Что можно парсить. Что такое парсинг

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.

Парсинг (Parsing) – это принятое в информатике определение синтаксического анализа. Для этого создается математическая модель сравнения лексем с формальной грамматикой, описанная одним из языков программирования. Например, PHP, Perl, Ruby, Python.

Когда человек читает, то, с точки зрения науки филологии, он совершает синтаксический анализ, сравнивая увиденные на бумаге слова (лексемы) с теми, что есть в его словарном запасе (формальной грамматикой).

Программа (скрипт), дающая возможность компьютеру «читать» – сравнивать предложенные слова с имеющимися во Всемирной сети, называется парсером. Сфера применения таких программ очень широка, но все они работают практически по одному алгоритму.

Как работает парсинг, что это такое? Алгоритм работы парсера.

Независимо от того на каком формальном языке программирования написан парсер, алгоритм его действия остается одинаковым:

1. выход в интернет, получение доступа к коду веб-ресурса и его скачивание;
2. чтение, извлечение и обработка данных;
3. представление извлеченных данных в удобоваримом виде – файлы.txt, .sql, .xml, .html и других форматах.

В интернете часто встречаются выражения, из которых следует, будто парсер (поисковый робот, бот) путешествует по Всемирной сети. Но зачастую эта программа никогда не покидает компьютера, на котором она инсталлирована.

Этим парсер коренным образом отличается от компьютерного вируса – автономной программы, способной к размножению, хотя по сути своей работы он похож на трояна. Ведь он получает данные, иногда конфиденциального характера, не спрашивая желания их владельца.

Виртуальный хостинг сайтов для популярных CMS:

Зачем нужен парсинг?

Сбор информации в интернете – трудоемкая, рутинная, отнимающая много времени работа. Парсеры, способные в течение суток перебрать большую часть веб-ресурсов в поисках нужной информации, автоматизируют ее.

Наиболее активно «парсят» всемирную сеть роботы поисковых систем. Но информация собирается парсерами и в частных интересах. На ее основе, например, можно написать диссертацию. Парсинг используют программы автоматической проверки уникальности текстовой информации, быстро сравнивая содержимое сотен веб-страниц с предложенным текстом.

Без программ парсинга владельцам интернет-магазинов, которым требуются сотни однотипных описаний товаров, технических характеристик и другого контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, было бы трудно вручную заполнять характеристики товаров.

Возможностью «спарсить» чужой контент для наполнения своего сайта пользуются многие веб-мастера и администраторы сайтов. Это оправдано, если требуется часто изменять контент для представления текущих новостей или другой, быстро меняющейся информации.

Парсинг – «палочка-выручалочка» для организаторов спам-рассылок по электронной почте или каналам мобильной связи. Для этого им надо запустить «бота» путешествовать по социальным сетям и собирать «телефоны, адреса, явки».

Ну и хозяева некоторых, особенно недавно организованных веб-ресурсов, любят наполнить свой сайт чужим контентом. Правда, они рискуют, поскольку поисковые системы быстро находят и банят любителей копипаста.

Основа работы парсера.

Конечно же, парсеры не читают текста, они всего лишь сравнивают предложенный набор слов с тем, что обнаружили в интернете и действуют по заданной программе. То, как поисковый робот должен поступить с найденным контентом, написано в командной строке, содержащей набор букв, слов, выражений и знаков программного синтаксиса. Такая командная строка называется «регулярное выражение». Русские программисты используют жаргонные слова «маска» и «шаблон».

Чтобы парсер понимал регулярные выражения, он должен быть написан на языке, поддерживающем их в работе со строками. Такая возможность есть в РНР, Perl. Регулярные выражения описываются синтаксисом Unix, который хотя и считается устаревшим, но широко применяется благодаря свойству обратной совместимости.

Синтаксис Unix позволяет регулировать активность парсинга, делая его «ленивым», «жадным» и даже «сверхжадным». От этого параметра зависит длина строки, которую парсер копирует с веб-ресурса. Сверхжадный парсинг получает весь контент страницы, её HTML-код и внешнюю таблицу CSS.

Парсеры и PHP.

