Данные общедоступных новостей могут быть полезны для различных компаний, чтобы оставаться впереди своих конкурентов. Однако для компаний, основной деятельностью которых не является сбор или анализ новостей, чтение и анализ статей из тысяч новостных изданий по всему миру обязательно займет много ненужного времени, независимо от важности статей. К счастью, парсинг новостей решает эту проблему.
В этой статье обсуждается все, что вам нужно знать о парсинге новостей, включая преимущества и варианты использования парсинга новостей, а также то, как вы можете использовать язык программирования Python для создания парсера статей.
Что такое парсинг новостей?
Парсинг новостей — это разновидность веб-скрапинга, которая в основном нацелена на общедоступные вебсайты и онлайн СМИ. Это относится к автоматическому извлечению обновлений новостей и выпусков из новостных статей и веб-сайтов. А также к извлечению данных общедоступных новостей из вкладки результатов новостей в поисковой выдаче или на специализированных платформах-агрегаторах новостей.
С другой стороны, парсинг или извлечение веб-данных — это автоматическое извлечение данных с любого веб-сайта.
С точки зрения бизнеса, новостные веб-сайты содержат множество важных общедоступных данных, от обзоров недавно выпущенных продуктов до освещения финансовых результатов компании и других важных объявлений. Новостные веб-сайты также охватывают несколько тем и отраслей, включая технологии, финансы, моду, науку, здравоохранение, политику и многое другое.
Выявление и снижение рисков
В статье McKinsey, посвященной рискам и устойчивости, предлагается использовать цифровые технологии, которые объединяют данные в режиме реального времени из нескольких источников, включая прогнозы погоды, для запуска сценариев и поиска наиболее эффективного решения проблемы. При этом в статье косвенно рекомендовалось использовать парсинг новостей в качестве источника общедоступных данных в режиме реального времени, которые затем можно использовать для выявления и снижения рисков.
Парсинг общедоступных новостных сайтов повышает способность компании предвидеть, предсказывать и отслеживать угрозы более точно и быстро.
Источник актуальной, надежной и проверенной информации
Новостные веб-сайты в основном стремятся поддерживать доверие за счет освещения новых новостей. У них часто есть отделы проверки фактов и библиотеки, по которым можно проверять определенные аспекты их обновлений. В связи с этим парсинг публичных новостей предоставляет компаниям доступ к актуальной, точной и надежной информации.
Совершенствование бизнес процессов
Компании не работают в вакууме, а это означает, что на них легко могут повлиять внешние факторы. В связи с этим парсинг общедоступных новостных веб-сайтов является важным инструментом, который гарантирует, что они постоянно будут в курсе новых тенденций. Он действует как платформа для осознанного улучшения операций таким образом, чтобы использовать благоприятные тенденции или противостоять неблагоприятным.
Своевременное реагирование на изменения
Новостные веб-сайты охватывают широкий спектр тем, включая уже принятые или ожидающие принятия нормативные акты. Более того, в некоторых случаях автор новостной статьи даже обсуждает последствия таких законов для целых отраслей и даже берет интервью у экспертов.
Таким образом, когда компании извлекают общедоступные новостные статьи и собирают новости о предлагаемых или недавно принятых нормативных актах и законах, они могут лучше подготовиться к изменениям.
Примеры использования парсинга новостей
Парсинг новостей обеспечивает доступ к обновлениям в реальном времени по разным вопросам и темам, которые можно использовать следующими способами:
- Мониторинг репутации;
- Получение конкурентной информации;
- Наблюдение за тенденциями в отрасли;
- Поиск свежих идей;
- Улучшение контент-стратегии.
Мониторинг репутации
Компании с хорошей репутацией пользуются лояльностью клиентов, конкурентными преимуществами, лучшими отношениями с партнерами и поставщиками, привлечением высококвалифицированных специалистов, высокой степенью удержания сотрудников, новыми рыночными возможностями, более высокой стоимостью акций и многим другим. В частности, репутация компании составляет 76% рыночной стоимости компании.
