Что такое веб-скрапинг? Гайд для начинающих

Привет!

Количество данных в нашей жизни растёт в геометрической прогрессии. В связи с этим аналитика данных стала чрезвычайно важной частью управления организациями. Хотя у данных много источников, самое большое их хранилище находится в интернете.

По мере развития таких областей, как аналитика больших данных, искусственный интеллект и машинное обучение, компаниям требуются аналитики данных, которые могут использовать всё более сложные способы поиска данных в интернете.

Это руководство для начинающих предлагает полное введение в веб-скрапинг: что это такое, как его используют и что включает в себя этот процесс.

Что такое веб-скрапинг?

Веб-скрапинг (или скрапинг данных) — это техника, используемая для сбора контента и данных из интернета. Эти данные обычно сохраняются в локальном файле, чтобы ими можно было манипулировать и анализировать по мере необходимости.

Если вы когда-нибудь копировали и вставляли содержимое веб-сайта в таблицу Excel, то это, по сути, и есть веб-скрапинг, но в очень небольших масштабах.

​Однако, когда люди говорят о «веб-скраперах», они обычно имеют в виду программные приложения. Приложения для веб-скрапинга (или «боты») запрограммированы на посещение веб-сайтов, захват соответствующих страниц и извлечение полезной информации.

Автоматизируя этот процесс, боты могут извлекать огромное количество данных за очень короткое время. Это имеет очевидные преимущества в цифровую эпоху, когда большие данные, которые постоянно обновляются и изменяются, играют такую важную роль.

Если вам интересно создание приложений, а также сайтов и сервисов, которыми мы ежедневно пользуемся, рекомендуем обратить внимание на курс от образовательной платформы Skillbox «Профессия Веб-разработчик».

Веб-разработчик создаёт интернет-магазины, онлайн-банки, поисковики, карты и почтовые клиенты. Он проектирует внешний вид сайта — фронтенд — и программирует сервисную часть — бэкенд.

Во время курса вы научитесь вёрстке сайтов на HTML и CSS, программированию на JavaScript и PHP, работе с фреймворками Node.js и Laravel, познакомитесь с микросервисной архитектурой и научитесь создавать приложения, устойчивые к высоким нагрузкам.

Курс также поможет прокачать тайм-менеджмент и личную эффективность, а также научит эффективно работать в команде с другими разработчиками, дизайнерами и тимлидами.

Какие виды данных можно собрать из интернета?

Если на сайте есть данные, то теоретически их можно собрать. К распространённым типам данных, которые собирают организации, относятся изображения, видео, текст, информация о продуктах, настроения клиентов и отзывы, а также цены на сайтах сравнения. Существуют юридические правила относительно того, какие типы информации можно собирать, — о них мы поговорим позже.

Для чего используется веб-скрапинг?

Веб-скрапинг имеет множество применений, особенно в области анализа данных. Компании, занимающиеся маркетинговыми исследованиями, используют скраперы для получения данных из социальных сетей или онлайн-форумов, например, для анализа настроения клиентов. Другие компании берут данные с таких сайтов, как Amazon или eBay, для анализа конкурентов.

Google регулярно использует веб-скрапинг для анализа, ранжирования и индексации контента. Веб-скрапинг также позволяет извлекать информацию со сторонних сайтов перед перенаправлением её на свои собственные (например, с сайтов электронной коммерции для наполнения Google Shopping).

​Многие компании также занимаются скрапингом контактов, когда ищут в интернете контактную информацию для использования в маркетинговых целях.

Если вы когда-либо предоставляли компании доступ к своим контактам в обмен на использование её услуг, то вы дали ей разрешение делать именно это.

Ограничений на использование веб-скрапинга немного. Всё зависит от того, насколько творчески вы подходите к делу и какова ваша конечная цель. От списков недвижимости до данных о погоде и SEO-аудитов — список практически бесконечен.

Однако у веб-скрапинга есть и тёмная сторона. Недобросовестные пользователи часто применяют такие данные, как банковские реквизиты или другую личную информацию, для мошенничества, кражи интеллектуальной собственности и вымогательства. Прежде чем начать собственный путь в веб-скрапинге, полезно знать об этих рисках и быть в курсе правовых норм.

Как работает веб-скрапер?

Теперь, когда мы знаем, что такое веб-скрапинг и почему его используют различные организации, давайте разберёмся, как работает веб-скрапер.

Хотя точный метод зависит от используемого программного обеспечения или инструментов, все боты для веб-скрапинга следуют трём основным шагам:

Шаг 1: Выполнение HTTP-запроса к серверу

Шаг 2: Извлечение и разбор (парсинг) кода веб-сайта

Шаг 3: Сохранение соответствующих данных локально

Теперь рассмотрим каждый из них подробнее.

Шаг 1: Выполнение HTTP-запроса к серверу

Когда вы посещаете веб-сайт через браузер, вы отправляете HTTP-запрос. Это цифровой эквивалент стука в дверь с просьбой войти. После одобрения запроса вы получаете доступ к сайту и всей информации на нём. Веб-скрапер тоже сначала отправляет HTTP-запрос на нужный сайт.

Шаг 2: Извлечение и разбор кода сайта

​После получения доступа бот может прочитать и извлечь HTML- или XML-код сайта. Этот код определяет структуру содержимого. Затем скрапер разбирает код, чтобы найти и извлечь заранее заданные элементы: определённый текст, рейтинги, классы, теги, идентификаторы и другую информацию.

