На сегодняшний день, 28 марта 2023 года, Airbnb, Amazon и Netflix имеют общую рыночную капитализацию более 1,2 триллиона долларов благодаря одной несексуальной стратегии.

Чтобы поставить это в перспективу, если бы их стоимость была ВВП страны, они занимали бы 15-е место в мире (прямо под Испанией).

Какой их секрет быстрого роста и доминирования на рынке?

Это масштабированный парсинг данных (также известный как скрапинг). Это было использовано самыми взрывными стартапами для привлечения пользователей и роста.

Читайте дальше, чтобы узнать, что такое парсинг веб-страниц и как вы можете получить выгоду от использования общедоступных данных для вашего бизнеса.

Веб-парсинг: Секрет масштабного роста

В современной цифровой экономике данные являются новым фактором отличия.

Наличие надежных данных в вашем распоряжении может дать вашему бизнесу конкурентное преимущество.

Amazon (рыночная капитализация: $1,01 трлн)

Amazon использует большие данные, собранные из интернета и поведения своих клиентов, чтобы обновлять цены на свои товары примерно каждые десять минут. Их ценообразование основано на общих тенденциях на рынке, покупательских привычках пользователей и бизнес-целях, среди прочего.

Захватывая большие данные, Amazon может умно предлагать скидки на самые продаваемые товары и одновременно получать большие прибыли от менее популярных товаров. Эта стратегия, основанная на данных, оказалась плодотворной, поскольку они значительно удвоили свои годовые продажи с 2018 по 2021 год.

Netflix (Капитализация рынка: $148.45 млрд)

Netflix испытал аналогичный успех. Они использовали сбор данных из сети для сбора информации о предпочтениях своих зрителей и потенциальных подписчиков.

Неудивительно, что многие оригинальные шоу Netflix стали хитами, помогая им поддерживать низкий показатель оттока в размере 2,4% с 2019 по 2021 год.

Airbnb (Капитализация рынка: $74.50 млрд)

В первые дни Airbnb компания использовала Craigslist в качестве источника объявлений и собирала данные с этого сайта для заполнения своей собственной платформы.

Это помогло Airbnb быстро получить множество объявлений и пользователей.

---

Эти примеры показывают, что сбор данных полезен в различных бизнесах, независимо от отрасли, типа или размера.

Каждая организация, стремящаяся масштабироваться, должна использовать общедоступные данные в свою пользу.

• Но как?
• Как организации могут собирать данные из сети в большом масштабе, автоматически и в течение нескольких минут?

Ответ - парсинг веб-страниц.

Что такое парсинг данных?

Парсинг данных - это метод извлечения большого объема информации из интернета. Этот интеллектуальный автоматизированный подход собирает все, начиная от цен до спецификаций продуктов, списков недвижимости и общедоступных данных.

Результаты могут быть представлены в структурированных форматах файлов: XML или JSON.

Проще говоря, парсинг данных можно сравнить с "копированием" контента с веб-сайтов, но он отличается процессом и инструментами, необходимыми для выполнения этого действия.

Как можно представить, для парсинга данных требуется парсер и несколько строк кода. Некоторые распространенные языки программирования и библиотеки, используемые, включают Python BeautifulSoup и Python Scrapy.

Кроме того, в отличие от ручного копирования, парсер может собирать информацию с тысяч URL-адресов, ставя запросы массово.

Это масштабируемое решение устраняет любое вмешательство человека в процессе парсинга, экономя время и ручной труд.

Но является ли парсинг веб-страниц законным?

Одна из основных проблем, связанных с парсингом веб-страниц, заключается в том, является ли он законным.

На данный момент (2023 год) ни одно правительство не приняло законов, явно разрешающих или запрещающих парсинг веб-страниц. Поэтому мы можем только делать предположения на основе судебной практики в отношении парсинга веб-страниц (например, дело HiQ против LinkedIn) и других регуляций, связанных с данными.

Мы знаем, что сам по себе парсинг веб-страниц является законным, но он может быть незаконным в зависимости от того, какие данные вы парсите и каким образом вы это делаете. В общем случае вы можете законно парсить интернет, если:

• Данные являются общедоступными
• Вы не парсите личную информацию
• Вы не парсите защищенные авторским правом данные
• Вам не нужно создавать учетную запись и входить в систему для доступа к веб-сайту, ИЛИ вы прочитали и полностью понимаете условия использования (Terms and Conditions, T&Cs)

⚠️ Отказ от ответственности: Я не являюсь экспертом, и предоставленная информация предназначена только для ознакомительных целей. Если у вас возникли сомнения относительно вашего проекта парсинга веб-страниц, пожалуйста, проконсультируйтесь с юристом, чтобы убедиться, что вы не нарушаете закон при парсинге веб-страниц.

Процесс веб-парсинга с использованием стандартной синхронной модели

В веб-парсере присутствуют две основные компоненты: веб-краулер и сам парсер.

Веб-краулеры

Веб-краулер работает подобно поисковому боту. Он обходит список URL-адресов и каталогизирует информацию. Затем он посещает все ссылки, которые может найти на текущих и последующих страницах, пока не достигнет указанного лимита или не останется больше ссылок для перехода.

Парсеры

После того, как веб-краулер посетил нужные веб-страницы, парсер собирает данные. Важным элементом парсера являются "локаторы данных", которые находят, выбирают и собирают целевые данные из HTML-файла веб-сайта в большом масштабе, не вызывая блокировки.

Проще говоря, вот как веб-краулинг превращается в синхронный парсинг: после того, как данные прокраулены, их можно собирать. Когда выполнен первый запрос на парсинг, можно приступить к следующей задаче.

Конечно, цель парсинга всегда определяет тип парсера и методы, которые вы используете. В зависимости от вашего графика и объема собираемых данных, возможны сложности при попытке использовать стандартный синхронный парсер для выполнения нескольких задач. Почему? Потому что вы ограничены ограниченным временем ожидания ответа (таймаутами) и необходимостью повторной отправки задач.

Используя асинхронный сервис парсинга, вы можете собирать данные в большом масштабе без этих проблем. Это требует меньше кодирования и меньше инфраструктуры, необходимой для создания или поддержки с вашей стороны. Этот быстрый и современный метод позволяет одновременно отправлять большой пакет запросов и все еще стремиться к достижению наивысшей возможной успешности.

После выполнения задачи вы получите уведомление.

Процесс парсинга веб-сайтов

---

Изучение парсинга веб-сайтов: следующий шаг

Если вы хотите узнать больше о парсинге веб-сайтов, я предлагаю начать с основ и ознакомиться с терминологией. Это позволит вам быстро искать в Google и находить ответы на любые конкретные вопросы для вашего случая использования.

Если вы не знаете, что такое "параллельные запросы", "пользовательские заголовки" или "медовые горшки", вам будет трудно разобраться, как заставить все работать.

Если вас интересует, загрузите эту белую бумагу о парсинге веб-сайтов (она бесплатная), чтобы узнать о:

🤖 Преимуществах парсинга веб-сайтов и процессах

💽 Типах сбора данных и парсеров веб-сайтов

😾 Общих проблемах (и как их преодолеть)

✈️ Отраслях, которые используют парсеры в своей повседневной работе

🪄 Советах по более эффективному использованию API парсинга веб-сайтов

👉 Основы парсинга веб-страниц: объяснение

---

Обнародование:_ Я являюсь консультантом по развитию в ScraperAPI._

---