Scraped Datuen Kudeaketa menperatzea (AI aholkuak barruan)

❗ Erantzukizuna : Web Scraping aurreratuari buruzko gure sei ataleko seriearen 5. atala da. Gurekin batu besterik ez? Hasi 1. zatiarekin aurrera egiteko !

Web-orri bateko datuak HTML analisiarekin jasotzea datuak kudeatzeko kanalizazio baten lehen urratsa besterik ez da. Ondoren, datu gordinak prestatu behar dituzu esportatzeko, zure taldeak edo enpresak benetan balioa atera dezan! 💡

Artikulu honetan, teknika klasikoak aztertuko ditugu datuen prozesaketa automatikorako eta scraped datuen esportaziorako azken eta berrikuntza handienekin batera. Presta zaitez zure datuen jokoa mailaz igotzeko! 🎓

Gune batetik datuak atera ondoren hurrengo urratsak

Web scraping aurreratuari buruzko sei ataleko serie hau jarraitu baduzu, zorionak! Zure scraping trebetasunak ninja egoerara igo dituzu. 🥷

Hona hemen orain arte ikusitakoaren laburpen azkar bat:

1. Web scraper indartsu eta moderno bat eraikitzeko aurrebaldintzak

2. Nola berreskuratu datuak SPA, PWA eta baita AI bidezko guneetatik ere

3. Zure scraping lan-fluxuak optimizatzeko aholkuak eta trikimailuak

4. Nola saihestu tasa-mugatzaileak AI-k gidatutako proxyekin

   
   

Ondorioa da zure scraping script-ek gune moderno gogorrenei ere aurre egin diezaiekeela, haien datu guztiak eraginkortasunez eta eraginkortasunez ateraz. ⚡

Orain datu-altxorrak dituzula, hurrengo urratsak hauek dira:

• Datuen tratamendua : garbitu, aberastu eta egituratu zure datuak esportatzeko. ⚙️

• Datu-esportazioa : gorde zure scraped datuak etorkizunean erabiltzeko formatu egokian. 📥

  
  

Apur ditzagun azken bi urrats hauek eta erakutsi diezazugun nola joan scraped datu gordinak ekiditeko informazioetara!

Scraped datuak prozesatzeko planteamenduak

Arakatu eskuzko zein automatikoki datuak prozesatzeko metodo ezagunenak.

Datuen eskuzko tratamendua

Kontzeptua erraza da: erabili esamolde erregular pertsonalizatuak eta kateak manipulatzeko metodo fidagarriak, hala nola trim() , replace() , edo beste liburutegi-funtzio estandar batzuk datuak garbitzeko. Eta gero, behar izanez gero, bihurtu datu mota egokian. 🧹

Eman dezagun, ziurrenik hori lehenago egin izana. Beraz, ez luke ezer berria izan behar... 🧐

Imajinatu kate hau produktuaren preziotik kendu duzula:

 " USD 199.98 "

Prezio zenbakia eta moneta atera nahi dituzu. Hona hemen nola aurre egin dezakezu JavaScript-en:

 let priceString = " USD 199.98 "; // scraped string let trimmedPriceString = priceString.trim(); // removes extra spaces let [price, currency] = trimmedPriceString.match(/[A-Za-z]+|\d+\.\d+/g).map(item => item.trim()); console.log(price); // 199.98 console.log(currency); // USD

Sinplea dirudi, ezta? Baina hona hemen arazoa: eskuzko datuen garbiketa mota honek scraped orrialde gehienetan funtzionatzen du; ez da inolaz ere. 😭

Beraz, eskuzko datuen tratamenduak logika behar du askotan ertz-kasuak kudeatzeko. Zergatik? Web-orriek eboluzionatzen dutelako eta datu esklusiboak izan ditzaketelako, nahiz eta orri-kategoria zehatz baten parte izan!

💡 Aholku profesionala: eskuzko optimizazioak lana egin dezakeen arren, eskola zaharra da. Planteamendu berriena zure kanalizazioa gainkargatzea da AI-n oinarritutako tresnekin datuak automatikoki prozesatzeko .

