Парсинг

Содержание:

Автоматически следовать редиректам с cURL
Для чего нужен парсинг
- Сквозная аналитика
Основы веб-парсинга
- Как работает Web Scrapping?
Изучите сайт перед тем, как начать писать код
- Скрытые инпуты
- Метаданные
- XHR-запросы
Зачем парсят сайты
Этические и технические сложности парсинга
Особенности парсинга веб-сайтов
Каков алгоритм, по которому работает парсер?
Пример парсера для Инстаграм
Что такое парсер и как он работает
Обзор самых популярных парсеров для Вконтакте
- Target Hunter
- VK.Barkov.net
- Pepper Ninja
- Церебро Таргет
- VK Parser
- Target-training
- CleverTarget
- Segmento Target
cURL и аутентификация в веб-формах (передача данных методом GET и POST)
Ограничения при парсинге
Парсинг: что это такое простыми словами
Парсеры поисковых систем#
Парсинг html-сайтов с помощью PHP, Ruby, Python
- Зачем нужен парсинг?
- Какие языки программирования используются для написания парсеров?
Парсинг сайта, на котором текст создаётся с помощью JavaScript
Почему и зачем использовать веб-парсинг?
Создание программы
Делаем запросы

Автоматически следовать редиректам с cURL

Вы можете дать указание cURL следовать редиректам, т.е. открывать страницу, на которую делает редирект (перенаправление) та страница, которую мы в данный момент пытаемся открыть.

Например, если я попытаюсь открыть сайт следующим образом (обратите внимание на HTTP вместо HTTPS):

curl http://hackware.ru/

То я получу:

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//IETF//DTD HTML 2.0//EN">
<html><head>
<title>302 Found</title>
</head><body>
<h1>Found</h1>
<p>The document has moved <a href="https://hackware.ru/">here</a>.</p>
</body></html>

Чтобы curl переходила по перенаправлением используется опция -L:

curl -L http://hackware.ru/

Для чего нужен парсинг

Поисковые подсказки

Что такое парсить сайт разобрались. Переходим к тому, зачем же это может понадобиться. Здесь открывается широкий простор для действий.

Основная проблема современного Интернета — избыток информации, которую человек не в состоянии систематизировать вручную.

Парсинг используется для:

Сквозная аналитика — это тоже своеобразный парсинг, только рекламы и продаж. Система интегрируется с площадками и CRM, а потом автоматически соединяет данные о бюджетах, кликах, сделках и подсчитывает окупаемость каждой кампании. Используйте ее, чтобы не потеряться в большом количестве информации и видеть в отчетах то, что вам действительно нужно. Отчеты Calltouch легко кастомизировать под себя и задачи команды маркетологов.

Сквозная аналитика

от 990 рублей в месяц

Автоматически соберет данные с рекламных площадок, сервисов и CRM в 1 окне
Бесплатные интеграции c CRM и другими сервисами: более 50 готовых решений
Анализируйте воронку продаж от показов до кассы
Оптимизируйте свой маркетинг с помощью подробных отчетов: дашборды, графики, диаграммы
Кастомизируйте таблицы, добавляйте свои метрики. Стройте отчеты моментально за любые периоды

Узнать подробнее

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:

Сканер

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.

Изучите сайт перед тем, как начать писать код

Прежде чем начать писать программу, нужно понять содержание и структуру страницы. Это можно сделать довольно просто при помощи браузера. Мы будем использовать DevTools Chrome, но в других браузерах есть аналогичные инструменты.

Например, мы можем открыть любую страницу продукта на Amazon. Беглый просмотр покажет нам название продукта, цену, доступность и многие другие поля. Перед копированием всех этих селекторов мы рекомендуем потратить пару минут на поиск скрытых входных данных, метаданных и сетевых запросов.

Пользуясь Chrome DevTools или аналогичными инструментами, проявляйте осторожность. Контент, который вы увидите, возможно, был изменен в результате работы JavaScript и сетевых запросов

Да, это утомительно, но иногда нужно исследовать исходный HTML, чтобы избежать запуска JavaScript.

Дисклеймер: мы не будем включать URL-запрос в фрагменты кода для каждого примера. Все они похожи на первый. И помните: сохраняйте HTML-файл локально, если собираетесь протестировать его несколько раз.

