Vásároljon web scraping és adatkinyerési szolgáltatást ellenőrzött szakértőktől

Gyakorlati útmutató a Web Scraping és Adatkinyerés vásárlásához

Az adatkinyerés azon kevés szabadúszó vásárlások egyike, ahol a teljesítés egyértelmű – egy fájl vagy betöltődik, vagy nem –, mégis folyamatosan hibás. Az ok szinte mindig az, hogy a vevő a forrást írta le, nem a célt. Egy szakember, akinek elmondják, mit olvasson, el fogja olvasni. Egy szakember, akinek elmondják, hogyan kell kinéznie az eredménynek, visszafelé fog építeni ebből, és a két kimenet nem azonos.

A kérdésből induljon ki, ne a weboldalból

Mielőtt megnevezne egy forrást, írja le azt a döntést, amelyet az adatoknak meg kell alapozniuk. Árakat állít be, piacot méretez, katalógust tölt fel, vagy modellt táplál? A válasz szinte mindent megváltoztat a továbbiakban: milyen frissnek kell lennie az adatoknak, mennyire teljesnek kell lennie, mely mezők fontosak és melyek csak díszítések. Egy heti ár ellenőrzéshez pontosságra van szükség néhány oszlopban; egy piacméretezéshez szélességre van szükség, és elviseli a hiányosságokat. Ha e döntés leírása nélkül vásárol, akkor a projektek húsz oszlopot szereznek, amelyeket senki sem néz meg.

Források, API-k és a legkevésbé törékeny út

Rangsorolja a lehetséges útvonalakat stabilitás szerint. Egy hivatalos API vagy tömeges letöltés áll a lista élén: dokumentált, verziózott és gépek általi olvasásra tervezett. Ezután következnek a strukturált feedek, mint például a webhelytérképek, RSS vagy nyilvános adatportálok. A szerver által renderelt HTML működőképes és viszonylag stabil. A teljes egészében böngészőben összeállított oldalak a legkevésbé stabilak, mert olyan belső struktúrától függenek, amelyet senki sem ígért, hogy megtart. Ha egy forrás több útvonalat is kínál, válassza a legmagasabbat, még akkor is, ha a kezdeti építési költségek kicsit magasabbak.

Olyan séma tervezése, amelyet ténylegesen lekérdezhet

A séma a szerződés. Nevezzen el minden oszlopot és annak típusát. Rögzítsen egy dátumformátumot és egy pénznemkonvenciót, és alkalmazza azokat mindenhol. Döntse el, hogyan néz ki egy ismeretlen érték, és legyen következetes, mert egy olyan oszlop, amely üres, null értékeket és az N/A” karakterláncot keveri, minden írt aggregációt tönkretesz. Szándékosan válasszon egy egyedi kulcsot, mivel ezen fut a deduplikáció. Döntse el, hogy termékenként egy sort vagy variánsonként egy sort szeretne-e, mert ennek a döntésnek az utólagos bevezetése újra-kivonatolást jelent. És kérjen egy kis mintafájlt a végső formátumban a teljes futtatás előtt.

Udvariasság, sebességkorlátok és miért fontos ez Önnek

Egy olyan adatkinyerési feladat, amely túlterhel egy forrást, nem csak a webhely, hanem a vevő számára is problémát jelent. Az agresszív kérések blokkolják az IP-tartományokat, ami megszünteti az Ön által fizetett gyűjtést, és ésszerűtlen terhelésnek minősülhet a forrásra nézve. Kérdezze meg, milyen kérésszámmal és párhuzamossággal dolgozik a szakember, tiszteletben tartja-e a közzétett feltérképezési irányelveket, és hogyan kezeli az újrapróbálkozásokat és a visszalépést. Egy lassabb, de megbízhatóan, hetente lefutó munka sokkal többet ér, mint egy gyors, de két hét után leálló.

A tisztítás nem opcionális

A nyers kinyerési eredmény csak egy kiindulópont. Az árak karakterláncként érkeznek, szimbólumokkal. A dátumok három forrásból három formátumban érkeznek. Ugyanaz a cég négy sorban jelenik meg, eltérő írásjelekkel. A szóközök, kódolási hibák és csonkolt mezők mindennaposak. Tervezzen be egy tisztítási fázist, akár a megrendelés részeként, akár külön, és határozza meg, hogy mit fedez: típuskonverziót, normalizálást, deduplikációs szabályokat és bármilyen referencialista szerinti gazdagítást. A adattisztítás kategória pontosan azért létezik, mert ez a lépés önmagában is egy feladat.

Munkák felügyelete és csendes hibák

Egy ütemezett scraper jellegzetes hibája nem összeomlás; hanem egy csendes hiba. Egy szelektort áthelyeznek, egy mező üresen kezd visszatérni, és a futás sikeresen befejeződik egy üres oszloppal. Hetekkel később egy jelentés hibás, és senki sem tudja, mióta. Védekezzen ellene minden futtatásnál érvényesítéssel: minimális elvárt sorszám, maximálisan elfogadható null érték arány kulcsmezőnként, és riasztás, ha bármelyik megsérül. Kérjen futásnaplót időbélyegekkel, számlálókkal és hibákkal. Ez nagyon kevés plusz költséget jelent az építési fázisban, és szinte lehetetlen utólag beépíteni a bizalomba, miután egy adatkészletet már használtak.

A személyes adatok külön döntést érdemelnek

Ha az Ön által gyűjtött adatok bármely része azonosítható személyekre vonatkozik, a projekt olyan kötelezettségeket von maga után, amelyeknek semmi közük a technológiához. Döntse el, mire van szüksége a gyűjtés előtt, ahelyett, hogy széles körben gyűjtene és később szűrné, állítson be egy megőrzési időszakot, és legyen képes megmagyarázni, milyen alapon tárolja az adatokat. A nyilvánosan látható nem azonos a szabadon felhasználhatóval. Ez általános információ, nem jogi tanács – kérjen saját tanácsot az érintett joghatóságoktól, és tartsa az adatkinyerés hatókörét elég szűken ahhoz, hogy a kérdés egyszerű maradjon.

Kezdés a Zinn Hubon

Írja meg a döntést, majd a sémát, aztán vásároljon száz sort. Töltse be a mintát abba az eszközbe, amely fel fogja használni, és szemrevételezéssel ellenőrizzen tíz rekordot a forrással szemben. Csak ezután rendeljen nagyobb mennyiséget, és csak azután fizessen az ütemezésért, miután a mennyiség hasznosnak bizonyult. Bármilyen nagy vagy több forrásból származó projekthez tegyen közzé egy ingyenes projektet, amely leírja a forrásokat, a sémát és a frissítési gyakoriságot, és hasonlítsa össze az ellenőrzött Zinners javaslatait. Közvetlenül is felvehet valakit a web scraping szabadúszó könyvtárból, elküldheti a címkézést az adat annotációs piactérre, vagy átadhatja a jelentéskészítést az adatelemzési piactérnek. Inkább eladná ezt a munkát, mint megvenné? Kezdje az adatbeviteli szolgáltatások értékesítéséről szóló útmutatónkkal.