4-1 Етичний хакінг / ЛБ - 02_2 Парсинг сайтів
.docxМіністерство освіти і науки України
Харківський національний університет радіоелектроніки
Факультет Інфокомунікацій .
(повна назва)
Кафедра Інфокомунікаційної інженерії імені В.В. Поповського .
(повна назва)
ЗВІТ
з лабораторної роботи №2
з дисципліни
Основи аналізу вразливостей та етичний хакінг
Тема заняття: Парсинг сайтів
2020 р.
МЕТА РОБОТИ
Метою лабораторної роботи є отримання теоретичних знань щодо основ парсингу сайтів
ХІД ВИКОНАННЯ РОБОТИ
1.Яке існує програмне забезпечення для виконання Web Scriping/Parsering (Проаналізуйте найкращі з 10 розглянутих на лекції Web ресурсів);
Import.io пропонує розробнику легко формувати власні пакети даних: потрібно тільки імпортувати інформацію з певної веб-сторінки і експортувати її в CSV. Можна витягувати тисячі веб-сторінок за лічені хвилини, не написавши жодного рядка коду, і створювати тисячі API відповідно до ваших вимог.
Webhose.io забезпечує прямий доступ в реальному часі до структурованих даних, отриманих в результаті парсингу тисяч онлайн джерел. Цей парсер здатний збирати веб-дані на більш ніж 240 мовах і зберігати результати в різних форматах, включаючи XML, JSON і RSS.
CloudScrape здатний парсити інформацію з будь-якого веб-сайту і не вимагає завантаження додаткових додатків, як і Webhose. Редактор самостійно встановлює своїх пошукових роботів і витягує дані в режимі реального часу. Користувач може зберегти зібрані дані в хмарі, наприклад, Google Drive і Box.net, або експортувати дані у форматах CSV або JSON.
CloudScrape також забезпечує анонімний доступ до даних, пропонуючи ряд проксі-серверів, які допомагають приховати ідентифікаційні дані Користувача. CloudScrape зберігає дані на своїх серверах протягом 2 тижнів, потім їх архівує. Сервіс пропонує 20 годин роботи безкоштовно, після чого він буде коштувати 29 доларів на місяць.
Scrapinghub-це хмарний інструмент парсингу даних, який допомагає вибирати і збирати необхідні дані для будь-яких цілей. Scrapinghub використовує Crawlera, розумний проксі-ротатор, оснащений механізмами, здатними обходити захисту від ботів. Сервіс здатний справлятися з величезними за обсягом інформації і захищеними від роботів сайтами.
Goose Extractor - з переваг скрапера можна виділити високу якість контенту і простоту застосування. Коробкове рішення не вимагає внесення змін в більшості випадків скрапінгу стандартних сайтів. Відкритий код завжди доступний для модернізації, а значить — розширюємо під потреби конкретного замовника. Єдине застереження: для цього потрібно знання Python і досвід розробки на інших мовах програмування.
Scraping-Bot-веб-інструмент, добре заточений під аналіз інтернет-магазинів: можна легко витягувати зображення, найменування, ціни, описи, вартість доставки та іншу інформацію.
Scrapeworks-підійде тим, хто не знайомий з програмуванням. Дозволяє отримувати дані зі сторінок в структурованому форматі на ваш вибір.
Diggernaut-парсер, створюваний за допомогою візуального інструменту або метаязика. Може читати дані з HTML, XML, JSON, iCal, JS, XLSX, XLS, CSV, Google Spreadsheets.
ScrapingBee-надає API для роботи з Headless Chrome і дозволяє сфокусуватися на обробці даних.
Scraper API - ще один простий API з великим набором налаштувань: від заголовків запитів до геолокації IP.
BeautifulSoup-пакет для аналізу документів HTML і XML, що перетворює їх в синтаксичні дерева. Він використовує HTML і XML-парсери, такі як html5lib і Lxml, щоб витягувати потрібні дані. Для пошуку конкретного атрибута або тексту в необробленому HTML-файлі в BeautifulSoup є зручні функції find (), find_all (), get_text () та інші. Бібліотека також автоматично розпізнає кодування.
Octoparse-це безкоштовна платформа SaaS для веб-даних. Ви можете використовувати її для парсингу даних з сайтів і перетворювати отриману неструктуровану або частково структуровану інформацію в упорядкований набір даних без використання програмування. Він також надає готові шаблони завдань, включаючи eBay, Twitter, BestBuy та багато інших. Octoparse також надає онлайн-сервіс. Ви можете налаштувати парсер в залежності від ваших потреб.
2. Які особливості використання Datacol 7.27?
собливістю Datacol є налаштування Програми та створення компаній парсингу.
Щоб Datacol знав які дані потрібно збирати з сайту, для нього потрібно створити кампанію парсинга. Є більше 80 кампаній для найпопулярніших інтернет-магазинів, дощок оголошень, контентних сайтів, соціальних мереж, парсерів контактів і SEO завдань. Але, якщо потрібної настройки немає, її завжди можна створити самостійно або замовити у фахівців.
3. Які існують умови для нормальної роботи Web Scrapers/Parsers?
(Наприклад: кількість потоків - 2 (5); Завантаження (спроб завантажень) - 5; інтервали від 0 до 5; тайм аут з'єднання-30;
Кешувати сторінки. Завантажувач-стандартний.
Чи може інше налаштування згенерувати DoS атаку на сайт?
Відповідь:
Datacol SEO
для уникнення блокувань парсинг сайтів бажано проводити в один потік і з затримкою завантаження сторінок, для імітації роботи звичайної людини.
Можна прискорити парсинг сайтів, використовуючи якісні проксі сервера. Збільшити кількість потоків, в яких парсер буде завантажувати сторінки сайту і зменшити інтервал між завантаженнями сторінок сайту.
Але чим вище швидкість збору даних, тим більше проксі серверів потрібно для якісного завантаження сторінок сайту
Оптимальні настройки, щоб мінімізувати ймовірність DoS атаки
Кількість потоків-2; Завантаження (спроб завантажень) - 1; інтервали від 0 до 5; тайм аут з'єднання - 10;
Також, можливо використовувати проксі
Збільшує ймовірність DoS атаки: кількість потоків - 2; Завантаження (спроб завантажень) - 3; інтервали від 0 до 5; тайм аут з'єднання-7; варто очистити кеш перед використанням кешування сторінок
4. Як забезпечити мінімальне навантаження на Web сайт?
Якщо дивитися з боку навантаження Web Scrapers / Parsers на сайт, то слід обмежувати доступ до ресурсів які не бажано щоб їх зачіпали.
5. Як покращити результати Web Scrapers/Parsers?
Більш точно задавати налаштування і контекст пошуку, а так само підбирати якісні ресурси з яких буде проводитися парсинг/скрапінг.
ВИСНОВКИ
У ході лабораторної роботи було отримано теоретичні знання щодо основ парсингу сайтів.