Web scraping - co to jest i jak działa?

Web scraping polega na automatycznej ekstrakcji danych ze stron internetowych. Technika ta jest wykorzystywana do pozyskania informacji, które później są wykorzystywane do różnych celów, takich jak analiza rynku czy marketing. Może on odbywać się na wiele sposobów, ale najpopularniejszymi metodami są korzystanie z bibliotek programistycznych lub specjalnych narzędzi online.

Jak działa web scraping?

Web scraping pozwala na automatyczne pobieranie danych ze stron internetowych poprzez analizę kodu HTML lub interakcję z dynamicznymi komponentami. Narzędzia scrapujące identyfikują struktury strony (np. nagłówki, tabele, przyciski), a następnie wydobywają z nich interesujące dane. Te dane są przechowywane w ustrukturyzowanej formie – np. jako pliki CSV, JSON czy wpisy w bazach danych.

Czy szukasz wykonawcy projektów IT ?

Sprawdź case studies

Jakie korzyści płyną z web scrapingu?

Automatyzacja zbierania danych z tysięcy źródeł jednocześnie

• Analiza cen konkurencji w e-commerce
• Śledzenie trendów rynkowych i konsumenckich
• Badania naukowe (np. analiza mediów, danych społecznych)
• Monitorowanie opinii i recenzji online

Web scraping znacznie redukuje koszty związane z ręcznym gromadzeniem danych i pozwala na bieżąco reagować na zmiany w otoczeniu rynkowym.

Techniki web scrapingu: Metody i narzędzia

Techniki scrapingu dostosowują się do zmieniającej się architektury stron. Najczęściej wykorzystywane metody to:

• Biblioteki programistyczne: np. Beautiful Soup, lxml, Scrapy – do przetwarzania kodu HTML.
• HTTP API scraping: pobieranie danych bezpośrednio z endpointów API.
• Dynamiczny scraping: wykorzystanie przeglądarek takich jak Selenium, Puppeteer lub nowoczesnego Playwright – do interakcji ze stronami opartymi na JavaScript (np. React, Angular).
• Headless Browsers (przeglądarki bez GUI): umożliwiają symulowanie ludzkich działań bez uruchamiania graficznego interfejsu.
• Proxy i rotacja IP: do omijania limitów zapytań i zabezpieczeń antybotowych.
• Scraping aplikacji mobilnych: z wykorzystaniem emulatorów lub analizy ruchu sieciowego aplikacji (np. z mitmproxy).

Web scraping wspomagany przez AI

Od 2024 roku rośnie wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach scrapingu:

• Generowanie reguł ekstrakcji na podstawie zrzutów ekranów
• Automatyczne rozpoznawanie struktury strony i typów danych
• Użycie modeli językowych (LLM), np. ChatGPT, do interpretacji kontekstu i filtrowania treści
• Detekcja zmian w strukturze strony i adaptacja scrapera bez kodowania

Web scraping vs API – co wybrać?

Coraz więcej serwisów oferuje oficjalne API do pobierania danych:

• API jest bardziej stabilne i zgodne z prawem
• Wymaga klucza dostępowego, często z limitem zapytań
• Daje większą kontrolę nad jakością danych

Scraping HTML warto stosować gdy API nie istnieje lub jest ograniczone.

Czym są selektory? Jak je wykorzystać w web scrapingu?

Selektory pozwalają na zidentyfikowanie konkretnego elementu na stronie:

• CSS selektory – np. div.product > h2.title
• XPath – np. //div[@class="product"]/h2

Umożliwiają one precyzyjne pobieranie danych z konkretnych miejsc w kodzie strony.

Wyzwania web scrapingu

Techniczne:

• Częste zmiany w strukturze stron
• Ukrywanie danych za JavaScriptem
• Zabezpieczenia antybotowe (Captcha, rate-limity, dynamiczne tokeny)
• Skalowanie scrapingu i zarządzanie dużą ilością danych

Nowe zagrożenia:

• Honeypoty – strony-pułapki, które identyfikują boty
• Deanonimizacja – śledzenie zachowań scraperów
• Odpowiedzialność prawna – scraping danych osobowych lub łamanie TOS może prowadzić do konsekwencji prawnych

Zasady etyczne i regulacje prawne w web scrapingu

Zasady etyczne:

• Uzyskanie zgody właściciela strony (jeśli wymagana)
• Respektowanie plików robots.txt i warunków użytkowania
• Nie scrapowanie danych osobowych bez zgody
• Unikanie nadmiernego obciążania serwera
• Wykorzystywanie danych zgodnie z ich przeznaczeniem

Nowe regulacje:

• AI Act (UE) – ogranicza wykorzystywanie danych do trenowania AI bez odpowiedniej podstawy prawnej
• DSA (Digital Services Act) – większa ochrona użytkowników i ograniczenia dla automatycznego zbierania danych
• Rosnące znaczenie metadanych (X-Robots-Tag, robots.txt) jako prawnego sygnału zakazu scrapowania

Zapobieganie web scrapingowi: Jak strony internetowe bronią się przed botami

Strony chronią się przed scraperami za pomocą:

• Captcha i reCaptcha
• Limitów zapytań (rate limiting)
• Weryfikacji nagłówków i tokenów sesji
• Użycia JavaScript do opóźnionego ładowania danych
• Analizy zachowania użytkownika (np. ruchu myszki)