Czym jest scraping bot i jak go zbudować?

Do systematycznego zbierania danych ze stron internetowych wykorzystywany jest web scraping bot. Jest to program, który automatycznie wyodrębnia niezbędne informacje ze stron. Takie oprogramowanie jest niezbędne w przypadkach, gdy ilość danych jest zbyt duża do ręcznego przetwarzania lub gdy wymagane są regularne aktualizacje - na przykład do monitorowania cen, analizy recenzji lub śledzenia pozycji w wynikach wyszukiwania.

Bot do web scrapingu pozwala na automatyzację zadań takich jak: dostęp do strony internetowej, pobieranie zawartości strony, wyodrębnianie wymaganych fragmentów i zapisywanie ich w wymaganym formacie. Jest to standardowe narzędzie w e-commerce, SEO, marketingu i analityce - wszędzie tam, gdzie szybkość i dokładność przetwarzania danych ma kluczowe znaczenie.

Scraping Bot: Definicja

Bot scraper to agent oprogramowania, który automatycznie wyodrębnia treści ze stron internetowych w celu ich dalszego przetwarzania. Może być częścią systemu korporacyjnego, działać jako samodzielny skrypt lub być wdrażany za pośrednictwem platformy chmurowej. Jego głównym celem jest gromadzenie ustrukturyzowanych danych na dużą skalę dostępnych w otwartym dostępie.

Aby lepiej zrozumieć tę koncepcję, przyjrzyjmy się klasyfikacji narzędzi używanych jako boty scraperów.

Według metody dostępu do treści:

• Oparty na przeglądarce (Puppeteer, ParseHub) - uruchamiany w prawdziwej lub bezgłowej przeglądarce, działa z dynamiczną zawartością utworzoną za pomocą JavaScript lub AJAX.
• Oparte na chmurze (Apify, Hexomatic) - wdrażane na infrastrukturze serwerowej, zapewniające skalowalność, rotację proxy i automatyzację.
• Hybrydowe (Browse AI, Zyte Smart Browser) - łączą oba modele: używają przeglądarki do renderowania stron i chmury do wykonywania zadań na dużą skalę.

Dzięki możliwości dostosowania do struktury strony internetowej:

• Wysoce wyspecjalizowane (Indeed Scraper, WebAutomation, LinkedIn Profile Scraper w Phantombuster) - zaprojektowane ściśle dla jednej strony lub szablonu i łatwo się psują, gdy zmienia się układ.
• Konfigurowalne/uniwersalne (Webscraper.io, Bardeen) - działają według szablonu (CSS/XPath), mogą być ponownie wykorzystane na innych stronach bez przepisywania kodu.

Według przeznaczenia i architektury:

• Oparte na scenariuszach - na przykład bot do skrobania stron internetowych w Pythonie lub JavaScripcie. Takie rozwiązania są dostosowane do konkretnego zadania lub strony internetowej.
• Frameworki/platformy - takie jak Apify lub Scrapy, które zapewniają skalowalne rozwiązania, zarządzają serwerami proxy, sesjami i logiką do omijania zabezpieczeń.

Czytaj także: Najlepsze narzędzia do skrobania stron internetowych w 2025 roku.

Gdzie wykorzystywane są boty scrapingowe?

Boty scrapingowe są stosowane w różnych branżach i zadaniach, w których szybkość, skalowalność i uporządkowane informacje mają kluczowe znaczenie.

• Monitorowanie cen. Boty scrapingowe automatycznie zbierają dane na temat kosztów towarów i usług z konkurencyjnych stron internetowych i rynków. Pozwala to firmom na szybkie dostosowanie polityki cenowej i tworzenie konkurencyjnych ofert.
• Analityka marketingowa. Na potrzeby badań rynkowych scrapery wyodrębniają recenzje, opisy, oceny, zakresy produktów i inne cechy. Na podstawie tych informacji firmy mogą identyfikować trendy rynkowe, analizować pozycjonowanie marki i budować strategie promocyjne.
• Generowanie leadów. Boty zbierają kontakty, nazwy firm, rodzaje usług i inne dane z katalogów biznesowych, ogłoszeń, zasobów branżowych i tablic ogłoszeń. Zebrane informacje są następnie wykorzystywane do budowania baz danych klientów i kampanii e-mail marketingowych.
• Agregacja treści. Scraping służy do zbierania wiadomości, artykułów, recenzji i innych tekstów z wielu zewnętrznych źródeł. Podejście to jest powszechnie stosowane przez agregatory, serwisy informacyjne i platformy analityczne.
• Monitorowanie SEO. Skrobaki śledzą pozycje witryny w wynikach wyszukiwania, zbierają informacje o linkach zwrotnych, zaindeksowanych stronach, aktywności konkurencji i innych wskaźnikach SEO. Jest to niezbędne do audytu i optymalizacji.
• Wykrywanie zmian na stronach internetowych. Boty skrobiące przechwytują aktualizacje treści internetowych - na przykład pojawiające się nowe terminy, zmiany tekstu, nowe przesłane dokumenty lub usunięte sekcje.

