Как работает веб-скрейпинг и зачем он нужен

Триллионы гигабайт информации генерируются и публикуются онлайн каждый день. Чтобы получить конкурентное преимущество, компаниям нужен способ извлечь данные и использовать их для своих стратегических целей.

Если хотите получить доступ к этой информации, придется либо использовать выгрузку в том формате, который использует веб-сайт, либо вручную скопировать и вставить данные в новый документ. Вот где может помочь веб-скрапинг. О том, что это такое, и поговорим в этой статье.

Что такое веб-скрейпинг

Это технология, которая позволяет получить веб-данные со страниц сайтов при помощи автоматизированного ПО.

Веб-скрейпинг (от глагола to scrape— «соскребать, собирать») включает в себя извлечение и хранение контента и данных с веб-сайтов с использованием специализированных программ:

• сканеров,
• скраперов.

Сканеры инициируют процесс, прочесывая интернет для выявления соответствующих ссылок, содержащих нужные данные.

Скраперы, с другой стороны, представляют собой специально созданные коды и алгоритмы, предназначенные для извлечения данных с выбранных веб-страниц.

История развития

Веб-скрейпинг возник для совершенно другой цели, и потребовалось почти 2 десятилетия, прежде он стал технологией, которая нам знакома сейчас.

Истоки самого простого веб-скрапинга можно проследить до 1989 года, когда британский ученый Тим Бернерс-Ли задумал Всемирную паутину. 

Первоначально концепция была направлена на создание платформы для автоматического информационного обмена между учеными в университетах и институтах по всему миру.

Основной целью веб-сайтов было представление статической информации в формате HTML, что позволяло разработчикам относительно легко писать скрипты, которые могли бы извлекать данные программным путем.

Вскоре после этого, в 1993 году, появилась инаугурационная концепция веб-краулинга. Пионером в этой области был The Wanderer, а именно World Wide Web Wanderer, разработанный Мэтью Греем в Массачусетском технологическом институте. 

Это был новаторский веб-краулер на основе Perl, задачей которого было измерить масштабы сети. 

В тот же период времени в 1993 году материализовалась основополагающая технология, которая проложила путь для основных поисковых систем, таких как Google, Bing, Yahoo и других.

Со временем некоторые сайты начали использовать динамический контент: благодаря таким технологиям, как JavaScript, AJAX и Flash, они могли отслеживать поведение пользователя и формировать страницы специально для него. Это создало значительные проблемы для традиционных методов веб-скрейпинга, потребовав более продвинутых методов.

Разработчики начали изучать headless-браузеры, которые могли имитировать взаимодействие с пользователем, позволяя им получать доступ и извлекать данные из динамически генерируемых страниц.

Такие инструменты, как Selenium, PhantomJS и Puppeteer, стали играть важную роль в навигации по сложным современным веб-сайтам. Вскоре после этого родился веб-скрапинг в том виде, в котором мы его знаем.

Чем скрейпинг отличается от парсинга данных

Сбор данных и парсинг — это отдельные, но взаимодополняющие процессы. Сбор данных изымает информацию из неструктурированных или полуструктурированных источников, в то время как парсинг забирает информацию в формат, подходящий для обзора или обработки.

Скрейпинг — автоматизированный сбор данных, как мы уже писали. Парсинг (от глагола — to parse «разбирать») — процесс, на котором из скачанных данных извлекается нужная информация и превращается в нужный нам читаемый формат.

Итак, вот самые важные различия между веб-скрапингом и анализом данных, которые следует знать:

• Скрапинг — это сбор данных, а анализ данных — это изучение их свойств.
• Результатом веб-скрейпинга данных обычно считаются необработанные строки HTML. После парсинга данных нужно получить структурированные данные в более читаемом формате, например JSON или CSV.
• Для изъятия информации требуется доступ к интернету и обход блокировок, в то время как анализ данных можно выполнять на одном устройстве без выхода в сеть.

В целом, скрапинг и парсинг — два наиболее важных аспекта любого проекта по анализу данных. Поскольку неструктурированные данные бесполезны, парсинг всегда идет сочетают со скрапингом. Если настроите процесс сбора данных таким образом, чтобы эффективно объединить эти два метода, вы на правильном пути.

Цели веб-скрейпинга

Самый простой способ получить информацию для расширения бизнеса в настоящее время — это web scraping. Неважно, что продает бизнес — данные помогают получить глубокие познания о конкурентах.

Хотя скрапинг данных практикуется уже некоторое время, он никогда не был таким популярным, как сейчас.

Какой бывает веб-скрейпинг

Браузерные расширения-скрейперы

Если задача бизнеса заключается в том, чтобы извлечь небольшой объем данных с конкретных веб-страниц, в этом могут помочь веб-скраперы в виде расширений для браузера. 

