A coleta de dados da web por meio de web scraping pode ser uma ferramenta valiosa para diversos fins, incluindo automação, pesquisa e análise de dados. No entanto, ao fazer scraping de sites, é essencial obedecer aos padrões e diretrizes do site e estar ciente das questões legais e éticas. As organizações também podem usar web scraping para obter dados perspicazes sobre seu mercado e rivais. As empresas podem analisar planos de preços, informações sobre produtos e feedback dos clientes coletando dados de sites rivais. Eles podem usar esse conhecimento para permanecer à frente da concorrência e tomar decisões sábias. Em entrevista com Alexander Lebedev, engenheiro de software especialista da Hotjar, explica a profundidade das tecnologias contemporâneas de web scraping.
1. Como sua paixão por automação e dados o levou a se especializar em web scraping?
Tenho estado cada vez mais envolvido com marketing digital, dedicando grande parte do meu tempo à compreensão de suas complexas operações. Meu interesse voltou-se frequentemente para a perspectiva da automação ao longo dos sete anos de trabalho nesta profissão, uma vez que ela despertava um fascínio particular. A ideia de examinar rapidamente os resultados da Pesquisa Google e, o que é mais intrigante, de analisar dados de sites de comércio eletrônico chineses era atraente.
Comecei a apreciar a complexidade e o dinamismo desses projetos à medida que me aprofundava neles. Foi uma fusão complexa de resolução de problemas, criatividade e código que frequentemente me deu prazer e realização; não se tratava simplesmente de obter dados ou automatizar um processo repetitivo.
Este conjunto particular de dificuldades e o puro prazer de superá-las tornaram-se tão cativantes que me inspiraram a fazer uma mudança significativa de carreira. Decidi corajosamente abandonar minha principal área de interesse em marketing digital para mergulhar de cabeça no intrigante mundo da programação, com concentração em web scraping. A viagem foi quase uma montanha-russa, com seu quinhão de dificuldades e vitórias. No entanto, foi fundamental para me ajudar a desenvolver os meus conhecimentos nesta área e a tornar-me na profissional que sou hoje.
2. Você pode me contar sobre os projetos de extração de dados de código aberto para os quais você contribuiu no GitHub e como seu envolvimento levou à obtenção do seu emblema do GitHub?
Desempenhei um papel crucial no ScrapingHub, agora Zyte, onde minhas responsabilidades incluíam o uso de tecnologias de código aberto e o trabalho ativo para melhorá-las. Passei muito tempo atualizando e aprimorando bibliotecas existentes, encontrando meticulosamente as peças necessárias. Incluía atividades como correção de bugs em recursos existentes e, ocasionalmente, adição de novas funcionalidades para melhorar a eficácia e a usabilidade das ferramentas para uma base de usuários mais extensa.
Decidi assumir a emocionante tarefa de construir e melhorar novas bibliotecas. O objetivo principal era preencher quaisquer lacunas ou atender a quaisquer demandas específicas da comunidade de web scraping que não estivessem sendo atendidas pelas ferramentas disponíveis. Consegui influenciar significativamente o ambiente de extração de dados de código aberto devido à minha estratégia combinada de otimizar os recursos existentes e desenvolver novas ideias.
Meus esforços se concentraram principalmente no Scrapy e nas bibliotecas fundamentais que o acompanham. Passei muito tempo neste projeto e, com o tempo, as melhorias e o novo código que adicionei tornaram-se parte essencial de sua estrutura. A escolha foi feita para transferir este código para o Arctic Code Vault em reconhecimento do valor e significado destas contribuições. É um repositório de código essencial e inestimável que será preservado para as gerações futuras. Recebi um emblema do GitHub devido à minha participação neste projeto e posterior preservação do código.
3. O que os participantes devem esperar da sua discussão sobre a criação de serviços web de dados sob demanda?
Nesta sessão sobre criação de serviços web de dados sob demanda, aproveitarei minha vasta experiência na área para fornecer aos participantes uma jornada abrangente através do processo. Meu objetivo é oferecer um roteiro estruturado para o desenvolvimento de um serviço de dados sob demanda robusto e responsivo.
