اسکرپینگ وب، همچنین به عنوان برداشت وب یا استخراج داده های وب شناخته می شود، تکنیکی است که برای استخراج داده ها از وب سایت های موجود در اینترنت استفاده می شود. این شامل فرآیند خودکار واکشی و استخراج اطلاعات از صفحات وب است، که سپس می تواند تجزیه و تحلیل یا برای اهداف مختلف استفاده شود. خراش دادن وب به ابزاری ضروری در عصر تصمیم گیری مبتنی بر داده تبدیل شده است، که بینش های ارزشمندی را ارائه می دهد و به کسب و کارها و محققان با حجم وسیعی از داده ها از شبکه جهانی وب قدرت می بخشد.
تاریخچه پیدایش وب اسکرپینگ و اولین اشاره به آن.
اسکراپینگ وب سابقه ای دارد که به روزهای اولیه اینترنت بازمی گردد، زمانی که توسعه دهندگان وب و محققان به دنبال راه هایی برای دسترسی و استخراج داده ها از وب سایت ها برای اهداف مختلف بودند. اولین اشاره به خراش وب را می توان به اواخر دهه 1990 ردیابی کرد، زمانی که محققان و برنامه نویسان اسکریپت هایی را برای جمع آوری اطلاعات از وب سایت ها به طور خودکار توسعه دادند. از آن زمان، تکنیک های خراش دادن وب به طور قابل توجهی تکامل یافته است، پیچیده تر، کارآمدتر و به طور گسترده پذیرفته شده است.
اطلاعات دقیق در مورد Web scraping. گسترش موضوع Web scraping.
اسکرپینگ وب شامل فن آوری ها و روش های مختلفی برای استخراج داده ها از وب سایت ها است. فرآیند به طور کلی شامل مراحل زیر است:
-
واکشی: نرم افزار scraping وب درخواست های HTTP را به سرور وب سایت مورد نظر ارسال می کند تا صفحات وب مورد نظر را بازیابی کند.
-
تجزیه: محتوای HTML یا XML صفحات وب برای شناسایی عناصر داده خاصی که باید استخراج شوند، تجزیه می شود.
-
استخراج داده ها: هنگامی که عناصر داده مربوطه شناسایی شدند، در قالبی ساختاریافته مانند CSV، JSON یا پایگاه داده استخراج و ذخیره می شوند.
-
پاکسازی داده ها: داده‌های خام از وب‌سایت‌ها ممکن است حاوی نویز، اطلاعات نامربوط یا ناسازگاری باشد. پاکسازی داده ها برای اطمینان از صحت و قابلیت اطمینان داده های استخراج شده انجام می شود.
-
ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل: داده های استخراج شده و پاک شده برای تجزیه و تحلیل بیشتر، گزارش یا ادغام در سایر برنامه ها ذخیره می شوند.
ساختار داخلی اسکراپینگ وب نحوه عملکرد وب اسکرپینگ
اسکرپینگ وب را می توان به دو رویکرد اصلی تقسیم کرد:
-
خراش دادن وب سنتی: در این روش ربات های وب اسکرپینگ مستقیماً به سرور وب سایت مورد نظر دسترسی پیدا کرده و داده ها را واکشی می کنند. این شامل تجزیه محتوای HTML صفحات وب برای استخراج اطلاعات خاص است. این رویکرد برای خراش دادن داده ها از وب سایت های ساده ای که اقدامات امنیتی پیشرفته را اجرا نمی کنند، موثر است.
-
مرور بدون سر: با ظهور وب‌سایت‌های پیچیده‌تر که از رندر سمت مشتری و چارچوب‌های جاوا اسکریپت استفاده می‌کنند، اسکراپینگ سنتی وب محدود شد. مرورگرهای Headless مانند Puppeteer و Selenium برای شبیه سازی تعامل واقعی کاربر با وب سایت استفاده می شوند. این مرورگرهای بدون هد می‌توانند جاوا اسکریپت را اجرا کنند و این امکان را می‌دهند که داده‌ها را از وب‌سایت‌های پویا و تعاملی پاکسازی کنند.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی Web scraping.
ویژگی های کلیدی وب اسکرپینگ عبارتند از:
-
بازیابی خودکار داده ها: اسکرپینگ وب استخراج خودکار داده ها را از وب سایت ها امکان پذیر می کند و در زمان و تلاش قابل توجهی در مقایسه با جمع آوری دستی داده ها صرفه جویی می کند.