Скрытые инпуты

Скрытые инпуты позволяют разработчикам включать поля ввода, которые конечные пользователи не могут видеть или изменять. Многие формы используют их для включения внутренних идентификаторов или токенов безопасности.

В продуктах Amazon мы видим, что их довольно много. Некоторые из них будут доступны в других местах или форматах, но иногда они уникальны. В любом случае имена скрытых инпутов обычно более стабильны, чем имена классов.

Метаданные

Хотя некоторый контент отображается через пользовательский интерфейс, его может быть проще извлечь с помощью метаданных. Например, можно получить количество просмотров в числовом формате и дату публикации в формате ГГГГ-ММ-ДД для видео на YouTube. Да, эти данные можно увидеть на сайте, но их можно получить и с помощью всего пары строк кода. Несколько минут на написание кода точно окупятся.

interactionCount = soup.find('meta', itemprop="interactionCount") 
print(interactionCount) # 8566042 
 
datePublished = soup.find('meta', itemprop="datePublished") 
print(datePublished) # 2014-01-09

XHR-запросы

Некоторые сайты загружают пустой шаблон и вставляют в него все данные через XHR-запросы. В таких случаях проверки исходного HTML будет недостаточно. Нам нужно исследовать сеть, в частности XHR-запросы.

Возьмем, к примеру, Auction. Заполните форму с любым городом и выполните поиск. Вы будете перенаправлены на страницу результатов, которая, пока выполняются запросы для введенного вами города, представляет собой страницу-каркас.

Это вынуждает нас использовать headless-браузер, который может выполнять JavaScript и перехватывать сетевые запросы. Иногда вы можете вызвать конечную точку XHR напрямую, но обычно для этого требуются файлы cookie или другие методы аутентификации. Или вас могут немедленно забанить, поскольку это не обычный путь пользователя. Будьте осторожны.

Мы наткнулись на золотую жилу! Взгляните еще раз на изображение.

Все возможные данные, уже очищенные и отформатированные, готовы к извлечению. А также геолокация, внутренние идентификаторы, цена в числовом виде без форматирования, год постройки и т. д.

Зачем парсят сайты

Парсинг сайтов интересен прежде всего маркетологам. Первоочередная цель парсинга – мониторинг цен у конкурентов, анализ их ассортимента, отслеживание акций на товары. «Кто, что, почём и в каких объемах продает?» – вот главные вопросы, на которые призван дать ответ парсинг. Вот пример парсера служащего этим целям.

Кроме этого, парсинг может быть использован для получения контента. Что дает возможность создавать и обновлять сайты, схожие по структуре, оформлению, содержанию. Например, наполнить каталог онлайн-аптеки на базе уже существующих в сети ресурсов.

Пожалуй, самое безобидное применение парсинга – так называемый «самопарсинг». Довольно оригинальный способ проверить собственный ресурс на предмет ошибок в коде, битых ссылок, соответствия выложенного на сайте ассортимента реальному положению дел на складе, и т.п.

И наконец, к горечи простых людей, парсинг сайтов объявлений (тех же Сian или Avito) – практика распространенная. Сбор данных пользователей здесь идет не совсем с невинными целями. Просканировав доску объявлений, парсер выдаст готовенькую таблицу с контактами пользователей, а далее – все прелести в духе «правовых оттенков серого»: перепродажа баз туроператорам, риэлторам, а то и промышляющим телефонным спамом конторам и прочим надоедливым слепням на теле обывателя.

Этические и технические сложности парсинга

Мы предлагаем виртуальный хостинг с безлимитным трафиком с серверами в Москве.

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.

iPipe – надёжный хостинг-провайдер с опытом работы более 15 лет.

Мы предлагаем:

Виртуальные серверы с NVMe SSD дисками от 299 руб/мес
Безлимитный хостинг на SSD дисках от 142 руб/мес
Выделенные серверы в наличии и под заказ
Регистрацию доменов в более 350 зонах

Особенности парсинга веб-сайтов

Одной из особенностей парсинга веб-сайтов является то, что как правило мы работаем с исходным кодом страницы, т.е. HTML кодом, а не тем текстом, который показывается пользователю. Т.е. при создании регулярного выражения grep нужно основываться на исходном коде, а не на результатах рендеринга. Хотя имеются инструменты и для работы с текстом, получающимся в результате рендеринга веб-страницы – об этом также будет рассказано ниже.

