Веб парсинг: лучшие методы и практики

Привет! Веб-парсинг стал неотъемлемой частью современного бизнеса. Поэтому, в этой статье, я поделюсь передовыми методами и практиками веб-парсинга, расскажу о его трудностях и как их преодолеть.

Что такое веб-парсинг?

Веб-парсинг (он же веб-скрапинг) — это автоматизированный сбор данных с веб-страниц. Проще говоря, это процесс, при котором программа отправляет запросы к сайту, извлекает HTML-код и анализирует его, чтобы выделить нужную информацию. Такой подход особенно полезен, когда необходимо получить большое количество данных за короткий период времени. Например, если например нужно собрать цены на товары с нескольких маркетплейсов или проанализировать комментарии с форумов.

Зачем нужен веб-парсинг?

Представь, что тебе нужно собрать данные с тысяч страниц вручную. Это займет огромное количество времени и усилий. Веб парсинг автоматизирует этот процесс. Он позволяет:

Легко анализировать данные. Например, если ты работаееш с маркетплейсами, парсинг поможет отслеживать изменения цен, доступность товаров и ценивать конкурентов.

Исследовать тренды. Веб парсинг позволяет извлекать данные с новостных сайтов, социальных сетей и форумов для анализа пользовательских предпочтений и поведения.

Всегда быть в курсе последних изменений. В некоторых случаях данные на сайте меняются, и парсинг помогает быстро получить обновленную информацию, будь то наличие товаров или обновление цен.

Создавать самые эффективные стратегии. Анализируя гигантские массивы данных ты можешь планировать и создавать успешные маркетинговые стратегии, учитывая как позитивный так и негативный опыт конкурентов, который может помочь твоему бизнесу стать успешнее.

Приведу, вполне себе, реальную ситуацию, как можно применить парсинг в реальной жизни. Например, чтобы выявить наиболее популярные темы и успешные стратегии взаимодействия с аудиторией, SMM специалист настраивает парсер для сбора данных о комментариях и лайках на постах конкурентов. И таких примеров масса, парсинг - это одна из основ успешного бизнеса в наши дни. Но тут не все так гладко.

Как сайты определяют парсеры?

Многие владельцы сайтов негативно относятся к парсингу, несмотря на то, что информация на их сайтах находится в открытом доступе. Они активно принимают меры для борьбы с автоматическим сбором данных. Ниже я приведу наиболее распространенные методы защиты от извлечения данных с сайта:

Ограничение частоты запросов (Rate limiting)

Многие сайты используют метод ограничения частоты запросов для защиты от автоматических парсеров. Этот метод предусматривает лимиты на количество запросов, которые могут быть отправлены с одного IP-адреса за короткий промежуток времени. Это помогает не только предотвратить перегрузку сервера, но и ограничить активность ботов. Некоторые сайты настроены так, что только определенные действия блокируются при превышении лимита (например, создание аккаунтов или отправка форм), а другие действия остаются доступными, что затрудняет обнаружение блокировок. Чтобы преодолеть это ограничения, используй ротационные прокси.Это позволяет менять IP-адрес с каждым новым запросом, избегая блокировки.

CAPTCHA

CAPTCHA — один из наиболее эффективных инструментов защиты сайтов от парсинга. Она активируется при подозрительной активности, связанной с большим количеством запросов или неестественным поведением пользователя. Современные CAPTCHA, такие как Google reCAPTCHA, анализируют поведение пользователя на странице, а Invisible CAPTCHA может сработать без вмешательства пользователя, если бот оставляет подозрительные следы. Для преодоления таких систем требуется хороший антидетект браузер, который изменяет цифровой отпечаток браузера (fingerprint), имитирует поведение реального пользователя и использует высококачественные прокси. Иногда антидетект браузеры могут работать с CAPTCHA-решателями для автоматического обхода проверки.

Блокировка IP-адресов (IP Blocks)

Обычно блокировка IP-адресов происходит из-за большого количества запросов за короткий период времени, сайт расценивает это как подозрительное поведение и блокирует их. Стоит заметить, что сайты могут блокировать как отдельные IP, так и целые диапазоны, особенно если эти IP-адреса принадлежат крупным облачным провайдерам, по типу AWS или Google Cloud. Чтобы максимально эффективно преодолевать этот вид защиты я бы рекомендовал пользоваться ротационными мобильными или резидентскими прокси, так как их сложнее распознать и заблокировать.