Datuen tratamendu automatizatua AIrekin

AI —batez ere LLMak ( Hizkuntza Eredu Handiak )— datuen tratamendua iraultzen ari da. Eredu hauek informazio garbia eta egituratua ateratzen bikain, datu zikin, kaotiko eta zaratatsuenetatik ere. Zergatik ez aprobetxatu beren boterea web scraping egiteko?

Hemen ideia zure datu gordinak web scraping bidez biltzea da eta gero AIra pasatzea datuen garbiketa zuretzat. Adibidez, kontuan hartu beheko adibidea 👇

Hona hemen sarrerako katea:

 " USD 199.98 "

Galdetu ChatGPT edo beste edozein LLM prezioa eta moneta ateratzeko:

Emaitza? Besterik gabe, bikaina!

Orain imajinatu goiko logika zuzenean zure scraper-ean integratzea AI API bati deituz (adibidez, OpenAI, Anthropic edo beste LLM hornitzaile batzuei). Horrek garbiketa logika pertsonalizatu eta ertz-kasuaren arazketa lapurtera saihestea litzateke! 🙅‍♀️

🎁 Bonus informazioa: AI ez da zure datuak garbitzea bakarrik! Aberasteko tresna indartsua ere bada. LLM-ek ezagutza integratua dute, datu-puntu baliotsuak gehi ditzaketenak edo sareko beste iturri batzuetatik erlazionatutako informazioa jasotzeko.

Ikuspegi honen alde txar bakarrak, batez ere kode irekikoak ez diren AI ereduak aukeratzen badituzu?

• Kostua : AI ereduak deitzeak gehiegizko preziorik ez duen arren, ez da doakoa ere, batez ere eskalan. 💸
• Datuen pribatutasuna : scraped datuak hirugarren AI hornitzaile bati bidaltzeak betetze arazoak sor ditzake. 🔓

Scraped datuetarako esportazio-metodo onenak

Datuen prozesamendua gutxitu duzunean, zure datuak esportatzen murgiltzeko garaia da metodo eraginkorrenetako batzuekin. 🤿

⚠️ Abisua : esportazio-metodo batzuk ezagunak diruditen arren, ez zaitez desanimatu; baliteke beste batzuk konplexuagoak eta apur bat alde exotikoa izatea!

Esportatu gizakiak irakur daitezkeen fitxategietara

Datuak gizakiek irakur daitezkeen formatuetara esportatzea CSV, JSON edo XML bezalako formatuetara scraped datuak gordetzeko metodo klasikoa da. Nola lortu hori? Datu pertsonalizatuak esportatzeko kode batekin zure scraping scriptaren amaieran!

👍 Alde onak :

• Datu-formatuak irakurtzeko eta ulertzeko erraza

• Tresna gehienekin bateragarritasun unibertsala, Microsoft Excel barne

• Erraz parteka daiteke teknikoak ez diren erabiltzaileekin eta eskuzko ikuskapenerako erabil daiteke

  
  

👎 Alde txarrak :

• Eskalagarritasun mugatua datu multzo handietarako
• Datuen esportaziorako ikuspegi zaharkitua

Esportatu lineako datu-baseetara

Scraped datuak zuzenean lineako SQL edo NoSQL datu-baseetara birbideratzea, hala nola MySQL, PostgreSQL edo MongoDB datu-baseetara.

👍 Alde onak:

• Scraped datuetarako sarbide zentralizatua

• Kontsulta konplexuak onartzen ditu

• Aplikazioekin integrazio errazagoa

  
  

👎 Alde txarrak:

• Datu-basea konfiguratzea eta kudeatzea eskatzen du
• Datu-bolumen handiekin idazteko errendimendu-arazo potentzialak

Esportatu Big Data formatu espezializatuetara

Scraped datuak Protobuf , Parquet, AVRO eta ORC bezalako formatu optimizatuetan gordetzea, datu handietarako aproposa direnak.