В этом разделе основной упор сделан на парсинг из командной строки Linux, поскольку это самая обычная (и привычная) среда работы для тестера на проникновение веб-приложений. Будут показаны примеры использования разных инструментов, доступных из консоли Linux. Тем не менее, описанные здесь приёмы можно использовать в других операционных системах (например, cURL доступна и в Windows), а также в качестве библиотеки для использования в разных языках программирования.

Подразумевается, что вы понимаете принципы работы командной строки Linux. Если это не так, то рекомендуется ознакомиться с циклом:

Азы работы в командной строке Linux (часть 1)
Азы работы в командной строке Linux (часть 2)
Азы работы в командной строке Linux (часть 3)

Каков алгоритм, по которому работает парсер?

Для начала работы необходимо иметь тексты. Парсер успешно ищет файлы в Интернете и скачивает их. Затем занимается непосредственно обработкой текстов. После обработки происходит процесс оформления текстов в файл, вид которого задается пользователем – это как текстовый файл, так и базы данных и прочее.

Парсинг – процесс, который скидывает с плеч пользователя огромный груз нудной и очень долгой работы по поиску и оптимизации контента для его сайта. Эта статься оказалась полезной для тех, кто искал ответы на вопросы: как работает парсер, как написать его самому и чем руководствоваться.

Пример парсера для Инстаграм

Очень часто вижу запросы «пример парсера для инстаграм» или «пример парсера для социальных сетей», поэтому давайте разберемся что значит парсер для социальных сетей, групп и аккаунтов?

Если проще, то парсер для соц сетей — это помощник, который способствует продвижению товаров и услуг. То есть, такой парсер позволяет собрать данные пользователей, которые они указывают в своих аккаунтах или группах/пабликах (ну и прочую инфу) и в дальнейшем выборочно показывать им рекламу.

У Instagram как раз есть есть своя молодая, активная и платежеспособная аудитория, на которую хотят повлиять рекламодатели, поэтому давайте чуть подробнее остановимся на этой соц сети.

Чтобы было проще, давайте разберем от чего зависит успешное продвижения продукта в Инстаграм:

Правильного подбора целевой аудитории (цель найти тех, кого можно заинтересовать нашим товаром);
Ранжирования (сортировка) публикаций в ленте пользователей (с тем, чтобы владелец аккаунта увидел наше предложение или рекламу)
Возможности нахождения записи в поиске (пользователь попадает на наше предложение при собственном поиске, используя определенные слова, словосочетания, называемые хэштегами)

Для того, чтобы успешно продвинуть продукт используется парсер, который поможет собрать информацию о пользователях Instagram. Нам понадобиться собрать следующую информацию:

Личные данные (в данном случае это абсолютно легально, так как пользователи сами указывают, например, свои телефоны в профиле);
Населенный пункт, в котором они проживают;
Хэштеги, которыми они отмечают собственные записи;
Аккаунты, на которые они подписаны;
Публикации на которые пользователи ставят лайки.
И подобное…

На основании этих данных вы можете провести определенную работу с пользователями, которая будет способствовать повышению ваших продаж. Вы пользователям «даете» нужные товары, которые они возможно искали, и получаете свой доход.

Целевую аудиторию для продвижения собственного товара собирают по 3 направлениям:

По конкурентам. Скорее всего, подписчики вашего прямого конкурента, кроме ботов, фейковых и коммерческих аккаунтов, также заинтересованы и в вашем товаре.
По хэштегам. Вам нужны публикации, отмеченные большим количеством лайков и комментариев и при этом помеченные одним или несколькими тематическими словами или сочетаниями (хэштегами), относящимися к вашему товарному предложению. Собрав в один список пользователей, поставивших этим публикациям лайки или оставивших комментарии, вы получите еще одну целевую аудиторию.
По населенному пункту. Такой парсинг заинтересует прежде тех, кто продвигает товар в конкретных городах/населенных пунктах. В этом случае парсер соберет пользователей, которые размещали публикации с геометками.

Для парсинга в Инстаграме используют самописные и специальные программы, а также онлайн-сервисы. Причем некоторые из них не только собирают информацию, но еще и совершают определенные действия – ставят лайки, массово подписываются на странички пользователей и др.

