Привет!
Количество данных в нашей жизни растет в геометрической прогрессии. В связи с этим ростом аналитика данных стала чрезвычайно важной частью управления организациями. И 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 все 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, сервисов, которыми мы ежедневно пользуемся, то мы советуем вам обратить ваше внимание на курс от образовательной платформы Skillbox «Профессия Веб-разработчик».
Веб-разработчик разрабатывает интернет-магазины, онлайн-банки, поисковики, карты и почтовые клиенты. Веб-разработчик проектирует внешний вид сайта — фронтенд и программирует сервисную часть — бэкенд.
Во время курса вы научитесь верстать сайты на языках HTML и CSS, программировать на языках JavaScript и PHP, с помощью фреймворков Node. js и Laravel, познакомитесь с микросервисной архитектурой и научитесь создавать устойчивые к высоким нагрузкам приложения.
Также этот курс поможет вам прокачать свой таймменеджмент и личную эффективность. Вы сможете 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 распространенным типам данных, которые собирают организации, относятся изображения, видео, текст, информация о продукте, настроения клиентов и отзывы, а также цены на сайтах сравнения. Существуют некоторые юридические правила относительно того, какие типы информации можно собирать, но мы рассмотрим их позже.
Для чего используется веб-скрапинг?
Веб-скрапинг имеет бесчисленное множество применений, особенно в области анализа данных. Компании, занимающиеся маркетинговыми исследованиями, используют скрепы 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.
Между тем, Google регулярно использует веб-скрапинг для анализа, ранжирования и индексации своего контента. Веб-скрапинг также позволяет извлекать информацию со сторонних сайтов перед тем, как перенаправить ее на свои собственные (например, с сайтов электронной коммерции для наполнения Google Shopping).
Многие компании также занимаются скрапингом контактов, когда они ищут в Интернете контактную информацию для использования в маркетинговых целях.
Если вы когда-либо предоставляли компании доступ к своим контактам в обмен на использование их услуг, то вы дали им разрешение делать именно это.
Существует мало ограничений на использование веб-скрапинга. Все зависит от того, насколько творчески вы подходите к делу и какова ваша конечная цель.
От списков недвижимости, до данных о погоде, до проведения SEO-аудита – список практически бесконечен!
Однако следует отметить, что у веб-скрапинга есть и темная изнанка. Плохие игроки часто используют такие данные, как банковские реквизиты или другую личную информацию, для мошенничества, афер, кражи интеллектуальной собственности и вымогательства.
Прежде чем начать свой собственный путь в веб-скрапинге, полезно знать об этих опасностях. Убедитесь, что вы в курсе правовых норм, касающихся веб-скрапинга.
Как работает веб-скрапер?
Итак, теперь мы знаем, что такое веб-скрапинг и почему различные организации используют его. Но как работает веб-скрапер?
Хотя точный метод отличается в зависимости от используемого программного обеспечения или инструментов, все боты для веб-скрапинга следуют трем основным принципам:
Шаг 1: Выполнение HTTP-запроса к серверу
Шаг 2: Извлечение и разбор (или разрушение) кода веб-сайта
Шаг 3: Сохранение соответствующих данных в локальном режиме.
Теперь давайте рассмотрим каждый из них немного подробнее.
Шаг 1: Выполнение HTTP-запроса к серверу
Когда вы посещаете веб-сайт через браузер, вы отправляете так называемый HTTP-запрос. По сути, это цифровой эквивалент стука в дверь и просьбы войти. После того как ваш запрос будет одобрен, вы сможете получить доступ к этому сайту и всей информации на нем. Как и человеку, веб-скраперу необходимо разрешение на доступ к сайту. Поэтому первое, что делает веб-скрапер, это отправляет HTTP-запрос на сайт, который он ищет.
Шаг 2: Извлечение и разбор кода сайта
После того как сайт предоставит скраперу доступ, бот может прочитать и извлечь HTML- или XML-код сайта. Этот код определяет структуру содержимого сайта.
Затем скрапер разбирает код (что в основном означает разбиение его на составные части), чтобы определить и извлечь элементы или объекты, которые были заранее определены тем, кто выпустил бота на свободу!
Это может быть определенный текст, рейтинги, классы, теги, идентификаторы или другая информация.
