что такое код парсера

Как спарсить любой сайт?

Меня зовут Даниил Охлопков, и я расскажу про свой подход к написанию скриптов, извлекающих данные из интернета: с чего начать, куда смотреть и что использовать.

Написав тонну парсеров, я придумал алгоритм действий, который не только минимизирует затраченное время на разработку, но и увеличивает их живучесть, робастность, масштабируемость.

Чтобы спарсить данные с вебсайта, пробуйте подходы именно в таком порядке:

Найдите официальное API,

Найдите XHR запросы в консоли разработчика вашего браузера,

Найдите сырые JSON в html странице,

Отрендерите код страницы через автоматизацию браузера,

Совет профессионалов: не начинайте с BS4/Scrapy

Крутые вебсайты с крутыми продактами делают тонну A/B тестов, чтобы повышать конверсии, вовлеченности и другие бизнес-метрики. Для нас это значит одно: элементы на вебстранице будут меняться и переставляться. В идеальном мире, наш написанный парсер не должен требовать доработки каждую неделю из-за изменений на сайте.

Приходим к выводу, что не надо извлекать данные из HTML тегов раньше времени: разметка страницы может сильно поменяться, а CSS-селекторы и XPath могут не помочь. Используйте другие методы, о которых ниже. ⬇️

Используйте официальный API

Поищите XHR запросы в консоли разработчика

Все современные вебсайты (но не в дарк вебе, лол) используют Javascript, чтобы догружать данные с бекенда. Это позволяет сайтам открываться плавно и скачивать контент постепенно после получения структуры страницы (HTML, скелетон страницы).

В итоге, даже не имея официального API, можно воспользоваться красивым и удобным закрытым API. ☺️

Даже если фронт поменяется полностью, этот API с большой вероятностью будет работать. Да, добавятся новые поля, да, возможно, некоторые данные уберут из выдачи. Но структура ответа останется, а значит, ваш парсер почти не изменится.

Алгорим действий такой:

Открывайте вебстраницу, которую хотите спарсить

Открывайте вкладку Network и кликайте на фильтр XHR запросов

Обновляйте страницу, чтобы в логах стали появляться запросы

Найдите запрос, который запрашивает данные, которые вам нужны

Копируйте запрос как cURL и переносите его в свой язык программирования для дальнейшей автоматизации.

Кнопка, которую я искал месяцы

Поищите JSON в HTML коде страницы

Как было удобно с XHR запросами, да? Ощущение, что ты используешь официальное API. 🤗 Приходит много данных, ты все сохраняешь в базу. Ты счастлив. Ты бог парсинга.

Но тут надо парсить другой сайт, а там нет нужных GET/POST запросов! Ну вот нет и все. И ты думаешь: неужели расчехлять XPath/CSS-selectors? 🙅‍♀️ Нет! 🙅‍♂️

Чтобы страница хорошо проиндексировалась поисковиками, необходимо, чтобы в HTML коде уже содержалась вся полезная информация: поисковики не рендерят Javascript, довольствуясь только HTML. А значит, где-то в коде должны быть все данные.

Современные SSR-движки (server-side-rendering) оставляют внизу страницы JSON со всеми данные, добавленный бекендом при генерации страницы. Стоп, это же и есть ответ API, который нам нужен! 😱😱😱

Вот несколько примеров, где такой клад может быть зарыт (не баньте, плиз):

Красивый JSON на главной странице Habr.com. Почти официальный API! Надеюсь, меня не забанят. И наш любимый (у парсеров) Linkedin!

Алгоритм действий такой:

В dev tools берете самый первый запрос, где браузер запрашивает HTML страницу (не код текущий уже отрендеренной страницы, а именно ответ GET запроса).

Внизу ищите длинную длинную строчку с данными.

Вырезаете JSON из HTML любыми костылямии (я использую html.find(«=<") ).

Отрендерите JS через Headless Browsers

Если коротко, то есть инструменты, которые позволяют управлять браузером: открывать страницы, вводить текст, скроллить, кликать. Конечно же, это все было сделано для того, чтобы автоматизировать тесты веб интерфейса. I’m something of a web QA myself.

После того, как вы открыли страницу, чуть подождали (пока JS сделает все свои 100500 запросов), можно смотреть на HTML страницу опять и поискать там тот заветный JSON со всеми данными.

Для масштабируемости и простоты, я советую использовать удалённые браузерные кластеры (remote Selenium grid).

Вот так я подключаюсь к Selenoid из своего кода: по факту нужно просто указать адрес запущенного Selenoid, но я еще зачем-то передаю кучу параметров бразеру, вдруг вы тоже захотите. На выходе этой функции у меня обычный Selenium driver, который я использую также, как если бы я запускал браузер локально (через файлик chromedriver).