-
تنوع داده ها: وب حاوی حجم وسیعی از داده های متنوع است و اسکراپینگ وب به کسب و کارها و محققان اجازه می دهد تا برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری به این داده ها دسترسی داشته باشند.
-
هوش رقابتی: شرکت ها می توانند از وب اسکرپینگ برای جمع آوری اطلاعات در مورد محصولات رقبا، قیمت ها و استراتژی های بازاریابی استفاده کنند و مزیت رقابتی به دست آورند.
-
تحقیقات بازار: خراش وب با جمع آوری داده ها در مورد ترجیحات، روندها و احساسات مشتری، تحقیقات بازار را تسهیل می کند.
-
به روز رسانی در زمان واقعی: Web scraping را می توان برای بازیابی داده های بلادرنگ پیکربندی کرد و اطلاعات به روز را برای تصمیم گیری های حیاتی ارائه کرد.
انواع خراش وب
اسکرپینگ وب را می توان بر اساس رویکرد استفاده شده یا انواع داده های استخراج شده دسته بندی کرد. در اینجا چند نوع متداول خراش دادن وب آورده شده است:
| نوع Web Scraping | شرح |
|---|---|
| خراش دادن داده ها | استخراج داده های ساختاریافته از وب سایت ها مانند جزئیات محصول، قیمت، یا اطلاعات تماس. |
| خراش دادن تصویر | دانلود تصاویر از وب‌سایت‌ها، که اغلب برای مجموعه عکس‌های استوک یا تجزیه و تحلیل داده‌ها با تشخیص تصویر استفاده می‌شود. |
| خراش دادن رسانه های اجتماعی | جمع آوری داده ها از پلتفرم های رسانه های اجتماعی برای تجزیه و تحلیل احساسات کاربر، پیگیری روندها یا انجام بازاریابی رسانه های اجتماعی. |
| سوهان کاری | جمع آوری لیست های شغلی از هیئت های شغلی مختلف یا وب سایت های شرکت برای تجزیه و تحلیل بازار کار و اهداف استخدام. |
| خراش دادن اخبار | استخراج مقالات و عناوین خبری برای تجمیع اخبار، تحلیل احساسات، یا نظارت بر پوشش رسانه ای. |
| خراش دادن تجارت الکترونیک | جمع آوری اطلاعات محصولات و قیمت ها از وب سایت های تجارت الکترونیک برای نظارت بر رقبا و بهینه سازی قیمت گذاری. |
| خراش دادن مقاله تحقیق | استخراج مقالات دانشگاهی، استنادها و داده های پژوهشی برای تحلیل علمی و مدیریت مرجع. |
روش های استفاده از وب اسکرپینگ:
-
تحقیقات بازار و تحلیل رقبا: کسب و کارها می توانند از وب اسکرپینگ برای نظارت بر رقبا، ردیابی روند بازار و تحلیل استراتژی های قیمت گذاری استفاده کنند.
-
نسل سرب: اسکرپینگ وب می تواند با استخراج اطلاعات تماس از وب سایت ها و دایرکتوری ها به ایجاد سرنخ کمک کند.
-
تجمع محتوا: Web scraping برای جمع‌آوری محتوا از منابع متعدد، ایجاد پایگاه‌های اطلاعاتی جامع یا پورتال‌های خبری استفاده می‌شود.
-
تحلیل احساسات: استخراج داده ها از پلتفرم های رسانه های اجتماعی می تواند برای تجزیه و تحلیل احساسات و درک نظرات مشتریان استفاده شود.
-
نظارت بر قیمت: کسب و کارهای تجارت الکترونیک برای نظارت بر قیمت ها و به روز رسانی استراتژی های قیمت گذاری خود از وب اسکرپینگ استفاده می کنند.
مشکلات و راه حل ها:
-
تغییرات ساختار وب سایت: وب سایت ها اغلب طراحی و ساختار خود را به روز می کنند، که می تواند اسکریپت های اسکریپ وب موجود را خراب کند. برای سازگاری با چنین تغییراتی، تعمیر و نگهداری منظم و به روز رسانی لازم است.
-
اقدامات ضد خراشیدن: برخی از وب سایت ها از تکنیک های ضد خراش مانند CAPTCHA یا مسدود کردن IP استفاده می کنند. استفاده از پراکسی ها و عامل های کاربر چرخشی می تواند به دور زدن این اقدامات کمک کند.