Começaremos estabelecendo as bases, começando com a escolha dos servidores apropriados. Irei me aprofundar nas considerações envolvidas, incluindo a avaliação de diferentes tipos de servidores, a garantia da capacidade da infraestrutura de lidar com as cargas esperadas e o atendimento aos requisitos de escalabilidade. A escolha dos servidores pode impactar significativamente a velocidade e a confiabilidade.
Meus esforços se concentraram principalmente no Scrapy e nas bibliotecas fundamentais que o acompanham. Passei muito tempo neste projeto e, com o tempo, as melhorias e o novo código que adicionei tornaram-se parte essencial de sua estrutura.
Optou-se por transferir este código para o Cofre do Código do Ártico em reconhecimento do valor e da importância destas contribuições. É um repositório de código essencial e inestimável que será preservado para as gerações futuras. Recebi um emblema do GitHub devido à minha participação neste projeto e posterior preservação do código.
Começarei com lotes e explorarei as facetas essenciais dos serviços de dados sob demanda nesta sessão. Veremos técnicas eficientes de processamento em lote e descobriremos como agregar solicitações de dados para maximizar o desempenho e, ao mesmo tempo, preservar a integridade dos dados.
Falaremos também sobre limitação, fundamental para evitar sobrecargas do sistema e manter a capacidade de resposta e agilidade do atendimento. Discutirei métodos para definir essas restrições de maneira sensata, considerando as necessidades do usuário e os recursos do sistema.
Oferecerei análises aprofundadas ao longo da sessão, enfatizando as pequenas alterações e modificações que podem melhorar significativamente o desempenho de um serviço de dados sob demanda. Essas realizações podem transformar um benefício de “bom” em “excepcional”.
4. Por que enfatizar bibliotecas Python assíncronas para extração rápida de dados e quais são os principais benefícios?
Enfatizo a importância do uso de bibliotecas Python assíncronas para extração rápida de dados porque elas otimizam significativamente o processo. Sem o assíncrono, você está essencialmente aguardando as respostas do servidor, o que pode levar a um ou dois segundos de atraso para cada solicitação. No entanto, ao aproveitar o assíncrono, você pode processar de dez a vinte vezes mais solicitações simultaneamente.
Utilizar bibliotecas Python assíncronas para extração de dados não envolve apenas velocidade; é uma virada de jogo na abordagem da recuperação de dados. Permite-nos obter resultados mais rápidos e realizar múltiplas tarefas simultaneamente, transformando a nossa abordagem à extração de dados.
5. Como a implementação de rastreamento estável com limites e token buckets melhora a eficiência da extração de dados?
Acredito firmemente que as técnicas ganham destaque por um bom motivo na extração de dados. A estratégia de rastreamento estável, reforçada pelos princípios de limites e token buckets, é um excelente exemplo disso.
Em sua essência, limitar é um reflexo de responsabilidade e previsão. Todo servidor, seja uma API robusta ou um site modesto em um servidor menor, tem limitações. Exceder esses limites pode causar sobrecarga do servidor. Não se trata apenas de desacelerar temporariamente um site ou API; isso pode resultar potencialmente em tempo de inatividade prolongado ou danos permanentes. Sobrecarregar um servidor com solicitações rápidas excessivas pode pará-lo.
Além disso, há uma dimensão ética a considerar. O cenário digital, vasto e interligado, prospera com base no respeito mútuo e na etiqueta. Enviar solicitações excessivas não é apenas tecnicamente imprudente; também levanta questões éticas. Ao acessar um site ou API, existe um entendimento implícito de que se deve respeitar seus limites. Ele ressalta a importância do rastreamento ético. O rastreamento ético não é apenas uma prática recomendada; é uma promessa de sustentar o ecossistema digital e garantir que as ações de alguém não prejudiquem inadvertidamente outras pessoas.
Os token buckets são um mecanismo meticulosamente regulado para controlar a taxa com que envio solicitações. Gosto de imaginá-lo como um reservatório com uma taxa de reabastecimento previsível. Cada solicitação de saída esgota um token deste reservatório. Quando o balde seca, interrompo temporariamente as propostas até que mais ingressos estejam disponíveis. Este sistema engenhoso atua como um buffer, garantindo um fluxo consistente e sustentável de solicitações. Ele evita efetivamente a sobrecarga da fonte e, ao mesmo tempo, aproveita ao máximo o valioso tempo de rastreamento.
