Парсинг Что это и где используется. Что такое парсинг

Привет, ребят. Опережая события, хочу предупредить, что для того, чтобы парсить сайты необходимо владеть хотя бы php. У меня есть интересная статья о том, . И все же, что такое парсинг?

Начнем с определения. В этой статье речь пойдет о парсинге сайтов. Попробую объяснить как можно проще и доходчивее.

Парсинг, что это значит: слово понятное дело пришло от английского parse -по факту это означает разбор содержимого страницы на отдельные составляющие. Этот процесс происходит автоматически благодаря специальным программам (парсеров).

В пример парсера можно привести поисковые системы. Их роботы буквально считывают информацию с сайтов, хранят данные об их содержимом в своих базах и когда вы вбиваете поисковой запрос они выдают самые подходящие и актуальные сайты.

Кстати говоря, если вы планируете сделать мощное приложение, которое могло бы работать удаленно, то вам может понадобиться аренда dedicated сервера . Это отличный способ получить достаточно мощные ресурсы и нужное количество памяти.

Парсинг? Зачем он нужен?

Представьте себе, что вы , не , а крупный портал с множеством страниц. У Вас есть красивый дизайн, панель управления и возможно даже разделы, которые вы хотите видеть, но где взять информацию для наполнения сайта?

В интернете – где ж еще. Однако не все так просто.

Приведу в пример лишь 2 проблемы при наполнении сайта контентом:

Серьезный объём информации. Если Вы хотите обойти конкурентов, хотите чтобы Ваш ресурс был популярен и успешен, Вам просто необходимо публиковать огромное количество информации на своем ресурсе. Сегодняшняя тенденция показывает, что контента нужно больше чем возможно заполнить вручную .
Постоянные обновления. Информацию которая все время меняется и которой как мы уже сказали большие объемы, невозможно обновлять вовремя и обслуживать. Некоторые типы информации меняются ежеминутно и обновлять её руками невозможно и не имеет смысла.

И тут нам приходит на помощь старый добрый парсинг! Та-дааааам!
Это самое оптимальное решение, чтобы автоматизировать процесс изменения и сбора контента.

Чем парсинг круче работы человека:

быстро изучит тысячи сайтов;
аккуратно отделит нужную информацию от программного кода;
безошибочно выберет самые сливки и выкинет ненужное;
эффективно сохранит конечный результат в нужном виде.

Как парсить сайты?

Тут я буду краток, скажу лишь, что для этого можно использовать практически любой язык программированию, который мы используем при разработке сайтов. Это и php, и C++, и python и т.д.

Поскольку наиболее распространенным среди веб-разработчиков является php, я собираюсь написать подробную инструкцию, как можно можно парсить сайты при помощи php или специальных сервисов.

Что такое парсер сайта

Парсер – это скрипт, который вытягивает нужную информацию со сторонних ресурсов.
Парсером может быть как онлайн сервис, так и программное обеспечение, которое устанавливается на компьютер.

Например, я пользовался такой программой, когда нужно было быстро наполнить интернет магазин в 10 000 товаров. Вручную я бы занимался этим целый год наверное. А так справился за неделю.

При установке такого ПО скорость работы во многом зависит от производительности вашего компа. Чем мощнее, тем быстрее происходит процесс обработки данных.

В другом случае, я воспользовался онлайн сервисом, который автоматически брал новости с одного сайта(когда они появлялись) и вставлял их на сайт клиента. Хотя на SEO продвижение такой подход влияет отрицательно. Но, как говорится, желание клиента закон.

Заказать парсинг для сайта/интернет-магазина

Если вам срочно понадобилось настроить парсинг статей на сайт или спарсить товары в магазин, можете оставить заявку и мои программисты за отдельную плату помогут решить эту задачу

0 Интернет просто переполнен всевозможным контентом, который практически невозможно структурировать. Однако, создаются отдельные приложения и программы, позволяющие систематизировать то огромное море информации, которое сейчас представляет всемирная паутина. Некоторые пользователи вольно или невольно натыкаются во время сёрфинга на слова, которые связаны с обсуждаемым здесь процессом. Однако, не все из них понимают, что представляет собой то или иное словечко. Поэтому наш сайт сайт старается в краткой форме донести до вас основную мысль, и растолковать непонятный термин. В этой публикации мы будем говорить про достаточно интересное словцо, это Парсить , что значит вы можете прочесть немного ниже.
Впрочем, прежде чем я продолжу, мне хотелось бы посоветовать вам ознакомиться с ещё парочкой интересных статей по интернет сленгу. Например, что значит Эскейп , кто такой Уганда Наклз ; что такое Плагин , что означает Стикер и т. п.
Итак, продолжим, что значит Парсить? Этот термин был заимствован из английского языка "parse " (разбирать, анализировать, производить анализ), который в свою очередь произошёл от латинского слова "pars ", что можно перевести, как "часть ".