-
دغدغه های اخلاقی و حقوقی: خراش دادن وب سوالات اخلاقی و قانونی را ایجاد می کند، زیرا حذف داده ها از وب سایت ها بدون اجازه ممکن است شرایط خدمات یا قوانین حق نسخه برداری را نقض کند. رعایت شرایط و سیاست های وب سایت و کسب مجوز در صورت لزوم ضروری است.
-
حریم خصوصی و امنیت داده ها: خراش دادن وب ممکن است شامل دسترسی به داده های حساس یا شخصی باشد. باید مراقب مدیریت مسئولانه با این داده ها و محافظت از حریم خصوصی کاربران بود.
ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه
| مدت، اصطلاح | شرح |
|---|---|
| خزیدن وب | فرآیند خودکار مرور اینترنت و نمایه سازی صفحات وب برای موتورهای جستجو. این یک پیش نیاز برای خراش دادن وب است. |
| داده کاوی | فرآیند کشف الگوها یا بینش ها از مجموعه داده های بزرگ، اغلب با استفاده از تکنیک های آماری و یادگیری ماشینی. داده کاوی می تواند از وب اسکرپینگ به عنوان یکی از منابع داده خود استفاده کند. |
| API ها | رابط های برنامه نویسی کاربردی روشی ساختاریافته برای دسترسی و بازیابی داده ها از سرویس های وب ارائه می دهند. در حالی که API ها اغلب روش ارجح برای بازیابی داده ها هستند، وب اسکرپینگ زمانی استفاده می شود که API ها در دسترس نیستند یا کافی نیستند. |
| خراش دادن صفحه نمایش | اصطلاح قدیمی‌تری که برای خراش دادن وب استفاده می‌شود و به استخراج داده‌ها از رابط کاربری برنامه‌های کاربردی نرم‌افزار یا صفحه‌های ترمینال اشاره دارد. در حال حاضر مترادف با scraping وب است. |
انتظار می رود در آینده اسکراپینگ وب شاهد روندهای زیر باشد:
-
پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: ابزارهای اسکرپینگ وب الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML را برای بهبود دقت استخراج داده‌ها و مدیریت مؤثرتر وب‌سایت‌های پیچیده یکپارچه می‌کنند.
-
افزایش اتوماسیون: خراش دادن وب خودکارتر خواهد شد و به حداقل مداخله دستی برای پیکربندی و حفظ فرآیندهای خراشیدن نیاز دارد.
-
امنیت و حریم خصوصی پیشرفته: ابزارهای خراش دادن وب، حریم خصوصی و امنیت داده ها را در اولویت قرار می دهند و از رعایت مقررات و محافظت از اطلاعات حساس اطمینان می دهند.
-
ادغام با داده های بزرگ و فناوری های ابری: خراش وب به طور یکپارچه با پردازش داده های بزرگ و فناوری های ابری ادغام می شود و تجزیه و تحلیل و ذخیره سازی داده در مقیاس بزرگ را تسهیل می کند.
چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با اسکراپینگ وب مرتبط شد.
سرورهای پروکسی به دلایل زیر نقش مهمی در اسکراپینگ وب دارند:
-
چرخش آدرس IP: حذف وب از یک آدرس IP ممکن است منجر به مسدود شدن IP شود. سرورهای پروکسی امکان چرخش آدرس IP را می دهند و شناسایی و مسدود کردن فعالیت های اسکراپی را برای وب سایت ها دشوار می کند.
-
هدف گذاری جغرافیایی: سرورهای پروکسی اسکراپی وب را از مکان های جغرافیایی مختلف فعال می کنند که برای جمع آوری داده های خاص مکان مفید است.
-
ناشناس بودن و حریم خصوصی: سرورهای پروکسی آدرس IP واقعی اسکراپر را مخفی می کنند و ناشناس بودن را فراهم می کنند و از هویت اسکراپر محافظت می کنند.
-
توزیع بار: هنگام خراش دادن در مقیاس، سرورهای پروکسی بار را در چندین آدرس IP توزیع می کنند و خطر بارگیری بیش از حد سرورها را کاهش می دهند.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد خراش دادن وب، می توانید منابع زیر را کاوش کنید:
- Web Scraping: یک راهنمای جامع
- بهترین روش های اسکراپینگ وب
- مقدمه ای بر Web Scraping با پایتون
- اخلاق اسکراپینگ وب
- خراش دادن وب و مسائل حقوقی
به یاد داشته باشید، خراش دادن وب می تواند ابزار قدرتمندی باشد، اما استفاده اخلاقی و مطابقت با قوانین و مقررات برای حفظ یک محیط آنلاین سالم ضروری است. خراش دادن مبارک!
