Сбор и обработка данных - парсинг. Что такое парсинг и зачем он нужен

0 Интернет просто переполнен всевозможным контентом, который практически невозможно структурировать. Однако, создаются отдельные приложения и программы, позволяющие систематизировать то огромное море информации, которое сейчас представляет всемирная паутина. Некоторые пользователи вольно или невольно натыкаются во время сёрфинга на слова, которые связаны с обсуждаемым здесь процессом. Однако, не все из них понимают, что представляет собой то или иное словечко. Поэтому наш сайт сайт старается в краткой форме донести до вас основную мысль, и растолковать непонятный термин. В этой публикации мы будем говорить про достаточно интересное словцо, это Парсить , что значит вы можете прочесть немного ниже.
Впрочем, прежде чем я продолжу, мне хотелось бы посоветовать вам ознакомиться с ещё парочкой интересных статей по интернет сленгу. Например, что значит Эскейп , кто такой Уганда Наклз ; что такое Плагин , что означает Стикер и т. п.
Итак, продолжим, что значит Парсить? Этот термин был заимствован из английского языка "parse " (разбирать, анализировать, производить анализ), который в свою очередь произошёл от латинского слова "pars ", что можно перевести, как "часть ".

Парсить - в большинстве случаев, это копирование контента чужого сайта на свой

Синоним слова Парсить : разбирать, анализировать.

Парсинг - процесс разбора и анализа некоего контента (например html-код страниц сайта) при помощи роботов парсеров (особые скрипты или программы)

Парсинг в информатике - это синтаксический анализ, для которого создаются математические модели сравнения

У многих может возникнуть вопрос, а зачем воровать чужие статьи, не проще ли написать самому? Дело в том, что если вы хотите заработать много денег, то ваших трудов будет явно недостаточно. Ведь владелец ресурса получает деньги за клики по рекламе. Соответственен, чем больше статей, тем больше вероятность того, что посетитель кликнет по рекламе, а веб-мастеру "капнет " копеечка. Вы конечно можете развивать сайт годами, затрачивая на него всё личное время, но существует альтернатива, спарсить чужие тексты, и жить припеваючи.
Правда не всё так радужно, как это кажется на первый взгляд, воровство крайне негативно сказывается на позиции сайта в выдаче, а в Яндексе и вовсе можно "улететь " в чёрный список.

Да, безусловно, вы можете выкладывать по несколько тысяч статей в день, постоянно обновлять свой контент , но роботы поисковых систем, обнаружив, что ваш ресурс крайне сомнителен, покажут вам большой пролетарский кукиш.

Парсер - это скрипт или программа, позволяющая сравнивать предложенные слова из базы, с теми, которые находятся в интернете

Правда существует информация, которая меняется буквально ежесекундно, в этом случае парсинг действительно будет необходим, но это уже другая история. Я здесь рассказываю о блогах и сайтах, которые строятся вокруг текстовой информации.

Не будет секретом, что самые известные боты -парсеры в интернете принадлежат поисковым машинам вроде Яндекса или Гугла. Эти программы сохраняют все страницы у себя в базе, затем обрабатывают, сортируют, и при запросе пользователя выдают наиболее актуальные и релевантные документы.

Не путайте граббер и парсинг, если первый скачивает к себе всё подряд, то второй пытается выявить из огромного количества информации наиболее подходящие тексты, и грамотно обрабатывает их. В интернете все постоянно, что-то парсят - статьи, ключевые слова, ссылки, и на этом базисе предоставляют нужные данные для вдумчивого анализа.

На самом деле собирать информацию в интернете самостоятельно, это дело неблагодарное, трудное и не приносящее какого-то значительного результата. Тогда, как программы, именуемые парсерами в течении пары суток способны собрать необходимую инфу , перебирая огромное количество ресурсов.

