AI aģentu laikmeta Web rakšanas prakses ceļvedis: 2026. gada izdevums
No bezgalves pārlūkprogrammas līdz LLM atbalstītajam API, no kodēšanas automatizācijas līdz — praksē īsti izmantojama rakšanas pamata izvēle tiešām noskaidrota
Daniel Nikulshyn
Editor
Kāpēc tagad atkal ir uzmanība
Tīmekļa skrāpēšanas definīcija un 2026. gada izmaiņas
Tīmekļa skrāpēšana (Web scraping) ir tehnoloģija, ar ko programmātiski tiek izveidoti dati no tīmekļa vietnes. Saskaņā ar Vikipēdijas definīciju, tas ir process, kurā no tīmekļa vietnes tiek iegūti dati un pēc tam tie tiek pārvērsti struktūrizētā formātā lietošanai turpmāk. Vēsturiski tas aizsākās ar 1990. gadu tīmekļa pārlūkātājiem un indeksēšanu, sākumā izmantojot vienkāršu HTML analīzi ar regulāriem izteicieni un DOM parseriem. Tomēr 2026. gada situācija ir pilnīgi atšķirīga. Mūsdienu tīmekļa vietnes lielākoties ir uzbūvētas, izmantojot React, Vue, Svelte u.c. frameworkus, un satura daļa tiek dinamiski atjaunota, izmantojot klienta pusei domāto JavaScript. Tas nozīmē, ka vienkārša HTTP pieprasījuma izmantošana, lai iegūtu HTML, bieži vien nesaņem sevī ievērojamus datus, jo tie atrodas klienta puses renderētos div ietvaros. Tādēļ pilnīga renderēšana, izmantojot headless pārlūkātājus, ir kļuvusi par faktisku priekšnosacījumu. Vēl lielāka izmaiņa ir saistīta ar LLM (lielā mēroga valodas modeļu) attīstību. Pēdējā laikā ir strauji palielinājies pieprasījums pēc tīrām, struktūrizētām tīmekļa datiem kā RAG (meklēšanas paplašināšanas ģenerēšanas) un AI aģentu mācīšanās un izpratnes datiem. OpenAI un Anthropic vadībā strādājošo uzņēmumu AI modeļu attīstībā tīmekļa datu vākšana un iepriekšējā apstrāde ir kļuvusi par centrālo procesu. Atbildot uz šo pieprasījumu, ir parādījušās jaunās paaudzes rīku, kas izdod nevis tīru HTML, bet gan „LLM tieši lasāmo Markdown vai JSON” formātā. Tīmekļa skrāpēšana vairs netiek uzskatīta par vienkāršu datu iegūšanu, bet gan kā AI pie管es pirmā posma norise.
- Web skrāpēšana - Vikipēdija — Tīmekļa skrāpēšanas tehniskā definīcija, vēsture un juridiskie aspekti aprakstīti enciklopēdijas rakstā
- Headless pārlūkātājs - Vikipēdija — Pārlūkātāja automatizācijas pamati bez GUI
Rīku izvēles pamatzināšanas
Tehniskās arhitektūras klasificēšana: 3 pieeju izpratne
Pēc izkārtojuma rīku novērtēšanai ir nepieciešams to tehnisko arhitektūru izprast 3 slāneos. Pirmkārt, "HTTP klients + parsera tips". Šai grupai pieder Python bibliotēka requests un BeautifulSoup, kā arī Scrapy framework. Tas ir viegli un ātri, taču neatzīst JavaScript renderējumu. Scrapy ir labi piemērots liela mēroga kūrlingam un izceļas ar asinhrono apstrādi. Otrkārt, "bezgalves pārlūka tips". Šajā kategorijā ietilpst Playwright (Microsoft) un Puppeteer (Google), kā arī Selenium. Tie darbojas, palaižot patieso pārlūka dzini (Chromium vai Firefox) un pilnībā renderē lapu, tādējādi atbalstot SPA vai lapas ar pieslokumiem. Tomēr tas prasa daudz atmiņas un CPU resursu un ir dārgi, ja tos vēlas skaliert. Treškārt, no 2024. gada strauji attīstījās "API/managed servisa tips" un "AI aģenta tips". Pirmie sniedz kūrlinga infrastruktūru (starpposmi, pārlūku klasteri, aizsardzība pret botiem) mākoņos un lietotāji var iegūt tīru datus, izmantojot API. Otrie ietver LLM un uz naturālās valodas norādījumu un lapas nozīmes izpratnes pamata autonōmi nosaka izgriešanas mērķi. Praksē šo pieeju savstarpēji neizslēdz, bet gan tos kombinē. Piemēram, lielā daudzuma statisko lapu var apstrādāt ar Scrapy, dinamisko lapu daudzumu var apstrādāt ar Playwright, bet juridisko personu struktūrizēto datus var iegūt, izmantojot managed API. Šāda pieeju izpratne ir svarīga, jo bez tās var izraisīt pārāk lielus izdevumus vai ierobežot paplašināmību.
