Парсинг данных – это процедура преобразования неструктурированных сведений, например, после скачивания с сайтов, в структурированную базу. Она необходима, когда есть массив материала, подлежащий разбивке на маленькие, конкретизированные блоки, преобразованию в подходящий для изучения шаблон.

Парсеры имеют функции ручного, автоматизированного сканирования, в том числе по заранее заданному графику. В ряде отраслей, например, в онлайн-коммерции, выгодна ежедневна выгрузка тех же ценовых показателей, наличия на складе и т.п.

Что такое парсинг?

Под парсингом понимают сбор сведений с последующим преобразованием и структурированием «на автомате». Чаще к нему прибегают для объединения разрозненных контактов в единый массив, подходящий для обработки человеком. В том числе для подключения к другим сервисам вроде Email-рассылок.

Подробнее:

• выполняют перечисленное специальные утилиты или скрипты;
• парсеры поддерживают разнотипные источники вроде таблиц, файлов, текстов;
• разработаны приложения способные даже распознать картинку, обойти защиту и пр.

В поисковом продвижении работают эмуляторы поведения пользователей, вплоть до авторизации в личном кабинете, ввода капчи. Этот софт «заточен» под интернет-среду, т.к. там расположены сервисы, содержащие востребованное для коммерческих фирм. От инициатора требуется выбрать средство и правильно настроить параметры.

На чем основана технология?

Первый шаг – перечислить адреса, откуда предстоит что-то скачивать. Например, это веб-сайт или отдельный хост, конкретный файл. На основании выбранного метода разработчики делают скрипт. Востребованы Python, JavaScript, Ruby (ограничений нет, пишут на той платформе, где удобно ориентироваться программисту).

Последующие шаги:

1. После запуска происходит просмотр структуры сканируемого. Происходит автоматическое изучение кода считываемого сервера. При использовании API этап пропускается, т.к. через него идут структурированные списки, подготовленные к сохранению.
2. Скрипт очищает считанное от служебных тегов, ищет указанные настройками комбинации символов. Например, по части слова или по полному предложению, сочетанию цифр. Когда найдется требуемое, «вырезка» скопируется на локальный ПК.
3. Собранное аккумулируется в единый модуль, формат CSV или иной, смотря с чем привык иметь дело владелец ИМ. Сразу проводится сортировка по указанным критериям. Например, создаются колонки: наименование, телефон, электронная почта и т.д.

Если делать перечисленное вручную, уйдет в разы больше времени. Формально специалисты выполняют те же действия, например, копируют необходимое, те же Email, в перечень. Только на каждый контакт уходят не доли секунды, как в случае с программной средой, а по 2-3 минуты минимум. Рациональнее воспользоваться уже готовым приложением, где требуется только задать подходящие настройки.

Типы парсинга

Скачивать, сортировать допускается практически любые цифры или текстовое содержимое, от названия организации, номера телефона до логотипов, цифровых книг и прочего. В общем случае, парсят HTML у сгенерированных сервером страниц. В нем содержится весь текст, ссылки на иной контент. Такой способ позволяет взаимодействовать с серверами, не адаптированными под этот алгоритм.

Другое дело, когда сервис поддерживает подключение через интерфейс API. Тогда утилита сумеет без каких-либо ухищрений на регулярной основе считывать что-то однотипное. Например, количество продукции на остатках, стоимость, скидки, технические характеристики. Перечень передаваемого зависит от того, что предусмотрел программист при внедрении API.

Сродни первой программе, способные загружать XML, изображения или видео. Они сканируют содержимое на предмет наличия указанных расширений. Например, MP4, AVI и пр. Такие приложения позволяют скачивать на локальный компьютер коллекции фильмов, книг, прочего контента, сохраненного с установленным расширением.

Инструменты

В сети найдется более 50 вариантов, схожих по функционалу, отличающихся только видом меню и скоростью. Какой именно выбрать, зависит от поставленных задач. Никто не обязывает сразу останавливаться на определенной версии, будет рационально сначала протестировать самые популярные, сравнить их между собой.

BeautifulSoup

Библиотека BeautifulSoup предназначена для получения документов на гипертекстовом языке. Написана она на платформе Python. После запуска исполняемый код создает дерево синтаксического анализа.

