Web crawling la scară mare + nestructurat

May 20, 2025

Bun venit la secțiunea finală din seria noastră de tutoriale hands-on pentru web crawling. În loc de o lecție tradițională, adoptăm o abordare diferită. Pentru această secțiune, am construit Housefly Metascraper - un crawler în directorul ./apps/metascraper care demonstrează cum se aplică tot ce am învățat într-un scenariu din lumea reală.

Metascraper-ul demonstrează cum călătoria noastră pas cu pas - de la scraping-ul HTML static simplu, navigarea conținutului redat de JavaScript, până la interacțiunea cu API-uri și depășirea apărărilor crawling-ului - culminează într-un instrument care poate gestiona web-ul nestructurat, divers și haotic la scară mare.

Vom explora cum să crawlăm pe o varietate largă de site-uri web - fără să știm în avans ce fel de structuri de date să ne așteptăm - și să introducem parsing-ul asistat de AI, detectarea dinamică a schemei, și tehnicile necesare pentru scalarea la mii (sau milioane) de pagini fără să se prăbușească.

Ce înseamnă cu adevărat "Nestructurat" și "La scară mare"?

În secțiunile anterioare, știam adesea:

  • Ce site-uri țintim.
  • Ce date voiam (ex. tabele, liste, răspunsuri JSON).
  • Câte pagini trebuia să vizităm.

Dar în crawling-ul nestructurat la scară mare:

  • Site-urile variază enorm: unele sunt structurate, altele sunt blog-uri cu formatare neregulată.
  • Căile și URL-urile sunt imprevizibile.
  • Schema este inconsistentă sau inexistentă.
  • Vrem să crawlăm mii de pagini, potențial pe multiple domenii.

Gândește-te la:

  • Crawlere de cercetare care colectează date pe site-uri academice.
  • Asistenți AI care indexează blog-uri pentru cunoaștere specifică unui subiect.
  • Motoare de căutare care trebuie să generalizeze pe întreg internetul public.

Acesta este boss-ul final al web crawling-ului.

Partea 1: Arhitectura pentru crawling la scară mare

Să vorbim despre cum să-ți scalezi crawler-ul înainte să ne îngrijorăm de parsing.

Pattern-uri de design

Pentru a construi un crawler la scară mare, arhitectura ta ar trebui să fie:

  • Condusă de coadă: Folosește o coadă de mesaje (ca Redis, RabbitMQ, sau Kafka) pentru a stoca URL-uri în așteptare.
  • Bazată pe workeri: Separă crawlerele în procese worker care trag din coadă și procesează job-urile independent.
  • Deduplicată: Menține un index cu amprente (ex. SHA1 al URL-ului sau conținutului HTML) pentru a evita procesarea aceleiași pagini de două ori.
  • Resumabilă: Persistă starea crawl-ului astfel încât să se poată recupera din crash-uri.

Iată o diagramă de design minimală:

Partea 2: Tehnici de vârf pentru 2025

Proxy-uri rezidențiale

Unul dintre cele mai semnificative progrese în scraping-ul la scară mare este folosirea proxy-urilor rezidențiale. Spre deosebire de IP-urile datacenter pe care site-urile le pot detecta și bloca cu ușurință, proxy-urile rezidențiale rutează request-urile tale prin adrese IP de consumatori reali, făcând scraper-ul tău să pară ca un utilizator legitim.

Agenți autonomi alimentați de AI

Cel mai revoluționar progres din 2025 este scraping-ul agentic. În loc să codezi hard scraper-e pentru fiecare format de site:

  • LLM-urile cu capabilități de viziune pot înțelege și extrage date din layout-uri nevăzute anterior
  • Agenții AI pot naviga autonom site-uri complexe prin imitarea pattern-urilor de browsing umane
  • Parsing-ul adaptiv se ajustează automat la schimbările de layout fără a necesita actualizări de cod

Partea 3: Parsing asistat de AI

Fine-tuning sau prompt-engineering al unui model pentru a produce JSON curat:

{
  "name": "Dr. Maria Lopez",
  "title": "Climatolog",
  "organization": "Stanford",
  "topic": "Summitul climatic ONU 2023, AI în modelarea climatică"
}

Partea 4: Stocarea, indexarea și căutarea datelor

Vei colecta multe date eterogene. Alege-ți stocarea bazată pe obiectivele tale și cât de structurate sunt datele.