Этот серверный язык удобен для создания парсеров:

• У него есть встроенная библиотека libcurl, с помощью которой скрипт подключается к любым типам серверов, в том числе работающих по протоколам https (зашифрованное соединение), ftp, telnet.
• PHP поддерживает регулярные выражения, с помощью которых парсер обрабатывает данные.
• У него есть библиотека DOM для работы с XML – расширяемым языком разметки текста, на котором обычно представляются результаты работы парсера.
• Он отлично ладит с HTML, поскольку создавался для его автоматической генерации.

Этические и технические сложности парсинга.

Вопрос о том, является ли парсинг воровством контента, активно обсуждается во Всемирной сети. Большинство оппонентов считают, что заимствование части контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, например, технических описаний, допустимо. Ссылка на первоисточник контента рассматривается как способ частичной легитимации. В то же время, наглое копирование, включая грамматические ошибки, осуждается интернет-сообществом, а поисковыми системами рассматривается как повод для блокировки ресурса.

Кроме этических проблем парсер способен создать и технические. Он автомат, робот, но его вход на сайт фиксируется, а входящий и исходящий трафики учитываются. Количество подключений к веб-ресурсу в секунду устанавливает создатель программы. Делать этот параметр очень большим нельзя, поскольку сервер может не переварить потока входящего трафика. При частоте 200–250 подключений в секунду работа парсера рассматривается как аналогичная DOS-атаке. Интернет-ресурс, к которому проявлено такое внимание, блокируется до выяснения обстоятельств.

Парсер можно написать самому или заказать на бирже фриланса, если вам требуются конкретные условия для поиска и чтения информации. Или купить эту программу в готовом виде с усредненным функционалом на специализированном веб-ресурсе.

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

Парсер - это программное обеспечение для сбора данных и преобразования их в структурированный формат, чаще всего работа с текстовым типом информации.

Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Предположим, вам нужно разместить тысячу карточек товаров в вашем интернет-магазине. Это занятие не на один вечер. Вам нужно собрать много информации, обработать, переписать и заполнить карточки.

Для решения подобных задач, появились программы, сканирующие наполнение веб-страниц на просторах сети Интернет, результатов выдачи поисковых систем, и копирующие однотипные (текст или картинки) либо универсальные (текст и картинки) сведения. Они позволяют распознавать огромные объемы непрерывно обновляемых значений.

Итак, рассмотрим подробнее, что такое парсер сайтов и как он помогает обрабатывать массивы данных.

Данный механизм действует по заданной программе и сопоставляет определенный набор слов, с тем, что нашлось в интернете. Как поступать с полученной информацией, написано в командной строке, называемой « ». Она состоит из символов и задает правило поиска.

При этом рассматриваемое программное обеспечение имеет различные форматы представления, стили оформления, варианты доступа, языки, способы разметки и настроены на полное/частичное копирование наполнения выбранного веб-ресурса.

Парсер сайтов выполняет работу в несколько этапов

• Поиск нужных сведений в исходном виде: получение доступа к коду интернет-ресурса, загрузка, скачивание.
• Извлечение значений из кода веб-страницы, отделяя при этом требуемый материал от программного кода страницы.
• Формирование отчета согласно требованиям, которые были заданы (запись информации напрямую в баз данных, текстовые файлы).

Парсер сайтов это ряд определенных преимущества при работе с массивами данных:

• Высокая скорость обработки (в минуту несколько сотен/тысяч страниц)
• Анализ огромных объемов
• Автоматизация процесса отбора (точно подбирает и отделяет нужные сведения)

Однако есть и недостаток - отсутствие уникального контента, что отрицательно отражается на SEO.

Когда используется парсер информации с сайта

Применение возможностей это программы разнообразно. Ниже рассмотрим, где на практике используется процесс разбора массива данных и выделения из него нужных сведений.

1. Наполнение интернет магазинов.
   Для заполнения контентом, содержащим однотипные описания продуктов и технические характеристики, не являющиеся интеллектуальной собственностью: цена, модель, цвет, размер, картинки. Программа по сбору запускается часто и автоматически разбирает содержание для обновления .
2. Отслеживание объявлений.
   Распространено среди риэлторов по недвижимости, автодилеров, перепродажи в других сферах. Это может быть парсер фото с сайта или текста.
3. Получение контента с других площадок.
   Это самый популярный вид использования рассматриваемого вида программного обеспечения для наполнения сайта контентом.

