Что такое парсинг? Особенности работы парсера. Инструменты и область применения

Для быстрой обработки информации применяется парсинг. Так называют последовательный синтаксический анализ информации, размещенной на веб-страницах. Этот метод используется для оперативной обработки и копирования большого количества данных, если ручная работа требует много времени.

Для этого используются парсеры - специальные программы, способные анализировать контент в автоматическом режиме и находить нужные фрагменты.

Зачем нужен парсинг и парсеры?

Для создания сайта и его требуется большое количество контента, который необходимо долго создавать в ручном режиме.

Парсеры обладают следующими возможностями:

• Обновление информации для поддержки актуальности. Отслеживать изменения курса валют или прогноза погоды в ручном режиме нереально, поэтому прибегают к парсингу.
• Сбор и быстрое копирование информации с других сайтов для размещения на собственном ресурсе. Данные, полученные с помощью парсинга, подвергают . Такое решение используется для заполнения киносайтов, новостных проектов, ресурсов с кулинарными рецептами и прочих площадок.
• Соединение потоков данных. Проводится сбор большого количества данных с нескольких источников, обработка и размещение. Это удобно для заполнения новостных площадок.

Парсинг существенно ускоряет процесс работы с ключевыми словами. Настроив работу, возможно оперативно подобрать необходимые для продвижения запросы. После кластеризации по страницам подготавливается SEO-контент, в котором будет учтено максимум ключей.

Особенности работы парсера

Парсеры пишутся на любом языке программирования (PHP, C++, Delphi и других), где присутствует поддержка регулярных выражений. Это набор метасимволов, используемых для поиска необходимых данных.

Парсер за короткий срок обходит тысячи страниц, фильтрует представленные данные, отбирая среди них нужные, после чего пакует полученный результат для последующей обработки.

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Парсинг - это сопоставление строки естественного языка или языка программирования с формальными правилами.

Парсинг - это инструмент работы со строковыми данными. Приведем пример, чтобы было понятно.

Представьте себя радистом на войне. Вы получаете зашифрованное сообщение. У вас есть правила дешифровки. Вы начинаете разгадывать послание согласно этому методу.
Вы смотрите вначале на символ из полученного сообщения. Потом на свою таблицу с его значением. Например, цифре “1” соответствует буква “Я”. Вы сопоставляете все символы и получаете то сообщение, которое можно прочитать.

Парсинг работает точно так же. Есть некоторый шаблон сообщения, написанный на формальном языке. С ним сравнивается какая-то строка.
Парсинг применяется в программировании, в аналитике. Может быть полезен в любой области, где есть возможность работы со строковыми данными.

Парсинг сайта - что это

В общем случае, парсинг строит шаблон последовательности символов. Например, может использоваться древовидная структура. Она показывает, в какой последовательности в строке встречаются символы. Может указывать на приоритет, если речь идет о математическом выражении.
Такие структуры нужны для анализа данных.

Парсить можно и интернет-ресурсы. Это делают, когда нужно понять, какой контент содержится на странице.
Найти на страницах сайта только ту информацию, которая нужна вам для анализа - это задача парсинга.

Скрипт парсинга работает с текстовой информацией. Он вытягивает нужные данные, представляет их в удобном виде.
Например, вы - владелец интернет-магазина. И вы хотите быстро собрать данные о других магазинах - ваших конкурентах. Вас интересует информация с карточек товаров. Вы хотите понять, как их заполняют конкуренты, что они делают лучше вас. Вы определяете, информация с каких сайтов вам нужна. Выбираете программу или скрипт, которыми будете парсить текст. Запускаете. Программа в одном файле может собрать информацию.

Например, название, цену на товар, категорию и описание. Далее вы уже сможете проанализировать это. Например, решить, какую цену установить для своего ассортимента.
А может, вам нужно поработать с отзывами клиентов? Это тоже задачка для парсинга сайта - собираете нужную информацию в одном месте и читаете, что о вашем конкуренте пишут клиенты.

