Czy słyszałeś kiedyś o analizowaniu danych lub skrobaniu stron internetowych? Cóż, jeśli nie, czeka Cię uczta. Analizowanie danych i przeglądanie stron internetowych jest korzystne dla wielu aspektów Twojej firmy. Zebrane dane mogą wpływać na decyzje biznesowe, takie jak marketing, finanse i przyszłe inwestycje biznesowe.

Skrobanie sieci to sposób gromadzenia informacji publicznych z sieci. Firmy, które chcą zachować konkurencyjność, korzystają z tych metod gromadzenia informacji, aby ocenić swoje analizy cenowe, pozyskać nowych potencjalnych klientów, monitorować rynek i nie tylko.

Jeśli zdecydujesz się zacząć używać skrobanie stron internetowych JavaScript narzędzia do gromadzenia danych, musisz zrozumieć inny ważny aspekt procesu, czyli analizę danych. Analiza danych jest ważną częścią skrobania sieci. Dlaczego? Ponieważ dostęp do danych i ich gromadzenie jest łatwe. W końcu jest to informacja publiczna. Analizowanie zebranych danych jest ważne, aby można je było przekonwertować do formatu takiego jak Excel, który można poddać analizie. Mogą jednak wystąpić również błędy analizy i należy zrozumieć, dlaczego tak się dzieje błędy analizy się zdarzyć i jak je naprawić.

Zgarniaki sieciowe robią różnicę

Skrobaki internetowe mogą być dostępne bezpłatnie, np Ośmiornicalub po kosztach jak Smart Scraper. Są to programy, które zbierają informacje. Każdy skrobak ma swoje mocne i słabe strony. Niektóre są przeznaczone dla bardziej doświadczonych użytkowników, którzy czują się komfortowo w kodowaniu. Niektórzy używają Pythona, a inni Node.js. Podczas gdy niektóre zostały zbudowane dla nowicjuszy, którzy nie mają doświadczenia w programowaniu.

Skrobaki wymagające pewnych umiejętności kodowania mogą być najbardziej pomocne dla użytkowników, ponieważ umożliwiają wysoki poziom dostosowywania. Dostosowanie pozwala użytkownikom w pełni wykorzystać możliwości trałowania. Ale kiedy już będziesz mieć dane? Co teraz? Zebrane dane należy skompilować w jednym formacie, w którym użytkownik może analizować informacje i odwoływać się do nich. I tu z pomocą przychodzi parser danych.

Co to jest parsowanie danych?

Analiza danych to sposób, w jaki informacje pochodzące ze skrobania sieci są sortowane i analizowane. Dobry parser pomaga użytkownikowi znaleźć istotne i ważne informacje, które mogą być ukryte za skomplikowanym kodem internetowym, osadzonym w źródle HTML. Ten parser nie tylko znajduje istotne informacje, ale prezentuje je w sposób łatwy do odczytania i dostępu dla człowieka. Ułatwia to zadanie wykorzystania tych danych. Wiele istniejących skrobaków sieciowych ma wbudowane analizatory danych, dzięki czemu korzystanie z narzędzia jest tak proste, jak to tylko możliwe. Jeśli jednak zbudujesz własny skrobak sieciowy, być może będziesz musiał rozważyć zakup parsera sieciowego lub zbudowanie go samodzielnie.

Praca nad analizatorem danych

Parsery danych działają jak tłumacze. Pobierają jeden rodzaj danych w określonym formacie i przekształcają je w dane innego typu, gotowe do spożycia przez ludzi. Istnieje wiele przykładów parserów danych, ale większość firm zwykle zadaje sobie pytanie, czy kupić taki analizator, czy zbudować go we własnym zakresie.

Obie opcje wiążą się z kosztami i korzyściami. Zbudowanie własnego parsera może być dobrym sposobem na zaspokojenie konkretnych potrzeb. Są wystarczająco proste do zbudowania przy użyciu dostępnego kodu źródłowego i kosztują mniej niż zakup istniejącego narzędzia. Jednak zakup parsera prawdopodobnie będzie najlepiej sprawdzał się w przypadku najróżniejszych witryn internetowych.

Niezależnie od dokonanego wyboru ważne jest, aby pamiętać, że wymagana jest konserwacja. Ważne będzie również, aby korzystać z serwera wystarczająco szybkiego, aby pomóc w analizie danych. Ostatecznie dostajesz to, za co płacisz. Budując własne oprogramowanie, musisz mieć w domu wysoko wykwalifikowany zespół programistów. Poza tym musisz być skłonny zapłacić wyższą cenę za wysokiej jakości parser.

Błędy analizowania

Jeśli parser jest zbudowany samodzielnie, jego prawidłowe wykonanie może być trudne. Programiści mogą nieumyślnie wprowadzić do kodu błędy składniowe, zwane również błędami analizy składniowej, co mogłoby następnie prowadzić do problemów w dalszej części kodu. Błędy analizy uniemożliwiają użytkownikowi wykorzystanie informacji uzyskanych w wyniku skrobania sieci. Dobry kompilator programu kodującego może pomóc zidentyfikować błędy w składni, zanim staną się aktywne. Tego typu błąd to po prostu błąd w kodowaniu, niezależnie od tego, czy kod pochodzi Usługi programistyczne w języku Python lub Node.js. Unikanie ich jest dobrą rzeczą, ale zrozumienie, dlaczego czasami się zdarzają, ma kluczowe znaczenie w przezwyciężaniu ich.

Co to jest serwer proxy i dlaczego go używać?

Serwery proxy to urządzenia stojące pomiędzy Internetem a komputerem PC lub Internetem a siecią firmową. Serwery proxy są używane do różnych celów, w tym do maskowania lokalizacji użytkownika. Dzięki temu użytkownik, niezależnie od tego, czy jest to osoba fizyczna, czy firma, pozostaje anonimowy (co znacznie zwiększa bezpieczeństwo).

Jeśli w swojej firmie korzystasz ze skrobania stron internetowych, dobrym pomysłem jest użycie serwera proxy z wybranym narzędziem do skrobania. Dzieje się tak, ponieważ serwer proxy ukrywa Twój adres IP i zapewnia bezpieczeństwo w Internecie. Serwery proxy mogą również pomóc w ominięciu dowolnego ograniczenia geograficzne podczas zbierania danych z różnych krajów. Lokalny serwer proxy powiązany z prawdziwym adresem IP to także świetny sposób na uniknięcie zablokowania dostępu do witryn, które próbujesz zeskrobać. Oznacza to, że możesz zebrać więcej danych, co prowadzi do dokładniejszych informacji, które można wykorzystać.

Dane to złoto

Jeśli chodzi o skalowanie i rozwój firmy, web scraping jest przyszłością. Czasami najbardziej nieszkodliwe dane mogą być niezwykle korzystne dla firmy, która jest w stanie je wykorzystać. Jedynym sposobem na zdobycie tych danych jest wyjście tam i zebranie ich. Na szczęście dzięki narzędziom do analizowania danych i serwerom proxy proces ten jest prostszy niż kiedykolwiek wcześniej.