Масштабный + Неструктурированный Веб-Краулинг

21 мая 2025 г.

Добро пожаловать в финальный раздел нашего практического курса по веб-краулингу. Вместо традиционного урока мы выбрали другой подход. Для этого раздела я создал Housefly Metascraper — готовый к использованию краулер в директории ./apps/metascraper, который демонстрирует, как применить все, что мы изучили, в реальном сценарии.

Metascraper показывает, как наше пошаговое путешествие — от скрапинга простого статического HTML, навигации по JavaScript-контенту, до взаимодействия с API и преодоления защиты от краулинга — кульминирует в инструменте, способном обрабатывать неструктурированную, разнообразную и хаотичную сеть в масштабе.

Мы рассмотрим, как краулить по разнообразным веб-сайтам — без предварительного знания типов структуры данных — и представим анализ с помощью ИИ, обнаружение динамических схем и методы, необходимые для масштабирования до тысяч (или миллионов) страниц без сбоев.

Что действительно означает "Неструктурированный" и "Масштабный"?

В предыдущих разделах мы обычно знали:

  • Какие сайты мы нацеливаемся.
  • Какие данные мы хотели получить (например, таблицы, списки, JSON-ответы).
  • Сколько страниц нам нужно посетить.

Но в масштабном неструктурированном краулинге:

  • Веб-сайты сильно различаются: некоторые структурированы, другие — блоги с нерегулярным форматированием.
  • Пути и URL-адреса непредсказуемы.
  • Схема несогласованна или отсутствует.
  • Мы хотим краулить тысячи страниц, потенциально на нескольких доменах.

Представьте:

  • Исследовательские краулеры, собирающие данные с академических веб-сайтов.
  • ИИ-ассистенты, индексирующие блоги для тематических знаний.
  • Поисковые системы, которые должны обобщать по всему публичному интернету.

Это финальный босс веб-краулинга.

Часть 1: Архитектура для масштабного краулинга

Поговорим о том, как масштабировать ваш краулер, прежде чем беспокоиться об анализе.

Шаблоны проектирования

Для создания масштабного краулера ваша архитектура должна быть:

  • Очередь-ориентированной: Используйте очередь сообщений (как Redis, RabbitMQ или Kafka) для хранения ожидающих URL-адресов.
  • Работник-ориентированной: Разделите краулеры на рабочие процессы, которые извлекают задания из очереди и обрабатывают их независимо.
  • Дедуплицированной: Поддерживайте индекс отпечатков (например, SHA1 URL или HTML-контента), чтобы избежать повторной обработки одной и той же страницы.
  • Возобновляемой: Сохраняйте состояние краулинга, чтобы он мог восстановиться после сбоев.

Вот минимальная схема дизайна:

Часть 2: Передовые Техники 2025 года

Резидентные Прокси

Одним из наиболее значительных достижений в масштабном скрапинге является использование резидентных прокси. В отличие от IP-адресов датацентров, которые веб-сайты могут легко обнаружить и заблокировать, резидентные прокси маршрутизируют ваши запросы через реальные IP-адреса потребителей, делая ваш скрапер похожим на законного пользователя.

ИИ-Управляемые Автономные Агенты

Самым революционным достижением 2025 года является агентный скрапинг. Вместо жесткого кодирования скраперов для каждого формата сайта:

  • LLM с возможностями зрения могут понимать и извлекать данные из ранее невиданных макетов
  • ИИ-агенты могут автономно перемещаться по сложным сайтам, имитируя модели просмотра человека
  • Адаптивный анализ автоматически подстраивается под изменения макета без необходимости обновления кода

Часть 3: ИИ-Ассистированный Анализ

Тонкая настройка или промпт-инженерия модели для вывода чистого JSON:

{
  "name": "Д-р Мария Лопес",
  "title": "Климатолог",
  "organization": "Стэнфорд",
  "topic": "Климатический саммит ООН 2023, ИИ в моделировании климата"
}

Часть 4: Хранение, Индексирование и Поиск Данных

Вы соберете множество гетерогенных данных. Выбирайте хранилище на основе ваших целей и степени структурированности данных.

