Почему парсинг веб-страниц популярен?

Парсинг веб-страниц предоставляет нечто действительно ценное, что никто другой не может дать вам - структурированные данные с любого общедоступного веб-сайта.

Более чем современное удобство, истинная сила парсинга данных веб-страниц заключается в его способности создавать и поддерживать некоторые из самых революционных бизнес-приложений в мире. Даже слово "трансформационный" не может описать, как некоторые компании используют данные, полученные путем парсинга веб-страниц, для улучшения своей деятельности, информируя решения руководства, начиная от опыта обслуживания отдельных клиентов.

Что такое парсинг веб-страниц?

Парсинг веб-страниц - это процесс автоматического сбора структурированных данных с веб-страниц. Его также называют извлечением веб-данных. Некоторые основные применения парсинга веб-страниц включают мониторинг цен, анализ цен, мониторинг новостей, генерацию потенциальных клиентов и маркетинговые исследования, среди многих других.

В целом, парсинг веб-данных используется людьми и компаниями, которые хотят использовать огромное количество публично доступных веб-данных для принятия более умных решений.

Если вы когда-либо копировали и вставляли информацию с веб-сайта, вы выполняли ту же функцию, что и любой парсер веб-страниц, только в микроскопическом, ручном масштабе. В отличие от скучного и утомительного процесса ручного извлечения данных, парсинг веб-страниц использует интеллектуальную автоматизацию для извлечения сотен, миллионов или даже миллиардов данных из бескрайней просторов интернета.

Можно ли увидеть несколько примеров инструментов для парсинга веб-сайтов?

Да, вы можете перейти по ссылкам ниже, чтобы ознакомиться с инструментами для парсинга веб-сайтов.

>> Парсинг веб-сайтов с использованием Node.js, Axios, Cheerio

>> Парсинг Flipkart с использованием Python

Как использовать парсер данных?

Независимо от того, используете ли вы самостоятельно инструмент для парсинга данных или передаете задачу специалисту по извлечению веб-данных, вам нужно знать немного больше о различиях между веб-сканированием и веб-парсингом. Кроме того, вам необходимо понимать возможные проблемы с извлечением данных и как их избежать. Читайте далее, чтобы узнать, как работает парсинг веб-сайтов и как добиться успешного результата.

Для чего хорош парсинг данных?

Извлечение веб-данных, также широко известное как парсинг данных, имеет широкий спектр применений. Инструмент для парсинга данных может помочь автоматизировать процесс извлечения информации с других веб-сайтов быстро и точно. Он также может убедиться, что извлеченные данные аккуратно организованы, что облегчает их анализ и использование для других проектов.

В мире электронной коммерции парсинг данных широко используется для мониторинга цен конкурентов. Это единственный практический способ для брендов проверить ценообразование продуктов и услуг конкурентов, позволяя им настраивать свои собственные стратегии ценообразования и оставаться впереди. Он также используется в качестве инструмента для производителей, чтобы убедиться, что розничные продавцы соблюдают рекомендации по ценообразованию для их продуктов. Организации и аналитики, занимающиеся маркетинговыми исследованиями, полагаются на парсинг данных для оценки настроений потребителей, отслеживая онлайн-обзоры продуктов, новостные статьи и отзывы.

Существует огромное количество применений для извлечения данных в финансовом мире. Инструменты для парсинга данных используются для извлечения информации из новостных историй, используя эту информацию для руководства инвестиционными стратегиями. Аналитики и исследователи также полагаются на парсинг данных для оценки финансового состояния компаний. Страховые и финансовые компании могут изучать богатый источник альтернативных данных, полученных из парсинга веб-сайтов, для разработки новых продуктов и политик для своих клиентов.

Применения парсинга данных веб-сайтов не ограничиваются этим. Инструменты для парсинга данных широко используются в мониторинге новостей и репутации, журналистике, мониторинге SEO, анализе конкурентов, маркетинге на основе данных и генерации потенциальных клиентов, управлении рисками, недвижимости, академических исследованиях и многом другом.

