वेब स्क्रैपिंग बनाम वेब क्रॉलिंग: लाभ और नुकसान

जब आपको जानकारी इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है, तो पार्सिंग एक वेबसाइट की जटिल संरचना को उसके घटक तत्वों में तोड़ने में मदद कर सकता है। प्रभावी पार्सिंग के लिए वेब क्रॉलिंग और वेब स्क्रैपिंग के बीच के अंतर को समझना महत्वपूर्ण है।

आइए इन शर्तों को परिभाषित करके शुरू करें और यह पता लगाएं कि वेब रेंगने और वेब स्क्रैपिंग कैसे काम करता है:

वेब क्रॉलिंग एक स्वचालित प्रक्रिया है जहां एक बॉट (या स्पाइडर) वेब पेजों को क्रॉल करता है, वेबसाइट लिंक एकत्र करता है और भंडारण और विश्लेषण के लिए डेटा का एक नेटवर्क बनाता है।

वेब स्क्रैपिंग में वेब पेज से विशिष्ट जानकारी एकत्र करना शामिल है।

वेब स्क्रैपिंग और वेब क्रॉलिंग के बीच अंतर

वेब स्क्रैपिंग और वेब क्रॉलिंग समान उद्देश्यों की सेवा करते हैं लेकिन अलग -अलग विशेषताएं हैं। आइए पहले उनके मुख्य उपयोगों में तल्लीन करें:

• ऑनलाइन निगरानी: दोनों का उपयोग वेबसाइटों पर परिवर्तन को ट्रैक करने के लिए किया जाता है, जैसे कि मूल्य अपडेट, प्रचार और समाचार, जो प्रतिस्पर्धी रहने के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है।
• डेटा संग्रह: उनका उपयोग इंटरनेट स्रोतों से डेटाबेस बनाने, परियोजना प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए किया जाता है।
• बाजार विश्लेषण: दोनों प्रतिस्पर्धी खुफिया जानकारी को इकट्ठा करने के लिए नियोजित हैं, सफल व्यावसायिक रणनीतियों को विकसित करने में सहायता करते हैं।
• एसईओ सुधार: साइटों को स्कैन करके, दोनों प्रक्रियाएं बैकलिंक गुणवत्ता और अन्य कारकों का आकलन करने में मदद करती हैं, जिससे साइट इंडेक्सिंग और खोज परिणाम रैंकिंग में सुधार होता है।

जबकि उनके उद्देश्य संरेखित करते हैं, वे कई प्रमुख पहलुओं में भिन्न होते हैं:

स्कोप: वेब क्रॉलिंग व्यवस्थित रूप से लिंक का अनुसरण करके वेब पेजों को ब्राउज़ करता है, खोज इंजन के लिए अनुक्रमित सामग्री के लिए पृष्ठों की एक बड़ी मात्रा को कवर करता है। वेब स्क्रैपिंग, हालांकि, अधिक लक्षित है, उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के अनुसार विशेष वेब पृष्ठों से विशिष्ट डेटा निकालता है।

फ़्रीक्वेंसी: क्रॉलर खोज इंजन इंडेक्स को अपडेट रखने के लिए लगातार संचालित करते हैं, नियमित रूप से सामग्री को खोजने और अपडेट करने के लिए वेबसाइटों पर जाते हैं। स्क्रैपिंग विशिष्ट लक्ष्यों के आधार पर एक बार या आवधिक कार्रवाई हो सकती है।

डेटा के साथ बातचीत: क्रॉलर डाउनलोड और सूचकांक वेब पेज सामग्री हमेशा इसके साथ बातचीत किए बिना, डेटा खोज और वर्गीकरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। दूसरी ओर, स्क्रैपिंग में, विशिष्ट जानकारी निकालना शामिल है, अक्सर पृष्ठ संरचना के साथ गहरी बातचीत की आवश्यकता होती है, जैसे कि विशिष्ट HTML तत्वों से डेटा की पहचान करना और निकालना।

वेब स्क्रैपिंग के लाभ और नुकसान

वेब स्क्रैपिंग डेटा निष्कर्षण के लिए एक मूल्यवान उपकरण है, जो फायदे और नुकसान दोनों की पेशकश करता है। यहाँ मुख्य लोगों का टूटना है:

लाभ:

• स्पीडी डेटा रिट्रीवल: वेब स्क्रैपिंग मैनुअल डेटा संग्रह की तुलना में वेबसाइटों से डेटा के बड़े सेट एकत्र करने का एक तेज और अधिक कुशल तरीका है।
• स्वचालन: स्वचालित स्क्रैपिंग मानव त्रुटि को कम करता है, वेबसाइट अपडेट की सटीक निगरानी सुनिश्चित करता है।
• प्रतिस्पर्धी बढ़त: व्यवसाय प्रतियोगी जानकारी, बाजार के रुझान और मूल्य निर्धारण डेटा को इकट्ठा कर सकते हैं, एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकते हैं।
• अनुसंधान: शैक्षणिक, विपणन और अन्य अनुसंधान के लिए उपयोगी है जिसमें बड़े डेटा सेट के विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

