**Источник статьи: **Парсинг веб-сайтов с использованием Node.js

Парсинг веб-сайтов - это техника, которую часто используют разработчики и специалисты по обработке данных для извлечения информации с веб-сайтов. С использованием Node.js вы можете эффективно и легко реализовать проекты по парсингу веб-сайтов. В этой статье мы дадим обзор парсинга веб-сайтов с использованием Node.js и покажем вам, как разрабатывать приложения для парсинга веб-сайтов с использованием Node.js.

Что такое парсинг веб-сайтов?

Парсинг веб-сайтов - это процесс извлечения информации с веб-сайта и сохранения ее в структурированной форме. Эта информация может быть использована различными способами, например, для анализа данных, маркетинговых исследований, сравнения цен или создания контента. Парсинг веб-сайтов может быть выполнен вручную, но это неэффективно и затратно по времени. Автоматизация парсинга веб-сайтов с помощью программного обеспечения может значительно ускорить процесс.

Парсинг веб-страниц с использованием Node.js

Node.js - это платформа с открытым исходным кодом, построенная на среде выполнения JavaScript. С помощью Node.js вы можете создавать серверные приложения с использованием JavaScript. Он предоставляет мощный API и множество библиотек, которые помогут вам быстро и легко создавать приложения для парсинга веб-страниц.

Node.js идеально подходит для парсинга веб-страниц, так как он быстрый и масштабируемый. Кроме того, он предоставляет возможность реализации асинхронного программирования с помощью обратных вызовов (callbacks), промисов (promises) и Async / Await. Это критически важно, так как парсинг веб-страниц часто требует асинхронных задач для обработки задержек и ошибок.

Как создать веб-парсер с использованием Node.js

Для создания веб-парсера с использованием Node.js вам сначала нужно определить веб-сайт, который вы хотите парсить. После выбора сайта вам необходимо проанализировать структуру сайта, чтобы понять, как извлечь нужную информацию.

Затем вам нужно отправить HTTP-запрос на сайт, чтобы получить содержимое страницы. Для этого вы можете использовать модули http или https в Node.js. С помощью этих модулей вы можете отправлять HTTP-запросы и обрабатывать ответы сервера.

Получив ответ, вам нужно проанализировать HTML-контент сайта, чтобы извлечь нужную информацию. Для этого существует множество библиотек, таких как Cheerio, jsdom или puppeteer, которые помогут вам анализировать и манипулировать HTML-элементами.

После извлечения нужной информации вы можете сохранить ее в удобной форме, например, в базе данных или файле. Для этого вы можете использовать библиотеки, такие как MongoDB, MySQL или SQLite.

Наконец, вам нужно убедиться, что ваше приложение парсит сайт с разумной скоростью и уважительным образом, чтобы не нарушать условия использования сайта.

Пример: Парсинг Топ-250 фильмов с использованием Node.js

Вот пример парсинга веб-страницы с использованием Node.js:

Предположим, вы хотите собрать информацию о Топ-250 фильмах на IMDb.

Шаг 1: Откройте веб-сайт https://www.imdb.com/chart/top/.

Шаг 2: Вы можете использовать следующий скрипт для извлечения названий, рейтингов и описаний этих фильмов:

const request = require('request');
const cheerio = require('cheerio');
const url = 'https://www.imdb.com/chart/top/';
request(url, function (error, response, html) {
   if (!error && response.statusCode == 200) {
      const $ = cheerio.load(html);
      const movies = $('.lister-list tr').slice(0, 250);
      movies.each((i, el) => {
          const title = $(el).find('.titleColumn a').text().trim();
          const rating = $(el).find('.imdbRating strong').text().trim();
   
          console.log(`${i+1}. ${title} - ${rating}`);
      });
   }
});

В этом скрипте мы используем модуль request для отправки HTTP-запроса на веб-сайт IMDb и получения HTML-контента страницы. Затем мы используем модуль cheerio для анализа HTML-элементов страницы и извлечения необходимой информации.