Основы парсинга веб-страниц

Это крайне просто, на самом деле, и работает посредством двух частей: веб-парсер и веб-скрапер. Веб-парсер является "лошадью", а скрапер - "колесницей". Парсер ведет скрапер, будто бы вручную, по интернету, где он извлекает запрошенные данные.

Идеальный Парсер

Веб-парсер, который мы обычно называем "пауком", является искусственным интеллектом, который просматривает интернет для индексации и поиска контента, следуя ссылкам и исследуя, подобно человеку слишком много свободного времени. Во многих проектах вы сначала "проходите" по вебу или одному конкретному веб-сайту, чтобы найти URL-адреса, которые затем передаете своему парсеру.

Скрэпер

Скрэпер - это специализированный инструмент, разработанный для точного и быстрого извлечения данных с веб-страницы. Скрэперы могут существенно отличаться по дизайну и сложности, в зависимости от проекта. Важной частью каждого скрэпера являются локаторы данных (или селекторы), которые используются для поиска данных, которые вы хотите извлечь из HTML-файла, обычно применяются XPath, CSS-селекторы, регулярные выражения или их комбинация.

Что такое парсинговый инструмент?

Парсинговый инструмент - это программное обеспечение, специально разработанное для извлечения (или "парсинга") соответствующей информации с веб-сайтов. Вы почти наверняка будете использовать какой-то инструмент для парсинга, когда собираете данные с веб-страниц программно.

Инструмент для парсинга обычно делает HTTP-запросы к целевому веб-сайту и извлекает данные с страницы. Обычно он анализирует содержимое, которое является общедоступным и видимым для пользователей, и отображается сервером в виде HTML. Иногда он также делает запросы к внутренним интерфейсам приложений (API) для получения некоторых связанных данных, таких как цены на продукты или контактные данные, которые хранятся в базе данных и передаются браузеру через HTTP-запросы.

Существует различные виды инструментов для парсинга, с возможностями, которые можно настроить под различные проекты извлечения данных. Например, вам может понадобиться инструмент для парсинга, который может распознавать уникальные структуры HTML-сайтов или извлекать, переформатировать и сохранять данные из API.

Инструменты для парсинга могут быть большими фреймворками, разработанными для всех видов типичных задач парсинга, но вы также можете использовать универсальные библиотеки программирования и комбинировать их для создания парсера.

Например, вы можете использовать библиотеку HTTP-запросов, такую как библиотека Python-Requests, и сочетать ее с библиотекой Python BeautifulSoup для парсинга данных с вашей страницы. Или вы можете использовать специализированный фреймворк, который объединяет клиент HTTP с библиотекой для парсинга HTML. Один из популярных примеров - Scrapy, библиотека с открытым исходным кодом, созданная для продвинутых потребностей парсинга.

Процесс парсинга веб-данных

Если вы делаете это самостоятельно с помощью инструментов для парсинга веб-сайтов

Вот как выглядит общий процесс самостоятельного парсинга веб-данных:

Вы можете следовать нижеприведенным ссылкам для примера парсинга веб-данных.

>> Парсинг веб-данных с использованием Nodejs, Axios, Cheerio

>> Парсинг Flipkart с использованием Python

Достаточно просто, верно? Это так! Если у вас есть только небольшой проект. Но, к сожалению, вам придется столкнуться с несколькими проблемами, если вам нужны данные в большом масштабе. Например, поддержка парсера при изменении макета веб-сайта, управление прокси-серверами, выполнение JavaScript или обход антиботов. Все это являются глубоко техническими проблемами, которые могут потребовать больших ресурсов. Существует несколько открытых инструментов для парсинга веб-данных, которые вы можете использовать, но у них всех есть свои ограничения. Вот почему многие компании предпочитают передавать свои проекты по парсингу веб-данных сторонним исполнителям.

