Что такое парсинг сайтов и зачем он нужен?

Что можно парсить?

Парсинг - весьма полезная вещь. Он позволяет:

Получать актуальную информацию, отслеживать новые статьи, курсы валют, новости, товары, погоду и тд.
Проводить аналитику и исследование рынков (например, мониторить цены на товары у конкурентов).
Брать данные с зарубежных сайтов для дальнейшего их перевода на нужный язык.
Анализировать ключевые слова на сайтах конкурентов для оптимизации SEO.
Работать с соцсетями и различными отзывами клиентов.

Преимущества парсинга

Вся полученная информация (в неё входят текст, изображения, ссылки, таблицы, видео, аудио и тд.) используется в дальнейшем как основа для улучшения тактики продвижения сайтов, товаров и различных услуг, создания различного контента, для прогнозирования будущих событий, для аналитики и управления ценообразованием. Также парсинг полезен и для генерации списков потенциальных клиентов.

Законно ли парсить чужие страницы?

Всё зависит от целей и способов использования парсинга. Информацию можно использовать для анализа и собирать данные с открытых источников, но нельзя нарушать авторские права или правила сайтов, собирать личные данные пользователей, устраивать DDOS-атаки и каким-либо образом мешать работе сайта.

Как парсить сайты

Парсить можно, конечно же, и вручную, но гораздо эффективнее и быстрее использовать следующие способы:

Веб-скрапинг – процесс автоматического извлечения данных с помощью специальных программ и библиотек/фреймворков. Они позволяют создавать скрипты (парсеры) для загрузки страницы, извлечения нужной информации и сохранения её в удобном формате.

Чем отличаются парсинг и веб-скрапинг? Веб-скрапинг – это процесс извлечения данных с сайтов. Парсинг – это анализ структурированных данных для извлечения только нужной информации. Он может включать в себя как веб-скрапинг, так и анализ данных в других форматах, таких как JSON или XML. Также в общем процессе может участвовать краулинг – это процесс автоматического обхода (с помощью краулеров – поисковых роботов) веб-сайтов для извлечения информации, обычно с целью создания индекса для поисковых систем или обновления данных. Краулинг часто предшествует веб-скрапингу или парсингу, обеспечивая доступ к нужным данным.

Облачные сервисы и браузерные расширения удобны тем, что пользователю не нужно знать программирование, достаточно только настроить их под свои нужды.
Программы для автоматизации. Среди них можно выделить очень эффективный инструмент для автоматизации задач в интернете – ZennoPoster. С его помощью можно легко создавать собственные скрипты для извлечения данных с сайтов. Благодаря удобному графическому интерфейсу, даже новичок сможет быстро в нём освоиться. Подробнее о ZennoPoster можно узнать на официальном сайте.

Кстати говоря, парсить можно не только сайты, но и мобильные приложения. С этим легко поможет справиться ZennoDroid – работа с ним аналогична работе с ZennoPoster, только извлечение данных используется из Андроид-приложений. Ознакомиться с данным продуктом можно на сайте ZennoDroid.

Как парсить сайты на Python

Язык Python очень популярен для парсинга веб-страниц. Облегчают этот процесс уже готовые библиотеки и фреймворки, например, BeautifulSoup или Scrapy. Также с этой задачей справляются инструменты автоматизации, такие, например, как Selenium, которые позволяют управлять браузером и получать содержимое страниц.

Пример простого парсинга сайта, который предоставляет информацию о погоде, с помощью BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL страницы с прогнозом погоды
url = 'https://www.example.com/weather'

# Отправляем GET-запрос к странице
response = requests.get(url)

# Проверяем успешность запроса
if response.status_code == 200:
    # Парсим HTML-код страницы
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Находим элемент с классом, содержащим информацию о погоде
    weather_info = soup.find('div', class_='weather-info')

    # Извлекаем необходимые данные о погоде
    temperature = weather_info.find('span', class_='temperature').text
    condition = weather_info.find('span', class_='condition').text

    # Выводим результат
    print("Температура:", temperature)
    print("Состояние погоды:", condition)
else:
    print("Ошибка при получении данных о погоде.")

Также приведём пример парсинга заголовков с новостного сайта с использованием Scrapy:

Создаём новый проект:

scrapy startproject news_parser

Создаём паука для парсинга новостей (“паук” — это класс, который определяет, какие страницы нужно посещать, какие данные извлекать и как их обрабатывать). Открываем файл news_parser/spiders/news_spider.py и добавляем следующий код:

import scrapy


class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "news"

    start_urls = [
        "https://example.com/news"
    ]

    def parse(self, response):
        # Извлекаем заголовки новостей
        news_titles = response.css(
            "h2.news-title::text"
        ).getall()

        # Возвращаем результаты
        for title in news_titles:
            yield {
                "title": title.strip()
            }

В директории проекта news_parser выполняем команду для запуска паука:

scrapy crawl news -o news_titles.json

Основные инструменты для парсинга сайтов

Существуют различные программы, расширения для браузеров, облачные сервисы и библиотеки для создания собственных парсеров. Самые популярные - это ParseHub, Scraper API, Octoparse, Netpeak Spider, а также вышеупомянутые библиотеки для Python BeautifulSoup и Scrapy.

