что значит распарсить строку

Что значит парсить в программировании: рейтинг лучших парсеров

Часто люди ищут лучшие парсеры, чтобы облегчить наполнение собственного сайта контентом, например статьями или товарами. Мало кто подозревает, что парсинг не всегда положительно сказывается на самом ресурсе, если его неправильно наладить.

Что значит парсить и что такое парсинг в программировании

Для чего используют парсинг:

Анализ цен. Для этой цели обычно парсят цены конкурентных сайтов, чтобы понять среднюю стоимость определенного товара. Такое знание помогает формировать правильную стоимость собственных товаров. Когда один-два товара, тогда можно провести анализ «вручную», но если товаров тысячи или десятки тысяч, тогда парсинг действительно выручает.

Контроль изменений. Если парсинг определенных ресурсов делается на регулярной основе, тогда есть возможность отслеживать изменения, происходящие на этих ресурсах. Это актуально с теми же товарами конкурентов, чтобы следить за тем, куда «идут» цены их товаров.

Наполнение собственного веб-сайта. Парсинг при наполнении ресурса контентом — это распространенное явление. Это касается разных ресурсов, начина я с сайтов со статьями и заканчивая интернет-магазинами с сотнями тысяч товаров. Иногда для таких целей парсят англоязычные ресурсы, информацию с которых потом автоматически переводят и на выходе получают уникальный контент невысокого качества.

Лучшие парсеры

Если с программированием проблемы, тогда можно использовать лучшие парсеры, представленные в сети, которые делятся на 2 большие группы:

Лучшие облачные парсеры

Облачные парсеры хороши тем, что нет необходимости скачивать и инсталлировать что-то на собственный компьютер. Вам нужно будет только настроить парсер в «облаке», а потом скачать спарсенные результаты и далее пользоваться этой информацией как вам угодно.

Источник

Про LL-парсинг: Подход к синтаксическому анализу через концепцию нарезания строки

Приветствую уважаемое сообщество!

Повторение — мать учения, а разбираться в синтаксическом анализе — очень полезный навык для любого программиста, поэтому хочу еще раз поднять эту тему и поговорить в этот раз про анализ методом рекурсивного спуска (LL), обойдясь без лишних формализмов (к ним потом всегда можно будет вернуться).

Как пишет великий Д. Строгов, «понять — значит упростить». Поэтому, чтобы понять концепцию синтаксического разбора методом рекурсивного спуска (оно же LL-парсинг), упростим задачу насколько можно и вручную напишем синтаксический анализатор формата, похожего на JSON, но более простого (при желании можно будет потом его расширить до анализатора полноценного JSON, если захочется поупражняться). Напишем его, взяв за основу идею нарезания строки.

В классических книгах и курсах по конструированию компиляторов обычно начинают объяснять тему синтаксического разбора и интерпретации, выделяя несколько фаз:

Я сейчас хочу использовать немного другой подход к этой же самой концепции (LL-разбора) и показать, как можно построить LL-анализатор, взяв за основу идею нарезания строки: от исходной строки в процессе разбора отрезаются фрагменты, она становится меньше, а затем разбору подвергается оставшаяся часть строки. В итоге мы придем к той же самой концепции рекурсивного спуска, но немного другим путем, чем это обычно делается. Возможно, этот путь окажется удобнее для понимания сути идеи. А если и нет, то это все равно возможность посмотреть на рекурсивный спуск с другого ракурса.

Начнем с более простой задачи: есть строка с разделителями, и хочется написать итерацию по ее значениям. Что-то вроде:

Как это можно сделать? Стандартный способ — преобразовать строку с разделителями в массив или список с помощью String.split (в Java), или names.split(«,») (в javascript), и сделать итерацию уже по массиву. Но представим, что преобразование в массив использовать не хотим или не можем (например, ну вдруг если мы программируем на языке программирования AVAJ++, в котором нету структуры данных “массив”). Можно еще сканировать строку и отслеживать разделители, но этот способ я использовать тоже не буду, потому что он делает код цикла итерации громоздким и, главное, это идет вразрез с концепцией, которую я хочу показать. Поэтому мы будем относиться к строке с разделителями таким же образом, как относятся к спискам в функциональном программировании. А там для них всегда определяют функции head (получить первый элемент списка) и tail (получить остаток списка). Начиная еще с первых диалектов лиспа, где эти функции назывались совершенно ужасно и неинтуитивно: car и cdr (car = content of address register, cdr = content of decrement register. Преданья старины глубокой, да, эхехех.).

