One aspect of web scraping that countless organizations and individuals often overlook is the quality of the data they extract. Extracting high-quality data remains a challenge in large-scale web scraping projects. On the other hand, many organizations also do not pay the desired attention to data quality until it troubles them. In this article, you”ll
Один из аспектов веб-скреппинга, который часто упускают из виду многочисленные организации и частные лица, - это качество получаемых данных.
Извлечение высококачественных данных остается сложной задачей в масштабных проектах веб-скреппинга. С другой стороны, многие организации не уделяют должного внимания качеству данных до тех пор, пока оно их не побеспокоит.
В этой статье вы узнаете, как извлечь высококачественные данные, чтобы ваш проект по веб-скреппингу был успешным.
Но сначала давайте разберемся с характеристиками качественных данных.
Безусловно, не существует мерила, определяющего качество данных, поскольку данные хорошего качества могут быть плохими для других. Вместо этого измерение качества данных будет зависеть от определения и взвешивания характеристик данных для приложений организаций, которые будут использовать эти данные.
Вы можете использовать приведенные ниже свойства в качестве ориентира для определения качества данных:
Этот символ определяет, насколько точно данные отражают реальное положение дел, не вводя в заблуждение. Вы не добьетесь желаемых результатов, если будете планировать свои дальнейшие действия на основе неверных данных. Кроме того, придется нести дополнительные расходы, чтобы исправить ход событий из-за неточных данных.
Главная характеристика полных данных - отсутствие пустых или неполных полей. Как и неточные данные, неполные данные могут привести к принятию решений, негативно влияющих на бизнес.
Как правило, данные в достоверном наборе данных имеют правильный формат, значения находятся в пределах диапазона и имеют правильный тип. Это относится к процессу сбора данных, а не к самим данным. Данные, которые не удовлетворяют контрольным показателям проверки, потребуют дополнительных усилий для интеграции с остальной частью базы данных.
Эта характеристика означает, что информация из конкретного источника не противоречит той же информации из другого источника или системы. Например, если в одном источнике дата рождения известного деятеля указана 7 сентября 1986 года, то в другом вы можете обнаружить, что дата его рождения - 7 октября 1986 года. Такое несоответствие данных в конечном итоге приведет к дополнительным расходам и нанесет репутационный ущерб вашей организации.
Как следует из названия, своевременность означает, насколько актуальна информация. Со временем точность информации в источниках устаревает и становится ненадежной, поскольку она отражает прошлое, а не текущую ситуацию. Поэтому для достижения оптимального результата ваших усилий очень важно извлекать своевременную информацию. В противном случае, если вы будете принимать решения на основе устаревшей информации, это приведет к упущенным возможностям для вашей организации.
Анализ веб-страниц для обеспечения качества данных
Одним из способов получения качественных данных является веб-скрепинг. Те, кто не знаком с веб-скреппингом, могут обратиться к этой статье. Однако веб-скрепинг не лишен сложностей.
Итак, пришло время сосредоточиться на проблемах веб-скреппинга, которые могут повлиять на качество данных, о которых мы говорили выше.
Чтобы получить качественные данные от веб-скраперов, необходимо четко сформулировать свои требования в плане того, какие данные вам нужны. Инструменту веб-скрепера трудно проверить качество данных, не имея точного представления о том, какие данные вам нужны, как они будут выглядеть и какой уровень точности вы требуете.
Чтобы добиться качественных данных, необходимо четко и практично сформулировать требования, которые должны быть проверяемыми, в основном при выполнении хотя бы одного из следующих условий:
Владельцы сайтов и их разработчики часто обновляют внешнюю часть сайта. В результате HTML-структура страницы меняется, постоянно мешая паукам или краулерам. Это происходит потому, что разработчик строит веб-краулер в соответствии с HTML-структурой на данный момент.
Поэтому из-за такого сбоя в работе краулера точность и своевременность данных будут снижаться.
Допустим, имеется сложная веб-страница с большим количеством вложенных HTML-тегов. Поэтому, когда вам нужно извлечь данные из самого внутреннего вложенного элемента, вы столкнетесь с проблемой их извлечения. Это связано с тем, что автоматически генерируемый XPath в веб-краулерах может быть неточным.
В результате краулер получит те данные, которые вам не нужны.
Сохранение качества данных при скраппинге может стать серьезной проблемой. Записи данных, которые не соответствуют ожидаемому качеству, могут повлиять на общую целостность данных. Так как онлайн-скреппинг происходит в режиме реального времени, необходимо обеспечить соответствие данных критериям качества.
Необходим постоянный мониторинг, тестирование системы обеспечения качества и проверка на новых случаях. Недостаточно иметь линейную систему контроля качества; вам также нужен надежный интеллектуальный слой, который учится на данных, чтобы поддерживать качество в масштабе.
Если вы используете какие-либо данные в качестве основы для инициатив по машинному обучению или искусственному интеллекту, ошибочные данные могут создать серьезные трудности.
Перед тем как соскребать содержимое с некоторых сайтов, необходимо сначала войти в систему. Когда краулеры требуют входа в систему, ваш краулер может стать стандартным и бездействовать. В результате краулер не сможет извлечь никаких данных.
