По мере расширения цифровой экономики роль парсинга становится все более важной. Что такое парсинг, как это работает и почему это настолько важно для анализа данных — в этой статье.
Объем данных в нашей жизни растет в геометрической прогрессии.
С этим взлетом аналитика данных становится чрезвычайно важной частью управления организациями. И хотя данные имеют много источников, их крупнейшим хранилищем является веб. С развитием областей аналитики больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения компаниям нужны способы аналитики, способные извлекать информацию из веба все более сложными способами.
Это руководство для новичков предоставляет полное введение в парсинг, что это такое, как оно используется и что включает в себя процесс.
1. Что такое парсинг?
Парсинг (или сбор данных) - это техника, используемая для сбора контента и данных из интернета. Эти данные обычно сохраняются в локальном файле для последующей обработки и анализа по мере необходимости. Если вы когда-либо копировали и вставляли контент с веб-сайта в электронную таблицу Excel, это в основном то, что представляет собой парсинг, но в малом масштабе.
Однако, когда люди говорят о "парсерах", обычно имеют в виду программные приложения. Топ 7 лучших языков программирования для парсинга в этой статье. Парсеры (или "боты") программированы для посещения веб-сайтов, загрузки соответствующих страниц и извлечения полезной информации. Автоматизируя этот процесс, эти боты могут извлекать огромные объемы данных в очень короткие сроки. Это имеет очевидные преимущества в цифровую эпоху, когда большие данные, постоянно обновляющиеся и меняющиеся, играют такую важную роль. Более подробно о характере больших данных можно узнать в этой статье.
Какие виды данных можно извлекать из интернета?
Если данные есть на веб-сайте, то, в теории, их можно собрать! Общие типы данных, которые собирают организации, включают изображения, видео, текст, информацию о продуктах, отзывы клиентов и отзывы, а также цены с сайтов для последующей аналитики. Существуют некоторые правила о том, какие типы информации можно парсить, но мы рассмотрим их позже.
2. Для чего используется парсинг?
Парсинг имеет бесчисленные функции, особенно в области анализа данных. Компании по исследованию рынка используют парсеры для извлечения данных из социальных медиа или онлайн-форумов для анализа настроений клиентов. Другие извлекают данные с сайтов продуктов, таких как Amazon или eBay, для поддержки анализа конкурентов.
Тем временем Google регулярно использует парсинг для анализа, ранжирования и индексации своего контента. Парсинг также позволяет извлекать информацию с веб-сайтов третьих сторон перед ее перенаправлением на свой собственный.
Многие компании также проводят парсинг контактов, когда извлекают из сети контактную информацию для использования в маркетинговых целях. Если вы когда-либо предоставляли компании доступ к своим контактам в обмен на использование их услуг, то тем самым давали разрешение на проведение подобных операций.
Существует мало ограничений для того, как можно использовать парсинг. Это в основном зависит от вашей креативности и целей. От объявлений о недвижимости, до погодных данных, до проведения SEO-аудитов, список практически бесконечен!
Однако следует отметить, что у парсинга также есть темная сторона. Недобросовестные игроки часто парсят данные, такие как банковские реквизиты или другую личную информацию, чтобы проводить мошенничество, аферы, кражу интеллектуальной собственности и вымогательство. Перед началом собственного путешествия в мир парсинга полезно осознавать эти риски. Обязательно ознакомьтесь с правовыми правилами вокруг парсинга. Мы рассмотрим их более подробно в разделе шесть.
3. Как работает парсер?
Итак, мы уже знаем, что такое парсинг и зачем его используют различные организации. Но как работает парсер? Хотя конкретный метод может различаться в зависимости от используемого программного обеспечения или инструментов, все парсеры следуют трем основным принципам:
• Шаг 1: Отправка HTTP-запроса на сервер
• Шаг 2: Извлечение и разбор (или анализ) кода веб-сайта
• Шаг 3: Сохранение соответствующих данных локально
Теперь давайте рассмотрим каждый из них более подробно.
Шаг 1: Отправка HTTP-запроса на сервер
Когда вы, как человек, посещаете веб-сайт через свой браузер, вы отправляете так называемый HTTP-запрос. Это, по сути, цифровой эквивалент постучаться в дверь и попросить войти. После одобрения вашего запроса вы можете получить доступ к этому сайту и всей информации на нем. Как и человек, парсеру нужно разрешение для доступа к сайту. Поэтому первое, что делает парсер, - это отправляет HTTP-запрос на целевой сайт.
Подробнее о HTTP запросах и о том, что такое API в этой статье.
Шаг 2: Извлечение и разбор кода веб-сайта
Как только веб-сайт предоставляет доступ парсеру, бот может прочитать и извлечь HTML- или XML-код сайта. Этот код определяет структуру содержимого сайта. Затем парсер разбирает код (что, по сути, означает его разбиение на составные части), чтобы он мог идентифицировать и извлекать заранее определенные элементы или объекты. Это могут быть конкретные тексты, рейтинги, классы, теги, идентификаторы или другая информация.
