Парсинг веб-страниц: навык решения проблем в цифровую эпоху

Технологии продолжают проникать во все сферы нашей жизни. В цифровую эпоху навыки решения проблем становятся более важными, чем когда-либо. Один из самых важных навыков решения проблем? Парсинг. Независимо от того, являетесь ли вы веб-разработчиком, аналитиком данных, маркетологом или исследователем, парсинг - это ценный инструмент, который может помочь вам получить необходимые инсайты из больших наборов данных. Определение парсинга немного сложнее, чем вы могли подумать. Его часто называют по-разному. Несмотря на добрые намерения, парсинг может раздражать людей в определенных ситуациях. Некоторые люди даже могут называть его обманом или нечестным преимуществом, но если вы потратите время и усилия на исследования, вы обнаружите множество преимуществ! В этом посте мы надеемся рассказать о том, как парсинг может помочь в автоматическом выполнении задач (например, исправление ошибок), сборе информации, которая в противном случае останется незамеченной.

Что такое парсинг?

Парсинг - это процесс извлечения данных с веб-сайтов/веб-страниц, которые не предназначены для предоставления API или экспорта своих данных. Данные могут быть извлечены с помощью инструментов, плагинов и расширений, работающих в браузере. Некоторые парсят содержимое, а другие - конкретные элементы, такие как контактная информация о людях на веб-сайте. Парсинг имеет множество применений, включая исследования, аналитику, маркетинг, прогнозирование продаж и генерацию потенциальных клиентов.

Обычно это делается путем выполнения запроса к HTML-документу и извлечения информации из него, такой как ссылки или слова.

Парсинг может использоваться для сбора данных из интернета, которые недоступны в других более традиционных формах (например, RSS-канал). Парсинг также позволяет собирать данные, которые явно не предоставлены онлайн, но все равно доступны (например, парсинг результатов поиска Google даст вам "отрывок" текста, а также ссылку, где он был найден).

Парсинг часто используется в сочетании с другими инструментами, такими как R для статистического анализа или Python для машинного обучения и обработки естественного языка. Извлеченные данные могут быть интегрированы с живыми потоками для принятия автоматических решений в режиме реального времени.

В финансовой сфере парсинг может использоваться для анализа цен акций, исторических котировок акций и новостных историй для прогнозирования трендов.

Короче говоря, парсинг - это практика автоматического загрузки информации из сети и ее хранения в структурированном формате.

Более конкретно, парсинг веб-страниц относится к практике извлечения данных с веб-сайтов. Обычно это включает извлечение данных из HTML-документов или XML-файлов. Однако это также может относиться к использованию специализированных программ, позволяющих извлекать определенную информацию с веб-сайтов.

Парсинг существует уже довольно долгое время, но он становится все более популярным, потому что в Интернете появляется все больше бесплатных инструментов для выполнения этой задачи!

Необходимость парсинга

Необходимость парсинга становится все более актуальной. Интернет создал огромное количество информации, к которой можно получить доступ любым пользователем с подключением к Интернету. Однако это также означает, что общественное пространство стало перегруженным и трудным для навигации.

Парсинг - отличный способ получить данные, которые вам нужны для начала работы в области науки о данных. Он поможет вам расширить свои технические знания и навыки в Python.

Например, если вас интересует получение данных о всех ресторанах в определенном расстоянии от вашего дома, но у вас нет времени ездить и искать их, вы можете использовать парсеры, чтобы найти данные для вас. Или если все страницы на веб-сайте защищены паролями, но вы все равно хотите их просмотреть, парсинг может позволить вам сделать это.

Необходимость - мать изобретения: главная причина популярности парсинга заключается в том, что он часто работает быстрее других техник; он также имеет применение там, где менее эффективные техники невозможны (нельзя позвонить в каждый ресторан).

Количество информации в Интернете продолжает увеличиваться с поразительной скоростью. По оценкам на 2021 год, каждый час в Интернете добавляется 3 миллиона новых страниц. Единственный способ быть в курсе дела - это использовать автоматизированное решение.

