Hur man scrapar Arc.dev: Den kompletta guiden till jobbdata för distansarbete
Lär dig hur du scrapar jobb för distansutvecklare, löneuppgifter och tech stacks från Arc.dev. Extrahera högkvalitativa tech-listningar för marknadsanalys och...
Anti-bot-skydd upptäckt
- Cloudflare
- WAF och bothantering på företagsnivå. Använder JavaScript-utmaningar, CAPTCHA och beteendeanalys. Kräver webbläsarautomatisering med stealth-inställningar.
- DataDome
- Botdetektering i realtid med ML-modeller. Analyserar enhetsfingeravtryck, nätverkssignaler och beteendemönster. Vanligt på e-handelssajter.
- Hastighetsbegränsning
- Begränsar förfrågningar per IP/session över tid. Kan kringgås med roterande proxyservrar, fördröjda förfrågningar och distribuerad skrapning.
- Webbläsarfingeravtryck
- Identifierar botar genom webbläsaregenskaper: canvas, WebGL, typsnitt, plugins. Kräver förfalskning eller riktiga webbläsarprofiler.
- Behavioral Analysis
Om Arc
Upptäck vad Arc erbjuder och vilka värdefulla data som kan extraheras.
Den främsta marknadsplatsen för distanstalanger
Arc (tidigare CodementorX) är en ledande global marknadsplats för verifierade mjukvaruingenjörer och tech-proffs på distans. Till skillnad från generiska jobbsajter driver Arc en noggrant kurerad plattform som kopplar samman topputvecklare med företag som sträcker sig från snabbväxande startups till etablerade tech-jättar. Plattformen är särskilt känd för sin rigorösa granskningsprocess och sitt fokus på långsiktiga distansroller snarare än korttidsuppdrag.
Rik tech-centrerad data
Webbplatsen är ett massivt arkiv med strukturerad data, inklusive detaljerade jobbbeskrivningar, löne-benchmarks för olika regioner och specifika tekniska krav. Varje annons innehåller vanligtvis en rik uppsättning attribut såsom required tech stacks, krav på tidszonsöverlappning och policyer för distansarbete (t.ex. 'Jobba varifrån som helst' kontra 'Specifikt land').
Strategiskt värde av Arc-data
För rekryterare och marknadsanalytiker ger scraping av Arc.dev högkvalitativ data om kompensationstrender och adoption av ny teknik. Eftersom listningarna är verifierade och uppdateras ofta, är datan betydligt mer korrekt än den man hittar på okurerade aggregatorer, vilket gör den till en guldgruva för competitive intelligence och specialiserade rekryteringspipelines.
Varför Skrapa Arc?
Upptäck affärsvärdet och användningsfallen för dataextraktion från Arc.
Analysera globala löne-benchmarks för tekniska roller på distans
Identifiera anställningstrender och snabbväxande företag inom tech-sektorn
Övervaka efterfrågan på specifika programmeringsspråk och ramverk
Bygga en högkvalitativ lead-lista för tekniska rekryteringsbyråer
Aggregera premium-jobbannonser för distansarbete till nischade karriärportaler
Spåra förändringar i distansarbetspolicyer hos internationella tech-företag
Skrapningsutmaningar
Tekniska utmaningar du kan stöta på när du skrapar Arc.
Aggressiva Cloudflare- och DataDome-skyddssystem
Next.js SPA-arkitektur kräver tung JavaScript-rendering
Dynamiska CSS-klassnamn som ändras vid varje build
Intrikat rate limiting baserad på beteendemässig fingerprinting
Komplexa kapslade datastrukturer i React-hydreringstillståndet
Skrapa Arc med AI
Ingen kod krävs. Extrahera data på minuter med AI-driven automatisering.
Hur det fungerar
Beskriv vad du behöver
Berätta för AI vilka data du vill extrahera från Arc. Skriv det bara på vanligt språk — ingen kod eller selektorer behövs.
AI extraherar datan
Vår artificiella intelligens navigerar Arc, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.
Få dina data
Få ren, strukturerad data redo att exportera som CSV, JSON eller skicka direkt till dina appar och arbetsflöden.
Varför använda AI för skrapning
AI gör det enkelt att skrapa Arc utan att skriva kod. Vår AI-drivna plattform använder artificiell intelligens för att förstå vilka data du vill ha — beskriv det bara på vanligt språk och AI extraherar dem automatiskt.
How to scrape with AI:
- Beskriv vad du behöver: Berätta för AI vilka data du vill extrahera från Arc. Skriv det bara på vanligt språk — ingen kod eller selektorer behövs.
- AI extraherar datan: Vår artificiella intelligens navigerar Arc, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.
- Få dina data: Få ren, strukturerad data redo att exportera som CSV, JSON eller skicka direkt till dina appar och arbetsflöden.