Изменения структуры сайта

Некоторые сайты регулярно изменяют свою HTML-разметку, что усложняет работу парсеров. Сайт может удалять или менять названия CSS классов, перестраивать структуру DOM(Document Object Model), а также добавлять динамические стилевые CSS классы, которые меняются при каждом новом запросе. Такие изменения особенно часто встречаются на сайтах, использующих JavaScript для динамической загрузки контента. Чтобы парсить на сайтах с такими методам защиты необходимо регулярно обновлять скрипты и проверять актуальность HTML-структуры.

JavaScript-heavy сайты

Многие современные сайты зависят от JavaScript для загрузки контента, что усложняет их парсинг. Простое извлечение HTML уже не даст нужных данных, так как большая часть контента подгружается уже после того как сайт полностью загрузился. Чтобы обойти эту проблему, часто используют безголовые (headless) браузеры, которые управляются при помощи библиотек Puppeteer или Selenium. Эти библиотеки позволяют полностью рендерить страницы как в обычном браузере получая всю информацию сразу. Кроме того, сайты могут скрывать API-запросы или защищать их дополнительной аутентификацией, что добавляет сложности**.**

Медленная загрузка страницы

При большом количестве запросов к сайту или при высокой нагрузке сервера страницы могут загружаться медленно, что затрудняет работу парсера. Некоторые сайты намеренно замедляют скорость ответа, если обнаруживают аномальную активность, тем самым вынуждая парсер прекращать работу, из-за истечения времени ожидания. Чтобы избежать этого, можно использовать функцию повторного запроса и избегать превышения лимитов скорости запросов.

Этапы процесса веб-парсинга

Теперь давай рассмотрим основные этапы парсинга:

• Сбор исходного кода страницы. Другими словами это отправка HTTP-запроса к серверу, чтобы получить HTML-код страницы. Этот процесс похож на то, как работает браузер при загрузке сайта, но вместо визуализации страницы ты получаешь её исходный код. В Python для этой задачи идеально подходит библиотека “Requests”, которая позволяет легко отправлять GET-запросы и получать содержимое страницы.
• Извлечение нужных данных. После того как получили HTML код, мы используем парсер, например, Beautiful Soup. Это одна из популярных библиотек для Python, которая помогает "разбирать" HTML-код, находить нужные элементы (например, заголовки, таблицы или ссылки) и извлекать из них данные. На этом этапе нужно внимательно анализировать структуры страницы, чтобы правильно настроить парсер для поиска нужных элементов и данных.
• Форматирование и сохранение данных. Далее нужно преобразовать данные в удобный формат, будь то CSV, JSON или любая другая база данных удобная тебе. На этом этапе важно правильно организовать данные, чтобы они были легко доступны и могли быть использованы в будущем для анализа или обработки.

Способы веб-парсинга

В данном разделе речь пойдет о двух способах парсинга, для новичков которые только изучают данную тему, и для продвинутых пользователей.

Простой парсинг

Если ты только начинаешь работать с парсингом, не хочешь или не умеешь писать код, можно использовать готовые инструменты коих на просторах интернета великое множество. Такие программы, как Octoparse или ParseHub, предлагают визуальные интерфейсы для создания скриптов парсинга. Такие приложения делают парсинг доступным даже для тех, кто ничего не смыслит в программировании.

Octoparse - программа с графическим интерфейсом, позволяющая легко собирать данные. Она поддерживает сбор данных как с простых, так и с динамических сайтов.

ParseHub - ещё один популярный сервис с возможностью парсить страницы, в которых контент загружается не сразу а по мере взаимодействия с сайтом.

Программный парсинг

Для более сложных задач или для получения полного контроля над процессом парсинга лучше использовать специализированные библиотеки. Эти библиотеки можно использовать с такими языками программирования, как Python и JavaScript, что позволяет адаптировать парсер под конкретные задачи и требования.

Beautiful Soup (Python)

Эта библиотека предназначена для удобного извлечения данных из HTML и XML-документов. Она отлично подходит для статических страниц, где контент доступен сразу после загрузки HTML. Beautiful Soup делает парсинг простым и эффективным, особенно для небольших проектов или для разбора данных, представленных на сайте в полном объеме сразу при загрузке.

