивать свои скрипты под каждую уникальную структуру. Это делает AutoPagerize универсальным решением, способным легко приспособиться к различным форматам, используемым на разных сайтах.

Instant Data Scraper

Instant Data Scraper - ещё один удобный инструмент, предназначенный для легкого веб-скрапинга. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу вы можете легко ориентироваться в процессе сбора данных без применения сложного кодирования или технических знаний. Следует отметить универсальность инструмента, поскольку он поддерживает разные веб-сайты и платформы, позволяя извлекать информацию из различных источников - от социальных сетей до новостных сайтов.

Instant Data Scraper также позволяет извлекать различные типы данных, включая текст, изображения и ссылки.

PhantomBuster

Phantom Buster предоставляет широкий спектр настроек, что позволяет адаптировать его под свои потребности. От выбора источников данных до определения структуры вывода, вы имеете полный контроль над всем процессом сбора информации. Phantom Buster легко интегрируется с различными API, предоставляя дополнительные возможности для обработки данных. Это обеспечивает беспрепятственное взаимодействие с другими платформами, делая его отличным инструментом для веб скрапинга API.

В заключении хочется отметить, что веб-скрапинг и веб-краулинг являются незаменимыми инструментами для осуществления автоматизации при сборе информации. Эти технологии помогают улучшить бизнес-проекты, научные исследования или оптимизировать любую другую область, где требуется обработка и анализ большого количества данных.

Комментарии:

0 комментариев