Большинство новичков учатся скрапингу на одних и тех же шаблонных сайтах и быстро теряют интерес. Есть идея, как это исправить: выбирайте источники, в которых есть жизнь. Где меняются цены, мероприятия идут одно за другим, выходят обновления приложений, а сервисы падают и восстанавливаются.
Динамика в данных наполняет ваш анализ смыслом, даже если вы собираете их просто для практики навыков. В этой статье – шесть неочевидных источников, с которыми справится даже новичок. Мы разложили все по полочкам: что именно собирать, как отслеживать изменения и какие выводы можно делать на основе полученных данных.
Ценность учебного датасета – не в его объеме, а в том, какие привычки он помогает выработать. На хороших данных вы учитесь чистить данные, обрабатывать пропущенные поля и отслеживать динамику. Кроме того, качественные источники дают быстрый фидбек: вы сразу видите, сработал ли ваш скрипт и есть ли логика в вашем анализе.
Вот критерии идеального источника для отработки навыков:
Новичков часто беспокоит вопрос «реальной пользы». Они спрашивают: «Какие источники данных используют в настоящем бизнесе?». Честный ответ: часто те же самые публичные источники (скрапинг поисковиков, каталоги, доски объявлений), на которых вы учитесь. Главное – собирать их ответственно и не тянуть лишние персональные данные. Маленький, но качественно структурированный датасет научит вас гораздо большему, чем огромная свалка «грязных» данных.
Наш e-commerce скрапер подстроится под ваши запросы и поможет быстрее принимать решения.
Ниже – список источников, которые могут помочь в вашей отработке навыков скрапинга. В них нет ничего экзотического, просто их часто упускают из виду. На их основе вы можете собрать базу данных, регулярно обновлять ее и наблюдать за изменениями.
Вот что можно собирать:
|
Источник данных |
Что собираем (поля) |
|
Интернет-каталоги |
Цены, наличие товара, теги (скидки, новинки) |
|
Вакансии |
Навыки, зарплатные вилки, локация |
|
Release Notes (обновления ПО) |
Версии, новые фичи, исправления багов |
|
Афиши событий |
Даты, категории, площадки, цены на билеты |
|
Меню ресторанов |
Названия блюд, цены, пометки о составе (веганское, острое) |
|
Status-страницы (мониторинг) |
Инциденты, длительность сбоев, затронутые компоненты |
Почему это интересные источники данных? Обычно они публично доступны, их код легко читается, а данные обновляются часто. Кроме того, на них вы научитесь работать с разнородной информацией: одни поля будут строгими и четкими (даты, номера версий), а другие – «грязным» живым текстом (описания сбоев или обновлений), который придется приводить в порядок.
Каталоги интернет-магазинов – это классика скрапинга, но если начать парсинг маркетплейсов в динамике, задача сразу становится интереснее. Суть тут в том, чтобы регулярно мониторить конкретный набор товаров и сохранять их ежедневные срезы (снэпшоты). Так обычная таблица превращается в полноценный Time Series датасет.
Что можно собирать:
С чего начать: возьмите 50–200 товаров и поставьте их на отслеживание. Этого объема хватит, чтобы потренироваться делать джойны (joins), группировать данные и строить графики. К тому же вы прокачаете навык отслеживания изменений: ваш скрипт должен сам понимать, изменилась ли цена или статус товара с момента прошлого запуска.
Идеи для анализа:
Сайты с вакансиями и карьерные страницы компаний часто недооценивают. А зря: каждая вакансия – это, по сути, полуструктурированный документ. В нем есть роль, требования, грейд, локация и часто бюджет. Даже если зарплата не указана, список требуемых навыков сам по себе дает огромный простор для аналитики.
Что собирать:
Как превратить это в рабочий датасет:
Парсинг Google, Bing и других — быстро, стабильно, удобно со скрапером SERP.
Описания обновлений (release notes) – это просто подарок для аналитика. Данные здесь «чистые» и упорядоченные: вам не придется ничего сортировать, так как история уже разбита по версиям и датам выхода.
Что можно скрапить:
Идеи для анализа:
Городские афиши – еще один готовый тренажер для анализа. Структура здесь предельно ясна: у каждого события есть время, место, жанр и цена. Чтобы получить наглядный датасет, вам не нужно прошерстить весь интернет – достаточно взять один город или даже несколько конкретных площадок.
Что собирать:
Что можно сделать с этими данными:
На первый взгляд анализ меню кажется простой задачей, но свести данные в единую таблицу – тот еще квест. Здесь вы столкнетесь с креативными названиями блюд, нестандартными категориями, а цены часто вообще «замурованы» в PDF или картинках. Однако, если найти сайт с меню в чистом HTML, вы получите шикарный материал для практики.
Что собирать:
Идеи для анализа:
Страницы мониторинга (status pages) – уникальный источник: здесь сервисы сами рассказывают о своих проблемах. Обычно они содержат полную хронологию инцидентов: что упало, когда началось и как чинили. Скрапинг таких страниц учит работать не с простыми списками, а с логами событий.
Что собирать:
Что анализировать:
Скрапинг сайтов быстро приедается. Но стоит переключиться на динамичные источники – цены, вакансии, релизы, афиши или логи сбоев – и работа может затянуть вас (в хорошем смысле). Вы научитесь настраивать регулярный мониторинг, разбираться в логах и в итоге получите не кучу строк с данными, а качественный датасет с историей изменений.
Главное – соблюдайте цифровую гигиену: уважайте ресурсы, с которых берете данные, читайте их правила пользования, ограничивайте частоту запросов и не собирайте лишние персональные данные.
И не забывайте про прокси: качественные прокси-серверы станут вашей страховкой от блокировок по IP и будут поддерживать стабильный доступ к данным даже для масштабных проектов.
Чтобы глубже погрузиться в технические нюансы скрапинга, рекомендуем изучить следующие материалы:
Выберите одну из идей для скрапинга выше, определите поле для исследования и напишите первый, пусть и простой, скрипт. Уже через пару недель вы обнаружите, что занимаетесь настоящей аналитикой – ищете ответы в живых данных, которые меняются вместе с миром вокруг.