Ao elaborar um produto de dados sob demanda, acredito firmemente que essa abordagem não é apenas aconselhável, mas indispensável. Se meu objetivo é manter um processo de extração de dados contínuo e ininterrupto no longo prazo, ao mesmo tempo em que mantenho os padrões éticos, o rastreamento estável usando essas técnicas surge como a pedra angular do sucesso.
Os token buckets são um mecanismo meticulosamente regulado para controlar a taxa com que envio solicitações. Gosto de imaginá-lo como um reservatório com uma taxa de reabastecimento previsível. Cada solicitação de saída esgota um token deste reservatório. Quando o balde seca, interrompo temporariamente as solicitações até que mais tokens fiquem disponíveis. Este sistema engenhoso atua como um buffer, garantindo um fluxo consistente e sustentável de solicitações. Ele evita efetivamente a sobrecarga da fonte e, ao mesmo tempo, aproveita ao máximo o valioso tempo de rastreamento.
Ao elaborar um produto de dados sob demanda, acredito firmemente que essa abordagem não é apenas aconselhável, mas indispensável. Se meu objetivo é manter um processo de extração de dados contínuo e ininterrupto no longo prazo, ao mesmo tempo em que mantenho os padrões éticos, o rastreamento estável usando essas técnicas surge como a pedra angular do sucesso.
6. Na sua perspectiva, quais são os principais obstáculos à obtenção de serviços de dados sob demanda mais rápidos e que estratégias podem ser empregadas para superá-los?
Na minha opinião, a luta contínua com as medidas antibot é um dos maiores problemas das empresas de dados sob demanda. Muitos sites usam essas técnicas para identificar e prevenir rastreadores de robôs, dificultando a extração eficiente de dados. Freqüentemente, torna-se um jogo de gato e rato, com os extratores de dados sempre encontrando maneiras de superar essas barreiras e, ao mesmo tempo, defender os padrões morais.
Lidar com o tamanho crescente das páginas online é uma dificuldade adicional significativa. As páginas da Web tornaram-se mais proeminentes devido à disseminação de rich media e conteúdo interativo. Sites mais significativos precisam baixar e processar mais dados, o que retarda inerentemente a extração de dados. O procedimento de extração deve ser otimizado para priorizar dados cruciais e, ao mesmo tempo, reduzir despesas desnecessárias.
Descobri que o processo de extração pode ser discreto, mas dramaticamente prejudicado por código mal otimizado. Código ineficaz pode funcionar como um gargalo, retardando o processo geral mesmo com infraestrutura e técnicas sólidas. Priorizo revisões rotineiras de código, refatoração e adoção de práticas de codificação recomendadas para garantir operações tranquilas para resolver essa dificuldade.
Embora o mundo dos serviços de dados a pedido apresente a sua quota-parte de desafios, acredito firmemente que com uma postura proactiva e uma compreensão profunda destes obstáculos, é possível formular estratégias eficazes para os ultrapassar e vencer. Na minha próxima palestra, pretendo me aprofundar nesses desafios e nas soluções correspondentes.
7. Quais tendências ou avanços no domínio de dados você considera mais emocionantes e como você prevê seu impacto no cenário de web scraping?
À medida que exploro o cenário de dados em constante evolução, não posso deixar de ficar cativado pelo surgimento de modelos de linguagem avançados, como plataformas como ChatGPT.
Esses modelos são inegavelmente transformadores, especialmente considerando suas implicações potenciais para web scraping. Imagine um cenário em que não precisamos mais lidar com as complexidades da codificação tradicional de extração de dados. Em vez disso, podemos fornecer a esses modelos uma amostra de dados, e eles podem navegar e extrair dados de forma inteligente de fontes semelhantes.
No entanto, como acontece com qualquer inovação, desafios acompanham estes avanços. Os modelos de linguagem, no seu estado atual, podem por vezes apresentar imprevisibilidade. Podem desviar-se dos formatos de dados rigorosos, fornecendo ocasionalmente dados enganosos ou inconsistentes. Embora possam destacar-se em domínios relativamente flexíveis, como os blogues, a sua aplicação em setores mais estruturados e críticos, como o comércio eletrónico e o SaaS, continua a ser um tema de debate contínuo.
source – www.analyticsinsight.net