Шаг 3: Сохранение соответствующих данных на локальном уровне
После получения доступа к HTML или XML, сбора и анализа веб-скрапер сохраняет соответствующие данные локально. Как уже упоминалось, извлекаемые данные заранее определены вами (указав боту, что именно вы хотите, чтобы он собирал). Данные обычно хранятся в виде структурированных данных, часто в файле Excel, например, в формате .csv или .xls.
Выполнив эти шаги, вы можете начать использовать данные по назначению. Легко, да? И это правда... эти три шага делают процесс сбора данных легким. Однако в действительности этот процесс выполняется не один раз, а бесчисленное множество раз.
Это влечет за собой целый ряд проблем, требующих решения. Например, плохо закодированные скраперы могут посылать слишком много HTTP-запросов, что может привести к краху сайта. Кроме того, на каждом сайте существуют свои правила для ботов. Выполнение кода веб-скрапинга – это лишь одна часть более сложного процесса. Давайте рассмотрим это сейчас.
Как проводить веб-скрапинг (шаг за шагом)
Итак, мы поняли, что делает бот для веб-скрапинга. Но это не просто выполнение кода и надежда на лучшее! В этом разделе мы рассмотрим все шаги, которые вам необходимо выполнить.
Точный метод выполнения этих шагов зависит от используемых вами инструментов, поэтому мы сосредоточимся на не технических основах:
Шаг первый: Найдите URL-адреса, которые вы хотите исследовать
Это может показаться очевидным, но первое, что вам нужно сделать, это выяснить, какой сайт (сайты) вы хотите исследовать. Например, если вы изучаете отзывы покупателей о книгах, вы, возможно, захотите получить соответствующие данные с таких сайтов, как Amazon, Goodreads или LibraryThing.
Шаг второй: изучите страницу
Прежде чем приступить к кодированию веб-скрапера, необходимо определить, что именно он должен скрести. Щелкнув правой кнопкой мыши в любом месте на передней панели сайта, вы можете выбрать опцию «осмотреть элемент» или «просмотреть источник страницы». Это откроет внутренний код сайта, который и будет считываться скрапером.
Шаг третий: Определите данные, которые вы хотите извлечь
Если вы ищете отзывы о книгах на Amazon, вам нужно определить, где они расположены в коде бэкенда. Большинство браузеров автоматически выделяют выбранный контент на фронтенде с соответствующим кодом на бэкенде. Ваша цель – определить уникальные теги, в которые заключен (или «вложен») соответствующий контент (например, теги <div>).
Шаг 4: Напишите необходимый код
После того как вы нашли соответствующие теги «вложения», вам нужно будет включить их в выбранное вами программное обеспечение для скрапинга.
По сути, это указывает боту, где искать и что извлекать. Обычно это делается с помощью библиотек Python, которые выполняют большую часть тяжелой работы.
Вам нужно точно указать, какие типы данных вы хотите, чтобы скрапер анализировал и хранил. Например, если вы ищете обзоры книг, вам понадобится такая информация, как название книги, имя автора и рейтинг.
Шаг 5: Выполните код
После того как вы написали код, следующим шагом будет его выполнение. Теперь нужно сыграть в игру ожидания! Именно здесь скрапер запрашивает доступ к сайту, извлекает данные и анализирует их (в соответствии с шагами, описанными в предыдущем разделе).
Шаг 6: Хранение данных
После извлечения, разбора и сбора нужных данных необходимо их сохранить. Вы можете поручить своему алгоритму сделать это, добавив дополнительные строки в код. Какой формат вы выберете, зависит от вас, но, как уже говорилось, наиболее распространенными являются форматы Excel.
Вы также можете прогнать свой код через модуль Python Regex, чтобы получить более чистый набор данных, который легче читать.
Конечно, как мы часто узнаем, изучая процесс анализа данных, веб-скрапинг не всегда так прост, как кажется на первый взгляд. Часто случаются ошибки, и вам может понадобиться повторить некоторые шаги. Но не волнуйтесь, это нормально, а практика позволяет достичь совершенства!
Какие инструменты можно использовать для поиска данных в Интернете?
Мы рассмотрели основы того, как искать данные в Интернете, но как это работает с технической точки зрения? Часто для веб-скрапинга требуется знание языков программирования, наиболее популярным из которых является Python.
К счастью, Python поставляется с огромным количеством библиотек с открытым исходным кодом, которые значительно упрощают процесс веб-скрейпинга.