- Scrapy oficiālā dokumentācija — Python lietojumprogrammas lielā mēroga tīmekļa kūrlinga framework oficiālā rokasgrāmata
- Playwright oficiālā vietne — Microsoft izstrādātais pārlūku automātizācijas bibliotēka
Agent Pantheon izvēlētie prakses rīki
Uzlepumu rīku pamatīga pārskatīšana: Cliprun, Firecrawl, BrowserAct
Šeit mēs izklāstīsim trīs rīkus, kuru vidū šajā direktorijā ir augsta vērtējuma, un to darbības principus un lietošanas gadījumus. Visi trīs ir svarīgi elementi 2026. gada skenēšanas un datu iegūšanas darbplūsmā. "Cliprun" ir rīks, kas ļauj izpildīt Python kodu tiešām no labās puses klikšķa, bez iepriekšējas konfigurācijas. Tas ir ļoti noderīgs, ja vēlaties pārbaudīt skenēšanas kodfragmentus – piemēram, kodus, kas atdalīti ar BeautifulSoup, vai procesus, kas sagatavo iegūtos JSON dati – bez lokālās vidnes kaira. Tas ir piemērots prototipēšanai un mācībām, kā arī ātrai izvilkšanas loģikas pārbaudei, un tas samazina vidnes konfigurācijas traucējumus līdz nullē. "Firecrawl" ir rīks, kas vislabāk iemieso šī raksta tēmu. Tas ļauj vienā API saucienā konvertēt visus tīmekļa vietnes datu avotus uz tīriem, AI atbalstītiem datumiem (piemēram, Markdown vai strukturētiem JSON). Tas atbalsta JavaScript atveidošanu, vietnes pilnīgu skenēšanu un izejas formātus, kas var tieši ievadīt LLM, un ir paredzēts kā RAG caurulēšu un AI aģentu datu avotu risinājums. Tas atbrīvo izstrādātājus no pretbotu pasākumu un atveidošanas problēmām, un tas ir lielākais šī rīka pielāgojums. "BrowserAct" ir rīks, kas ļauj veikt AI pārlūka automātizēšanu bez kodešanas. Tas ļauj automātizēt datu izvilkšanu un uzdevumu veikšanu uz jebkuras tīmekļa vietnes, izmantojot vienkāršu angļu valodas norādījumus. Tas ir piemērots lietotājiem, kas nevar rakstīt kodu, vai komandām, kas vēlas automātizēt sarežģītus darbus ar autorizāciju un formu pildīšanu. Tas ir rīks, kas ļauj pārlūkam strādāt ar dabīgo valodu, un tas ir AI aģentu tipa rīka simbols. Šie trīs rīki nav konkurējoši, bet papildinošies. Ja izmanto Cliprun, lai pārbaudītu izvilkšanas loģiku, Firecrawl, lai iegūtu faktisko datumu ar API, un BrowserAct, lai automātizētu sarežģītus darbus ar pārlūka interakciju – tad tā ir reālistiska konfigurācija.
