Сбор данных без хаоса: системный workflow для парсинга

Когда речь заходит о примерах простейших парсеров страниц, то большинство готовых скриптов может поместиться на одной печатной странице. Откуда вообще берутся мега-программы с кучей библиотек и зависимостей? Как их можно так раздуть?

На самом деле всё достаточно просто: чем больше данных у вас появляется в работе, тем сложнее их обрабатывать и распределять, не менее тяжело отслеживать сбои и проблемы (для оперативного реагирования на инциденты).

Этот материал об инструментах для сбора данных, а также о построении сложных рабочих процессов обработки данных: как они проектируются, какие механики и архитектурные подходы применяются, как распределяются рабочие задачи, как они мониторятся и т.д. В общем, добро пожаловать в мега-мануал для разработчиков корпоративных парсеров.

Что делает систему сбора данных эффективной

Эффективная система сбора данных — это устойчивая, масштабируемая и максимально управляемая инфраструктура, способная извлекать структурированные данные из разнородных источников (сайтов, приложений, документов, скриншотов и т.п.) при минимальных рисках и высокой скорости обработки.

Но давайте детализируем. Что конкретно делает инструменты для сбора данных эффективными? Пройдёмся по обозначенным свойствам:

Масштабируемость

Это свойство оперативного изменения охвата: для работы с новым узлом или сайтом, типом содержимого и т.п. Если исходный скрипт будет слишком предметным, то его переделка может застопорить весь процесс веб-парсинга. Например, если вы писали анализатор комментариев для TikTok, но внезапно вам потребовалось собрать список тегов и оценки видео, то с большой вероятностью придётся создавать новые структуры данных и их свойств, добавлять поддержку таблиц и т.д. Всё это — кардинальная переделка. В этом случае ваш парсер имеет минимальную масштабируемость. Если бы вы изначально правильно спроектировали программу, то добавить обработку нового контента было бы проще простого. К масштабируемости можно также отнести возможность параллельной обработки сразу нескольких источников и потоков (data workflow): распределённые очереди, новые узлы, модули, внешние сервисы и т.п.

Устойчивость

Это свойство, которое характеризует возможность работы парсера не смотря на наличие ошибок и иных ограничений, например, при срабатывании механизмов защиты целевого сайта (в виде капчи, банов или блокировок). Устойчивый парсер должен уметь из коробки обрабатывать типовые сбои: повторно обращаться к пропущенным страницам, сохранять прогресс (чтобы была возможность продолжить парсинг там, где вы закончили в прошлый раз, а не начинать всё с начала). Более сложные алгоритмы могут обрабатывать ошибки и пробовать применять альтернативные модули и механизмы обхода защиты, которые могут решить ту или иную проблему/ограничение.

Полная управляемость

Оператор софта для парсинга может не быть программистом. Но он должен иметь возможность влиять на работу программы, чтобы вовремя увидеть уведомление об ошибке или об отказе отдельного модуля, добавить новый список прокси (с ротацией или без), вручную решить капчу, указать особые свойства цифровых отпечатков (чтобы скрипт адаптировался под изменение политик целевого ресурса) и т.п.

Управляемость, это одновременно и гибкость: способность работать с разными форматами выгрузки данных, создание новых шаблонов для поиска структурированной информации, автоматическая очистка данных от мусора (тегов, спецсимволов и т.п.), установка своих чёрных списков (для исключения запрещённых адресов) и т.п.

Не менее интересны для управляемости возможность мониторинга и оценки рабочего процесса. Это свойство достигается за счёт внедрения метрик (в том числе со специальными дашбордами), логирования и отправки оперативных уведомлений (по наиболее востребованным и удобным каналам + можно подумать об интеграции сторонних бизнес-решений: CRM, бизнес-аналитика и т.п.).

В общем, если подвести итог, то правильный инструмент сбора данных должен иметь модульную структуру. Каждый модуль или подсистема должны отвечать за определённые функции и задачи. Только так вы сможете оперативно доработать/изменить систему, без её кардинальной переделки. Именно так инструмент сбора данных сможет стать по-настоящему эффективным.

Но тут стоит отметить, что вместе с повышением эффективности, растёт и сложность разработки: появляется необходимость создания интерфейсов управления, API, интеграций, конфигов и прочего. Примерно по этим причинам предметные инструменты сбора данных разрастаются до невероятных размеров.

