Web Scraping

Web Scraping

Nel mondo moderno incentrato sui dati, ottenere l’accesso a dati attuali e pertinenti è fondamentale per prendere decisioni consapevoli, migliorare l’efficienza operativa, rimanere competitivi, gestire i rischi e addestrare modelli di intelligenza artificiale. Un metodo potente per acquisire questi dati indispensabili è il web scraping. Il web scraping consente ai professionisti di raccogliere i dati più recenti da fonti affidabili sul web, offrendo un flusso continuo di informazioni aggiornate a portata di mano.

Uno studio condotto da Piotr Śpiewanowski e dal suo team illustra la straordinaria capacità del web scraping nella raccolta dati. Mentre l’US Bureau of Labor Statistics può accumulare circa 80.000 prezzi su base mensile o bimestrale, The Billion Prices Project, un’iniziativa accademica privata, può “raggiungere mezzo milione di quotazioni di prezzo negli Stati Uniti ogni giorno”.

Nel 2023, il web scraping ha assistito a un cambio di paradigma per navigare attraverso misure anti-scraping rafforzate e all’incorporazione di AI e impronte digitali del browser emergenti per contrastare l’evoluzione dei protocolli di sicurezza. Il panorama si è ulteriormente evoluto con un notevole spostamento verso l’uso di proxy residenziali, poiché i proxy dei data center hanno iniziato a perdere la loro efficacia, riflettendo l’adattabilità insita nel web scraping per garantire un accesso ininterrotto ai dati.

Questo articolo vuole essere una guida, sia per i web scraper nuovi che quelli esperti a comprendere questo settore in rapida evoluzione e a tenere il passo con i principali attori, le tecniche in evoluzione e altro ancora. Introdurremo il framework Crawl, Collect, Clean, & Debug (CCCD) per valutare le configurazioni di web scraping e spiegheremo gli strumenti e le strategie principali per ogni fase.

Questo articolo fornirà una panoramica generale, ma per un approfondimento consigliamo lo studio ulteriormente di aree specifiche del web scraping.

Il panorama del Web Scraping e le previsioni per il 2024
La novità di quest’anno: introduzione degli LLM e dell’intelligenza artificiale generativa
Nel 2023, l’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale generativa è aumentata in modo significativo. La ricerca di Gartner mostra che oltre l’80% delle aziende in settori come sanità, scienze biologiche, servizi legali, servizi finanziari e settore pubblico ha adottato questi nuovi modelli.

La presentazione di Large Language Models (LLM) come GPT-4 ha annunciato una nuova era nel web scraping, trasformando radicalmente il processo attraverso capacità di elaborazione e comprensione testuale superiori. L’essenza di questa trasformazione e il suo impatto sul web scraping possono essere riassunti in tre dimensioni significative:

Analisi e robustezza migliorate nel Web Scraping
I Large Language Model (LLM) stanno rivoluzionando il web scraping con la loro capacità di estrarre dati in modo adattivo. Andando oltre i tradizionali metodi dipendenti dallo script, gli LLM possono identificare e allineare autonomamente diversi modelli di dati nelle pagine web. Un vantaggio fondamentale è la loro resilienza alle modifiche del design del sito web, garantendo un’efficienza di scraping ininterrotta. Questa adattabilità, distinta dalla mera elaborazione testuale, segna un balzo in avanti nella riduzione dell’intervento manuale e nell’aumento dell’efficacia delle tecniche di web scraping.

Integrazione proxy dinamica
Piattaforme come Nimble utilizzano motori di ottimizzazione basati sull’intelligenza artificiale per migliorare il web scraping testando e profilando meticolosamente gli indirizzi IP per prestazioni ottimali, garantendo che ogni richiesta dell’utente venga abbinata all’IP più adatto, aumentando così le prestazioni e i tassi di successo in tutti i casi d’uso.

Generazione di impronte digitali sintetiche per l’elusione anti-bot
Sfruttando AI e ML, le impronte digitali sintetiche sono realizzate per consentire agli strumenti di web scraping di impersonare utenti autentici, eludendo efficacemente i meccanismi di rilevamento avanzati impiegati dai siti Web. Attraverso un ciclo di feedback, l’impronta digitale dinamica basata su AI svela combinazioni ottimali di attributi come user agent, browser e sistema operativo per aumentare le possibilità di aggirare il rilevamento.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di web scraping ha notevolmente ottimizzato i processi di estrazione dei dati, migliorando così le misure di protezione del marchio e le strategie di prezzo dinamiche (nel settore dell’e-commerce). Sta inoltre guidando l’innovazione in tutti i settori ampliando l’ambito di applicazione. Questa combinazione di intelligenza artificiale generativa e web scraping sta ridefinendo la narrazione basata sui dati, prevedendo un’innovazione sostenuta oltre il 2023.

