Лучший стек технологий для веб-парсинга на 2023 год
Лучший стек технологий веб-парсинга на 2023;Окончательный список современных инструментов и технологий
В век информации наиболее востребован быстрый сбор данных, поэтому инструменты и технологии веб-парсинга становятся все более популярными, особенно когда речь идет о парсинге сайтов и маркетплейсов и сборе больших объемов данных с различных сайтов, таких как платформы социальных сетей, новостные каналы, финансовые институты для получения финансовых данных и официальные сайты.
С точки зрения инженера по обработке данных важно понимать, что входит в процесс сбора данных с веб-сайтов и какие инструменты и методы лучше всего подходят для тех или иных сценариев.
Для того чтобы выбрать наиболее подходящие инструменты и методы для веб-парсинга, сначала необходимо понять основные минимальные процедуры веб-парсинга.
Жизненный цикл веб-парсинга;
Любая работа по веб-парсингу состоит из трех этапов
- Изучение веб-элементов и архитектуры контента
Каждая веб-страница состоит из множества элементов, содержащих контент (текст, таблицы, изображения, видео). Поэтому изучение структуры веб-страницы и достижение определенного элемента с нужным содержимым является важной задачей, и для этого существует множество инструментов.
Любой хороший браузер предоставляет инструменты разработчика для изучения веб-страниц, на данном этапе лучше всего использовать инструменты разработчика google chrome.
- Доступ и получение данных
После изучения структуры сайта и выделения необходимых элементов, подлежащих отбраковке, наступает следующий этап, на котором необходимо получить доступ к содержимому сайта и разобрать его с помощью автоматизированных программных скриптов (python, js, PHP, java и т.д.).
- Выгрузка данных в хранилище
После того как мы разобрали страницу ответа, предоставленную сервером, необходимо сохранить эти данные.
Для сохранения данных существует множество инструментов и форматов, в основном используются SQL, CSV, JSON, SQLite и yml. Характер содержимого, поступающего с сайта, определяет формат хранения. Для данных об изображениях нам необходимо выгрузить их в формате png или jpg в дисковое хранилище. Для текстовых данных мы можем использовать простой формат txt, если данные табличные, то мы можем преобразовать их и сбросить в базу данных типа SQL, SQLite или PostgreSQL или просто сохранить данные в формате csv или xlsx.
Для вложенного иерархического содержимого мы можем выгрузить данные в форматы json или yml.
После того как мы рассмотрели основные процедуры веб-парсинга , теперь мы обсудим основные стеки для веб-парсинга, доступные в настоящее время, и посмотрим, какой из стеков обеспечивает лучшее решение для наших нужд. Я расскажу о технологиях, которые слишком важны, чтобы их игнорировать. Не обязательно осваивать все эти технологии, главное - знать обо всех возможностях, прежде чем сделать выбор в пользу того или иного проекта.
Конечный стек веб-парсинга
Прежде всего, необходимо понять, как подразделяются стеки технологий веб-парсинга и какие составляющие объединяются в полный стек. Мы можем с уверенностью разделить стек на эти 5 компонентов. Каждый столп важен и необходим для того, чтобы остальные работали в масштабе.
Языки программирования и библиотеки для веб-парсинга
На фундаментальном уровне каждый язык программирования способен взаимодействовать с сервером и запрашивать данные, однако сложность веб-парсинга варьируется от языка к языку,
Некоторые языки предоставляют очень эффективные фреймворки и конвейеры для облегчения процесса веб-парсинга, например, python и javascript являются основными трендами в области веб-парсинга в настоящее время.
Стек для веб-парсинга на языке Python
Python как скриптовый язык очень известен в наши дни, поскольку он очень силен в обработке данных и разработке ПО, его природа свободно типизированного языка высокого уровня, богатый набор фреймворков для веб-парсинга (selenium, scrapy, beautiful soup и др.) и сильные n-мерные массивы, предоставляемые numpy и dataframe, предоставляемые pandas, делают его надежным языком программирования для соскабливания и обработки данных в больших масштабах.
Если вы работаете в экосистеме, основанной на данных, то, безусловно, python как язык программирования для веб-парсинга может быть лучшим выбором.
