PROJEKT

Webscraping-software til rene data, klar til eksport

Specialudvikling af software, Webscraping, Dataudtræk, Datarensning, Fjernelse af dubletter, Datavalidering, Databaseintegration, Automatiseret eksport

  • Branche: Erhvervsservice
  • Luxembourg Placering: Luxembourg
  • Leveringstid: 16 uger
  • Teknologier: Python, PHP
4+ måneder

Denne kunde bruger tid på at indsamle poster fra websites, databaser og API'er, før dataene er klar til analyse eller import. Webscraping-softwaren modtager sider, endpoints og filer. Den udtrækker udvalgte felter og renser og validerer dem derefter. Resultatet er ensartede data til regneark, SQL-databaser eller applikationer. Det giver en databehandlingsvirksomhed en gentagelig måde at klargøre poster fra blandede kilder på, samtidig med at manuelt arbejde og omarbejde reduceres.

Opsummering

Problem

Kunden bruger tid på manuelt at indsamle og klargøre poster fra forskellige kilder.

Løsning

Løsningen blev til et gentageligt workflow til webscraping og datarensning med udtræk, validering og eksport.

Resultat

Softwaren er udviklet til at reducere tiden og fejlene ved manuel klargøring, før dataene når deres destination.

Kundehistorie

Kunden er en databehandlingsvirksomhed fra Luxembourg. Den samler poster fra websites, databaser og API'er til videre brug.

Manuel indsamling og klargøring tager tid, fordi kilderne har forskellige strukturer og formater. Uensartede felter skaber også ekstraarbejde før eksport eller import.

Ønsket var enkelt: at skabe gentagelige Python-, kommandolinje-, notebook- eller applikationsbaserede workflows. De skulle udtrække, rense og validere data, før de blev sendt til den ønskede destination.

Løsningen blev bygget omkring kildeopsætning, et arbejdsområde til rensning og validering samt struktureret eksport. Regler for felter, skemaer og destinationer blev gjort synlige, så kundens team kunne arbejde efter egne standarder.

Kunden bad om

  1. Kør gentagelige Python-, kommandolinje-, notebook- eller applikationsworkflows.
  2. Eksportér rensede resultater som CSV, Excel, Parquet, JSON, Sheets, tekst eller SQL.
  3. Rens, normalisér, transformér, fjern dubletter, filtrér, sortér og konsolidér data.
  4. Lever logge, fejlrapporter, dokumentation, opsætningsvejledninger, kode og afhængigheder.

Hvorfor standardsoftware ikke passede

Standardprodukter dækker dele af opgaven: webindsamling, administreret udtræk, dataintegration eller konfigurerbare scrapingregler. Udkastet beskriver separate funktioner til kildeudtræk, rensning og validering. Det beskriver også destinationsmapping og rapportering. Kundens samlede workflow krævede derfor sin egen kombination.

Projektoversigt

Løsningen blev designet omkring tre trin: opsætning af kilder og udtræk, rensning og validering samt struktureret eksport. Det gør vejen fra kildepost til destination tydelig.

Den første skærm samler websites, databaser og API'er i én opsætning. Den accepterer også filer og definerer felter og destinationsstruktur for hver kørsel.

For at håndtere blandede kildeformater blev der leveret Python-workflows til udtræk og klargøring. HTML-parsing, databaseadgang, regnearksindlæsning og dokumentkonvertering understøtter de angivne kilder.

Arbejdsområdet til rensning viser rå og rensede værdier, dubletgrupper og valideringsresultater. Regler for rensning og fjernelse af dubletter klargør en ensartet struktur.

Eksportvisningen knytter kolonner og skemaer til CSV-, Excel- eller databasedestinationer. Behandlingsoversigter og kørselslogge gør status for hver kørsel synlig.

Dokumentation, opsætningsvejledninger og kildekode var inkluderet. Oplysninger om afhængigheder og driftslogge hjælper kundens team med at administrere workflows og tilpasse dem til egne dataregler.

Vigtigste leverede funktioner

  • Webscraping af udvalgte sider og felter
  • Udtræk fra databaser, API'er, filer og dokumenter
  • Gentagelige Python- og applikationsworkflows
  • Rensning, normalisering og transformation
  • Registrering af dubletter og sammenlægning af poster
  • Validering af skemaer og felter
  • Rapportering af oversprungne poster og fejl
  • CSV-, Excel-, Parquet-, JSON-, tekst-, Sheets- og SQL-eksport

Kan tilføjes

+ Håndtering af paginering + Understøttelse af dynamiske sider og JavaScript + Håndtering af hastighedsbegrænsninger + Håndtering af CAPTCHA + Yderligere destinationsforbindelser + Dokumentation af behandling og hjælp til opsætning

Hvem kan ellers bruge denne løsning

Virksomheder med lignende opgaver inden for dataklargøring kan tilpasse den samme løsning til deres kilder, regler og destinationer.