Il CCCD: un nuovo quadro completo per lo scraping
Il web scraping si è evoluto notevolmente nel tempo. Inizialmente, la sua applicazione era limitata all’esecuzione di semplici script per l’estrazione di contenuti da pagine web. Tuttavia, ora si è espanso per includere una vasta gamma di strumenti, aziende e piattaforme, evolvendosi in una procedura in più fasi. Questa crescente complessità richiede un flusso di lavoro più strutturato.

Il framework CCCD, che comprende Crawling, Collection, Cleaning e Debugging, offre un approccio semplificato al web scraping moderno. Offrendo alle aziende e ai privati ​​un flusso di lavoro organizzato e stratificato con cui approcciare il web scraping, aiuta a ridurre la curva di apprendimento, a scoprire strumenti utili e a comprendere il processo nella sua interezza.

Il framework CCCD consente un’acquisizione dati efficiente e accurata, migliorando il web scraping per renderlo più efficace, diretto e perspicace. In questa guida, esploreremo ogni passaggio del framework CCCD, esponendo strategie comuni per il successo, strumenti chiave, attori del mercato, come è stato influenzato dalle tecnologie future e cosa aspettarsi nel 2024.

Crawling
Nella fase di scansione del web scraping, i responsabili e i team dei dati mirano a trovare le fonti più efficaci per l’estrazione dei dati, guidati da criteri quali pertinenza, accuratezza e sfide tecniche come i sistemi anti-bot.

Dopo aver selezionato le fonti di destinazione, il team di ingegneria inizia a sviluppare strategie per scansionare questi siti Web. Ciò comporta la traduzione di dati di siti Web non strutturati in schemi strutturati che si allineano alle esigenze dell’organizzazione, un processo che combina competenze tecniche e creative.

I metodi di scansione variano in base all’architettura del sito Web, come applicazioni a pagina singola rispetto ai tradizionali siti basati su server. L’efficacia della scansione viene valutata in base a quanto copre in modo completo le fonti di dati, l’efficienza, i costi e l’affidabilità a lungo termine.

Alcune delle tecniche più comuni impiegate oggi per strisciare includono:

• Utilizzo dei motori di ricerca : utilizzo di motori di ricerca come Google per trovare URL sul web.
• Scansione della Sitemap : utilizzo delle sitemap dei siti web per accedere sistematicamente agli URL e recuperare dati.
• Scansione basata sulla ricerca nei siti web : utilizzo della funzionalità di ricerca di un sito web per trovare gli URL.
• Formattazione URL : creazione di URL per accedere ai dati su diverse pagine web.

Strumenti di scansione avanzati

La transizione verso strumenti di crawling avanzati, caratterizzata dall’integrazione di Large Language Models (LLM) e AI, ha rivoluzionato il web crawling. Strumenti come Diffbot utilizzano AI e machine learning per automatizzare l’estrazione dei dati su larga scala. Le API SERP, come Nimble e SerpApi, migliorano l’efficienza dell’estrazione dei dati dai risultati dei motori di ricerca, consentendo agli utenti di raccogliere rapidamente URL per dati mirati.

Oltre a questi strumenti basati sull’intelligenza artificiale, altre soluzioni popolari includono framework open source come Scrapy, strumenti di automazione del browser come Selenium e Puppeteer, servizi gestiti come Import.io e Octoparse e soluzioni basate su cloud come Crawlera.

Il successo del web crawling dipende oggi in larga misura dalla scelta degli strumenti e degli approcci giusti, in linea con i requisiti specifici dei siti web di destinazione e con i dati necessari, gettando le basi per i successivi processi di web scraping.

Le migliori scelte
Migliore in assoluto: Diffbot

Le straordinarie funzionalità e prestazioni di scansione di Diffbot, con una profonda integrazione dell’intelligenza artificiale leader del settore, lo rendono un leader nel settore della scansione e la nostra scelta come miglior strumento di scansione in assoluto.