Requests (HTTP-клиент) и BeautifulSoup
Request - это замечательная библиотека на языке python для взаимодействия и получения ответов от любого веб-сайта, позволяющая быстро и легко выполнять HTTP-вызовы. Beautifulsoup, называемый bs4, - это известный парсер веб-ответов, доступный на языке python.
Для простых статических сайтов, таких как Wikipedia, где страница состоит из простого html-содержимого, для сбора данных достаточно запросов и beautifulsoup. Его очень легко запустить, не тратя времени на изучение документации.
Для обработки контента и преобразования данных ни один язык не сравнится с python, его сильные пакеты numpy и pandas позволяют работать с любыми табличными данными и легко писать ETL-конвейер. Именно поэтому python так популярен в веб-парсинге.
Scrapy; надежный фреймворк на языке python:
Для более масштабного веб-парсинга в python есть очень известный фреймворк под названием scrapy. Это очень сильный фреймворк, поскольку он очень эффективно обрабатывает все этапы веб-парсинга.
Для обработки ползания и получения данных он предоставляет класс spider, а для обработки данных - конвейеры, позволяющие разрабатывать специализированные решения для хранения данных.
Scrapy содержит очень надежное промежуточное ПО, и каждый запрос, поступающий от паука, проходит через промежуточное ПО к загрузчику данных, и точно так же данные, поступающие от загрузчика, проходят через промежуточное ПО к конвейерам, что позволяет эффективно их хранить.
Как программист, вы должны написать краулеры, используя класс spider, остальная работа выполняется самим scrapy. Для работы с изображениями или потоковыми данными может потребоваться изменить конфигурацию конвейеров, после чего scrapy будет очень эффективно работать с файлами и иерархией папок.
Проксирование IP-адресов, фильтрация уникальных урлов, дросселирование запросов для ускорения работы с веб-парсингом- вот основные возможности, предоставляемые фреймворком scrapy.
Если вам нужно собрать миллионы изображений и текстовых данных с сайтов объявлений, таких как eBay, то scrapy - лучший выбор.
Используя scrapy, вам просто нужно написать пауков в соответствии со структурой целевого сайта, а остальная работа будет выполняться с помощью scrapy.
Средства автоматизации браузеров для веб-парсинга на языке Python
Selenium - инструмент для автоматизации веб-парсинга
Для динамически загружаемых веб-сайтов, где данные загружаются на веб-страницу во время выполнения, мы не можем использовать запросы или фреймворк scrapy для получения этого содержимого напрямую, поскольку для автоматизации загрузки данных необходимо запустить javascript, что невозможно с помощью скриптов парсинга html, поэтому нам необходимо решение, с помощью которого мы могли бы взаимодействовать с веб-страницей и делать запросы, нажимая на определенные элементы или кнопки на веб-странице.
В python для взаимодействия с веб-страницами на стороне браузера существует библиотека selenium. Это средство автоматизации веб-тестирования, которое можно легко использовать для целей парсинга.
Если поместить selenium в цикл, то веб-парсинг становится намного медленнее, поскольку приходится загружать каждую веб-страницу в браузер и взаимодействовать с элементами вручную. Но самое приятное, что это работает. Для многих сайтов, где данные загружаются динамически, у нас нет другого выбора, кроме selenium в python.
Стек JavaScript для веб-парсинга
До выхода node.js язык javascript был только браузерным языком, но теперь он повсюду.
Асинхронная парадигма функционального программирования делает его очень эффективным для взаимодействия с веб-сайтами и получения данных по сравнению с другими языками программирования, такими как python, java, c# и т.д.
Давайте посмотрим, какие инструменты мы имеем в стеке веб-парсинга на JavaScript и как они работают.
Запрос-обещание, CheerioJs:
Как и в python, в node.js есть модули Request-Promise и CheerioJs, с помощью которых мы можем делать запросы к веб-серверам и разбирать страницы ответов для получения целевой информации.
Для статических веб-сайтов, где данные загружаются в HTML-страницу, мы можем использовать эти две библиотеки, чтобы легко выполнять парсинг.
Puppeteer для парсинга веб-сайтов с динамической загрузкой
Для обработки динамически загружаемых сайтов и соскабливания данных используется пакет Puppeteer. Асинхронный характер node.js делает его лучшим выбором для соскабливания данных с динамически загружаемых сайтов.