Освещение в СМИ может быть положительным или отрицательным. Хотя говорится, что «любая реклама — это хорошая реклама», плохая реклама может легко повредить восприятию компании людьми, существенно повлияв на ее репутацию. Это может существенно снизить рыночную стоимость. Кроме того, поскольку большинство компаний считают, что восприятие клиентов является наиболее важным для их репутации, важно остановить проблему, прежде чем она разовьется еще больше. Управление онлайн - репутацией и мониторинг отзывов считаются важными процессами для каждой компании.
Парсинг новостей позволяет компаниям отслеживать каждую недавно опубликованную публичную новостную статью и, следовательно, свою репутацию.
Получение конкурентной информации
Деловой мир является синонимом конкуренции. Это делает возможности сбора столь необходимой конкурентной информации еще более важными.
Несколько новостных статей охватывают такие темы, как запуск продуктов, инициативы по ребрендингу, слияния и поглощения, финансовые результаты и многое другое. Таким образом, просмотр новостных веб-сайтов, освещающих темы, ориентированные на бизнес, позволяет получить представление о конкурентах. Это удобный способ получения информации о конкурентах.
Наблюдение за тенденциями в отрасли
Многие факторы и важные события могут повлиять на деятельность компании. Таким образом, предприятия должны разработать механизм, который позволит им отслеживать тенденции и возникающие проблемы.
Публичные новостные статьи — идеальное место для начала. Они содержат информацию, которая подчеркивает, куда движется конкретная отрасль. Например, статьи, обобщающие отчеты об исследованиях рынка, дают представление о текущем состоянии отрасли и факторах, которые могут способствовать росту в течение прогнозируемого периода. Собирая в Интернете все общедоступные новостные статьи, содержащие такую информацию, компании могут обнаруживать новые отраслевые тенденции, которые, в свою очередь, повышают конкурентоспособность.
Кроме того, изучая статьи, содержащие новости о своих конкурентах, предприятия могут легко установить операционное сходство, которое автоматически указывает на отраслевые тенденции.
Поиск свежих идей
Новостные веб-сайты публикуют содержательные статьи, которые содержат мнения отраслевых экспертов или авторами которых являются признанные деятели в соответствующих областях. Для компаний такие посты могут стать источником идей относительно новых возможностей. Они также могут содержать подсказки о том, как использовать такие возможности. Такие статьи могут помочь предприятиям улучшить процесс формирования идей.
Просмотр общедоступных новостных веб-сайтов обеспечивает надежный способ автоматического доступа к этим жизненно важным ресурсам и, следовательно, поиска свежих идей.
Улучшение контент-стратегии
Новостные веб-сайты не ограничиваются только обычными средствами массовой информации, но также включают новостные ленты и веб-сайты по связям с общественностью (PR), которые распространяют пресс-релизы и предоставляют регулярные статьи о компаниях-клиентах.
В связи с этим компании могут получить представление о том, как они могут улучшить свою коммуникационную и контентную стратегию, используя анализ новостей. Проще говоря, этот процесс выдвигает на первый план лучшие отраслевые практики и то, что может выделить PR компании.
Как парсить данные новостей?
Когда дело доходит до сбора публичных новостей, Python предлагает один из самых простых способов начать работу, особенно с учетом того, что это объектно-ориентированный язык. По сути, сбор данных общедоступных новостей включает в себя два этапа: загрузку веб-страницы и анализ HTML.
Одной из самых популярных библиотек для загрузки веб-страниц является Requests. Эту библиотеку можно установить с помощью команды pip в Windows. На Mac и Linux мы рекомендуем использовать команду pip3 , чтобы убедиться, что вы используете Python3. Итак, вы должны открыть терминал и выполнить следующую команду:
pip3 install requests
Создайте новый файл Python и введите следующий код:
import requests
response = requests.get('https://www.rbc.ru/')
print(response.status_code)
Если вы запустите этот код, он напечатает код состояния HTTP. Если веб-страница успешно загружена, код состояния будет 200. Чтобы получить доступ к HTML-коду веб-страницы, обратитесь к текстовому атрибуту объекта ответа.
print(response.text) # печать HTML кода страницы
HTML-код, возвращаемый response.text , представляет собой строку. Его необходимо преобразовать в объект Python, который можно запросить для получения определенных данных. Для Python доступно несколько библиотек для синтаксического анализа. В этом примере используется lxml вместе с библиотекой Beautiful Soup. Beautiful Soup работает как обертка над парсером. Это делает извлечение данных из HTML эффективным.