Шаг 3: Сохранение соответствующих данных локально

После сбора и анализа данных веб-скрапер сохраняет их локально. Данные обычно хранятся в структурированном виде — например, в файлах Excel (.csv или .xls). Выполнив эти шаги, можно начинать использовать данные по назначению.

На практике процесс выполняется не один раз, а многократно. Это создаёт дополнительные задачи: плохо написанные скраперы могут отправлять слишком много запросов и «обрушить» сайт, а каждый ресурс имеет свои правила для ботов. Давайте разберём весь процесс шаг за шагом.

Как проводить веб-скрапинг (шаг за шагом)

Веб-скрапинг — это не просто запуск кода. Ниже описаны основные шаги, которые необходимо выполнить. Точный метод зависит от выбранных инструментов, поэтому мы сосредоточимся на базовых принципах.

Шаг первый: Найдите URL-адреса, которые хотите исследовать

Определите, какие сайты нужно проанализировать. Например, при изучении отзывов о книгах можно выбрать Amazon, Goodreads или LibraryThing.

Шаг второй: Изучите страницу

Прежде чем писать код, нужно понять, что именно будет собирать скрапер. Щёлкните правой кнопкой мыши на странице и выберите «Просмотреть код» или «Просмотреть исходный код страницы». Это откроет HTML-разметку, с которой будет работать бот.

Шаг третий: Определите данные, которые хотите извлечь

Найдите в коде нужные элементы. Большинство браузеров подсвечивают выбранный контент на странице и соответствующий код. Цель — определить уникальные теги (например, <div>), в которые «вложен» нужный контент.

Шаг 4: Напишите необходимый код

​Укажите в коде найденные теги. Обычно это делается с помощью библиотек Python. Нужно точно задать, какие данные скрапер должен анализировать и сохранять (например, название книги, имя автора и рейтинг).

Шаг 5: Выполните код

Запустите написанный код. Скрапер отправит запросы, получит доступ к сайту, извлечёт данные и обработает их.

Шаг 6: Хранение данных

После извлечения сохраните данные. Можно добавить в код строки для автоматического сохранения в нужном формате. Для очистки датасета удобно использовать модуль Python Regex.

Веб-скрапинг не всегда проходит гладко — часто возникают ошибки, и некоторые шаги приходится повторять. Практика помогает справляться с этими трудностями.

Какие инструменты можно использовать для поиска данных в интернете?

Часто для веб-скрапинга требуется знание языков программирования, самым популярным из которых является Python. В Python есть множество библиотек с открытым исходным кодом, которые значительно упрощают процесс.

К ним относятся следующие библиотеки:

BeautifulSoup

​BeautifulSoup — библиотека Python для разбора XML- и HTML-документов. Она организует контент в удобные для навигации деревья и упрощает работу с большими массивами данных.

Scrapy

Scrapy — фреймворк на Python для поиска и извлечения структурированных данных из интернета. Помимо веб-скрапинга его можно использовать как веб-краулер или для получения данных через API.

Pandas

Pandas — библиотека для манипулирования данными и индексирования. Её удобно применять вместе с BeautifulSoup, чтобы выполнять весь анализ данных на одном языке.

Parsehub

Parsehub — бесплатный онлайн-инструмент (не библиотека Python), который упрощает веб-скрапинг. Полная функциональность доступна по подписке, но бесплатной версии достаточно для знакомства с инструментом.

Существует множество других инструментов — от универсальных до узкоспециализированных. Выбирайте те, которые соответствуют вашим задачам и уровню подготовки.

Что ещё нужно знать о веб-скрапинге?

​Веб-скрапинг не всегда сводится к простой последовательности шагов. Перед началом работы учитывайте следующие моменты.

1. Уточнили ли вы целевые данные?

Чем точнее вы опишете, какие данные нужно собрать, тем меньше времени уйдёт на очистку результатов. Лучше потратить время на составление чёткого плана заранее.

2. Проверили ли вы файл robots.txt сайта?

Каждый сайт имеет файл robots.txt. Это первый документ, который стоит изучить. Он указывает ботам, какие разделы сайта запрещено сканировать. Следуйте этим инструкциям.

3. Ознакомились ли вы с условиями обслуживания сайта?

Кроме robots.txt, изучите условия обслуживания (TOS). В них может быть прописано, что разрешено и запрещено делать с данными сайта. Нарушение правил может привести к юридическим последствиям.

4. Следуете ли вы протоколам защиты данных?

​Доступность данных не означает, что их можно использовать без ограничений. Соблюдайте законы о защите персональных данных в разных юрисдикциях. Например, в ЕС действует GDPR, который запрещает извлечение определённых персональных данных без явного согласия.

5. Есть ли риск перегрузки сайта?

Крупные сайты выдерживают большой трафик, а небольшие — нет. Не отправляйте слишком много HTTP-запросов подряд, чтобы не замедлить работу или не вывести сайт из строя. Делайте интервалы между запросами и избегайте сканирования в часы пиковой нагрузки.

Соблюдая эти рекомендации и внимательно относясь к коду, вы сможете эффективно и безопасно заниматься веб-скрапингом.

До новых встреч!