Что такое парсинг?

Парсинг известен под многими другими названиями, в зависимости от того, как компания предпочитает его называть: Screen Scraping, Web Data Extraction, Web Harvesting и т.д. Это техника, используемая для извлечения большого количества данных с веб-сайтов.

Парсинг - это процесс, в ходе которого данные извлекаются из различных веб-сайтов и хранилищ и сохраняются локально для мгновенного использования или анализа, который будет проведен позже. Данные сохраняются в локальной файловой системе или в таблицах базы данных в соответствии со структурой извлеченных данных.

Большинство веб-сайтов, которые мы регулярно посещаем, позволяют нам только просматривать содержимое и, как правило, не дают возможности копирования или загрузки. Копировать данные вручную - это то же самое, что резать газеты, и на это могут уйти дни и недели.

Парсинг - это техника автоматизации этого процесса, при которой интеллектуальный скрипт может помочь вам извлечь данные с выбранных вами веб-страниц и сохранить их в структурированном формате.

Программное обеспечение для парсинга автоматически загружает несколько веб-страниц одну за другой и извлекает данные в соответствии с требованиями. Она либо создается на заказ для конкретного сайта, либо может быть настроена на основе набора параметров для работы с любым сайтом. Одним нажатием кнопки вы можете легко сохранить данные, имеющиеся на сайте, в файл на вашем компьютере.

В современном мире интеллектуальные боты занимаются парсингом. В отличие от парсинга, который копирует только то, что отображают пиксели на экране, эти боты извлекают основной HTML-код, а также данные, хранящиеся в базе данных в фоновом режиме.

Некоторые заметные преимущества парсинга и то, для чего используется парсингг:

1. Сбор информации о товарах и ценах

Предприятия просматривают веб-сайты электронной коммерции в поисках цен, описаний товаров и изображений, чтобы получить все возможные данные для повышения эффективности аналитики и прогнозного моделирования. Сравнение цен через парсинг в последние годы сделало очень важным для бизнеса знать расценки своих конкурентов.

Если цены не будут конкурентоспособными, сайты электронной коммерции могут быстро выйти из бизнеса. Даже туристические сайты уже давно извлекают цены с сайтов авиакомпаний. Пользовательские решения по парсингу веб-страниц помогут вам получить все поля переменных данных, которые могут вам понадобиться. Таким образом, вы сможете собрать данные и создать собственное хранилище данных как для текущего, так и для будущего использования.

2. Никто в Интернете не может спрятаться

Это помогает в сборе данных, связанных с отдельным человеком или компанией. В дальнейшем эти данные используются для аналитики, сравнения, принятия инвестиционных решений, найма персонала и т.д. Многие компании сегодня просматривают доски объявлений о работе для таких целей.

3. Пользовательский анализ и курирование

Предназначен специально для новых сайтов/каналов, где собраные данные могут помочь понять спрос и поведение публики.  Это помогает новым компаниям, для начала, выбрать деятельность и продукты на основе обнаруженных закономерностей, которые будут получать больше органических посещений. Таким образом, им придется тратить меньше средств на рекламу.

4. Онлайн-репутация

Онлайн-репутация очень важна сегодня, поскольку многие предприятия зависят от сарафанного радио, которое помогает им расти. Здесь парсинг из социальных сетей помогает понять текущее общественное мнение и настроения.

Тогда компания может делать даже небольшие вещи, которые оказывают большое социальное влияние. Лидеры мнений, трендовые темы и демографические факты можно выявить с помощью сбора данных, а затем использовать их для того, чтобы компания могла восстановить свой имидж или получить более высокую оценку "удовлетворенности общественности" в Интернете.

5. Выявление мошеннических отзывов

Онлайн-отзывы помогают онлайн-покупателям нового времени решить, что и где покупать, будь то холодильник или автомобиль. Следовательно, эти отзывы имеют большое значение.