Чтобы установить эти библиотеки, используйте команду pip. Вы должны открыть терминал и ввести следующее:
pip3 install lxml beautifulsoup4
В файле кода импортируйте Beautiful Soup и создайте объект следующим образом:
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get('https://www.rbc.ru/')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
В этом примере мы работаем с веб-сайтом с цитатами. Если вы работаете с любым другим сайтом, этот метод все равно будет работать. Единственное, что изменится, — это способ нахождения элемента. Чтобы найти элемент HTML, можно использовать метод find() . Этот метод берет имя тега и возвращает первое совпадение.
title = soup.find('title')
Текст внутри этого тега можно извлечь с помощью метода get_text()
print(title.get_text()) # печать заголовка
Для дальнейшей точной настройки можно использовать и другие атрибуты, такие как класс, идентификатор и т. д.
soup.find('small' , itemprop="author")
Обратите внимание, что для использования атрибута class вы должны использовать class _, потому что class является зарезервированным ключевым словом в Python.
soup.find('small', class_="author")
Точно так же, чтобы получить более одного элемента, можно использовать метод find_all(). Если эти цитаты считаются заголовками новостей, вы можете просто получить все элементы заголовка с помощью следующего оператора:
headlines = soup.find_all(itemprop="text")
Следует отметить, что заголовок объекта представляет собой список тегов. Чтобы извлечь текст из этих тегов, вам может помочь цикл for :
for headline in headlines:
print(headline.get_text())
Важно отметить, что парсинг данных новостей не очень сложен. Однако при сборе больших объемов общедоступных данных вы можете столкнуться с такими проблемами, как блокировка IP-адресов или CAPTCHA. Международные новостные сайты также предоставляют свой контент в зависимости от страны. В этом случае стоит задуматься об использовании прокси.
Законно ли парсить новостные сайты?
Парсинг — это один из наименее трудоемких методов доступа к большому количеству последних общедоступных новостных статей и мониторинга нескольких новостных веб-сайтов. На самом деле, с ростом сложности парсеров статей становится все более возможным обходить меры против парсинга, которые веб-сайты вводят, чтобы остановить попытки парсинга.
Однако непревзойденное удобство парсинга новостей или парсинга веб-страниц в целом не отменяет существования нескольких юридических вопросов, касающихся этой практики. Итак, легально ли парсить новостные сайты?
Это зависит от обстоятельств. Парсинг как таковой не является незаконным, но он полностью зависит от намерений, стоящих за этой практикой. Пока парсинг новостных веб-сайтов не нарушает никаких законов и не нарушает никаких прав на интеллектуальную собственность, в отношении данных, которые вы собираетесь собирать, это следует рассматривать как законную деятельность. Соответственно, прежде чем приступать к какой-либо деятельности по извлечению информации, вам следует получить юридическую консультацию относительно вашей конкретной ситуации.
Вывод
Парсинг новостных веб-сайтов обеспечивает удобный и быстрый способ извлечения надежных и точных данных в режиме реального времени о конкурентах, погоде, экономической ситуации и многом другом. Для создания инструментов для сбора новостных статей Python — идеальный язык программирования, который предоставляет эту возможность, помимо множества других преимуществ, таких как его обширные библиотеки и многое другое. А поскольку парсинг новостей является законным и этичным при правильном использовании, компании могут пользоваться преимуществами этой благородной практики, используя ее для мониторинга своей репутации, сбора информации о конкурентах, поиска свежих идей и многого другого.
Нажмите здесь и посмотрите полный код используемый в этой статье.
#парсинг #парсингновостей