Шаг 3: Сохранение соответствующих данных локально
После того как HTML или XML были получены, извлечены и разобраны, парсер затем сохранит соответствующие данные локально. Как упоминалось, извлекаемые данные предварительно определены вами (вы сказали боту, что вы хотите, чтобы он собрал). Данные обычно сохраняются в структурированном виде, часто в файле Excel, например, в формате .csv или .xls.
После завершения этих шагов вы готовы использовать данные в соответствии с вашими намерениями. Просто, не так ли? И это правда ... эти три шага делают вид сбора данных простым. В реальности, однако, процесс не выполняется всего один раз, а бесчисленное количество раз. Это сопровождается своим рядом проблем, требующих решения. Например, плохо написанные парсеры могут отправлять слишком много HTTP-запросов, что может вызвать сбой сайта. Каждый веб-сайт также имеет разные правила для того, что боты могут и не могут делать. Выполнение кода парсинга - это всего лишь часть более сложного процесса. Давайте рассмотрим это сейчас.
4. Как парсить сайты (пошаговая инструкция)
Хорошо, теперь мы понимаем, что делает парсер. Но в этом нечто большее, чем просто выполнение кода и надежда на лучшее! В этом разделе мы рассмотрим все шаги, которые вам нужно выполнить. Точный метод выполнения этих шагов зависит от используемых инструментов, поэтому мы сосредоточимся на основах.
О 30 лучших инструментах от библиотек до готовых программ для парсинга в этой статье.
Шаг один: Найдите URL-адреса, которые вы хотите парсить
Это может показаться очевидным, но первое, что вам нужно сделать, - это определить, какие веб-сайты вы хотите парсить. Если, например, вы исследуете отзывы клиентов о книгах, вам может понадобиться собрать соответствующие данные с сайтов типа Amazon, Goodreads или LibraryThing.
Шаг два: Осмотрите страницу
Перед тем как писать код для вашего парсера, вам нужно определить, что ему нужно парсить. Щелчок правой кнопкой мыши в любом месте на переднем плане веб-сайта дает вам возможность «осмотреть элемент» или «просмотреть исходный код страницы». Это позволяет увидеть код сайта, который будет считывать парсер.
Шаг три: Определите данные, которые вы хотите извлечь
Если вы рассматриваете отзывы о книгах на Amazon, вам нужно определить, где они находятся в коде. Большинство браузеров автоматически выделяют выбранный контент переднего плана с соответствующим кодом. Ваша цель - определить уникальные теги, которые заключают соответствующий контент (например, теги <div>).
Шаг четыре: Напишите необходимый код
Как только вы найдете подходящие теги, вам нужно включить их в ваше предпочтительное программное обеспечение для парсинга. Это говорит боту, куда смотреть и что извлекать. Обычно это делается с использованием библиотек Python, которые выполняют большую часть тяжелой работы. Вам нужно точно указать, какие типы данных вы хотите, чтобы парсер разбирал и сохранял. Например, если вы ищете отзывы о книгах, вам нужна информация, такая как название книги, имя автора и рейтинг.
Шаг пять: Выполните код
После написания кода следующим шагом будет его выполнение. Теперь начнется ожидание! В этот момент парсер запрашивает доступ к сайту, извлекает данные и разбирает их (согласно шагам, описанным в предыдущем разделе).
Шаг шесть: Сохранение данных
После извлечения, разбора и сбора соответствующих данных вам нужно будет их сохранить. Вы можете указать своему алгоритму сделать это, добавив дополнительные строки в ваш код. Формат, который вы выберете, зависит от вас, но, как упоминалось, наиболее распространены форматы Excel. Вы также можете запустить свой код через модуль Python Regex (сокращение от 'регулярных выражений'), чтобы извлечь более чистый набор данных, который легче читать.
Теперь у вас есть необходимые данные, и вы свободны делать с ними всё что угодно. Конечно, как мы часто узнаем, изучая процесс анализа данных, парсинг не всегда так прост, как кажется сначала. Обычно допускаются ошибки, и вам, возможно, придется повторить некоторые шаги. Но не волнуйтесь, это нормально, и практика приносит мастерство!
5. Какие инструменты использовать для парсинга?
Мы рассмотрели основы того, как проводить парсинг для сбора данных, но как это работает с технической точки зрения? Парсинг требует некоторых знаний языков программирования, наиболее популярным из которых является Python. К счастью, у Python есть огромное количество библиотек с открытым исходным кодом, которые значительно упрощают парсинг. Среди них:
1. BeautifulSoup
BeautifulSoup - еще одна библиотека Python, обычно используемая для парсинга данных из XML- и HTML-документов. Организуя этот разобранный контент в более удобные структуры, BeautifulSoup облегчает навигацию и поиск по большим объемам данных. Это основной инструмент для многих аналитиков данных.
