Un aspetto del web scraping che innumerevoli organizzazioni e individui spesso trascurano è la qualità dei dati estratti. L'estrazione di dati di alta qualità rimane una sfida nei progetti di web scraping su larga scala. D'altra parte, molte organizzazioni non prestano la dovuta attenzione alla qualità dei dati fino a quando non li mettono in difficoltà. In questo articolo
Un aspetto del web scraping che molte organizzazioni e individui spesso trascurano è la qualità dei dati estratti.
L'estrazione di dati di alta qualità rimane una sfida nei progetti di web scraping su larga scala. D'altra parte, molte organizzazioni non prestano la dovuta attenzione alla qualità dei dati fino a quando non li mettono in difficoltà.
In questo articolo, potrete capire come estrarre dati di alta qualità per il successo del vostro progetto di web scraping.
Ma prima, iniziamo con le caratteristiche dei dati di qualità.
Come si definiscono i dati di qualità?
Senza dubbio non esiste un metro di giudizio che definisca la qualità dei dati, in quanto i dati di buona qualità potrebbero essere scadenti per altri. La misurazione della qualità dei dati dipenderà invece dall'identificazione e dalla ponderazione delle caratteristiche dei dati per le applicazioni delle organizzazioni che li utilizzeranno.
È possibile utilizzare le seguenti proprietà come linea guida per basare la qualità dei dati:
Accuratezza e precisione:
Questo carattere specifica quanto accuratamente i dati rappresentino la condizione del mondo reale senza informazioni fuorvianti. Non si otterranno i risultati desiderati se si pianifica la prossima linea d'azione sulla base di dati errati. Inoltre, la correzione delle mosse dovute a dati inesatti comporterebbe costi aggiuntivi.
Completezza e completezza:
La caratteristica principale dei dati completi è che non devono contenere campi vuoti o incompleti. Come i dati imprecisi, anche quelli incompleti porterebbero le organizzazioni a prendere decisioni che influiscono negativamente sull'azienda.
Validità/integrità dei dati:
In genere, i dati di un set di dati valido sono nel formato corretto, con valori che rientrano nell'intervallo e sono del tipo corretto. Si riferisce al processo di raccolta dei dati piuttosto che ai dati stessi. I dati che non soddisfano i parametri di convalida richiederanno un ulteriore sforzo per essere integrati con il resto del database.
Coerenza e affidabilità:
Questa caratteristica indica che un'informazione proveniente da una particolare fonte non contraddice la stessa informazione proveniente da una fonte diversa o da un sistema. Ad esempio, se la data di nascita di un personaggio importante è il 7 settembre 1986 in una fonte, in un'altra si può scoprire che la sua data di nascita è il 7 ottobre 1986. Questa incoerenza nei dati si tradurrebbe in costi aggiuntivi e danni alla reputazione dell'organizzazione.
Tempestività:
Come suggerisce il nome, la tempestività si riferisce all'attualità delle informazioni. Con il passare del tempo, l'accuratezza delle informazioni contenute nelle fonti diventa obsoleta e inaffidabile, poiché rappresenta il passato e non la situazione attuale. Pertanto, è fondamentale estrarre informazioni tempestive per ottenere un risultato ottimale per i vostri sforzi. Altrimenti, se si basano le decisioni su informazioni non aggiornate, si perdono opportunità per l'organizzazione.
Scraping del web per garantire la qualità dei dati
Uno dei modi per acquisire dati di qualità è il web scraping. Chi non ha familiarità con il web scraping può fare riferimento a questo articolo. Tuttavia, il web scraping non è privo di sfide.
È quindi giunto il momento di concentrarsi sulle sfide del web scraping che possono influire sulla qualità dei dati di cui abbiamo parlato sopra.
Le sfide del web scraping che influenzano la qualità dei dati
1.Requisiti
Per acquisire dati di qualità dai web scraper, è necessario definire chiaramente i propri requisiti in termini di dati richiesti. È difficile per lo strumento di web scraper verificare la qualità dei dati senza avere un quadro preciso dei dati di cui avete bisogno, del loro aspetto e del livello di accuratezza richiesto.
Per ottenere dati di qualità, è necessario definire i requisiti in modo chiaro e pratico e devono essere testabili, soprattutto quando è vera almeno una delle seguenti condizioni:
- Il sito web di destinazione che si intende sottoporre a scraping presenta una varietà di layout di pagina e varie combinazioni di dati.