नुकसान:

• सर्वर स्ट्रेन: स्क्रैपिंग वेबसाइट सर्वर को तनाव दे सकती है, जिससे प्रदर्शन के मुद्दे या क्रैश हो सकते हैं।
• डायनेमिक कंटेंट के साथ कठिनाई: भारी जावास्क्रिप्ट और डायनेमिक कंटेंट का उपयोग करने वाली वेबसाइटें सामग्री अपडेट के कारण स्क्रैप करने के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं।
• आईपी ​​ब्लॉकिंग: वेबसाइटें स्क्रैपर्स को ब्लॉक कर सकती हैं, जिससे पता लगाने से बचने के लिए प्रॉक्सी या अन्य तरीकों के उपयोग की आवश्यकता होती है।
• वेबसाइट संरचना पर निर्भरता: वेबसाइट की संरचना में परिवर्तन मौजूदा स्क्रैपिंग स्क्रिप्ट को तोड़ सकता है, लगातार अपडेट और रखरखाव की आवश्यकता है।

वेब क्रॉलिंग के लाभ और नुकसान

वेब रेंगने, वेब स्क्रैपिंग की तरह, अपने फायदे और नुकसान का अपना सेट है। यहाँ मुख्य लोगों का टूटना है:

लाभ:

• कुशल डेटा संग्रह: वेब क्रॉलिंग विभिन्न वेबसाइटों से बड़ी मात्रा में डेटा के संग्रह को स्वचालित करता है, जिससे व्यापक जानकारी जल्दी से ढूंढना आसान हो जाता है।
• रियल-टाइम मॉनिटरिंग: क्रॉलर को नियमित रूप से वेबसाइटों पर जाने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, जो वास्तविक समय के परिवर्तनों और सामग्री के परिवर्धन पर नज़र रखता है, जो तेजी से सूचना स्रोतों को अद्यतन करने के लिए उपयोगी है।
• लिंक विश्लेषण: क्रॉलर वेबसाइटों की लिंक संरचना का विश्लेषण कर सकते हैं, विभिन्न पृष्ठों के बीच संबंधों को समझने में मदद कर सकते हैं।
• विभिन्न प्रकार के उपकरण: कई वेब क्रॉलिंग एप्लिकेशन उपलब्ध हैं, जैसे कि सेकंटम, ओपनसचर्सर, अपाचे नटच, और स्टॉर्मक्रॉलर, क्रॉलिंग प्रक्रिया को सरल और सुविधाजनक बनाते हैं।

नुकसान:

• कानूनी और नैतिक चिंताएं: वेब क्रॉलिंग कानूनी और नैतिक मुद्दों को बढ़ा सकता है, खासकर अगर वेबसाइट के मालिकों की अनुमति के बिना किया जाता है, क्योंकि कुछ साइटें स्पष्ट रूप से क्रॉलर के उपयोग को प्रतिबंधित या प्रतिबंधित करती हैं।
• संसाधन की तीव्रता: बड़ी वेबसाइटों को रेंगना संसाधन-गहन हो सकता है, महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है और क्रॉलर और लक्ष्य वेबसाइट दोनों के लिए सर्वर लोड बढ़ती है।
• अजाक्स-एकीकृत पृष्ठ: अजाक्स-जनित सामग्री वाली वेबसाइटें क्रॉलर के लिए चुनौतियों का सामना कर सकती हैं, क्योंकि उन्हें इस डेटा को अनुक्रमित करने में कठिनाई हो सकती है।
• "डीप वेब" की सीमाएं: अपने फायदों के बावजूद, वेब क्रॉलर इंटरनेट के सभी हिस्सों तक नहीं पहुंच सकते हैं, केवल 60 प्रतिशत वेब पेज क्रॉल करने योग्य हैं।

पायथन में एक पार्सर को कॉन्फ़िगर करने पर चरण-दर-चरण गाइड

पायथन के साथ वेब स्क्रैपिंग वेबसाइटों से जानकारी इकट्ठा करने का एक शक्तिशाली तरीका है। इस लेख में, हम एक चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल के माध्यम से चलेंगे कि कैसे पायथन का उपयोग करके वेब स्क्रैपिंग के लिए एक पार्सर सेट करें।

अपने स्वयं के पायथन पार्सर बनाने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