Этапы парсинга данных

• Сбор контента.
  Обычно в программу для парсинга загружается код страницы сайта. И с ним уже работает специальный скрипт - разбивает весь код на лексемы, анализирует, какая информация нужна пользователю.
• Извлечение информации.
  Пользователю не нужна вся информация со страницы. Вернемся к примеру выше. Нас интересуют только отзывы клиентов под конкретными товарами - например, кормом для кошек. будет находить в коде страницы то место, где указана категория товара: “Корм для кошек”. Далее он определит то место на странице, где размещены комментарии. И извлечет в конечный файл только тексты комментариев.
• Сохранение результатов.
  Когда вся нужная информация извлечена с сайтов, нужно ее сохранить. Обычно такие данные оформляют в виде таблиц, чтобы было наглядное представление. Можно вносить записи в базу данных. Как будет удобнее аналитику.
• Защита сайта от парсинга
  Любой владелец сайта хочет защитить свой контент. Кража любой информации - плохо. Ваш контент может появиться на другом ресурсе, ваша статья может перестать считаться уникальной.
  Мы расскажем о нескольких методах, как можно предотвратить кражу контента с вашего ресурса.
• Разграничение прав доступа.
  Это самый простой метод. Вы можете скрыть информацию о структуре сайта. Сделать так, чтобы она была доступна только администраторам.
• Установка временной задержки между запросами.
  Этот метод хорошо работает, когда на сервер направляются хаотические интенсивные запросы. Они идут от одной машины с разными промежутками. Вы можете установить временную задержку между запросами, поступающими от одной машины.
• Создание черного и белого списка.
  Это списки пользователей. В белом находятся добропорядочные пользователи. Черный список для тех людей, которые нарушили правила поведения сайта, пытались украсть контент и т. д.
• Установка периода обновления страниц.
  Чтобы снизить эффективность парсинга, установите время обновления страниц в файле sitemap.xml. Вы можете ограничить частоту запросов, объем загружаемых данных.
• Использование методов защиты от роботов.
  Сюда относится , подтверждение регистрации на ресурсе. То, что сможет выполнить человек, но не сможет проделать машина.

Парсинг может использоваться как во благо, так и во вред. Этот метод помогает проанализировать большие объемы текстовой информации. Но в то же время, проанализировать могут вас, украсть контент, вытащить конфиденциальную информацию, которая не должна попасть в чужие руки.

Все сталкивались с ситуацией, когда нужно собрать и систематизировать большое количество информации. Для стандартных задач по SEO-оптимизации сайта есть готовые сервисы , например, Netpeak Checker — для сравнения показателей конкурирующих сайтов или Netpeak Spider — для парсинга внутренней информации по сайту. Но что, если задача нетривиальна и готовых решений нет? Есть два пути: делать все руками и долго, или загнать рутинный процесс в матрицу, автоматизировать его и получать результат в разы быстрее. О таком кейсе и пойдет речь.

Что такое парсинг сайтов и зачем он нужен

Kimono — мощный и быстрый в настройке скрейпер с интуитивно понятным интерфейсом. Позволяет парсить данные с других сайтов и позже обновлять их. Бесплатный.

Познакомиться поближе и получить краткий мануал об использовании можно (на русском) или на moz.com (на английском). Давайте попробуем спарсить что-нибудь хорошее с помощью Kimono. Например, дополним созданную нами таблицу с городами списком курортов в стране Города 2. Как это можно реализовать при помощи Kimono Labs. Нам понадобятся:

• приложение для Google Chrome — Kimono;
• таблица Google Docs.

1. Находим сайт с необходимой нам информацией — то есть перечнем стран и их курортов. Открываем страницу, откуда необходимо получить данные.

2. Кликаем на иконку Kimono в правом верхнем углу Chrome.

3. Выделяем те части страницы, данные из которых нам необходимо спарсить. Если нужно выделить новый тип данных на той же странице, кликаем на «+» справа от «property 1 » — так указываем Kimono, что эти данные нужно разместить в новом столбце.

4. Кликнув на фигурные скобки <> и выбрав «CSV », можно увидеть, как выбранные данные будут располагаться в таблице.

5. Когда все данные отмечены:

• кликаем «Done » (в правом верхнем углу);
• логинимся в Kimono, чтобы привязать API к своему аккаунту;
• вводим название будущего АРI;
• кликаем «Create API ».