Спам мнений относится к "незаконной" деятельности, например, к написанию фальшивых отзывов на порталах. Его также называют шиллингом - деятельностью, направленной на обман онлайн-покупателей. Таким образом, парсинг сайта может помочь найти отзывы и определить, какие из них следует заблокировать, а какие проверить, поскольку такие отзывы обычно выделяются среди других.

6. Таргетированная реклама на основе настроения покупателей

Парсинг не только дает цифры для подсчета, но и помогает компании понять, какая реклама больше подходит тем или иным пользователям Интернета. Это помогает экономить маркетинговые доходы и одновременно привлекает просмотры, которые часто конвертируются.

7. Парсинг для конкретного бизнеса

Предприятия могут получить больше услуг в одном месте, чтобы привлечь больше клиентов. Например, если вы откроете онлайн-портал о здоровье и будете собирать и использовать данные обо всех врачах, аптеках, домах престарелых и больницах поблизости, то сможете привлечь много людей на свой сайт.

8. Агрегация контента

Сайты СМИ должны мгновенно получать свежие новости, а также другую актуальную информацию, которую люди просматривают в Интернете. Часто сайты, которые одними из первых публикуют новости, получают больше всего просмотров. Парсинг помогает отслеживать популярные форумы, а также захватывать трендовые темы и многое другое.

Автоматизированные методы парсинга прошли долгий путь:

1. Парсинг HTML:

Разбор HTML, самая распространенная из задач, может быть выполнен с помощью JavaScript и нацелен на линейные и вложенные HTML-страницы. Этот быстрый метод позволяет идентифицировать HTML-скрипты на веб-сайтах, что раньше, возможно, делалось вручную, и используется для извлечения текста, ссылок, парсинга экрана, данных, получаемых с бэкенда, и многого другого.

2. Парсинг DOM:

Содержание, стиль и структура XML-файла определяются в DOM, сокращенно от Document Object Model. Парсеры, которым необходимо знать внутреннюю работу веб-страницы и извлекать скрипты, работающие глубоко внутри, которые были абстрагированы, обычно используют парсеры DOM.

Конкретные узлы собираются с помощью DOM-парсеров, а такие инструменты, как XPath, помогают ползать по веб-страницам. Даже если создаваемый контент динамичен по своей природе, на помощь приходят DOM-парсеры.

3. Вертикальная агрегация:

Компании с огромными вычислительными мощностями, ориентированные на определенные вертикали, создают платформы вертикальной агрегации. Некоторые даже запускают эти платформы для сбора данных в облаке.

На этих платформах создаются и контролируются боты для конкретных вертикалей и предприятий, причем вмешательство человека практически не требуется. Существующая база знаний для вертикали помогает эффективно создавать ботов для нее, а производительность созданных таким образом ботов, как правило, намного выше.

4. XPath:

XML Path Language или XPath - это язык запросов, который используется при извлечении данных из узлов XML-документов. XML-документы имеют древовидную структуру, и XPATH является простым способом доступа к определенным узлам и извлечения данных из этих узлов. XPath используется вместе с разбором DOM для извлечения данных из веб-сайтов, независимо от того, являются ли они статическими или динамическими.

5. Подбор текстовых шаблонов:

Это метод подбора регулярных выражений (в сообществе кодеров обычно называемый regex), использующий команду UNIX grep. Он обычно используется в популярных языках программирования, таких как Perl, а в последнее время Python - Beautiful Soup.

На рынке доступно множество программ и услуг для парсинга, и нет необходимости быть мастером во всех вышеупомянутых техниках. Существуют также такие инструменты, как CURL, HTTrack, Wget, Node.js и другие.

Различные подходы к парсингу

1. DaaS или данные как услуга

Передача ваших потребностей в извлечении веб-данных на аутсорсинг поставщику услуг по работе с данными является наиболее рекомендуемым и простым способом утолить голод вашего бизнеса в данных. Когда поставщик данных помогает вам с извлечением и очисткой данных, вы избавляетесь от необходимости содержать отдельную команду для решения проблем с данными и можете быть спокойны.

