Что такое парсинг веб-страниц и как он работает?

Оглавление

Запутались и хотите знать, что такое парсинг веб-страниц и как он работает?

Что ж, вы попали по адресу, потому что мы собираемся все вам предложить.

Прежде чем мы углубимся, я уже могу рассказать вам короткую версию:

Веб-скрапинг — это процесс извлечения общедоступных данных с веб-сайта.

Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать больше об особенностях, принципах работы и существующих популярных библиотеках.

Что такое парсинг веб-страниц?

По сути, парсинг веб-сайтов — это процедура, которая позволяет извлечь большой объем данных с веб-сайта. Для этого необходимо использовать «веб-скребок», такой как ParseHub, или, если вы умеете программировать, используйте одну из многих библиотек с открытым исходным кодом.

После некоторого времени, потраченного на настройку и настройку (придерживайтесь библиотек Python или инструментов без кода, если вы здесь новичок), ваша новая игрушка начнет исследовать веб-сайт, чтобы найти нужные данные и извлечь их. Затем он будет преобразован в определенный формат, например CSV, и вы сможете получить доступ ко всему, проверять и управлять всем.

И как веб-скребок получает конкретные данные о продукте или контакте?

Возможно, сейчас вам интересно…

Что ж, это возможно при небольшом знании HTML или CSS. Вам просто нужно щелкнуть правой кнопкой мыши на странице, которую вы хотите очистить, выбрать «Проверить элемент» и определить используемый идентификатор или класс.

Другой способ — использовать XPath или регулярные выражения.

Не кодер? Не беспокойся!

Многие инструменты веб-скрапинга предлагают удобный интерфейс, в котором вы можете выбрать элементы, которые хотите очистить, и указать данные, которые хотите извлечь. Некоторые из них даже имеют встроенные функции, которые автоматизируют процесс идентификации всего за вас.

Продолжайте читать, в следующем разделе мы поговорим об этом более подробно.

Как работает парсинг веб-страниц?

Предположим, вам нужно собрать данные с веб-сайта, но ввод их всех по одному займет много времени. Что ж, именно здесь на сцену выходит парсинг веб-страниц.

Это похоже на маленького робота, который может легко получить нужную вам информацию с веб-сайтов. Вот описание того, как обычно работает этот процесс:

1. Отправка HTTP-запроса на целевой сайт: Это основа, на которой все развивается. HTTP-запрос позволяет парсеру отправить запрос на сервер, на котором размещен соответствующий веб-сайт. Это происходит, когда кто-то вводит URL-адрес или нажимает ссылку. Запрос состоит из сведений об устройстве и браузере, которые вы используете.
   
2. Разбор исходного кода HTML: Сервер отправляет обратно HTML-код веб-страницы, состоящий из структуры страницы и содержимого страницы, включая текст, изображения, ссылки и т. д. Веб-скребок обрабатывает это с помощью таких библиотек, как BeautifulSoup, если используется Python, или DOMParser, если используется JavaScript. Это помогает идентифицировать необходимые элементы, содержащие интересующие значения.
   
3. Извлечение данных: После идентификации элементов веб-скребок собирает необходимые данные. Это предполагает перемещение по структуре HTML, выбор определенных тегов или атрибутов, а затем получение текста или других данных из этих тегов/атрибутов.
   
4. Преобразование данных: Извлеченные данные могут быть в каком-то непредпочтительном формате. Эти веб-данные очищаются и нормализуются, а затем преобразуются в такой формат, как файл CSV, объект JSON или запись в базе данных. Это может означать удаление некоторых ненужных символов, изменение типа данных или представление их в табличной форме.
   
5. Хранилище данных: Данные очищаются и структурируются для будущего анализа или использования перед сохранением. Этого можно добиться несколькими способами, например, сохранив его в файл, в базу данных или отправив в API.
   
6. Повторите для нескольких страниц: Если вы попросите парсер собрать данные с нескольких страниц, он повторит шаги 1–5 для каждой страницы, перемещаясь по ссылкам или используя нумерацию страниц. Некоторые из них (не все!) могут даже обрабатывать динамический контент или страницы, отображаемые с помощью JavaScript.
   
