ⓘ Веб-скрейпинг - это технология получения веб-данных путем извлечения их со страниц веб-ресурсов. Веб-скрейпинг может быть сделан вручную пользователем компьютер ..

                                     

ⓘ Веб-скрейпинг

Веб-скрейпинг - это технология получения веб-данных путем извлечения их со страниц веб-ресурсов. Веб-скрейпинг может быть сделан вручную пользователем компьютера, однако термин обычно относится к автоматизированным процессам, реализованным с помощью кода, который выполняет GET-запросы на целевой сайт.

Веб-скрейпинг используется для синтаксического преобразования веб-страниц в более удобные для работы формы. Веб-страницы создаются с использованием текстовых языков разметки HTML и XHTML и содержат множество полезных данных в коде. Однако большинство веб-ресурсов предназначены для конечных пользователей, а не для удобства автоматического использования, поэтому была разработана технология, которая "очищает" веб-контент.

Загрузка и просмотр страницы - важнейшие составляющие технологии, они являются неотъемлемой частью выборки данных.

                                     

1. История

История веб-скрейпинга на самом деле намного длиннее, чем кажется, она начинается со времени, когда появился Интернет.

  • В 1994 году была запущена первая полнотекстовая поисковая система WebCrawler.
  • В 2018 год Интернет представлял собой более чем 1.8 миллиарда веб-сайтов. Именно веб-скрейпинг сделал недавно появившуюся Всемирную сеть доступной для поиска, а затем быстро растущий Интернет стал более удобным и доступным.
  • В декабре 1993 года появилась первая поисковая система WWW, которая опиралась на работу на веб-робота - JumpStation. Она уже могла отслеживать информацию, индексировать её и выполнять поиск по словам, ранжируя ссылки.
  • В июне 1993 года был создан первый веб-робот World Wide Web Wanderer, который предназначался только для измерения размеров всемирной паутины.
  • В 2000 году появились первые Web API и API Crawler. В этом году Salesforce и eBay запустили собственный API, благодаря которому программисты получили доступ к некоторым общедоступным данным. С тех пор многие веб-сайты предлагают Web API, что значительно упростило веб-скрейпинг.
  • В 2004 году была запущена библиотека Beautiful Soup, предназначенная для Python. Поскольку не все веб-сайты предлагают API, программисты искали новое решение для веб-скрейпинга в таких случаях. Таким решением стала библиотека Beautiful Soup, которая определяет структуру сайта, используя синтаксический анализ, что помогает анализировать и получать содержимое HTML-страниц. Beautiful Soup считается самой сложной и продвинутой библиотекой для веб-скрейпинга.
                                     

2. Методы

Веб-скрейпинг - это область с активными разработками, разделяющими амбициозную инициативу развития взаимодействия человека и компьютера, которая требует прорывов в обработке и понимании текста онлайн-страниц искусственным интеллектом. Современные решения для скрейпинга варьируются от специальных, требующих человеческих усилий, до полностью автоматизированных систем, которые способны преобразовывать целые веб-сайты в структурированную информацию в определенном формате. Идеально, когда сайт, данные которого нужно извлечь, предоставляет их через API с разрешенным кросс-доменным доступом. В случае, когда дела не обстоят таким образом, можно обратиться к другим методам скрейпинга.

"Копипаст" вручную

Иногда даже самая лучшая технология веб-скрейпинга не может заменить ручную работу человека, когда пользователь копирует и вставляет текст. В некоторых случаях это единственное возможное решение, например, когда веб-сайты устанавливают блокировку от веб-скрейпинга и копирование текста.

                                     

2.1. Методы Обращение к прокси-сервису

Если сайт представляет собой html- или xml-документ и к нему разрешены кросс-доменные запросы, то можно получить содержимое документа с помощью запроса к одному из имеющихся в Интернете прокси-сервису.

Сопоставление текстовых шаблонов

Простой, но мощный способ получения информации с веб-страниц. Может быть основан на команде UNIX grep выполняет поиск в одном или нескольких файлах по шаблону или на сопоставлении регулярных выражений языков программирования например, Perl или Python.

Синтаксический анализ HTML

Многие веб-сайты состоят из большого числа страниц, генерируемых динамически из основного структурированного источника - базы данных. Данные одной и той же категории обычно кодируются в похожие страницы с помощью общего скрипта или шаблона. В интеллектуальном анализе данных программа, которая обнаруживает такие шаблоны в определённом источнике информации, извлекает его содержимое и переводит его в форму, называется оболочкой. Предполагается, что анализируемые страницы системы соответствуют общему шаблону и что их можно легко идентифицировать в терминах общей схемы URL. Кроме того, некоторые полуструктурированные языки запросов к данным, такие как XQuery и HTQL, могут использоваться для анализа HTML-страниц и извлечения и преобразования содержимого страниц.

Document Object Model DOM

DOM - программа с API для HTML и XML документов. Встраивая полноценный веб-браузер, такой как Internet Explorer или элемент управления браузера Mozilla, программы могут извлекать динамическое содержимое, создаваемое клиентскими сценариями. Скрейпинг DOM-дерева позволяет получить доступ к информации в отдельных её частях.