Они позаботятся как о программном обеспечении, так и об инфраструктурных потребностях, которые необходимы вашей компании для извлечения данных, а поскольку эти компании занимаются извлечением данных для клиентов на регулярной основе, у вас никогда не возникнет проблемы, которую они не решили или, по крайней мере, с которой уже сталкивались. Все, что вам нужно сделать, это предоставить им свои требования, а затем сидеть сложа руки, пока они творят волшебство и передают вам ваши бесценные данные.

2. Веб-парсинг внутри компании

Если ваша компания технически богата, вы также можете воспользоваться создать отдел парсинга данных. Вам потребуются не только квалифицированные специалисты, работавшие в проектах по веб-парсингу, эксперты по R и Python, но и громоздкая инфраструктура, которую необходимо создать, чтобы ваша команда могла парсить веб-сайты круглые сутки.

Скрипыт для парсинга имеют тенденцию выходить из строя даже при малейшем изменении веб-страниц, на которые они нацелены, и поэтому парсинг никогда не является решением "сделал и забыл". Вам нужна специальная команда, которая будет постоянно работать над решениями, и иногда они могут предвидеть большие изменения в способе хранения данных на веб-страницах, и тогда они должны быть готовы к этому.

Создание и содержание команды парсинга - это сложные задачи, и их следует решать только в том случае, если ваша компания располагает достаточными ресурсами.

3. Вертикально-специфические решения

Поставщики данных, которые обслуживают только определенную отраслевую вертикаль, существуют в огромном количестве, и эти решения по извлечению данных с учетом вертикальной специфики являются отличными, если вы сможете найти такое решение, которое удовлетворит ваши потребности в данных. Поскольку ваш поставщик услуг будет работать только в одной области, есть шанс, что он будет чрезвычайно квалифицирован в этой области.

Наборы данных могут быть разными, и решения, которые они могут вам предоставить, могут быть очень гибкими в зависимости от ваших потребностей. Они также могут предоставить вам различные пакеты услуг в зависимости от размера вашей компании и бюджета.

4. Инструменты для парсинга "сделай сам"

Для тех, у кого нет бюджета на собственную команду парсинга и кто не может воспользоваться помощью DaaS-провайдера, остаются инструменты DIY, которые легко освоить и просто использовать.

Однако серьезным недостатком является то, что вы не можете извлечь слишком много страниц за один раз. Они часто слишком медленны для массового извлечения данных и могут быть не в состоянии разобрать сайты, использующие более сложные методы рендеринга.

Как работает парсинг:

Существует несколько различных методов и технологий, которые можно использовать для создания скрипта-парсера и извлечения данных из Интернета. Ниже приведена основная структура создания проекта для парсинга.

1. Посевная

Это процедура, похожая на обход древовидной структуры, когда скрипт сначала проходит через основной URL-адрес, затем ищет следующий URL-адрес в данных, полученных с базового URL-адреса, и так далее. Начальный URL будет жестко закодирован в самом начале. Например, чтобы извлечь все данные с различных страниц веб-сайта, начальный URL будет служить основой.

2. Определение направлений

После извлечения данных из начального URL и сохранения их во временной памяти, гиперссылки, присутствующие в данных, должны быть переданы скрипту, а затем система должна сосредоточиться на извлечении данных из них.

3. Постановка в очередь

Парсер должен извлекать и хранить все страницы, которые он анализирует во время прохождения, в едином хранилище, как HTML-файлы. Окончательный этап извлечения и очистки данных происходит в этом локальном хранилище.

4. Извлечение данных

Все данные, которые вам могут понадобиться, теперь находятся в вашем хранилище. Но эти данные не пригодны для использования. Поэтому вам нужно научить парсер определять точки данных и извлекать только те данные, которые вам понадобятся.

5. Дедупликация и очистка

Основные данные должны извлекаться, а дублирующиеся записи должны удаляться скриптом автоматически. Такие вещи должны быть встроены в интеллект парсера, чтобы сделать его более удобным, а данные, получаемые от него на выходе, более пригодными для использования.