Продукт требуется в разных целях:

• извлечь текстовые массивы, ссылки, размещенные на удаленном хосте и т.д.;
• отфильтровать по заданным тегам, атрибутам, идентификаторам;
• создать навигацию с поддержкой иерархической структуры HTML/XML;
• изменить, добавить или удалить элементы внутри бланка.

Кодеры внедряют библиотеку в собственные продукты, т.к. рациональнее подключить модуль, чем «с нуля» разрабатывать, по сути, такой же.

Scrapy

Еще один распространенный софт – фреймворк Scrapy. Его разрабатывали для «прямой» обработки веб-страниц. Но затем добавили подключение по API-интерфейсу. Решение также создавалось на Python и поддерживает сканирование гипертекста.

Основные функции:

• интеллектуальное исследование баз;
• структурирование полученного;
• историческое архивирование.

Исходники открыты, поэтому их применяют для самостоятельных проектов. Единственный минус фреймворка в отсутствии возможности выполнения JavaScript. Если это нужно, придется подключить дополнительную библиотеку.

Octoparse

Бесплатное решение предназначено для веб-скрейпинга, взаимодействия с проектами, отдельными адресами. Он способен копировать контент с автоматическим удалением «лишнего» кода одним кликом. Есть функция ротации IP-адресов для исключения рисков блокировки по этому признаку.

Правовые и этические аспекты

Один из самых распространенных вопросов – законно ли брать информацию с других хостов, без разрешения владельцев. Ответ простой: да, решение легально. Причина объяснима, речь идет о чтении, находящегося в открытом доступе, а не о взломе. Доступ к закрытым аккаунтам, хостам с установленным паролем закрыт.

Но ответственность, административная или уголовная, все равно возможна. Она возникнет, когда собственник коммерческой информации заявит об использовании его труда посторонними. Например, если бизнесмен наполнит интернет-магазин описаниями, скопированными «один в один» с адреса заявителя. Программные средства здесь ни причем, это «посредник», автоматизирующий процессы.

Примеры применения

Приведем примеры. Наиболее интересна сфера E-Commerce. Например, продавец создает интернет-магазин, куда выкладывает номенклатуру, закупаемую у пяти поставщиков. Названия никто менять не будет, они останутся теми же, что предлагают производители.

Благодаря парсингу автоматизируют заполнение следующего:

1. Товарные карточки. Легитимно будет копирование наименования, фотографий, видео (если на них нет рекламы фирмы-донора).
2. Цены и количество. Продавец устанавливает фиксированную наценку на позиции и оставляет ценообразование на изготовителях. Получение остатков позволит избегать заказа, отсутствующего на складах.
3. Фильтры. Настройка считается трудоемким процессом, который организуется без проблем благодаря заимствованию. При обновлении параметров они сразу же будут попадать в сервисы продавца.

Подобные кейсы есть и в направлении маркетинга. Фирмы, работающие в отрасли туризма регулярно мониторят ценовую политику на авиаперелеты, отели, турпакеты. Также им полезно собирать отзывы, которыми делятся клиенты на порталах, в социальных сетях.

В киноиндустрии парсеры запускают для исследования отзывов, рейтингов фильмов и сериалов. Есть программы, отслеживающие активности в соцсетях, включая тот же TikTok. После аудита ситуации будет проще скорректировать план продвижения. При сканировании каналов конкурентов собирают идеи для своих публикаций.

Заключение

Парсинг – аккумулирование, упорядочивание разрозненных факторов, собранных из прайса или иного реестра. Парсеры упрощают процесс, ускоряют получение желаемого. На них часто базируется поддержка интернет-магазинов.

Бизнес прибегает к онлайн-сканированию в ситуациях:

• подробный аудит сайта;
• регулярный поиск конкурентов;
• поиск фраз для продвижения;
• отслеживание рыночных изменений;
• мониторинг, оценка отзывов клиентов.

При помощи парсеров организуют автозаполнение карточек, даже с переводом на русский, если донором становится иностранный ресурс. Главное, учитывать, что в ряде ситуаций подобный шаг признают плагиатом.