7. Постобработка (необязательно): Когда все будет готово, вам может потребоваться выполнить некоторую фильтрацию, очистку или дедупликацию, чтобы иметь возможность извлечь ценную информацию из извлеченной информации.

Применение парсинга веб-страниц

Мониторинг цен и анализ конкурентов для электронной коммерции

Если у вас есть бизнес в сфере электронной коммерции, парсинг веб-страниц может оказаться для вас полезным в этом сценарии.

Это верно.

С помощью этого инструмента вы можете постоянно отслеживать цены, а также отслеживать наличие товаров и акции, предлагаемые конкурентами. Вы также можете воспользоваться данными, полученными с помощью веб-скрапинга, чтобы отслеживать тенденции и открывать новые рыночные возможности.

Лидогенерация и аналитика продаж

Вы хотите составить список потенциальных клиентов, но глубоко вздыхаете при мысли о том, сколько времени вам понадобится для выполнения этой задачи? Вы можете позволить веб-скрапингу сделать это быстро.

Вам просто нужно запрограммировать этот инструмент для сканирования множества веб-сайтов и извлечения всех данных, которые представляют интерес для вашего списка клиентов, таких как контактная информация и сведения о компании. Таким образом, с помощью парсинга веб-страниц вы можете получить большой объем данных для анализа, лучше определить свои цели продаж и получить тех потенциальных клиентов, которые вам так нужны.

Листинги недвижимости и исследования рынка

Недвижимость — еще один сценарий, в котором используются преимущества парсинга веб-страниц. С помощью этого инструмента можно изучить огромное количество веб-сайтов, связанных с недвижимостью, и составить список объектов недвижимости.

Эти данные затем можно использовать для отслеживания рыночных тенденций (изучения предпочтений покупателей) и определения того, какие объекты недвижимости недооценены. Анализ этих данных также может иметь решающее значение при принятии решений об инвестициях и развитии сектора.

Анализ настроений в социальных сетях

Если вы хотите понять отношение потребителей к определенным брендам, продуктам или просто посмотреть, каковы тенденции в конкретном секторе в социальных сетях, лучший способ сделать все это — с помощью парсинга веб-страниц.

Для этого запустите парсер для сбора публикаций, комментариев и обзоров. Данные, полученные из социальных сетей, можно использовать вместе с НЛП или искусственным интеллектом для подготовки маркетинговых стратегий и проверки репутации бренда.

Академические и научные исследования

Несомненно, экономика, социология и информатика — это те отрасли, которые больше всего выигрывают от парсинга веб-страниц.

Как исследователь в любой из этих областей, вы можете использовать данные, полученные с помощью этого инструмента, для их изучения или создания библиографических обзоров. Вы также можете генерировать крупномасштабные наборы данных для создания статистических моделей и проектов, ориентированных на машинное обучение.

Лучшие инструменты и библиотеки для парсинга веб-страниц

Питон

Если вы решите заняться парсингом веб-страниц, вы не ошибетесь, выбрав Python!

1. КрасивыйСуп: эта библиотека отвечает за анализ документов HTML и XML, а также совместима с различными анализаторами.
2. Скрэпи: мощный и быстрый фреймворк для парсинга веб-страниц. Для извлечения данных имеется API высокого уровня.
3. Селен: этот инструмент способен обрабатывать веб-сайты, исходный код которых содержит значительную нагрузку JavaScript. Его также можно использовать для очистки динамического контента.
4. Запросы: с помощью этой библиотеки вы можете отправлять HTTP-запросы в простом и элегантном интерфейсе.
5. Урллиб: Открывает и читает URL-адреса. Как и Requests, он имеет интерфейс, но более низкого уровня, поэтому вы можете использовать его только для основных задач веб-скрапинга.

JavaScript

JavaScript — очень хороший второй претендент на парсинг веб-страниц, особенно в случае с Playwright.

1. Кукольник: Благодаря этой библиотеке Node.js, оснащенной высокоуровневым API, у вас может быть возможность управлять автономной версией браузера Chrome или Chromium для очистки веб-страниц.
   