Każdy z tych kierunków wymaga określonego poziomu głębokości ekstrakcji danych i obejścia zabezpieczeń. Dlatego też boty do skrobania stron internetowych są dostosowane do tego zadania - od prostych skryptów HTTP po pełnowymiarowe rozwiązania oparte na przeglądarce z obsługą proxy i funkcjami zapobiegającymi wykrywaniu.

Jak działają boty skrobiące strony internetowe?

Boty skrobiące strony internetowe działają według scenariusza krok po kroku, w którym każdy etap odpowiada konkretnemu działaniu technicznemu. Pomimo różnic w bibliotekach i językach programowania, podstawowa logika jest prawie zawsze taka sama.

Poniżej znajduje się bardziej szczegółowy opis krok po kroku z przykładami w Pythonie.

1. Pobieranie kodu HTML strony

Na pierwszym etapie bot skrobiący strony internetowe inicjuje żądanie HTTP do docelowego adresu URL i pobiera dokument HTML. Ważne jest, aby ustawić prawidłowy nagłówek User-Agent, aby naśladować zachowanie zwykłej przeglądarki.

import requests
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

W tym przypadku bot łączy się z witryną i otrzymuje nieprzetworzony kod HTML strony, tak jakby była ona otwarta w przeglądarce.

2. Analizowanie struktury dokumentu HTML

Aby przeanalizować zawartość, HTML musi zostać przeanalizowany - przekonwertowany na strukturę, z którą łatwiej jest pracować. W tym celu zwykle używane są biblioteki takie jak BeautifulSoup lub lxml.

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(soup.prettify()[:1000]) # Wyświetla pierwsze 1000 znaków sformatowanego kodu HTML

Teraz HTML może być wyświetlany jako drzewo znaczników, co ułatwia wyodrębnienie niezbędnych elementów.

3. Lokalizacja wymaganych elementów

Następnie bot do skrobania stron internetowych identyfikuje fragmenty, które należy wyodrębnić: nazwy produktów, ceny, obrazy, linki i inne. Zazwyczaj używane są selektory CSS lub XPath.

books = soup.select('.product_pod h3 a')
for book in books:
 print(book['title'])

Ten kod wyszukuje wszystkie tytuły książek i wyświetla ich nazwy.

4. Wyodrębnianie i normalizacja danych

Na tym etapie web scraping bot czyści i strukturyzuje dane: usuwa niepotrzebne symbole, formatuje tekst, wyodrębnia atrybuty (na przykład href lub src) i kompiluje wszystko w ujednoliconą tabelę.

data = []
for book in books:
 title = book['title']
 link = 'https://books.toscrape.com/' + book['href']
 data.append({'Title': title, 'Link': link})

Dane są przekształcane w listę słowników, która jest wygodna do dalszej analizy.

5. Przechowywanie informacji

Po wyodrębnieniu dane są zapisywane w wymaganym formacie - CSV, JSON, Excel, bazie danych lub przesyłane za pośrednictwem interfejsu API.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('books.csv', index=False)

Zebrane zestawy informacji można następnie łatwo przeanalizować w programie Excel lub przesłać do systemu CRM.