1. समस्या को परिभाषित करें: एक परिदृश्य पर विचार करें जहां आपको 10-पृष्ठ ऑनलाइन स्टोर से उत्पाद की जानकारी निकालने की आवश्यकता है।
2. आवश्यक पुस्तकालयों को स्थापित करें: अनुरोधों को स्थापित करने के लिए PIP का उपयोग करें और BeartherSoup4 पुस्तकालयों - pip install requests, pip install beautifulsoup4.
3. आइए कोड लिखने के लिए आगे बढ़ें। हम पहला फ़ंक्शन घोषित करेंगे जो अंतिम पृष्ठ नंबर को इनपुट के रूप में लेगा, उत्पाद कार्ड के URL एकत्र करेगा, और उन्हें वापस करेगा:

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. आइए दूसरा फ़ंक्शन लिखें, जो उत्पाद कार्ड के URL को इनपुट के रूप में ले जाएगा, उनमें से प्रत्येक पर जाएँ, उस डेटा को पार्स करें जिसमें हम रुचि रखते हैं, और इसे सामान्य सरणी में जोड़ें:

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. हमारे कार्य में, हमें 10 पृष्ठों को पार्स करने की आवश्यकता है। आइए एक वैश्विक चर पृष्ठों_काउंट = 10 घोषित करें और हमारा मुख्य कोड इस तरह दिखेगा:

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. आइए देखें कि किसी विशिष्ट पृष्ठ का URL पता कैसे बनता है और अगला टेम्पलेट लिखें:

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. आयात अनुरोध कमांड का उपयोग करके अनुरोध लाइब्रेरी आयात करें। फिर, हम एक GET अनुरोध करेंगे और प्रतिक्रिया चर में परिणाम सहेजेंगे:

response = requests.get(page_url)

8. आयात Beautifulsoup कमांड के साथ एक और पुस्तकालय आयात करें। हम उस कार्यक्षमता को आगे बढ़ाएंगे जो हमें एक अलग विधि में आगे बढ़ाने की आवश्यकता होगी। अंत में, कोड को इस तरह दिखना चाहिए:

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. URL को प्रति पंक्ति में प्रिंट करने के लिए कोड जोड़ें: print(‘\n’.join(urls))
10. चलो parse_products फ़ंक्शन को लागू करते हैं। यहां प्रत्येक उत्पाद की कीमत, विशेषताओं और नाम को पार्स करने के लिए कोड है:

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. एक आइटम ऑब्जेक्ट बनाएं जहां किसी विशिष्ट उत्पाद का पार्सिंग डेटा संग्रहीत किया जाएगा। फिर, हम इस आइटम को सामान्य सरणी में जोड़ेंगे:

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

चलो वर्तमान में पार्सिंग प्रक्रिया को देखने के लिए संसाधित किए जा रहे उत्पाद के URL को भी प्रिंट करते हैं: print(‘\product: {}’.format(url))

12. आयात JSON के साथ फ़ाइलों को सहेजने के लिए लाइब्रेरी आयात करें। हम एक वैश्विक चर out_filename = 'out.json' घोषित करेंगे और पार्सिंग परिणामों को बचाने के लिए कोड लिखेंगे:

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. आइए दो पृष्ठों के लिए पार्सर को चलाने के लिए चर पृष्ठों_काउंट = 2 सेट करें। फिर, हम Parsing परिणाम के साथ फ़ाइल खोलेंगे। सब कुछ सही तरीके से काम करता है, और पार्सर आगे के उपयोग के लिए तैयार है:

    

पायथन के साथ वेब स्क्रैपिंग के लिए पुस्तकालय

पायथन की वेब स्क्रैपिंग क्षमताओं को विशेष पुस्तकालयों के उपयोग से बहुत बढ़ाया जाता है। चाहे आप स्क्रैपिंग के लिए नए हों या एक अनुभवी डेवलपर, इन पुस्तकालयों में महारत हासिल करना प्रभावी वेब स्क्रैपिंग के लिए महत्वपूर्ण है। यहाँ तीन आवश्यक पुस्तकालयों पर एक नज़दीकी नज़र है: अनुरोध, सेलेनियम, और Beautilsoup।

Request

रिक्वेस्ट लाइब्रेरी कई वेब स्क्रैपिंग प्रोजेक्ट्स की आधारशिला है। यह एक शक्तिशाली HTTP लाइब्रेरी है जिसका उपयोग वेबसाइटों के लिए अनुरोध करने के लिए किया जाता है। इसकी सादगी और उपयोगकर्ता-मित्रता इसे वेब पेजों से HTML सामग्री निकालने के लिए आदर्श बनाती है। कोड की केवल कुछ पंक्तियों के साथ, आप प्राप्त या पोस्ट अनुरोध भेज सकते हैं और प्रतिक्रिया डेटा को संसाधित कर सकते हैं।

