Сбор данных является неотъемлемой частью работы каждой компании в любой отрасли. Компания может собирать данные с веб-сайта, используя различные методы. Также необходимо уметь получать данные в правильном структурированном формате. Большинство людей предпочитают копировать и вставлять данные вручную. Однако это невозможно сделать для огромных веб-сайтов с сотнями страниц. Иногда веб-сайты могут содержать данные, которые нельзя скопировать и вставить; как вы будете копировать эти данные? Будете ли вы записывать все, что видели, слово в слово? Вот где парсинг веб-сайтов оказывается полезным.

Что такое парсинг?

Парсинг - это способ автоматического получения больших объемов данных с веб-сайтов. Другими словами, это техника автоматизации извлечения данных эффективным и своевременным образом, позволяющая извлекать данные с любого веб-сайта, независимо от объема данных. Большая часть этих данных представляет собой неструктурированные HTML-данные, которые преобразуются в структурированные данные в базе данных перед использованием в различных приложениях. Парсинг веб-сайтов можно выполнять различными способами для сбора данных. Это может включать использование интернет-сервисов, специальных API или даже написание собственных скриптов для парсинга веб-сайтов с нуля. Многие крупные веб-сайты, такие как Google, Facebook, Stack Overflow и другие, имеют API, позволяющий получать доступ к их данным в структурированном виде. Есть и другие веб-сайты, которые не предоставляют пользователям доступ к большим объемам данных в организованном формате. В этом случае лучше всего парсить веб-сайт для получения данных.

Основы парсинга веб-сайтов

Парсинг веб-сайтов - это базовый процесс, который состоит из двух компонентов: веб-паука и веб-парсера. По сути, паук направляет парсер по интернету. Давайте лучше разберемся в этих двух понятиях.

Веб-паук, часто называемый "пауком", загружает и анализирует информацию со всего Интернета. Цель такого бота - узнать о практически каждой веб-странице в Интернете. Их называют "веб-пауками", потому что "пауки" - это техническое слово для автоматического посещения веб-сайта и сбора данных с использованием программного приложения, и причина, по которой их называют "пауками", заключается в том, что они ползают по всему Вебу, как настоящие пауки по паутине. Поиском по вебу, такими как Google и Bing, используется веб-паук для сбора всей информации с веб-сайта и сохранения ее в своих поисковых системах. Именно так Google определяет, какие веб-страницы будут содержать информацию, которую вы ищете.

С другой стороны, парсинг веб-сайтов сосредоточен на конкретной коллекции данных на веб-сайте. Это могут быть цены на акции, спортивная статистика, финансовая информация или любой другой тип сбора данных.

Веб-парсер - это мощный инструмент, предназначенный для правильного и быстрого сбора данных с веб-страницы. Стиль и сложность веб-парсеров сильно варьируются в зависимости от задачи. Важным элементом любого парсера являются средства поиска данных, которые вы хотите извлечь из HTML-файла. CSS-селекторы, XPath, регулярные выражения или их комбинация обычно используются.

Применение парсинга веб-сайтов

• Отслеживание цен: Бизнесы могут использовать парсинг веб-сайтов для сбора информации о продуктах своей компании, а также о продуктах конкурентов, чтобы оценить, как это влияет на их стратегию ценообразования. Эти данные могут быть использованы компаниями для определения оптимальной цены на свои товары с целью максимизации доходов. Извлечение информации о продуктах и ценах с электронных коммерческих сайтов и преобразование ее в интеллектуальные данные является ключевым элементом современных компаний электронной коммерции, которые стремятся принимать более обоснованные маркетинговые решения на основе данных.
• Маркетинговые исследования: Компании могут использовать парсинг веб-сайтов для маркетинговых исследований. Собранные в больших объемах данные, полученные из интернета, могут быть чрезвычайно полезными для компаний при анализе тенденций потребительского поведения и определении дальнейшего пути развития компании. Это позволяет маркетинговым аналитикам сосредоточить свои усилия на предоставлении стратегических идей на основе собранных данных. Таким образом, это позволяет сэкономить драгоценное время и усилия, затраченные на улучшение процесса сбора данных.
• Финансы: Аналитикам необходимы финансовые документы для оценки финансовой производительности компании и рекомендации своим клиентам о том, стоит ли в нее инвестировать. Технологии парсинга веб-сайтов используются для сбора финансовой отчетности с различных сайтов и за разные периоды времени для дальнейшего исследования и принятия инвестиционных решений.
• Недвижимость: Агентства и брокеры могут защитить себя от ведущей электронной коммерции конкуренции и принимать обоснованные решения на рынке, интегрируя данные о продуктах, полученные парсингом веб-сайтов, в свою повседневную деятельность.
• Продвижение через электронную почту: Корпорации также могут использовать парсинг веб-сайтов для электронного маркетинга. Они могут использовать парсинг веб-сайтов для получения адресов электронной почты с различных сайтов, а затем отправлять массовые рекламные и маркетинговые письма всем, у кого есть эти адреса электронной почты.
• Отслеживание новостей: Парсинг новостных сайтов может предоставить компании подробные отчеты о текущих событиях. Это особенно важно для компаний, которые регулярно попадают в новости или зависят от ежедневных новостей для своей повседневной деятельности. В конце концов, современные СМИ могут представлять большую ценность или существенную угрозу для вашей компании в новостях за один день.
• Алгоритмы машинного обучения: Машинное обучение в основном означает предоставление компьютерам данных, чтобы они могли учиться и развиваться самостоятельно без необходимости явного программирования. Однако они могут быть обучены только при условии предоставления им высококачественных данных. Парсинг веб-сайтов используется для сбора данных из интернета и их предоставления моделям обучения машин для обучения.