Это надежный и удобный инструмент для тех, кто не хочет устанавливать отдельную программу. Она легко устанавливается и извлекает данные с любого сайта.

Хотя веб-скрейпер в виде расширения браузера чрезвычайно прост в получении и использовании, у него есть одно важное ограничение. Веб-скрейперы с расширениями браузера предназначены для парсинга только одной страницы за раз, поэтому не следует выбирать их, если ищете инструмент для извлечения больших объемов данных.

Расширения браузера удобны в использовании и идеально подходят для сбора однотипных данных. Они интегрируются непосредственно в браузер, позволяя извлекать данные с минимальными техническими знаниями. 

Эти инструменты идеально подходят для новичков или тех, кому нужны немедленные данные без сложных настроек.

Плюсы:

• Простота установки и использования.
• Нет необходимости в обширных навыках кодирования.
• Идеально подходит для небольших и средних задач по очистке.

Минусы:

• Ограниченная функциональность по сравнению со специализированным программным обеспечением.
• Могут возникнуть трудности со сложными веб-сайтами или большими наборами данных.
• Зависит от совместимости браузера и обновлений.

Программные скраперы

Когда требуется нечто больше, чем базовый функционал, в игру вступают программные скраперы. Это автономные приложения, которые предлагают более надежные функции. 

Они подходят для обработки больших наборов данных и более сложных задач по скрапингу.

Компании обычно разрабатывают свои системы для управления своими конкретными потребностями. Это относится к категории индивидуальных решений.

Плюсы:

• Больший контроль над задачами парсинга.
• Может обрабатывать масштабные объекты.
• Обычно включает в себя планирование и автоматизацию.

Минусы:

• Требуется установка и настройка.
• Обычно подразумевает более крутую кривую обучения.
• Для настройки требуются знания программирования — чтобы создать свой веб-скрейпер, понадобится начальный уровень навыков программирования. Наиболее распространенным языком, используемым в сфере веб-скрейпинга, является Python.

Облачные скреперы

Это наиболее надежное решение. Не нужно устанавливать их на ПК и использовать для этого интернет. Все, что нужно сделать, это настроить план и требования, сразу после этого можно получить столько данных, сколько захотите, и сохранить их на своем компьютере или в базе данных.

Облачные сервисы веб-скрейпинга предназначены для работы в нескольких информационных средах. Это мощные машины в мире веб-скрейпинга. Они предлагают масштабируемость и гибкость, что делает их идеальными для проектов корпоративного уровня. 

Эти скраперы работают на облачных серверах, поэтому они не потребляют локальные ресурсы и к ним можно получить доступ из любой точки мира.

Плюсы:

• Высокая масштабируемость и надежность.
• Не требует местных ресурсов.
• В этом варианте присутствуют ротация IP-адресов и решение CAPTCHA.

Минусы:

• Обычно предоставляется с абонентской платой.
• Для управления может потребоваться больше технических знаний.
• Для доступа к данным требуется интернет.

Как защититься от веб-скрейпинга

По оценкам, предприятия электронной коммерции теряют 2% онлайн-дохода из-за веб-скрейпинга. С учетом того, что в 2021 году глобальные продажи электронной коммерции составили около $5,2 трлн, это свыше $100 млрд.

Компании ищут пути, чтобы затруднить сбор данных с сайтов и приложений, не создавая при этом трудностей для реальных пользователей и поисковых систем. 

Как защищаются сайты, с помощью каких систем они ограждают контент от скрейпинга?

Для контроля объема входящего и исходящего трафика в сеть или из нее ограничивают скорость. Например, используют API, который пропускает максимум 100 запросов в минуту. Если количество запросов превысит лимит, произойдет ошибка. 

Еще один способ защитить сайт от парсинга — отклонять запросы от известных вредоносных ресурсов. Есть множество сайтов, которые ведут список злонамеренных IP-адресов.

Инструменты для веб‑скрейпинга

Это программы, предназначенные для автоматического извлечения данных с веб-сайтов путем навигации по веб-страницам и сбора нужной информации.

Инструменты для скрапинга, также известные как веб-скраперы — программы, программное обеспечение или фрагменты кода, специально разработанные для скрапинга или извлечения данных. 

Обычно они создаются с использованием языков программирования, таких как Python, Ruby, Node.js, Golang, PHP или Perl.

Существует четыре класса инструментов:

1. Веб-скрейперы с открытым исходным кодом/готовые к использованию (например, BeautifulSoup, Scrapy)
2. Готовые веб-скреперы (например, Import.io, ParseHub)
3. Облачные веб-скрейперы (например, Apify, ScrapingBee)
4. Веб-скреперы для браузерных расширений (например, WebScraper.io, DataMiner)

В отличие от инструментов-скрейперов, боты или роботы — это программное обеспечение или программы, которые могут автоматизировать широкий спектр задач. 