Мы ищем каждый элемент tr в tbody.lister-list и используем метод find(), чтобы найти HTML-элементы, содержащие название, рейтинг и описание каждого фильма. Затем мы вызываем метод text(), чтобы извлечь текстовое содержимое этих HTML-элементов и сохранить его в переменных title и rating.

Наконец, мы выводим эту информацию с помощью console.log(). При запуске этого скрипта вы должны получить список Топ-10 фильмов на IMDb с их названиями, рейтингами и описаниями.

Сравнение между Node.js и Octoparse

Node.js и Octoparse - это два мощных инструмента для парсинга веб-сайтов, но у них есть различные преимущества и недостатки.

Node.js - это серверная платформа, основанная на языке JavaScript, которая позволяет пользователям быстро и легко разрабатывать приложения для парсинга веб-сайтов. Он имеет большое количество библиотек, созданных сообществом, и предлагает масштабируемую архитектуру, которая позволяет пользователям эффективно работать с большими объемами данных. Еще одним преимуществом Node.js является поддержка асинхронного программирования, которая особенно полезна при взаимодействии с несколькими веб-сайтами одновременно.

С другой стороны, Octoparse - это визуальный инструмент для парсинга веб-сайтов, который позволяет пользователям просматривать веб-сайты и извлекать данные без необходимости писать код. Он имеет интуитивный интерфейс и прост в использовании, даже для пользователей без навыков программирования. Еще одним преимуществом Octoparse является то, что он предлагает ряд шаблонов, которые пользователи могут использовать для извлечения определенных типов данных, таких как информация о продуктах, отзывы и контактные данные.

Пример: Парсинг Топ-250 фильмов с помощью Octoparse

Перед парсингом следует подготовить целевой URL. В этом примере мы возьмем URL https://www.imdb.com/chart/top/. для сбора информации о Топ-250 фильмах на IMDb.

Шаг 1 Скачайте и откройте Octoparse.

Вот где вы можете получить Octoparse! 🤩

Цена: $0~$249 в месяц

Пакеты и цены: Цены и пакеты Octoparse Premium

Бесплатная пробная версия: 14-дневная бесплатная пробная версия

Скачать: Octoparse для Windows и MacOs

Шаг 2 Введите вышеуказанный URL, и Octoparse начнет анализировать URL и автоматически проверять весь код страницы.

Шаг 3 После автоматического обнаружения все поля данных отображаются внизу. Щелкните "Создать рабочий процесс", чтобы создать задачу-рабочий процесс.

Шаг 4 Справа отображается логика парсера в рабочем процессе. Извлеченные данные на странице выделены красным цветом, и все заголовки данных могут быть переименованы по вашему желанию.

Шаг 5 Щелкните "Запустить", чтобы запустить задачу. Здесь можно выбрать режим устройства и режим облачного парсинга.

Шаг 6 Экспортируйте данные в Excel, CSV, HTML или JSON. В режиме облачного парсинга также доступен Zapier.

Шаг 7 Вот пример информации о Топ-250 фильмах с IMDb.

Заключение

В отношении скорости и точности парсинга Node.js может работать быстрее, чем Octoparse, благодаря своей асинхронной архитектуре, особенно при обработке больших объемов данных. Node.js также предлагает большую гибкость при проектировании рабочих процессов парсинга и настройке кода парсера.

С другой стороны, Octoparse лучше подходит, если пользователи хотят быстро и легко извлечь данные с одного веб-сайта, не вкладывая много времени и усилий в разработку кода. Это также хороший вариант для пользователей, не имеющих навыков программирования или не имеющих времени или ресурсов для разработки веб-приложения для парсинга с нуля.

В целом выбор между Node.js и Octoparse зависит от того, какой тип проекта по парсингу вы хотите выполнить и какие у вас есть навыки и ресурсы. Если вы ищете гибкую, масштабируемую и мощную платформу и обладаете навыками программирования, то лучше выбрать Node.js. Однако, если вам нужно быстро и легко извлечь данные с одного веб-сайта и у вас нет навыков программирования, то Octoparse может быть лучшим вариантом.