Why use AI for scraping:
- Kringgår automatiskt Cloudflare och hinder för browser fingerprinting
- Hanterar JavaScript-rendering och komplexa React-tillstånd utan kodning
- Använder intelligenta selektorer för att hantera dynamiska CSS-klassuppdateringar
- Möjliggör enkel schemaläggning för jobbövervakning i realtid
- Exporterar strukturerad data av hög kvalitet direkt till Google Sheets eller JSON
No-code webbskrapare för Arc
Peka-och-klicka-alternativ till AI-driven skrapning
Flera no-code-verktyg som Browse.ai, Octoparse, Axiom och ParseHub kan hjälpa dig att skrapa Arc utan att skriva kod. Dessa verktyg använder vanligtvis visuella gränssnitt för att välja data, även om de kan ha problem med komplext dynamiskt innehåll eller anti-bot-åtgärder.
Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg
Vanliga utmaningar
Inlärningskurva
Att förstå selektorer och extraktionslogik tar tid
Selektorer går sönder
Webbplatsändringar kan förstöra hela ditt arbetsflöde
Problem med dynamiskt innehåll
JavaScript-tunga sidor kräver komplexa lösningar
CAPTCHA-begränsningar
De flesta verktyg kräver manuell hantering av CAPTCHAs
IP-blockering
Aggressiv scraping kan leda till att din IP blockeras
No-code webbskrapare för Arc
Flera no-code-verktyg som Browse.ai, Octoparse, Axiom och ParseHub kan hjälpa dig att skrapa Arc utan att skriva kod. Dessa verktyg använder vanligtvis visuella gränssnitt för att välja data, även om de kan ha problem med komplext dynamiskt innehåll eller anti-bot-åtgärder.
Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg
- Installera webbläsartillägg eller registrera dig på plattformen
- Navigera till målwebbplatsen och öppna verktyget
- Välj dataelement att extrahera med point-and-click
- Konfigurera CSS-selektorer för varje datafält
- Ställ in pagineringsregler för att scrapa flera sidor
- Hantera CAPTCHAs (kräver ofta manuell lösning)
- Konfigurera schemaläggning för automatiska körningar
- Exportera data till CSV, JSON eller anslut via API
Vanliga utmaningar
- Inlärningskurva: Att förstå selektorer och extraktionslogik tar tid
- Selektorer går sönder: Webbplatsändringar kan förstöra hela ditt arbetsflöde
- Problem med dynamiskt innehåll: JavaScript-tunga sidor kräver komplexa lösningar
- CAPTCHA-begränsningar: De flesta verktyg kräver manuell hantering av CAPTCHAs
- IP-blockering: Aggressiv scraping kan leda till att din IP blockeras
Kodexempel
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Notera: Basala anrop blockeras ofta av Arcs Cloudflare-uppsättning.
# Att använda en korrekt User-Agent och eventuellt en proxy är obligatoriskt.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
# Kontrollera efter 403 Forbidden vilket indikerar en Cloudflare-blockering
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extrahera data från Next.js JSON-script för bättre tillförlitlighet
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
print('Sidkällan hämtades framgångsrikt.')
else:
print(f'Blockerad av Anti-Bot. Statuskod: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Fel: {e}')När ska det användas
Bäst för statiska HTML-sidor med minimal JavaScript. Idealiskt för bloggar, nyhetssidor och enkla e-handelsproduktsidor.
Fördelar
- ●Snabbaste exekveringen (ingen webbläsaröverhead)
- ●Lägsta resursförbrukning
- ●Lätt att parallellisera med asyncio
- ●Utmärkt för API:er och statiska sidor
Begränsningar
- ●Kan inte köra JavaScript
- ●Misslyckas på SPA:er och dynamiskt innehåll
- ●Kan ha problem med komplexa anti-bot-system
Hur man skrapar Arc med kod
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Notera: Basala anrop blockeras ofta av Arcs Cloudflare-uppsättning.
# Att använda en korrekt User-Agent och eventuellt en proxy är obligatoriskt.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
# Kontrollera efter 403 Forbidden vilket indikerar en Cloudflare-blockering
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extrahera data från Next.js JSON-script för bättre tillförlitlighet
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
print('Sidkällan hämtades framgångsrikt.')
else:
print(f'Blockerad av Anti-Bot. Statuskod: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Fel: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_arc():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
# Använd en riktig användarprofil eller stealth-inställningar
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
# Navigera och vänta på att innehållet hydreras
page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', wait_until='networkidle')
# Vänta på jobbkort-elementen
page.wait_for_selector('div[class*="JobCard_container"]')
jobs = page.query_selector_all('div[class*="JobCard_container"]')
for job in jobs:
title = job.query_selector('h2').inner_text()
company = job.query_selector('div[class*="JobCard_company"]').inner_text()
print(f'Scrapat: {title} @ {company}')
browser.close()
scrape_arc()Python + Scrapy
import scrapy
class ArcSpider(scrapy.Spider):
name = 'arc_jobs'
start_urls = ['https://arc.dev/remote-jobs']
def parse(self, response):
# Scrapy behöver en JS-middleware (som scrapy-playwright) för Arc.dev
for job in response.css('div[class*="JobCard_container"]'):
yield {
'title': job.css('h2::text').get(),
'company': job.css('div[class*="JobCard_company"]::text').get(),
'salary': job.css('div[class*="JobCard_salary"]::text').get(),
'tags': job.css('div[class*="JobCard_tags"] span::text').getall()
}
next_page = response.css('a[class*="Pagination_next"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
await page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', { waitUntil: 'networkidle2' });
const jobData = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll('div[class*="JobCard_container"]'));
return cards.map(card => ({
title: card.querySelector('h2')?.innerText,
company: card.querySelector('div[class*="JobCard_company"]')?.innerText,
location: card.querySelector('div[class*="JobCard_location"]')?.innerText
}));
});
console.log(jobData);
await browser.close();
})();Vad Du Kan Göra Med Arc-Data
Utforska praktiska tillämpningar och insikter från Arc-data.