6. Структурирование

Только если парсер способен структурировать неструктурированные данные, вы сможете создать конвейер для прямой передачи результатов работы механизма парсера в ваш бизнес.

Лучшие практики парсинга веб-данных:

Хотя это отличный инструмент для получения информации, есть несколько юридических аспектов, о которых вам следует позаботиться, чтобы не попасть в неприятности.

1. Соблюдайте robots.txt

Всегда проверяйте файл Robots.txt того сайта, который вы планируете исследовать. Этот документ содержит набор правил, которые определяют, как боты могут взаимодействовать с сайтом, и парсинг в нарушение этих правил может привести к судебным искам и штрафам.

2. Прекратите слишком частое обращение на сервер

Не становитесь "частым гостем". При высокой нагрузке веб-серверы в конечном итоге могут повиснуть. Боты увеличивают нагрузку на сервер сайта, и если нагрузка превышает определенный предел, сервер может стать медленным или выйти из строя, разрушив прекрасные пользовательские возможности сайта.

3. Лучше выполнять поиск данных в непиковые часы.

Чтобы не попасть в зону высокого веб-трафика и уронить сервер, вы можете выполнять сканирование ночью или в то время, когда вы видите, что трафик на сайте меньше.

4. Ответственное использование собранных данных

Политику следует соблюдать, а публикация данных, защищенных авторским правом, может иметь серьезные последствия. Поэтому лучше, если вы будете использовать собранные данные ответственно.

Поиск правильных источников для парсинга

Один из аспектов сбора данных, который беспокоит многих людей, - как найти надежные сайты для парсинга. Следует отметить несколько коротких моментов:

1. Избегайте сайтов с большим количеством битых ссылок

Ссылки - это основная пища для вашего программного обеспечения парсинга. Вы не хотите, чтобы битые ссылки нарушали упорядоченное течение процессов.

2. Избегайте сайтов с высокодинамичной практикой кодирования.

Такие сайты трудно парсить, они постоянно меняются. Поэтому скрипт парсера может сломаться в середине задачи.

3. Убедитесь в качестве и свежести данных

Убедитесь, что сайты, которые вы собираете, являются надежными и содержат свежие данные.

Как интегрировать парсинг данных в ваш бизнес?

Продаете ли вы или покупаете товары, пытаетесь ли увеличить базу пользователей вашего журнала, являетесь ли вы компанией из пятидесяти или пятисот человек, есть шанс, что в конечном итоге вам придется плыть по волнам данных, если вы хотите остаться в конкуренции. Если вы технологическая компания с огромным доходом и маржой, вы можете даже создать собственную команду для сбора, очистки и моделирования данных.

Однако здесь я представлю скорее обобщенный подход, применимый ко всем. С появлением новых ярких слов и технологических чудес люди забывают о главном - о бизнесе. Прежде всего, вам нужно решить, какую бизнес-проблему вы пытаетесь решить.

Это может быть тот факт, что конкурент растет гораздо быстрее вас, и вам нужно вернуться в игру. Возможно, вам нужен доступ к более трендовым темам и словам, чтобы получать больше органических просмотров или продавать больше журналов. Ваша проблема может быть настолько уникальной, что ни один другой бизнес не сталкивался с ней раньше.

На следующем этапе вам нужно определить, какой тип данных вам понадобится для решения этой проблемы. Вам нужно ответить на вопросы типа: "Есть ли у вас образец данных, которые вам понадобятся?" или "Какие веб-сайты, если их спарсить, принесут вам наибольшую пользу?".

Затем вам нужно будет решить, как выполнить эту работу. Создавать команду по парсингу данных внезапно - это безумие, и это ни в коем случае нельзя делать в спешке. Лучше всего, если за вас это сделает кто-то другой, например, компания ESK Solutions, которая имеет многолетний опыт работы и сотрудничает с многочисленными клиентами, решая самые разные задачи по сбору веб-данных с помощью парсинга.