Opanowanie zarządzania danymi zeskrobywanymi (wskazówki dotyczące sztucznej inteligencji)

❗ Zastrzeżenie : To jest część 5 z naszego sześcioczęściowego cyklu na temat zaawansowanego web scrapingu. Dopiero do nas dołączyłeś? Zacznij od części 1, aby nadrobić zaległości !

Pobieranie danych ze strony internetowej z parsowaniem HTML to tylko pierwszy krok w procesie zarządzania danymi. Następnie musisz przygotować surowe dane do eksportu, aby Twój zespół lub firma mogła faktycznie wyciągnąć z nich wartość! 💡

W tym artykule przyjrzymy się klasycznym technikom wraz z najnowszymi i największymi innowacjami w zakresie automatycznego przetwarzania danych i eksportu zeskrobanych danych. Przygotuj się na podniesienie poziomu swojej gry w dane! 🎓

Następne kroki po wyodrębnieniu danych z witryny

Jeśli śledzisz tę sześcioczęściową serię na temat zaawansowanego scrapowania sieci , gratulacje! Podniosłeś swoje umiejętności scrapowania do poziomu ninja. 🥷

Oto krótkie podsumowanie tego, co do tej pory widzieliście:

1. Wymagania wstępne dla zbudowania wydajnego, nowoczesnego skrobaka stron internetowych

2. Jak pobierać dane z aplikacji SPA, PWA, a nawet witryn opartych na sztucznej inteligencji

3. Porady i wskazówki dotyczące optymalizacji procesów scrapowania

4. Jak ominąć ograniczniki przepustowości za pomocą serwerów proxy sterowanych przez sztuczną inteligencję

   
   

Podsumowując, Twój skrypt do scrapowania poradzi sobie nawet z najtrudniejszymi nowoczesnymi witrynami, skutecznie i wydajnie wydobywając z nich wszystkie dane. ⚡

Mając już kopalnię danych, kolejne kroki są następujące:

• Przetwarzanie danych : Oczyszczanie, wzbogacanie i strukturyzacja danych przeznaczonych do eksportu. ⚙️

• Eksport danych : Przechowuj zebrane dane w odpowiednim formacie do wykorzystania w przyszłości. 📥

  
  

Omówmy szczegółowo te dwa ostatnie kroki i pokażmy, jak przejść od surowych zebranych danych do praktycznych wniosków!

Podejścia do przetwarzania zebranych danych

Poznaj najpopularniejsze metody ręcznego i automatycznego przetwarzania danych.

Ręczne przetwarzanie danych

Koncepcja jest prosta: użyj niestandardowych wyrażeń regularnych i zaufanych metod manipulacji ciągami, takich jak trim() , replace() lub innych standardowych funkcji bibliotecznych, aby oczyścić dane. A następnie, jeśli to konieczne, przekonwertuj je na właściwy typ danych. 🧹

Bądźmy szczerzy — prawdopodobnie już to robiłeś. Więc nie powinno to być niczym nowym… 🧐

Wyobraź sobie, że zebrałeś ten ciąg znaków z ceny produktu:

 " USD 199.98 "

Chcesz wyodrębnić numer ceny i walutę. Oto jak możesz to zrobić w JavaScript:

 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

Wygląda prosto, prawda? Ale jest pewien problem: ten rodzaj ręcznego czyszczenia danych działa w przypadku większości zeskrobanych stron; nie jest niezawodny. 😭

Tak więc ręczne przetwarzanie danych często wymaga logiki do obsługi przypadków brzegowych. Dlaczego? Ponieważ strony internetowe ewoluują i mogą zawierać unikalne dane, nawet jeśli są częścią określonej kategorii stron!

💡 Profesjonalna wskazówka: Choć ręczna optymalizacja może załatwić sprawę, to jest trochę staromodna. Najnowsze podejście polega na doładowaniu swojego potoku narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji do automatycznego przetwarzania danych .