Наша строка — это строка с разделителями. Подсветим разделители фиолетовым:

А элементы списка подсветим желтым:

Будем считать, что наша строка мутабельна (ее можно изменять) и напишем функцию:

Ее сигнатура, например, может быть такой:

На вход функции даем список (в виде строки с разделителями) и, собственно, значение разделителя. На выходе функция выдает первый элемент списка (отрезок строки до первого разделителя), остаток списка и признак, удалось ли вернуть первый элемент. При этом остаток списка помещается в ту же переменную, где был исходный список.

В результате мы получили возможность написать вот так:

Выводит, как и ожидалось:

ivanov
petrov
sidorov

Мы обошлись без конвертации в ArrayList, но зато испортили переменную names, и в ней теперь пустая строка. Выглядит пока не очень полезно, как будто поменяли шило на мыло. Но давайте пойдем дальше. Там мы увидим, зачем это было надо и куда это нас приведет.

Давайте теперь разбирать что-нибудь поинтереснее: список из пар “ключ-значение”. Это тоже очень частая задача.

Тоже ожидаемо. И то же самое можно достичь с помощью String.split, без нарезания строк.
Но допустим, что теперь нам захотелось усложнить наш формат и от плоского key-value перейти к формату, допускающему вложенность, напоминающему JSON. Теперь мы хотим читать что-то такое:

По какому разделителю делать split? Если по запятой, то в одном из токенов у нас окажется строка

Явно не то, что нам нужно. Поэтому надо обратить внимание на структуру той строки, которую мы хотим разобрать.

Она начинается с фигурной скобки и заканчивается фигурной скобкой (парной к ней, что важно). Внутри этих скобок находится список пар ‘ключ’:’значение’, каждая пара отделена от следующей пары запятой. Ключ и значение разделяется двоеточием. Ключ — это строка из букв, заключенная в апострофы. Значение может быть строкой символов, заключенных в апострофы, а может быть такой же структурой, начинающейся и заканчивающейся парными фигурными скобками. Назовем такую структуру словом “объект”, как и принято называть ее в JSON.

Только что мы в неформальной форме описали грамматику нашего, напоминающего JSON, формата. Обычно грамматики описываются наоборот, в формальной форме, и для их записи применяется BNF-нотация или ее вариации. Но сейчас я обойдусь без этого, и мы просто посмотрим, как можно “нарезать” эту строку, чтобы ее по правилам этой грамматики разобрать.

В самом деле, наш “объект” начинается с открывающей фигурной скобки и заканчивается парной ей закрывающей. Что может делать функция, разбирающая такой формат? Скорее всего, следующее:

Также теперь нам надо обратить внимание, что у нас появилось понятие “парная скобка” в дополнение к понятию “разделитель”. Если для нарезания строки до следующего разделителя (двоеточие между ключом и значением, запятая между парами “ключ: значение”) нам было достаточно функции cutNextToken, то теперь, когда в качестве значения у нас может выступать не только строка, но и объект, нам понадобится функция “отрезать до следующей парной скобки”. Примерно такая:

Эта функция отрезает от строки фрагмент от открывающей скобки до парной ей закрывающей, учитывая вложенные скобки, если они есть. Конечно, можно не ограничиваться скобками, а использовать подобную функцию для отрезания разных блочных структур, допускающих вложенность: операторных блоков begin..end, if..endif, for..endfor и аналогичных им.

Нарисуем графически, что будет происходить со строкой. Бирюзовый цвет — это значит мы сканируем строку вперед на символ, выделенный бирюзовым, чтобы определить, что нам делать дальше. Фиолетовый — это “что отрезать, это когда мы отрезаем от строки фрагменты, выделенные фиолетовым, и то, что осталось, продолжаем разбирать дальше.

Для сравнения, вывод программы (текст программы приведен в приложении), разбирающей эту строку:

Демонстрация разбора JSON-подобной структуры

Мы в любой момент знаем, что мы ожидаем найти в нашей входной строке. Если мы вошли в функцию parseJsonObject, то мы ожидаем, что нам туда передали объект, и можем это проверить по наличию открывающей и закрывающей скобки в начале и в конце. Если мы вошли в функцию parseJsonPairList, то мы ожидаем там список пар “ключ: значение”, и после того, как мы “откусили” ключ (до разделителя “:”), мы ожидаем, что следующее, что мы “откусываем” — это значение. Мы можем посмотреть на первый символ значения, и сделать вывод о его типе (если апостроф — то значение имеет тип “строка”, если открывающая фигурная скобка — то значение имеет тип “объект”).

