सत्यापित तज्ञांकडून वेब स्क्रॅपिंग आणि डेटा एक्सट्रॅक्शन खरेदी करा

वेब स्क्रॅपिंग आणि डेटा एक्सट्रॅक्शन खरेदी करण्यासाठी एक व्यावहारिक मार्गदर्शक

डेटा एक्सट्रॅक्शन ही काही फ्रीलान्स खरेदींपैकी एक आहे जिथे डिलिव्हरेबल संदिग्ध नसते — एक फाइल एकतर लोड होते किंवा होत नाही — तरीही ती सतत चुकीची होते. याचे कारण जवळजवळ नेहमीच असे असते की खरेदीदाराने स्त्रोताचे वर्णन केले आणि गंतव्यस्थानाचे नाही. काय वाचायचे हे सांगितलेला विशेषज्ञ ते वाचेल. परिणाम कसा दिसावा हे सांगितलेला विशेषज्ञ त्यातून मागे जाईल आणि दोन आउटपुट समान नसतात.

प्रश्नापासून सुरुवात करा, वेबसाइटपासून नाही

स्त्रोताचे नाव देण्यापूर्वी, डेटाने कोणत्या निर्णयाची माहिती द्यायची आहे ते लिहा. तुम्ही किंमती निश्चित करत आहात, बाजाराचा आकार ठरवत आहात, कॅटलॉग तयार करत आहात किंवा मॉडेलला फीड करत आहात? उत्तर जवळजवळ सर्व काही खालीलप्रमाणे बदलते: डेटा किती ताजा असावा लागतो, तो किती पूर्ण असावा लागतो, कोणती फील्ड महत्त्वाची आहेत आणि कोणती सजावट आहेत. साप्ताहिक किंमत तपासणीला काही स्तंभांवर अचूकता आवश्यक असते; बाजाराच्या आकारमानाला रुंदी आवश्यक असते आणि ती अंतर सहन करू शकते. तो निर्णय लिहून न ठेवता खरेदी करणे म्हणजे प्रकल्पांना कोणीही न पाहणारे वीस स्तंभ कसे मिळतात.

स्त्रोत, API आणि कमीत कमी नाजूकतेचा मार्ग

तुमच्या संभाव्य मार्गांना स्थिरतेनुसार क्रमवारी लावा. एक अधिकृत API किंवा मोठ्या प्रमाणात डाउनलोड शीर्षस्थानी असते: दस्तऐवजीकरण केलेले, आवृत्तीबद्ध आणि मशीनद्वारे वाचण्यासाठी डिझाइन केलेले. साइटमॅप्स, RSS किंवा सार्वजनिक डेटा पोर्टल्स यांसारखे संरचित फीड्स पुढे येतात. सर्व्हर-रेंडर केलेले HTML कार्यक्षम आणि वाजवी स्थिर असते. ब्राउझरमध्ये पूर्णपणे एकत्र केलेले पृष्ठे सर्वात नाजूक असतात, कारण तुम्ही अंतर्गत संरचनेवर अवलंबून असता जे कोणीही ठेवण्याचे वचन दिले नाही. जर एखादा स्त्रोत एकापेक्षा जास्त मार्ग ऑफर करत असेल, तर उपलब्ध असलेला सर्वोच्च मार्ग घ्या, जरी सुरुवातीचा खर्च थोडा जास्त असला तरी.

तुम्ही प्रत्यक्षात क्वेरी करू शकता अशा स्कीमाची रचना करणे

स्कीमा हा करार आहे. प्रत्येक कॉलम आणि त्याचा प्रकार नमूद करा. एक तारीख स्वरूप आणि चलन पद्धत निश्चित करा आणि ते सर्वत्र लागू करा. अज्ञात मूल्य कसे दिसते हे ठरवा आणि सुसंगत रहा, कारण रिक्त, नल आणि "N/A" स्ट्रिंग मिसळणारा कॉलम तुम्ही लिहिलेले प्रत्येक एकत्रीकरण खंडित करेल. हेतुपुरस्सर एक अद्वितीय की निवडा, कारण त्यावरच डुप्लिकेशन काढले जाते. तुम्हाला प्रति उत्पादन एक पंक्ती हवी आहे की प्रति प्रकार एक, हे ठरवा, कारण हा निर्णय नंतर बदलणे म्हणजे पुन्हा काढणे होय. आणि पूर्ण रन करण्यापूर्वी अंतिम स्वरूपात एक लहान नमुना फाइल मागवा.

शिष्टाचार, दर मर्यादा आणि ते तुमच्यासाठी महत्त्वाचे का आहे

स्रोत हॅमर करणारी एक्सट्रॅक्शन जॉब खरेदीदारासाठी समस्या आहे, केवळ साइटसाठी नाही. आक्रमक विनंती दर IP श्रेणी अवरोधित करतात, ज्यामुळे तुम्ही पैसे दिलेले संकलन थांबते आणि त्यांना स्रोतावर अवास्तव भार म्हणून पाहिले जाऊ शकते. विशेषज्ञ कोणत्या विनंती दराने आणि समवर्तीतेने काम करतो, ते प्रकाशित क्रॉल निर्देशांचे पालन करतात का आणि ते रिट्रीज आणि बॅक-ऑफ कसे हाताळतात हे विचारा. दर आठवड्याला विश्वसनीयपणे पूर्ण होणारी हळू रन, पंधरवड्यानंतर काम करणे थांबवणाऱ्या जलद रनपेक्षा खूप जास्त मौल्यवान आहे.