6. Когда API создано, переходим в таблицу Google, куда хотим загрузить выбранные данные. Выбираем «Connect to Kimono » и кликаем на название нашего API — «Resorts ». Список стран и ссылок на страницы с курортными городами выгружается на отдельный лист.

7. Переходим снова на сайт, берем для примера Ирландию, и снова выбираем через Kimono города, которые необходимо спарсить. Создаем API, называем его «Resorts in countries ».

9. В «Crawl Strategy » выбираем «URLs from source API ». Появляется поле с выпадающим списком всех API. Выбираем созданное нами ранее API «Resorts » и из него автоматически загружается список URL для парсинга. Кликаем синюю кнопку «Start Crawl » (начать обход) и следим за статусом парсинга. Kimono обходит страницы, парсит данные по заданному ранее шаблону и добавляет их в таблицу — то есть делает все то же самое, что и для Ирландии, но уже для всех других стран, что ввели автоматически и без нашего участия.

10. Когда таблица сформирована, синхронизируем Kimono Labs с таблицей Google — точно так же, как делали это в шестом пункте. В результате, в таблице появляется второй лист с данными.

Предположим, хотим, чтобы в таблице отображались все курортные города в стране города прибытия. Данные на листах Kimono обрабатываем с помощью формул для таблиц Google, и выводим в строку список городов, где еще можно отдохнуть в Австралии, кроме Сиднея.

Например, это можно сделать так . Разметить массив данных (список городов), используя логические функции и возвращая значение ячейке, равное TRUE или FALSE. На примере ниже выделили для себя города, которые находятся именно в Австралии:

• TRUE = город находится в Австралии;
• FALSE = город находится в другой стране.

По меткам TRUE определяем начало и конец обрабатываемого диапазона, и выводим в строку соответствующие этому диапазону города.

По аналогии можем вывести курортные города и для других стран.

Мы специально привели здесь достаточно простой и пошаговый пример — формулу можно усложнить, например, сделать так, чтобы достаточно было ввести страну в колонку С, а все остальные вычисления и вывод городов в строку происходили автоматически.

Результаты автоматизации

Как говорилось вначале, нам регулярно нужно составлять по 20 однотипных таблиц. Это рутинный процесс, съедающий по 40-50 минут на одну таблицу, и по 16 часов времени на каждые 20 шт. Согласитесь, 2 рабочих дня на одинаковые таблички — необоснованная трата времени. После автоматизации на одну таблицу уходит 5-10 минут, а на 20 — около 2 часов. Таблица имеет 17 ячеек, парсинг производится из 5 источников. Заполнение таблицы происходит автоматически при заполнении всего 2 ячеек с исходными данными.

Настройка и автоматизация парсинга суммарно заняла 30 часов времени, то есть потраченное время «окупится» уже на этапе генерации второй 20-ки таблиц.

Давайте на простом примере разберем что такое парсинг. Представьте, что Вы пришли в библиотеку и хотите быстро переписать все статьи из большой советской энциклопедии и разместить их у себя на сайте. И вот Вы сидите дни на пролет и изучаете каждый том, каждую статью, ищете информацию. А что если бы одним нажатием кнопки кто то за Вас сделал всю эту работу?

Или другой пример, более приближенный к реальности. Вы нашли интересный сайт с рецептами и хотите быстро и полностью скопировать их на свой сайт. Это не проблема, когда страниц всего несколько, но что если их тысячи или даже сотни тысяч? Как автоматизировать процесс, что бы не потерять время?

Это и есть процесс парсинг, только анализ и сбор информации происходит не из книг, а исключительно с интернет ресурсов. Процесс парсинга выполняется специальной программой-парсером. Она действует по определенным правилам и алгоритмам, которые закладывает разработчик. Например, можно собрать все статьи из википедии или получить телефоны с сайта объявлений авито и это лишь ничтожно малая часть возможностей парсинга. Объектом парсинга может быть блог, справочник, интернет-магазин, форум да и любой сайт который можно увидеть в интернете. Конечно, есть исключения, например когда вся инфомрация зашита во Flash ролике, то спарсить ее не получится. В любом случае перед парсингом требуется изучить ресурс-донор.