- Cliprun — Izpildīt Python kodu ar labās puses klikšķa palīdzību, bez iepriekšējas konfigurācijas tiešām
- Firecrawl — Konvertēt visus tīmekļa vietņu avotus vienā API saucienā uz tīriem, AI atbalstītiem datiem
- BrowserAct — Automatizēt pārlūka darbību un datu izvilkšanu, izmantojot vienkāršu angļu valodas norādījumus bez kodešanas
Lielākā barjera, kad skalējam
Cīņa ar antibota pasākumiem: starp прокsi, CAPTCHA un pirkstu nospiedumiem
Mazā mēroga skreipings noritēšanai šie pasākumi var neizpausties, taču, kad sākam skalēt, tie sāk traucēt darbu, un tiem ir jācīnās. Cloudflare, Akamai, DataDome, PerimeterX un citi pakalpojumi izmanto daudzslāņu metodes, lai noteiktu botu izturēšanos, IP reputāciju, pirkstu nospiedumus un JavaScript izaicinājumu izpildes spēju. Pirmā pretrīkošanās ir прокsi rotācija. Datu centra прокsi ir lēti, bet tie ir viegli atpazīstami, savukārt mājokļu (rezidentālie) прокsi un mobilo прокsi ir grūtāk atpazīstami, bet tie ir dārgāki. Dažādi komerciālie skreipings servisi piedāvā iekšējo IP bazas ar vairāk nekā miljons IP un automātisku rotācijas funkciju. Otrā - pirkstu nospiedumu maskēšana. User-Agent, ekrāna izšķirtspēja, WebGL renderers, fontu saraksts, Canvas hēšu kombinācija var noteikt konkrēto ierīci, pat ja IP ir mainīts. Šo problēmu var atrisināt, izmantojot bibliotēkas kā puppeteer-extra-plugin-stealth vai īpašas programmas, kas imitē reālās pirkstu nospiedumus. Trešā - CAPTCHA pārvarēšana. reCAPTCHA vai hCaptcha gadījumā var izmantot 2Captcha pakalpojumus, kas nodrošina cilvēku un AI risinājumus, izmantojot API. Tomēr 2026. gada datumos šajā jomā ir daudz juridisko un etisko grey zonu, tādēļ lietošanai ir jāizrāda piesardzība. Galvenais ir šo infrastruktūras darbības kompleksitāti pašiem pārvaldīt vai to uzticēt Firecrawl vai līdzīgiem pakalpojumiem. Daudzām uzņēmumiem antibota izvēle nav galvenā darbība un tā ir ārēja izmaksu sastāvdaļa.
- CAPTCHA - Vikipēdija — Cilvēka un botu atšķiršanās tehnoloģijas shēma un vēsture
- Starpproksu serveris - Vikipēdija — Proksi serveru veidi un darbības princips
nezināmībā iesīšanās var būt sekas
Juridiskās un ētiskās robežas: likumīguma statuss
Tehniski iespējama lieta un likumīgi atļauta lieta ir atšķirīga. Skreipa šķēršļu likumīgums atšķiras atkarībā no jurisdikcijas un situācijas, un absolūti atbildi nav. Praksē darbojošies ir jāzina par galvenajiem tiesas process un noteikumiem. ASV hiQ Labs pret LinkedIn lieta ir nozīmīgs rādītājs. 9. apgabala tiesa norādīja, ka atvērtu datu skreipšana ir mazāk iespējama kompjūteru krāpšanas un izmantošanas pretlikumos (CFAA), un tā norāda uz noteiktu atbalstu atvērtu datu vākšanai. Tomēr robots.txt ignorēšana, lietošanas noteikumu pārkāpšana un autentificēšanu izvēloties ir joprojām saistīta ar likumisko risku. Eiropā GDPR (vispārīgā datu aizsardzības noteikumi) ir nozīmīgi. Personiskos datus iekļaujoša skreipšana, pat ja tā ir publiska informācija, prasa likumisko pamatojumu apstrādei, un sankciju nauda var sasniegt līdz 4% no vispārīgās pasaules pārdošanas apjoma gadā. Arī Japānā personisko datu aizsardzības likums, autortiesību likums un neitālās konkurences aizsardzības likums ir saistīti, un datu veids un lietošanas mērķis maina to izmantošanu. Praksē galvenā likums ir sekojošs: robots.txt cieņa, serverim neuzlikt pārmērīgu slodzi, ierobežot tempu, personisko datu apstrāde ir jā ierobežo līdz minimumam, un lietošanas noteikumus ir jāpārbauda. Un lietošanai lielos, komerciālos mērogos ir jāveic likumisko pārbaudi. Vietnē, kas sniedz API, piemēram, Vikipēdijā, ir ieteicamāk izmantot oficiālo API, nevis skreipšanu. Ētiska datu vākšana ir ilgtspējīgas datu stratēģijas priekšnota.
