Особливості Web scraping

Отримання даних із сайтів за допомогою краулерів називається web scraping або parsing. Його використовують для копіювання інтернет-ресурсів, наприклад дошок оголошень, онлайн-магазинів, сайтів пошуку роботи тощо. Але не все так просто, як може здатися.

Scraping - це доволі складний і тривалий процес, що потребує знання програмування мовою Python. Потрібно створити скрипт для краулера, налаштувати його на обхід певних сторінок, написати регулярні вирази або використати XPath, щоб отримати потрібні дані: назву товару, ціну, опис, параметри, зображення тощо. Кожен сайт потребує індивідуального підходу та скрипта; те, що працювало для одного ресурсу, не підійде для іншого. Крім того, розробники сайтів періодично змінюють HTML-код, після чого скрипти перестають нормально працювати. Постійно виправляти код і тестувати його заново незручно, а якщо скрипт писали не ви, це стає майже неможливим.

Сучасні сайти часто використовують AJAX-запити для завантаження інформації під час перегляду сторінки. Наприклад, Facebook підвантажує стрічку новин під час прокручування. У таких ситуаціях отримати інформацію через CURL не вийде; для scraping таких сайтів потрібен реальний браузер. Selenium використовується для автоматичного керування браузером. Python-скрипт надсилає команди браузеру через Selenium і отримує потрібний текст або HTML-код.

Також варто згадати, що Python-скрипти часто падають під час роботи з Selenium. Ви запускаєте скрипт увечері з надією отримати свіжі дані вранці, але він зупиняється одразу після того, як ви відійшли від комп'ютера. Тоді доводиться писати ще один скрипт, який контролюватиме роботу першого. У результаті все це перетворюється на громіздкий parsing-проєкт - і це лише для одного сайту.

З усього сказаного вище можна зробити висновок, що стандартний процес parsing на Python потребує суттєвого покращення. На цьому сайті ви знайдете елегантне й стабільне рішення цієї проблеми.