К ним относятся следующие библиотеки:
BeautifulSoup
BeautifulSoup – еще одна библиотека Python, обычно используемая для разбора данных из XML и HTML документов.
Организуя разобранный контент в более доступные деревья, BeautifulSoup значительно упрощает навигацию и поиск в больших массивах данных. Это инструмент для многих аналитиков данных.
Scrapy
Scrapy – это основанная на Python прикладная среда, которая ищет и извлекает структурированные данные из Интернета.
Он широко используется для поиска данных, обработки информации и архивирования исторического контента. Помимо веб-скрапинга (для которого он был специально разработан), его можно использовать как веб-краулер или для извлечения данных через API.
Pandas
Pandas – это еще одна многоцелевая библиотека Python, используемая для манипулирования данными и индексирования. Ее можно использовать для поиска данных в Интернете в сочетании с BeautifulSoup. Основное преимущество использования pandas заключается в том, что аналитики могут выполнять весь процесс анализа данных на одном языке (избегая необходимости переходить на другие языки, такие как R).
Parsehub
Parsehub – это бесплатный онлайн-инструмент (чтобы было понятно, это не библиотека Python), который упрощает поиск данных в Интернете. Единственная загвоздка в том, что за полную функциональность придется заплатить. Но бесплатный инструмент стоит того, чтобы с ним поиграть, а компания предлагает отличную поддержку клиентов.
Существует множество других инструментов, начиная от инструментов общего назначения и заканчивая инструментами, предназначенными для более сложных, нишевых задач. Лучше всего изучить, какие инструменты соответствуют вашим интересам и навыкам, а затем добавить соответствующие инструменты в свой арсенал анализа данных!
Что еще нужно знать о веб-скрапинге?
Мы уже упоминали, что веб-скрапинг не всегда так прост, как пошаговый процесс.
Вот контрольный список дополнительных моментов, которые необходимо учитывать, прежде чем приступать к сканированию веб-сайта.
1. Уточнили ли вы целевые данные?
При кодировании веб-скрапера важно как можно точнее определить, что именно вы хотите собрать. Если все слишком расплывчато, то в итоге вы получите слишком много данных (и головную боль!)
Лучше потратить немного времени на составление четкого плана. Это сэкономит вам много сил на очистке данных в долгосрочной перспективе.
2. Проверяли ли вы robots.txt сайта?
Каждый сайт имеет так называемый файл robot.txt. Это всегда должно быть вашим первым пунктом назначения. Этот файл взаимодействует с веб-скраперами, сообщая им, какие области сайта запрещены. Если robots.txt сайта запрещает скрапинг на определенных (или всех) страницах, вы всегда должны следовать этим инструкциям.
3. Проверили ли вы условия обслуживания сайта?
Помимо robots.txt, вам следует ознакомиться с условиями обслуживания сайта (TOS). Хотя они должны совпадать, иногда это упускается из виду. В TOS может быть формальный пункт, описывающий, что вы можете и чего не можете делать с данными на их сайте.
Если вы нарушите эти правила, у вас могут возникнуть юридические проблемы, поэтому убедитесь, что вы ничего не нарушите!
4. Следуете ли вы протоколам защиты данных?
То, что определенные данные доступны, не означает, что вам разрешено их использовать без каких-либо последствий. Будьте очень внимательны к законам в разных юрисдикциях и следуйте протоколам защиты данных каждого региона.
Например, в ЕС Общее положение о защите данных (GDPR) защищает определенные персональные данные от извлечения, а это значит, что использование таких данных без явного согласия людей запрещено законом.
5. Есть ли у вас риск обрушения веб-сайта?
Крупные сайты, такие как Google или Amazon, рассчитаны на большой трафик. Маленькие сайты - нет. Поэтому важно не перегружать сайт слишком большим количеством HTTP-запросов, что может замедлить его работу или даже полностью вывести из строя.
На самом деле, этот прием часто используется хакерами. Они заваливают сайты запросами, чтобы вывести их из строя, что известно как атака "отказ в обслуживании". Убедитесь, что вы не проведете такую атаку по ошибке! Не проводите слишком агрессивное сканирование; делайте большие временные интервалы между запросами и избегайте сканирования сайта в часы пиковой нагрузки.
Помните обо всех этих соображениях, будьте внимательны к своему коду, и вы сможете с удовольствием заниматься скрапингом в Интернете в кратчайшие сроки.
До новых встреч!