Парсить - в большинстве случаев, это копирование контента чужого сайта на свой

Синоним слова Парсить : разбирать, анализировать.

Парсинг - процесс разбора и анализа некоего контента (например html-код страниц сайта) при помощи роботов парсеров (особые скрипты или программы)

Парсинг в информатике - это синтаксический анализ, для которого создаются математические модели сравнения

У многих может возникнуть вопрос, а зачем воровать чужие статьи, не проще ли написать самому? Дело в том, что если вы хотите заработать много денег, то ваших трудов будет явно недостаточно. Ведь владелец ресурса получает деньги за клики по рекламе. Соответственен, чем больше статей, тем больше вероятность того, что посетитель кликнет по рекламе, а веб-мастеру "капнет " копеечка. Вы конечно можете развивать сайт годами, затрачивая на него всё личное время, но существует альтернатива, спарсить чужие тексты, и жить припеваючи.
Правда не всё так радужно, как это кажется на первый взгляд, воровство крайне негативно сказывается на позиции сайта в выдаче, а в Яндексе и вовсе можно "улететь " в чёрный список.

Да, безусловно, вы можете выкладывать по несколько тысяч статей в день, постоянно обновлять свой контент , но роботы поисковых систем, обнаружив, что ваш ресурс крайне сомнителен, покажут вам большой пролетарский кукиш.

Парсер - это скрипт или программа, позволяющая сравнивать предложенные слова из базы, с теми, которые находятся в интернете

Правда существует информация, которая меняется буквально ежесекундно, в этом случае парсинг действительно будет необходим, но это уже другая история. Я здесь рассказываю о блогах и сайтах, которые строятся вокруг текстовой информации.

Не будет секретом, что самые известные боты -парсеры в интернете принадлежат поисковым машинам вроде Яндекса или Гугла. Эти программы сохраняют все страницы у себя в базе, затем обрабатывают, сортируют, и при запросе пользователя выдают наиболее актуальные и релевантные документы.

Не путайте граббер и парсинг, если первый скачивает к себе всё подряд, то второй пытается выявить из огромного количества информации наиболее подходящие тексты, и грамотно обрабатывает их. В интернете все постоянно, что-то парсят - статьи, ключевые слова, ссылки, и на этом базисе предоставляют нужные данные для вдумчивого анализа.

На самом деле собирать информацию в интернете самостоятельно, это дело неблагодарное, трудное и не приносящее какого-то значительного результата. Тогда, как программы, именуемые парсерами в течении пары суток способны собрать необходимую инфу , перебирая огромное количество ресурсов.

Хорошие парсеры в свободном доступе не найти, их заказывают у фрилансеров или пишут сами. Как бы то ни было, надо очень аккуратно пользоваться подобным софтом, беря в расчёт то, что вы воруете чужую интеллектуальную собственность, и у вас в будущем могут появиться проблемы. Никто не станет замораживаться от воровства нескольких статей, но если вы спарсили успешный сайт, который приносит владельцам огромные деньги, то вероятность того, что на вас обратят внимание очень высока.

Прочтя эту небольшую, но познавательную статью, вы узнали что значит Парсить , и теперь вероятно передумаете использовать этот метод.

Для автоматического сбора нужной информации вам понадобятся специальные программы - парсеры. Сегодняшний выпуск будет посвящен этим инструментам: мы разберемся, что такое парсинг и что такое парсер, увидим их возможности, Вы получите рекомендации по использованию конкретных сервисов и программ.

Что такое парсинг? и Что такое парсер?

Парсинг, он же скраппинг, - это автоматический сбор данных по заданному признаку. В качестве источника может использоваться ваш сайт, другие ресурсы, соцсети. Как правило, эта выборочная информация служит базой для последующего использования. Самый понятный пример - это поисковая система, которая анализирует страницы на релевантность вашему запросу, и выдает только актуальные материалы. Какую информацию можно собрать с помощью парсинга?

Список товаров, свойств, фотографий, описаний, текстов и т. п.
Страницы с ошибками (404, отсутствие Title, цены у товара и т. д.).
Анализ цен у конкурентов, их контент.
Изучение пользовательской активности на сайте (комментарии, лайки, репосты).
Сбор аудитории для рекламной кампании и т. д.