Выбор подходящих инструментов для сбора данных

Создание универсального парсера — это весьма сложный и трудоёмкий процесс. И при этом нет никакой гарантии, что созданный продукт будет на 100% решать любую предметную задачу. Чем больше задач способен решить один парсер, тем сложнее будет его интерфейс управления (речь об объёме параметров конфигурации).

Более логичный подход — создание собственного инструмента для сбора данных, который бы решал только те задачи, которые вам нужны. Такой парсер необязательно писать с нуля, можно использовать различные фреймворки и библиотеки.

Давайте расскажем об инструментах для сбора данных — какие они бывают и для чего применяются (какие предметные задачи решают).

Категории инструментов для сбора данных

Все инструменты сбора данных можно условно разделить на следующие группы:

Готовые парсеры

Могут быть универсальными (c модульной структурой или без) или узкопрофильными, например, как парсеры email или сникер-боты. Чаще всего готовые программы имеют закрытый код и распространяются платно — это готовый коммерческий продукт со своей моделью монетизации.

Готовые веб-сервисы парсинга

Это облачная реализация парсеров, полностью готовая к эксплуатации. Ряд таких сервисов умеет решать только конкретные предметные задачи (они узкопрофильные), например, парсить только определённые целевые сайты и собирать с них фиксированный перечень данных.

Пример, таких веб-парсеров — Froxy Scraper (поддерживает операции мониторинга поисковой выдачи, сбора данных с маркетплейсов и пр.). А некоторые веб-сервисы позволяют создавать свои кастомные конфиги и потому способны парсить любые целевые сайты (в этом случае повышается порог входа).

Самая главная фишка — полный аутсорс всех технических операций. В облаке уже настроено всё необходимое, включая ротируемые прокси и многопоточность. На выходе вы получаете только структурированные данные (в удобном вам формате) и больше ничего лишнего.

Единственное неудобство, общение с такими веб-сервисами обычно ведётся по API (без графических интерфейсов). Хотя у некоторых представителей отрасли есть и GUI.

Фреймворки

Это своего рода программные заготовки. Они имеют в своём составе все ключевые модули и продуманное ядро, но нуждаются в детальной настройке и адаптации под конкретный проект. Это как конструктор для программистов. Примеры фреймворков для парсинга — Scrapy. Фреймворки как правило распространяются бесплатно (с открытым исходным кодом), но без профильных знаний разобраться с их запуском практически невозможно.

Вспомогательные библиотеки и инструменты

Они нужны для точечной настройки парсера (фреймворка) или для реализации конкретных предметных задач. А так как задачи бываю разными, выделим основные направления отдельно (для понимания архитектуры инструментов сбора данных):

