Веб-соскоб – это метод ползания разных веб-сайтов и извлечение необходимых данных с пауками. Эти данные интерпретируются и хранятся в иерархическом формате с использованием конвейера данных. Веб-ползание теперь обычно используется и имеет широкий спектр приложений: Это также применимо в Расширенные Recons И многие больше приложения могут быть доставлены из него.
Маркетинг и продажа Фирмы могут получить информацию, связанную с свинцом, используя Scraping сайта. Веб-соскоб полезен для компаний по недвижимости для получения информации о новых разработках, перепродажных домах и так далее. Сайты сравнения цен, такие как Trivago, полагаются в целом, полагаются на веб-ползучий, чтобы получить детали продукта и цен от разных страниц электронной коммерции.
Веб-соскоб обычно влечет за собой пауки, полученные HTML-документы из соответствующих веб-сайтов, извлеките требуемый материал на основе бизнес-логики и хранения его в определенном формате. Этот блог служит праймером для создания чрезвычайно масштабируемых клещей. Мы пройдемся через следующие темы:
Методы соскабливания:
Мы посмотрим на некоторые фрагменты кода, которые демонстрируют простые методы царапин и рамки в Python. Скарание в масштабе: при сострании одной страницы легко, обрабатывая код Spider, извлечь данные, и поддерживая хранилище данных – все проблемы при сочетании миллионов веб-сайтов. Мы посмотрим на эти вопросы и как преодолеть их, чтобы облегчить соскабливание.
Скаунные рекомендации:
Считается вредоносным, чтобы соскрести данные с веб-сайтов без согласия владельца. Некоторые правила должны быть выполнены, чтобы спасти наших клещей от черного списка. Мы посмотрим на некоторые из лучших методов ползания, чтобы преследовать.
Библиотеки Python для Scraping Web
Запросы: Python HTTP Библиотека: Чтобы прошить веб-сайт или блог, сначала извлекайте содержимое HTML-страницы от объекта HTTP-ответа. Библиотека запросов Python очень полезна и проста в использовании. Это использует Urllib внутри. Мне нравятся «запросы», потому что это просто, и код становится более читабельным.
BeautifulSoup: Следующим шагом является удаление данных из веб-страницы. CountrySoup – это надежная библиотека Python, которая помогает вам извлекать данные с веб-страниц. Это просто в использовании и имеет множество API, чтобы помочь вам в извлечении информации. Мы используем библиотеку запросов для получения HTML-страницы, которую мы затем декодируем с помощью ByingleSoup.
Библиотека Python lxml.html: Это еще одна библиотека Python, похожая на BeautifulSoup. Внутренний язык Scrapy – LXML. Он включает в себя список API, которые можно использовать для извлечения данных. Почему вы сделаете это, потому что Scrapy извлечет данные для вас? Если вы хотите повторить тег «Div» и выполните любую процедуру на тег, включенную в «Div», вы можете использовать эту библиотеку, которая предоставит вам список тегов «Div». Теперь вы можете переоценить их с помощью функции ITER (), проходящейся каждым дочерним тегом внутри бирки Parent Div. В соскании таких обходных операций сложно. История этой библиотеки можно найти здесь.
Так что теперь, когда мы хотим сделать веб-соскабливание для уровня отрасли. Давайте посмотрим на проблемы и решения, которые приходят с соскоб в широком масштабе, то есть, соскребание на 100-200 веб-сайтов ежедневно:
Хранилище данных:
Крупномасштабные Добыча данных производит огромное количество материала. Склад данных должен иметь неисправность, масштабируемость, безопасность и высокую доступность. Если хранилище данных нестабильна или недоступна, такие действия, как поиск и фильтрация данных, были бы неэффективными. Вместо того, чтобы запустить свои собственные серверы или инфраструктуру, вы можете использовать веб-сервисы Amazon для этого (AWS). RDS (Служба реляционной базы данных) может использоваться для иерархических баз данных и Dynamodb для недирационных баз данных. AWS отвечает за резервную копию данных. Это немедленно создает резервную копию серверов. Он также предоставляет журналы ошибок базы данных. Этот блог обсуждает, как настроить облачные вычисления для соскабливания.
Изменение процесса и данные, которые сохраняются онлайн.
Скаирование в значительной степени зависит от пользовательского интерфейса и его структуре, в частности CSS и XPath. Теперь, если целевой веб-сайт меняется, наш скребок может сбиваться или возвращать случайные данные, которые нам не нравятся. Это типичный случай, поэтому сохранение скребков является более сложным, чем их. Чтобы управлять этим случаем, мы должны создавать тестовые случаи для логики извлечения и запустить их на регулярной основе, либо вручную, либо через программное обеспечение CI, как Jenkins, чтобы увидеть, как веб-сайт GOLE изменен.
Роботы и капча, которая не позволяет парсерам войти.