2. Scrapy
Scrapy - это прикладной фреймворк на основе Python, который обходит веб-сайты и извлекает структурированные данные. Обычно используется для добычи данных, обработки информации и архивирования исторического контента. Помимо парсинга (для которого он был специально разработан), его можно использовать в качестве универсального веб-краулера или для извлечения данных через API.
3. Pandas
Pandas - еще одна универсальная библиотека Python, используемая для манипулирования данными и индексации. Он может использоваться для парсинга веб-сайтов в сочетании с BeautifulSoup. Основное преимущество использования pandas заключается в том, что аналитики могут проводить весь процесс анализа данных, используя один язык программирования (избегая необходимости переключения на другие языки, такие как R).
4. Parsehub
Дополнительный инструмент, на случай, если вы неопытный программист! Parsehub - бесплатный онлайн-инструмент (чтобы быть ясным, это не библиотека Python), который упрощает сбор онлайн-данных. Единственное условие - для полной функциональности вам придется заплатить. Но бесплатный инструмент стоит попробовать, и компания предлагает отличную поддержку клиентов.
Существует множество других инструментов, от общих инструментов для парсинга до тех, которые предназначены для более сложных, узкоспециализированных задач. Лучшее, что можно сделать, - исследовать, какие инструменты подходят вашим интересам и навыкам, а затем добавить соответствующие в свой арсенал для анализа данных!
6. Что еще важно знать о парсинге?
Мы уже упомянули, что парсинг не всегда так прост, как следование пошаговому процессу. Вот список дополнительных вещей, которые следует учесть перед парсингом веб-сайта.
Вы определили целевые данные?
При написании кода для парсера важно быть как можно более конкретным относительно того, что вы хотите собрать. Если оставить все слишком общим, у вас будет слишком много данных (и головная боль!). Лучше потратить некоторое время в начале процесса на разработку четкого плана. Это сэкономит вам много усилий по очистке данных в долгосрочной перспективе.
Вы проверили файл robots.txt сайта?
Каждый сайт имеет файл robots.txt. Это должно быть вашим первым шагом. Этот файл взаимодействует с парсерами, сообщая им, какие разделы сайта закрыты для парсинга. Если robots.txt сайта запрещает парсинг на определенных (или всех) страницах, всегда следует соблюдать эти инструкции.
Вы проверили условия использования сайта (TOS)?
Помимо robots.txt, следует изучить условия использования (TOS) сайта. Хотя эти два документа должны совпадать, это иногда упускается из вида. В TOS может быть официальная статья, описывающая, что вы можете и не можете делать с данными на их сайте. Нарушение этих правил может привести к юридическим проблемам, поэтому обязательно ознакомьтесь с ними!
Вы соблюдаете протоколы защиты данных?
Тот факт, что определенные данные доступны, не означает, что вы имеете право безнаказанно их парсить. Будьте очень осторожны относительно законов в различных юрисдикциях и следуйте протоколам защиты данных каждого региона. Например, в Европейском союзе Общий регламент по защите данных (GDPR) защищает определенные персональные данные от извлечения, что означает, что их парсить без явного согласия людей противозаконно.
Подробнее о том, как защитить ваш сайт от парсинга в этой статье.
Существует ли риск сбоя веб-сайта?
Большие сайты, такие как Google или Amazon, разработаны для обработки большого трафика. У меньших сайтов это не так. Поэтому важно избегать перегрузки сайта слишком большим количеством HTTP-запросов, что может замедлить его работу или даже полностью вызвать сбой. Фактически это часто используется хакерами. Они затапливают сайты запросами, чтобы вывести их из строя, в так называемой атаке "отказа в обслуживании". Убедитесь, что вы не совершите такую ошибку! Не парсите слишком агрессивно; включайте достаточные интервалы времени между запросами и избегайте парсинга сайта в часы пик.
Соблюдайте все эти рекомендации, будьте внимательны к своему коду, и вы сможете успешно парсить веб в кратчайшие сроки.
7. Заключение
В этом посте мы рассмотрели, что такое парсинг, как он используется и что включает в себя этот процесс. Основные моменты следующие:
• Парсинг может использоваться для сбора различных типов данных: от изображений и видео до текста, числовых данных и многого другого.
• Парсинг имеет множество применений: от сбора контактной информации и поиска упоминаний бренда в социальных сетях до проведения аудитов SEO.
• Планирование важно: затратив время на планирование того, что вы хотите парсить заранее, вы сэкономите усилия в долгосрочной перспективе при очистке данных.
• Python популярен в парсинге: библиотеки Python, такие как Beautifulsoup, Scrapy и Pandas, являются общими инструментами для парсинга.
• Не нарушайте закон: перед тем как парсить веб, проверьте законы в различных юрисдикциях и будьте внимательны к условиям использования сайта.
• Этикет важен: учтите такие факторы, как ресурсы сайта — не перегружайте их, иначе вы рискуете их вывести из строя. Будьте вежливы!
Подробнее об этичном парсинге в этой статье.
Ещё больше полезной информации, готовых решений и ценных советов — в нашем блоге.
