W dzisiejszym konkurencyjnym świecie wszyscy szukają sposobów na wprowadzanie innowacji i wykorzystywanie nowych technologii. Web scraping (zwany także ekstrakcją danych internetowych lub skrobaniem danych) stanowi rozwiązanie dla tych, którzy chcą uzyskać dostęp do ustrukturyzowanych danych internetowych w sposób zautomatyzowany. Czym jest web scraping i jak można go wykorzystać? Czy jest to legalne działanie? Jak może pomóc w tym Python? O tym w dalszej części artykułu.
Web scraping – co to jest?
Technologia web scraping używana jest do wydobywania danych ze stron internetowych. Termin ten zwykle odnosi się do zautomatyzowanych procesów realizowanych za pomocą bota lub robota indeksującego. W procesie skrobania określone dane są gromadzone i kopiowane z sieci, zazwyczaj do centralnej lokalnej bazy danych lub arkusza kalkulacyjnego, w celu późniejszej analizy.
Web scraping jest wykorzystywany przez wiele różnych firm działających w branży cyfrowej, które bazują na zbieraniu danych. Legalne przypadki użycia to przykładowo:
- boty wyszukiwarek przeszukujące witryny internetowe, analizujące ich zawartość, a następnie ustalające ranking widoczności;
- porównywarki cenowe wykorzystujące boty do automatycznego pobierania cen i opisów produktów ze stron partnerów handlowych;
- firmy zajmujące się badaniem rynku wykorzystujące programy web scraper do pobierania danych z forów i mediów społecznościowych (np. do analizy opinii czy trendów);
- monitorowanie marek i zbieranie cennych biznesowych informacji.
Niestety web scraping jest również wykorzystywany do celów nielegalnych. W tym do prowadzenia nieuczciwej polityki cenowej i kradzieży treści chronionych prawem autorskim. Właściciel strony internetowej będący celem ataku scrapera może ponieść poważne straty finansowe, zwłaszcza jeśli działalność jego firmy jest silnie uzależniona od konkurencyjnych modeli cenowych lub zajmuje się dystrybucją unikalnych treści.
Narzędzia web scraping i boty
Narzędzia do skrobania stron internetowych to oprogramowanie (np. boty) zaprogramowane do przeszukiwania baz danych i wydobywania informacji. W praktyce stosuje się wiele różnych typów botów, z których większość można w pełni skonfigurować, aby:
- rozpoznawać unikalne struktury stron HTML,
- wyodrębniać i przekształcać treść,
- przechowywać zeskrobane dane,
- wyciągać dane z interfejsów API.
Ponieważ wszystkie web scrapery mają ten sam cel – uzyskać dostęp do danych witryny - rozróżnienie między botami legalnymi a złośliwymi może być trudne. Istnieje jednak kilka kluczowych różnic.
Legalne boty są identyfikowane z organizacją. Na przykład Googlebot identyfikuje się w swoim nagłówku HTTP jako należący do Google. Złośliwe boty podszywają się natomiast pod legalny ruch, tworząc fałszywego agenta użytkownika HTTP. Dodatkowo legalne boty respektują plik robot.txt witryny, który zawiera listę stron, do których bot może uzyskać dostęp. Natomiast złośliwe scrapery przeszukują witrynę niezależnie od tego, na co zezwolił jej administrator.
Web scraping Python
Istnieją różne rodzaje narzędzi do skrobania stron internetowych. Mogą to być duże frameworki zaprojektowane do realizacji typowych zadań związanych z web scrapingiem, ale można też w tym celu użyć bibliotek programistycznych ogólnego przeznaczenia. Na przykład można użyć biblioteki żądań HTTP - takiej jak biblioteka Python-Requests - i połączyć ją z biblioteką Python BeautifulSoup, aby pozyskać konkretne dane ze strony internetowej. Można również skorzystać z dedykowanego frameworka, który łączy klienta HTTP z biblioteką parsującą HTML. Jednym z popularnych przykładów jest Scrapy, biblioteka open-source stworzona dla zaawansowanych potrzeb scrapingu.
