Il web scraping è quasi come un superpotere, ma presenta una serie di problemi.
Se ci sono sfide che influenzano il tuo processo di estrazione dei dati... Beh, non sei solo. Ci sono stato e conosco anche te.
In questa guida esploreremo i problemi più frequenti di web scraping e come risolverli in modo efficace. Dai problemi di struttura HTML alle misure anti-scraping, scoprirai come affrontare questi problemi e migliorare le tue capacità di web scraping.
E tu? Hai affrontato alcune sfide che esploreremo in questo articolo?
Sentiti libero di condividerlo nei commenti!
Risolvere le sfide del web scraping: sì, c'è speranza, ragazzi.
Il web scraping è un processo di estrazione di dati dai siti Web ed è una tecnica molto utile (anche se potresti già saperlo). Tuttavia, presenta diversi problemi tecnici che possono influire sulla qualità dei dati raccolti.
Proprio come un minatore che cerca l'oro, hai bisogno di alcune strategie che ti permettano di trovare il tuo tesoro.
Continua a leggere per imparare come affrontare le sfide per migliorare la tua tecnica di raschiatura.
Problema #1: difetti della struttura HTML e mancanza di dati
Differenti strutture HTML delle pagine del sito possono portare al fallimento dello scraper o alla fornitura di dati incompleti. Ostacola l'identificazione e il recupero delle informazioni nel modo giusto.
E con così tanti strumenti di intelligenza artificiale senza codice che stanno per trasformare ogni web designer in un mega-cervello là fuori, la mia ipotesi sarebbe che stiamo per vedere sempre più incoerenze HTML.
Soluzioni:
– Aggiunto controllo errori nel caso in cui alcuni elementi non siano presenti nell'elenco.
– Impiega selettori sciolti come XPath o regex.
– Crea funzioni che puoi utilizzare per lavorare con diverse strutture di siti web.
Problema #2: caricamento dinamico del contenuto
La maggior parte dei siti Web moderni sono realizzati con l'aiuto delle tecnologie JavaScript, AJAX e Single Page Application (SPA) per caricare il contenuto senza ricaricare l'intera pagina. Sapevi che questo è un problema per i raschiatori convenzionali?
Soluzioni:
– Utilizza browser headless come Puppeteer o Selenium per imitare le interazioni dell’utente con il sito web.
– Utilizza le attese per dare tempo al contenuto dinamico di caricarsi.
– Effettua il polling o utilizza WebSocket per aggiornamenti in tempo reale.
Problema #3: misure antigraffio
I siti Web tentano di controllare l'accesso automatizzato in diversi modi, tra cui il blocco IP, la limitazione della velocità, il rilevamento dello user agent e i CAPTCHA. Questi possono influenzare notevolmente i web scraper, poiché sono sicuro che ne hai incontrati alcuni.
Soluzioni:
– Aggiungi alcuni intervalli di tempo tra le richieste per far sembrare che sia un essere umano a effettuare le richieste
– Utilizzare indirizzi IP o proxy diversi per evitare di essere bloccati.
– Utilizza la rotazione dell'agente utente per far sembrare il browser diverso
– Utilizza i servizi di risoluzione dei CAPTCHA o trova modi per evitare i CAPTCHA.
Problema #4: modifiche alla struttura del sito Web
Gli aggiornamenti e le riprogettazioni del sito Web modificano la struttura HTML del sito Web e ciò influisce sugli scraper che dipendono da determinati selettori per ottenere dati.
Perché non lo fanno come me e non aggiornano i loro siti una volta ogni luna blu? Nota per me: migliora questo sito più spesso, gli utenti lo apprezzeranno, devo mantenere la UX solida (torna più tardi per controllare!).
Soluzioni:
– Seleziona gli elementi utilizzando attributi di dati o tag semantici poiché sono più affidabili
– Condurre controlli periodici per identificare e rispondere ai cambiamenti ambientali.
– Sviluppare un sistema di test che aiuti a identificare i guasti da raschiamento.
– Proporre di utilizzare l’apprendimento automatico per regolare automaticamente i selettori.
Problema #5: scalabilità e prestazioni
La raccolta di una grande quantità di dati da diversi siti Web è un processo lento e dispendioso in termini di risorse che può causare problemi di prestazioni. Per non parlare del fatto che anche le cose possono diventare molto complicate. Lo sappiamo fin troppo bene, vero?
Soluzioni:
– Utilizzare lo scraping parallelo per dividere i carichi di lavoro.
– Utilizzare la limitazione della velocità per evitare il sovraccarico dei siti Web
– Effettuare il refactoring del codice e utilizzare strutture dati migliori per aumentare la velocità del codice.
