Коротко о парсинге
2020-10-18 16:04:10 Aspirantos

 

 

Веб-парсинг – распространённый способ извлечения данных, контента, изображений и другой информации из интернета. Чаще всего это автоматизированный процесс с использованием программного обеспечения или поискового робота (бота), реже – ручное извлечение данных. Для того, чтобы получить данные используется механизмы веб-скрапинга. Веб-скрапинг – это процесс сбора данных. После того, как поисковой робот извлекает базовый HTML-код веб-парсер извлекает необходимые данные.

 

Как известно, веб-сайты создаются с использованием различных языков разметки. Наиболее распространённым является HTML. Язык разметки универсален. Данные могут находится в виде текста, помещенного между соответствующими тегами, либо храниться в виде CSV, JSON, TSV. Для извлечения данных часто используются регулярные, синтаксис CSS или XPath. После извлечения данных они упорядочиваются и сохраняются в базе данных или в виде простого текста.

Автоматический веб-скрапинг и веб-парсинг используются для извлечения большого количества данных с различных интернет ресурсов. С каждым годом увеличивается число веб сайтов и использование ручного труда становиться не целесообразным. Для автоматизации процесса веб скрапинга пишут с использованием популярных языков программирования поисковые роботы или используют готовые сервисы.

Пожалуй, самым распространённым направлением использования веб-парсинга является отслеживание цен. Изначально цены отлеживались вручную, что занимало много времени. С ростом количества обрабатываемой информации возникла потребность автоматизировать данный процесс. Веб-скрапер круглосуточно собирает информацию с огромного числа страниц в интернете, а веб-парсер извлекает из полученного html-текста название продукта, цена, фотографию и другие данные. Как правило, целью являются цены на товары конкурентов. Ценовая политика существенно влияет на доход, получаемый от продаж товара. Также, веб-парсинг применяют для сопоставления товаров конкурентов с собственными продуктами и контроль стоимости товаров дилерской сети. Актуальная информация о ценах позволяет проводить анализ стратегий ценообразования и, на их основе оперативно реагировать на все изменения рынка.

Деятельность многих организаций напрямую зависти их настроения их клиентов. Используя различные цифровые каналы, клиенты оставляют комментарии и отзывы, оставляют твиты, ставят лайки в различных социальных сетях. Для того, чтобы получить информацию о предпочтениях клиентов уходит много времени. Веб-скрапинг позволяет автоматически получать информацию о мнениях клиентов. В дальнейшем анализ этой информации дает возможность спрогнозировать поведение клиентов, найти причины проблем в связке продавец-покупатель, определить тенденции в предпочтениях покупателей.

Маркетинговые и цифровые компании широко используют веб-скрапинг для агрегации большого числа контента миллионов статей и новостных сайтов, ежедневно выкладываемых в сети. Например, зная предпочтения пользователей новостные агрегаторы отбирают актуальный контент для соответствующих групп пользователей.

После того как веб-скарпер извлекает данные из html-страниц, происходит процесс фильтрации и извлечения необходимой информации. В процессе парсинга используются три основных метода: регулярные выражения, селекторов CSS и навигация XPath. Наиболее часто применяется метод селекторов CSS. В различных языках программирования используются соответствующие библиотеки. Этот метод наиболее удобен, поскольку, практически все разработчики используют CSS стили для формирования страниц сайта. Реже применяется навигация XPath. Для этого метода также написаны различные библиотеки. Исходя из опыта, можно сказать, что во многих случаях XPath не дает требуемого результата. Это связано тем, что на

большинстве сайтов происходит динамическое формирование страниц на сервере. Зачастую при одинаковом видимом отображении однотипных страниц пути к соответствующему элементу разняться. XPath хорошо себя зарекомендовал при парсинге стабильных сайтов, где разработчиками редко вносятся изменения в структуру сайта. Еще реже используются регулярные выражения. Данный метод применяется, когда использование других методов не принесло необходимого результата. Некоторые сайты формируются с использование java script. В этом случае в структуре сайте изначально отсутствуют необходимые теги, а вся изменяемая информация передаётся в виде набора данных. Далее java script код преобразовывает данные DOM-дерево. В этом случае невозможно применение селекторов CSS или XPath. Использование регулярных выражений позволяет выделить из набора данных необходимую информацию.

Наиболее популярными языками разработки веб-парсеров являются C++, Delphi, Perl, Ruby, Python, PHP. Во всех этих языках имеются библиотеки, позволяющие настроить как веб-срапинг так и веб-парсинг. Одним из инструментов разработки систем парсинга веб-сайтов для Python является фреймворк Scrapy, позволяющий настраивать масштабируемые проекты. Парсинг веб-страниц не тривиальная задача и часто требует индивидуальный подход. Поэтому, лучшим решением будет, то, которое сделано самостоятельно под конкретную задачу.

Интернет-ресурсы регулярно меняют структуру своих сайтов, CSS стили и разметку html. В силу этого требуется постоянный контроль за работоспособностью веб-парсеров. В интернете существует множество ресурсов, предлагающих услуги веб-скрапинга и веб-парсинга. Преимущества такого подхода заключается в том, что всю техническую сторону на себя берут разработчики ресурсов, а конечному пользователю остается только заниматься подбором страниц анализом результатов. Как правило, подобные интернет-ресурсы специализируются на решении узких задач. Одни заточены под мониторинг цен конкурентов и первичный анализ данных, другие под парсинг любых ресурсов и поиск произвольной информации, а также фильтрацию и очистку данных.

Если рассматривать юридическую сторону, то сам по себе парсинг не является юридически наказуемым действие. Однако, в интернете уже не мало было обсуждений и статей по поводу законности веб-парсинга. Информация, как правило, собирается из открытых источников. То, что можно сделать вручную за нас выполняет специализированная программа. Это относится не ко всем видам данных. Например, изображение товара, как правило имеет своего владельца и может являться собственностью как владельца ресурса, так и сторонних лиц или организаций. Также, не мало важен тот аспект, что информация может быть направленна на причинение вреда или материального ущерба. Сбор электронных адресов может привести, в конечном счете, к рассылке спам сообщений, которые затруднят работу электронных ресурсов или даже парализуют их работу.