Пример кода:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

Получаем содержимое страницы

response = requests.get("https://example.com")
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Извлекаем и выводим все заголовки h3
for headers in soup.find_all('h3'):
print(headers.text)

Puppeteer (JavaScript)

Это мощный инструмент для работы с JavaScript-heavy сайтами. Этот инструмент запускает браузер Chrome в режиме headless, который полностью рендерит страницу, включая выполнение JavaScript, что делает его идеальным для работы с динамическими сайтами, где данные загружаются после рендеринга. Puppeteer позволяет автоматизировать сложные сценарии взаимодействия с веб-страницей, такие как заполнение форм, навигация по страницам, и скриншоты.

Пример кода:

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {

//Запускаем браузер в режиме headless
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();

//Переходим на страницу
await page.goto('https://example.com');

//Извлекаем и выводим заголовок страницы
const title = await page.title();
console.log(Заголовок страницы : $ {title });

//Закрываем браузер
await browser.close();

})();

Виды веб-парсинга

Веб-парсинг можно разделить на два основных типа: парсинг статических и динамических страниц. В зависимости от того, как загружается контент на веб-странице, выбираются соответствующие методы и инструменты для извлечения данных.

Парсинг статических страниц

Статические страницы загружают весь контент сразу при загрузке HTML-кода страницы. Это значит, что данные доступны напрямую в исходном HTML и не требуют дополнительной обработки, такой как выполнение JavaScript. Для парсинга таких страниц подходят простые инструменты, которые работают с HTML, например, Beautiful Soup.

Основные преимущества парсинга статических страниц — это простота и скорость. Так как HTML загружается полностью и сразу, парсер может легко извлечь нужные данные без необходимости выполнения дополнительных скриптов или имитации работы браузера.

Примеры сайтов с простым статическим контентом:

• Новостные сайты: Многие новостные порталы предоставляют статьи в виде статичного HTML, без динамической подгрузки данных.
• Блоги: Личные или корпоративные блоги часто используют статические страницы для отображения контента.
• Информационные порталы: Сайты, содержащие справочную информацию, документы или другие текстовые данные, часто не зависят от JavaScript для последующей подгрузки контента.

Парсинг динамических страниц

Динамические страницы загружают основной HTML-код сразу, но часть данных на них появляется только после выполнения полной загрузки страницы. Это усложняет парсинг, поскольку стандартные библиотеки, такие как Beautiful Soup, не могут взаимодействовать с JavaScript. Для таких задач требуются инструменты, способные рендерить страницу, взаимодействовать с ней и выполнять скрипты, как это делает настоящий браузер. Примером таких инструментов являются Puppeteer, Selenium, и Playwright, они запускают браузер в так называемом “безголовом” режиме, имитируя реальный браузер.

Проблема с динамическими страницами заключается в том, что многие сайты загружают данные по мере взаимодействия пользователя с сайтом. Например, при прокрутке страницы могут появляться новые элементы, а данные могут загружаться через AJAX-запросы. В этом случае обычные инструменты не могут сразу получить весь контент, так как он загружается после выполнения определённых действий.

Примеры динамических сайтов:

• Социальные сети: Платформы вроде Facebook, Instagram или Twitter активно используют JavaScript для динамической подгрузки контента.
• Большие e-commerce платформы: Онлайн-магазины, такие как Ozon, WB, Amazon, AliExpress и тд, загружают данные о товарах и фильтрах динамически через AJAX-запросы, в зависимости от действий пользователя.
• Платформы с пользовательским контентом: Сайты, такие как YouTube или Reddit, подгружают контент (видео, комментарии, посты) в зависимости от активности пользователя, используя JavaScript.

Практические советы для корректного парсинга

Чтобы твой парсинг был успешным и не вызвал негативную реакцию со стороны сайтов, важно избегать создания излишней нагрузки на веб-ресурсы. Для этого сейчас разберем основные практические советы и рекомендации для успешного парсинга

1. Следуй правилам сайта

Любой сайт имеет свои правила использования, которые нужно соблюдать. Прежде чем начинать парсинг, обязательно проверьте файл robots.txt. Этот файл содержит инструкции для веб-сканеров о том, какие страницы можно парсить, а какие нет. Хотя соблюдение этих инструкций не является обязательным с технической точки зрения, несоблюдение может привести к юридическим последствиям или блокировке доступа к ресурсу.