Как получить данные с веб-страниц

Первый шаг к парсингу - найти данные, которые вы хотите собрать. Это кажется достаточно простым, но это один из самых сложных шагов в процессе из-за отсутствия структуры и последовательности веб-источников. Если вы собираете информацию о своей отрасли или профессии, то вероятно, есть много вторичных источников, содержащих структурированные данные хорошего качества (например, Crunchbase). Однако, если вы парсите что-то более новое, например, твиты, вам потребуется найти веб-источник, который предоставляет данные в формате, удобном для автоматического чтения (например, Twitter Search API).

После того, как вы нашли хороший источник данных, пришло время разработать своего бота. Чем более структурированные и повторяющиеся данные, тем проще может быть ваш бот. В некоторых случаях для ботов достаточно одной строки кода, чтобы извлечь всю необходимую информацию с веб-страницы в таблицу или базу данных. Однако большинство современных веб-сайтов используют функции безопасности браузера, такие как JavaScript и AJAX, чтобы предотвратить отправку автоматических запросов. Это означает, что многим ботам понадобятся более сложные техники для имитации взаимодействия человека с веб-сайтом - нажатие на кнопки и ссылки, ожидание определенных страниц/изображений/текста и т. д. Эти техники называются парсингом экрана или парсингом веб-страниц.

После запуска вашего бота вам нужно решить, как вы хотите хранить собранные им данные. Это может быть так просто, как сохранение всего в текстовом файле, или так сложно, как настройка базы данных и написание пользовательских скриптов для ее управления. Главное - чтобы данные были легко доступны и использовались, когда вам это потребуется.

Сбор данных из Интернета может быть мощным инструментом для любого, кто хочет разобраться в огромном количестве доступной онлайн информации. Следуя этим шагам, вы тоже можете присоединиться к рядам сборщиков данных и начать извлекать ценные идеи из цифрового мира.

Правовые вопросы парсинга

Хотя парсинг может быть очень эффективным способом сбора данных, он также может привести к правовым проблемам.

Одной из основных правовых проблем парсинга является нарушение авторских прав. При парсинге контента с веб-сайта вы, скорее всего, нарушаете авторское право владельца этого веб-сайта. Закон об авторском праве дает владельцам исключительное право на воспроизведение, распространение, показ и исполнение своих авторских произведений. Это означает, что вы не можете копировать или извлекать контент с веб-сайта без согласия владельца авторских прав.

Еще одной проблемой парсинга является нарушение товарного знака. У многих веб-сайтов есть товарные знаки, которые защищают их бренд и логотип. Если вы парсите контент с веб-сайта и используете его на своем веб-сайте, вы можете нарушить товарный знак оригинального владельца.

Наконец, парсинг также может привести к нарушению конфиденциальности. При парсинге контента с веб-сайта вы, скорее всего, собираете личную информацию о пользователях этого веб-сайта. Эта личная информация может быть использована для кражи личности или других злонамеренных действий.

В целом, парсинг может быть очень эффективным способом сбора данных, но он также может привести к правовым проблемам. Важно быть в курсе потенциальных правовых последствий парсинга, прежде чем начать извлекать данные с веб-сайтов.

Примеры людей, использующих парсинг в своей работе

У этих двух видов инструментов разные цели: веб-сканеры больше подходят для извлечения больших объемов в основном структурированного контента с множества страниц на одном сайте или на нескольких сайтах (как Google), в то время как парсеры обычно фокусируются на конкретных областях (например, детали заказа на сайте электронной коммерции) и одной веб-странице за раз (в отличие от Google).