Хорошие парсеры в свободном доступе не найти, их заказывают у фрилансеров или пишут сами. Как бы то ни было, надо очень аккуратно пользоваться подобным софтом, беря в расчёт то, что вы воруете чужую интеллектуальную собственность, и у вас в будущем могут появиться проблемы. Никто не станет замораживаться от воровства нескольких статей, но если вы спарсили успешный сайт, который приносит владельцам огромные деньги, то вероятность того, что на вас обратят внимание очень высока.

Прочтя эту небольшую, но познавательную статью, вы узнали что значит Парсить , и теперь вероятно передумаете использовать этот метод.

Все сталкивались с ситуацией, когда нужно собрать и систематизировать большое количество информации. Для стандартных задач по SEO-оптимизации сайта есть готовые сервисы , например, Netpeak Checker — для сравнения показателей конкурирующих сайтов или Netpeak Spider — для парсинга внутренней информации по сайту. Но что, если задача нетривиальна и готовых решений нет? Есть два пути: делать все руками и долго, или загнать рутинный процесс в матрицу, автоматизировать его и получать результат в разы быстрее. О таком кейсе и пойдет речь.

Что такое парсинг сайтов и зачем он нужен

Kimono — мощный и быстрый в настройке скрейпер с интуитивно понятным интерфейсом. Позволяет парсить данные с других сайтов и позже обновлять их. Бесплатный.

Познакомиться поближе и получить краткий мануал об использовании можно (на русском) или на moz.com (на английском). Давайте попробуем спарсить что-нибудь хорошее с помощью Kimono. Например, дополним созданную нами таблицу с городами списком курортов в стране Города 2. Как это можно реализовать при помощи Kimono Labs. Нам понадобятся:

приложение для Google Chrome — Kimono;
таблица Google Docs.

1. Находим сайт с необходимой нам информацией — то есть перечнем стран и их курортов. Открываем страницу, откуда необходимо получить данные.

2. Кликаем на иконку Kimono в правом верхнем углу Chrome.

3. Выделяем те части страницы, данные из которых нам необходимо спарсить. Если нужно выделить новый тип данных на той же странице, кликаем на «+» справа от «property 1 » — так указываем Kimono, что эти данные нужно разместить в новом столбце.

4. Кликнув на фигурные скобки <> и выбрав «CSV », можно увидеть, как выбранные данные будут располагаться в таблице.

5. Когда все данные отмечены:

кликаем «Done » (в правом верхнем углу);
логинимся в Kimono, чтобы привязать API к своему аккаунту;
вводим название будущего АРI;
кликаем «Create API ».

6. Когда API создано, переходим в таблицу Google, куда хотим загрузить выбранные данные. Выбираем «Connect to Kimono » и кликаем на название нашего API — «Resorts ». Список стран и ссылок на страницы с курортными городами выгружается на отдельный лист.

7. Переходим снова на сайт, берем для примера Ирландию, и снова выбираем через Kimono города, которые необходимо спарсить. Создаем API, называем его «Resorts in countries ».

9. В «Crawl Strategy » выбираем «URLs from source API ». Появляется поле с выпадающим списком всех API. Выбираем созданное нами ранее API «Resorts » и из него автоматически загружается список URL для парсинга. Кликаем синюю кнопку «Start Crawl » (начать обход) и следим за статусом парсинга. Kimono обходит страницы, парсит данные по заданному ранее шаблону и добавляет их в таблицу — то есть делает все то же самое, что и для Ирландии, но уже для всех других стран, что ввели автоматически и без нашего участия.

10. Когда таблица сформирована, синхронизируем Kimono Labs с таблицей Google — точно так же, как делали это в шестом пункте. В результате, в таблице появляется второй лист с данными.

Предположим, хотим, чтобы в таблице отображались все курортные города в стране города прибытия. Данные на листах Kimono обрабатываем с помощью формул для таблиц Google, и выводим в строку список городов, где еще можно отдохнуть в Австралии, кроме Сиднея.

Например, это можно сделать так . Разметить массив данных (список городов), используя логические функции и возвращая значение ячейке, равное TRUE или FALSE. На примере ниже выделили для себя города, которые находятся именно в Австралии:

TRUE = город находится в Австралии;
FALSE = город находится в другой стране.