Miglior Open Source: Automated WebDrivers (Puppeteer/Selenium/Playwright)

Sebbene non siano così semplici da implementare come una volta a causa degli anti-bot, i driver web automatizzati sono ancora strumenti di scansione incredibilmente capaci grazie all’elevato grado di flessibilità nelle interazioni con i siti web. Inoltre, possono essere combinati con soluzioni proxy e unlocker per aumentare i loro tassi di successo.

Ideale per principianti: Octoparse

Con una grande attenzione al no-code, Octoparse è uno dei prodotti più facili con cui iniziare. Il processo altamente visivo e i modelli preimpostati di Octoparse rendono il crawling e lo scraping dei siti Web un gioco da ragazzi e possono aiutare i nuovi arrivati ​​a iniziare rapidamente a crawling e scraping del Web senza una ripida curva di apprendimento.

Collection
Nella fase di raccolta, l’attenzione si sposta dall’identificazione delle pagine web all’estrazione dei dati da esse, affrontando sfide quali scalabilità, rendering di JavaScript (JS) e rilevamento dei bot.

Scalabilità : le sfide principali sono la gestione delle risorse e dei sistemi, la manutenzione degli scraper, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati e il controllo dei costi. Le soluzioni includono API cloud senza server come Nimble per la gestione delle risorse e la scalabilità e piattaforme come Bright Data per la manutenzione degli scraper e l’adattabilità. Soluzioni cloud come Snowflake e Amazon S3 aiutano a gestire grandi esigenze di archiviazione ed elaborazione dei dati.

JS Rendering : poiché i siti web utilizzano sempre più JavaScript per i contenuti dinamici, ciò pone delle sfide per i metodi di scraping tradizionali. Browser headless come Selenium, Puppeteer e Playwright vengono utilizzati per gestire queste complessità, sebbene siano più dispendiosi in termini di risorse.

Sistemi di rilevamento bot : le sofisticate misure anti-bot includono sfide JavaScript, impronte digitali del browser e impronte digitali TLS. Per contrastarle, strumenti basati sull’intelligenza artificiale come Nimble Browser e Undetect generano impronte digitali sintetiche per imitare profili utente autentici e bypassare il rilevamento bot.

Strategie di raccolta dati:
Scraping HTML tradizionale : efficace per i contenuti statici ma non adatto alle pagine dinamiche.
Browser headless : ideali per contenuti dinamici, ma richiedono più risorse.
API interne : efficienti e affidabili per l’estrazione di dati strutturati.
Strumenti popolari
Nel 2023, alcuni degli strumenti più popolari utilizzati per la fase di raccolta includono:

• Browser automatici: Selenium, Puppeteer e Playwright sono strumenti che automatizzano le interazioni web e raccolgono dati da siti dinamici, rendendoli adatti ai siti web che richiedono interazione da parte dell’utente, come cliccare sui pulsanti, compilare moduli e scorrere le pagine.
• Bright Data: offre una piattaforma completa di raccolta dati web con vari strumenti e soluzioni progettati per soddisfare diverse esigenze di raccolta dati su larga scala.
• Scrapinghub: noto per fornire una serie di strumenti e soluzioni di intelligenza artificiale per raccogliere dati in modo efficiente su larga scala.
• Browse.ai: noto per le sue capacità di raccolta dati web intuitive e automatizzate. Browse.ai consente agli utenti di tutti i livelli di competenza di raccogliere dati in modo efficiente senza richiedere competenze di codifica.
• Nimble: utilizza l’intelligenza artificiale per rivoluzionare il web scraping, superando le sfide anti-bot tramite un browser innovativo e un motore di impronta digitale AI, consentendo una raccolta dati su larga scala senza sforzi.

Buone pratiche
La scelta tra web scraping fai da te (utilizzando strumenti come Beautiful Soup, Scrapy, Selenium) e infrastrutture gestite (come Nimble, Diffbot, Apify) dipende dalle esigenze del progetto, dalle competenze tecniche e dalle risorse disponibili. Il fai da te offre più controllo e può essere conveniente, ma richiede una manutenzione regolare. Al contrario, le soluzioni gestite forniscono facilità d’uso e scalabilità, ma a un costo più elevato.