В качестве примеров парсера сайта, использующих данный вид сбора данных являются:

• Туристические компании - обновление сведений о местах отдыха, условиях проживания, погоде, режимах работы музеев.
• Новостные интернет-ресурсы - сбор «горячей» информации с определенных площадок.
• Обновление «постоянной» информации. Запускается не часто, в основном только для проверки наличия новых товаров на определенных площадках всемирной сети.
• Сбор информации из социальных сетей: из социальных сетей на веб-страницу, из одной социальной сети в другую, из одного сообщества в другое.
• Автоматически производит сбор контактных сведений по списку аккаунтов ВКонтакте и сохраняет их в любом удобном формате. Объем и состав собираемых материалов зависит от настроек приватности аккаунтов.
• Сбор ID активных участников групп - чтобы впоследствии предлагать им рекламировать, за вознаграждение, интернет-площадку. Позволяет автоматически оценивать аудиторию каждого активного подписчика – отслеживать, когда человек последний раз был в социальной сети.

в поисковом маркетинге

Нужен для:

• Извлечения контактных сведений.
  Используется при создании базы потенциальных клиентов, с целью последующей рекламы и направлены на сбор адресов электронной почты.
• Поиска по собственной базе данных.
  Парсер структуры сайта позволяет найти необходимое содержимое из базы данных собственного веб-ресурса. При этом он ищет не внешние ссылки, а вхождение поискового запроса, который вбил пользователь.
• Сбора ссылок SEO специалистами.
  SEO специалисты применяют парсер ссылок с сайта для того, чтобы оценить их количество, на какие ресурсы ссылаются, и удалить лишние.

Когда приходится иметь дело с несколькими сотнями ссылок, парсер становится незаменимым инструментом оптимизатора. Он позволяет собрать всю информацию о линках, распарсить ее в удобном виде.

Другой вариант применения в оптимизации - составление карты сайта. Ссылок много, вручную собирать файл долго. В этом случае программное обеспечение проверяет все внутренние ссылки на обрабатываемом портале. Узнает все необходимые значения для каждой ссылки и сохраняет все в специальном файле. Происходит сбор на указанной глубине и возврат заголовка ответа сервера. За предоставление результата отвечает шаблонизатор, который формирует требуемый вид конечного файла.

Упрощайте жизнь там, где это возможно. Но не забывайте о том, что иногда проще сделать все вручную.

Представим такую ситуацию: вы пришли в библиотеку и нашли десятки книг по интересующей ваc теме и хотите разместить их тексты на своем сайте. Вам придется потратить много времени, чтобы отсканировать содержимое страниц и привести их в подходящий формат. А вот если бы можно было одним нажатием кнопки сделать все сразу?

Или такой пример: вы наши интересный сайт с рецептами и хотите скопировать рецепты на свой сайт. Это было бы просто, если страниц всего 2-3, а если тысячи? Как автоматизировать этот процесс, чтобы не потерять время? В этом случае, вам поможет парсинг.

Так что же такое парсинг?

Парсинг – это синтаксический анализ сайтов, производящийся парсером- специальной программой или скриптом. Собранная информация представляется в определенном виде, по определенным правилам, алгоритмам и проводится на одном из языков программирования. Только анализ и сбор информации происходит не из книг, а только с интернет-ресурсов.

Объектом парсинга может быть справочник, интернет-магазин, форум, блог и абсолютно любой интернет-ресурс.

Зачем нужен парсинг?

Особенность парсинга в том, что в отличие от человека, автоматическая программа:

• Быстро обработает необъятное количество страниц
• Отделит все типы информации и отберет все самое нужное
• Упакует результаты в заданном определенном виде

Однако если информация зашита в Flash ролике, спарсить ее не удастся.

Как происходит процесс парсинга?

Любой процесс парсинга состоит из следующих фрагментов:

1. Скачивание кода страниц, из которых извлекаются необходимые данные. Самым распространенным способом для получения кода является библиотека cURL для языка PHP
2. Анализ полученной информации. На этом этапе извлекают необходимую информацию из всей полученной. Для этой цели используют регулярные выражения.
3. Обработка и преобразование данных. В рамках данного фрагмента процесса преобразовывают данные в необходимый формат.
4. Генерация результата и его вывод в файл или на экран – завершающий этап парсинга.

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

Парсинг сайтов – это самый лучший способ автоматизировать процесс сбора и сохранения информации. Благодаря парсеру можно создавать и обновлять сайты, схожие по оформлению, содержанию и структуре.

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.