Плюс ко всему выделим следующие популярные инструменты для парсинга:

Google Таблицы. Вы можете использовать Google Таблицы для парсинга данных с помощью функции IMPORTHTML или с помощью Google Apps Script.

Использование функции IMPORTHTML: вставьте эту функцию в ячейку таблицы Google. Укажите URL страницы и тип данных для извлечения (например, "table"). Функция автоматически извлечет данные и поместит их в таблицу.

Использование Google Apps Script: создайте скрипт в Google Таблицах. Задайте URL веб-страницы, откуда нужно извлечь данные. Скрипт автоматически извлечет данные из HTML-таблицы и запишет их в таблицу.

Power Query. Плагин Power Query для Microsoft Excel позволяет извлекать данные из различных источников, включая веб-сайты, и имеет функции для преобразования и обработки этих данных.

Парсеры на основе Node.js (JavaScript). Node.js тоже становится популярной платформой для создания парсеров благодаря популярности Javascript, хотя всё же их не так много по сравнению с Python. К их числу можно отнести Cheerio - это библиотека JavaScript для парсинга данных на стороне сервера. Она позволяет выбирать и манипулировать элементами веб-страницы, делая процесс парсинга и анализа данных удобным и эффективным.

Также с задачей парсинга прекрасно справляется Zennoposter, а в связке с облачным сервисом по обходу капчи CapMonster Cloud можно быстро преодолевать и препятствия в виде капчи.

Алгоритм работы парсера

В процессе работы с программой пользователь указывает необходимые вводные данные и список нужных страниц для парсинга. А как же работает сам парсер? Давайте разберём основной принцип его работы:

Парсер с помощью HTTP-запроса загружает HTML-код нужной страницы.

Далее он анализирует HTML-код страницы с использованием различных методов (например, селекторы CSS, XPath), чтобы извлечь необходимую информацию (текст, ссылки, изображения и т.д.)

Извлеченные данные обрабатываются в удобный формат (например, JSON).

Данные сохраняются в файл или базу данных.

Советы, как избежать блокировки при парсинге

Многие сайты ограничивают возможность извлечения с них какой бы то ни было информации посредством парсинга. Чтобы обойти эти ограничения, можно использовать следующие подходы:

Ограничение скорости запросов. Не делайте слишком много запросов за короткое время. Ограничьте запросы так, чтобы ваша программа не создавала излишнюю нагрузку на сервер.
Использование прокси. Используйте качественные прокси-серверы для смены IP-адреса и распределения запросов через различные источники.
Проверка файла robots.txt. Этот файл позволяет узнать, какие страницы можно парсить, а какие – нет.
Кэширование запросов – для увеличения скорости, снижения нагрузки на сервер и сохранения данных.
Изменение юзер-агентов и других заголовков. Для имитации разных платформ и браузеров. Изменение юзер-агента позволит вам скрыть свою активность, делая запросы так, будто это делает обычный человек.
Использование сервисов для решения капчи. Для обхода возможной блокировки в виде капчи.

Как решить капчу при парсинге

Также очень часто при извлечении данных с веб-страниц можно столкнуться с капчей, ведь она как раз создана для защиты от автоматических запросов. Подробнее о ней можно узнать здесь. Самый простой способ справиться с ней – это интегрировать в свои скрипты специальные API-сервисы для разгадывания капчи. Одним из них является CapMonster Cloud – этот сервис позволяет обходить разные типы капч быстро и с минимальными ошибками. Узнать о нём можете на сайте, там же можно зарегистрироваться и протестировать сервис.

Заключение

Парсинг - процесс очень ценный, при правильном его использовании он позволяет автоматически добывать почти любые объёмы данных, сохраняет время, помогает в адаптации к постоянно меняющейся информации и в создании собственного контента. А интеграция различных сервисов и инструментов, таких, например, как ZennoPoster и CapMonster Cloud, поможет вам максимально облегчить процесс законного и этичного парсинга и обхода возможных ограничений.

NB: Пожалуйста, обратите внимание, что продукт предназначен для автоматизации тестирования исключительно ваших собственных веб-сайтов и ресурсов, к которым у вас есть законное право доступа.