Et research- og analyseteam

Opgave Det klargør poster fra websites, API'er, filer og databaser til analyse og rapportering.
Sådan hjælper løsningen Løsningen udtrækker udvalgte felter, validerer dem, fjerner dubletter og eksporterer et ensartet datasæt.
Professionelle tjenester

En virksomhed inden for dokumentbehandling

Opgave Det behandler partier af PDF'er, rapporter, fakturaer, formularer og scannede dokumenter.
Sådan hjælper løsningen Løsningen udtrækker dokumentdata, anvender regler for rensning og validering og registrerer oversprungne eller mislykkede elementer.
Erhvervsservices

Et data-driftsteam

Opgave Det importerer udtrukne poster til regneark, SQL-databaser eller applikationer.
Sådan hjælper løsningen Løsningen mapper rensede kolonner til den ønskede destination og gemmer en behandlingsoversigt for hver kørsel.
Erhvervsservices

Teknologier

Python

Workflows til udtræk og rensning

Python kører de gentagelige workflows, der udtrækker, renser, normaliserer, validerer og konsoliderer poster.

PHP

Import og eksport af regneark

PHP understøtter behandling af regneark og CSV, når workflowet bruger PHP-baserede værktøjer.

JavaScript / TypeScript (Node.js)

Behandling af web og regneark

Node.js understøtter HTML-parsing, regnearkshåndtering og databaseforbindelser i applikationsbaserede workflows.

SQLAlchemy

Databaseabstraktion

SQLAlchemy (et bibliotek, der forbinder applikationer med databaser via en fælles grænseflade) understøtter databaseadgang og håndtering af destinationer.

PyMySQL

Databaseadgang til MySQL

PyMySQL (en Python-driver til MySQL og MariaDB) forbinder workflowet med MySQL-poster.

firecrawl-anydoc

Dokumentkonvertering

firecrawl-anydoc (et bibliotek, der konverterer dokumenter og regneark til Markdown) understøtter udtræk af dokumentindhold.

openpyxl

Læsning og skrivning af XLSX

openpyxl (et Python-bibliotek til Excel-projektmapper) læser og skriver XLSX-filer.

cheerio

HTML-parsing og scraping

cheerio (et bibliotek til parsing og manipulation af HTML) udtrækker udvalgt indhold fra websider.

CSV, XLSX, JSON, Parquet

Strukturerede filoutput

Disse formater overfører rensede poster til filer, regneark, applikationer og analyseværktøjer.

Integrationer

PostgreSQL, MySQL, and SQLite

Workflowet læser databaseposter og skriver rensede data til SQL-destinationer.

Google Sheets

Rensede poster mappes til Google Sheets-strukturer.

Excel

Systemet læser regnearkskilder og eksporterer mappede poster som Excel-filer.

Websites and APIs

Scraperen modtager sider og API-svar og udtrækker derefter udvalgte felter.

Resultatet

Kilder og felter defineres ét sted

Kildeopsætningsskærmen giver databehandlingsvirksomheden et tydeligt udgangspunkt for webscraping og dataudtræk. Den samler kildedetaljer, ønskede felter og HTML-selektorer.

Gentagelige kørsler bruger de samme udtræksregler til tilbagevendende arbejde, mens kildetypen dækker websites, databaser og API'er.

Sådan fungerer det

  1. Kildeopsætningen læser URL'er, endpoints, databasedetaljer, filstier, udvalgte felter og HTML-elementer.
  2. Udtræksworkflowet parser kildeindholdet og klargør de ønskede felter.
  3. Systemet anvender det valgte destinationsformat eller databasemål på kørslen.
  • Websitefelter kan vælges med selektorer til HTML-elementer.
  • Database-, API- og filkilder bruger de relevante forbindelses- eller stioplysninger.
Tip: En første fungerende version kan gennemgås på typiske kundefiler, før de resterende regler finjusteres.
Opsætning af kilder og udtræk

Opsætning af kilder og udtræk

Funktioner på denne skærm
Scrap website-data Hent tekstdata Udtræk data fra HTML

Rensningsregler gør poster ensartede

Arbejdsområdet til rensning viser rå og rensede værdier side om side med valideringsstatus. Dubletgrupper og årsager til oversprungne poster gør undtagelser lettere at gennemgå før eksport.