Le migliori scelte
Migliore in assoluto: API Web (Nimble/Oxylabs/Zyte)

Le Web API, spesso chiamate Super API, sono potenti soluzioni di web scraping che spesso comprendono sia le fasi di Raccolta che di Pulizia. Combinano proxy, tecnologia di sblocco e servizi di analisi in un unico flusso pulito, rendendo questi prodotti la nostra scelta per la migliore tecnologia di raccolta complessiva.

Miglior Open Source: Scrapy

Scrapy è uno dei preferiti del settore, con una lunga storia e una comunità vivace. È un framework open source incredibilmente utile per il web scraping e può essere trasferito nei servizi cloud di Zyte per una maggiore scalabilità e funzionalità espanse.

Ideale per principianti: Apify

Con modelli di codice, attori e una piattaforma olistica, Apify è una delle piattaforme di raccolta dati più facili con cui iniziare. Con oltre 1.400 scraper già pronti nell’Apify store, è molto probabile trovare una soluzione esistente per raccogliere i dati di cui hai bisogno.

Cleaning
Nella fase di pulizia del framework di scraping CCCD, l’analisi e la convalida sono essenziali per garantire l’accuratezza e l’utilità dei dati. Questa fase comporta la strutturazione dei dati HTML scrapati in formati come JSON o CSV e la successiva convalida per coerenza ed errori.

Flusso di lavoro di analisi e convalida dei dati
Parsing : questo processo comporta la conversione di HTML grezzo in un formato strutturato. Include:
Metodi tradizionali : utilizzo dell’analisi DOM per l’estrazione e l’analisi della struttura HTML, adatto per pagine web statiche.
Analisi basata sull’intelligenza artificiale : strumenti come GPT-4 offrono una comprensione avanzata del testo per l’analisi di pagine web complesse.
Pulizia dei duplicati : essenziale per l’integrità dei dati, specialmente in grandi set di dati. Coinvolge tecniche come l’hashing e la canonicalizzazione.
Validazione dei dati : assicura che i dati soddisfino gli standard richiesti tramite metodi come l’analisi dimensionale e l’apprendimento automatico. Questo passaggio è impegnativo a causa della natura dinamica del contenuto web.

Strumenti di parsing popolari

• Beautiful Soup : una libreria Python per l’analisi di HTML e XML, ideale per pagine web statiche.
• ScrapeStorm : uno strumento basato sull’intelligenza artificiale e senza codice che identifica automaticamente le strutture dei dati.
• Scrapy : un popolare strumento open source per l’estrazione efficiente di dati dai siti web.
• API dei modelli di analisi Zyte : offrono modelli predefiniti per una facile estrazione dei dati.
• Nible AI parsing skills : combina metodi tradizionali con l’intelligenza artificiale per l’analisi dinamica delle pagine web.

Sviluppi futuri:
Guardando al 2024, si prevede che l’intelligenza artificiale e le metodologie statistiche miglioreranno i test e la convalida dell’integrità dei dati, perfezionando ulteriormente la fase di pulizia nel web scraping.

Le migliori scelte
Migliore in assoluto: abilità di analisi dell’intelligenza artificiale agile

Combinando il meglio della tecnologia LLM e delle librerie di analisi classiche, le competenze di analisi AI consentono di generare dinamicamente parser personalizzati auto-riparanti per un numero illimitato di fonti, operando al contempo in modo economicamente conveniente su larga scala.

Migliore Open Source: Beautiful Soup

Beautiful Soup è un punto fermo del settore per la strutturazione dei dati web. Testato e provato, Beautiful Soup offre prestazioni e accuratezza. Sebbene questa sia sicuramente una soluzione solo per ingegneri, Beautiful Soup è da tempo la soluzione di riferimento per l’analisi classica dei dati web.

Ideale per principianti: ScrapeStorm

Con un’interfaccia intuitiva, visiva e senza codice, ScrapeStorm semplifica l’analisi dei dati per i meno esperti di tecnologia tra noi. ScrapeStorm offre ulteriore assistenza sotto forma di identificazione automatica AI di elenchi, tabelle e impaginazione.

Debug
La fase di Debug è fondamentale per mantenere l’efficienza e l’affidabilità delle operazioni di web scraping. Comprende il rilevamento, la segnalazione e la risoluzione dei problemi nelle fasi di Crawling, Collection e Cleaning.