Puppeteer прост в установке и использовании для разработчиков java-скриптов, в отличие от selenium. Puppeteer разработан командой разработчиков google chrome для автоматизации, поэтому он имеет больше возможностей для управления google chrome по сравнению с selenium.
Прокси-серверы и инструменты "Антибот"
С развитием веб-разработок веб-серверы стали очень умными. Обнаружение частых запросов с одного и того же IP-адреса и их блокировка - очень распространенное явление. Выполнение множества запросов с одного и того же IP-адреса может привести к блокировке IP-адреса нашей системы веб-сервером, чтобы избежать этого, необходимо использовать технику проксирования ip-адресов. Существует множество прокси-сервисов.
В зависимости от условий использования рекомендуются различные провайдеры и сервисы, например, прокси для дата-центров, жилых помещений, мобильных устройств.
Чтобы настроить прокси-сервер, у вас есть два варианта
- Установить прокси-сервер своими силами: Если у вас есть навыки настройки, то это дает наибольший контроль, так как вы можете настроить его так, как удобно вашему бизнесу.
- Использовать поставщика Poxy-серверов; более простой вариант - поручить эту работу специализированной компании, которая специализируется в этой области.
Обход капчи
Обход Captcha - еще одно препятствие в веб-парсинге. Для обхода captcha существует множество веб-сервисов, зависящих от человеческого труда.
Ловушки для медовых горшков
Иногда на веб-серверах устанавливаются ловушки-"горшочки". Эти ловушки фактически представляют собой веб-ссылки, открытые для ботов-парсеров, но невидимые для реальных пользователей. Если бот не очень хорошо оптимизирован, то он может быть обнаружен и заблокирован сервером.
Базы данных и хранилища для данных веб-парсинга
После того как мы собрали данные с помощью наших любимых инструментов для веб-парсинга, процесс хранения данных является заключительным этапом веб-парсинга. Выбор хорошего решения для хранения данных в наши дни имеет решающее значение и зависит от характера данных, которые мы собираем.
При небольшом масштабе соскабливания данных мы можем сбрасывать их в файлы csv, xlsx, txt или json. Но для больших объемов данных, где необходимо выполнять много запросов на чтение и запись, мы можем выбрать хороший SQL-сервер, например Oracle SQL, MySQL, MS SQL. Если мы хотим предоставлять данные нескольким приложениям по сети, то следует выбрать облачные сервисы хранения.
Google Cloud Storage:
Облачный сервис Google предоставляет хранилище GCP, куда мы можем записывать наши данные так же, как и на локальную машину. Если наши данные имеют большой масштаб и табличный формат, то мы можем использовать SQL-хранилище из облака Google или таблицу больших запросов.
Хранилище AWS:
AWS известна своими инструментами и API для облачной разработки и интеграции и обработки данных в больших масштабах. Для обработки сырых и неструктурированных данных мы можем использовать озеро данных, предоставляемое AWS, а затем использовать такие инструменты ETL, как AWS Glue для реорганизации данных и Athena для их аналитики.
AWS также предоставляет SQL-сервер, который мы можем использовать для сброса табличных данных.
Существует множество случаев, когда мы просто хотим сохранить данные в хранилище для архивации. В этом случае данные могут быстро расти и становиться дорогими для хранения. Amazon S3 в этом случае становится проще и дешевле.
Базы данных для веб-парсинга
В наше время становится очень популярным множество новых и нетрадиционных баз данных, но каждый инженер по обработке данных, когда речь заходит о базе данных, имеет в виду реляционные базы данных и SQL.
Большая четверка реляционных баз данных SQL остается - Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server и PostgreSQL.
Хотя MySQL является наиболее популярной базой данных, следует также отметить, что MySQL имеет некоторые ограничения, поэтому, если вы имеете дело с проектами по сбору очень больших данных, этот вариант может оказаться не самым удачным.
База данных на основе документов для веб-парсинга; Mongo DB
Использование MongoDB устраняет необходимость нормализации данных для размещения в базе данных, вы можете хранить неоднородные и нереляционные данные без особых проблем с производительностью. Кроме того, MongoDB может вмещать очень большие объемы данных. Применительно к веб-парсингу облако MongoDB позволяет легко хранить отсканированные данные без создания локальной базы данных.