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Semalt: Wie man die Web-Daten-Herausforderungen anpackt?

Es ist gängige Praxis, dass Unternehmen Daten für Geschäftsanwendungen erfassen. Unternehmen suchen jetzt nach schnelleren, besseren und effizienteren Techniken, um Daten regelmäßig zu extrahieren. Leider ist es sehr technisch, das Web zu scrapen, und es erfordert eine ziemlich lange Zeit, es zu meistern. Die dynamische Natur des Webs ist der Hauptgrund für die Schwierigkeit. Eine ziemlich gute Anzahl von Webseiten sind auch dynamische Webseiten, und sie sind extrem schwierig zu kratzen.

Web Scraping Challenges

Herausforderungen in  web extraction  ergeben sich aus der Tatsache, dass jede Website einzigartig ist, weil sie anders als alle anderen Websites codiert ist. Es ist also praktisch unmöglich, ein einziges  Daten-Scraping-Programm  zu schreiben, das Daten von mehreren Websites extrahieren kann. Mit anderen Worten, Sie benötigen ein Team von erfahrenen Programmierern, um Ihre  Web Scraping  -Anwendung für jede einzelne Zielseite zu programmieren. Die Codierung Ihrer Anwendung für jede Website ist nicht nur mühsam, sondern auch kostspielig, insbesondere für Unternehmen, die regelmäßig Daten von Hunderten von Websites extrahieren müssen. So ist Web Scraping schon eine schwierige Aufgabe. Die Schwierigkeit wird weiter verstärkt, wenn die Zielstelle dynamisch ist.

Einige Methoden zur Eindämmung der Schwierigkeiten, Daten aus dynamischen Websites zu extrahieren, wurden im Folgenden beschrieben.

1. Konfiguration der Proxies

Die Antwort einiger Websites hängt vom geografischen Standort, dem Betriebssystem, dem Browser und dem Gerät ab, mit dem auf sie zugegriffen wird. Mit anderen Worten, auf diesen Websites unterscheiden sich die Daten, die für Besucher mit Sitz in Asien zugänglich sind, von denen, die für Besucher aus Amerika zugänglich sind. Diese Art von Funktion verwirrt nicht nur Web-Crawler, sondern erschwert auch das Crawlen, da sie die genaue Version des Crawlings herausfinden müssen, und diese Anweisung ist normalerweise nicht in ihren Codes enthalten..

Das Aussortieren des Problems erfordert normalerweise einige manuelle Arbeit, um zu wissen, wie viele Versionen eine bestimmte Website hat, und auch Proxies zu konfigurieren, um Daten von einer bestimmten Version zu ernten. Außerdem muss Ihr  Data Scraper  für Standorte, die standortspezifisch sind, auf einem Server bereitgestellt werden, der sich am selben Standort wie die Version der Zielwebsite.

2 befindet. Browser Automation

Dies ist für Webseiten mit sehr komplexen dynamischen Codes geeignet. Dies geschieht, indem der gesamte Seiteninhalt mit einem Browser gerendert wird. Diese Technik wird als Browser-Automatisierung bezeichnet. Selenium kann für diesen Prozess verwendet werden, da es den Browser von jeder Programmiersprache aus steuern kann.

Selen wird in erster Linie zum Testen verwendet, funktioniert aber perfekt, um Daten aus dynamischen Webseiten zu extrahieren. Der Inhalt der Seite wird zuerst vom Browser gerendert, da dies die Herausforderungen des Reverse-Engineering-JavaScript-Codes zum Abrufen des Inhalts einer Seite berücksichtigt.

Wenn Inhalt gerendert wird, wird er lokal gespeichert und die angegebenen Datenpunkte werden später extrahiert. Das einzige Problem bei dieser Methode besteht darin, dass es zu zahlreichen Fehlern neigt.

3. Behandlung von Postanfragen

Einige Websites erfordern tatsächlich bestimmte Benutzereingaben, bevor die erforderlichen Daten angezeigt werden. Wenn Sie beispielsweise Informationen über Restaurants an einem bestimmten geografischen Ort benötigen, fragen einige Websites nach der Postleitzahl des gewünschten Standorts, bevor Sie Zugriff auf die erforderliche Restaurantliste haben. Dies ist normalerweise schwierig für Crawler, da es Benutzereingaben erfordert. Um das Problem zu beheben, können Post-Anforderungen jedoch mit den entsprechenden Parametern für Ihr  Scraping-Tool  erstellt werden, um auf die Zielseite zu gelangen.

4. Herstellen der JSON-URL

Einige Webseiten erfordern AJAX-Aufrufe zum Laden und Aktualisieren ihrer Inhalte. Diese Seiten sind schwer zu scrappen, da die Auslöser der JSON-Datei nicht einfach gefunden werden können. Es erfordert also manuelle Tests und Inspektionen, um die geeigneten Parameter zu identifizieren. Die Lösung ist die Herstellung der erforderlichen JSON-URL mit entsprechenden Parametern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dynamische Webseiten sehr kompliziert zu scrapen sind und daher ein hohes Maß an Fachwissen, Erfahrung und eine ausgefeilte Infrastruktur erfordern. Allerdings können einige Web-Scraping-Unternehmen damit umgehen, so dass Sie möglicherweise eine Drittpartei Daten kratzen Unternehmen mieten müssen.

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