Что такое парсинг сайтов и зачем он нужен?

Как известно, владение информацией играет важнейшую роль в достижении успеха в какой бы то ни было сфере. В цифровом мире помочь добыть информацию, проанализировать её, структурировать, систематизировать и использовать для своих целей давно помогает парсинг. Парсинг сайтов - это процесс извлечения данных с веб-сайтов. Обычно выполняется с помощью скриптов – так называемых парсеров. 

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. 

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.

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.

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. 

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: 

1. Создаём новый проект: 

scrapy startproject news_parser

2. Создаём паука для парсинга новостей (“паук” – так называется класс, который определяет, какие страницы нужно посетить, какие данные извлечь с каждой страницы и как обрабатывать эти данные). 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
            }

3. В директории нашего проекта news_parser выполняем команду, которая запустит паука:

scrapy crawl news -o news_titles.json

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. 

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. 

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 обхода капчи. Для обхода возможной блокировки в виде капчи. 

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 пройти её – 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. 

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

NB: Напоминаем, что продукт используется для автоматизации тестирования на ваших собственных сайтах и на сайтах, к которым у вас есть доступ на законных основаниях.