Lortu informazio gehiago JSON eta Protobuf-en arteko desberdintasunei buruz beheko bideoan:

👍 Alde onak:

• Oso eraginkorra biltegiratzeko eta berreskuratzeko

• Egitura konplexuak dituzten datu multzo handietarako bikaina

• Eskemaren bilakaera onartzen du

  
  

👎 Alde txarrak:

• Irakurtzeko tresna espezializatuak behar ditu, gizakiek irakurtzeko modukoak ez baitira
• Ez da aproposa datu multzo txikiagoetarako

Esportatu korrontearekin bateragarriak diren datu-fitxategietara

NDJSON eta JSON Lines bezalako formatu erreproduzigarriek datuak denbora errealeko aplikazioetarako edo prozesatzeko modu eraginkorrean esportatzeko aukera ematen dute.

👍 Alde onak:

• Streaming eta denbora errealean prozesatzeko ezin hobea
• Datu-bolumen handiak modu eraginkorrean onartzen ditu
• Malgua eta eskalagarria, irakurketan zein idazketan, gizakiak irakurtzeko modukoa izaten jarraituz

👎 Alde txarrak:

• JSON liburutegi guztiek ez dituzte onartzen
• Ez hain ezaguna

Esportatu hodeiko biltegiratze hornitzaileetara

Scraped datuak hodeiko biltegian gordetzeak (AWS S3 edo Google Cloud Storage bezala) biltegiratze erraza, eskalagarria eta eskuragarria eskaintzen du.

👍 Alde onak:

• Eskalagarritasun mugagabea, batez ere hodeian oinarritutako web scraping- ean
• Sarbide erraza edonondik
• Mantentze baxua biltegiratze fisikoarekin alderatuta

👎 Alde txarrak:

• Biltegiratze-kostuak etengabeak
• Sartzeko Interneteko konexioa behar da

Esportatu Webhook-en bidez

Webhook-ek zuzenean kanpoko zerbitzuetara bidaltzen dituzte datuak denbora errealean, berehalako ekintza edo prozesatzeko ateak irekiz.

Ez dakizu zer diren webhook-ak? Ikusi bideo hau:

👍 Alde onak:

• Datuak berehala entregatzea

• Datuen transferentzia automatizatzen du kanpoko sistemetara

• Ezin hobea hirugarrenen zerbitzuekin integratzeko, adibidez, Zapier edo antzeko plataformen bidez

  
  

👎 Alde txarrak:

• Kanpoko zerbitzuen konfigurazioa eskatzen du
• Datuak galtzeko aukera zerbitzua behera badago

Goi mailako enpresek nola prozesatzen eta kudeatzen duten Scraped informazioa

Zein da informatika munduan zerbait egiten ikasteko modurik onena? Begira zer egiten ari diren garatzaile, iturri edo lineako hornitzaile fidagarriak! 💡

Eta maila goreneko datu-hornitzaileei dagokienez, Bright Data liderra da! 🏆

Ikusi Bright Data-ren Web Scraper API produktuek datuak prozesatzeko eta esportatzeko eskaintzen dutena:

• Eskaerak kudeatzea zerbitzariaren karga murrizteko eta bolumen handiko scraping zereginak optimizatzeko

• Esportatu datuak Webhook edo API entregaren bidez

• Irteera datuak JSON, NDJSON, JSON lerroak edo CSV bezalako formatuetan

• Scraped datuetarako GDPR eta CCPA betetzea

• Datuak baliozkotzeko arau pertsonalizatuak fidagarritasuna bermatzeko eta eskuzko egiaztapenetan denbora aurrezteko

  
  

Ezaugarri horiek gida honetan aztertutako aholku eta trikimailu guztiekin bat datoz, eta hori Bright Data-ren Web Scraper APIaren gainazala urratzen ari da! 🌐

Azken Gogoetak

Scraped datuak kudeatzeko teknika aurreratuenak menderatu dituzu orain, prozesatu eta esportaziora arte! 🛠️

Noski, trikimailu serio batzuk jaso dituzu hemen, baina bidaia oraindik ez da amaitu. Beraz, prestatu eta gorde zure azken energia leherketa abentura honetan hurrengorako.

Azken geldialdia? Web scraping-en etika eta pribatutasuna betetzea —bai, AI arauak berridatzi dituen mundu batean ere! 📄