- I campi che si richiedono per un articolo sono piuttosto grandi.
- Il numero di articoli da raggiungere è piuttosto elevato.
- È possibile eseguire lo scraping dei dati in base a qualche forma di filtraggio, ad esempio filtrare i dati in base alla posizione geografica.
- Un dispositivo mobile può eseguire lo scraping dei dati.
2. Modifiche alla struttura del sito web:
I proprietari di siti web e i loro sviluppatori aggiornano spesso la parte frontend di un sito web. Di conseguenza, la struttura HTML di una pagina cambia, disturbando costantemente gli spider o i crawler delle pagine web. Questo perché lo sviluppatore costruisce un web crawler in base alla struttura HTML del momento.
Quindi, a causa di questo guasto nel crawler, l'accuratezza e la tempestività dei dati si deteriorano.
3. Recuperare i dati sbagliati:
Supponiamo che ci sia una pagina web complessa con troppi tag HTML annidati. Quando si ha bisogno di estrarre i dati da un elemento annidato più interno, l'estrazione risulta piuttosto difficile. Questo perché l' XPath generato automaticamente dai web crawler potrebbe non essere accurato.
Di conseguenza, il crawler recupererà i dati non necessari.
4.Non è possibile effettuare un monitoraggio continuo
Mantenere la qualità dei dati durante lo scraping può essere una sfida enorme. I record di dati che non soddisfano la qualità prevista hanno un impatto sull'integrità complessiva dei dati. Poiché lo scraping online avviene in tempo reale, è necessario garantire che i dati soddisfino i criteri di qualità.
Il monitoraggio costante è essenziale, ed è necessario testare il sistema di garanzia della qualità e convalidarlo rispetto a nuovi casi. Non è sufficiente avere un sistema di controllo della qualità lineare; è necessario anche un robusto livello di intelligenza che impari dai dati per mantenere la qualità su scala.
Se si utilizzano i dati come base per iniziative di apprendimento automatico o di intelligenza artificiale, i dati errati potrebbero creare gravi difficoltà.
5.Requisiti di accesso
Prima di effettuare lo scraping di contenuti da alcuni siti web, è necessario effettuare il login. Quando i crawler richiedono un login, il crawler potrebbe diventare standard e inattivo. Di conseguenza, il crawler non estrarrà alcun dato.
6.Estrazione dei dati incompleta
Avete visto alcuni siti web come Twitter o Facebook caricare più contenuti man mano che si scorre verso il basso? Ciò è dovuto al caricamento dinamico dei contenuti tramite Ajax. In questi siti web, se il bot non scorre verso il basso, non sarà in grado di acquisire l'intero contenuto. Di conseguenza, i dati estratti non saranno completi.
7.Verifica della semantica dei dati
Verificare la semantica dei dati testuali estratti dai siti web attraverso un processo di QA automatizzato e unificato è una sfida non da poco. La maggior parte delle aziende sta sviluppando sistemi che aiutano a verificare la semantica dei dati estratti dai siti web. Tuttavia, nessuna tecnologia è adatta a trovare la semantica in ogni scenario.
Per questo motivo l'ordine del giorno è il test manuale, che è piuttosto impegnativo.
8.Contromisure anti-bot
Se si effettua lo scraping di siti web su larga scala, ad esempio fino a 500 pagine o più, è probabile che si incontrino contromisure anti-bot. Queste includono il divieto di accesso all'IP quando si effettua un numero considerevole di richieste.
Se state effettuando lo scraping di siti web di eCommerce rinomati, ad esempio Amazon, dovrete persino affrontare contromisure anti-bot più sofisticate, come quelle di Distil Networks o Imperva. Questi siti web potrebbero pensare erroneamente che stiate lanciando un attacco DDoS (Distributed Denial-of-Service).
Come garantire la qualità dei dati attraverso un processo di QA automatizzato
Poiché si tratta di scraping di dati provenienti da centinaia o migliaia di pagine web, l'unico modo possibile per determinare la qualità dei dati scrapati è un metodo automatizzato.
Ecco alcuni elementi da controllare:
Qualità e correttezza dei dati
È necessario assicurarsi di aver effettuato lo scraping delle informazioni corrette. Ad esempio, i campi che sono stati scrapati sono stati presi dagli elementi della pagina corretti. Inoltre, sarebbe utile assicurarsi che il processo automatizzato abbia post-processato i dati che lo scrapper ha raccolto.