2. Приветствую: Подобно jQuery, эта библиотека позволяет анализировать HTML и манипулировать им. Для этого у него есть синтаксис, с которым легко ознакомиться.
   
3. Аксиос: эта популярная библиотека предоставляет вам простой API для выполнения HTTP-запросов. Его также можно использовать как альтернативу HTTP-модулю, встроенному в Node.js.
   
4. Драматург: Подобно Puppeteer, это библиотека Node.js, но более новая и лучшая. Он был разработан Microsoft, и в отличие от Windows 11 или браузера Edge, он не отстой! Предлагает такие функции, как кроссбраузерная совместимость и автоматическое ожидание.

Рубин

Я никогда в жизни не прикасался ни к одной строке кода Ruby, но, готовя эту статью, я заметил, что некоторые пользователи Reddit клянутся, что для парсинга он лучше, чем Python. Не спрашивайте меня, почему.

1. Механизировать: Помимо извлечения данных, эту библиотеку Ruby можно запрограммировать для заполнения форм и перехода по ссылкам. Его также можно использовать для управления страницами JavaScript и аутентификации.
   
2. Нокогири: библиотека, способная обрабатывать исходный код HTML и XML. Он поддерживает селекторы XPath и CSS.
   
3. HTTP-вечеринка: имеет интуитивно понятный интерфейс, который облегчит вам отправку HTTP-запросов к серверу, поэтому его можно использовать в качестве основы для проектов по очистке веб-страниц.
   
4. Кимурай: Он основан на Mechanize и Nokogiri. Он имеет лучшую структуру и справляется с такими задачами, как сканирование нескольких страниц, управление файлами cookie и обработка JavaScript.
   
5. Вомбат: Драгоценный камень Ruby, специально разработанный для парсинга веб-страниц. Он предоставляет DSL (язык, специфичный для предметной области), который упрощает определение правил парсинга.

PHP

Просто перечисляю это ради полной статьи, но не используйте PHP для очистки.

1. Гутте: разработан на основе компонентов Symfony BrowserKit и DomCrawler. Эта библиотека имеет API, который вы можете использовать для просмотра веб-сайтов, перехода по ссылкам и сбора данных.
   
2. Простой парсер HTML DOM: С помощью этой библиотеки возможен анализ документов HTML и XML. Благодаря синтаксису, подобному jQuery, его можно использовать для управления DOM.
   
3. Жрать: его высокоуровневый API позволяет вам отправлять HTTP-запросы и управлять различными ответами, которые вы можете получить обратно.

Джава

Какие библиотеки Java предоставляет для парсинга веб-страниц? Давайте посмотрим:

1. JСуп: анализ и извлечение элементов с веб-страницы не станет проблемой с этой библиотекой, которая имеет простой API, который поможет вам выполнить эту миссию.
   
2. Селен: позволяет управлять веб-сайтами с высокой нагрузкой JavaScript в исходном коде, благодаря чему вы можете извлечь в этом формате все интересующие вас данные.
   
3. Apache HttpClient: используйте низкоуровневый API, предоставляемый этой библиотекой, для выполнения HTTP-запросов.
   
4. ХтмлЮнит: Эта библиотека имитирует веб-браузер без графического интерфейса (он же безголовый) и позволяет программно взаимодействовать с веб-сайтами. Особенно полезно для сайтов с большим количеством JavaScript и для имитации действий пользователя, таких как нажатие кнопок или заполнение форм.
   

Заключительные мысли обо всей этой штуке со скрапингом веб-страниц

Надеюсь, теперь стало ясно: парсинг веб-страниц очень эффективен в умелых руках!

Теперь, когда вы знаете, что это такое, и основы того, как это работает, пришло время узнать, как внедрить это в свой рабочий процесс. Существует множество способов, которыми бизнес может извлечь из этого выгоду.

Языки программирования, такие как Python, JavaScript и Ruby, являются бесспорными королями веб-скрапинга. Для этого можно использовать PHP… Но зачем? Просто почему!?

Серьезно, не используйте PHP для парсинга веб-страниц, пусть это будет на WordPress и Magento.