Инструменты для парсинга данных
Парсинг данных – общее название процесса сканирования отдельных страниц или веб-сайтов целиком для получения информации с помощью специальных пауков. Затем полученная информация может быть обработана и сохранена в специальном структурированном формате для выполнения анализа, использования с иными целями. Сегодня парсинг данных активно используют для решения следующих типов задач:
- поиск информации о потенциальных клиентах для совершения последующих «холодных» звонков (актуально компаниям, занимающимся продажами товаров и услуг, маркетингом);
- поиск новых объявлений о продаже недвижимости, старте новых проектов в этой сфере (актуально современным риэлтерским агентствам);
- получение информации о ценах и продуктах, которые предлагают конкуренты (актуально для интернет-магазинов и других компаний в сфере электронной коммерции).
Непосредственно для парсинга данных с веб-страниц используют пауки, представляющие собой обычные программы. Задачей последних остается извлечение HTML-документов с сайтов с последующим получением нужного контента, который ищется с использованием специальной бизнес-логики.
Полученная парсингом информация сохраняется в определенном формате для последующего анализа и принятия решений. Для получения данных и сокращения затрат трудовых ресурсов при последующей обработке во время выполнения подобной работы надо предварительно решить три задачи:
- выбрать конкретный метод парсинга (традиционным вариантом здесь остается использование фреймворков и библиотек языка Python);
- масштабирование парсинга (вопрос актуален при изучении информации сразу с миллионов сайтов, когда необходимо обеспечить качественное управлением кодом, вести сбор данных, поддерживать хранилище, где они будут находиться);
- оптимизация методов извлечения информации (принципиально парсинг без разрешения со стороны владельцев может быть расценен как неправомочное и паук будет занесен в черный список, поэтому важно следовать определенным практикам при сканировании, что предотвратит это).
Основные методы парсинга данных
Для парсинга самым популярным на сегодня остается язык Python, где есть весь набор необходимых библиотек и фреймворков. Наиболее востребованными и универсальными здесь остаются:
- HTTP-library;
- BeautifulSoup;
- Python Scrapy;
- Python lxml.html.
Библиотека HTTP-library предназначена для поиска содержимого конкретной HTML-страницы непосредственно в объекте ответа. Она очень удобна при парсинге данных и проста в применении, обеспечивает получение легко читаемого кода. Также программист получает возможность удобной и быстрой поддержки кода, внесения изменений для получения дополнительной информации.
Библиотека BeautifulSoup необходима для получения данных со страницы, которая была извлечена с помощью выше указанной HTTP-library. Она очень проста в применении и имеет большой спектр API для парсинга нужной информации, что позволит провести качественный анализ, начиная с заголовков, и заканчивая ссылками, конкретными параметрами.
Python Scrapy – фреймворк, созданный с целью парсинга данных на веб-странице. С его помощью можно создать различные виды пауков для получения исходного кода на целевом сайте. Он сканирует страницы, а потом пользователь может прописать логику получения нужных данных. Базой для Scrapy выступает асинхронная библиотека на базе Phyton, которая позволяет за счет асинхронности увеличить общую производительность. Это более оперативный при парсинге инструмент по сравнению с BeautifulSoup.
Он также позволяет писать собственные парсеры информации, что для последней библиотеки недоступно (она выполняет непосредственно разборку HTML-страниц). В итоге Scrapy становится очень мощным инструментом для поиска нужной информации, поэтому для работы и использования всех возможностей необходимо изучить соответствующую документацию.
Python lxml.html – библиотека, которая принципиально аналогична по возможностям BeautifulSoup. В стандартном варианте для парсинга данных она поставляется с набором API, которые можно использовать непосредственно для получения данных и их преобразования.
Например, с помощью этой библиотеки можно определить все теги div на странице, а потом выполнить определенную операцию над дочерними тегами, которые в них размещены. Сделать это можно путем перебора с помощью функции iter(), позволяющей проходить по всем потомкам внутри родительского тега div. Подобные операции довольно часто трудно очищать и анализировать, поэтому может понадобиться довольно тонкая дополнительная настройка.
Указанные выше инструменты вполне достаточны для получения необходимой информации и парсинга данных с интересующих сайтов. Одновременно важно избавиться от потенциальных проблем, связанных с обработкой данных, «маскировкой» паука под «обычного» пользователя, что предотвратит его блокировку. Впрочем, это тема уже немного иного разговора.