Таким образом, отрезая от строки фрагменты, мы можем выполнить ее синтаксический разбор методом нисходящего анализа (рекурсивного спуска). А когда мы можем выполнить синтаксический разбор, то мы можем разбирать нужный нам формат. Или придумать свой, удобный нам формат и разбирать его. Или придумать DSL (Domain Specific Language) для нашей конкретной области и сконструировать интерпретатор для него. И сконструировать правильно, без вымученных решений на регекспах или самопальных state-машинах, которые возникают у программистов, которые пытаются решить какую-нибудь задачу, требующую синтаксического разбора, но не вполне владеют материалом.

Вот. Поздравляю всех с наступившим летом и желаю добра, любви и функциональных парсеров 🙂

Для дальнейшего чтения:

Идеологическое: пара длинных, но стоящих прочтения статей Стива Йегге (англ.):

You either learn compilers and start writing your own DSLs, or your get yourself a better language

The first big phase of the compilation pipeline is parsing

Type casts, narrowing and widening conversions, friend functions to bypass the standard class protections, stuffing minilanguages into strings and parsing them out by hand, there are dozens of ways to bypass the type systems in Java and C++, and programmers use them all the time, because (little do they know) they’re actually trying to build software, not hardware.

Техническое: две статьи, посвященных синтаксическому анализу, про отличие LL и LR-подходов (англ.):
LL and LR Parsing Demystified
LL and LR in Context: Why Parsing Tools Are Hard

И еще глубже в тему: как написать интерпретатор Лиспа на C++
Lisp interpreter in 90 lines of C++

Источник

Подробно про веб парсинг в Python с примерами

Что такое веб-парсинг в Python?

Парсинг в Python – это метод извлечения большого количества данных с нескольких веб-сайтов. Термин «парсинг» относится к получению информации из другого источника (веб-страницы) и сохранению ее в локальном файле.

Например: предположим, что вы работаете над проектом под названием «Веб-сайт сравнения телефонов», где вам требуются цены на мобильные телефоны, рейтинги и названия моделей для сравнения различных мобильных телефонов. Если вы собираете эти данные вручную, проверяя различные сайты, это займет много времени. В этом случае важную роль играет парсинг веб-страниц, когда, написав несколько строк кода, вы можете получить желаемые результаты.

Web Scrapping извлекает данные с веб-сайтов в неструктурированном формате. Это помогает собрать эти неструктурированные данные и преобразовать их в структурированную форму.

Законен ли веб-скрапинг?

Здесь возникает вопрос, является ли веб-скрапинг законным или нет. Ответ в том, что некоторые сайты разрешают это при легальном использовании. Веб-парсинг – это просто инструмент, который вы можете использовать правильно или неправильно.

Непубличные данные доступны не всем; если вы попытаетесь извлечь такие данные, это будет нарушением закона.

Есть несколько инструментов для парсинга данных с веб-сайтов, например:

Почему и зачем использовать веб-парсинг?

Необработанные данные можно использовать в различных областях. Давайте посмотрим на использование веб-скрапинга:

Широко используется для сбора данных с нескольких интернет-магазинов, сравнения цен на товары и принятия выгодных ценовых решений. Мониторинг цен с использованием данных, переданных через Интернет, дает компаниям возможность узнать о состоянии рынка и способствует динамическому ценообразованию. Это гарантирует компаниям, что они всегда превосходят других.

Web Scrapping идеально подходит для анализа рыночных тенденций. Это понимание конкретного рынка. Крупной организации требуется большой объем данных, и сбор данных обеспечивает данные с гарантированным уровнем надежности и точности.

Многие компании используют личные данные электронной почты для электронного маркетинга. Они могут ориентироваться на конкретную аудиторию для своего маркетинга.

Один новостной цикл может создать выдающийся эффект или создать реальную угрозу для вашего бизнеса. Если ваша компания зависит от анализа новостей организации, он часто появляется в новостях. Таким образом, парсинг веб-страниц обеспечивает оптимальное решение для мониторинга и анализа наиболее важных историй. Новостные статьи и платформа социальных сетей могут напрямую влиять на фондовый рынок.