Selenium

सेलेनियम पायथन में वेब स्क्रैपिंग के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है, जो ब्राउज़र इंटरैक्शन को स्वचालित करने के लिए एक बहुमुखी ढांचा पेश करता है। यह क्रॉस-ब्राउज़र संगतता सुनिश्चित करता है और स्वचालित परीक्षण और वेब पेजों की खोज जैसे कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। सेलेनियम का उपयोग वेब एप्लिकेशन में कार्यक्षमता जोड़ने, वेबसाइटों से डेटा निकालने या दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है।

Beautiful Soup

सुंदर सूप पायथन में वेब स्क्रैपिंग के लिए एक और आवश्यक पुस्तकालय है। यह आपको HTML या XML दस्तावेज़ों से डेटा निकालने और पार्स करने की अनुमति देता है। टैग सर्चिंग, नेविगेटिंग डॉक्यूमेंट स्ट्रक्चर्स और कंटेंट फ़िल्टरिंग जैसी सुविधाओं का उपयोग करके सामान्य पैटर्न के आधार पर, आप वेब पेजों से कुशलता से जानकारी निकाल सकते हैं। सुंदर सूप का उपयोग अन्य पायथन पुस्तकालयों के साथ संयोजन में भी किया जा सकता है, जैसे कि अनुरोध, जो इसके लचीलेपन में जोड़ता है।

सोर्सिंग के लिए शीर्ष वेब स्क्रैपिंग टूल

जब पेशेवर पार्सिंग की बात आती है, विशेष रूप से सोर्सिंग उद्देश्यों के लिए, तो आपको अतिरिक्त वेब स्क्रैपिंग सेवाओं की आवश्यकता होगी। नीचे सूचीबद्ध उपकरण शीर्ष-पायदान हैं और उम्मीदवार खोजों या अन्य डेटा विश्लेषण कार्यों को तेज करते हुए सूचना संग्रह प्रक्रिया को सरल और अनुकूलित करेंगे।

AutoPagerize

Autopagerize एक ब्राउज़र एक्सटेंशन है जो वेबसाइट सामग्री को नेविगेट करने की अक्सर थकाऊ प्रक्रिया को स्वचालित करके आपकी स्क्रैपिंग क्षमताओं को बढ़ाता है। ऑटोपैगराइज को अलग करने के लिए यह है कि यह कई वेब पेजों में विभिन्न डेटा पैटर्न को समझाने और प्रक्रिया करने की क्षमता है। यह प्रत्येक अद्वितीय साइट संरचना के लिए स्क्रिप्ट को अनुकूलित करने की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे यह विभिन्न साइटों द्वारा उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रारूपों के लिए एक बहुमुखी समाधान के अनुकूल हो जाता है।

Instant Data Scraper

इंस्टेंट डेटा स्क्रैपर एक अन्य उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण है जो आसान वेब स्क्रैपिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके सहज इंटरफ़ेस के साथ, आप जटिल कोडिंग या तकनीकी ज्ञान के बिना डेटा संग्रह प्रक्रिया को नेविगेट कर सकते हैं। टूल की बहुमुखी प्रतिभा उल्लेखनीय है, क्योंकि यह विभिन्न वेबसाइटों और प्लेटफार्मों का समर्थन करता है, जिससे आप विभिन्न स्रोतों से सोशल नेटवर्क से लेकर समाचार साइटों तक जानकारी निकाल सकते हैं। इंस्टेंट डेटा स्क्रैपर पाठ, चित्र और लिंक सहित विभिन्न डेटा प्रकारों के निष्कर्षण को भी सक्षम करता है।

PhantomBuster

Phantombuster सेटिंग्स की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, जिससे आप इसे अपनी आवश्यकताओं के लिए दर्जी कर सकते हैं। डेटा स्रोतों का चयन करने से लेकर आउटपुट संरचनाओं को परिभाषित करने तक, आपके पास सूचना संग्रह प्रक्रिया पर पूर्ण नियंत्रण है। फैंटंबस्टर मूल रूप से विभिन्न एपीआई के साथ एकीकृत करता है, डेटा प्रोसेसिंग के लिए अतिरिक्त क्षमताएं प्रदान करता है। यह अन्य प्लेटफार्मों के साथ चिकनी अंतर के लिए अनुमति देता है, जिससे यह वेब एपीआई स्क्रैपिंग के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण बन जाता है।

अंत में, वेब स्क्रैपिंग और वेब क्रॉलिंग सूचना संग्रह में स्वचालन को लागू करने के लिए आवश्यक उपकरण हैं। ये प्रौद्योगिकियां बड़ी मात्रा में डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण की आवश्यकता वाले व्यावसायिक परियोजनाओं, वैज्ञानिक अनुसंधान, या किसी अन्य क्षेत्र को बढ़ाती हैं।