Парсите HTML теги

Если случилось чудо и у сайта нет ни официального API, ни вкусных XHR запросов, ни жирного JSON внизу HTML, если рендеринг браузерами вам тоже не помог, то остается последний, самый нудный и неблагодарный метод. Да, это взять и начать парсить HTML разметку страницы. То есть, например, из Cool website достать ссылку. Это можно делать как простыми регулярными выражениями, так и через более умные инструменты (в питоне это BeautifulSoup4 и Scrapy) и фильтры (XPath, CSS-selectors).

Мой единственный совет: постараться минимизировать число фильтров и условий, чтобы меньше переобучаться на текущей структуре HTML страницы, которая может измениться в следующем A/B тесте.

Подписывайтесь на мой Телеграм канал, где я рассказываю свои истории из парсинга и сливаю датасеты.

Источник

Что такое парсинг и как правильно парсить

Что такое парсинг данных должен знать каждый владелец сайта, планирующий серьёзно развиваться в бизнесе. Это явление настолько распространено, что рано или поздно с парсингом может столкнуться любой. Либо как заказчик данной операции, либо как лицо, владеющее объектом для сбора информации, то есть ресурсом в Интернете.

К парсингу в российской бизнес-среде часто наблюдается негативное отношение. По принципу: если это не незаконно, то уж точно аморально. На самом деле из его грамотного и тактичного использования каждая компания может извлечь немало преимуществ.

Что такое парсинг

Глагол “to parse” в дословном переводе не означает ничего плохого. Делать грамматический разбор или структурировать — действия полезные и нужные. На языке всех, кто работает с данными на сайтах это слово имеет свой оттенок.

Парсить — собирать и систематизировать информацию, размещенную на определенных сайтах, с помощью специальных программ, автоматизирующих процесс.

Если вы когда-либо задавались вопросом, что такое парсер сайта, то вот он ответ. Это программные продукты, основной функцией которых является получение необходимых данных, соответствующих заданным параметрам.

Законно ли использовать парсинг

После выяснения что такое парсинг, может показаться, что это нечто, не соответствующее нормам действующего законодательства. На самом деле это не так. Законом не преследуется парсинг. Зато запрещены:

Парсинг законен, если он касается сбора информации, находящейся в открытом доступе. То есть всего, что можно и так собрать вручную.

Парсеры просто позволяют ускорить процесс и избежать ошибок из-за человеческого фактора. Поэтому «незаконности» в процесс они не добавляют.

Другое дело, как владелец свежесобранной базы распорядится подобной информацией. Ответственность может наступить именно за последующие действия.

Для чего нужен парсинг

Что такое парсить сайт разобрались. Переходим к тому, зачем же это может понадобиться. Здесь открывается широкий простор для действий.

Основная проблема современного Интернета — избыток информации, которую человек не в состоянии систематизировать вручную.

Парсинг используется для:

Сквозная аналитика

Достоинства парсинга

Они многочисленны. По сравнению с человеком парсеры могут:

Ограничения при парсинге

Есть несколько вариантов ограничений, которые могут затруднить работу парсера:

Какую информацию можно парсить

Спарсить можно всё, что есть на сайте в открытом доступе. Чаще всего требуются:

Изображения с сайтов технически спарсить тоже можно, но, как уже упоминалось выше, если они защищены авторским правом, лучше не нужно. Нельзя собирать с чужих сайтов личные данные их пользователей, которые те вводили в личных кабинетах

Модуль е-коммерс

Алгоритм работы парсинга

Принцип действия программы зависит от целей. Но схематично он выглядит так:

Способы применения

Основных способов применения парсинга существует два:

Обычно оба варианта работают в тесной связке друг с другом. Например, анализ ценовых позиций у конкурентов отталкивается от имеющегося диапазона на собственном сайте, а обнаруженные новинки сопоставляются с собственной товарной базой и т. п.

Источник

Написание парсера с нуля: так ли страшен черт?

Очевидно, что парсер нужно было переписать на C#, но при мысли о написании парсера с нуля вдруг находилась дюжина других срочных дел. Таким образом таск перекидывался и откладывался практически полгода и казался непосильным, а в итоге был сделан за 4 дня. Под катом я расскажу об удобном способе, позволившим реализовать парсер достаточно сложной грамматики без использования сторонних библиотек и не тронуться умом, а также о том, как это позволило улучшить язык LENS.

Но обо всем по порядку.

Первый блин

Как было сказано выше, в качестве ядра парсера мы использовали библиотеку FParsec. Причины данного выбора скорее исторические, нежели объективные: понравился легковесный синтаксис, хотелось поупражняться в использовании F#, и автор библиотеки очень оперативно отвечал на несколько вопросов по email.