Web Scrapping играет важную роль в извлечении данных с веб-сайтов социальных сетей, таких как Twitter, Facebook и Instagram, для поиска актуальных тем.

Большой набор данных, таких как общая информация, статистика и температура, удаляется с веб-сайтов, который анализируется и используется для проведения опросов или исследований и разработок.

Зачем использовать именно Python?

Есть и другие популярные языки программирования, но почему мы предпочитаем Python другим языкам программирования для парсинга веб-страниц? Ниже мы описываем список функций Python, которые делают его наиболее полезным языком программирования для сбора данных с веб-страниц.

В Python нам не нужно определять типы данных для переменных; мы можем напрямую использовать переменную там, где это требуется. Это экономит время и ускоряет выполнение задачи. Python определяет свои классы для определения типа данных переменной.

Python поставляется с обширным набором библиотек, таких как NumPy, Matplotlib, Pandas, Scipy и т. д., которые обеспечивают гибкость для работы с различными целями. Он подходит почти для каждой развивающейся области, а также для извлечения данных и выполнения манипуляций.

Целью парсинга веб-страниц является экономия времени. Но что, если вы потратите больше времени на написание кода? Вот почему мы используем Python, поскольку он может выполнять задачу в нескольких строках кода.

Python имеет открытый исходный код, что означает, что он доступен всем бесплатно. У него одно из крупнейших сообществ в мире, где вы можете обратиться за помощью, если застряли где-нибудь в коде Python.

Основы веб-парсинга

Веб-скраппинг состоит из двух частей: веб-сканера и веб-скребка. Проще говоря, веб-сканер – это лошадь, а скребок – колесница. Сканер ведет парсера и извлекает запрошенные данные. Давайте разберемся с этими двумя компонентами веб-парсинга:

Поискового робота обычно называют «пауком». Это технология искусственного интеллекта, которая просматривает Интернет, индексирует и ищет контент по заданным ссылкам. Он ищет соответствующую информацию, запрошенную программистом.

Веб-скрапер – это специальный инструмент, предназначенный для быстрого и эффективного извлечения данных с нескольких веб-сайтов. Веб-скраперы сильно различаются по дизайну и сложности в зависимости от проекта.

Как работает Web Scrapping?

Давайте разберем по шагам, как работает парсинг веб-страниц.

Шаг 1. Найдите URL, который вам нужен.

Во-первых, вы должны понимать требования к данным в соответствии с вашим проектом. Веб-страница или веб-сайт содержит большой объем информации. Вот почему отбрасывайте только актуальную информацию. Проще говоря, разработчик должен быть знаком с требованиями к данным.

Шаг – 2: Проверка страницы

Данные извлекаются в необработанном формате HTML, который необходимо тщательно анализировать и отсеивать мешающие необработанные данные. В некоторых случаях данные могут быть простыми, такими как имя и адрес, или такими же сложными, как многомерные данные о погоде и данные фондового рынка.

Шаг – 3: Напишите код

Напишите код для извлечения информации, предоставления соответствующей информации и запуска кода.

Шаг – 4: Сохраните данные в файле

Сохраните эту информацию в необходимом формате файла csv, xml, JSON.

Начало работы с Web Scrapping

Давайте разберемся с необходимой библиотекой для Python. Библиотека, используемая для разметки веб-страниц.

Примечание. Рекомендуется использовать IDE PyCharm.

BeautifulSoup – это библиотека Python, которая используется для извлечения данных из файлов HTML и XML. Она в основном предназначена для парсинга веб-страниц. Работает с анализатором, обеспечивая естественный способ навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа. Последняя версия BeautifulSoup – 4.8.1.

Давайте подробно разберемся с библиотекой BeautifulSoup.

Установка BeautifulSoup

Вы можете установить BeautifulSoup, введя следующую команду:

BeautifulSoup поддерживает парсер HTML и несколько сторонних парсеров Python. Вы можете установить любой из них в зависимости от ваших предпочтений. Список парсеров BeautifulSoup:

Мы рекомендуем вам установить парсер html5lib, потому что он больше подходит для более новой версии Python, либо вы можете установить парсер lxml.