Стратегии Хранения

  • PostgreSQL или SQLite: Лучше всего для структурированных табличных данных, где вы знаете схему (например, статьи, цены, временные метки). Вы можете использовать индексы, внешние ключи и полнотекстовый поиск (FTS).
  • MongoDB или Elasticsearch: Отлично подходят для полуструктурированных или гибких форматов данных, таких как JSON-блобы, где схема может различаться между записями.
  • S3 / IPFS / Файловая система: Идеально для необработанных HTML-снимков, изображений, PDF и больших бинарных файлов. Храните метаданные в базе данных и ссылайтесь на расположение файла.

Используйте UUID или хэши URL в качестве первичных ключей, чтобы вы могли дедуплицировать и отслеживать ранее просканированные элементы.

Делаем Данные Доступными для Поиска

После сохранения вы захотите исследовать и запрашивать контент.

Варианты включают:

  • PostgreSQL FTS (Полнотекстовый поиск): Используйте tsvector и tsquery для создания надежных возможностей поиска по ключевым словам с ранжированием.
  • Typesense или Meilisearch: Легкие, схемо-гибкие полнотекстовые поисковые движки, идеально подходящие для быстрой индексации и нечеткого поиска.
  • Elasticsearch: Лучше для более сложных случаев использования поиска или логов, с мощной фильтрацией и аналитикой.

Вы должны индексировать поля такие как:

  • Заголовок
  • Автор
  • Дата публикации
  • Ключевые слова или теги (если они извлечены)
  • Основной контент
  • Домен / источник

Семантический Поиск с Эмбеддингами

Для более глубокого понимания и извлечения (помимо ключевых слов) используйте текстовые эмбеддинги:

  1. Используйте модель, такую как OpenAI's text-embedding-3-small или альтернативы с открытым исходным кодом, такие как bge-small-en.
  2. Преобразуйте ваш скрапленный контент в векторы эмбеддингов.
  3. Храните их в векторной базе данных, такой как:
    • Qdrant
    • Weaviate
    • Pinecone
    • FAISS (для локального использования / в памяти)

Это позволяет делать семантические запросы, такие как:

"Покажи мне статьи, где кто-то говорит о велосипедном городском развитии в холодном климате."

Сравнивая эмбеддинг запроса с сохраненными эмбеддингами, ваш краулер становится движком знаний.

Метаданные и Обогащение

Наконец, обогатите ваши данные дополнительными метаданными:

  • Определение языка (например, с langdetect или fastText).
  • Классификация категории контента с использованием моделей zero-shot или дообученных классификаторов.
  • Распознавание именованных сущностей (NER) для извлечения людей, организаций и мест.
  • Геотеггинг на основе контента или источника.

Храните это вместе с основными данными, чтобы вы могли фильтровать и сортировать по ним позже.

Часть 5: Поисково-Ориентированные Краулеры

Самый продвинутый подход к масштабному краулингу даже не начинается с URL — вместо этого он начинается с поисковых запросов.

Вдохновленный такими инструментами, как SearchXNG и Perplexity, Metascraper демонстрирует стратегию, ориентированную на поиск, где краулер:

  1. Начинается с темы или вопроса, а не с списка начальных URL
  2. Использует API поисковых систем для обнаружения релевантных страниц в реальном времени
  3. Динамически строит свою очередь краулинга на основе результатов поиска
  4. Интеллектуально следует по цитатам и ссылкам для расширения знаний

Этот подход предлагает несколько преимуществ:

  • Целевое Исследование: Вместо исчерпывающего краулинга вы посещаете только страницы, которые, вероятно, содержат релевантную информацию
  • Актуальные Результаты: Каждый краулинг начинается свежими результатами поиска
  • Агностика к домену: Не ограничен предопределенными сайтами или шаблонами URL
  • Ориентация на намерение: Соответствует тому, как люди на самом деле исследуют темы

Поисково-ориентированный режим Metascraper демонстрирует, как комбинировать API поиска, алгоритмы приоритизации и контекстно-ориентированное извлечение для создания графов знаний из динамически обнаруженного контента без предварительного знания, какие URL вы будете посещать.

Счастливого скрапинга