paint-brush
Navigera i avancerad webbskrapning: insikter och förväntningarförbi@brightdata
Ny historia

Navigera i avancerad webbskrapning: insikter och förväntningar

förbi Bright Data7m2024/11/06
Read on Terminal Reader

För länge; Att läsa

Den här artikeln inleder en serie i sex delar om avancerad webbskrapning, som belyser komplexiteten och utmaningarna med dataextraktion på hög nivå. Webbskrapning automatiserar datahämtning från webbplatser, vilket ofta innebär att övervinna sofistikerade anti-skrapningsförsvar som CAPTCHA, JavaScript-utmaningar och IP-förbud. Avancerad skrapning kräver navigering av statiskt kontra dynamiskt innehåll, optimering av extraktionslogik, hantering av proxyservrar och hantering av juridiska och etiska frågor. AI-drivna lösningar, som Bright Datas skrapverktyg och proxynätverk, förenklar processen genom att ta itu med dessa hinder. Serien syftar till att utrusta läsarna med strategier för att lyckas i det växande webbskrapningslandskapet.
featured image - Navigera i avancerad webbskrapning: insikter och förväntningar
Bright Data HackerNoon profile picture
0-item

Ansvarsfriskrivning : Detta är den första artikeln i en serie i sex delar om avancerad webbskrapning . Genom hela serien kommer vi att täcka allt du behöver veta för att bli en skraphjälte. Nedan finns en allmän introduktion, men de kommande delarna kommer att utforska komplexa ämnen och lösningar som du inte lätt hittar någon annanstans !


Webbskrapning har blivit ett modeord som finns överallt – publikationer, tidskrifter och teknikbloggar. Men vad handlar det om, och varför är det så viktigt? Om du är här vet du förmodligen redan. Och du är förmodligen också medveten om att det inte är någon lätt uppgift att extrahera data på högsta nivå – särskilt eftersom webbplatser ständigt utvecklas för att sluta skrapa skript.


I den här första artikeln i vår sexdelade serie tar vi oss an utmaningarna på hög nivå med avancerad webbskrapning. Ta dina popcorn så sätter vi igång! 🍿

Web Scraping i korthet

Webbskrapning är konsten att extrahera data från onlinesidor. Men vem vill kopiera och klistra in information manuellt när du kan automatisera den? ⚡


Automatisering finns överallt


Webbskrapning utförs vanligtvis genom anpassade skript som gör det tunga lyftet, automatiserar det du skulle göra manuellt: läsa, kopiera och klistra in information från en sida till en annan - men i lätt hastighet och i stor skala!


Med andra ord, att skrapa webben är som att distribuera en effektiv datautvinningsrobot i Internets vidsträckta länder för att gräva upp och hämta tillbaka informationsskatter. Inte konstigt, skrapskript kallas också skraprobotar ! 🤖


Så här fungerar en bot som utför onlinedataskrapning vanligtvis:

  1. Skicka en förfrågan : Din bot – även känd som scraper – begär en specifik webbsida från en målwebbplats.
  2. Analysera HTML : Servern returnerar HTML-dokumentet som är associerat med sidan, som sedan analyseras av scraping-skriptet.
  3. Extrahera information : Skriptet väljer element från sidans DOM och hämtar specifika data från noderna av intresse.
  4. Lagra den : Boten sparar den förbehandlade datan i ett strukturerat format – som en CSV- eller JSON-fil – eller skickar den till en databas eller molnlagring.

Låter coolt…. Men kan vem som helst göra det?

TL;DR : Ja, nej, kanske – det beror på!


Du behöver ingen doktorsexamen. inom datavetenskap eller finans för att få fram att data är den mest värdefulla tillgången på jorden . Det är ingen raketvetenskap, och jättar som Google, Amazon, Netflix och Tesla bevisar det: deras intäkter är mycket beroende av användardata.


Kom ihåg... data = pengar


⚠️ Varning : I den moderna världen, om något är gratis, är det för att du är produkten! (Japp, detta gäller till och med billiga bostadsfullmakter 🕵️‍♂️)


Fantastiskt... men hur hänger det ihop med webbskrapning? 🤔


Jo, de flesta företag har en webbplats, som innehåller och visar mycket data. Medan de flesta av de data som företag lagrar, hanterar och samlar in från användare hålls bakom kulisserna, finns det fortfarande en del som är allmänt tillgänglig på dessa webbplatser.