По меткам TRUE определяем начало и конец обрабатываемого диапазона, и выводим в строку соответствующие этому диапазону города.

По аналогии можем вывести курортные города и для других стран.

Мы специально привели здесь достаточно простой и пошаговый пример — формулу можно усложнить, например, сделать так, чтобы достаточно было ввести страну в колонку С, а все остальные вычисления и вывод городов в строку происходили автоматически.

Результаты автоматизации

Как говорилось вначале, нам регулярно нужно составлять по 20 однотипных таблиц. Это рутинный процесс, съедающий по 40-50 минут на одну таблицу, и по 16 часов времени на каждые 20 шт. Согласитесь, 2 рабочих дня на одинаковые таблички — необоснованная трата времени. После автоматизации на одну таблицу уходит 5-10 минут, а на 20 — около 2 часов. Таблица имеет 17 ячеек, парсинг производится из 5 источников. Заполнение таблицы происходит автоматически при заполнении всего 2 ячеек с исходными данными.

Настройка и автоматизация парсинга суммарно заняла 30 часов времени, то есть потраченное время «окупится» уже на этапе генерации второй 20-ки таблиц.

Для быстрой обработки информации применяется парсинг. Так называют последовательный синтаксический анализ информации, размещенной на веб-страницах. Этот метод используется для оперативной обработки и копирования большого количества данных, если ручная работа требует много времени.

Для этого используются парсеры - специальные программы, способные анализировать контент в автоматическом режиме и находить нужные фрагменты.

Зачем нужен парсинг и парсеры?

Для создания сайта и его требуется большое количество контента, который необходимо долго создавать в ручном режиме.

Парсеры обладают следующими возможностями:

Обновление информации для поддержки актуальности. Отслеживать изменения курса валют или прогноза погоды в ручном режиме нереально, поэтому прибегают к парсингу.
Сбор и быстрое копирование информации с других сайтов для размещения на собственном ресурсе. Данные, полученные с помощью парсинга, подвергают . Такое решение используется для заполнения киносайтов, новостных проектов, ресурсов с кулинарными рецептами и прочих площадок.
Соединение потоков данных. Проводится сбор большого количества данных с нескольких источников, обработка и размещение. Это удобно для заполнения новостных площадок.

Парсинг существенно ускоряет процесс работы с ключевыми словами. Настроив работу, возможно оперативно подобрать необходимые для продвижения запросы. После кластеризации по страницам подготавливается SEO-контент, в котором будет учтено максимум ключей.

Особенности работы парсера

Парсеры пишутся на любом языке программирования (PHP, C++, Delphi и других), где присутствует поддержка регулярных выражений. Это набор метасимволов, используемых для поиска необходимых данных.

Парсер за короткий срок обходит тысячи страниц, фильтрует представленные данные, отбирая среди них нужные, после чего пакует полученный результат для последующей обработки.

Представим такую ситуацию: вы пришли в библиотеку и нашли десятки книг по интересующей ваc теме и хотите разместить их тексты на своем сайте. Вам придется потратить много времени, чтобы отсканировать содержимое страниц и привести их в подходящий формат. А вот если бы можно было одним нажатием кнопки сделать все сразу?

Или такой пример: вы наши интересный сайт с рецептами и хотите скопировать рецепты на свой сайт. Это было бы просто, если страниц всего 2-3, а если тысячи? Как автоматизировать этот процесс, чтобы не потерять время? В этом случае, вам поможет парсинг.

Так что же такое парсинг?

Парсинг – это синтаксический анализ сайтов, производящийся парсером- специальной программой или скриптом. Собранная информация представляется в определенном виде, по определенным правилам, алгоритмам и проводится на одном из языков программирования. Только анализ и сбор информации происходит не из книг, а только с интернет-ресурсов.

Объектом парсинга может быть справочник, интернет-магазин, форум, блог и абсолютно любой интернет-ресурс.

Зачем нужен парсинг?