В наши дни Web Scraping популярны, и любой хост веб-сайта хотел бы сохранить свои данные от соскабливания. Антискозая технология поможет им в этом усипении. Например, если вы посещаете определенный веб-сайт из того же IP-адреса на регулярной основе, целевой веб-сайт заблокирует ваш IP-адрес. Использование CAPTCHA на сайте также будет поддерживать. Есть способы обойти эти противоскользящие меры. Или пример, мы можем использовать прокси-серверы для скрытия нашего истинного IP-адреса. Есть несколько прокси-сервисов, которые вращают IP-адрес перед каждым запросом. Также просто добавить поддержку прокси-серверов в код, а сцепной модуль в Python делает это.
JIT Compabled языки позволяют более жестко получить парсеров, так как сценарий лавы сильно отличается от HTML.
Извлечение данных сложно на веб-сайтах, которые сильно зависят от JavaScript и Ajax для визуализации сложного контента. Струпкость и аналогичные рамки/библиотеки больше не могут работать или не удалить что-то из HTML-кода. Поскольку ajax вызовы и JavaScript выполняются во время выполнения, он не может их скреплять. Это может быть адресовано путем рендеринга веб-страницы в беговый браузер, например, хром без головы.
Некоторые веб-сайты используют ловушки Honeypot на своих веб-страницах для отслеживания веб-сканеров. Их трудно обнаружить, поскольку большинство галстуков объединены с цветным цветом или имеют свойство Show CSS, установленным на ноль. Этот метод редко используется, потому что оно требует значительных действий кодирования как на сервере, так и на гусеничных сторонах.
AI и ML приложения в настоящее время имеют высокий спрос, и эти проекты требуют огромных объемов данных. Целостность данных также имеет решающее значение, поскольку один недостаток в алгоритмах AI/ML может вызвать серьезные проблемы. Таким образом, при сострании важно не только царапать данные, но и проверять ее целостность. Так как это в режиме реального времени не всегда возможно, я бы предпочел писать тестовые случаи для журнала извлечения. Итак, я бы предпочел написать тестовые случаи для логики извлечения, чтобы гарантировать, что все, что ваши пауки собираются, и что они не соскабливают неправильные данные.
Пакеты соскоба Python, такие как Frontera и Scrapy Redis, доступны. Frontrera позволяет вам только отправлять один запрос на домен одновременно, но он может присоединиться к нескольким доменам одновременно, что делает его идеальным для одновременного соскабливания. SCRAPY REDIS позволяет вам представить несколько запросов на один домен. Лучшая смесь из них приведет к очень сильной веб-паукам, способным иметь дело с объемом, так и различными крупными веб-сайтами.
Это самоочевидно. Чем дольше нужна, чтобы соскрести страницу, тем больше она, и тем больше данных он содержит. Это хорошо, если причина поиска веб-страницы не зависит от времени, но это не всегда в этом случае. Значения запасов не остаются постоянными со временем. Данные, чувствительные к сроки, включают списки продаж, курсы валюты, модели медиа-шаблонов и ценности запасов, чтобы назвать несколько примеров. Итак, что вы делаете в этой ситуации? Один ответ может быть правильно планировать пауков. Если вы используете Scrapy System, убедитесь, что используйте правильные правила экстрактора связи, чтобы паук не тратит время, царапая несвязанные URL-адреса.
Вывод: Мы охватывали основы соскабливания, структур, разбьющихся техник и лучших методов соскоб. Наконец, при царапин, придерживайтесь законов целевых URL. Не заставляйте их препятствовать вашим паукам. Невозможно сохранить детали и пауки в курсе крупных масштабов. Для удобного масштабирования сайта Scraping Backend, используйте Docker/Kubernetes и Public Cloud Services, такие как AWS. Часто следуйте рекомендациям страниц, которые вы хотите ползти. Часто используют API сначала, если они используются.
Удаление лучших трюков и советов, чтобы получить работу, движущийся:
- Никогда не теряйте сервер очень часто : Как он сделает трек вашего удостоверения личности, и вы также можете изучить для этого.
- Используйте агент вращения и подделка : Каждый запрос включает в себя строку пользовательского агента в заголовке. Эта строка идентифицирует браузер, который вы используете, а также его версия и платформа. Если мы используем один и тот же пользовательский агент с любым представлением, веб-сайт GOLE может легко определить, что запрос исходит из сканера. Таким образом, вы можете быть в безопасности от юридических обязательств.
- Не разбирайте с таким же подходом каждый раз : Попробуйте изменить инструменты или, возможно, попробуйте изменить каркас, а также, если возможно, используйте столько прокси, сколько сможете.
- Используйте сбранные данные, ответственно Если возможно, соскребайте контент с разрешением или даже не пытайтесь делать это и быть абсолютно профессиональным и очистить с тем, как вы будете использовать данные.
Я напишу какой-нибудь код и буду делать несколько демонстрационных видео, при этом закладки этой статьи вы найдете несколько новых редактировков на будущее.
Спасибо.
Оригинал: “https://dev.to/vishwasnarayan5/web-scrapping-introduction-2dlf”