Sebbene molte delle soluzioni descritte sopra siano eccellenti, è inevitabile che si presentino dei problemi e sono necessari framework di debug e monitoraggio completi per ridurre al minimo l’imprecisione e la contaminazione dei dati.

Debug nel framework CCCD
Debug della fase di scansione

Monitoraggio di errori HTTP, timeout e problemi di rete.
Le attività principali includono la verifica della pertinenza del sito web, la garanzia del rilevamento completo delle pagine e la gestione efficace degli URL.
Problema comune : confondere siti web non pertinenti con siti web pertinenti a causa di filtri per parole chiave obsoleti.

Debug della fase di raccolta

Monitoraggio delle operazioni di raccolta e della rete proxy.
Le attività principali riguardano il rilevamento dei blocchi anti-bot, la verifica dell’affidabilità del proxy, la garanzia di un’efficace rotazione degli IP e il mantenimento dell’anonimato e della sicurezza.
Problema comune : dinieghi di accesso dovuti a una rotazione inadeguata del proxy IP.
Fase di pulizia Debug

Monitoraggio dell’accuratezza e della coerenza dei dati analizzati.
Le attività principali includono la convalida dei dati e la gestione degli errori di analisi.
Problema comune : analisi errata dei dati dovuta a modifiche inaspettate nella struttura HTML.
Procedure consigliate per il debug:
Test automatizzati : utilizzare framework di test per identificare potenziali problemi.
Registrazione e avvisi : implementare una registrazione completa e notifiche in tempo reale in caso di problemi.
Controllo delle versioni : traccia le modifiche negli script di scraping per identificare e risolvere facilmente i problemi.
Monitoraggio continuo : utilizzare strumenti per monitorare i processi di scraping, le risorse del server e la qualità dei dati.
Strumenti di debug più diffusi:
Osservabilità dei dati: piattaforme come Monte Carlo, Integrate.io e altre sono progettate specificamente per aiutarti a testare, monitorare e mantenere l’accuratezza dei dati in tutte le tue pipeline.
Gestione del flusso di lavoro : strumenti come Apache Airflow e Luigi per la gestione di attività complesse.
Monitoraggio in tempo reale : Celery con Flower e Scrapyd per la distribuzione e il monitoraggio delle attività.
Debug del codice e garanzia della qualità : IBM Rational Software Analyzer e Sourcery CodeBench per il rilevamento precoce dei difetti e l’ottimizzazione delle prestazioni.
Monitoraggio degli errori e analisi dei log : Rollbar e Bugfender per il monitoraggio degli errori in tempo reale e la registrazione remota.
Debug interattivo : Microsoft Visual Studio Code e Rookout per il debug in tempo reale e la raccolta dati.
Monitoraggio delle prestazioni : Fusion Reactor e IDA Pro per strumenti basati su Java e reverse engineering.
Controllo delle versioni e CI/CD : GitHub per il monitoraggio del codice e GitHub Actions per test e distribuzioni automatizzati.
Applicando questi strumenti e pratiche di debug personalizzati, è possibile ottimizzare le pipeline di web scraping per renderle più efficienti ed efficaci, garantendo prestazioni affidabili e una raccolta dati di alta qualità.

Vuoi saperne di più sulla pulizia dei dati? Dai un’occhiata a Pulizia dei dati e debug delle operazioni di scraping nel 2024.

Le migliori scelte
Migliore in assoluto: Monte Carlo

Monte Carlo offre una delle soluzioni più mirate e dedicate per i test di osservabilità e integrità dei dati sul mercato. La loro ampia compatibilità e la soluzione end-to-end sono la nostra scelta per la migliore piattaforma di debug disponibile oggi.

Miglior Open Source: Grandi Aspettative

Sebbene gli strumenti di debug e monitoraggio nel loro complesso siano più incentrati sulle aziende, Great Expectations si muove sul filo del rasoio con soluzioni sia open source che basate su cloud che offrono eccellenti funzionalità per il monitoraggio e il mantenimento della qualità dei dati.

Ideale per principianti: Integrate.io

Con un focus sul no-code, integrate.io aiuta gli ingegneri a comprendere e tenere sotto controllo i loro data pipeline. Gli avvisi flessibili in tempo reale e la gestione dei proprietari di dati upstream e downstream rendono integrate.io una soluzione fantastica, specialmente per i principianti.

(fonte)

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