Введите в терминале следующую команду:

BeautifulSoup используется для преобразования сложного HTML-документа в сложное дерево объектов Python. Но есть несколько основных типов объектов, которые чаще всего используются:

Объект Tag соответствует исходному документу XML или HTML.

Тег содержит множество атрибутов и методов, но наиболее важными особенностями тега являются имя и атрибут.

Тег может иметь любое количество атрибутов. Тег имеет атрибут “id”, значение которого – “boldest”. Мы можем получить доступ к атрибутам тега, рассматривая тег как словарь.

Мы можем добавлять, удалять и изменять атрибуты тега. Это можно сделать, используя тег как словарь.

В HTML5 есть некоторые атрибуты, которые могут иметь несколько значений. Класс (состоит более чем из одного css) – это наиболее распространенный многозначный атрибут. Другие атрибуты: rel, rev, accept-charset, headers и accesskey.

Строка в BeautifulSoup ссылается на текст внутри тега. BeautifulSoup использует класс NavigableString для хранения этих фрагментов текста.

Неизменяемая строка означает, что ее нельзя редактировать. Но ее можно заменить другой строкой с помощью replace_with().

В некоторых случаях, если вы хотите использовать NavigableString вне BeautifulSoup, unicode() помогает ему превратиться в обычную строку Python Unicode.

Объект BeautifulSoup представляет весь проанализированный документ в целом. Во многих случаях мы можем использовать его как объект Tag. Это означает, что он поддерживает большинство методов, описанных для навигации по дереву и поиска в дереве.

Пример парсера

Давайте разберем пример, чтобы понять, что такое парсер на практике, извлекая данные с веб-страницы и проверяя всю страницу.

Для начала откройте свою любимую страницу в Википедии и проверьте всю страницу, перед извлечением данных с веб-страницы вы должны убедиться в своих требованиях. Рассмотрим следующий код:

В следующих строках кода мы извлекаем все заголовки веб-страницы по имени класса. Здесь знания внешнего интерфейса играют важную роль при проверке веб-страницы.

В приведенном выше коде мы импортировали bs4 и запросили библиотеку. В третьей строке мы создали объект res для отправки запроса на веб-страницу. Как видите, мы извлекли весь заголовок с веб-страницы.

Веб-страница Wikipedia Learning

Давайте разберемся с другим примером: мы сделаем GET-запрос к URL-адресу и создадим объект дерева синтаксического анализа (soup) с использованием BeautifulSoup и встроенного в Python парсера “html5lib”.

Здесь мы удалим веб-страницу по указанной ссылке (https://www.javatpoint.com/). Рассмотрим следующий код:

Приведенный выше код отобразит весь html-код домашней страницы javatpoint.

Используя объект BeautifulSoup, то есть soup, мы можем собрать необходимую таблицу данных. Напечатаем интересующую нас информацию с помощью объекта soup:

Выход даст следующий результат:

Выход: это даст следующий результат:

Вывод: он напечатает все ссылки вместе со своими атрибутами. Здесь мы отображаем некоторые из них:

Программа: извлечение данных с веб-сайта Flipkart

В этом примере мы удалим цены, рейтинги и название модели мобильных телефонов из Flipkart, одного из популярных веб-сайтов электронной коммерции. Ниже приведены предварительные условия для выполнения этой задачи:

Шаг – 1: найдите нужный URL.

Первым шагом является поиск URL-адреса, который вы хотите удалить. Здесь мы извлекаем детали мобильного телефона из Flipkart. URL-адрес этой страницы: https://www.flipkart.com/search?q=iphones&otracker=search&otracker1=search&marketplace=FLIPKART&as-show=on&as=off.

Шаг 2: проверка страницы.

Необходимо внимательно изучить страницу, поскольку данные обычно содержатся в тегах. Итак, нам нужно провести осмотр, чтобы выбрать нужный тег. Чтобы проверить страницу, щелкните элемент правой кнопкой мыши и выберите «Проверить».

Шаг – 3: найдите данные для извлечения.

Извлеките цену, имя и рейтинг, которые содержатся в теге «div» соответственно.

Шаг – 4: напишите код.

Мы удалили детали iPhone и сохранили их в файле CSV, как вы можете видеть на выходе. В приведенном выше коде мы добавили комментарий к нескольким строкам кода для тестирования. Вы можете удалить эти комментарии и посмотреть результат.

