Привет всем! На связи Саша, и сегодня я поделюсь с вами несколькими методами парсинга данных, которые я использовал на протяжении многих лет. Это не просто теоретический обзор, у меня есть большой практический опыт в этой сфере. Чтобы подтвердить свои слова, в конце я публикую список кейсов, а опрос в телеграм-канале позволит определиться с порядком выхода.
Вступление
За время своей карьеры я потестил бесчисленное количество инструментов и могу уверенно сказать, что нет единого решения, которое подошло бы для всех ситуаций. Необходимо всегда учитывать цели и объект парсинга. Благодаря широкому ассортименту доступных решений всегда можно выбрать наиболее эффективный, продуктивный и экономичный вариант. А теперь к делу.
Специализированное ПО
Давайте начнем со специализированного программного обеспечения для парсинга данных. Мой выбор на данный момент – Aparser. Это довольно мощный серверный парсер, работающий как на локальной машине, так и на недорогом VPS.
Он способен найти решение к любой задаче, но настройка может оказаться не такой уж легкой для новичка. Когда я говорю о сложной настройке, я подразумеваю интерфейс. Для новичка это может быть непросто, но если вы разберетесь, то вас уже не остановить =)
Я пользуюсь этим парсером, когда мне необходимо собрать информацию и нет других более простых инструментов в настройке. В случае если мне не удается самостоятельно создать пресет для сбора нужной мне информации, я пользуюсь помощью службы поддержки. Они разработают и предоставят новый конфиг за небольшую дополнительную плату по моему ТЗ.
Импортируем этот конфиг в программу и запускаем процесс сбора информации.
Данный софт работает довольно гладко, и в чем он хорош, так это в том, что вы можете приобрести доп. пакеты высококачественных прокси, которые обеспечат вам завидную производительность. А еще программа очень быстрая и может работать с 1000 потоками (на крайний случай).
Применение Python
В последнее время я использую этот подход для решения практических задач, особенно когда они единичные и довольно простые. Первым делом я анализирую запросы в консоли разработчика и экспортирую их в Postman. Из Postman я забираю готовый фрагмент кода, который легко модифицировать для дальнейшего использования.
Разбираемся в среде разработки и получаем многопоточный парсер ставок по любому списку запросов с возможностью записи в базу данных.
Метод, построенный на использовании Python, позволяет мне легко проводить парсинг различных проектов, разбираясь почти со всеми моими задачами. В работе используются как базовые библиотеки: http, requests, так и специализированные: scrapy, selenium, beautiful soup.
Облачные парсеры
Также стоит упомянуть об облачных парсерах, которым не нужна сложная процедура настройки. Из них я выделяю Apify и похожие на него сервисы, предлагающие выбор из каталога уже готовых парсеров или возможность создания собственного парсера под конкретный проект.
Использование Apify в итоге сводится к процедуре регистрации, выбору нужного сайта (например, Amazon или LinkedIn), выбору пресета, вводу ссылок или поискового запроса и, наконец, получению результатов парсинга.
Вы получаете доступ к серверным ресурсам: к оперативной памяти, процессорному времени, прокси и трафику. Некоторые пресеты платные, надо это учитывать. Я считаю Apify действительно удобным и полезным инструментом и использую его в части своих проектов.
Готовые онлайн-парсеры
Также для парсинга данных можно использовать готовые онлайн-парсеры, которые вы можете найти в интернете. Однако такие решения могут быть не совсем надежными и могут не отдавать полную выгрузку. К тому же они не всегда подходят для специфических задач.
Экзотика
Некоторые люди предпочитают использовать более экзотические способы парсинга, такие как связку PowerQuery и Excel или функционал Google Sheets. Однако такие решения не всегда подходят для задач, требующих многопоточности.
Заключение
В итоге, выбор подходящего инструмента зависит от многих факторов, таких как уровень защиты, скорость получения данных, предпочтения в хранении информации и бюджет. Важно опробовать максимальное количество инструментов и выбрать подходящий функционал на основе вашей задачи.
А что насчет кейсов?
В телеграм-канале я предлагаю выбрать вам первую тему, на которую я опубликую заметку:
- Как парсинг помог нашему бизнесу пережить COVID-19
- Как я запустил работу с блогерами под ключ за 3 дня для стартапа (90 тысяч блогеров, скоринг и автоматический аутрич)
- Какие я собираю данные из Маркетплейсов, и почему #Озон — красавчики
- Парсер AppStore и Play Market прямо в спредшите
- Как эксель составила идеальный бюджетный маршрут перелетов по 12 странам Юго-Восточной Азии и при чем тут Яндекс.Путешествия
Подписывайтесь на мой блог и не пропустите апдейты!
P.S.
Если вам нужна помощь в парсинге, обращайтесь ко мне — у меня есть большой опыт в этой области, и я смогу помочь вам найти направление или решить задачу!
Связь через личные сообщения или тут.