स्वच्छता करणे ऐच्छिक नाही

कच्चा एक्सट्रॅक्शन आउटपुट हा एक प्रारंभिक बिंदू आहे. किमती चिन्हांसह स्ट्रिंग म्हणून येतात. तारखा तीन स्रोतांकडून तीन स्वरूपात येतात. तीच कंपनी विरामचिन्हांच्या फरकांसह चार पंक्ती म्हणून दिसते. व्हाइटस्पेस, एन्कोडिंग कलाकृती आणि ट्रंकेटेड फील्ड नेहमीचे आहेत. ऑर्डरचा भाग म्हणून किंवा स्वतंत्रपणे साफसफाईच्या पाससाठी बजेट ठेवा आणि त्यात काय समाविष्ट आहे ते निर्दिष्ट करा: प्रकार सक्ती, सामान्यीकरण, डुप्लिकेशन नियम आणि संदर्भ सूची विरुद्ध कोणतेही संवर्धन. डेटा क्लीनिंग श्रेणी हे पाऊल स्वतःच एक काम आहे म्हणूनच अस्तित्वात आहे.

नोकऱ्यांचे निरीक्षण आणि शांत अपयश

नियोजित स्क्रॅपरचे वैशिष्ट्यपूर्ण अपयश म्हणजे क्रॅश नाही; ते एक शांत अपयश आहे. एक सिलेक्टर हलतो, एक फील्ड रिकामे परत येऊ लागते आणि रन यशस्वीरित्या काहीही नसलेल्या कॉलमसह पूर्ण होते. आठवड्यांनंतर एक अहवाल चुकीचा असतो आणि कधीपासून हे कोणालाही माहित नसते. प्रत्येक रनवर प्रमाणीकरणासह यापासून बचाव करा: किमान अपेक्षित पंक्ती संख्या, प्रति की फील्ड कमाल स्वीकार्य नल दर आणि यापैकी कोणतेही उल्लंघन झाल्यास अलर्ट. टाइमस्टॅम्प, गणना आणि अपयशांसह रन लॉगची मागणी करा. बिल्डच्या वेळी हे जोडण्यासाठी खूप कमी खर्च येतो आणि एकदा डेटासेट वापरला गेला की विश्वासात ते पुन्हा बसवणे जवळजवळ अशक्य आहे.

वैयक्तिक डेटाला स्वतःचा निर्णय आवश्यक आहे

तुम्ही गोळा करत असलेल्या कोणत्याही भागाचा संबंध ओळखण्यायोग्य लोकांशी असल्यास, प्रकल्पाला अशा जबाबदाऱ्या येतात ज्यांचा तंत्रज्ञानाशी काहीही संबंध नाही. गोळा करण्यापूर्वी तुम्हाला खरोखर काय हवे आहे ते ठरवा, व्यापकपणे गोळा करून नंतर फिल्टर करण्याऐवजी, एक धारणा कालावधी सेट करा आणि तुम्ही ते कोणत्या आधारावर ठेवता हे स्पष्ट करण्यास सक्षम रहा. सार्वजनिकरित्या दृश्यमान असणे म्हणजे मुक्तपणे पुन्हा वापरण्यायोग्य असणे असे नाही. ही सामान्य माहिती आहे, कायदेशीर सल्ला नाही — संबंधित अधिकारक्षेत्रांसाठी तुमचा स्वतःचा सल्ला घ्या आणि एक्सट्रॅक्शनची व्याप्ती इतकी मर्यादित ठेवा की प्रश्न सोपा राहील.

Zinn Hub वर सुरुवात करणे

निर्णय लिहा, नंतर योजना, नंतर शंभर पंक्ती खरेदी करा. नमुना वापरणाऱ्या साधनामध्ये लोड करा आणि स्त्रोतानुसार दहा रेकॉर्डची डोळ्यांनी तपासणी करा. त्यानंतरच तुम्ही मोठ्या प्रमाणात ऑर्डर द्यावी आणि मोठ्या प्रमाणात उपयुक्त सिद्ध झाल्यावरच तुम्ही वेळापत्रकासाठी पैसे द्यावे. कोणत्याही मोठ्या किंवा अनेक स्त्रोतांसाठी, स्त्रोत, योजना आणि रीफ्रेश दर वर्णन करणारा एक विनामूल्य प्रकल्प पोस्ट करा आणि सत्यापित Zinners कडून प्रस्ताव तुलना करा. तुम्ही थेट वेब स्क्रॅपिंग फ्रीलांसर डिरेक्टरी मधून कामावर घेऊ शकता, डेटा एनोटेशन मार्केटप्लेस वर लेबलिंग पाठवू शकता किंवा डेटा ॲनालिटिक्स मार्केटप्लेस ला रिपोर्टिंग सोपवू शकता. हे काम विकत घेण्याऐवजी विकत आहात? डेटा एंट्री सेवा विकण्याबद्दलच्या आमच्या मार्गदर्शकाने सुरुवात करा.