Также не игнорируй условия использования сайта (Terms of Service или ToS). На многих сайтах, особенно социальных сетях и крупных платформах, парсинг данных за логином (например, персональных страниц) может нарушать их правила и вызывать вопросы с юридической точки зрения.

2. Скорость и нагрузка на сайт

Собирая данные с небольших сайтов или ресурсов с ограниченной пропускной способностью, старайся не создавать чрезмерной нагрузки на сервер посылая кучу HTTP запросов. Делай задержки между запросами (обычно от нескольких секунд до минуты) и ограничь количество запросов в определенный промежуток времени. Это особенно важно при работе с небольшими веб-сайтами, которые могут быть легко перегружены большим числом запросов.

В таких случаях, я бы рекомендовал проводить парсинг во время низкой нагрузки на сайт (например, ночью), чтобы свести возможные негативные последствия для работы ресурса к минимуму.

3. Используйте API, когда это возможно

Некоторые сайты предоставляют официальные API-интерфейсы для доступа к данным. Использование API - это не только этичный способ получения данных, но и более эффективный метод. API часто предоставляет структурированные данные и снижает нагрузку на сервер. Если сайт, с которого ты собираешься собирать данные, предлагает API, лучше воспользоваться им, чем парсить страницу напрямую.

4. Ротация IP-адресов

Для предотвращения блокировки со стороны сайтов важно использовать ротацию IP-адресов. Если с одного IP-адреса отправляется слишком много запросов, сайт может автоматически заблокировать его в целях защиты себя от подозрительной активности. Использование антидетект браузеров совместно с прокси, которые позволяют менять IP-адреса, поможет избежать такой проблемы. Также, важно заметить, что некоторые сайты активно блокируют облачные IP-адреса, поэтому лучше выбирай резидентские или мобильные прокси.

5. Пользуйся антидетект браузерами

Для маскировки автоматического парсинга, особенно при работе с сайтами, активно использующими JavaScript и другие динамические элементы, рекомендуется использовать антидетект браузеры. Они помогают скрыть факт автоматического сбора данных, изменяя цифровые отпечатки браузера (user-agent, заголовки запросов, cookies и т.д.), и делают твой парсер менее заметным для защитных систем сайта.

6. Веди себя, как обычный человек

Сайты могут отслеживать поведение юзеров, и если оно кажется подозрительным (например, слишком быстрые действия или повторяющиеся запросы), они могут заблокировать доступ. Чтобы избежать этого, парсеры должны имитировать поведение настоящего пользователя. Это может включать случайные задержки между запросами, использование разных user-agent (отпечатков браузера), а также симуляцию действий, например прокрутка страницы или имитация кликов. Другими словами, старайся делать все возможное чтобы система воспринимала бота как обычного юзера.

7. Постоянно обновляй парсер

Сайты постоянно меняют свою структуру, добавляют новые элементы или изменяют существующие. Это может нарушить работу парсера, если его не обновить. Чтобы парсер всегда оставался эффективным и стабильным, необходимо регулярно проверять структуру сайта и вносить соответствующие изменения в его код. Также важно тестировать его на различных страницах для предотвращения неполадок.

8. Действуй максимально естественно

Не только имитация поведения человека, но и общий ритм взаимодействия с сайтом должен быть максимально естественным. Добавляй случайные интервалы между запросами, не создавай повторяющихся паттернов, которые можно легко отследить. Например, запросы с одинаковыми интервалами времени или запросы, идущие без остановки в течение нескольких часов, легко могут быть отмечены как подозрительные.

Заключение

Веб-парсинг — это мощный инструмент для автоматизации сбора данных, который открывает широкие возможности для анализа и принятия решений. Однако успешный парсинг требует не только правильных инструментов, но и соблюдения некоторых правил, например как ротация IP и использование антидетект браузеров для обхода защиты сайтов. Следуя описанным в статье методам, у тебя получится эффективно собирать данные, избегая блокировок и не нарушая правила веб-сайтов.