Web scraping تکنیکی است که برای استخراج مقادیر زیادی داده از وب‌سایت‌هایی که داده‌ها به آسانی برای دانلود در دسترس نیستند، استفاده می‌شود. این روش به ویژه در سناریوهای مختلف، از جمله تحقیقات بازار، مقایسه قیمت، تجمیع فهرست املاک، نظارت بر داده های آب و هوا، تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی و موارد دیگر مفید است. در اینجا نگاهی دقیق تر به کاربردها و اهمیت آن داریم:
- تحقیقات بازار و تحلیل رقابتی: کسب و کارها از وب اسکرپینگ برای جمع آوری داده ها از وب سایت های رقیب مانند قیمت گذاری محصول، توضیحات و نظرات مشتریان استفاده می کنند. این اطلاعات برای تجزیه و تحلیل رقابتی، استراتژی های قیمت گذاری و درک روندهای بازار بسیار مهم است.
- مقایسه قیمت: خراش وب به طور گسترده ای در صنعت تجارت الکترونیک برای مقایسه قیمت استفاده می شود. با جمع آوری داده ها از خرده فروشان آنلاین مختلف، شرکت ها می توانند قیمت ها را مقایسه کرده و نرخ های رقابتی را به مشتریان خود ارائه دهند.
- نسل سرب: تیم‌های فروش و بازاریابی داده‌های وب را برای جمع‌آوری اطلاعات تماس از دایرکتوری‌های کسب‌وکار یا پلتفرمهای رسانه‌های اجتماعی برای اهداف تولید سرنخ جمع‌آوری می‌کنند.
- سئو و بازاریابی دیجیتال: اسکرپینگ وب با استخراج داده ها در مورد رتبه بندی کلمات کلیدی، بک لینک ها و محتوا از وب سایت های رقبا به نظارت بر سئو کمک می کند. این داده ها برای بهینه سازی استراتژی های سئو بسیار ارزشمند هستند.
- لیست املاک و مستغلات: در بخش املاک و مستغلات، خراش دادن برای جمع‌آوری داده‌ها از سایت‌های فهرست املاک، ارائه اطلاعات ارزشمند در مورد قیمت‌های بازار، جزئیات ملک و روندهای تاریخی استفاده می‌شود.
- جمع آوری و نظارت بر اخبار: رسانه‌ها و آژانس‌های خبری برای ردیابی اخبار آنلاین و پست‌های رسانه‌های اجتماعی از وب اسکرپینگ استفاده می‌کنند و به آنها کمک می‌کند تا از آخرین روندها و رویدادها به‌روز بمانند.
- تحلیل شبکه های اجتماعی: تجزیه و تحلیل داده های رسانه های اجتماعی از طریق وب اسکرپینگ به درک افکار عمومی، احساسات برند و روندهای نوظهور کمک می کند.
- تحلیل بازار مالی: در امور مالی، وب اسکرپینگ برای جمع آوری داده ها از پورتال های مالی برای تجزیه و تحلیل بازار سهام، نظارت بر نرخ ارز و شاخص های اقتصادی استفاده می شود.
- تحقیقات دانشگاهی: محققان در زمینه های مختلف از وب اسکرپینگ برای جمع آوری مجموعه داده ها از منابع متعدد برای تجزیه و تحلیل، مطالعات و آزمایش ها استفاده می کنند.
- توسعه و نوآوری محصول: شرکت‌ها نظرات و بازخوردهای کاربران را از پلتفرمهای مختلف می‌گیرند تا بینشی در مورد ترجیحات مشتری به دست آورند و به توسعه محصول و نوآوری کمک کنند.
با این حال، خراش دادن وب اغلب به چالش هایی مانند مسدود کردن آدرس IP یا ارائه داده های قدیمی منجر می شود، عمدتاً به این دلیل که وب سایت ها می خواهند داده های خود را کنترل کنند و از بارگذاری بیش از حد سرورهای خود جلوگیری کنند. اینجاست که پروکسی ها وارد عمل می شوند. پروکسی ها با پوشاندن آدرس IP کاربر و درخواست های مسیریابی از طریق سرورهای مختلف، به جلوگیری از ممنوعیت ها و محدودیت های نرخ اعمال شده توسط وب سایت ها کمک می کنند. آنها کاربران را قادر می سازند تا داده ها را به صورت کارآمدتر و ناشناس خراش دهند و دسترسی بی وقفه به داده های مورد نیاز را تضمین کنند.
پروکسی ها
پراکسی ها به عنوان واسطه (سرور P) برای تماس با سرور هدف (سرور A) عمل می کنند و پاسخ را به کاربر هدایت می کنند. آنها به ویژه در سناریوهایی مفید هستند که کاربران نیاز دارند هویت خود را پنهان کنند یا چندین مشتری را شبیه سازی کنند که به یک وب سایت دسترسی پیدا می کنند، در نتیجه محدودیت های مبتنی بر IP اعمال شده توسط سرویس های وب را دور می زنند.