• Веб-драйверы. Нужны для управления браузерами по API-интерфейсу. Когда у Google Chrome не было своего встроенного API (сейчас за это отвечает CDP-протокол), это был единственный вариант его автоматизации. В настоящее время веб-драйверы тоже остаются актуальными, так как обеспечивают унифицированный синтаксис общения сразу со всеми версиями браузеров. Примеры веб-драйверов: Playwright, Puppeteer, Selenium.
  Headless-браузеры. Это специальные версии браузеров, которые могут работать без отображения графического интерфейса. Без них часто невозможно обработать сложные сайты и веб-приложения, которые написаны на чистом JavaScript. Как минимум «безголовые» браузеры возвращают результирующий HTML-код (после всех операций рендеринга), но могут и эмулировать поведение пользователей (для разных прикладных задач, в том числе для обхода некоторых типов блокировок). Подробнее о headless-браузерах.
  Антидетект-браузеры. Это переделанные версии headless-браузеров, настроенные на удобную работу с большим количеством браузерных профилей и со списками прокси-серверов (а также с ротируемыми прокси). Если браузерные профили хранятся в готовой облачной инфраструктуре и распределяются между участниками команды, то с большой вероятностью антидетект-браузер будет с платной подпиской. Список лучших антидетект-браузеров.
  HTTP-клиенты. Это программы, способные отправлять HTTP-запросы и принимать ответы в виде «сырого» HTML-кода (с ошибками, состояниями и заголовками). HTTP-клиенты не умеют рендерить JavaScript и потому подходят только для простейших задач парсинга. Примеры таких клиентов на разных языках программирования — Requests (Python), httpx (Python), Axios (JS), Curl (CLI), aiohttp (Python), node-fetch (Node.js).
  Синтаксические анализаторы. Так как «сырой» HTML нужно ещё преобразовать в структурированные данные, для поиска и вычленения конкретных элементов, применяются библиотеки синтаксических анализаторов. Примеры: BeautifulSoup (Python), lxml (Python), XPath, Cheerio (Node.js), PyQuery (Python), HtmlAgilityPack (C#).
  Прокси-сервисы. Самый важный инструмент для обхода блокировок. Но могут применяться и для других задач, например, для балансировки нагрузки или для очистки ненужного содержимого. Прокси бывают и бесплатными. Но для масштабных бизнес-задач они не подходят. Самый правильный формат — ротируемые прокси, как у Froxy. Прокси бывают разных типов и видов. Чаще всего применяется классификация по способу подключения (прямые и с обратной связью), а также по типу выходного IP (бывают серверные, мобильные и резидентные прокси). Очень хорошо, когда все типы прокси можно получить из рук одного провайдера с точным таргетингом (например, до нужной локации или оператора связи) и с настраиваемыми условиями ротации (с максимальным удержанием IP, с ротацией по времени, по команде и т.п.).
  Инструменты для хранения и индексации данных. Используются для сохранения, быстрого поиска и анализа собранной информации. Самый простой вариант — таблицы и серверы баз данных (SQL, noSQL). Но можно построить и более эффективную инфраструктуру с кешированием (на базе Redis) и продвинутым поиском (например, на базе ElasticSearch). Примеры инструментов: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, ElasticSearch, ClickHouse. Если вы парсите с ИИ, то можно задуматься о векторных хранилищах, а также о профилировании запросов к нейросетям, например, с помощью LangChain или LangGraph.
  Очереди задач и оркестрация. Позволяют масштабировать парсинг, выстраивать очереди заданий, тонко настраивать логику повторных попыток и обхода проблем, отслеживать прогресс выполнения и балансировать нагрузку между параллельными процессами. Подходят для распределённых систем с несколькими исполнителями и большим объёмом задач. Оркестраторы часто используются вместе с брокерами очередей, чтобы строить отказоустойчивые пайплайны сбора данных. Примеры: Celery (Python), RQ (Python), Kafka, RabbitMQ, Apache Airflow, Prefect, Docker + Kubernetes.
  Сервисы для решения капчи. Автоматически распознают и обходят различные типы капчи (reCAPTCHA, hCaptcha, изображение с текстом и т.п.), с которыми сталкиваются парсеры при доступе к защищённым сайтам. Работают через API, но в реальности за распознавание могут отвечать живые люди. Примеры: 2captcha или антикапча.

Впечатляет? В вашем парсере могут использоваться только некоторые или сразу все обозначенные инструменты.

А мы ещё не говорили об инструментах, которые облегчают процесс мониторинга и отвечают за обнаружение проблем.

Критерии оценки

К наиболее вероятным метрикам, которые помогут с оценкой вашего процесса парсинга, можно отнести:

• Базовые показатели, сюда можно включить число материалов/страниц в очереди на парсинг (можно с разбивкой по типам контента, если применимо), число уже просканированных страниц/материалов, а также текущий прогресс (доля просканированных материалов по отношению к их общему числу).
• Скорость обработки. Можно считать среднюю и текущую скорость (за последний период/определённый промежуток времени). Скорость можно привязать к количеству сканируемых материалов в минуту или в секунду (в зависимости от производительности и пропускной способности вашего парсера).
• Метрики ошибок парсинга. Они позволяют оперативно выявлять проблемы с инструментом сбора данных. Ошибки можно считать количеством (общим числом или с привязкой к типу контента, каналу, целевому ресурсу, типу ошибки, например, логично отдельно вынести показ капчи или коды блокировок доступа), а также в соотношении с другими показателями (например, как доля от общего числа просканированных материалов).
• Полнота данных. Это может быть счётчик материалов, в которых не получилось собрать полный набор данных. Например, вместо 100% данных, вы собрали только 30% (только 3 атрибута из 10 возможных).
• Ошибки модулей. Они позволяют быстро локализовать проблему до конкретного модуля или внешней интеграции. Например, недоступный прокси, ошибка разбора синтаксиса HTML, недоступность базы данных и т.п.
• Объём потреблённого трафика. Будет максимально полезным для сравнения с потреблением, которое вам выставит прокси-сервис в своём дашборде (если тарификация привязывается к потребляемому объёму).
• Потребление системных ресурсов. Где бы ни работал ваш скрипт, он потребляет вычислительные ресурсы, а они не бесконечны и нуждаются в оптимизации/наращивании — нагрузка на CPU, объём свободной RAM-памяти, жёсткого диска, скорость сетевого канала и т.п.