För ett konkret exempel, överväg sociala medieplattformar som Facebook, LinkedIn eller Reddit. Dessa webbplatser är värd för miljontals sidor med skattkammare av offentlig data. Nyckeln är att bara för att data är synlig på en webbplats betyder det inte att företaget bakom den är glada över att du skaffar det med några rader Python ! 👨‍💻


Data är lika med pengar, och företag ger inte bara bort dem... 💸


Här är anledningen till att så många webbplatser är utrustade med antiskrapningsåtgärder , utmaningar och skyddssystem. Företag vet att data är värdefulla, och de gör det svårt att skrapa skript för att komma åt den!

Så varför är det så svårt?

Att lära sig varför det är svårt att hämta onlinedata och hur man löser vanliga problem är precis vad den här avancerade webbskrapningskursen handlar om! 🎓


För att komma igång, kolla in denna fantastiska video av andra mjukvaruingenjör Forrest Knight :


Webbskrapning är en komplex värld, och för att ge dig en glimt av dess invecklade, låt oss lyfta fram de viktigaste frågorna du behöver ställa under hela processen – från början hela vägen till de sista stegen. 🔍


Oroa dig inte om vi bara skrapar på ytan här! Vi kommer att fördjupa oss i var och en av dessa aspekter ( inklusive de dolda tips och tricks som de flesta inte pratar om 🤫) i kommande artiklar i den här serien. Så håll utkik! 👀

Är din målwebbplats statisk eller dynamisk?

Vet du inte hur man berättar?


Om webbplatsen är statisk betyder det att data redan är inbäddad i HTML-koden som returneras av servern. Så en enkel kombination av en HTTP-klient + HTML-parser är allt du behöver för att skrapa den. 🧑‍💻


Men om data är dynamiska, hämtade i farten via AJAX (som i ett SPA ), blir skrapning ett helt annat bollspel. 🏀 I det här fallet behöver du webbläsarautomatisering för att rendera sidan, interagera med den och sedan extrahera den data du behöver.


Så du behöver bara ta reda på om en webbplats är statisk eller dynamisk och välja rätt skrapteknik i enlighet därmed, eller hur? Tja, inte så snabbt... 🤔

Med PWA på uppgång är frågan - kan du skrapa dem? 🤷‍♂️ Och hur är det med AI-drivna webbplatser? Det är frågorna du behöver svar på. För tro mig, det är webbens framtid! 🌐

Vilken dataskyddsteknik använder webbplatsen? Om någon?

Som nämnts tidigare kan webbplatsen ha några seriösa anti-bot-försvar på plats som CAPTCHA, JavaScript-utmaningar , webbläsarfingeravtryck, TLS-fingeravtryck , enhetsfingeravtryck, hastighetsbegränsning och många andra.


Få mer information i webbinariet nedan:


Det här är inte saker du kan kringgå med bara några kodlösningar. De kräver specialiserade lösningar och strategier, speciellt nu när AI har tagit dessa skydd till nästa nivå.


Det är vad som händer när du inte utrustar ditt manus ordentligt


Med andra ord; du kan inte bara gå direkt till den slutliga chefen som i Breath of the Wild (såvida du inte är ett speedrunning-proffs 🕹️).

Behöver jag optimera min skrapningslogik? Och hur?

Okej, anta att du har rätt teknikstack och kommit på hur du kan kringgå alla antibot-försvar. Men här är kickern – att skriva dataextraktionslogik med spagettikod räcker inte för verklig scraping.


Du kommer snabbt att stöta på problem, och tro mig, saker kommer att gå sönder. 😬


Du måste höja nivån på ditt skript med parallellisering, avancerad logik för omförsök, loggning och många andra avancerade aspekter. Så, ja, att optimera din skrapningslogik är definitivt en grej!

Hur ska jag hantera fullmakter?

