Webaratás 2.

Rövid örténeti áttekintés

Az World Wide Web 1990-es elindulása után nem sokkal már fel is merült az igény az ott megjelenő tartalmak megőrzésére. Az ekkor még statikus HTML oldalak archiválására még nem léteztek automatizált eszközök, így a programozók manuálisan írt scriptekkel töltötték le és dolgozták fel az információkat. 

Az 1990-es évek közepén megjelentek az első böngésző automatizálási eszközök, mint például a cURL (1997),  mellyel lehetőség nyílt a weboldalak HTTP-kérésekkel való letöltésére. Az adatok kinyerésére leggyakrabban Python vagy Perl szkripteket használtak, melyek egyszerű regex (regular expression) alapú feldolgozást használtak.

A 2000-es években, az internet fejlődésével a HTTP-kérések helyét egyre inkább átvették a dinamikus, JavaScript-alapú weboldalak. A dinamikus oldalak adatainak kinyerése bonyolultabbá vált, mivel a tartalom gyakran csak böngészőben való megjelenítés után vált elérhetővé. Ekkor jelentek meg az első olyan eszközök, mint a Beautiful Soup (Python-könyvtár), amely segített a HTML-oldalak egyszerű feldolgozásában.

A 2010-es években robbanásszerűen megnőtt az adatelemzés iránti igény, és népszerűvé váltak az olyan eszközök, mint:

• Scrapy (Python-alapú keretrendszer a webaratáshoz).
• Selenium, amely lehetővé teszi böngészők automatizálását, hogy dinamikus weboldalakat is lehessen kezelni.
• Puppeteer, amely a Google által fejlesztett Node.js könyvtár, a Chrome böngésző vezérlésére.

Egyre több vállalat kezdte el alkalmazni a webaratást versenyképességük növelése érdekében, például árösszehasonlításokhoz, piackutatáshoz és adatelemzéshez.

A 2010-es évek vége óta intenzív viták alakultak ki az adatvédelem és etikai kérdésekkel kapcsolatban. Az adatvédelemmel kapcsolatos törvények, mint például az Európai Unió GDPR-ja (2018), és a szerzői jogi szabályozások kihívások elé állították a webaratást végző cégeket. A weboldalak tulajdonosai egyre gyakrabban alkalmaznak védelmi mechanizmusokat (pl. CAPTCHA, IP-blokkolás, robot.txt szabályok), hogy megakadályozzák az adatgyűjtést. Ennek ellenére a technológiai fejlődés lehetővé tette az új megközelítéseket, például a mesterséges intelligencia és a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) alkalmazását.

Napjainkban a webaratás széles körben elterjedt gyakorlat, amelyet különböző iparágakban használnak, például:

• Piacelemzés
• Versenytárs-figyelés
• Adattudomány és gépi tanulás
• Tartalomaggregáció (például hírek vagy ár-összehasonlító oldalak)
• A modern webaratási eszközök, például a ParseHub vagy a Octoparse, felhasználóbarát felületet biztosítanak, így nem szükséges mély programozási tudás a használatukhoz.

A webaratás története az internet fejlődésével párhuzamosan alakult, a kezdeti manuális módszerektől egészen a modern automatizált rendszerekig. Bár technikailag izgalmas lehetőségeket kínál, az adatvédelem és az etikai kérdések miatt folyamatos viták tárgyát képezi.