Если вы передаете это на аутсорсинг

1. Наша команда собирает ваши требования относительно вашего проекта.

2. Наша опытная команда экспертов по парсингу веб-данных пишет парсер(ы) и настраивает инфраструктуру для сбора ваших данных и их структурирования в соответствии с вашими требованиями.

3. В конечном итоге мы предоставляем данные в желаемом вами формате и с желаемой частотой.

В конечном итоге гибкость и масштабируемость парсинга веб-данных позволяют удовлетворить параметры вашего проекта, какими бы специфическими они ни были. Модные розничные продавцы информируют своих дизайнеров о предстоящих трендах на основе полученных данных, инвесторы оптимизируют свои позиции на рынке акций, а маркетинговые команды обходят конкурентов благодаря глубокому анализу данных, все благодаря все более широкому использованию парсинга веб-данных как неотъемлемой части повседневного бизнеса.

Чем можно воспользоваться вместо парсинга?

Для всех, кроме самых маленьких проектов, вам понадобится какой-то автоматизированный инструмент для парсинга веб-страниц или программное обеспечение для извлечения данных, чтобы получить информацию с веб-сайтов.

В теории, вы можете вручную вырезать и вставить информацию с отдельных веб-страниц в электронную таблицу или другой документ. Но вы обнаружите, что это трудоемко, занимает много времени и подвержено ошибкам, если вы пытаетесь извлечь информацию с сотен или тысяч страниц.

Инструмент для парсинга веб-страниц автоматизирует процесс, эффективно извлекая необходимые веб-данные и форматируя их в некую аккуратно организованную структуру для хранения и дальнейшей обработки.

Еще один вариант - покупка необходимых данных у поставщика услуг по предоставлению данных, который извлечет их за вас. Это будет полезно для больших проектов, включающих десятки тысяч веб-страниц.

Для чего используется парсинг веб-сайтов?

Анализ цен

По нашему опыту, анализ цен является самым распространенным случаем использования парсинга веб-сайтов. Извлечение информации о продуктах и ценах с электронных коммерческих сайтов и превращение ее в интеллектуальные данные является важной частью современных компаний электронной коммерции, которые хотят принимать лучшие решения по ценообразованию и маркетингу на основе данных.

Как ценовые данные и анализ цен могут быть полезны:

• Динамическое ценообразование
• Оптимизация доходов
• Мониторинг конкурентов
• Мониторинг тенденций продуктов
• Соответствие бренда и MAP (минимальная цена продажи)

Маркетинговые исследования

Маркетинговые исследования являются критическими и должны основываться на самой точной информации, доступной. Высококачественные, объемные и информативные данные, полученные путем парсинга веб-сайтов, питают анализ рынка и бизнес-аналитику по всему миру.

• Анализ тенденций рынка
• Ценообразование на рынке
• Оптимизация точки входа
• Исследование и разработка
• Мониторинг конкурентов

Альтернативные данные для финансов

Раскройте альфа и радикально создайте ценность с помощью веб-данных, специально настроенных для инвесторов. Процесс принятия решений никогда не был так информированным, а данные такими проницательными, и ведущие компании мира все больше потребляют данные, полученные с помощью парсинга веб-страниц, благодаря их невероятной стратегической ценности.

• Извлечение информации из отчетов SEC
• Оценка фундаментальных показателей компании
• Интеграция общественного мнения
• Мониторинг новостей

Недвижимость

Цифровая трансформация недвижимости за последние двадцать лет угрожает нарушить традиционные фирмы и создать мощных новых игроков в отрасли. Включая данные о продуктах, полученные с помощью парсинга веб-страниц, в повседневную деятельность, агенты и брокеры могут защититься от конкуренции онлайн сверху вниз и принимать обоснованные решения на рынке.