Источник

Что такое парсер и как он работает

Чтобы поддерживать информацию на своем ресурсе в актуальном состоянии, наполнять каталог товарами и структурировать контент, необходимо тратить кучу времени и сил. Но есть утилиты, которые позволяют заметно сократить затраты и автоматизировать все процедуры, связанные с поиском материалов и экспортом их в нужном формате. Эта процедура называется парсингом.

Давайте разберемся, что такое парсер и как он работает.

Что такое парсинг?

Начнем с определения. Парсинг – это метод индексирования информации с последующей конвертацией ее в иной формат или даже иной тип данных.

Парсинг позволяет взять файл в одном формате и преобразовать его данные в более удобоваримую форму, которую можно использовать в своих целях. К примеру, у вас может оказаться под рукой HTML-файл. С помощью парсинга информацию в нем можно трансформировать в «голый» текст и сделать понятной для человека. Или конвертировать в JSON и сделать понятной для приложения или скрипта.

Но в нашем случае парсингу подойдет более узкое и точное определение. Назовем этот процесс методом обработки данных на веб-страницах. Он подразумевает анализ текста, вычленение оттуда необходимых материалов и их преобразование в подходящий вид (тот, что можно использовать в соответствии с поставленными целями). Благодаря парсингу можно находить на страницах небольшие клочки полезной информации и в автоматическом режиме их оттуда извлекать, чтобы потом переиспользовать.

Ну а что такое парсер? Из названия понятно, что речь идет об инструменте, выполняющем парсинг. Кажется, этого определения достаточно.

Какие задачи помогает решить парсер?

При желании парсер можно сподобить к поиску и извлечению любой информации с сайта, но есть ряд направлений, в которых такого рода инструменты используются чаще всего:

Серый парсинг

Такой метод сбора информации не всегда допустим. Нет, «черных» и полностью запрещенных техник не существует, но для некоторых целей использование парсеров считается нечестным и неэтичным. Это касается копирования целых страниц и даже сайтов (когда вы парсите данные конкурентов и извлекаете сразу всю информацию с ресурса), а также агрессивного сбора контактов с площадок для размещения отзывов и картографических сервисов.

Но дело не в парсинге как таковом, а в том, как вебмастера распоряжаются добытым контентом. Если вы буквально «украдете» чужой сайт и автоматически сделаете его копию, то у хозяев оригинального ресурса могут возникнуть вопросы, ведь авторское право никто не отменял. За это можно понести реальное наказание.

Добытые с помощью парсинга номера и адреса используют для спам-рассылок и звонков, что попадает под закон о персональных данных.

Где найти парсер?

Добыть утилиту для поиска и преобразования информации с сайтов можно четырьмя путями.

При отсутствии разработчиков в штате я бы советовал именно десктопную программу. Это идеальный баланс между эффективностью и затратами. Но если задачи стоят не слишком сложные, то может хватить и облачного сервиса.

Плюсы парсинга

У автоматического сбора информации куча преимуществ (по сравнению с ручным методом):

Так что нет никакого смысла «парсить» руками, когда можно доверить эту операцию подходящему ПО.

Минусы парсинга

Главный недостаток парсеров заключается в том, что ими не всегда удается воспользоваться. В частности, когда владельцы чужих сайтов запрещают автоматический сбор информации со страниц. Есть сразу несколько методов блокировки доступа со стороны парсеров: и по IP-адресам, и с помощью настроек для поисковых ботов. Все они достаточно эффективно защищают от парсинга.

В минусы метода можно отнести и то, что конкуренты тоже могут использовать его. Чтобы защитить сайт от парсинга, придется прибегнуть к одной из техник:

Но все методы защиты легко обходятся, поэтому, скорее всего, придется с этим явлением мириться.

Алгоритм работы парсера

Парсер работает следующим образом: он анализирует страницу на наличие контента, соответствующего заранее заданным параметрам, а потом извлекает его, превратив в систематизированные данные.

Процесс работы с утилитой для поиска и извлечения найденной информации выглядит так:

Естественно, процедура парсинга через специализированное ПО описана лишь в общих чертах. Для каждой утилиты она будет выглядеть по-разному. Также на процесс работы с парсером влияют цели, преследуемые пользователем.

Как пользоваться парсером?

На начальных этапах парсинг пригодится для анализа конкурентов и подбора информации, необходимой для собственного проекта. В дальнейшей перспективе парсеры используются для актуализации материалов и аудита страниц.