Вы видели, как некоторые сайты, например Twitter или Facebook, загружают больше контента по мере прокрутки вниз? Это связано с динамической загрузкой контента через Ajax. Поэтому на таких сайтах, если бот не прокручивает страницу вниз, он не сможет получить весь контент. В результате извлеченные данные будут неполными.
Проверка семантики текстовых данных, соскобленных с веб-сайтов, с помощью унифицированного автоматизированного процесса QA - довольно сложная задача. Большинство компаний разрабатывают системы, помогающие проверять семантику данных, которые вы соскабливаете с веб-сайтов. Однако ни одна технология не подходит для поиска семантики во всех сценариях.
Поэтому на первый план выходит ручное тестирование, которое является довольно сложной задачей.
Если вы занимаетесь скраппингом сайтов в больших масштабах, скажем, до 500 страниц или больше, вы, скорее всего, столкнетесь с мерами противодействия ботам. К ним относятся запреты IP-адресов при большом количестве запросов.
Если вы занимаетесь взломом известных сайтов электронной коммерции, например Amazon, то вам придется столкнуться даже с более сложными средствами защиты от ботов, такими как Distil Networks или Imperva. Эти сайты могут ошибочно предположить, что вы запускаете распределенную атаку типа "отказ в обслуживании" (DDoS).
Поскольку вы будете собирать данные с сотен и тысяч веб-страниц, единственный реальный способ определить качество собранных вами данных - это автоматический метод.
Вот несколько элементов, которые необходимо проверить:
Вам нужно убедиться, что вы собрали правильную информацию. Например, вы взяли поля, которые вы соскребли, из правильных элементов страницы. Кроме того, не помешает убедиться, что автоматическая обработка данных, которые были взяты скрепером, была выполнена.
К ним относятся удаление HTML-тегов из содержимого, соответствующее форматирование, белый интервал и удаление специальных символов из текста. Имена полей также идентичны тем, которые вы указали. Этот процесс гарантирует, что данные будут иметь именно тот формат, который вы запрашивали на этапе подготовки требований.
Что касается охвата, то вам нужно убедиться, что скрепер отскреб все уникальные элементы. К таким уникальным элементам относятся продукты, статьи, записи в блогах, новостные листинги и т. д.
После идентификации элементов необходимо убедиться, что утилизатор удалил все поля для этого элемента.
Процесс мониторинга пауков - важнейший компонент любого процесса веб-скрапинга, обеспечивающий качество данных, которые скрепер будет собирать. В такой системе мониторинга вы сможете в режиме реального времени наблюдать за пауками и их результатами.
Кроме того, система мониторинга пауков позволяет обнаружить истоки потенциальных проблем с качеством сразу после того, как паук завершил работу.
Обычно система мониторинга пауков или скреперов должна проверять данные, которые она соскребла, на соответствие схеме. Эта схема должна определять ожидаемую структуру, типы данных и ограничения, накладываемые на значение соскобленных данных.
Другими важными функциями системы мониторинга пауков являются обнаружение ошибок, отслеживание запретов, падения охвата элементов и другие важные функции выполнения пауков.
Будет полезно, если вы также будете часто использовать подходы к проверке данных в режиме реального времени для пауков, которые работают в длительном режиме. Эта техника позволит вам остановить паука, если он обнаружит, что собирает неподходящие данные. Также поможет оценка данных после выполнения.
Прокси - это первый и самый важный компонент любого проекта веб-скрапинга. Когда вам нужно соскрести тонны страниц с сайтов с помощью бота, вы должны отправить несколько запросов на целевой сайт.
Как я уже говорил, поскольку большинство целевых сайтов блокируют ваш IP-адрес, вам необходимо использовать прокси-сервер, чтобы замаскировать свой настоящий IP-адрес.
Однако одного прокси будет недостаточно для этой работы, поскольку если вы используете один прокси, результатом будет запрет IP-адреса. Вместо этого вам понадобится пул ротируемых жилых прокси.
Мы рекомендуем передавать управление прокси на аутсорсинг, если у вас нет специальной команды для этого. Многие прокси-провайдеры предоставляют различные услуги, однако найти надежного прокси-провайдера - довольно сложная задача.
На сайте ProxyScrape мы стремимся предоставить оптимальный сервис с различными типами прокси, чтобы удовлетворить ваши потребности. Пожалуйста, посетите страницу наших услуг, чтобы получить более подробную информацию.
Использование прокси-провайдера недостаточно для того, чтобы минимизировать меры по борьбе с ботами, которые сейчас применяют многие сайты.
Большинство таких сайтов используют javascript, чтобы определить, от кого исходит запрос - от бота или человека. В связи с этим следует ограничить использование безскриптовых браузеров, таких как Splash или Puppeteer. Эти безголовые браузеры отображают любой javascript на странице во время масштабного скраппинга, поскольку они требуют больших ресурсов, а значит, снижают скорость скраппинга данных.
Таким образом, используя прокси, вы должны сделать так, чтобы ваш скребок или бот прокручивал страницу как человек.
Теперь вы можете получить полное представление о том, насколько сложно добиться качества данных. Если вы используете прокси-серверы и применяете другие меры, такие как отказ от использования безголовых браузеров для соскабливания данных, вы на правильном пути.
Кроме того, необходимо разработать методы проверки данных во время и после проверки, чтобы убедиться, что данные, которые вы соскабливаете, соответствуют качеству.