• Оценка стоимости недвижимости
• Мониторинг уровня свободных помещений
• Оценка доходности аренды
• Понимание направления рынка

Мониторинг новостей и контента

Современные медиа могут создавать выдающуюся ценность или существенную угрозу для вашего бизнеса - всего за один новостной цикл. Если вы являетесь компанией, которая зависит от своевременного анализа новостей, или компанией, которая часто появляется в новостях, парсинг новостных данных - это идеальное решение для мониторинга, агрегирования и анализа наиболее важных историй из вашей отрасли.

• Принятие инвестиционных решений
• Анализ общественного мнения в сети
• Мониторинг конкурентов
• Политические кампании
• Анализ настроений

Генерация потенциальных клиентов

Генерация потенциальных клиентов - это важная маркетинговая/продажная деятельность для всех бизнесов. В отчете Hubspot 2020 года 61% инбаунд-маркетологов заявили, что генерация трафика и потенциальных клиентов является их главной проблемой. К счастью, парсинг веб-данных можно использовать для получения структурированных списков потенциальных клиентов из сети.

Мониторинг бренда

В сегодняшнем конкурентном рынке защита вашей онлайн-репутации является одним из главных приоритетов. Независимо от того, продаете ли вы свои товары онлайн и нужно ли вам строго соблюдать политику ценообразования, или вы просто хотите знать, как люди воспринимают ваши продукты в сети, мониторинг бренда с помощью парсинга веб-страниц может предоставить вам такую информацию.

Автоматизация бизнеса

В некоторых ситуациях может быть неудобно получить доступ к вашим данным. Возможно, вам нужно извлечь данные со структурированного веб-сайта, который принадлежит вам или вашему партнеру. Но нет простого внутреннего способа сделать это, и имеет смысл создать парсер и просто получить эти данные. Вместо того, чтобы пытаться пройти через сложные внутренние системы.

Мониторинг MAP

Мониторинг минимальной рекламируемой цены (MAP) является стандартной практикой для обеспечения соответствия цен бренда их политике ценообразования. С учетом большого количества реселлеров и дистрибьюторов невозможно вручную контролировать цены. Вот почему парсинг веб-сайтов пригодится, потому что вы можете следить за ценами на ваши товары, не прикладывая усилий.

Как я могу извлечь данные с веб-сайта бесплатно?

Существует несколько бесплатных решений для парсинга, которые позволяют автоматизировать процесс извлечения данных из Интернета. Они варьируются от простых решений для неспециалистов с возможностью парсинга по щелчку мыши до более мощных приложений, ориентированных на разработчиков, с обширными настройками и возможностями управления.

Если вы просматриваете веб-сайт, как вы делаете сейчас, вы можете просто выделить и скопировать информацию, которую вы видите на экране, в другой документ, например, в электронную таблицу. Это, конечно, один из способов бесплатного извлечения веб-данных. Но сбор информации вручную таким образом будет медленным, неэффективным и подверженным ошибкам, за исключением самых простых задач.

На практике вы будете искать способы автоматизации этого процесса, позволяющие извлекать данные с большого количества веб-страниц, возможно, тысячи или миллионы в день, и организовывать результаты в удобную структуру. Для этого вам понадобится некий инструмент для извлечения веб-данных, часто называемый парсером.

Существует множество бесплатных решений для парсинга данных из Интернета. Некоторые из них являются специализированными приложениями, предназначенными для программистов и требующими определенного уровня навыков программирования для настройки и управления.

Идеально подходят для неспециалистов с умеренными потребностями в извлечении данных, также есть простые в использовании парсеры, которые работают как расширение или плагин браузера с простым интерфейсом "щелкни и получи". Они обычно менее сложные, чем их разработчик-ориентированные аналоги, и обычно ограничены разнообразием и объемом данных, которые можно извлечь.