Вертикальная агрегация данных

Есть несколько компаний, которые разработали специальные онлайн-платформы, которые создают и контролируют множество ботов. Боты работают без прямого участия человека и при этом их взаимодействие с пользователями происходит без связи с целевым сайтом. Подготовка включает в себя создание базы знаний, благодаря которой возможна работа ботов. Боты осуществляют агрегацию данных по отдельным свойствам каждого ресурса в соответствии с заданными условиями для дальнейшего сопоставления и анализа полученных значений свойств. Надежность платформы измеряется качеством получаемой информации обычно количеством полей и её масштабируемостью до сотен или тысяч сайтов. Эта масштабируемость в основном используется для преобразования данных, расположенных в конце длинного кода сайтов, которые обычные агрегаторы считают сложными или слишком трудоёмкими для сбора контента.

Распознавание семантических аннотаций

Некоторые страницы могут содержать мета-дату или семантическую разметку и аннотации, с помощью метода распознавания семантических аннотаций можно извлекать таких страниц.

Анализаторы страниц

Ведутся разработки в области искусственного интеллекта, когда машинное зрение идентифицирует данные, интерпретирует их, как бы это делал человек, их извлекает.

Технология веб-скрейпинг удобна для трансмиссии данных веб-страниц в более удобные формы, однако существуют также методы парсинга, которые в случае открытого API могут решить задачу продуктивнее.



                                     

3. Применение

Веб-скрейпинг стал важным инструментом для автоматизированного сбора информации в Интернете. Он является частью маркетинговых информационных систем MIS для формирования баз данных или банков данных, благодаря которым нужные сведения предоставляются в форме табличных отчетов. Технологии работы поисковых систем, агрегаторы контента также взаимосвязаны с программами веб-скрейпинга.

Веб-скрейпинг представляет собой форму копирования данных, в которой определённая необходимая для получения информация собирается из Интернета и аккумулируется, как правило, в центральную локальную базу данных или электронную таблицу, для последующего извлечения или анализа. Программное обеспечение для скрейпинга веб-страниц может получить доступ к всемирной паутине непосредственно с помощью протокола передачи гипертекста, а также через веб-браузер.

Полученное содержимое страницы можно анализировать, переформатировать, копировать данные в электронную таблицу и так далее. Веб-скрейпинг обычно берёт часть данных из страницы, чтобы использовать её для другой цели. Примером скрейпинга может служить поиск на различных сайтах и копирование имен, телефонных номеров, электронных адресов, URL-адресов определённой тематики для создания базы контактов.

В основном веб-скрейперы решат следующие задачи:

  • Поиск необходимой информации;
  • Мониторинг обновлений на сайтах.
  • Копирование данных из Интернета;

Веб-скрейпинг может быть как самостоятельным инструментом и служить для целевого поиска информации, также он может стать компонентом веб-разработок, используемых для веб-индексации, веб-майнинга и интеллектуального анализа данных, онлайн-мониторинга, изменения цен и их сравнения, для наблюдения за конкуренцией, и другого сбора данных.

                                     

4. Программы и аналоги

Программы веб-скрейпинга не рассчитаны на обычных пользователей, с ними работают программисты, которые в большинстве случаев пишут коды под конкретные задачи. В Интернете можно найти различные средства и инструменты для веб-скрейпинга: библиотеки, приложения, online-сервисы, облачные сервисы, сервисы типа DaaS, плагины к браузерам. Один из популярных средств скрейпинга Scrapy это бесплатный фреймворк с открытым кодом. Среди коммерческих популярной является платформа Import.IO.

Существует разработки, например, Nokogiri, который создан специально для языка программирования Ruby, скрейперы, которые выполняют определённую задачу из множества возможных: Outwit Hub собирает текстовую информацию и распределяет по ячейкам. Новые формы веб-скрейпинга включают прослушивание каналов данных с веб-серверов. Например, JSON обычно используется в качестве транспортного механизма хранения данных между клиентом и веб-сервером.

Получение данных с сайтов при помощи доступа к API также эффективно. Такие компании, как Amazon AWS и Google API Discovery service, предоставляют конечным пользователям бесплатные инструменты, сервисы и общедоступные данные для парсинга.

                                     

5. Способы защиты и обход блокировок

Существуют методы для предотвращения сайтами веб-скрейпинга, такие как обнаружение и блокировка от обхода просмотра ботами своих страниц. В ответ на это существуют системы веб-скрейпинга, которые полагаются на использование методов анализа DOM, компьютерного зрения и обработки естественного языка для имитации просмотра человеком, чтобы обеспечить сбор содержимого веб-страницы для автономного анализа.

Администраторы могут блокировать программы веб-скрейпинга, чтобы информация не была использована конкурентами. Программы скрейпинга могут быть распознаны по следующим признакам:

  • Повторяющиеся безрезультатные действия пользователь не будет выполнять одни и те же задачи раз за разом;
  • Необычное поведение пользователя например, сотни переходов на новую страницу сайта каждую секунду;
  • Использование ссылок, которые содержатся только в коде веб-сайта и не видны обычным пользователям.

Способы блокировки:

  • Запретить доступ на сайт с определенного IP-адреса например, когда ботом пройдено более 100 страниц за сессию;
  • Запретить идентификатор пользователя, являющийся с точки зрения администратора сайта злоумышленником, заходящим на сайт по аутентификации.

Чтобы обойти блокировку, программы веб-скрейпинга должны производить на сайте действия максимально близкие к поведению пользователей. Поэтому следует периодически ротировать IP-адреса, изменять пользовательского агента User Agent и настроить скорость обращений веб-скрейпера на оптимальную, а между обращениями встроить случайные действия на сайте, которые не вызовут подозрения.



                                     
  • машинный перевод и другие генераторы текстов. Извлечение данных веб - страниц - веб - скрейпинг является частным случаем парсинга. Нисходящий парсер англ. top - down