Веб-скрапинг — моя основная специализация, и я делаю ставку на краулеры, которые продолжают собирать данные спустя месяцы после сдачи проекта. Опыт показывает: парсер обычно спотыкается не на старте, а где-то на десятитысячной странице, когда сайт переименовал класс, перевёл листание на бесконечную ленту или лимитом запросов начал отдавать пустоту. Поэтому я сразу проектирую устойчивость к таким ситуациям — повторные запросы, контроль частоты обращений, сохранение прогресса и наблюдение за ходом сбора, чтобы задача, оборвавшаяся среди ночи, спокойно продолжилась, а не оставила вам битую выгрузку. И разовый сбор нескольких тысяч записей, и постоянный конвейер с обновлением по расписанию я веду как полноценное сопровождаемое ПО, а не как черновой скрипт на выброс.
Пишу преимущественно на Python. Статичные и предсказуемые сайты закрываю через Scrapy — он из коробки даёт конкурентность, middleware и обработку данных в пайплайнах. Там, где страница построена на тяжёлом JavaScript, работает как SPA или прячет контент за действиями пользователя, подключаю Playwright: поднимаю настоящий браузер, прохожу вход и жду загрузки именно тех блоков, что нужны. Не пасую и перед трудным: настраиваю смену прокси и user-agent, аккуратно живу в рамках лимитов или обхожу их, разбираю листание и подгрузку по скроллу, вычищаю неряшливый HTML и вытаскиваю данные напрямую из внутренних JSON-API сайта — так выходит быстрее и надёжнее, чем скрести отрисованную вёрстку.
Итогом становится не архив сырого HTML, а опрятный набор данных в удобном вам виде — CSV, JSON, Excel либо загрузка сразу в базу. Приведу поля к единому виду, вычищу повторы, проверю типы значений и опишу, что стоит за каждым столбцом и откуда он взялся. До старта охотно проговорю правовые и этические нюансы по конкретному источнику и прямо предупрежу, если игра не стоит свеч. Есть на примете нужный сайт — пришлите пример ссылки и перечень полей, и я дам точную оценку по срокам и объёму.
— Пауки Scrapy для объёмного параллельного сбора
— Playwright для JavaScript-страниц и разделов под авторизацией
— Работа с анти-бот защитой: прокси, тайминги, заголовки, повторы
— Листание, бесконечная лента и доступ к скрытым JSON-API
— Аккуратные выгрузки в CSV, JSON, Excel или напрямую в базу
— Периодические скраперы по расписанию с контролем и оповещениями
Пишу преимущественно на Python. Статичные и предсказуемые сайты закрываю через Scrapy — он из коробки даёт конкурентность, middleware и обработку данных в пайплайнах. Там, где страница построена на тяжёлом JavaScript, работает как SPA или прячет контент за действиями пользователя, подключаю Playwright: поднимаю настоящий браузер, прохожу вход и жду загрузки именно тех блоков, что нужны. Не пасую и перед трудным: настраиваю смену прокси и user-agent, аккуратно живу в рамках лимитов или обхожу их, разбираю листание и подгрузку по скроллу, вычищаю неряшливый HTML и вытаскиваю данные напрямую из внутренних JSON-API сайта — так выходит быстрее и надёжнее, чем скрести отрисованную вёрстку.
Итогом становится не архив сырого HTML, а опрятный набор данных в удобном вам виде — CSV, JSON, Excel либо загрузка сразу в базу. Приведу поля к единому виду, вычищу повторы, проверю типы значений и опишу, что стоит за каждым столбцом и откуда он взялся. До старта охотно проговорю правовые и этические нюансы по конкретному источнику и прямо предупрежу, если игра не стоит свеч. Есть на примете нужный сайт — пришлите пример ссылки и перечень полей, и я дам точную оценку по срокам и объёму.
— Пауки Scrapy для объёмного параллельного сбора
— Playwright для JavaScript-страниц и разделов под авторизацией
— Работа с анти-бот защитой: прокси, тайминги, заголовки, повторы
— Листание, бесконечная лента и доступ к скрытым JSON-API
— Аккуратные выгрузки в CSV, JSON, Excel или напрямую в базу
— Периодические скраперы по расписанию с контролем и оповещениями
