Веб-краулер чи вебскрапер: у чому різниця?
Вебскрапінг і вебкраулінг можуть здаватися схожими, але це різні речі. Вебскрапінг — це коли ви збираєте конкретні дані з вебсайтів. Водночас вебкраулінг полягає в тому, щоб проходити інтернетом і дивитися, що там є, ніби прогулюватися лісом, щоб дізнатися, які в ньому стежки. Ці процеси важливі для бізнесу, бо допомагають розуміти й використовувати величезні обсяги інформації в інтернеті.
Let’s explore more about how they work and what makes them different.
A Quick Answer
Простіше кажучи, коли я говорю про вебскрапінг, я маю на увазі отримання даних із вебсайту, а вебкраулінг — це пошук посилань або URL-адрес в інтернеті. Це схоже на те, ніби ви робите нотатки з книги, з якої вам потрібна інформація. З іншого боку, вебкраулінг — це пошук вебсторінок або посилань, які я хочу дослідити. Це схоже на складання списку книжок, які я хочу прочитати.
Хоча вони можуть здаватися схожими, між цими двома підходами є важливі відмінності. Але вони фактично працюють у парі. Вони взаємодіють у процесі збирання даних. Зазвичай, якщо я роблю одне, то роблю і друге. Це ніби спершу вирішити, які книжки варті мого часу, а потім піти й занотувати потрібні мені відомості.
Що таке вебскрапінг даних?
Data scraping is when you collect information that everyone can see. It’s not just from the internet; it can also be from files on your computer. You take this information and save it into a file on your computer. Sometimes, you may send this information to a different website. It’s a useful way to get information from the internet, but the interesting part is, you don’t always have to be online to do it.
Що таке вебскрапінг?
Вебскрапінг означає, що ви знаходите в інтернеті інформацію, яку може бачити кожен, а потім зберігаєте її на своєму комп’ютері. Для цього вам потрібно бути підключеним до інтернету. Щоб спростити процес, можна використовувати спеціальні інструменти, як-от Python-програму або сервіс під назвою Web Scraper API.
Що таке краулінг?
Вебкраулінг, також відомий як data crawling, — це збирання даних. Це може бути інтернет або будь-який документ чи файл. Зазвичай його виконують у великому масштабі, і для цього потрібен унікальний інструмент, який називається crawler agent.
Python developer Bernardas Alisauskas gives us a simple way to understand what a crawler does. He describes a crawler as “a program that finds web pages and downloads what’s on them.” He says a crawler looks for two things online:
- Конкретна інформація, яку хоче користувач
- Більше місць у вебі, з яких можна збирати дані.
Ось як може виглядати вебкраулінг сайту:
- Краулер починає з обраного вами вебсайта, наприклад http://example.com.
- Він шукає сторінки з товарами.
- Потім він збирає відомості про ці товари, як-от їхні ціни, назви та описи.
Зібрана краулером інформація потім зберігається, і саме цей етап ми називаємо вебскрапінгом або скрапінгом даних.
Краулінг проти скрапінгу
Коли ми говоримо про різницю між вебскрапінгом і вебкраулінгом, усе зводиться до їхніх дій і способу виконання. Ось простий спосіб побачити основні відмінності:
Crawling це коли ви переходите через різні частини інтернету, наприклад натискаєте посилання на сайтах. Це схоже на дослідження різних місць, щоб подивитися, що там є.
Scraping відбувається після того, як ви знаходите дані, які шукали. Саме тоді ви берете ці дані й зберігаєте їх на своєму комп’ютері або в іншому місці, яке виберете. Це означає, що ви вже знаєте, що саме вам потрібно, і просто забираєте це. Часто під час скрапінгу отримують дані про товари, ціни, назви та описи.
While crawling and scraping are different, they usually work together to collect data from the internet. Crawling helps you find the data; scraping is how you take and save that data.
Let’s break down the differences in a table:
Простими словами, вебскрапінг — це збереження конкретних даних, тоді як вебкраулінг — це дослідження різних місць в інтернеті, щоб знайти дані. Вебскрапінг можна виконувати вручну, але для вебкраулінгу потрібен унікальний інструмент. Для вебскрапінгу не завжди потрібна дедуплікація, а вебкраулінг часто робить її автоматично.
Скрапінг даних для бізнесу
Вебскрапінг надзвичайно важливий для зростання мого бізнесу. Він допомагає мені краще розуміти своїх клієнтів і ухвалювати розумніші рішення. За словами експертів, компанії на кшталт моєї, які добре використовують дані, з більшою ймовірністю залучають нових клієнтів і краще утримують їх задоволеними. До того ж вони заробляють більше грошей!
Щороку багато компаній стають розумнішими в роботі з даними, зростаючи в середньому приблизно на 30%. До 2025 року вони можуть заробляти значно більше, ніж їхні конкуренти.
Я можу використовувати скрапінг даних у багатьох способах, щоб покращити свій бізнес. Я можу подивитися, що роблять мої конкуренти, і встановлювати ціни, які підходять мені. Це також корисно для маркетингу та продажів, наприклад для пошуку нових клієнтів і розуміння, що людям подобається в інтернеті. Коли я створюю нові продукти, можу перевіряти інші вебсайти в пошуках ідей і дивитися, чи є мої продукти в наявності.
Відстежувати мій бренд і ризики вкрай важливо. Я можу використовувати вебскрапінг, щоб переконатися, що моя реклама працює і що люди добре відгукуються про мій бренд. Коли я будую плани на майбутнє, я можу використовувати вебскрапінг, щоб бачити, що в тренді та що відбувається в моїй галузі.
Але йдеться не лише про вебскрапінг даних, мені також потрібно подбати про те, щоб мій сайт показувався в пошукових системах. Саме так люди знаходять мене онлайн! Тож мені потрібно переконатися, що мій сайт легко помітити й зрозуміти пошуковим системам. Так більше людей зможуть знайти мій бізнес, і я зможу ще більше зростати.
Conclusion
Розуміння відмінностей між вебкраулінгом і вебскрапінгом стало чіткішим. Краулінг передбачає перегляд даних, тоді як скрапінг передбачає завантаження цих даних. Якщо йдеться про веб, це означає використання інтернету, але якщо мова про дані, інтернет потрібен не завжди.
Вебскрапінг є критично важливим для бізнесу, щоб залучати клієнтів або збільшувати дохід. Оскільки компанії дедалі більше покладаються на інтернет як на джерело аналітики, бізнесу доведеться збирати ще більше даних, щоб залишатися попереду!