В качестве инструментов мониторинга и диагностики могут выступать: Prometheus + Grafana (визуализация), Sentry (централизованная обработка логов), Kibana + Elasticsearch (для индексации событий), Airflow / Prefect / Luigi (для оркестрации с оценкой успешности пайплайнов) и т.п.

Языковые стеки для сбора данных

Выбор языка программирования имеет решающее значение. И дело даже не в производительности или в особом синтаксисе, а в наличии готовых библиотек и фреймворков. Наиболее популярным языком для написания парсеров является Python, но у него есть и конкуренты.

Применение того или иного языка может зависеть от масштаба инструмента сбора данных, а также от архитектуры платформы рабочих процессов обработки данных. Не менее важны скорость разработки и личные предпочтения IT-команды (ведь заниматься сопровождением будут не посторонние люди и не собственник бизнеса).

Стек для парсинга на Python

Именно здесь самый богатый выбор предметных инструментов и библиотек:

• HTTP-клиенты: requests, httpx, aiohttp (для асинхронных задач).
• Парсеры (синтаксические анализаторы): BeautifulSoup, lxml, html5lib, re (регулярные выражения).
• Драйверы и прослойки для подключения headless-браузеров: Playwright, Selenium, nodriver, undetected_chromedriver.
• Инструменты очередей и распределения задач: Celery, RQ, Dask.
• Обработка данных: pandas, json, csv, pyyaml.
• Интеграция с базами данных: SQLAlchemy, psycopg2, pymongo.

Особо стоит отметить наличие фреймворка Scrapy, который представляет собой гибкий конструктор, легко интегрируемый с headless-браузерами, базами данных и другими инструментами. Под капотом есть всё необходимое для многопоточности и настройки своих правил парсинга. Интеграция с прокси реализуется с минимальными усилиями.

У нас есть отдельный материал по топовым библиотекам для веб-парсинга на Python.

Стек для парсинга на JavaScript

JavaScript (и особенно Node.js) хорош для задач, когда нужно эмулировать работу пользователя в браузере, обрабатывать SPA и парсить сложные клиентские интерфейсы (в том числе с перестроением DOM-структур в реальном времени).

• Драйверы и прослойки для подключения headless-браузеров: Puppeteer, Playwright.
• HTTP-клиенты: axios, got, node-fetch.
• Парсеры HTML (синтаксические анализаторы): cheerio (аналог jQuery для Node.js), jsdom.
• Очереди и потоки: bull, agenda, node-resque.
• Инструменты хранения данных: mongoose (MongoDB), pg (PostgreSQL), lowdb (файловые базы).
• Менеджеры прокси и антибот-защиты: интеграция с 3rd-party API, антикапча через REST-запросы.

Node.js покажет себя максимально эффективно в случае написания высоконагруженных парсеров с масштабированием через бессерверные-фреймворки.

Инструменты CLI + Shell для небольших конвейеров

Если парсер будет работать на удалённом сервере, необязательно применять какой-то из языков программирования. Простейшие скрипты можно написать для командной строки, с использованием консольных утилит:

• curl / wget — подходят для загрузки HTML, файлов и ответов по API-ответов.
• grep / sed / awk — утилиты для базовой фильтрации и извлечения текстовых шаблонов.
• jq — мощный парсер JSON в терминале.
• xidel — консольный инструмент для XPath/XQuery/JSON-парсинга.
• htmlq — удобный CLI-парсер HTML с поддержкой CSS-селекторов (классов, идентификаторов и т.п.).
• cron / systemd timers — менеджеры задач для автоматического запуска скриптов по расписанию.
• bash / zsh / fish — поддерживают написание простых сценариев автоматизации с минимальной зависимостью от языков высокого уровня.

CLI-инструменты могут использоваться в том числе для запуска ваших парсеров из консоли, например, при разовом или периодическом использовании.

Помимо кода: планирование, мониторинг и хранение

Создание устойчивого процесса сбора данных — это не только программирование парсеров. Эффективность, надёжность и масштабируемость системы зависят от сопутствующих компонентов: планирования задач, хранения данных, обработки ошибок, рассылки уведомлений и мониторинга в режиме реального времени.

Без этих компонентов любой парсер превращается в скрипт, написанный на коленке.

Планировщики задач

Планировщики автоматизируют регулярный запуск парсеров, позволяют строить цепочки задач и следить за их выполнением. С их помощью можно позаботиться о балансировке нагрузки и о других сопутствующих задачах.

