اطلاعات زیادی در فضای وب وجود دارد. برای استخراج این دادهها و ذخیرهسازی و استفاده از آنها در آینده از وب اسکرپینگ استفاده میکنیم. ابزارهای وب اسکرپینگ، ابزارهای متنوعی هستند که البته بسیاری از آنها به صورت رایگان و منبع باز موجود میباشند.
زبان برنامه نویسی Python مهمترین و پرکاربردترین زبانی است که برای عملیات وب اسکرپینگ مورد استفاده قرار میگیرد. به همین علت مهمترین ابزارهای مورد نیاز برای استخراج اطلاعات از وب با استفاده از این زبان پایتون توسعه یافته.
در صورتیکه بخواهیم عملیات وب اسکرپینک را انجام دهیم تسلط به این زبان ضرورت دارد.
همچنین طراحی و رابط کاربری وبسایتها با استفاده از Html و CSS و JavaScript توسعه مییابد. بنابراین آشنایی به این فناوریها برای انجام عملیات وب اسکرپینگ یا توسعه ابزارهای وب اسکرپینگ اهمیت دارد.
اکنون به بررسی مهمترین ابزارهای وب اسکرپینگ و کتابخانههای پرکاربرد در این زمینه میپردازیم.
تذکر: به جز pyppeteer که برای جاوا اسکریپت نوشته شده، دیگر ابزارهای معرفی شده برای زبان پایتون توسعه یافته
HTTP library: ابزارها و کتابخانههایی که برای ارسال درخواستهای http به وبسایت هدف به کار میرود. کتابخانههای requests و urllib3 نمونههای موفق و قدرتمندی در این زمینه هستند.
هر کدام از این ابزارها نقاط قوت و نقاط ضعف خود را دارند که توسعه دهندگان باید از آنها مطلع باشند. برای مثال کاربرد requests سادهتر از urllib3 است اما سرعت آن کمتر و سربار آن بیشتر است.
همچنین استفاده از requests برای وبسایتهای استاتیک انتخاب بهتری است اما برای وبسایتهایی که از JavaScript استفاده زیادی دارند نیاز است که از selenium استفاده کنیم.
قبل از شروع به عملیات وب اسکرپینگ و ساخت اسکرپر مورد نظرمان، باید متغیرهای مختلفی را در نظر بگیریم. متغیرهای مثل مقیاس، زمان، حجم کار، نوع و تکنولوژی وبسایت(های) هدف
مثال دیگر: ابزار scrapy در زمینه استخراج اطلاعات از وبسایتهای مختلف بسیار قدرتمند است. همچنین امکانات پیشرفته دیگری نظیر چگونگی ذخیره محتوای استخراج شده را در اختیار ما قرار میدهد. با این حال برای پروژههای کوچکتر و سبکتر، ابزاری پیچیده و با امکاناتی غیر ضروری است.
ساخت یک نرمافزار استخراجگر داده از وب با استفاده از ابزارهایی که در بالا معرفی شد فقط بخشی از کار است.
اما در واقعیت رباتهای وب اسکرپر تجاری و کارآمد دارای قابلیتهای پیشرفتهتری هستند. در ادامه به تعدادی از این ویژگیها و قابلیتها میپردازیم.
بسیاری از برنامههای وب اسکرپینگ باید در هر روز هزاران وبسایت را پردازش کنند و در عین حال با سرویسهای دیگر در ارتباط باشند. چنین پردازشی شامل لود کردن، تحلیل محتوا، دستهبندی، ذخیره اطلاعات و موارد دیگر میباشد.
این حجم از پردازش با در اختیار داشتن سختافزار قدرتمند و الگوریتمهای پیشرفته و بهینه نرمافزاری امکان پذیر خواهد بود.
همچنین به دلیل بالا بودن تعداد زیاد صفحات وب مورد پردازش، زیرساخت مورد نیاز باید بتواند تعداد زیادی درخواست را به طور همزمان به وبسایتهای مختلف ارسال کند.