Som vi redan har tagit upp är proxyer nyckeln för att undvika IP-förbud , komma åt geografiskt begränsat innehåll, kringgå API-hastighetsgränser , implementera IP-rotation och mycket mer.


Men håll ut — hur hanterar du dem på rätt sätt? Hur roterar du dem effektivt? Och vad händer när en proxy går offline och du behöver en ny?


Tidigare skrev du komplexa algoritmer för att manuellt lösa dessa problem. Men det moderna svaret är AI. ✨



Du kan egentligen inte ignorera AI längre


Det stämmer – AI-drivna proxyservrar är på modet nu, och av goda skäl. Smarta proxyleverantörer kan hantera allt från rotation till utbyte automatiskt, så att du kan fokusera på att skrapa utan krångel.


Du måste veta hur du använder AI-drivna proxyservrar om du vill ligga steget före i spelet!

Hur hanterar man skrapad data?

Bra, så du har ett manus som skjuter på alla cylindrar, optimerat och stabilt ur teknisk synvinkel. Men nu är det dags för nästa stora utmaning: att hantera dina skrapade data.


Tveksamheterna är:

  • Vilket är det bästa formatet att lagra den i? 📂

  • Var ska man förvara den? Filer? En databas? En molnlagring? 🏙️

  • Efter hur ofta ska den uppdateras? Och varför? ⏳

  • Hur mycket utrymme behöver jag för att lagra och bearbeta det? 📦


Dessa är alla viktiga frågor, och svaren beror på ditt projekts behov. Oavsett om du arbetar med en engångsextraktion eller en pågående datapipeline är det lika viktigt att veta hur du lagrar, hämtar och hanterar din data som att skrapa den i första hand.

Men vänta... Var det du gjorde till och med lagligt och etiskt i första hand?

Du har din skrapade data säkert gömd i en databas. Ta ett steg tillbaka... är det ens lagligt? 😬


Om du håller dig till några grundläggande regler, som att endast inrikta dig på data från allmänt tillgängliga sidor, är du förmodligen utesluten. Etik? Det är ett annat lager. Saker som att respektera en webbplatss robots.txt för att skrapa och undvika åtgärder som kan överbelasta servern är viktiga här.


Det finns också en elefant i rummet att tilltala... 🐘


Med AI-driven skrapning blir det nya normala, det dyker upp nya juridiska och etiska frågor. 🧠 Och du vill inte bli överraskad eller hamna i varmt vatten på grund av nya regler eller AI-specifika problem.

Avancerad webbskrapning? Nä, du behöver bara rätt allierad

Att bemästra webbskrapning kräver kodningsfärdigheter, avancerad kunskap om webbteknologier och erfarenhet för att fatta rätt arkitektoniska beslut. Tyvärr är det bara toppen på ett isberg.


Som vi nämnde tidigare har skrapning blivit ännu mer komplex på grund av AI-drivna anti-bot-försvar som blockerar dina försök. 🛑

Men svettas inte! Som du kommer att se under hela denna resa med sex artiklar, blir allt mycket enklare med rätt allierad vid din sida.


Vilken är den bästa leverantören av webbskrapningsverktyg på marknaden ? Ljusa data!


Bright Data har dig täckt med skrapande API:er, serverlösa funktioner, webblåsare, CAPTCHA-lösare, molnwebbläsare och dess enorma nätverk av snabba, pålitliga proxyservrar.


Är du redo att höja ditt skrapspel? Få en introduktion till Bright Datas datainsamlingserbjudanden i videon nedan:

Slutliga tankar

Nu vet du varför webbskrapning är så svårt att utföra och vilka frågor du behöver svara på för att bli en online-dataextraktionsninja 🥷.


Glöm inte att detta bara är den första artikeln i vår sexdelade serie om avancerad webbskrapning! Så spänn dig fast när vi dyker in i banbrytande teknik, lösningar, tips, tricks och verktyg.


Nästa stopp? Hur man skrapar moderna webbappar som SPA, PWA och AI-drivna dynamiska webbplatser! Håll utkik🔔

L O A D I N G
. . . comments & more!

About Author

Bright Data HackerNoon profile picture
Bright Data@brightdata
From data collection to ready-made datasets, Bright Data allows you to retrieve the data that matters.

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I...