تنظیم محیط
با نصب شروع کنید http-request-randomizer بسته با استفاده از پیپ مدیریت بسته پایتون:
pip install http-request-randomizerجمع آوری و مدیریت پروکسی ها
با http-request-randomizer، می توانید به صورت پویا لیستی از پراکسی ها را جمع آوری کنید:
from http_request_randomizer.requests.proxy.requestProxy import RequestProxy
req_proxy = RequestProxy()
proxies = req_proxy.get_proxy_list()جزئیات پروکسی
آدرس IP و کشور مبدا را برای هر پروکسی در لیست بررسی کنید:
print(proxies[0].get_address()) # '179.127.241.199:53653'
print(proxies[0].country) # 'Brazil'یکپارچه سازی پراکسی ها با سلنیوم وب درایور
انتخاب و راه اندازی
یک پروکسی از لیست برای استفاده با Selenium WebDriver انتخاب کنید. برای مثال:
PROXY = proxies[0].get_address()
print(PROXY) # '179.127.241.199:53653'پیکربندی فایرفاکس
WebDriver فایرفاکس را برای استفاده از پروکسی انتخاب شده پیکربندی کنید:
from selenium import webdriver
webdriver.DesiredCapabilities.FIREFOX['proxy'] = {
"httpProxy": PROXY,
"ftpProxy": PROXY,
"sslProxy": PROXY,
"proxyType": "MANUAL"
}
driver = webdriver.Firefox(executable_path="path_to_geckodriver")در حال پیکربندی کروم
به طور مشابه، Chrome WebDriver را راه اندازی کنید:
from selenium import webdriver
webdriver.DesiredCapabilities.CHROME['proxy'] = {
"httpProxy": PROXY,
"ftpProxy": PROXY,
"sslProxy": PROXY,
"proxyType": "MANUAL"
}
driver = webdriver.Chrome(executable_path="path_to_chromedriver")تایید ناشناس بودن IP
با بررسی آدرس IP، کارایی پروکسی را تأیید کنید:
driver.get('https://oneproxy.pro/ip-address/')استفاده از پروکسی تکراری: افزایش کارایی خراش دادن وب
استفاده از پروکسی تکراری یک استراتژی حیاتی در اسکراپینگ وب است، به ویژه هنگامی که با وب سایت هایی سروکار داریم که محدودیت های درخواست سختگیرانه یا اقدامات ضد خراش دارند. در اینجا تفکیک دقیق تری از این فرآیند ارائه شده است:
- پراکسی های چرخشی: از یک سیستم چرخشی برای پراکسی ها برای توزیع درخواست ها در چندین آدرس IP استفاده کنید. این عمل احتمال ممنوعیت هر پروکسی را به دلیل درخواست های بیش از حد کاهش می دهد. با چرخاندن پراکسی‌ها، رفتار کاربران متعددی را که از مکان‌های مختلف به وب‌سایت دسترسی دارند تقلید می‌کنید، که برای سرور هدف طبیعی‌تر به نظر می‌رسد.
در اینجا نمونه ای از کد پایتون برای چرخاندن پراکسی ها با استفاده ازhttp-request-randomizerکتابخانه، اطمینان از توزیع درخواست ها در چندین آدرس IP:
from http_request_randomizer.requests.proxy.requestProxy import RequestProxy
from selenium import webdriver
import time
# Initialize proxy manager
req_proxy = RequestProxy()
proxies = req_proxy.get_proxy_list()
def get_driver_with_proxy(proxy_address):
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument(f'--proxy-server=http://{proxy_address}')
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=options, executable_path="path_to_chromedriver")
return driver
# Function to rotate proxies
def rotate_proxies(proxies, url, num_requests=10):
for i in range(num_requests):
proxy = proxies[i % len(proxies)].get_address()
driver = get_driver_with_proxy(proxy)
driver.get(url)
print(f"Using proxy: {proxy}")
time.sleep(2) # Adjust sleep time as needed
driver.quit()
# URL to scrape
target_url = "https://example.com"
rotate_proxies(proxies, target_url, num_requests=50)این اسکریپت یک سیستم چرخش پروکسی را برای خراش دادن وب با استفاده از سلنیوم و http-request-randomizer. این درخواست ها را در چندین آدرس IP توزیع می کند، رفتار طبیعی کاربر را تقلید می کند و خطر ممنوعیت ها را کاهش می دهد. تنظیم num_requests و time.sleep مقادیر مورد نیاز برای مورد استفاده خاص شما.
- مدیریت درخواست: حد درخواست هر وب سایتی را که می نویسید تعیین کنید. وب‌سایت‌ها معمولاً آستانه‌ای برای تعداد درخواست‌هایی دارند که یک IP می‌تواند در یک دوره معین قبل از مسدود شدن انجام دهد. از هر پروکسی برای تعدادی از درخواست‌ها استفاده کنید که با خیال راحت کمتر از این حد هستند.
- مدیریت جلسه: پس از استفاده از یک پروکسی برای تعداد درخواست های اختصاص داده شده آن، جلسه Selenium WebDriver را ببندید. این مرحله برای پاک کردن کوکی‌ها و داده‌های جلسه ضروری است و خطر شناسایی را بیشتر کاهش می‌دهد.