Среди парсеров для Instagram популярностью пользуются:

Zengram
Tooligram
Instaplus.pro
InstaParser
Instaturbo

Что такое парсер и как он работает

Парсер – это некое программное обеспечение или алгоритм с определенной последовательностью действий, цель работы которого получить заданную информацию.

Сбор информации происходит в 3 этапа:

Сканирование
Выделение заданных параметров
Составление отчета

Чаще всего парсер — это платная или бесплатная программа или сервис, созданный под ваши требования или выбранный вами для определенных целей. Подобных программ и сервисов очень много. Чаще всего языком написания является Python или PHP.

Но также есть и отдельные программы, которые позволяют писать парсеры. Например я пользуюсь программой ZennoPoster и пишу парсеры в ней — она позволяет собирать парсер как конструктор, но работать он будет по тому же принципу, что и платные/бесплатные сервисы парсинга.

Для примера можете посмотреть это видео в котором я показываю, как я создавал парсер для сбора информации с сервиса spravker.ru.

https://vk.com/video_ext.php

Чтобы было понятнее, давайте разберем каких типов и видов бывают парсеры:

Не следует забывать о том, что парсинг имеет определенные минусы. Недостатком использования считаются технические сложности, которые парсер может создать. Так, подключения к сайту создают нагрузку на сервер. Каждое подключение программы фиксируется. Если подключаться часто, то сайт может вас заблокировать по IP (но это легко можно обойти с помощью прокси).

Обзор самых популярных парсеров для Вконтакте

Существуют виды парсеров с разными функциональными возможностями. Среди наиболее популярных выделяются следующие.

Target Hunter

Парсер ВК с полезным функционалом для работы с пользователями и группами:

поиск групп по ключевым фразам, месту расположения, описанию;
поиск пользователей по ряду критериев;
поиск родителей с детьми нужного возраста;
сбор постов по ключевому слову.

Есть бесплатная версия и возможность работать в «облаке» без загрузки данных на компьютер. Можно легко подключить рекламный кабинет ВК. Недостатки парсера – ограниченное число инструкций для разных кейсов и сложный для новичков интерфейс.

VK.Barkov.net

Сервис предлагает 160 инструментов для сбора данных и возможности:

поиск по группам;
настройки фильтров групп по названиям, числу подписчиков и расположению;
сбор информации об активности в сообществах;
отбор пользователей через фильтр;
поиск пользователей с открытым профилем;
сбор контактных данных.

У парсера есть базовая версия с бесплатным тарифом, подробные инструкции для каждого раздела и вариант работы с «облаком». Из недостатков можно выделить устаревший дизайн и долгую обработку данных, которая мешает нормальной работе других вкладок.

Pepper Ninja

Парсер со стандартным функционалом:

поиск аудитории по комментариям, статусам, месту жительства, схожим интересам;
поиск пользователей по параметрам из анкеты: «Главное в жизни», «Отношение к алкоголю»;
поиск популярных постов и сбор данных наиболее активных пользователей;
аналитика групп ВКонтакте с отчетом о социальных и демографических характеристиках подписчиков.

Преимущества:

У сервиса есть недостатки: функционал для работы с нужно покупать отдельно, а возможности работы в Одноклассниках сильно ограничены.

Церебро Таргет

Этот парсер также умеет искать аудиторию по наиболее популярным группам, комментариям. Анализирует интересные аудитории посты, собирает базу данных самых активных пользователей, изучает новых подписчиков тематических групп.

Особенности парсера:

возможность оформлять подписку на удобное время: от 1 дня до года;
официальное сообщество, в котором представлены уроки и кейсы по работе с сервисом;
иногда бывают акции.

Недостаток у сервиса один – нет бесплатного периода.

VK Parser

Этот оффлайн-парсер групп ВКонтакте предлагает сбор номеров телефонов и отметок о пересечениях пользователей в группах, поиск людей по географическим признакам, религиозным взглядам и интересам. VK Parser выявляет наиболее активную аудиторию и формирует список сообществ по ключевым словам.

Преимущества парсера:

Недостатки:

отсутствие тестового периода;
необходимость установки программы на компьютер.

Target-training

Сервис ищет записи на стене, комментарии и обсуждения пользователей по ключевым словам. В функционале сбор ID и возможность выгрузки базы в форматах txt и cvs. Работа с хештегами и поиск аудитории по определенным отметкам.