Index för distanslöner
HR-avdelningar använder detta för att bygga konkurrenskraftiga kompensationspaket för tekniska roller som fokuserar på distansarbete.
Så här implementerar du:
- 1Scrapa alla listningar som inkluderar lönespann för seniora utvecklare.
- 2Normalisera valutan till USD och beräkna medianlön per tech stack.
- 3Uppdatera indexet månadsvis för att spåra inflation och förändringar i marknadens efterfrågan.
Använd Automatio för att extrahera data från Arc och bygga dessa applikationer utan att skriva kod.
Vad Du Kan Göra Med Arc-Data
- Index för distanslöner
HR-avdelningar använder detta för att bygga konkurrenskraftiga kompensationspaket för tekniska roller som fokuserar på distansarbete.
- Scrapa alla listningar som inkluderar lönespann för seniora utvecklare.
- Normalisera valutan till USD och beräkna medianlön per tech stack.
- Uppdatera indexet månadsvis för att spåra inflation och förändringar i marknadens efterfrågan.
- Generator för rekryteringspipeline
Bemanningsföretag inom tech kan identifiera företag som aggressivt skalar upp sina utvecklingsavdelningar.
- Övervaka Arc efter företag som postar flera högprioriterade roller samtidigt.
- Extrahera företagsdetaljer och tillväxtsignaler (t.ex. 'Exclusive'-märken).
- Kontakta rekryterande chefer på dessa företag med specialiserade talangförslag.
- Nischad aggregator för tech-jobb
Utvecklare kan skapa specialiserade jobbsajter (t.ex. 'Rust Remote Only') genom att filtrera och återpublicera Arcs verifierade annonser.
- Scrapa listningar filtrerade på specifika taggar som 'Rust' eller 'Go'.
- Rensa beskrivningarna och ta bort dubbletter från andra plattformar.
- Posta till en nischad sajt eller automatiserad Telegram-kanal för följare.
- Analys av tech stack-adoption
Investerare och CTO:er använder denna data för att avgöra vilka ramverk som vinner mark på den professionella marknaden.
- Extrahera fälten 'Primary Stack' och 'Tags' från alla aktiva listningar.
- Aggregera frekvensen av ramverk som Next.js vs. React vs. Vue.
- Jämför kvartalsdata för att identifiera tillväxttrender över tid.
- Verktyg för tidszonskompatibilitet
Startups i Europa eller LATAM kan använda detta för att hitta företag med kompatibla krav på överlappning.
- Scrapa krav på 'Timezone Overlap' från globala listningar.
- Filtrera per region (t.ex. 'Europe Overlap' eller 'EST Compatibility').
- Analysera vilka tech-hubbar som är mest flexibla med arbetstider på distans.
Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering
Automatio kombinerar kraften av AI-agenter, webbautomatisering och smarta integrationer for att hjalpa dig astadkomma mer pa kortare tid.
Proffstips för Skrapning av Arc
Expertråd för framgångsrik dataextraktion från Arc.
Rikta in dig på `__NEXT_DATA__`-script-taggen för att få sidans fullständiga JSON-tillstånd istället för att parsa röriga HTML-selektorer.
Använd alltid högkvalitativa residential proxies; datacenter-IP:er flaggas nästan alltid omedelbart av DataDome.
Begränsa din scraping-frekvens för att efterlikna mänskligt surfbeteende – Arc är mycket känsligt för snabba, repetitiva anrop.
Fokusera på specifika kategorier (t.ex. /remote-jobs/react) för att hålla datavolymen hanterbar och kringgå generella sökbegränsningar.
Om du stöter på en ihållande blockering, prova att rotera din User-Agent till en modern mobil webbläsarsträng.
Scrapa under tider med låg trafik (relativt till UTC) för att undvika att trigga aggressivt skydd mot trafiktoppar.
Omdomen
Vad vara anvandare sager
Ga med tusentals nojda anvandare som har transformerat sitt arbetsflode
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Relaterat Web Scraping
How to Scrape Guru.com: A Comprehensive Web Scraping Guide
How to Scrape Upwork: A Comprehensive Technical Guide
How to Scrape Toptal | Toptal Web Scraper Guide
How to Scrape Freelancer.com: A Complete Technical Guide
How to Scrape Fiverr | Fiverr Web Scraper Guide
How to Scrape Indeed: 2025 Guide for Job Market Data
How to Scrape Hiring.Cafe: A Complete AI Job Board Scraper Guide
How to Scrape Charter Global | IT Services & Job Board Scraper
Vanliga fragor om Arc
Hitta svar pa vanliga fragor om Arc