Что такое парсинг?

Простыми словами, парсинг — это автоматизированный процесс сбора данных с различных веб-сайтов. Собранные данные могут включать текст, изображения, видео или любой другой веб-контент. Этот процесс может быть выполнен путем создания собственного парсера или использования готовых инструментов и решений.

У парсинга есть много синонимов, которые вы могли слышать. Извлечение веб-данных, сбор данных, майнинг данных и подобные термины часто относятся к одному и тому же процессу парсинга. Вы даже могли слышать, что парсинг является синонимом веб-краулинга, хотя между этими двумя процессами есть некоторые различия.

Приложения для парсинга

Парсинг предлагает множество вариантов использования. Компании и частные лица собирают данные из интернета по различным причинам. Некоторые компании строят весь свой бизнес на собранных данных. Например, агрегаторы тарифов на полеты собирают данные о ценах на авиабилеты в режиме реального времени и предоставляют их пользователям, чтобы те могли легко сравнивать цены на билеты разных авиакомпаний.

Это лишь один пример, который даст вам лучшее представление о применении парсинга. Компании в различных отраслях используют парсинг по разным причинам, включая электронную коммерцию, маркетинг, академические исследования и т. д. Наиболее популярные примеры использования:

• Анализ рынка — компании собирают данные о своих конкурентах и используют их для выстраивания конкурентной бизнес-стратегии.
  
  
• Лидогенерация — парсинг может предоставить ценную информацию для генерации потенциальных лидов. Эти данные можно найти на различных релевантных форумах, например.
  
  
• Мониторинг бренда — компании отслеживают упоминания своего бренда, чтобы защитить свой бренд и репутацию. Данные в реальном времени позволяют компаниям быстро реагировать на упоминания бренда.
  
  
• Поисковая оптимизация (SEO) — компании собирают данные для поиска наиболее популярных запросов среди своих потенциальных клиентов и применяют эти данные для создания SEO-оптимизированного контента.
  
  
• Анализ ценообразования — сбор данных с торговых площадок конкурентов позволяет компаниям внедрять динамические стратегии ценообразования. Это помогает получать больший доход и улучшает процессы сток-менеджмента.
  
  
• Машинное обучение (МО) — автоматизированный парсинг помогает обучать алгоритмы МО.
  
  
• Анализ настроений — сбор данных из социальных сетей предоставляет ценную информацию для анализа настроений. Это может помочь предсказать различные тренды.
  
  

Это лишь некоторые из наиболее популярных вариантов использования данных, полученных методом парсинга.

Методы парсинга

Мануальный копипаст

Парсинг обычно является автоматизированным процессом, однако данные можно собирать и вручную. Ручной метод копирования-вставки выполняется людьми, а не автоматизированными системами. Это происходит, когда кто-то копирует данные из источника и вставляет их в специальную таблицу.

Несмотря на то, что мануальный сбор данных требует времени и часто используется для небольших проектов, у него есть несколько плюсов. Копипаст данных позволяет проверить каждую единицу данных и помогает избежать ошибок или пропустить неактуальную информацию. Также, скорее всего, пользователь не будет заблокирован целевым веб-сайтом.

По сравнению с автоматизированным парсингом, основным недостатком ручного метода копирования-вставки является скорость и масштаб процесса.

Сопоставление текстовых шаблонов

Парсинг, проводимый на основе сопоставления текстовых шаблонов — довольно простая техника, но в то же время эффективная. Этот подход может быть основан на методе регулярных выражений (RegEx), который обеспечивает соответствие определенным шаблонам с помощью заданных комбинаций. Он может функционировать как фильтр для получения желаемого результата.

Одним из главных преимуществ этого метода является то, что RegEx является универсальным, т. е. он работает со всеми языками программирования.

HTTP-программирование

Этот метод автоматизированного парсинга функционирует путем отправки HTTP-запросов на удаленные веб-серверы. Запросы могут быть отправлены с помощью программирования сокетов. Техника HTTP-программирования позволяет извлекать как статические, так и динамические веб-страницы.

DOM-парсинг

Document Object Model (DOM) определяет содержание и стилевую структуру XML-файлов. Встраивание веб-браузеров, таких как Mozilla Firefox или Internet Explorer, позволяет программам извлекать динамическое содержимое, которое генерируется сценариями на стороне клиента, создавая таким образом дерево DOM.

Парсеры используют DOM-подход, чтобы получить целостное представление о структуре веб-сайта. Другой вариант использования DOM-парсеров — это получение узлов с информацией. Далее программы используют различные инструменты, такие как XPath, для извлечения данных.

HTML-парсинг

HTML-парсинг — это быстрый и мощный метод. Его можно использовать для извлечения текста или других ресурсов, а также для парсинга экрана. HTML-парсинг выполняется с помощью JavaScript и нацелен на вложенные или линейные HTML-страницы.

Вертикальная агрегация

Инструменты парсинга, включая платформы вертикальной агрегации, создаются для получения данных из определенных вертикалей. Эти платформы управляют множеством ботов для определенных вертикалей без непосредственного участия человека и не связаны с определенным целевым сайтом.

Чтобы подготовиться к вертикальной агрегации, необходимо создать базу знаний для выбранной вертикали. Затем платформа автоматически создает ботов на основе логики вертикали.

Насколько надежной является платформа, можно определить по качеству извлекаемой информации, например, по количеству полей. Другим важным фактором является масштабируемость платформы. Она определяется тем, насколько быстро инструмент может масштабироваться для извлечения данных из тысяч веб-страниц.

Распознавание семантических аннотаций

Метаданные, семантическая разметка и аннотации могут быть использованы для поиска фрагментов данных на целевых сайтах. В случае, когда аннотации встроены в страницы, эта техника парсинга напоминает другую, о которой уже упоминалось выше, - DOM-парсинг.

Если аннотации организованы в семантический слой и управляются и хранятся отдельно от целевого сайта, парсер может извлечь схему данных и инструкции из семантического слоя до начала процесса.

Анализ веб-страниц с помощью компьютерного зрения

Компьютерное зрение — это быстро развивающаяся техника парсинга. С помощью алгоритмов машинного обучения компьютерное зрение может позволить пользователям извлекать точные и структурированные данные из интернета, сохраняя при этом качество и точность данных.

Это мощный инструмент парсинга, и он имеет большой потенциал. Компьютерное зрение может анализировать изображения, читать почерк и текст на изображениях, а также анализировать видеоконтент в режиме реального времени. В ближайшем будущем эта техника может стать незаменимым инструментом для различных проектов по парсингу.

Заключение

Парсинг — это процесс извлечения данных с целевых веб-сайтов. Он может выполняться автоматически или вручную для небольших проектов. Компании используют различные автоматизированные инструменты парсинга для сбора больших объемов данных для удовлетворения своих бизнес-потребностей. Веб-данные могут быть использованы для анализа рынка, анализа ценообразования, мониторинга бренда, лидогенерации, анализа настроений и многих других целей.

Компании выбирают различные способы парсинга. Они могут создавать собственные парсеры или использовать готовые инструменты. Самые популярные методы автоматизированы и зависят от масштаба проектов. Разработчики создают DOM-деревья, используют технику сопоставления текстовых шаблонов или даже компьютерное зрение для извлечения веб-данных.