Мы сосредоточим свое внимание на бесплатных, недорогих и самых простых инструментах, возможности которых способны помочь в работе над собственным сайтом, (статья «Что такое лендинг»), интернет-магазином или соцсетями.

Инструменты и область применения

Чтобы публикация платного поста в выбранном сообществе была эффективной, есть смысл сравнить аудитории групп. Например, с помощью Publer, где после регистрации вам будет доступен демо-доступ на 5 анализов сообществ в сутки. Полная версия сервиса обойдется в 3000 руб. за месяц, 300 руб. в сутки, при оплате более длительного периода предусмотрены скидки.

Пример работы парсера Publer

Кроме того, вы можете проанализировать сообщество на предмет активности по дням, часам и годам, чтобы подобрать идеальное время для публикаций.

Статистика

Парсер картинок (backlinks-checker.dimax.biz) сохранит для вас изображения из Instagram, «ВКонтакте», «Яндекс Картинок», Google Images, Pinterest и других соцсетей. Можно выбрать отдельный пост с несколькими фото (например, галерея Instagram), целый альбом («ВКонтакте» или др.), 1000 последних снимков (стена сообщества). Можно сохранить названия, выбрать фото по «весу» или указать точное количество последних картинок. Платная версия будет стоить от 139 руб. в месяц. Результат - ZIP-файл с картинками:

Парсер картинок и заголовков

Кроме этого, вы можете спарсить заголовки, описания, ключевые слова любых сайтов, в целях улучшения SEO-показателей собственного ресурса, и подобрать теги для видео на Youtube на основе главного ключевого слова.

Vk.barkov.net - инструмент с наибольшим функционалом для «ВКонтакте» и парсингом по аккаунтам Instagram, Facebook, Skype и Twitter. Можете получить список всех участников сообщества; тех, кто проявил активность; выявить Instagram-профили подписчиков из «ВКонтакте»; отфильтровать пользователей по демографическим и геопоказателям, ключевым словам, времени посещения аккаунта и т. д. Широчайший функционал и must-have для тех, у кого есть сообщество «ВКонтакте», или в планах создание группы в других соцсетях. Стоимость: 399 руб. в месяц, 999 руб. - 3 месяца, и 3999 руб. - за год. Весь функционал сервиса выглядит так:

Интерфейс парсера barkov

75 различных парсеров разной степени актуальности, в наличии демо-версия на 6 часов (будьте внимательны перед стартом тестирования). Платная версия: от 119$ до 279$. На сайте есть документация с описаниями всех парсеров, примерами результатов и подсказками:

Работа с парсерами — парсинг

Также вас может заинтересовать инструмент Datacol, с помощью которого вы можете собирать контент по заданным ключевым словам, парсить интернет-магазины (), лендинг пейдж, для последующего наполнения, собирать e-mail сайтов, «Яндекс.Карты», мониторить цены. Кроме того, вы можете собрать все интересующие объявления по заданной теме, новости, недвижимость, вакансии и резюме, чтобы в результате получить полную базу интересующих вас объектов, необходимых в работе, раскрутке, для в поисковых системах или в личных целях. Так выглядит результат парсера по сбору новостей с News.ru:

Парсер Datacol

Есть также специфичные возможности, которые могут понадобиться при раскрутке определенных компаний и мероприятий. Такая функция и еще несколько полезных критериев, по которым можно искать аудиторию, есть в Target Hunter. Рекомендуем изучить.

Интерфейс Target Hunter

Для тех, кто не хочет заниматься этим самостоятельно, есть специальная услуга, например, от SMMLemon, которая, по сути, будет результатом того же парсинга. Скорее всего, стоимость использования сервиса будет дешевле заказа услуги. В наличии многоуровневая тарифная система:

Сервис SMMLimon

Мониторинг цен и скидок с комментариями для интернет-магазинов, лендинг пейдж предлагает сервис Priceva. Его стоимость уже от 4500 руб. в месяц, а количество проверок доходит до 96 в сутки, что позволяет строго отслеживать цены. Схематичный пример результатов работы сервиса.

18.03.2016 1144

После серии наших статей о big data и сборе данных (ссылки - Анализ рынка недвижимости , Прогноз зарплаты по описанию вакансии), мы получили кучу заявок на новые проекты по парсингу. Клиенты хотят собирать всё и вся - от данных по посещенным страницам и каталогам конкурентов, до сведений о выгуле собак (было предложение разработать приложение, связанное с таким событием).

Мы столкнулись с рядом однотипных вопросов и решили подготовить мини-ликбез по тематике сбора и обработки данных - парсингу.