Questi includono la rimozione dei tag HTML dal contenuto, la formattazione pertinente, la spaziatura bianca e l'eliminazione dei caratteri speciali dal testo. Anche i nomi dei campi sono identici a quelli specificati dall'utente. Questo processo garantisce che i dati siano esattamente nel formato richiesto durante la fase dei requisiti.
Copertura
Per quanto riguarda la copertura, è necessario assicurarsi che lo scraper abbia scrapato tutti i singoli elementi. Questi elementi unici includono prodotti, articoli, post di blog, annunci di notizie, ecc.
Dopo aver identificato gli elementi, è necessario assicurarsi che lo scrapper abbia eliminato tutti i campi per quell'elemento.
Monitoraggio dei ragni
Il processo di monitoraggio degli spider è una componente critica di qualsiasi processo di scraping del web per garantire la qualità dei dati che lo scraper andrà a raschiare. In un sistema di monitoraggio di questo tipo, sarete in grado di insidiare gli spider in tempo reale con l'output che catturano.
Inoltre, un sistema di monitoraggio degli spider consente di individuare l'origine di potenziali problemi di qualità subito dopo che lo spider ha completato l'esecuzione.
Di solito, un sistema di monitoraggio spider o scraper deve verificare i dati che ha scrapato rispetto a uno schema. Questo schema deve definire la struttura che ci si aspetta, i tipi di dati e le restrizioni di valore dei dati scrapati.
Altre caratteristiche importanti del sistema di monitoraggio degli spider sono il rilevamento degli errori, il monitoraggio dei divieti, dei cali di copertura degli elementi e altre funzioni significative delle esecuzioni degli spider.
Sarebbe utile utilizzare approcci frequenti di convalida dei dati in tempo reale per gli spider che operano a lungo. Questa tecnica vi permetterà di fermare uno spider se scopre che sta raccogliendo dati inadeguati. Sarebbe utile anche una valutazione dei dati post-esecuzione.
In che modo i proxy possono essere utili per il web scraping?
I proxy sono il primo e principale componente essenziale di qualsiasi progetto di scraping del web. Quando si devono raschiare tonnellate di pagine da siti web attraverso un bot, è necessario inviare più richieste al sito web di destinazione.
Come ho già detto, poiché la maggior parte dei siti web di destinazione blocca il vostro indirizzo IP, dovete utilizzare un server proxy per nascondere il vostro vero indirizzo IP.
Tuttavia, un singolo proxy non sarebbe sufficiente per il lavoro, poiché se si utilizza un singolo proxy, il risultato sarebbe un divieto di accesso all'IP. È invece necessario un pool di proxy residenziali a rotazione.
Si consiglia di esternalizzare l'aspetto della gestione dei proxy, a meno che non si disponga di un team dedicato. Molti fornitori di proxy forniscono vari servizi; tuttavia, trovare un fornitore di proxy affidabile è un compito piuttosto impegnativo.
Noi di ProxyScrape cerchiamo di fornire un servizio ottimale con vari tipi di proxy per soddisfare le vostre esigenze. Visitate la nostra pagina dei servizi per avere maggiori dettagli.
Andare oltre i proxy
L'utilizzo di un provider proxy non sarà sufficiente a minimizzare le contromisure anti-bot che molti siti web attualmente impiegano.
La maggior parte di questi siti web utilizza javascript per determinare se la richiesta proviene da un bot o da un essere umano. Per questo motivo, dovreste limitare l'uso di browser headless scriptati come Splash o Puppeteer. Questi browser headless visualizzano qualsiasi javascript sulla pagina durante lo scraping su scala perché richiedono molte risorse e quindi riducono la velocità di scraping dei dati.
Quindi, con l'uso dei proxy, dovete fare in modo che il vostro scraper o bot scorra come un essere umano.
Conclusione
Ora potete avere una panoramica completa di quanto sia difficile ottenere la qualità dei dati. Se si utilizzano i proxy e altre misure, come evitare del tutto i browser headless per lo scraping dei dati, si è sulla strada giusta.
Inoltre, è necessario sviluppare tecniche di validazione dei dati durante e dopo la validazione per garantire che i dati raccolti siano di qualità.