Преимущества: простой интерфейс и бесплатный доступ. Недостатком можно назвать наличие только одного варианта поиска – по ключевым словам и хештегам.

CleverTarget

Парсер имеет следующие инструменты для работы:

поиск сообществ, на которые подписаны пользователи, заинтересованные в определенной теме;
наличие поисковых фильтров для исключения нецелевого обращения;
формирование аналитики по группе или сегменту аудитории;
возможность отбирать людей с похожей внешностью и предпочтениями в одежде.

Преимущества: оплата только за используемые инструменты и работа с данными через «облако». Из недостатков – сложное прогнозирование расходов, так как тарифы исчисляются поминутно.

Segmento Target

Сервис для продвижения в нескольких соцсетях, который умеет:

собирать контактную информацию пользователей;
выделять активных пользователей в обсуждениях;
формировать список популярных постов в различных группах;
работать с базами данных: поиск пересечения по группам, удаление неактивных контактов, дублирование.

Его преимущества – возможность вести парсинг также в Instagram и Одноклассниках, онлайн-доступ и обучающие видеоуроки. Из минусов – отсутствие бесплатного функционала и сложный для новичков интерфейс.

cURL и аутентификация в веб-формах (передача данных методом GET и POST)

Аутентификация в веб-формах – это тот случай, когда мы вводим логин и пароль в форму на сайте. Именно такая аутентификация используется при входе в почту, на форумы и т. д.

Использование curl для получения страницы после HTTP аутентификации очень сильно различается в зависимости от конкретного сайта и его движка. Обычно, схема действий следующая:

1) С помощью Burp Suite или Wireshark узнать, как именно происходит передача данных. Необходимо знать: адрес страницы, на которую происходит передача данных, метод передачи (GET или POST), передаваемая строка.

2) Когда информация собрана, то curl запускается дважды – в первый раз для аутентификации и получения кукиз, второй раз – с использованием полученных кукиз происходит обращение к странице, на которой содержаться нужные сведения.

Используя веб-браузер, для нас получение и использование кукиз происходит незаметно. При переходе на другую страницу или даже закрытии браузера, кукиз не стираются – они хранятся на компьютере и используются при заходе на сайт, для которого предназначены. Но curl по умолчанию кукиз не хранит. И поэтому после успешной аутентификации на сайте с помощью curl, если мы не позаботившись о кукиз вновь запустим curl, мы не сможем получить данные.

Для сохранения кукиз используется опция —cookie-jar, после которой нужно указать имя файла. Для передачи данных методом POST используется опция —data. Пример (пароль заменён на неверный):

curl --cookie-jar cookies.txt http://forum.ru-board.com/misc.cgi --data 'action=dologin&inmembername=f123gh4t6&inpassword=111222333&ref=http%3A%2F%2Fforum.ru-board.com%2Fmisc.cgi%3Faction%3Dlogout'

Далее для получения информации со страницы, доступ на которую имеют только зарегестрированные пользователи, нужно использовать опцию -b, после которой нужно указать путь до файла с ранее сохранёнными кукиз:

curl -b cookies.txt 'http://forum.ru-board.com/topic.cgi?forum=35&topic=80699&start=3040' | iconv -f windows-1251 -t UTF-8

Эта схема может не работать в некоторых случаях, поскольку веб-приложение может требовать указание кукиз при использовании первой команды (встречалось такое поведение на некоторых роутерах), также может понадобиться указать верного реферера, либо другие данные, чтобы аутентификация прошла успешно.

Ограничения при парсинге

Есть несколько вариантов ограничений, которые могут затруднить работу парсера:

По user-agent. Это запрос, в котором программа сообщает сайту о себе. Парсеры банят многие веб-ресурсы. Однако в настройках данные можно изменить на YandexBot или Googlebot и отсылать правильные запросы.
По robots.txt, в котором прописан запрет для индексации поисковыми роботами Яндекса или (ими мы представились сайту выше) определенных страниц. Необходимо задать в настройках программы игнорирование robots.txt.
По IP-адресу, если с него в течение долгого времени поступают на сайт однотипные запросы. Решение — использовать VPN.
По капче. Если действия похожи на автоматические, выводится капча. Научить парсеры распознавать конкретные виды достаточно сложно и дорогостояще.