При работе с парсером весь процесс строится вокруг вводимых параметров для поиска и извлечения контента. В зависимости от того, с какой целью планируется парсинг, будут возникать тонкости в определении вводных. Придется подгонять настройки поиска под конкретную задачу.

Иногда я буду упоминать названия облачных или десктопных парсеров, но использовать именно их необязательно. Краткие инструкции в этом параграфе подойдут практически под любой программный парсер.

Парсинг интернет-магазина

Это наиболее частый сценарий использования утилит для автоматического сбора данных. В этом направлении обычно решаются сразу две задачи:

В первом случае стоит воспользоваться утилитой Marketparser. Указать в ней код продукта и позволить самой собрать необходимую информацию с предложенных сайтов. Большая часть процесса будет протекать на автомате без вмешательства пользователя. Чтобы увеличить эффективность анализа информации, лучше сократить область поиска цен только страницами товаров (можно сузить поиск до определенной группы товаров).

Во втором случае нужно разыскать код товара и указать его в программе-парсере. Упростить задачу помогают специальные приложения. Например, Catalogloader – парсер, специально созданный для автоматического сбора данных о товарах в интернет-магазинах.

Парсинг других частей сайта

Принцип поиска других данных практически не отличается от парсинга цен или адресов. Для начала нужно открыть утилиту для сбора информации, ввести туда код нужных элементов и запустить парсинг.

Разница заключается в первичной настройке. При вводе параметров для поиска надо указать программе, что рендеринг осуществляется с использованием JavaScript. Это необходимо, к примеру, для анализа статей или комментариев, которые появляются на экране только при прокрутке страницы. Парсер попытается сымитировать эту деятельность при включении настройки.

Также парсинг используют для сбора данных о структуре сайта. Благодаря элементам breadcrumbs, можно выяснить, как устроены ресурсы конкурентов. Это помогает новичкам при организации информации на собственном проекте.

Обзор лучших парсеров

Далее рассмотрим наиболее популярные и востребованные приложения для сканирования сайтов и извлечения из них необходимых данных.

В виде облачных сервисов

Под облачными парсерами подразумеваются веб-сайты и приложения, в которых пользователь вводит инструкции для поиска определенной информации. Оттуда эти инструкции попадают на сервер к компаниям, предлагающим услуги парсинга. Затем на том же ресурсе отображается найденная информация.

Преимущество этого облака заключается в отсутствии необходимости устанавливать дополнительное программное обеспечение на компьютер. А еще у них зачастую есть API, позволяющее настроить поведение парсера под свои нужды. Но настроек все равно заметно меньше, чем при работе с полноценным приложением-парсером для ПК.

Наиболее популярные облачные парсеры

Похожих сервисов в сети много. Причем как платных, так и бесплатных. Но вышеперечисленные используются чаще остальных.

В виде компьютерных приложений

Есть и десктопные версии. Большая их часть работает только на Windows. То есть для запуска на macOS или Linux придется воспользоваться средствами виртуализации. Либо загрузить виртуальную машину с Windows (актуально в случае с операционной системой Apple), либо установить утилиту в духе Wine (актуально в случае с любым дистрибутивом Linux). Правда, из-за этого для сбора данных потребуется более мощный компьютер.

Наиболее популярные десктопные парсеры

Это наиболее востребованные утилиты для парсинга. У каждого из них есть демо-версия для проверки возможностей до приобретения. Бесплатные решения заметно хуже по качеству и часто уступают даже облачным сервисам.

В виде браузерных расширений

Это самый удобный вариант, но при этом наименее функциональный. Расширения хороши тем, что позволяют начать парсинг прямо из браузера, находясь на странице, откуда надо вытащить данные. Не приходится вводить часть параметров вручную.

Но дополнения к браузерам не имеют таких возможностей, как десктопные приложения. Ввиду отсутствия тех же ресурсов, что могут использовать программы для ПК, расширения не могут собирать такие огромные объемы данных.

Но для быстрого анализа данных и экспорта небольшого количества информации в XML такие дополнения подойдут.

Наиболее популярные расширения-парсеры

Вместо заключения

На этом и закончим статью про парсинг и способы его реализации. Этого должно быть достаточно, чтобы начать работу с парсерами и собрать информацию, необходимую для развития вашего проекта.

Источник