Парсинг: что это такое?

Парсинг (или скрапинг) – это автоматизированный сбор, обработка и анализ большого объема данных из разных источников. Главная цель парсинга состоит в получении больших объемов данных в короткие сроки. Распространение Интернета и повсеместное использование веб-технологий во всех сферах бизнеса привели к появлению в открытом доступе больших объемов данных, анализ которых позволяет делать более точные прогнозы и принимать эффективные решения для развития тех или иных проектов.

Для реализации этого процесса используется специализированное программное обеспечение – парсеры. Другое их название «поисковые боты» или «веб-пауки». В зависимости от специфики задачи могут использоваться универсальные парсеры, которые можно найти в Интернете, или разрабатываться особые их версии для нетривиальных задач.

Подробнее о парсерах и парсинге

Обычно в процессе парсинга данных выделяют три основных этапа: получение доступа и загрузка данных, обработка их для извлечения нужной информации, сохранение полученной информации в удобном для дальнейшего использования формате. Все эти этапы реализуются программно внутри парсера.

Работа парсеров подразделяется на четыре этапа.

На первом этапе происходит сканирование целевых веб-страниц. Парсер посылает множество HTTP(s) запросов на нужные страницы, сохраняя полученные ответы. При этом список URL страниц либо задается заранее, либо формируется в процессе сканирования по заданному алгоритму.

Наиболее важным и технически сложным является второй этап. Он состоит в реализации алгоритмов анализа и отбора нужного контента из массива данных, полученных на первом этапе.

Существует несколько подходов к решению задачи отбора нужных данных из загруженных веб-страниц. Они отличаются степенью сложности и применяются для в зависимости от специфики конкретной задачи.

Самыми распространенными подходами при разработке подобных алгоритмов можно назвать:

• использование регулярных выражений
• анализ древовидной структуры HTML шаблонов
• загрузка страниц с помощью средств автоматизированного управления браузерами
• применение технологий машинного обучения

Третий этап состоит в приведения в удобный вид уже извлеченных полезных данных. На этом этапе данные очищаются от ненужных элементов, кластеризуются, если необходимо дополнительно видоизменяются и форматируются.

Четвертый этап – сохранение данных в требуемом формате. В простейшем случае данные могут быть сохранены в текстовый документ или таблицу Excel. Но в большинстве своём массив сериализуется в соответствии с некой моделью и сохраняется в базе данных.

Каждый из этих этапов не обязательно должен быть ярко выражен. В составе парсера один модуль может сразу выполнять несколько функций, например, форматирование и сохранение данных в нужном формате.

Область применения парсинга данных

Говорят о парсинге, в основном подразумевают сбор данных с веб-страниц в Сети. Чаще всего речь идет о получении большого количества данных о товарах, предлагаемых на рынке, их ценах и ассортименте. При чем парсинг данных в основном предполагает сбор информации не как разовый процесс, а как циклически повторяющийся с целью непрерывного мониторинга состояния рынка во времени.

Для нужд бизнеса могут понадобится самые разные данные. Чаще всего парсеры собирают на веб-страницах следующие виды контента:

• Виды товаров и значения цен на торговых площадках
• Контент для наполнения сайтов: тексты, картинки, видео
• Личные данные пользователей: логин, электронная почта, телефон и другие
• Отзывы, комментарии и посты в социальных сетях
• Результаты выступления спортсменов и ставки на спорт
• Объявления в сервисах купли-продажи товаров

Что касается области, в которой может быть использован парсинг, то как таковых ограничений не существует. Сбор данных конкурентов, обзор состояния рынка интересующего товара, получение готового контента для непосредственного использования или переработки, – все это является полезным инструментарием для развития проектов в любой области.

Чаще всего парсингом данных пользуются специалисты по маркетингу и SEO-продвижению, но сфера его применения с каждым днем возрастает. Возможно, в скором времени без парсинга нельзя будет представить развитие бизнеса в большинстве отраслей.

Зачем для парсинга могут понадобиться прокси?

Парсинг данных создает неприятные последствия для веб-сайтов. Если объем собираемых данных большой, и парсер отправляет большое количество запросов, это может создавать значительную ненужную нагрузку на сервера веб-сервиса. Другой неприятный момент состоит в факте не совсем честного копирования контента, созданного другим человеком.

Все это приводит к тому, что крупные интернет-ресурсы стараются всячески защитить себя от парсинга, или хотя бы помешать заниматься им в больших объемах. Для этого существуют различные способы защиты от парсинга.

Самой эффективной возможностью преодолеть перечисленные способы защиты может выступать применение прокси-серверов для создания запросов на сайты.

Для реализации основных способов защиты сайту необходимо идентифицировать клиента, от которого приходит запрос. Идентификация пользователей происходит по различным параметрам, получаемым при установке http соединения: IP-адресу, адресу DNS-сервера, фингерпринту и другим.