Парсинг: что это такое простыми словами

Парсинг — это процесс автоматического сбора информации по заданным нами критериям. Для лучшего понимания давайте разберем пример:

Грубо говоря парсинг позволяет автоматизировать сбор любой информации по заданным нами критериям. Думаю понятно, что использовать ручной способ сбора информации малоэффективно (особенно в наше время, когда информации слишком много).

Для наглядности хочу сразу показать главные преимущества парсинга:

Преимущество №1 — Скорость. За одну единицу времени автомат может выдавать в разы больше деталей или в нашем случае информации, чем, если бы мы с лупой в руках отыскивали ее на страницах сайта. Поэтому компьютерные технологии в обработке информации превосходят ручной сбор данных.

Преимущество №2 — Структура или «скелет» будущего отчета. Мы собираем лишь те данные, которые заинтересованы получить. Это может быть что угодно. Например, цифры (цена, количество), картинки, текстовое описание, электронные адреса, ФИО, никнеймы, ссылки и прочее. Нам нужно только заранее обдумать, какую информацию мы хотим получить.

Преимущество №3 — Подходящий вид отчета. Мы получаем итоговый файл с массивом данных в требуемом формате (XLSX, CSV, XML, JSON) и можем даже сразу использовать его, вставив в нужное место на своем сайте.

Если говорить о наличие минусов, то это, разумеется, отсутствие у полученных данных уникальности. Прежде всего, это относится к контенту, мы ведь собираем все из открытых источников и парсер не уникализирует собранную информацию.

Думаю, что с понятием парсинга мы разобрались, теперь давайте разберемся со специальными программами и сервисами для парсинга.

Парсеры поисковых систем#

Название парсера	Описание
SE::Google	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Google: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, парсинг рекламных блоков. Многопоточность, обход ReCaptcha
SE::Yandex	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Yandex: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, парсинг рекламных блоков. Максимальная глубина парсинга
SE::AOL	Парсинг всех данных с поисковой выдачи AOL: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::Bing	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Bing: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, Максимальная глубина парсинга
SE::Baidu	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Baidu: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Baidu	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Baidu: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Dogpile	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Dogpile: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::DuckDuckGo	Парсинг всех данных с поисковой выдачи DuckDuckGo: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::MailRu	Парсинг всех данных с поисковой выдачи MailRu: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::Seznam	Парсер чешской поисковой системы seznam.cz: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Yahoo	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Yahoo: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, Максимальная глубина парсинга
SE::Youtube	Парсинг данных с поисковой выдачи Youtube: ссылки, название, описание, имя пользователя, ссылка на превью картинки, кол-во просмотров, длина видеоролика
SE::Ask	Парсер американской поисковой выдачи Google через Ask.com: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Rambler	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Rambler: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::Startpage	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Startpage: ссылки, анкоры, сниппеты

Парсинг html-сайтов с помощью PHP, Ruby, Python

В общем смысле, парсинг – это линейное сопоставление последовательности слов с правилами языка. Понятие «язык» рассматривается в самом широком контексте. Это может быть человеческий язык (например, русский), используемый для коммуникации людей. А может и формализированный язык, в частности, любой язык программирования.

Парсинг сайтов – последовательный синтаксический анализ информации, размещённой на интернет-страницах.

Что представляет из себя текст интернет-страниц? Иерархичный набор данных, структурированный с помощью человеческих и компьютерных языков.

Макросы VBA. Пора использовать Excel правильно!

Зачем нужен парсинг?

Создавая веб-сайт, его владелец неизбежно сталкивается с проблемой – где брать контент? Оптимальный вариант: найти информацию там где её очень много – в Интернете. Но при этом приходится решать такие задачи:

Большие объёмы. В эпоху бурного роста Сети и жесточайшей конкуренции уже всем ясно, что успешный веб-проект немыслим без размещения большого количества информации на сайте. Современные темпы жизни приводят к тому, что контента должно быть не просто много, а очень много, в количествах, намного превышающих пределы, возможные при ручном заполнении.
Частое обновление. Обслуживание огромного потока динамично меняющейся информации не в силах обеспечить один человек или даже слаженная команда операторов. Порой информация изменяется ежеминутно и в ручном режиме обновлять её вряд ли целесообразно.

Конвертация CSV в YML. Прайс для Яндекса в нужном формате.

Парсинг сайтов является эффективным решением для автоматизации сбора и изменения информации.