– Utilizzare la memorizzazione nella cache e la programmazione asincrona
Problema #6: CAPTCHA e autenticazione
I CAPTCHA sono a dolore al culo misura di sicurezza che blocca i bot e richiede all'utente di completare un'attività che solo un essere umano può svolgere. Ci sono alcuni strumenti per superare i captcha, quelli uditivi sono particolarmente facili al giorno d'oggi, grazie all'intelligenza artificiale – sì, l'intelligenza artificiale lo ascolta e poi scrive le lettere/parole, un gioco da ragazzi!
Ecco una curiosità che è anche un po' triste (molto triste, a dire il vero): una volta ho chiesto al mio sviluppatore cosa avesse fatto per i captcha, e lui ha detto che c'era un ragazzo indiano che li risolveva, ho pensato che stesse scherzando, ma no. Alcuni servizi utilizzano la carne per risolvere i captcha. Se quello fosse il mio lavoro, impazzirei.
Soluzioni:
– Utilizzare i servizi dei servizi di risoluzione CAPTCHA o elaborare propri algoritmi di risoluzione.
– Incorporare la gestione delle sessioni e la gestione dei cookie per l'autenticazione
– Utilizzare browser headless per gestire l'autenticazione
Problema #7: incoerenze e bias dei dati
I dati raccolti dal web sono spesso rumorosi e contengono errori. Ciò è dovuto alle differenze nel formato, nelle unità e nella granularità dei dati tra i siti web. Di conseguenza, si verificano problemi con l’integrazione e l’analisi dei dati.
Soluzioni:
– Applicare la convalida e la pulizia dei dati per standardizzare i dati.
– Applicare la conversione e la standardizzazione del tipo di dati.
– Riconoscere possibili pregiudizi e utilizzare dati provenienti da fonti diverse.
Problema #8: dati incompleti
I set di dati ricavati dal Web sono generalmente incompleti o contengono alcuni valori mancanti. Ciò è dovuto ai cambiamenti che si verificano sui siti Web e ai vincoli dei metodi di scraping. Pertanto, avere dati incompleti o mancanti può influenzare la tua analisi.
È davvero fastidioso... Personalmente provo qualcosa almeno una dozzina di volte, per assicurarmi di non avere questo tipo di errore, ecco quanto lo odio. Pensi che vada tutto bene, finché non apri Excel o Gsheets e ti rendi conto che devi tornare alla battaglia.
Soluzioni:
– Applicare tecniche di imputazione dei dati per prevedere i valori mancanti nel set di dati.
– Utilizzare informazioni provenienti da diverse fonti per completare le informazioni mancanti
– Riflettere sugli effetti dei dati mancanti sull’analisi
Problema #9: preparazione e pulizia dei dati
I siti web forniscono dati sotto forma di testo che non sono organizzati e richiedono un'elaborazione. È necessario formattare e pulire i dati estratti per utilizzarli per l'analisi. So che è la parte meno divertente, ma deve essere fatta.
Se qualcuno di voi sa come automatizzare questa parte con l'apprendimento automatico o altro, fatemelo sapere! Perdo così tanto tempo a farlo manualmente come un idiota su Excel.
Soluzioni:
– Sviluppare funzioni di elaborazione dati per la formattazione dei dati
– Utilizzare librerie come Beautiful Soup per l'analisi
– Utilizzare le espressioni regolari per la corrispondenza dei modelli e la manipolazione del testo
– Applicare la pulizia e la trasformazione dei dati utilizzando i panda
Problema #10: gestione di diversi tipi di dati
I siti Web visualizzano informazioni in diversi formati come HTML, JSON, XML o anche in altri formati specifici. Gli scraper devono gestire questi formati ed estrarre le informazioni correttamente.
Soluzioni:
– Aggiungere il controllo degli errori e la convalida dei dati
– Utilizzare le librerie di analisi corrette per ciascun formato.
– Creare funzioni che è possibile utilizzare per analizzare i dati in diversi formati.
Riepilogo delle sfide del Web Scraping
Il web scraping è una manna dal cielo e una cosa bellissima. Ma può avere difficoltà con la struttura HTML disordinata, i contenuti dinamici, le misure anti-scraping e le modifiche al sito Web, solo per citarne alcuni.
Per migliorare la qualità e l'efficienza dei dati raschiati, procedere come segue:
- Utilizzare il controllo degli errori
- Utilizza browser headless
- Utilizza indirizzi IP diversi
- Convalida, controlla e pulisci i tuoi dati
- Scopri come gestire diversi formati
- Adottare gli strumenti, le librerie e le pratiche attuali e più recenti nel settore
Ora è il tuo turno. Inizia a seguire i consigli che ti abbiamo dato e supera i problemi di web scraping per avere successo nelle tue piccole imprese devianti.
