Blog
Análises aprofundadas sobre a infraestrutura de dados da Web, técnicas de extração e o futuro dos dados estruturados em grande escala.
156 artigos
TL;DR: Crie um coletor de navegador com prontidão explícita, registos validados e condições de paragem fiáveis. Saiba quando a extração do DOM é preferível às capturas de ecrã e ao OCR.
TL;DR: Compare o mitmproxy, o Fiddler Everywhere, o HTTP Toolkit e o Proxyman em função das tarefas de depuração. Recorra a um ensaio controlado para verificar a captura, a partilha de provas e a limpeza de certificados.
TL;DR: Compare o Octoparse, o Browse AI, o Apify e o Scrapy em função da responsabilidade pela extração e das necessidades de entrega. Crie um projeto-piloto que verifique a integridade, a atualidade e a preparação para a migração.
TL;DR: Conceba um coletor de sites, desde a definição do registo até à entrega verificada. Defina o âmbito da fonte, escolha um modelo de execução, valide as observações e recupere execuções incompletas.
TL;DR: O PhantomJS deixou de ser desenvolvido em 2018. Escolha um substituto de acordo com a função do seu script, mapeie as chamadas do PhantomJS para o Playwright ou o Puppeteer e elimine as dependências antigas.
TL;DR: Resumo: a escolha certa depende de o gargalo do Scrapy ser a renderização, o bloqueio, a adequação da linguagem ou as operações. Sempre que possível, mantenha ou amplie os spiders em bom estado; use ferramentas de navegador para páginas interativas, plataformas alojadas para operações, ferramentas leves para tarefas estáticas delimitadas e APIs geridas quando a infraestrutura de pedidos for a limitação. Valide a lista final com um modelo de custos e uma prova de conceito representativa.
Comece a construir
Junte-se a mais de 2.000 empresas que utilizam a WebScrapingAPI para extrair dados da Web à escala empresarial, sem quaisquer custos de infraestrutura.