از جمله ابزارها و کتابخانههایی که در پایتون برای افزایش سرعت و موازیسازی عملیات استفاده میشود شامل threading، multiprocessing میشود.
تذکر: پایتون با پردازش موازی رابطهای پیچیده دارد و پیادهسازی صحیح و کارآمد آن نیازمند دقت و مهارت و تجربه است.
بسیاری از باتهای وب اسکرپر به گونهای ساخته میشوند که در زمان مشخصی یا در بازه زمانی مشخصی، برنامه شروع به کار کند یا برنامههای دیگر را (نیمه کاره) متوقف کند.
ابزارهای زمانبندی این قابلیت را دارند که پردازشهای با اولیت پایینتر را متوقف کنند و منابع آزاد شده را در اختیار بخشهای مهمتر قرار دهند.
از جمله ابزارهای پرکاربرد در این زمینه میتوان به Cron job و apscheduler اشاره کرد.
بلاک شدن یکی از مهمترین معضلات برنامههای وب اسکرپر است. بسیاری از وبسایتها تدابیر ضد بات اتخاذ میکنند تا از آسیبرسانی برنامههای مخرب به وبسایت خود جلوگیری کنند.
کلادفلیر پرکاربردترین سرویسهای ضد بات را ارائه میکند و اینکار را با استفاده از هوش مصنوعی انجام میدهد. بنابراین برای باتهای اسکرپینک امروزی بسیار مهم است که این سیستمهای دفاعی را دور بزنند و از بلاک شدن جلوگیری کنند.
تقریبا تمامی باتهای اسکرپر باید اطلاعات پردازش شده را به گونهای ذخیرهسازی کنند. نحوهی ذخیرهسازی این دادهها اهمیت زیادی دارد. چون بخش زیادی از عملیات وب اسکرپینگ شامل جست و جو در اطلاعات ذخیره شده در مراحل قبل و همچنین ذخیرهسازی اطلاعات جدید است.
بنابراین پیادهسازی یک سیستم ذخیرهسازی (خواندن-نوشتن) کارآمد در عملکرد مناسب برنامه بسیار اهمیت دارد.
امروزه مانند هر برنامه دیگر، هوش مصنوعی امکانات ویژهای را در زمینه وب اسکرپینگ ایجاد میکند.
تحلیل محتوای صفحات استخراج شده مثل خواندن متن، پیدا کردن قیمت محصولات، گرفتن تصاویر و بسیاری از قابلیتهای دیگر همگی به وسیله هوش مصنوعی بهتر انجام خواهد شد.
همچنین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در سیستمهای ضد بات امروزی مثل سرویسهای امنیتی کلادفلیر به کار میرود. بنابراین برای جلوگیری از بلاک شدن توسط این سیستمهای، امنیتی نیازمند ابزارهای جدید هستیم که به صورت پیوسته در حال بهبود خود باشند.
بدین شکل هوش مصنوعی میتواند در دور زدن سرویسهای امنیتی به ما کمک کند و از متوقف شدن عملیات جلوگیری کند.
امروزه سرویسهای مختلف به صورت software as a service و infrastructure as a service ارائه میشود. سرویسهای مختلف وب اسکرپینگ که به صورت SaaS و IaaS ارائه میشوند با قیمتهای بسیار مناسب و با استفاده از API به سادگی در دسترس قرار دارند.
بنابراین حتما ضرورت ندارد که تمام برنامه و ربات اسکرپینگ خود را از پایه طراحی کنیم. سرویسها و کتابخانهها و ابزارهای آماده زیادی وجود دارد که بنا به نیاز خود میتوانیم از آنها برای توسعه ابزار و ربات خود بهره ببریم.
متخصصان ما در بیگتک میتوانند در توسعه رباتهای اسکرپینگ مناسب به شما عزیزان یاری رسانند.