Особенность парсинга в том, что в отличие от человека, автоматическая программа:

Быстро обработает необъятное количество страниц
Отделит все типы информации и отберет все самое нужное
Упакует результаты в заданном определенном виде

Однако если информация зашита в Flash ролике, спарсить ее не удастся.

Как происходит процесс парсинга?

Любой процесс парсинга состоит из следующих фрагментов:

Скачивание кода страниц, из которых извлекаются необходимые данные. Самым распространенным способом для получения кода является библиотека cURL для языка PHP
Анализ полученной информации. На этом этапе извлекают необходимую информацию из всей полученной. Для этой цели используют регулярные выражения.
Обработка и преобразование данных. В рамках данного фрагмента процесса преобразовывают данные в необходимый формат.
Генерация результата и его вывод в файл или на экран – завершающий этап парсинга.

Результатом парсинга может быть текстовый файл, файл Эксель, csv, HTML файл, каталог с картинками, видео или любой другой формат по желанию.

Парсинг сайтов – это самый лучший способ автоматизировать процесс сбора и сохранения информации. Благодаря парсеру можно создавать и обновлять сайты, схожие по оформлению, содержанию и структуре.

Что такое парсинг? Что обозначает это слово, какой процесс под этим подразумевается. У многих новичков при встрече с незнакомыми терминами возникают примерно такие, вполне естественные вопросы.

Мне самому, когда впервые столкнулся с этим термином стало интересно, что же там эти оптимизаторы и вебдизайнеры парсят время от времени. итак перейдем к определению этого термина.

Термин « Парсинг» обозначает проведение визуального или программно-автоматизированного синтаксического и лексического анализа или разбора какого-либо документа с целью извлечения из него необходимых данных.

Это понятие очень близко по значению еще одного не очень понятного человеку далекому от SEO индустрии –
.

Также этот термин близок по смыслу таким понятиям как анализ и аудит.
В применении к SEO, парсинг это сбор информации с какого-то веб-ресурса. Парсить – значит разбирать какой-либо документ на составляющие части и обрабатывать их, согласно конечной цели.

Парсинг данных

Получается, что все процессы, где применяется синтаксический анализ, используют парсинг. Это различные автоматизированные переводчики с одного языка на другой, это и трансляторы языков программирования, которые формируют программный код на машинно-ориентированный язык, это и язык SQL-запросов и тому подобные процессы.

Как нетрудно понять, парсят в подавляющем большинстве случаев при помощи какой-либо программы, так как вручную или визуально это проделывать достаточно трудоемко. Эти программы называют парсерами.

Запросы на услуги парсинга популярны на фриланс-биржах или форумах, посвященных тематике SEO.

Парсинг сайтов

Какие же данные чаще всего получают при помощи парсинга? Это, например, подборка статей определенного автора, или подбор данных на определенную тематику.

Также для анализа часто парсят:

Выдачу поисковых систем
Поисковые запросы, семантику
Информацию по сайтам конкурентов (CMS, структуру, СЯ,…)
Данные с медиа-ресурсов, различных форумов
Данных с интернет-магазинов — товаров, цен и т.п.
И еще много самых различных данных

Это процесс называют парсингом сайтов.

Процесс парсинга в общем случае можно разделить на три этапа:

Анализ исходных данных, отбор документов для дальнейшей обработки.
Разбор отобранных документов на составляющие части, выбор необходимой информации и сохранение данных в необходимом формате.
Систематизация и формирование данных в формате, отчета, таблицы или другого понятного документа.

Приведу простой пример. Например, есть сайт-каталог промышленных компаний. Обработав этот сайт при помощи парсера, можно получить данные в виде отчета или таблицы примерно такого формата:

В СЕО-продвижении парсинг чаще всего используют для получения контента для дальнейшего рерайта или репостинга или для поиска каких-либо веб-ресурсов — форумов, блогов, Email-адресов. Также популярен парсинг внешних ссылок , для анализа сайтов-конкурентов и обнаружения доступных трастовых сайтов.