6. Przeszukiwanie innych stron

Jeśli wymagane dane są rozproszone na wielu stronach, bot scrapera wdraża crawling: podąża za linkami i powtarza proces.

next_page = soup.select_one('li.next a')
if next_page:
 next_url = 'https://books.toscrape.com/catalogue/' + next_page['href']
 print('Next page:', next_url)

Podczas pracy ze stronami internetowymi, których zawartość ładuje się dynamicznie (za pośrednictwem JavaScript), używane są silniki przeglądarek, takie jak Selenium lub Playwright. Pozwalają one botowi na interakcję z DOM, oczekiwanie na pojawienie się wymaganych elementów i wykonywanie akcji - na przykład klikanie przycisków lub wprowadzanie danych do formularzy.

DOM (Document Object Model) to struktura strony internetowej utworzona przez przeglądarkę z kodu HTML. Reprezentuje drzewo, w którym każdy element - nagłówek, blok lub obraz - jest oddzielnym węzłem, którym można manipulować programowo.

Wyzwania związane z używaniem botów do skrobania stron internetowych

Pomimo skuteczności scrapingu, podczas interakcji z prawdziwymi stronami internetowymi często pojawiają się przeszkody techniczne i prawne.

Ochrona przed botami

Aby zapobiec automatycznemu dostępowi, strony internetowe wdrażają różne systemy:

• CAPTCHA - sprawdzanie wprowadzania tekstu i potwierdzanie, takie jak "Nie jestem robotem";
• reCAPTCHA v2/v3 - analiza zachowania i ocena prawdopodobieństwa, czy użytkownik jest człowiekiem;
• Wyzwania JavaScript - obowiązkowe wykonywanie skryptów przed załadowaniem treści.

Zaleca się zapoznanie się z materiałami, które szczegółowo opisują, w jaki sposób omijanie ReCaptcha i które narzędzia najlepiej nadają się do określonych zadań.

Blokowanie adresów IP

Gdy scrapingowi towarzyszy wysoka częstotliwość żądań z jednego źródła, serwer może:

• tymczasowo ograniczyć połączenie;
• czarna lista adresów IP;
• zastąpić zawartość strony.

Aby poradzić sobie z takimi ograniczeniami technicznymi, platformy wykorzystują rotacyjne serwery proxy, dystrybucję ruchu na wiele adresów IP i ograniczanie żądań ze skonfigurowanymi opóźnieniami.

Dynamiczne ładowanie zawartości

Niektóre zasoby ładują dane za pomocą JavaScript po dostarczeniu początkowego HTML lub na podstawie działań użytkownika, takich jak przewijanie.

W takich przypadkach wymagane są silniki przeglądarek - na przykład:

• Selenium;
• Dramaturg;
• Lalkarz.

Umożliwiają one interakcję z DOM w czasie rzeczywistym: oczekiwanie na pojawienie się elementów, przewijanie stron, wykonywanie skryptów i wyodrębnianie danych z już wyrenderowanej struktury.

Zmiany w strukturze strony

Twórcy stron mogą się zmienić:

• Klasy CSS elementów;
• HTML layout;
• lub logiki żądania API.

Takie aktualizacje mogą sprawić, że poprzednia logika parsowania przestanie działać lub spowoduje błędy ekstrakcji.

Aby utrzymać stabilność, programiści wdrażają elastyczne schematy ekstrakcji, algorytmy awaryjne, niezawodne selektory (np. XPath) i regularnie testują lub aktualizują swoje parsery.

Ograniczenia prawne

Zautomatyzowane gromadzenie danych może być sprzeczne z warunkami korzystania z witryny. Naruszenie tych zasad stwarza szczególne ryzyko w przypadku komercyjnego wykorzystania lub redystrybucji zebranych danych.

Przed rozpoczęciem jakichkolwiek działań związanych ze skrobaniem ważne jest, aby zapoznać się z warunkami usługi. Jeśli dostępny jest oficjalny interfejs API, jego użycie jest preferowaną i bezpieczniejszą opcją.

Czy boty skrobiące strony internetowe są legalne?

Legalność korzystania z botów scrapingowych zależy od jurysdykcji, polityki strony internetowej i metody pozyskiwania danych. Należy wziąć pod uwagę trzy kluczowe aspekty:

• Ograniczenia etyczne. Przed uruchomieniem scrapera konieczne jest potwierdzenie, że docelowa witryna nie zabrania wyraźnie automatycznego gromadzenia danych - jest to zwykle wskazane w pliku robots.txt lub w warunkach korzystania z usługi (ToS).
• Mechanizmy ochrony. Wiele platform stosuje zabezpieczenia przed botami: blokowanie IP, analizę behawioralną, CAPTCHA i dynamiczne ładowanie treści.
• Ryzyko prawne. W niektórych krajach skrobanie stron internetowych może naruszać przepisy dotyczące ochrony danych osobowych, praw własności intelektualnej lub tajemnic handlowych.