Парсер предоставляет информацию в определенном виде, который так же задается разработчиком программы. Весь процесс интернет парсинга можно разделить на несколько этапов:

1. Получение кода интернет страницы
2. Анализ полученных данных
3. Обработка и формирование результата
4. Вывод результата в файл или на экран

Результатом парсинга может быть текстовый файл, файл Эксель, csv, HTML файлы, каталог с картинками или видео и любой другой формат по требованию.

В широком смысле слова, парсинг – возможность сопоставлять последовательность слов в предложении с формальными правилами написания отдельного языка. Причем в состав понятия «язык» в этом случае входит обширное множество самых разных смыслов: используется и литературный человеческий язык – любой из тех, на котором каждый день общаются миллионы людей, и любой формализованный язык, например, один из языков программирования.

В вэб-разработке парсинг обозначает последовательную синтаксическую обработку расположенной на страницах сайта информации. Основная часть информации подается на сайтах в виде текста – логических данных с собственной иерархией, определяемой как человеческим, так и языком программирования. Все статьи и тексты, размещенные на сайте, содержат в себе те или иные знания, необходимые пользователям Всемирной Сети. А для того, чтобы страницы сайтов легко читались, используются программные языки, например, JavaScript, HTMLи CSS, используемые в SEO.

Важно различать парсеры и грабберы: если первые способны на обработку найденного контента, то вторые могут только скачать его в свою собственную базу данных.

Что такое парсинг и Предназначение парсинга

При создании нового Интернет-ресурса перед вэб-мастером возникает вопрос наполнения сайта контентом. И для того, чтобы максимально заполнить сайт, многие обращаются за помощью в Интернет, где можно найти любую информацию. Но этот метод не так и прост: владельцу сайта приходится столкнуться с рядом значимых проблем:

• необходимость размещения большого количества информации . Чем больше информации размещено на отдельном сайте, тем больше времени станет проводить на нем рядовой пользователь. Это вынуждает владельцев ресурса размещать на нем немыслимые объемы контента, из-за чего ручное размещение становится затруднительным;
• необходимость в свежей информации . Если большие объемы информации меняются часто, с обновлением информации на сайте не справится даже команда специально обученных сотрудников. В таких случаях смысл ручного обновления контента просто теряется из-за отсутствия физической возможности;
• поиск информации для своего сайта с помощью копирования данных других ресурсов . Зачастую парсинг используют для сателлитов и наполнения сайта простыми элементами, например, отзывами о кинофильмах и кулинарными рецептами. Скопированный фрагмент обрабатывается синонимайзером и рерайтером для того, чтобы повысить уникальность полученного материала.

Именно здесь в игру вступает парсинг ресурсов, способный в автоматическом ежимее собирать, структурировать и изменять информацию. Парсер — это программа, которая осуществляет синтаксический анализ текста. В отличие от человека, программный парсер способен:

• просмотреть и проанализировать тысячи интернет-страниц за ограниченный промежуток времени;
• дифференцировать технические данные и «человеческую» языковую оболочку для информации;
• отобрать нужные данные и отбросить лишнюю «воду»;
• собрать конечные данные в простом и понятном виде.

Результаты работы программа-парсер представляет в виде базы данных, простой таблицы, которая обрабатывается соответствующим образом, или файлом формата XML. Но обработка баз данных не относится к парсингу как таковому. Сам результат парсинга – это ясная структура синтаксиса предложения, которую парсер представляет в формате:

• древа зависимостей;
• древа составляющих;
• комбинированным способом.

Принцип работы парсера

Парсер – это программа, разбитая на три подпрограммы, каждая из которых имеет свои функции и задачи, выполняет различные действия:

• получение информации в ее в исходном виде . Зачастую парсер просто скачивает код страницы, на которой размещены нужные данные, используя при этом библиотеку cURL для PHP;
• выборка и приведение данных к единому формату . С помощью регулярных выражений из скачанного кода извлекаются нужные фрагменты;
• компоновка результата . Завершающая часть процесса парсинга, при которой программа компонует и записывает полученные данные в таблицу или файл.

Язык программирования для написания парсера

Для написания парсера подойдет любой язык, используемый в работе с Интернетом. Зачастую программы-парсеры пишутся на Ruby, PHP, Python, Perl и C++. Язык написания выбирается вэб-мастером в зависимости от цели использования и его собственных возможностей.