Они могут:

• собирать прогнозы погоды,
• автоматизировать обновления социальных сетей,
• генерировать контент,
• обрабатывать транзакции,
• выполнять веб-скрейпинг.

Боты могут быть «белыми» или «серыми», то есть действовать законными или злонамеренными методами.

Белый метод

• Чат-боты (например, ChatGPT).
• Голосовые боты (например, Siri, Alexa).
• Агрегаторы или новостные боты (Google News, AP News).
• Боты электронной коммерции (Keepa, Rakuten Slice).
• Поисковые роботы (Googlebot, Bingbot).
• Боты для мониторинга сайта (Uptime Robot, Pingdom).
• Сканер социальных сетей (сканер Pinterest).

Серый метод

• Скреперы контента.
• Спам-боты (в электронной почте, комментариях или на форумах).
• Боты для захвата учетных записей (методом подстановки учетных данных, подбором пароля и так далее).
• Боты социальных сетей (например, боты-подписчики, боты для лайков / ретвитов).
• Боты для мошенничества с кликами.
• DDoS-боты.

Как используют полученные данные

Рыночный и конкурентный анализ цен и услуг

Динамика бизнеса электронной коммерции постоянно меняется, что приводит к соответствующим изменениям цен. Поэтому отслеживание цен конкурентов дает возможность оставаться в курсе рыночных тенденций.

Мониторинг цен конкурентов с помощью веб-скрапинга дает представление о стратегиях ценообразования продуктов, помогает компаниям улучшить позиционирование на рынке, чтобы оставаться конкурентоспособными и привлекать новых клиентов.

Более того, отслеживание цен конкурентов позволяет покупателям выявлять потенциальные инвестиционные возможности с недооцененными продуктами. Этого можно достичь, сравнивая цены на одни и те же продукты у разных розничных поставщиков.

Редизайн и модернизация сайтов

Исследования показывают, что 40% пользователей покинут сайт, если загрузка займет более 3 секунд, а 88% никогда больше не посетят платформу, если столкнутся с негативным опытом. Это приводит к тому, что ритейлеры ежегодно теряют доход. 

Эти потери могут быть критичными для компаний, работающих с устаревшими системами.

Важно проводить конкурентные анализы, чтобы определить лидеров отрасли или конкурентов с высокими, превосходными UI / UX, изучить их приложения или сайты, чтобы понять, какие элементы улучшают пользовательский опыт.

Мониторинг новостей

Медиакомпании и новостные агрегаторы просматривают различные новостные сайты, чтобы собирать контент для своих платформ.

Анализ эффективности контента

Веб-скрапинг позволяет контент-маркетологам собирать данные о конкурентах, в том числе контент-стратегии, популярные темы и целевые ключевые слова. Эта информация может помочь определить подход к контенту, помогая выявлять пробелы и возможности на рынке.

Извлечение контактной информации

Популярный запрос от многих маркетинговых команд во многих отраслях. Сбор имен, адресов электронной почты и телефонных номеров устраняет необходимость в сборе данных человеком.

Благодаря этому инструменты для сбора данных освобождают ресурсы отделов продаж и маркетинга, позволяя им сосредоточиться на важных проектах, которые могут повлиять на успех компании.

Основные преимущества использования веб скрапинга

Инструменты веб-скрейпинга позволяют компаниям:

• сокращать расходы,
• экономить время,
• собирать комплексные данные,
• минимизировать обязанности по обслуживанию,
• достигать лучшей согласованности данных.

Управление данными

Веб-скрапинг позволяет выбирать, какие данные хотите собрать с различных веб-сайтов, а затем использовать правильные инструменты для их правильного сбора.

Точность данных

Инструменты веб-скрейпинга извлекают данные из нескольких веб-страниц, предоставляя комплексные и точные данные для поддержки целей проекта. Это позволяет компаниям масштабировать свои усилия по сбору данных и использовать улучшенные знания для различных бизнес-потребностей.

Автоматизация

Веб-скрейпинг позволяет компаниям оптимизировать аналитику данных, что повышает производительность и экономит время.

Рентабельность

Сбор данных может быть дорогостоящим занятием. Веб-скрейпинг предлагает экономически эффективное решение для предприятий, сокращая затраты на рабочую силу и минимизируя неблагоприятные последствия человеческих ошибок, связанных с ручным сбором данных. 

Экономическая эффективность веб-скрейпинга зависит от объема необходимых данных и используемых инструментов извлечения.

Прогнозируется, что услуги по веб-скрейпингу будут устойчиво расти в течение следующего десятилетия. По состоянию на 2023 год рынок программного обеспечения для веб-скрейпинга оценивался в $489,01 млн и, по прогнозам, будет расти в среднем на 13,25% ежегодно, достигнув $2,45 млрд к 2036 году.

Фото на обложке: Freepik