Как создать свой сервис, воруя чужие данные: веб-скрапинг как акселератор для бизнеса
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
- Определение веб-скрапинга и его роль в современном бизнесе, включая этические аспекты и правовые рамки использования данных.
- Обзор успешных бизнес-кейсов применения веб-скрапинга: агрегаторы цен, системы мониторинга конкурентов, маркетинговые исследования.
- Методология предварительного анализа веб-ресурсов: исследование API, изучение структуры сайта, выявление механизмов защиты.
- Стратегии выбора между прямыми HTTP-запросами и эмуляцией браузера в зависимости от уровня защиты целевого ресурса.
- Базовый инструментарий Python для веб-скрапинга: requests, beautifulsoup4 как основа для построения HTTP скраперов.
- Продвинутые инструменты для эмуляции браузера: Selenium, Playwright, undetected-chromedriver для обхода детектирования автоматизации, Camoufox для эмуляции реального браузера.
- Специализированные сервисы для обхода защит: ZenRows для автоматического обхода блокировок, Residential Proxies для обхода IP-ограничений, Capsolver для решения CAPTCHA.
- Построение масштабируемой архитектуры скрапера: управление сессиями, обработка ошибок, механизмы повторных попыток.
- Работа с прокси-серверами: стратегии ротации IP-адресов, управление пулом прокси, обход географических ограничений.
- Оптимизация производительности: управление задержками, параллельная обработка, распределение нагрузки через очереди.
- Соблюдение этических норм при скрапинге: уважение robots.txt, установка разумных ограничений на частоту запросов, минимизация нагрузки на целевые серверы.
- Практические решения для типовых задач: построение сервиса для проверки баланса подарочных карт.
- Обработка и хранение собранных данных: структурирование, очистка, обновление и поддержание актуальности информации.
- Мониторинг работы скрапера: отслеживание ошибок, производительности, качества собираемых данных.
- Интеграция скрапинга в существующие бизнес-процессы: автоматизация принятия решений, обогащение данных, аналитика.
Backend-инженер и архитектор решений в Effective: занимается оценкой и проектированием архитектуры для проектов Яндекса, YanGo, Mokka и др. Помимо этого, занимается разработкой и поддержкой решений на Python и node.js для зарубежных стартапов. Обожает разработку и технологии во всех их проявлениях!
