Парсинг сайтов — что это?


Парсинг (Parsing) — дословно переводится как разбор. Это автоматический сбор данных с любого веб-сайта в Интернете для его последующего анализа. Зачастую приходится обрабатывать огромные объемы данных и чтобы автоматизировать процесс, нужна специальная программа — Веб-парсер. Она сканирует веб-страницы, извлекает конкретные списки информации и сохраняет их в базе данных в виде таблицы (например, данные по характеристике товаров).

Парсинг данных — для чего нужен?

Основной целью парсинга является «разведка» — Кто, что, и за сколько продаёт? Грубо говоря, все то, что вы делаете в Интернете могут делать веб-парсеры. Это автоматизация различных запросов по сбору данных. Покупка билетов, заказ продуктов питания, а в дальнейшем — уведомления о снижении цены на нужный вам товар.

Парсинг цен конкурентов - как работает и как создать?

Веб-парсер, как программа по загрузки контента состоит из компонентов, выполняющих разнообразные функции. Имеются инструменты для парсинга веб-страниц, на них задаются необходимые данные и автоматически создается веб-парсер. Только такие инструменты еще не достаточно хороши и для более крупных задач придется написать код парсера товаров самому. Существует множество способов самостоятельно написать код веб-парсинга. Для небольших задач хорошо подойдет написать код с нуля для всех модулей (о них ниже).

Компоненты в программе для парсинга

  • Сфокусированный

Этот модуль, по заданному шаблону, передвигается по сайту и отправляет HTTP или HTTPS запросы на URL-адреса. Ответы загружаются в виде содержимого HTML и передаются эти данные в экстрактор (модуль извлечения).

  • Анализатор или экстрактор

Содержимое HTML обрабатывается посредством синтаксического анализатора, извлекающий необходимые данные из HTML. Есть различные методы разбора:

  1. Регулярные выражения — набор выражений (RegExes) используется для поиска по шаблону во время обработки HTML данных. Это хорошо подходит для простых задач, по типу получения списка адресов на веб-странице. Минус этого метода в том, что для более сложных задач уже не подходит (например, извлечение различных полей на странице с описанием товара и проч.).
  2. Анализ HTML — этот метод чаще всего используется для анализа веб-страниц. Основное количество веб-сайтов имеют в основе определенную базу данных, по которой строится контент и множество страниц создается по одним и тем же шаблонам. Анализ HTML преобразуют код HTML в древоподобную структуру, по которой можно перемещаться с использованием XPath или CSS-селекторов — это полуструктурированные языки запросов.
  3. Анализ DOM с использованием браузеров — В последнее время Интернет стал иметь более сложную структуру, которые зависят от JavaScript, поэтому недостаточно простой загрузки веб-страницы и кода HTML. Такие страницы динамически обновляются внутри браузера. Загружая HTML код таких веб-страниц, вы получаете только внешнюю HTML оболочку веб-приложения. Она будет содержать только относительные ссылки и не слишком уместные данные. Для таких веб-сайтов проще использовать полноценный браузер, такой как Firefox или Chrome. Этими браузерами можно управлять с помощью инструмента автоматизации браузера, такого как Selenium или Puppeteer. Данные, получаемые этими браузерами, могут затем запрашиваться с помощью селекторов DOM, таких, например, как XPath.
  4. Автоматическое извлечение с помощью искусственного интеллекта — более мощная и сложная техника, используется для сканирования нескольких, отвечающих определенным запросам, сайтов. Можно обучить веб-парсеры по основе автоматического извлечения данных.

 

  • Очистка данных и модуль преобразования

Не всегда данные, описанные выше, имеют формат, подходящий для быстрого использования. Практически любая полученная информация нуждаются некой "очистке" или "преобразовании". Для этой задачи необходимы регулярные выражения, методы поиска и различные операции со строками.

  • Сохранение данных и модуль сериализации

После сбора и очищения данных их необходимо сериализировать. Делается это в соответствии с заданными моделями. Модуль сериализации — последний, который выводит данные в стандартном формате, который может храниться в базах данных (Oracle, SQL Server, MongoDB, JSON/CSV и т.д.), для дальнейшей передачи в хранилища.

Переход к демонстрации

Опишите в двух словах сферу вашей деятельности, укажите ваш E-mail. По желанию, расскажите в комментарии любую дополнительную информацию, либо задайте нам вопросы.

Во время демонстрации вы сможете посмотреть на основные возможности системы по мониторингу и анализу цен.
Мы готовы реализовать нужные вам инструменты в рамках ALLRIVAL, чтобы наша система подходила под ваши задачи.