По сравнению с человеком, компьютерная программа-парсер:

быстро обойдёт тысячи веб-страниц;
аккуратно отделит техническую информацию от «человеческой»;
безошибочно отберёт нужное и отбросит лишнее;
эффективно упакует конечные данные в необходимом виде.

Результат (будь то база данных или электронная таблица), конечно же, нуждается в дальнейшей обработке. Впрочем, последующие манипуляции с собранной информацией уже к теме парсинга не относятся.

Какие языки программирования используются для написания парсеров?

Любые, на которых создаются программы для работы со Всемирной Паутиной. Веб-приложения для парсинга обычно пишут на C++, Delphi, Perl, Ruby, Python, PHP.

Данный сайт создавался для того, чтобы продемонстрировать методы парсинга на самых популярных языках веб-программирования – PHP, Ruby и Python.

Парсинг сайта, на котором текст создаётся с помощью JavaScript

Если контент веб-страницы формируется методами JavaScript, то можно найти необходимый файл с кодом JavaScript и парсить его. Но иногда код слишком сложный или даже обфусцированный. В этом случае поможет PhantomJS.

Особенностью PhantomJS ялвяется то, что это настоящий инструмент командной строки, т.е. может работать на безголовых машинах. Но при этом он может получать содержимое веб-страницы так, как будто бы вы её открыли в обычном веб-браузере, в том числе после работы JavaScript.

Можно получать веб-страницы как изображение, так и просто текст, выводимый пользователю.

К примеру, мне нужно распарсить страницу https://support.microsoft.com/en-us/help/12387/windows-10-update-history и взять с неё номер версии последней официальной сборки Windows. Для этого я создаю файл lovems.js следующего содержания:

var webPage = require('webpage');
var page = webPage.create();

page.open('https://support.microsoft.com/en-us/help/12387/windows-10-update-history', function (status) {
  console.log('Stripped down page text:\n' + page.plainText);
  phantom.exit();
});

Для его запуска использую PhantomJS:

phantomjs lovems.js

В консоль будет выведено в текстовом виде содержимое веб-страницы, которое показывается пользователям, открывшим страницу в обычном веб-браузере.

Чтобы отфильтровать нужные мне сведения о последней сборке:

phantomjs lovems.js | grep -E -o 'OS Build +\)' | head -n 1 | grep -E -o '+'

Будет выведено что-то вроде 15063.877.

Почему и зачем использовать веб-парсинг?

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

Динамический мониторинг цен

Исследования рынка

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.

Сбор электронной почты

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

Новости и мониторинг контента

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.

Исследования и разработки

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.

Создание программы

Чтобы создать программу парсинга не нужно быть гуру программирования – достаточно усвоить моменты:

При создании алгоритма действий для программы важно внимательно изучить код web-страницы, которая числится донором. Да, здесь нужны хотя бы средние знания о том, что такое верстка и с чем ее едят

Знакомы слова CSS, HTML, JavaScript? Отлично, двигаемся дальше. Для тех, кому этого мало есть вариант глубокого изучения – DOM. Фишка технологии в возможности работы с иерархией web-страниц. Ну и конечно, само написание парсера. Здесь нужны владения навыком обработки текста.

CSS, HTML, JavaScript

Предположим, что программа уже есть и самое время начать работу.

Делаем запросы

Интерфейс класса достаточно простой и прямолинейный. Имена методов соответствуют HTTP-методам, которые он выполняет: GET-метод соответствует методу get(), GET-post(), PUT-put() и т.д. И каждый из этих методов возвращает Promise (если вы знакомы с JavaScript, или ранее работали с ReactPHP, то это не должно вызвать у вас вопросов). Если вы не знаете, что это, то на даном этапе объяснения не имеют большого смысла, дальше будет пример, после которого всё станет понятно.

Для текущей задачи нам будет достаточно одного метода :

В коде выше будет описана анонимная функция, которая после успешного запроса выведет HTML-разметку на экран. Эта функция принимает ответ экземпляра . В этой функции мы можем описать обработчик ответа, который вернёт из этого промиса (Promise) распарсенную информацию, без лишнего HTML-кода.

Как вы можете заметить, алгоритм парсинга достаточно прост:

Делаем запрос и получаем промис.
Пишем обработчик этого промиса.
Парсим нужную информацию внутри этого обработчика.
Если нужно, повторяем первый шаг.