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.
Вид защиты |
Описание вида защиты |
Установление границ доступа |
Скрытие данных о структуре сайта от рядовых посетителей. Допуск к полному функционалу открывается только авторизованных пользователей и администрации. |
Блэклисты |
Создание черных списков, в которые попадают IP-адреса пользователей подозреваемых в автоматизированном сборе данных. |
Ограничение запросов |
Установка на значение минимального временного интервала между запросами. Парсеры отправляют большое количество запросов в единицу времени, ограничение значительно замедлит их работу. |
Защита от роботов |
Подобные методы активно применяются в Интернете, для защиты от любых автоматизированных нагрузок на сайт: будь то регистрации, парсинг или массовый постинг в соц. сетях. Самым известным способом защиты является рекапча (ReCAPTCHA). |
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.
Скрыть реальные данные и заменить их целым списком разных серверов может широко представленные пакеты прокси. Прокси служит посредником между вашим устройством и целевым ресурсом, что дает возможность отправлять множество запросов, не попадая в черные списки и не сталкиваясь с ограничениями.
Комментарии