Является ли парсинг веб-страниц законным?

Это один из самых часто задаваемых вопросов в Интернете, когда речь идет о парсинге веб-страниц. Парсинг веб-страниц - это инструмент, как и любой другой. Он может использоваться как для добрых, так и для злых целей. Парсинг веб-страниц не является незаконным сам по себе. Все зависит от того, какая цель у вас при парсинге веб-страниц и что вы собираетесь делать с собранными данными. Один из примеров - это парсинг непубличной информации; как понятно из названия, она не доступна публике. Если вы пытаетесь получить к ней доступ, вы можете нарушить закон.

Инструменты для парсинга веб-страниц

Существует несколько инструментов для парсинга веб-страниц, которые помогут вам извлекать данные. Мы кратко рассмотрим некоторые из них, прежде чем более подробно рассмотреть один из них.

• ScrapeSimple - идеальное решение для тех, кто хочет разработать индивидуальный инструмент для парсинга веб-страниц. Он быстрый, бесплатный и прост в использовании.
• Octoparse - отличный инструмент для парсинга веб-страниц для тех, кто хочет извлекать данные с веб-сайтов без необходимости программирования, но при этом имея полный контроль над всим процессом благодаря простому пользовательскому интерфейсу.
• Scrapy - это открытый инструмент для парсинга веб-страниц на Python для разработчиков, которые хотят создавать надежные веб-пауки. Это полноценный фреймворк для парсинга веб-страниц, который включает в себя всю инфраструктуру, которая делает создание веб-пауков сложным, такую как очереди и запросы.
• Diffbot - это корпоративное решение для компаний с очень специфическими требованиями к парсингу данных и извлечению информации со страниц, которые часто изменяют свою структуру HTML.
• BeautifulSoup - это библиотека с открытым исходным кодом на Python, которую в основном используют разработчики на Python, которым нужен простой интерфейс для разбора HTML, но им не требуется сложность и возможности, которые предоставляет Scrapy.
• Webhose.io - лучше всего подходит для платформ или компаний, которым требуется полностью готовый инструмент для парсинга веб-страниц для контент-маркетинга. Индексация контента здесь происходит довольно быстро. Цены на платформу довольно разумные для развивающихся компаний. Кроме того, она предоставляет доступ к историческим данным за последние десять лет.
• Mozenda - это облачное самообслуживание для бизнеса. Он предлагает телефонную и электронную поддержку всем клиентам и является высокомасштабируемой платформой.
• Scraper API - это легко интегрируемый инструмент для разработчиков парсеров веб-страниц. Он обрабатывает прокси, CAPTCHA и браузеры, позволяя разработчикам получать сырой HTML с любого веб-сайта с помощью одного API-запроса.
• ParseHub - это продвинутый инструмент для создания парсеров веб-страниц без программирования, который имеет простой графический интерфейс. Он может извлекать данные из таблиц и карт, а также имеет автоматическую смену IP-адреса. Используют его аналитики, data scientists и все, кто находится между ними.
• ScreamingFrog - это веб-сканер, который работает на Windows, macOS и Ubuntu. Он позволяет сканировать URL-адреса веб-сайтов для анализа, технической проверки и внутренней оптимизации. Он может эффективно сканировать как маленькие, так и большие веб-сайты, позволяя вам в режиме реального времени изучать результаты.

---

Почему следует использовать Python для парсинга веб-сайтов?

• Простота использования: Python легко изучить и писать код. Его синтаксис прост в освоении, поскольку чтение кода на Python очень похоже на чтение предложения на английском языке.
• Библиотеки: Python включает большое количество библиотек, таких как Numpy, Scrapy, BeautifulSoup и Pandas, которые предоставляют методы и функции для различных задач. Поэтому он подходит для парсинга веб-сайтов и последующей обработки собранных данных.
• Сообщество: Python имеет одно из самых больших и активных сообществ, где вы можете получить помощь, если столкнетесь с сложными проблемами при программировании и не сможете найти решение.

Если вам понравилась эта статья, не стесняйтесь отправить ее кому-то еще.

✅Научитесь жить с социальной фобией ⇾https://youtu.be/OSwuhYfMwWY