Танцы с капчей и миллионы данных: миссия выполнима
Однажды к нам обратилась компания, работающая в сфере e-commerce. Их запрос звучал как настоящее испытание: собрать данные о миллионах товаров с известного маркетплейса (не будем уточнять какого именно). Это должны были быть цены, описания, отзывы, рейтинги и даже фотографии. Все — для построения аналитической платформы, которая помогла бы им отслеживать тренды и конкурентоспособность товаров.
Маркетплейс был защищён системой антиботов, сложными структурами страниц и капчей - стандартная история... Но для нашей команды вызов — это возможность показать свой профессионализм.
Шаг 1: Анализ цели и структуры
Прежде чем начать, наш программист внимательно изучил структуру сайта. На первый взгляд всё выглядело просто: карточки товаров, фильтры, категории. Но под капотом мы нашли:
- Динамическую загрузку данных через JavaScript, что затрудняло их извлечение.
- Сложные URL-адреса, где фильтры накладывались друг на друга.
- Систему антиботов, которая блокировала IP после нескольких запросов.
Эти нюансы потребовали серьёзной подготовки.
Шаг 2: Выбор инструментов и создание решения
Для этого проекта наш программист создал сложный, но эффективный парсинг-скрипт.
- Прокси-серверыДля обхода блокировок были настроены ротации IP-адресов через сеть прокси. Это позволило отправлять тысячи запросов без риска быть заблокированными.
- Обход капчиКапча? Не проблема. Мы интегрировали сервис автоматического распознавания капчи, который обрабатывал тысячи запросов в день.
- Симуляция поведения пользователяСкрипт был запрограммирован так, чтобы имитировать обычного посетителя:
- Использовал случайные задержки между запросами.
- Навигировал по сайту так, как это делает человек.
- Обработка JavaScriptДля парсинга динамически загружаемых данных использовались инструменты вроде Puppeteer. Это позволило скрипту взаимодействовать с сайтом так же, как обычный браузер.
Шаг 3: Сбор и структурирование данных
Данные были собраны в три этапа:
- Сначала мы извлекли основные категории товаров и сформировали карту сайта.
- Затем мы собрали данные с карточек товаров: цены, описания, рейтинги и отзывы.
- На последнем этапе была настроена загрузка фотографий и метаданных.
Данные сохранялись в формате CSV и JSON, чтобы заказчик мог использовать их в своей аналитической платформе.
Шаг 4: Решение проблем в процессе
Ни один проект не обходится без неожиданных сложностей.
- Изменения структуры сайта: маркетплейс внезапно обновил дизайн, что сломало часть скриптов. Наш программист за ночь переписал код, чтобы восстановить процесс.
- Блокировки IP: несмотря на ротацию, некоторые прокси-сети блокировались. Это требовало поиска новых поставщиков в процессе работы.
Шаг 5: Результат, который впечатлил клиента
Через три недели работы наш программист завершил сбор данных. Мы передали клиенту:
- 5 миллионов карточек товаров, структурированных и очищенных от дубликатов.
- Актуальные цены, которые обновлялись в режиме реального времени.
- Файлы с отзывами и рейтингами для их внутреннего анализа.
- Фотографии товаров в высоком разрешении.
Клиент не только успешно внедрил данные в свою платформу, но и смог оперативно принимать решения, которые увеличили его прибыль.