Resultatet er en ensartet struktur, der er klar til analyse, import eller forespørgsler, i stedet for en samling ubehandlede kildeposter.

Sådan fungerer det

  1. Rensningsworkflowet normaliserer, transformerer, filtrerer, sorterer og konsoliderer feltværdier.
  2. Modulet til fjernelse af dubletter identificerer dubletgrupper og klargør sammenlagte poster.
  3. Valideringsmodulet kontrollerer poster mod skemaer, skabeloner, feltlister eller forventede formater.
  • Valideringsstatus vises for hver post eller hvert felt.
  • Oversprungne poster og behandlingsfejl forbliver synlige i arbejdsområdet.
Arbejdsområde til rensning og validering

Arbejdsområde til rensning og validering

Funktioner på denne skærm
Udtræk data med Python Fjern dubletter fra data Valider data i realtid Validér udtrukne felter Log oversprungne poster

Rene poster når den ønskede destination

Eksportvisningen forbinder rensede data med den destinationsstruktur, kunden har brug for. Den mapper kolonner til filer, regneark eller databaser.

En behandlingsoversigt og kørselslog viser antal behandlede, oversprungne og fejlbehæftede poster i eksporten.

Sådan fungerer det

  1. Eksportmodulet mapper rensede kolonner til det valgte outputformat eller destinationsskema.
  2. Systemet skriver poster som CSV, Excel, Parquet, JSON, almindelig tekst, Google Sheets, SQL eller databaseposter.
  3. Kørselsloggen registrerer behandlingsoversigten, oversprungne elementer og fejl.
  • SQL-destinationer omfatter PostgreSQL-, MySQL- og SQLite-poster.
  • Regnearksdestinationer kan bruge Excel- eller Google Sheets-strukturer.
Bemærk: Dokumentation, opsætningsvejledninger, kildekode og oplysninger om afhængigheder understøtter kundens teams løbende administration.
Struktureret eksport og destinationsvisning

Struktureret eksport og destinationsvisning

Funktioner på denne skærm
Organisér udtrukne data Værktøj til Excel-eksport Gem data i SQL-database Opdatér Excel-database automatisk Indsæt nye poster i MySQL

Hvad løsningen giver

Med denne løsning kan databehandlingsvirksomheden:

  • Køre gentagelige udtræksworkflows for tilbagevendende kilder
  • Scrape udvalgte websitefelter og udtrække poster fra filer, API'er og databaser
  • Rense, normalisere, transformere, konsolidere og fjerne dubletter fra poster
  • Validere data, før de når en destination
  • Eksportere ensartede poster til filer, regneark, SQL-databaser eller applikationer
  • Gennemgå oversprungne poster, fejl og behandlingsoversigter

Kunne standardløsninger udføre opgaven?

Før designet blev opgaven sammenlignet med standardprodukter ud fra deres egne beskrivelser.

Det kunden har brug for Software til dataudtræk Data Extraction Webscraping-platforme Oxylabs, Zyte, Scrapfly Dataintegrationsplatforme Dataddo, Improvado Specialudviklet løsning
Køre gentagelige udtræksworkflows
Eksportere i de nødvendige dataformater —
Rense og fjerne dubletter fra kildedata — — —
Levere logge, kode og dokumentation — — —
Passe til kundens egne regler: trin, roller og rapporter — — —
Alle trin samlet ét sted — — —
Ingen manuelle trin mellem programmer delvist delvist delvist

Baseret på produkternes og kategoriens offentlige beskrivelser.

Standardprodukter dækker dataudtræk, webindsamling og dataflytning, og et standardprodukt er tilstrækkeligt, når der kun er brug for én af disse dele.

For denne kunde skulle de nødvendige kilder, rensningsregler, validering, rapporter og destinationer fungere sammen ét sted.

Produktbeskrivelserne indeholdt ikke hele kombinationen af kundens egne regler og klargøring fra kilde til destination.

Til sidst

I sidste ende blev løsningen udviklet til at reducere manuelt arbejde mellem poster fra blandede kilder og rene filer eller databaser.

FAQ

Overvejer du at bygge et lignende system? Læs svarene nedenfor for at se, hvordan et specialudviklet workflow til udtræk og datarensning kan tilpasses dine kilder og destinationer.

Brug for noget lignende? Lad os tale
Eller se flere projekter