Парсинг используется людьми во многих разных профессиях, таких как программисты и маркетологи. Вот лишь несколько примеров:

Маркетологи часто используют парсинг для сбора информации о конкурентах и поиска новых рынков. Они могут создавать списки контактов или другие возможности для продаж и узнавать о деловых практиках компаний, которые они хотят привлечь. Маркетинговые исследования включают выяснение того, чего хотят клиенты, выявление ключевых проблем в отрасли и отслеживание трендов. Компании часто нанимают маркетинговых аналитиков, чтобы помочь им собирать эти данные.
Для разработчиков программного обеспечения парсинг - это отличный способ собрать конкретную обратную связь от пользователей в реальном мире; поиграть с вашим продуктом перед его выпуском или найти ошибки. Reddit - хороший пример последнего, так как вы можете парсить его для получения обратной связи от пользователей о потенциальных новых функциях.
Когда журналисты работают над материалами, требующими просмотра различных веб-сайтов, они могут использовать парсеры для автоматизации процесса создания списков материалов. Например, если вы пишете о футбольных программах колледжей и их рейтингах по различным категориям, вы можете использовать свой парсер, чтобы получить все рейтинги с каждого веб-сайта и представить их в одном месте, не копируя/вставляя все вручную.
Инструменты для парсинга веб-сайтов также использовались хакерами, которые хотят украсть данные с сайтов, не вызывая подозрений - этот вид парсинга называется "кражей данных". Парсинг может быть полезен для конкурентного или рыночного исследования, но он также может быть проблемой конфиденциальности для пользователей.
Силовые структуры применяют парсинг данных, когда хотят отследить киберпреступников; такие преступления включают случаи мошенничества, домогательств и нарушения авторских прав.
Правительства используют технологию парсинга веб-страниц для повышения эффективности своей работы. Они используют ее для улучшения коммуникации между различными отделами и гражданами, ускорения отчетности, управления активами, сбора информации о гражданах, увеличения доходов и т. д.
Компании могут использовать инструменты для парсинга, чтобы создавать отчеты, которые подводят итоги того, что происходит на их сайтах, с использованием данных из журналов - это может помочь им находить и исправлять ошибки или просто понимать, как взаимодействуют их клиенты с их страницами.
Электронные коммерческие сайты используют парсинг для извлечения данных о продаваемых на их сайтах товарах. Эти данные могут включать изображения, цены и описания товаров. Извлеченные данные используются для заполнения каталога товаров веб-сайта.
Ученые используют технологию парсинга веб-страниц для сбора данных из онлайн-ресурсов для проведения своих исследований. Эти данные могут быть использованы для исследований изменения климата, общественного здравоохранения или трендов в социальных сетях.
Музеи используют парсинг для отслеживания того, о чем говорят общественность и СМИ в Интернете о произведениях искусства.

Когда речь идет о парсинге, у вас есть много вариантов, когда решаете, какая работа или проект подходит именно для вас. Вас заинтересовала какая-то из этих должностей?

Вывод

Можно ли собирать данные из Интернета? Безусловно, это одна из самых обсуждаемых тем в цифровом маркетинге. Способность Интернета связывать людей по всему миру создала множество новых возможностей. Мы не могли предсказать, насколько большим будет влияние "эффекта Facebook" в 2008 году, но мы знаем это сейчас, потому что во всем мире есть более 2 миллиардов активных пользователей социальных сетей. Что это значит для нашего будущего? Это означает, что каждому, кто хочет продвинуться вперед, необходим набор навыков решения проблем, таких как парсинг. Говорят, что если вы парсите контент без разрешения, то нарушаете закон. Если ваша цель с парсингом контента - это личное использование или образовательные цели, то может быть аргумент в пользу законности. Однако многие люди, которые использовали парсеры сайтов, такие как Scrapebox и Majestic SEO, сталкиваются с правовыми проблемами, потому что они не знали, как эти инструменты работают против наилучших интересов поисковых систем. Реальность заключается в том, что сбор информации может привести к блокировке учетных записей Google Analytics, что может нанести серьезный ущерб онлайн-присутствию компаний, так как через эту платформу проходит так много трафика. Зависит от того, для какой компании вы работаете, должен ли этот метод все еще существовать в вашем арсенале - если ваша компания полностью полагается на создание оригинального контента, то, возможно, нет. Если вы хотите быть успешным в современном мире, то вам будет полезно изучить этот навык, который может помочь вашему бизнесу достичь его целей в Интернете или просто облегчить жизнь дома.