Характеристики хорошего парсинга сайтов

Парсеры сайтов появились в начале 90-х годов, и с тех пор они прямо или косвенно помогают почти всем, придавая смысл огромным кучам несвязанных данных, накопленных за многие годы в Интернете.

Сегодня нам доступно множество готовых парсеровв с разной степенью удобства использования, и мы можем выбирать в зависимости от того, какой парсер лучше всего соответствует нашим критериям требования к данным. Неудивительно, что рынок парсинга данных огромен: каждый день появляются новые парсеры, но лишь немногие из них занимают достойное место в индустрии данных. Причина?

Потому что, как бы просто ни звучала теоретическая задача сбора страниц (просмотр и сохранение веб-страницы, переход по ссылкам с одной страницы на другую, переход на следующую страницу и т.д.), создание эффективного парсера веб-сайта - не менее сложная работа.

С постоянно растущим объемом данных, разделенных на различные форматы, множество кодов и языков, а также различные категории, взаимосвязанные не в определенном порядке, разработка парсера - это постоянно развивающийся процесс. Вот несколько указателей на качества хорошего парсера, которые необходимо знать, чтобы быть впереди в игре качественных решений по парсингу.

1. Архитектура

Скорость и эффективность - два основных требования к любому парсеру, прежде чем он будет выпущен в Интернет. Архитектура программ веб-парсеров или ботов вступает в игру.

Как в любой полнофункциональной организации для бесперебойной работы необходима иерархия или гладкая архитектура между различными должностными функциями, так и парсеры требуют четко определенной архитектуры для безупречного функционирования. Таким образом, парсеры должны следовать модели gearman с супервизором и несколькими рабочими скриптами для сбора данных.

Каждый управляющий скрипт будет управлять рабочими парсерами, работающими на разных уровнях одной и той же ссылки, и таким образом поможет ускорить процесс сбора данных по каждой ссылке. Помимо скорости, желательна также безопасная и надежная система обхода сайтов, чтобы предотвратить любую потерю данных, извлеченных супервизорными парсерами.

Поэтому становится обязательным создание резервной системы поддержки хранения данных для всех управляющих скриптов-парсеров, чтобы не зависеть от одной точки управления данными и эффективно и надежно обследовать Интернет.

2. Интеллектуальное обновление данных

Сбор веб-страниц имеет множество применений и различных клиентов, которые ищут соответствующие данные. Допустим, клиенту, занимающемуся розничной продажей книг, нужны названия, имена авторов и парсинг цены каждой книги по мере ее публикации.

Поскольку разные жанры и категории книг обновляются на разных сайтах и разными издательствами, все эти сайты могут обновлять свои списки с разной частотой. Постоянная отправка парсера-бота на эти сайты для сбора данных окажется пустой тратой времени и ресурсов. Поэтому важно разработать интеллектуальные парсеры, способные анализировать частоту обновления страниц на целевых сайтах.

3. Эффективные алгоритмы

В основном парсеры данных следуют методологии Last in First Out (LIFO) или First in First Out (FIFO) для просмотра данных, представленных на взаимосвязанных страницах и веб-сайтах. Теоретически это работает хорошо, но проблема возникает, когда данные, которые нужно пройти за один проход, разрастаются больше и глубже, чем предполагалось.

Отсюда возникает еще одно требование к оптимизированному ползанию, которое должно быть включено в парсеры данных.

Этого можно достичь путем назначения приоритета или приоритетов для просматриваемых страниц на основе популярных запросов и характеристик, таких как рейтинг страницы, частота обновлений, отзывы и т. д., и определения времени, которое потребуется для их просмотра. Таким образом, вы можете улучшить свою систему парсинга, проанализировав время ползания таких страниц и распределив задачи между всеми скриптами на обновлние данных поровну, чтобы не оставалось незанятых ресурсов и не возникало узких мест.

4. Масштабируемость

Если взглянуть на облако данных в Интернете с более футуристической точки зрения, то, учитывая растущее количество файлов данных и загружаемых документов, необходимо проверить масштабируемость вашей системы сбора данных до ее запуска.

Учитывая это, две ключевые особенности, которые необходимо включить в систему сбора данных, - это хранение и расширяемость. В среднем каждая страница содержит более 100 ссылок и около 10-100 кб текстовых данных. Получение этих данных с каждой страницы занимает около 350 кб пространства.

Поэтому убедитесь, что ваш парсер сжимает данные перед их получением или использует ограниченный объем памяти для масштабируемости, связанной с хранением. Кроме того, помогает модульная архитектурная структура парсера веб-страниц, поэтому парсер можно легко модифицировать, чтобы учесть любые изменения в требованиях клиента к сбору больших данных.

5. Независимость от языка

С ростом спроса на сбор данных важно, чтобы парсер веб-сайта был языково-нейтральным и извлекал данные на всех языках по всему миру. Хотя английский язык по-прежнему является самым используемым языком в Интернете, другие языки и данные на них постепенно набирают обороты и захватывают значительную часть данных Интернета, доступных для просмотра с целью получения бизнес-информации и аналитических выводов.

Было бы несправедливо просматривать только англоязычные тексты, оставляя весь остальной мир в темноте. Поэтому важно использовать многоязычный подход в вашем парсере, чтобы пользователи могли запрашивать данные на любом языке или в комбинации языков и принимать разумные бизнес-решения на основе данных, предоставляемых вашей системой парсинга сайтов.

6. Вежливость

Послать парсер для сбора данных в Интернет в неподходящее время или с плохой структурой может означать развязать DoS-атаку. Чтобы предотвратить это, некоторые веб-страницы имеют ограничения на просмотр ботами, указанные на их странице, чтобы помочь регулировать процесс сбора.

Поэтому избегайте посылать на веб-сайт слишком настойчивые запросы, чтобы не перегрузить сервер и не привести к краху сайта. О более вежливых и этичных практиках читайте в нашей статье про этику при поиске данных.