1. Что такое парсинг?

Под парсингом мы подразумеваем сбор определенной информации в интернете в целом, или с конкретного ресурса - базы данных, веб-сайта, файла. С ресурсов можно собирать и все подряд, но как правило зада состоит в том, чтобы собрать что-то конкретное. Например, в задаче по анализу объявлений о продаже автомобилей мы собирали с Авито, Автору, Дром, и т. д. свойства автомобилей и их цену. При создании сервиса по недвижимости, мы собирали объявления по продаже квартир. В данной статье мы будем говорить о сборе данных с веб-сайтов.

2. Как происходит сбор данных? Настройка параметров парсера.

Программисты создают роботов, которые обходят заданные ресурсы (веб-сайты), просматривают все их страницы и собирают все данные, которые отвечают заданным параметрам, в подготовленную базу данных. Как правило, хоть информация везде может быть одной и той же (в примере с автомобилем, объем двигателя, пробег и т. п. для объявления на Авито и Автору одинаковые), но предоставление ее на сайтах будет разным - даже в силу того, что каждый сайт имеет уникальное оформление - читай код html.

В связи с этим, для каждого ресурса создается свое правило сбора данных, перед этим программисты анализируют страницу с данными и вырабатывают решение - в каком месте отображается необходимая информация, скрыта ли она, в каком виде представлена. Весь этот процесс по сути и означает настройку парсера.

Если необходимо собирать данные часто и с некоторых ресурсов, для удобства создается панель управления парсером, в которой задаются правила сбора (предварительно разработанные), отображается журнал работы парсера, статистика, а также предпросмотр "сырых" собранных данных. Не лишним будет настроить уведомления о возникающих ошибках, сбоях самого парсера, изменении структуры информации на целевом ресурсе.

Без панели управления тяжело анализировать работу сборщиков данных, невозможно быстро среагировать в случае возникновения проблем.

3. Возможные проблемы.

Владельцы многих популярных площадок и сайтов не любят, когда собирают с них информацию, для этого они усложняют структуру страницы (путают html-код), закрывают информацию невидимыми слоями, либо делают так, что страница генерируется только в браузере посетителя (физически на сервере просто нет такой страницы). В последнее время многие ресурсы просто отключают соединение, если понимают по запросам, что их парсят, особо наглых банят. Причем, некоторые из них чередуют и периодически меняют способы блокировки.

4. Как происходит обработка собранных данных.

Собрать "сырую" информацию - это полдела. Информация должна собираться в базу в единых единицах измерения, в корректном написании, учитывать возможные опечатки и ошибки кодировки. Ее надо разложить по полочкам, отделить зерна от плевел, так сказать. Для этого программисты создают дополнительные обработчики данных. Они проверяют массив собранных данных, убирают лишние пробелы, исправляют базовые опечатки. Обработчики позволяют избежать ошибки при дальнейшем анализе данных, и их использовании.

5. Что необходимо предусмотреть?

При составлении ТЗ для создания парсера у вас должны быть ответы на следующие вопросы:

Какие конкретно данные вы бы хотели получить. Например, ссылка на объявление; характеристики-значение "Объем двигателя", "Пробег", "Тип КП", "Привод" и т. д.
С каких ресурсов будет идти сбор (веб-сайты);
Отдаются ли данные напрямую, нет ли блокировок по трафику/запросам, нет ли блоков на самих страницах;
Разработал ли программист правило сбора с ресурса;
Предусмотрено ли задание/изменение параметров сбора? Будет ли панель управления с журналом работы и статистикой работы парсера;
Как вы будете узнавать о проблемах и ошибках работы парсера;
Куда будут собираться данные, продумайте структуру и содержание базы данных;
Что делать если в данных будет много мусора и ошибок, какие параметры для оценки качества сбора, какие возможны опечатки и некорректные заполнения;

6. Вместо итога

Мы бегло разобрали что такое сбор данных-парсинг, как он осуществляется и какие проблемы могут возникнуть.

Мы накопили огромный опыт в сфере сбора и анализа данных, наши программисты сочетают множество методов для обхода блокировок (виртуальные машины на базе Силениум, эмуляция поведенческих факторов, запросы с разных серверов и т. д.).

Если у вас есть интересный проект или хотя бы идея - мы открыты!

