Semalt: Kako se spoprijeti z izzivi spletnih podatkov?

Običajna praksa je, da podjetja pridobivajo podatke za poslovne aplikacije. Podjetja zdaj iščejo hitrejše, boljše in učinkovite tehnike za redno pridobivanje podatkov. Žal je strganje po spletu zelo tehnično in za obvladovanje je potrebnih precej časa. Dinamična narava spleta je glavni razlog za težave. Prav tako je precej lepo število spletnih mest dinamična spletna mesta in jih je izjemno težko strgati.

Izzivi spletnega striženja

Izzivi pri spletnem pridobivanju izvirajo iz dejstva, da je vsako spletno mesto edinstveno, saj je kodirano drugače od vseh drugih spletnih strani. Torej je skoraj nemogoče napisati en sam program strganja podatkov, ki lahko pridobi podatke iz več spletnih mest. Z drugimi besedami, potrebujete skupino izkušenih programerjev, ki kodira vašo spletno aplikacijo za strganje za vsako posamezno ciljno mesto. Kodiranje vaše aplikacije za vsako spletno mesto ni samo dolgočasno, ampak je tudi drago, zlasti za organizacije, ki zahtevajo občasno črpanje podatkov s sto strani. Kot je že, je spletno strganje že tako težka naloga. Težkost se še dodatno stisne, če je ciljno mesto dinamično.

Nekaj metod, ki se uporabljajo za zadrževanje težav pri pridobivanju podatkov z dinamičnih spletnih mest, je opisano spodaj.

1. Konfiguracija posrednikov

Odziv nekaterih spletnih mest je odvisen od geografske lokacije, operacijskega sistema, brskalnika in naprave, ki se uporabljajo za dostop do njih. Z drugimi besedami, na teh spletnih straneh se bodo podatki, ki bodo dostopni obiskovalcem s sedežem v Aziji, razlikovali od vsebin, dostopnih obiskovalcem iz Amerike. Ta vrsta funkcije ne samo zmede spletnih pajk, ampak tudi otežuje njihovo iskanje, saj morajo ugotoviti točno različico pajka in tega navodila ponavadi ni v njihovih kodah.

Razvrščanje težave običajno zahteva nekaj ročnega dela, da vemo, koliko različic ima določeno spletno mesto in da konfigurirate pooblaščenca za zbiranje podatkov iz določene različice. Poleg tega bo treba za spletno mesto, ki je določeno za lokacijo, vaš strgalec podatkov namestiti v strežnik, ki ima sedež na isti lokaciji kot različica ciljnega spletnega mesta.

2. Avtomatizacija brskalnika

To je primerno za spletna mesta z zelo zapletenimi dinamičnimi kodami. To storimo z upodabljanjem vse vsebine strani s pomočjo brskalnika. Ta tehnika je znana kot avtomatizacija brskalnika. Za ta postopek je mogoče uporabiti selen, ker ima možnost, da brskalnik poganja iz katerega koli programskega jezika.

Selen se dejansko uporablja predvsem za testiranje, vendar odlično deluje za pridobivanje podatkov iz dinamičnih spletnih strani. Vsebino strani najprej objavi brskalnik, saj ta poskrbi za izzive povratne inženirske kode JavaScript, da doseže vsebino strani.

Ko je vsebina upodobljena, se shrani lokalno, določene podatkovne točke pa se izvlečejo kasneje. Edina težava te metode je, da je nagnjena k številnim napakam.

3. Ravnanje z objavami

Nekatera spletna mesta dejansko zahtevajo določen uporabniški vnos, preden prikažejo potrebne podatke. Če na primer potrebujete informacije o restavracijah na določenem zemljepisnem območju, lahko nekatera spletna mesta zahtevajo poštno številko želene lokacije, preden boste imeli dostop do želenega seznama restavracij. Za pajke je to običajno težko, saj zahteva vnos uporabnika. Če želite rešiti težavo, lahko zahteve po objavi oblikujete z ustreznimi parametri za vaše orodje za strganje, da pridete do ciljne strani.

4. Izdelava URL-ja JSON

Nekatere spletne strani za nalaganje in osvežitev vsebine zahtevajo klice AJAX. Te strani je težko izbrisati, ker sprožilcev datoteke JSON ni mogoče preprosto izslediti. Torej zahteva ročno testiranje in pregled, da se ugotovijo ustrezni parametri. Rešitev je izdelava zahtevanega URL-ja JSON z ustreznimi parametri.

Za zaključek so dinamične spletne strani zelo zapletene za strganje, zato zahtevajo visoko raven strokovnega znanja, izkušenj in prefinjene infrastrukture. Nekatera spletna podjetja za strganje lahko z njim ravnajo, zato boste morda morali najeti tretje podjetje za strganje podatkov.