Техники парсинга веб-страниц

Самые распространенные техники, используемые для парсинга веб-страниц:

• Ручное копирование и вставка.
• Поиск текстовых шаблонов.
• Программирование HTTP.
• Парсинг HTML.
• Парсинг DOM.
• Вертикальная агрегация.
• Распознавание семантической аннотации.
• Анализ веб-страниц с помощью компьютерного зрения.

Ручное копирование и вставка

Самая простая форма парсинга веб-страницы - это ручное копирование и вставка данных с веб-страницы в текстовый файл или таблицу. Иногда даже лучшие технологии парсинга не могут заменить ручное исследование и копирование-вставку человека, и иногда это может быть единственным работоспособным решением, когда веб-сайты для парсинга явно устанавливают барьеры для предотвращения автоматизации.

Поиск текстовых шаблонов

Простой, но мощный подход к извлечению информации с веб-страниц может быть основан на команде grep в UNIX или на возможностях сопоставления регулярных выражений в языках программирования (например, Perl или Python).

Программирование HTTP

Статические и динамические веб-страницы могут быть получены путем отправки HTTP-запросов на удаленный веб-сервер с использованием программирования сокетов.

Разбор HTML

Многие веб-сайты имеют большие коллекции страниц, генерируемых динамически из основного структурированного источника, такого как база данных. Данные одной и той же категории обычно кодируются в похожие страницы с помощью общего сценария или шаблона. В области data mining программы, которые обнаруживают такие шаблоны в определенном источнике информации, извлекают его содержимое и преобразуют его в реляционную форму, называются wrapper. Алгоритмы генерации оберток предполагают, что входные страницы системы индукции оберток соответствуют общему шаблону и что их легко идентифицировать с помощью общей схемы URL.[2] Кроме того, некоторые полуструктурированные языки запросов данных, такие как XQuery и HTQL, могут использоваться для разбора HTML-страниц и извлечения и преобразования содержимого страницы.

Парсинг DOM

Дополнительная информация: Document Object Model (DOM), Путем встраивания полнофункционального веб-браузера, такого как Internet Explorer или элемент управления браузером Mozilla, программы могут получать динамический контент, создаваемый клиентскими скриптами. Эти элементы управления браузером также разбирают веб-страницы в древовидную структуру DOM, на основе которой программы могут получать части страниц. Для разбора полученной структуры DOM можно использовать языки, такие как XPath.

Вертикальная агрегация

Существует несколько компаний, разработавших платформы для вертикальной агрегации. Эти платформы создают и отслеживают множество "ботов" для конкретных вертикалей без прямого участия человека и без работы, связанной с конкретным целевым сайтом. Подготовка включает создание базы знаний для всей вертикали, после чего платформа автоматически создает ботов. Устойчивость платформы измеряется качеством информации, которую она извлекает (обычно количество полей), и ее масштабируемостью (насколько быстро она может масштабироваться до сотен или тысяч сайтов). Эта масштабируемость в основном используется для работы с длинным хвостом сайтов, с которыми обычным агрегаторам сложно или слишком трудоемко собирать контент.

Распознавание семантической аннотации

Страницы, которые парсятся, могут содержать метаданные или семантическую разметку и аннотации, которые можно использовать для нахождения конкретных фрагментов данных. Если аннотации встроены в страницы, как это делает Microformat, то эту технику можно рассматривать как особый случай парсинга DOM. В другом случае аннотации, организованные в семантический слой, хранятся и управляются отдельно от веб-страниц, поэтому парсеры могут получать схему данных и инструкции из этого слоя перед парсингом страниц.

Анализ веб-страниц с помощью компьютерного зрения

Существуют усилия, использующие машинное обучение и компьютерное зрение, которые пытаются идентифицировать и извлекать информацию из веб-страниц, интерпретируя их визуально так, как это делает человек.

В будущей статье я рассмотрю продвинутый парсинг веб-сайтов на примере.

👏👏👏 Если вам понравилась эта статья, пожалуйста, поставьте ей лайк👏_ и подпишитесь на меня в Medium! _👏👏👏

Спасибо