Все сталкивались с ситуацией, когда нужно собрать и систематизировать большое количество информации. Для стандартных задач по SEO-оптимизации сайта есть готовые сервисы , например, Netpeak Checker — для сравнения показателей конкурирующих сайтов или Netpeak Spider — для парсинга внутренней информации по сайту. Но что, если задача нетривиальна и готовых решений нет? Есть два пути: делать все руками и долго, или загнать рутинный процесс в матрицу, автоматизировать его и получать результат в разы быстрее. О таком кейсе и пойдет речь.

Что такое парсинг сайтов и зачем он нужен

Kimono — мощный и быстрый в настройке скрейпер с интуитивно понятным интерфейсом. Позволяет парсить данные с других сайтов и позже обновлять их. Бесплатный.

Познакомиться поближе и получить краткий мануал об использовании можно (на русском) или на moz.com (на английском). Давайте попробуем спарсить что-нибудь хорошее с помощью Kimono. Например, дополним созданную нами таблицу с городами списком курортов в стране Города 2. Как это можно реализовать при помощи Kimono Labs. Нам понадобятся:

приложение для Google Chrome — Kimono;
таблица Google Docs.

1. Находим сайт с необходимой нам информацией — то есть перечнем стран и их курортов. Открываем страницу, откуда необходимо получить данные.

2. Кликаем на иконку Kimono в правом верхнем углу Chrome.

3. Выделяем те части страницы, данные из которых нам необходимо спарсить. Если нужно выделить новый тип данных на той же странице, кликаем на «+» справа от «property 1 » — так указываем Kimono, что эти данные нужно разместить в новом столбце.

4. Кликнув на фигурные скобки <> и выбрав «CSV », можно увидеть, как выбранные данные будут располагаться в таблице.

5. Когда все данные отмечены:

кликаем «Done » (в правом верхнем углу);
логинимся в Kimono, чтобы привязать API к своему аккаунту;
вводим название будущего АРI;
кликаем «Create API ».

6. Когда API создано, переходим в таблицу Google, куда хотим загрузить выбранные данные. Выбираем «Connect to Kimono » и кликаем на название нашего API — «Resorts ». Список стран и ссылок на страницы с курортными городами выгружается на отдельный лист.

7. Переходим снова на сайт, берем для примера Ирландию, и снова выбираем через Kimono города, которые необходимо спарсить. Создаем API, называем его «Resorts in countries ».

9. В «Crawl Strategy » выбираем «URLs from source API ». Появляется поле с выпадающим списком всех API. Выбираем созданное нами ранее API «Resorts » и из него автоматически загружается список URL для парсинга. Кликаем синюю кнопку «Start Crawl » (начать обход) и следим за статусом парсинга. Kimono обходит страницы, парсит данные по заданному ранее шаблону и добавляет их в таблицу — то есть делает все то же самое, что и для Ирландии, но уже для всех других стран, что ввели автоматически и без нашего участия.

10. Когда таблица сформирована, синхронизируем Kimono Labs с таблицей Google — точно так же, как делали это в шестом пункте. В результате, в таблице появляется второй лист с данными.

Предположим, хотим, чтобы в таблице отображались все курортные города в стране города прибытия. Данные на листах Kimono обрабатываем с помощью формул для таблиц Google, и выводим в строку список городов, где еще можно отдохнуть в Австралии, кроме Сиднея.

Например, это можно сделать так . Разметить массив данных (список городов), используя логические функции и возвращая значение ячейке, равное TRUE или FALSE. На примере ниже выделили для себя города, которые находятся именно в Австралии:

TRUE = город находится в Австралии;
FALSE = город находится в другой стране.

По меткам TRUE определяем начало и конец обрабатываемого диапазона, и выводим в строку соответствующие этому диапазону города.

По аналогии можем вывести курортные города и для других стран.

Мы специально привели здесь достаточно простой и пошаговый пример — формулу можно усложнить, например, сделать так, чтобы достаточно было ввести страну в колонку С, а все остальные вычисления и вывод городов в строку происходили автоматически.

Результаты автоматизации

Как говорилось вначале, нам регулярно нужно составлять по 20 однотипных таблиц. Это рутинный процесс, съедающий по 40-50 минут на одну таблицу, и по 16 часов времени на каждые 20 шт. Согласитесь, 2 рабочих дня на одинаковые таблички — необоснованная трата времени. После автоматизации на одну таблицу уходит 5-10 минут, а на 20 — около 2 часов. Таблица имеет 17 ячеек, парсинг производится из 5 источников. Заполнение таблицы происходит автоматически при заполнении всего 2 ячеек с исходными данными.

Настройка и автоматизация парсинга суммарно заняла 30 часов времени, то есть потраченное время «окупится» уже на этапе генерации второй 20-ки таблиц.