Szczegółowy opis strony prawnej można znaleźć w artykule: Czy skrobanie stron internetowych jest legalne?

Jak zbudować bota do skrobania stron internetowych?

Tworzenie bota scrapingowego rozpoczyna się od analizy zadania. Ważne jest, aby jasno zrozumieć, jakie dane należy wyodrębnić, skąd i jak często.

Python jest najpopularniejszym językiem do skrobania stron internetowych ze względu na gotowe do użycia biblioteki, zwięzłą składnię i wygodę pracy z danymi. Rozważmy zatem ogólny proces na przykładzie Pythona.

Najczęściej używane biblioteki:

• requests - do wysyłania żądań HTTP;
• BeautifulSoup lub lxml - do parsowania HTML;
• Selenium lub Playwright - dla dynamicznych stron internetowych;
• pandas - do strukturyzowania i zapisywania danych.

Gotowe rozwiązanie może być wdrożone jako narzędzie CLI lub jako usługa w chmurze.

Podstawowe komponenty obejmują:

1. Konfiguracja: lista adresów URL, częstotliwość indeksowania, struktura DOM.
2. Obsługa błędów: ponawianie prób, rejestrowanie, przekroczenie limitu czasu.
3. Obsługa proxy, sesje i rotacja agentów użytkownika - szczególnie krytyczne w przypadku obciążeń o wysokiej intensywności.
4. Przechowywanie wyników: CSV, JSON, SQL lub poprzez integrację API.

Proces tworzenia bota do skrobania stron internetowych został szczegółowo opisany w artykule ten artykuł.

Wnioski

Bot scrapingowy jako rozwiązanie do automatycznego gromadzenia danych umożliwia szybki dostęp do informacji ze źródeł zewnętrznych, skalowalne monitorowanie i procesy analityczne w czasie rzeczywistym. Ważne jest, aby przestrzegać ograniczeń platformy, odpowiednio rozłożyć obciążenie pracą i wziąć pod uwagę prawne aspekty pracy z danymi.

Oferujemy szeroki zakres proxy do skrobania stron internetowych. Nasza oferta obejmuje rozwiązania IPv4, IPv6, ISP, mieszkaniowe i mobilne.

Do skrobania prostych stron internetowych na dużą skalę wystarczy IPv4. Jeśli wymagana jest stabilność i duża szybkość, należy użyć serwerów proxy dostawcy usług internetowych. Aby uzyskać stabilną wydajność przy ograniczeniach geolokalizacyjnych i ograniczeniach technicznych platformy, zaleca się stosowanie serwerów proxy dla użytkowników indywidualnych lub mobilnych. Te ostatnie zapewniają maksymalną anonimowość i odporność na ReCaptcha dzięki wykorzystaniu prawdziwych adresów IP operatorów komórkowych.

FAQ

Jaka jest różnica między botem skrobiącym a zwykłym parserem?

Parser przetwarza już załadowany HTML, podczas gdy scraping bot niezależnie ładuje strony, zarządza sesjami, powtarza działania użytkownika i automatyzuje cały cykl.

Czy potrzebujesz serwerów proxy do skrobania stron internetowych?

Tak. Pomagają one dystrybuować żądania na różne adresy IP, co poprawia skalowalność, umożliwia równoległe gromadzenie danych z wielu witryn i zapewnia stabilne działanie w ramach ograniczeń technicznych narzuconych przez platformę.

Jakie praktyki zwiększają wydajność skrobania?

Zaleca się stosowanie rotacji adresów IP, opóźnień między żądaniami, odpowiednich ustawień User-Agent i zarządzania sesjami w celu zmniejszenia ryzyka wykrycia.

Które języki programowania są najlepsze do skrobania stron internetowych?

Najpopularniejszy jest Python z bibliotekami takimi jak requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium. Node.js (Puppeteer) i Java (HtmlUnit) są również powszechnie używane.