Какие инструменты для планирования задач могут быть:

• cron / systemd — базовый вариант для простых расписаний, такие планировщики задач обычно предустановлены в операционной системе (актуально для Linux-дистрибутивов).
• Apache Airflow — продвинутый планировщик с визуальным интерфейсом (веб-панель) и возможностью построения DAG-графов (наборов связанных задач).
• Celery + beat — для распределённого выполнения задач и фоновой обработки с расписанием.
• Prefect, Dagster — более современные альтернативы Airflow с акцентом на мониторинг и контроль состояния.
• Kubernetes CronJob — для запуска в контейнеризованных средах с масштабированием.

Где хранить данные

Выбор хранилища зависит от архитектуры инструмента сбора данных, объёма и характера самих данных. Наиболее востребованными инструментами можно назвать:

• PostgreSQL / MySQL — популярные реляционные базы данных для «всего».
• MongoDB — может использоваться для хранения неструктурированных JSON-документов.
• Redis — для создания временного кеша и очередей.
• Elasticsearch — отвечает за полнотекстовый поиск и фильтрация по метаданным (грубо говоря, это готовый движок для организации поисковых выборок по вашим данным).
• S3-хранилища — удалённые хранилища для архивов, логов, больших файлов и бэкапов.
• Google BigQuery / ClickHouse — для продвинутой аналитики на больших объёмах данных.

Обработка ошибок и уведомления

На самом деле обработку ошибок и продвинутый мониторинг системы с рассылкой оперативных уведомлений организовать сложнее всего. Ранее мы рассказывали о системе мониторинга инцидентов.

Ключевые инструменты и библиотеки для работы с логами и рассылкой уведомлений:

• Логирование — библиотеки logging (Python), winston (Node.js), а также стеки ELK/EFK.
• Трекинг ошибок — Sentry, Rollbar, Bugsnag.
• Оповещения — чаще всего используются интеграции с Telegram, Slack, Discord, email или через webhook-системы (когда требуется интеграция событий в рабочие процессы и скрипты).
• Мониторинг состояний — готовые реализации Prometheus + Grafana, Uptime Kuma, Netdata.
• Метрики — формируются индивидуально (мы описали их выше: успешность запросов, количество материалов в очереди, доля ошибок и т.п.)

Кейс: создание модульного рабочего процесса для сбора данных

Без кода, только заготовка архитектуры. Предположим, что стоит задача регулярного парсинга новостей по списку целевых сайтов. Данные должны сохраняться в базу, а при наличии ошибок администратору должно отправляться уведомление в Slack.

Примерный стек компонентов:

• Scrapy — как основной фреймворк для извлечения данных. В нём настраиваются пауки для каждого отдельного сайта. У каждого паука свой прокси-сервер и таблица данных.
• Ротируемые прокси — на базе портов в сервисе Froxy. Отвечают за обход ограничений по IP, банов и капчи (для этого в качестве прокси выбраны мобильные). Ротация при каждом новом запросе, настраивается в личном кабинете.
• Хранилище — PostgreSQL, централизованная БД для хранения нормализованных данных с продуманной схемой: заголовок новости, дата и время публикации, ресурс, теги (при наличии), количество просмотров (если есть открытый счётчик), содержимое (в очищенном виде, без HTML).
• Оповещения — Slack-бот через webhook уведомляет о статусе сбора и проблемах (например, превышение доли ошибок, при обнаружении нерабочего прокси и при остановке парсера).
• Планирование — простой запуск через cron, по графику раз в день.

Заключение: с каких инструментов начать

Понимание масштаба и наиболее успешных архитектур приходит не сразу. Поэтому нет смысла начинать с изучения сложных инструментов сбора данных и пытаться построить свои процессы обработки данных на миллионы строк кода.

Лучше начать создание парсеров с азов: сначала простейшие скрипты «на коленке», потом усложнение с выгрузкой данных в таблицы и JSON, базы данных. Далее — обработка статусов и ошибок, распределение очередей и потоков, масштабирование.

Идеальной лучшей практики не существует, так что нет смысла стремиться разработать супер-инструмент.

Наш совет! Обкатайте минимальный жизнеспособный парсер на предметных задачах и сразу выявятся наиболее острые проблемы: какие механизмы защиты на целевом сайте (для каждого из них есть свои пути обхода), как выглядит код страницы и поиск нужных данных (от этого зависит набор библиотек для синтаксического анализа, в каких-то задачах не обойтись без ИИ), какая производительность при одном потоке.

И только после получения пилотных цифр и показателей можно задуматься о масштабировании.