Automatyczne przetwarzanie danych za pomocą AI

AI — zwłaszcza LLM ( Large Language Models ) — rewolucjonizuje przetwarzanie danych. Modele te doskonale radzą sobie z wydobywaniem czystych, ustrukturyzowanych informacji nawet z najbardziej brudnych, chaotycznych i zaszumionych danych. Dlaczego nie wykorzystać ich mocy do scrapowania sieci?

Pomysł polega na zebraniu wszystkich surowych danych za pomocą web scrapingu, a następnie przekazaniu ich do AI, aby wykonała czyszczenie danych za Ciebie. Na przykład rozważ poniższy przykład 👇

Oto ciąg wejściowy:

 " USD 199.98 "

Poproś ChatGPT lub inny LLM o wyodrębnienie ceny i waluty:

Rezultat? Po prostu genialny!

Teraz wyobraź sobie integrowanie powyższej logiki bezpośrednio ze swoim scraperem poprzez wywołanie API AI (np. OpenAI, Anthropic lub innych dostawców LLM). To pozwoliłoby uniknąć całej żmudnej niestandardowej logiki czyszczenia i debugowania przypadków skrajnych! 🙅‍♀️

🎁 Informacje dodatkowe: AI nie polega tylko na czyszczeniu danych! To także potężne narzędzie do ich wzbogacania. LLM-y mają wbudowaną wiedzę, która może dodawać cenne punkty danych lub nawet pobierać powiązane informacje z innych źródeł online.

Jedyne wady tego podejścia — szczególnie jeśli zdecydujesz się na modele sztucznej inteligencji, które nie są oparte na otwartym kodzie źródłowym?

• Koszt : Choć wywoływanie modeli AI nie wiąże się z wygórowaną ceną, to jednak nie jest też darmowe — zwłaszcza na dużą skalę. 💸
• Prywatność danych : Wysyłanie zebranych danych do zewnętrznego dostawcy sztucznej inteligencji może powodować problemy ze zgodnością. 🔓

Najlepsze metody eksportu danych zeskrobywanych

Teraz, gdy masz już opanowane przetwarzanie danych, czas zająć się ich eksportowaniem przy użyciu najskuteczniejszych metod. 🤿

⚠️ Ostrzeżenie : Chociaż niektóre metody eksportu mogą brzmieć znajomo, nie zniechęcaj się — inne mogą być bardziej skomplikowane i nieco egzotyczne!

Eksportuj do plików czytelnych dla człowieka

Eksportowanie danych do formatów czytelnych dla człowieka, takich jak CSV, JSON lub XML, to klasyczna metoda przechowywania zeskrobanych danych. Jak to osiągnąć? Za pomocą niestandardowego kodu eksportu danych na końcu skryptu zeskrobania!

👍 Zalety :

• Łatwe do odczytania i zrozumienia formaty danych

• Uniwersalna zgodność z większością narzędzi, w tym Microsoft Excel

• Można je łatwo udostępniać użytkownikom bez wiedzy technicznej i wykorzystywać do ręcznej inspekcji

  
  

👎 Wady :

• Ograniczona skalowalność w przypadku dużych zestawów danych
• Staromodne podejście do eksportu danych

Eksport do baz danych online

Przekierowywanie pozyskanych danych bezpośrednio do internetowych baz danych SQL lub NoSQL, takich jak bazy danych MySQL, PostgreSQL lub MongoDB.

👍 Zalety:

• Centralny dostęp do zebranych danych

• Obsługuje złożone zapytania

• Łatwiejsza integracja z aplikacjami

  
  

👎 Wady:

• Wymaga konfiguracji i zarządzania bazą danych
• Potencjalne problemy z wydajnością zapisu przy dużych wolumenach danych

Eksportuj do specjalistycznych formatów Big Data

Przechowywanie zebranych danych w zoptymalizowanych formatach, takich jak Protobuf , Parquet, AVRO i ORC, które są idealne w przypadku dużych zbiorów danych.

