Веб-скрапінг – це не просто отримання даних зі сайтів, а складний багатоетапний процес. Щоб обійти обмеження, уникнути блокувань і працювати ефективно, потрібно використовувати різноманітні просунуті техніки. У цьому матеріалі ми розглянемо, що таке скрапінг в цілому, чому використовується Python як найкращий для цього інструмент, і які тактики веб-скрапінгу на Python варто використовувати. Ці знання допоможуть збирати дані навіть з добре захищених ресурсів.
Python – це один із найкращих інструментів для збору даних зі сайтів. Він простий у використанні, має багато потужних бібліотек, наприклад, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium. Також має велику спільноту, яка постійно вдосконалює інструменти та допомагає новачкам. Завдяки цьому скрапінг на Python стає швидшим і зручнішим.
У цьому розділі ми розглянемо просунуті методи веб-скрапінгу з використанням Python, які допоможуть збирати дані навіть зі складних сайтів. Зокрема, дізнаємось, як:
Ці тактики допоможуть зробити скрапінг не тільки ефективним, але й безпечним, мінімізуючи ризик блокування або відмови сервера у відповідях.
Багато сайтів використовують CAPTCHA та інші методи захисту від ботів, щоб запобігти автоматичному збору даних із Python. Обійти їх можна різними способами: використовувати сервіси для автоматичного розпізнавання, такі як 2Captcha або Anti-Captcha, або застосовувати машинне навчання для розпізнавання зображень. Ще один варіант – мінімізувати кількість запитів так, щоб сайт не запідозрив вас у збиранні інформації.
Щоб ваші запити не виглядали підозріло, важливо імітувати поведінку реального користувача. Використовуйте випадкові затримки між діями, змінюйте User-Agent, прокручуйте сторінку, переміщуйте курсор і навіть імітуйте натискання клавіш. Selenium або Playwright – це інструменти для скрапінгу на Python, які допоможуть зробити процес максимально природним і уникнути блокувань.
import random
import requests
url = 'https://google.com'
user_agents = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
]
headers = {
'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7',
'accept-language': 'en-IN,en;q=0.9',
'dnt': '1',
'sec-ch-ua': '"Not/A)Brand";v="8", "Chromium";v="126", "Google Chrome";v="126"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-ch-ua-platform': '"Linux"',
'sec-fetch-dest': 'document',
'sec-fetch-mode': 'navigate',
'sec-fetch-site': 'none',
'sec-fetch-user': '?1',
'upgrade-insecure-requests': '1',
}
headers['user-agent'] = random.choice(user_agents)
response = requests.get(url=url, headers=headers)
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--headless") # Запуск браузера без графічного інтерфейсу
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("https://google.com")
# Знаходимо елемент за XPath
element = driver.find_element(By.XPATH, "//button[text()='Підтвердити']")
# Використовуємо ActionChains для наведення курсору
actions = ActionChains(driver)
actions.move_to_element(element).perform()
# Закриваємо браузер
driver.quit()
Деякі сайти спеціально додають приховані елементи, які звичайний користувач не бачить, але бот може випадково натрапити на них. Якщо бот натискає на ці елементи або заповнює приховані форми, сайт може його заблокувати. Щоб уникнути цього, перед збором даних потрібно перевіряти CSS-стилі та атрибути елементів, наприклад, display: none або opacity: 0, і не взаємодіяти з ними.
Деякі сайти блокують повторні запити, якщо вони надходять без правильно налаштованих cookies або сесій. Щоб цього уникнути, потрібно використовувати requests.Session(), передавати збережені cookies та імітувати реальну поведінку користувача. Також важливо оновлювати заголовки User-Agent, щоб сайт не розпізнав бота.
Якщо сервер тимчасово відмовляє у відповіді або повертає помилку, не варто одразу повторювати запит. Краще використовувати експоненційний backoff – це означає, що після кожного невдалого запиту час очікування збільшується, наприклад, 1 секунда, 2 секунда, 4 секунди тощо. Це допомагає уникнути блокувань та зменшує навантаження на сайт під час скрапінгу.
import time
import requests
def fetch_with_backoff(url, max_retries=5):
retries = 0
wait_time = 1 # Затримка 1 секунда
while retries < max_retries:
try:
response = requests.get(url)
# Якщо запит успішний, повертаємо результат
if response.status_code == 200:
return response.text
print(f"Помилка {response.status_code}. Повторна спроба через {wait_time} сек.")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Помилка з'єднання: {e}. Повторна спроба через {wait_time} сек.")
# Чекаємо перед повторним запитом
time.sleep(wait_time)
# Збільшуємо затримку
wait_time *= 2
retries += 1
return None
url = "https://google.com"
html = fetch_with_backoff(url)
Деякі сайти завантажують контент динамічно або вимагають взаємодії з користувачем. У таких випадках бібліотеки, як BeautifulSoup, можуть не впоратися. Тут допоможуть бібліотеки Selenium, Puppeteer або Playwright. Вони дозволяють відкривати сторінки так, як це робить звичайний користувач, клікати на кнопки, вводити текст та взаємодіяти з елементами.
Деякі сайти використовують JavaScript, щоб підвантажувати дані після відкриття сторінки. Це означає, що звичайний HTTP-запит не покаже весь потрібний контент. Тому, щоб отримати такі дані, можна використовувати Selenium або аналізувати мережеві запити через DevTools у браузері. Так можна знайти приховані API-ендпоінти, які потім використовуються для збору інформації без зайвих ускладнень.
Деякі сайти використовують TLS-фінгерпринтинг, щоб розпізнати автоматизовані запити. Це означає, що сервер аналізує параметри підключення, такі як версія TLS/SSL, набір шифрів та інші технічні характеристики. Щоб обійти цей механізм, можна використовувати параметри зʼєднання в requests через custom headers і проксі.
import requests
url = 'username:password@your-proxy'
proxy = 'your-proxy'
proxies = {
"http": f"http://{proxy}",
"https": f"https://{proxy}",
}
response = requests.get(url=url, proxies=proxies)
Якщо сайт має публічний API, його краще використовувати замість скрапінгу. Це швидше, стабільніше та несе менше ризиків отримати блокування. Щоб знайти API-ендпоінт, можна відкрити DevTools у браузері і перевірити запити, які відправляє сайт. Якщо API немає, тоді доведеться працювати з HTML-кодом.
Сайти можуть змінювати свій код, що перешкоджає процесу скрапінгу. Щоб цього уникнути можна:
Скрапінг може порушувати умови використання деяких сайтів, а в деяких випадках навіть бути незаконним. Перед тим як збирати дані, важливо перевіряти robots.txt, terms of service та політику сайту. Якщо є публічний API, краще використовувати його. Також варто обмежувати кількість запитів, щоб не перевантажувати сервер.
Скрапінг – це потужний спосіб отримання даних, але важливо робити це правильно. Ми розглянути ключові тактики скрапінгу на Python, які допомагають обходити CAPTCHA, імітувати поведінку користувача, працювати з cookies і сесіями, уникати honeypot-пасток та аналізувати асинхронно завантажені дані.
Також не варто забувати про етичну сторону та дотримання умов використання сайтів. Якщо є API-ендпоінти, краще використовувати їх. А якщо доводиться парсити HTML – варто робити це обрежно, дотримуючись всіх рекомендацій, щоб уникнути блокування та проблем із законом.
Використовуючи просунутий веб-скрапінг, можна значно покращити ефективність скрапінгу та звести ризики до мінімуму.
Мы получили вашу заявку!
Ответ будет отправлен на почту в ближайшее время.
С уважением proxy-seller.com!
Коментарі: 0