Leitfäden, Tutorials & Einblicke
Erfahren Sie vom Shifter-Team mehr über Residential-Proxys, Web Scraping, Datenerfassungsstrategien und bewährte Branchenpraktiken.
LLM-Extraktion vs. Selektoren: Wann man ein Modell die Seite lesen lässt
Wir haben ein großes Sprachmodell Felder aus 18 aktiven Nachrichtenseiten extrahieren lassen und es anhand der eigenen strukturierten Daten der Seiten bewertet. Genauigkeit, Kosten und wann man es einsetzen sollte.
Änderungserkennung im großen Maßstab: Webseiten vergleichen, ohne im Rauschen zu ertrinken
Seiten ändern sich bei jedem Laden: Werbung, Zeitstempel, Tokens. Wie man echte Änderungen vom Rauschen unterscheidet, mit Normalisierung, feldbasierten Diffs und Simhash, inklusive getestetem Code.
Schluss mit HTML-Parsing: Strukturierte Daten aus JSON-LD und eingebetteten Daten extrahieren
Die meisten Seiten enthalten bereits maschinenlesbare Daten. Wie man JSON-LD und eingebettetes JSON extrahiert statt sich auf brüchige Selektoren zu verlassen, und was zu tun ist, wenn die Daten unvollständig sind.
Aufbau eines Target Health Score: Erkennen, dass sich eine Website gegen Sie wendet
Websites blockieren einen Crawler selten in einem Schritt. Sie fordern zunächst heraus, blockieren sanft und verlangsamen. Wie man diese Signale in einen Score pro Website verwandelt und danach handelt.
Kostenbewusste Crawl-Planung: Ihr Budget dort einsetzen, wo sich etwas ändert
Der größte Teil des Recrawl-Budgets wird dafür ausgegeben, zu bestätigen, dass sich nichts geändert hat. Wie man nach erwartetem Wert pro Kosten plant und warum die Seiten, die sich am schnellsten ändern, nicht der beste Kauf sind.
Backpressure und Flusskontrolle in verteilten Crawlern
Ein Crawler ist eine Pipeline, und ihre schnellste Stufe wird ihre langsamste überfluten. Wie begrenzte Warteschlangen, pull-basierte Arbeitsverteilung und adaptive Limits pro Host einen Crawler stabil halten.
Scraper in CI/CD ausführen: Proxy-Zugangsdaten, Secrets und Testläufe
Wie man Scraper in CI ausführt, ohne Proxy-Zugangsdaten preiszugeben oder bei jedem Push Bandbreite zu verschwenden: Speicherung von Secrets, Test-Stufen, Sessions, Kontingentprüfungen und Rotation.
Wie man Bewertungen und Ratings von Arbeitgebern über verschiedene Seiten hinweg überwacht
Arbeitgeberbewertungen beeinflussen, wer sich bewirbt. So überwachen Sie Ratings und Themen über Bewertungsseiten hinweg, vergleichen Wettbewerber und bleiben innerhalb der Regeln jeder Seite.
Wie man umfangreiche Trainingsdatensätze aus dem offenen Web erstellt
Seiten zu sammeln ist der einfache Teil. Wie man einen Open-Web-Crawl in ein Trainingskorpus verwandelt: Frontier, Opt-Outs, Extraktion, Filterung, Deduplizierung und Dekontamination.