Więcej informacji na temat różnic między JSON i Protobuf znajdziesz w poniższym filmie:

👍 Zalety:

• Wysoka wydajność w magazynowaniu i wyszukiwaniu

• Doskonałe rozwiązanie dla dużych zestawów danych o złożonych strukturach

• Obsługuje ewolucję schematu

  
  

👎 Wady:

• Wymaga specjalistycznych narzędzi do czytania, ponieważ nie są czytelne dla człowieka
• Nie jest to rozwiązanie idealne dla mniejszych zestawów danych

Eksportuj do plików danych zgodnych ze strumieniem

Formaty strumieniowe, takie jak NDJSON i JSON Lines, umożliwiają eksportowanie danych w sposób wydajny dla aplikacji działających w czasie rzeczywistym lub przetwarzania.

👍 Zalety:

• Idealny do przesyłania strumieniowego i przetwarzania w czasie rzeczywistym
• Wydajnie obsługuje duże ilości danych
• Elastyczny i skalowalny, zarówno w czytaniu, jak i pisaniu, przy jednoczesnym zachowaniu czytelności dla człowieka

👎 Wady:

• Nie wszystkie biblioteki JSON je obsługują
• Niezbyt popularne

Eksportuj do dostawców pamięci masowej w chmurze

Zapisywanie zebranych danych w pamięci masowej w chmurze — takiej jak AWS S3 lub Google Cloud Storage — zapewnia łatwe, skalowalne i dostępne miejsce do przechowywania.

👍 Zalety:

• Nieograniczona skalowalność, zwłaszcza w przypadku scrapowania stron internetowych w chmurze
• Łatwy dostęp z dowolnego miejsca
• Niskie wymagania konserwacyjne w porównaniu do fizycznego przechowywania

👎 Wady:

• Bieżące koszty magazynowania
• Wymagane jest połączenie z Internetem, aby uzyskać dostęp

Eksportuj przez Webhooki

Webhooki przesyłają dane bezpośrednio do usług zewnętrznych w czasie rzeczywistym, umożliwiając natychmiastowe podjęcie działań lub przetworzenie.

Nie wiesz, czym są webhooki? Obejrzyj ten film:

👍 Zalety:

• Natychmiastowa dostawa danych

• Automatyzuje przesyłanie danych do systemów zewnętrznych

• Świetnie nadaje się do integracji z usługami innych firm, na przykład za pośrednictwem Zapiera lub podobnych platform

  
  

👎 Wady:

• Wymaga konfiguracji usługi zewnętrznej
• Możliwość utraty danych w przypadku awarii usługi

Jak czołowe firmy przetwarzają i obsługują zebrane informacje

Jaki jest najlepszy sposób, aby nauczyć się czegoś w świecie IT? Zobacz, co robią już zaufani programiści, źródła lub dostawcy online! 💡

A jeśli chodzi o dostawców danych najwyższej klasy, Bright Data jest liderem! 🏆

Zobacz, co oferują produkty Web Scraper API firmy Bright Data w zakresie przetwarzania i eksportu danych:

• Obsługa masowych żądań w celu zmniejszenia obciążenia serwera i optymalizacji zadań scrapowania o dużej objętości

• Eksportuj dane za pomocą webhooka lub dostawy API

• Dane wyjściowe w formatach JSON, NDJSON, JSON Lines lub CSV

• Zgodność z RODO i CCPA w przypadku danych zeskrobanych

• Niestandardowe reguły walidacji danych zapewniające niezawodność i oszczędzające czas poświęcany na ręczne sprawdzanie

  
  

Funkcje te pasują do wszystkich wskazówek i trików omówionych w tym przewodniku — a to zaledwie ułamek możliwości interfejsu API Web Scraper firmy Bright Data ! 🌐

Ostatnie myśli

Opanowałeś już najbardziej zaawansowane techniki zarządzania zebranymi danymi — od przetwarzania po eksportowanie jak profesjonalista! 🛠️

Jasne, że nauczyłeś się kilku poważnych sztuczek, ale podróż jeszcze się nie skończyła. Więc przygotuj się i zachowaj ostatnią dawkę energii na to, co czeka cię w tej przygodzie.

Ostatni przystanek? Etyka i zgodność z prywatnością w web scrapingu — tak, nawet w świecie, w którym AI przepisała zasady! 📄