- hiQ Labs v. LinkedIn - Vikipēdija — nozīmīgs tiesas process par atvērtu datu skreipšanas likumīgumu
- Vispārīgā datu aizsardzības noteikumi - Vikipēdija — ES personisko datu aizsardzības noteikumu kopsavilkums un piemērošanas joma
Lēmumu pieņemšanas struktūra
Rīku izvēles matrica: mērķa pielāgošana
Šejien norādītās diskusijas rezultātā, mērķa pielāgošanas norādījumus ir iespējams sakārtot. Pirmkārt ir jāapkopo „mērogs”, „dinamiskā renderēšana”, „LLM savienojums” un „komandas tehniskais līmenis”. Ja mērķis ir mācīšanās, prototipēšana vai vienvirziena izvēlē, tad lokālā vidē var izmantot Cliprun, lai izvēlētos tiešsaistes videi, vai arī var izmantot requests un BeautifulSoup, jo tā ir viegli lietojama un izmaksas ir gandrīz nullē. Šeit var izveidot izvēles loģikas shēmu. Turpmāk, strādājot pie AI lietotņu vai RAG datu avotu izveides, ir nepieciešama tīra strukturēta izvade. Firecrawl veida vadīti API, kas ietver renderēšanu un aizsargā no botiem, atgriežot LLM atbilstošu formātu, var ātrināt attīstību. Salīdzinot to ar paša Playwright klastera un proksijbases izmantošanu, ārējās pakalpojumu izmantošana ir daudzos gadījumos racionalāka. Ja nodaļa vadīs automatizēšanu, vai būs nepieciešama kompleksa interakcija, piemēram, autorizācija vai formu nosūtīšana, tad var izmantot BrowserAct, kas ir nokoda AI aģents. Tā ir organizatoriska vērtība, jo var izmantot resursus bez inženieru iesaistīšanās. Otrādi, ja ir nepieciešams izveidot lielu mēroga crawl, kas aptver vairākus miljonus lapām, tad visefektīvākais risinājums būs Scrapy bāzēts paša veidotais pipeline, kas ietver distribūtīvu izpildi un proksijas pārvaldību. Galvenais ir nevienam rīkam neliec lielu svaru. Tātad šāds slāņu komplekss - Cliprun prototipiem, Firecrawl ražošanai, BrowserAct nodaļas automatizēšanai, Scrapy lielajiem crawl - ir 2026. gada reālistiskā labā prakse.
- Beautiful Soup dokumentācija — Pythona HTML parsēšanas bibliotēkas oficiālā dokumentācija
- Web crawler - Vikipēdija — Lielmēroga tīmekļa crawl funkcionalitāte un dizaina izstrādes problēmas
Nākamā viļņa noteikšana
Nākotnes uzskats pēc 2026. gada: aģentu veida skropšanas nākotne
Skropšanas nākotne pāriet no "atlases apraksta" uz "mērķa paziņojumu". Iepriekš bija jānorāda konkrēts izvēlēšanās vietu, izmantojot CSS selektorus vai XPath, un katru reizi, kad mainījās vietnes struktūra, skripts tika sabojāts. Jaunās paaudzes rīki, kurus ietver LLM, savukārt, saprot lapas nozīmi un izvilka vēlamās datu, tādējādi struktūras maiņu izturība strauji palielinās. Vēl vairāk uzmanības cienīgs ir aģentu integrācija. OpenAI un Anthropic paredzētajā aģentu paraugs norāda, ka AI pašas pārlūko tīmekli, nozīmē nepieciešamās informācijas un vāc to, lai veiktu uzdevumus. Anthropic Computer lietošana un pārlūka vadības funkcijas ir šī virziena aizsācēji, un skropšana, kas iepriekš bija atsevišķs process, tagad kļūst par daļu no lielāka aģentu darbplūsmas. No otras puses, arī tīmekļa vietņu aizsardzība attīstās. Saņemot AI skropšanas strauju pieaugumu, uzņēmumi kā Cloudflare sāk meklēt veidus, kā pārvaldīt un komercionalizēt botu piekļuvi (līdzīgi "maksas par pārlūkošanu" modeļiem). Ir iespēja, ka datu iegūšana no "bezmaksas tiesībām" pāriet uz "tirdzniecības darījumiem ar atlīdzību". Šīs izmaiņas prasa ne tikai tehnisko izvēli, bet arī vispārīgas datu stratēģijas pārskatīšanu. Oficiālo API, licencēšanas līgumu, legālu skropšanu un aģentu tipa automatizāciju savienojot, ir jānodrošina saskaņa starp kompliance, izmaksām un ilgtspēju — šo pieeju praktiķiem pēc 2026. gada prasa nopietns pieejas veids. Kā aģentu panteons, esam stingri ieteicam izvērtēt ne tikai rīku iespējas, bet arī to aizguļojošo juridisko un etisko dizainu.