- سوئیچینگ کارآمد: سیستمی ایجاد کنید تا پراکسی ها را به آرامی و بدون خرابی قابل توجه تغییر دهید. این می‌تواند شامل بارگیری از قبل پراکسی یا استفاده از یک مخزن پراکسی باشد که در آن پروکسی جدید بلافاصله پس از رسیدن به حد مجاز خود، در دسترس است.
- رسیدگی به خطا: برای شناسایی زمانی که یک پروکسی مسدود شده است یا از کار می افتد، مدیریت خطای قوی را اجرا کنید. سیستم باید به طور خودکار به پروکسی بعدی بدون مداخله دستی تغییر کند تا تداوم فرآیند خراشیدن حفظ شود.
بهینه سازی سرعت با پراکسی های محلی
استفاده از پراکسی‌های محلی یا پراکسی‌هایی از همان کشوری که وب‌سایت مورد نظر است، می‌تواند به طور قابل‌توجهی سرعت حذف وب را افزایش دهد. در اینجا نگاهی گسترده به این رویکرد داریم:
- کاهش تاخیر: پراکسی های محلی معمولاً تأخیر کمتری نسبت به پروکسی های بین المللی ارائه می دهند، زیرا داده ها نیازی به سفر به این اندازه ندارند. این منجر به زمان بارگذاری سریعتر و خراش دادن کارآمدتر می شود.
- ارتباط داده ها: برای انواع خاصی از خراش دادن، مانند جمع‌آوری اخبار محلی یا قیمت‌های بازار، پراکسی‌های محلی ممکن است داده‌های مرتبط‌تری ارائه دهند، زیرا برخی از وب‌سایت‌ها محتوای متفاوتی را بر اساس موقعیت مکانی کاربر ارائه می‌دهند.
- تعادل بین سرعت و تنوع: در حالی که پروکسی های محلی می توانند سریعتر باشند، تنوع استخر پروکسی شما را محدود می کنند. استخر کوچک‌تر خطر فرسودگی پراکسی‌های موجود را افزایش می‌دهد، به‌ویژه اگر سایت هدف دارای سیاست‌های محدودکننده نرخ یا ممنوعیت باشد.
- ملاحظات برای انتخاب پراکسی محلی: هنگام انتخاب پراکسی های محلی، ارزیابی کیفیت، سرعت و قابلیت اطمینان آنها ضروری است. سناریوی ایده آل شامل مجموعه قابل توجهی از پراکسی های محلی برای اطمینان از سرعت و خطر کمتر ممنوعیت ها است.
- استراتژی های بازگشتی: در مواردی که پراکسی های محلی محدود هستند، یک استراتژی بازگشتی شامل پراکسی هایی از کشورهای همسایه یا مناطق با عملکرد شبکه مشابه داشته باشید. این تضمین می‌کند که فرآیند خراش دادن به آرامی ادامه می‌یابد حتی اگر پراکسی‌های محلی تمام شده باشند یا به طور موقت در دسترس نباشند.
یک استراتژی پروکسی خوب برنامه ریزی شده، ترکیبی از استفاده تکراری و بهینه سازی پراکسی های محلی، می تواند به طور قابل توجهی کارایی و سرعت تلاش های اسکراپی وب شما را افزایش دهد و در عین حال خطر شناسایی و ممنوعیت IP را به حداقل برساند.
نتیجه
استفاده از چندین پروکسی در Selenium WebDriver با پایتون یک راه حل پیچیده برای خراش دادن وب موثر و ناشناس ارائه می دهد. این رویکرد نه تنها به دور زدن ممنوعیت‌های IP کمک می‌کند، بلکه فرآیند استخراج یکپارچه داده را نیز حفظ می‌کند. با این حال، کاربران باید از تنوع بالقوه در قابلیت اطمینان و سرعت پروکسی آگاه باشند.
برای کسانی که به دنبال راه حل قوی تر و قابل اعتمادتر هستند، در نظر گرفتن یک ارائه دهنده پراکسی ممتاز مانند OneProxy توصیه می شود. OneProxy طیف گسترده ای از پراکسی های با کیفیت بالا را ارائه می دهد که به دلیل سرعت، ثبات و امنیت شناخته شده هستند. استفاده از چنین سرویس ممتازی عملکرد ثابتی را تضمین می کند، خطر مسدود شدن را به حداقل می رساند و انتخاب گسترده تری از موقعیت های جغرافیایی را برای نیازهای خراش دادن شما ارائه می دهد. اگرچه هزینه دارد، اما سرمایه گذاری در OneProxy می تواند به طور قابل توجهی تلاش های اسکراپی وب را افزایش دهد، به ویژه برای متخصصان و سازمان هایی که نیاز به استخراج داده با حجم بالا و کارآمد دارند.
گنجاندن OneProxy در استراتژی خراش دادن وب خود با سلنیوم WebDriver، کارایی و اثربخشی کلی را افزایش می دهد و تجربه ای یکپارچه را حتی در سخت ترین کارهای استخراج داده ارائه می دهد.