Strategii de stocare

  • PostgreSQL sau SQLite: Cel mai bun pentru date tabulare structurate unde cunoști schema (ex. articole, prețuri, timestamp-uri). Poți folosi indexuri, chei străine și căutare full-text (FTS).
  • MongoDB sau Elasticsearch: Excelent pentru formate de date semi-structurate sau flexibile ca blob-urile JSON unde schema poate varia între înregistrări.
  • S3 / IPFS / Sistem de fișiere: Ideal pentru snapshot-uri HTML brute, imagini, PDF-uri și fișiere binare mari. Stochează metadatele într-o bază de date și leagă la locația fișierului.

Folosește UUID-uri sau hash-uri URL ca chei primare astfel încât să poți deduplica și urmări elementele crawlate anterior.

Făcându-le căutabile

Odată stocate, vei vrea să explorezi și să interoghezi conținutul.

Opțiunile includ:

  • PostgreSQL FTS (Full-Text Search): Folosește tsvector și tsquery pentru a construi capabilități robuste de căutare cuvinte cheie cu ranking.
  • Typesense sau Meilisearch: Motoare de căutare full-text ușoare, flexibile din punct de vedere schema, perfecte pentru indexare rapidă și căutare fuzzy.
  • Elasticsearch: Cel mai bun pentru cazuri de utilizare de căutare mai complexe sau log-uri, cu filtrare și analiză puternică.

Ar trebui să indexezi câmpuri ca:

  • Titlu
  • Autor
  • Data publicării
  • Cuvinte cheie sau tag-uri (dacă sunt extrase)
  • Conținutul principal
  • Domeniu / sursa

Căutarea semantică cu embedding-uri

Pentru înțelegere și regăsire mai profundă (dincolo de cuvintele cheie), folosește embedding-uri de text:

  1. Folosește un model ca text-embedding-3-small de la OpenAI sau alternative open-source ca bge-small-en.
  2. Convertește conținutul tău crawlat în vectori embedding.
  3. Stochează-i într-o bază de date vectorială ca:
    • Qdrant
    • Weaviate
    • Pinecone
    • FAISS (pentru utilizare locală / în memorie)

Acest lucru permite interogări semantice ca:

"Arată-mi articole unde cineva vorbește despre dezvoltarea urbană prietenoasă cu bicicletele în climate reci."

Prin compararea embedding-ului interogării cu embedding-urile stocate, crawler-ul tău devine un motor de cunoaștere.

Metadate și îmbogățire

În final, îmbogățește-ți datele cu metadate adiționale:

  • Detectarea limbii (ex. cu langdetect sau fastText).
  • Clasificarea categoriei conținutului folosind modele zero-shot sau clasificatori fine-tuned.
  • Named Entity Recognition (NER) pentru a extrage persoane, organizații și locuri.
  • Geotagging bazat pe conținut sau sursă.

Stochează acestea alături de datele principale astfel încât să poți filtra și sorta după ele mai târziu.

Partea 5: Crawlere de descoperire conduse de căutare

Cea mai avansată abordare pentru crawling-ul la scară mare nici măcar nu începe cu URL-uri - în schimb, începe cu interogări de căutare.

Inspirat de instrumente ca SearchXNG și Perplexity, Metascraper-ul demonstrează o strategie search-first unde crawler-ul:

  1. Începe cu un subiect sau întrebare mai degrabă decât cu o listă de URL-uri seed
  2. Folosește API-uri de motoare de căutare pentru a descoperi pagini relevante în timp real
  3. Construiește dinamic coada sa de crawl bazată pe rezultatele căutării
  4. Urmărește inteligent citările și referințele pentru a extinde cunoașterea

Această abordare oferă mai multe avantaje:

  • Explorare țintită: În loc de crawling exhaustiv, vizitezi doar pagini care probabil conțin informații relevante
  • Rezultate actualizate: Fiecare crawl începe proaspăt cu rezultate de căutare curente
  • Domain-agnostic: Nu este limitat la site-uri predefinite sau pattern-uri URL
  • Condus de intenție: Se aliniază cu modul în care oamenii cercetează de fapt subiecte

Modul condus de căutare al Metascraper-ului demonstrează cum să combini API-uri de căutare, algoritmi de prioritizare și extragere context-aware pentru a construi grafuri de cunoaștere din conținut descoperit dinamic fără a ști în avans ce URL-uri vei vizita.

Scraping fericit