- Anthropic oficiālā mājas lapa — Uzņēmums, kas nodrošina aģentu tipa AI iespējas kā Computer Use
- OpenAI oficiālā mājas lapa — Uzņēmums, kas attīsta LLM un aģentu tehnoloģijas, izmantojot tīmekļa datus
Resursi
- Tīmekļa rakšana — Vikipēdija
Tīmekļa rakšanas definīcija, tehnika un likumisks punkts no enciklopēdijas
- Scrapy oficiālā dokumentācija
Lielu tīmekļa rakšanu atbalstošā Python struktūra oficiālā dokumentācija
- Playwright oficiālā mājas lapa
Microsoft izstrādāta pārlūkprogrammu automatizācijas bibliotēka
- Anthropic oficiālā mājas lapa
Datora izmantošanai paredzēta aģentu tipa AI tehnoloģiju sniedzēja mājas lapa
- OpenAI oficiālā mājas lapa
LLM un aģentu tehnoloģiju attīstītāja mājas lapa, kas ir tīmekļa datu izmantošanas centrā
Biežāk uzdotie jautājumi
Vai Web rakšana ir nelikumīga?
Vispārīgi nelikumīga nav. Datu vākšana no publiski pieejamām avotiem daudzās jurisdikcijās tiek atzīta par likumīgu, tomēr to izmantošana pretēji publiskotajām noteikumiem, autentifikācijas izvēles izvēle, personisko datu neatbilstoša apstrāde un pārmērīga servera noslodze var būt saistīta ar likumīgām riskiem. Ir svarīgi pārbaudīt likumdošanu, piemēram, hiQ pret LinkedIn lietu ASV, GDPR Eiropas Savienībā un Personisko datu aizsardzības likumu Japānā, pirms komerciālas lietošanas.
Kā iegūt datu no dinamiskām mājas lapām, kas tiek atveidotas ar JavaScript?
Izmantojot vienkāršus HTTP klientus kā requests nav iespējams, jo nepieciešams izmantot bezgalves pārlūkprogrammu, piemēram, Playwright vai Puppeteer, vai arī Firecrawl, kas ietver atveidošanu, jo tie pilnībā atveido mājas lapu pēc tam, kad dati ir izvelkti.
Vai var rakstīt kodu, ja es nezinu, kā to darīt?
Ir iespējams. Izmantojot instrumentus kā BrowserAct, kurš atbalsta kodēšanas automatizāciju bez programmas rakstīšanas, iespējams automatizēt darbības ar vienkāršām norādēm angļu valodā. Šādi instrumenti ir labi piemēroti automātizācijai bez programmas zināšanām.
Kā var izvēlesties anti robotu aizsardzības pasākumus?
Vispārīgi tiek izmantoti proksi rotācija, pārlūkprogrammas 'piršto' noklusējuma noliegšana un CAPTCHA risinājumu izmantošana. Tomēr šie pasākumi var būt sarežģīti un dārgi, tādēļ daudzas uzņēmējdarbības izvēlas izmantot Firecrawl pakalpojumus, kas iekļauj anti robotu aizsardzības pasākumus, jo tie ir daudz vieglāk lietojami.
Kāds ir labākais instruments LLM un RAG datu vākšanai?
Firecrawl ir piemērs instrumentam, kas atgriež sakārtotas un strukturētas datus JSON formātā, kas var tikt izmantoti tieši LLM un RAG datu avotiem.
Vai Scrapy vai vadīti pakalpojumi ir labāk izvēlēties?
Ja jums ir daudz resursu un liela datu apjoma vākšana, Scrapy var būt labākais izvēles, tomēr ja jums ir vajadzība pēc ātrākas attīstības un vēlaties atvēlēt resursus citiem uzdevumiem, tad vadīti pakalpojumi var būt labākai izvēlei.
Vai ir viegls veids, kā pārbaudīt rakšanas loģiku?
Izmantojot Cliprun pakalpojumu, varat izpildīt Python kodu tiešām pārlūkprogrammā, bez vajadzības lokāli uzstādīt visu vajadzīgo, un pārbaudīt, vai jūsu loģika strādā, kā paredzēts.
Vai robots.txt noteikumi ir obligāti?
Nav likumīgi saistoši, bet ir svarīgi ievērot, jo to neievērošana var novedīt pie bloķēšanas vai citām likumīgām problēmām. Ir svarīgi ievērot arī noslodzes ierobežojumus, lai neuzāainu serverus.