От основ Python к успеху в краппинге данных: Путешествие Майкла к независимости

Привет всем. Меня зовут Майкл, как бы банально это ни звучало. Я'30-летний фрилансер из Иллинойса, США.

Впервые я услышал о парсинге данных в Университете штата Иллинойс в 2012-2013 годах, когда учился на программиста. Это казалось интересным и забавным, но я не представлял, как сильно это изменит мою жизнь в будущем.

Все началось с небольшого проекта во время моей стажировки в IT-компании. Мне было поручено собрать и проанализировать данные для нашего продукта. Большая часть данных была разбросана по различным веб-сайтам, и тогда я вспомнил о парсинге. Я изучил Python и такие библиотеки для веб-скрейпинга, как BeautifulSoup и Scrapy. Проект был успешным, я получил премию (и потратил ее 🙂 ) и понял, что получаю удовольствие от процесса.

Через несколько лет после окончания университета я работал программистом, но часто задумывался о создании собственного бизнеса. Именно тогда меня осенила идея использовать веб-скрейпинг для зарабатывания денег. Я начал искать клиентов, которым нужны были структурированные данные. На удивление, их оказалось много.

В своей работе я использую несколько инструментов и программ:

1. Python: Основной язык программирования, который я использую для написания скриптов веб-скрейпинга. Python имеет мощные библиотеки для веб-скрейпинга, такие как BeautifulSoup, Scrapy и Selenium.

2. BeautifulSoup: Библиотека Python, используемая для разбора документов HTML и XML. Она идеально подходит для извлечения данных с веб-страниц.

3. Scrapy: Еще одна мощная библиотека Python для веб-скрейпинга. Scrapy обладает широкой функциональностью и предназначена для крупномасштабного скраппинга.

4. Селен: Selenium обычно используется для автоматизированного тестирования веб-приложений, но его также можно использовать для веб-скреппинга, особенно в случаях, когда данные динамически загружаются с помощью JavaScript.

5. Блокнот Jupyter: Интерактивная среда для написания и тестирования кода Python. Она отлично подходит для исследовательского анализа данных и создания прототипов сценариев веб-скреппинга.

6. Базы данных SQL/NoSQL: Я использую базы данных SQL и NoSQL для хранения и обработки больших объемов собранных данных. PostgreSQL, MongoDB и MySQL - вот некоторые из предпочитаемых мною баз данных.

7. Прокси: Чтобы обойти ограничения по IP и увеличить скорость скраппинга, я использую платные прокси-сервисы.

8. Cron или другие планировщики задач: Я использую их для автоматического запуска моих скриптов веб-скрейпинга в определенное время.

Теперь, когда у меня есть набор инструментов, и я знаю, когда и как их правильно использовать, моя работа занимает очень мало времени. Если раньше я мог просидеть над проектом несколько дней, то сейчас на настройку уходит от 1 до 4 часов, причем все работает автоматически.

У меня есть несколько каналов для поиска клиентов:

1. Платформы для фрилансеров: Такие сайты, как Upwork, Freelancer и Fiverr, предоставляют множество возможностей для поиска клиентов, нуждающихся в услугах веб-скрейпинга. Я активно использую эти платформы для поиска проектов, соответствующих моим навыкам.

2. Социальные сети: LinkedIn стала одной из лучших платформ для поиска клиентов B2B. Я активно работаю в LinkedIn, размещаю статьи о веб-скрейпинге и обращаюсь к компаниям, которые, по моему мнению, могут быть заинтересованы в моих услугах.

3. Форумы и сообщества: Я также активно участвую в форумах и сообществах по программированию и веб-скрейпингу, таких как StackOverflow и Reddit. Это не только помогает мне быть в курсе последних тенденций в области веб-скрейпинга, но и помогает находить клиентов.

4. Сетевые мероприятия и конференции: Я стараюсь посещать мероприятия и конференции, связанные с данными и ИТ, поскольку они предоставляют отличную возможность встретиться с потенциальными клиентами и партнерами.

5. Я пробовал вести блог, и клиенты действительно приходили оттуда, но это занимает много времени, и мне пришлось его закрыть.

Почему я пишу все это? Потому что многие люди, особенно молодые, не знают, что делать и где зарабатывать деньги на жизнь.

Своим примером я хочу показать, что немного знаний (основы Python можно освоить за несколько недель), желание и упорный труд могут помочь вам достичь целей и стать независимым в жизни.