Главным недостатком этой библиотеки для нашего проекта оказались внешние зависимости:

Другой проблемой было отображение ошибок. Лаконичная запись грамматики на местном DSL при некорректно введенной программе выдавала нечитаемую ошибку c перечислением ожидаемых лексем:

Хотя кастомная обработка ошибок и возможна, DSL для нее явно не предназначен. Описание грамматики уродливо распухает и становится абсолютно неподдерживаемым.

Еще одним неприятным моментом была скорость работы. При «холодном старте» компиляция любого, даже самого простого скрипта занимала на моей машине примерно 350-380 миллисекунд. Судя по тому, что повторный запуск такого же скрипта занимал уже всего-то 5-10 миллисекунд, задержка была вызвана JIT-компиляцией.

Сразу оговорюсь — для большинства реальных задач время разработки куда критичнее, чем пара дополнительных библиотек или сотни миллисекунд, которые тратятся на разбор. С этой точки зрения написание рукопашного парсера является скорее учебным или эзотерическим упражнением.

Немного теории

Сферический парсер в вакууме представляет собой функцию, которая принимает исходный код, а возвращает некое промежуточное представление, по которому удобно будет сгенерировать код для используемой виртуальной машины или процессора. Чаще всего это представление имеет древовидную структуру и называется абстрактным синтаксическим деревом — АСД (в иностранной литературе — abstract syntactic tree, AST).

Итак, на входе мы имеем строку. Набор символов. Работать с ней в таком виде напрямую не слишком удобно — приходится учитывать пробелы, переносы строк и комментарии. Для упрощения себе жизни разработчики парсеров обычно разделяют разбор на несколько проходов, каждый из которых выполняет какую-то одну простую задачу и передает результат своей работы следующему:

Лексический анализатор

Все лексемы изначально стоит поделить на 2 типа — статические и динамические. К первым относятся те лексемы, которые можно выразить обычной строкой — ключевые слова и операторы. Лексемы типа идентификаторов, чисел или строк проще описать регулярным выражением.

Синтаксический анализатор

Тут пытливый читатель спросит:
— Как это, просто вызываются по порядку? А как же опережающие проверки? Например, так:

Признаюсь, свой первый серьезный парсер я написал именно так. Однако это плохая идея!

Другая проблема — смешение зон ответственности. Чтобы грамматика была расширяемой, правила должны быть как можно более независимы друг от друга. Данный подход требует, чтобы внешнее правило знало о составе внутренних, что увеличивает связность и осложняет поддержку при изменении грамматики.

Так зачем нам вообще опережающие проверки? Пусть каждое правило само знает о том, насколько далеко нужно заглянуть вперед, чтобы убедиться, что именно оно наиболее подходящее.

Рассмотрим на примере выше. Допустим, у нас есть текст: a.1 = 2 :

С их помощью реализация приведенной выше грамматики становится практически тривиальной:

Атрибут DebuggerStepThrough сильно помогает при отладке. Поскольку все вызовы вложенных правил так или иначе проходят через Attempt и Ensure, без этого атрибута они будут постоянно бросаться в глаза при Step Into и забивать стек вызовов.

Преимущества данного метода:

Операторы и приоритеты

Неоднократно я видел в описаниях грамматик примерно следующие правила, показывающие приоритет операций:

Теперь представим, что у нас есть еще булевы операторы, операторы сравнения, операторы сдвига, бинарные операторы, или какие-нибудь собственные. Сколько правил получается, и сколько всего придется поменять, если вдруг придется добавить новый оператор с приоритетом где-то в середине?

Вместо этого, можно убрать из грамматики вообще все описание приоритетов и закодить его декларативно.

Теперь для добавления нового оператора необходимо лишь дописать соответствующую строчку в инициализацию списка приоритетов.

Добавление поддержки унарных префиксных операторов оставляю в качестве тренировки для особо любопытных.

Что нам это дало?

Написанный вручную парсер, как ни странно, стало гораздо легче поддерживать. Добавил правило в грамматику, нашел соответствующее место в коде, дописал его использование. Backtracking hell, который частенько возникал при добавлении нового правила в старом парсере и вызывал внезапное падение целой кучи на первый взгляд не связанных тестов, остался в прошлом.

Итого, сравнительная таблица результатов:

Скорее всего, возможно провести оптимизации и выжать из синтаксического анализатора больше производительности, но пока и этот результат вполне устраивает.

Избавившись от головной боли с изменениями в грамматике, мы смогли запилить в LENS несколько приятных вещей:

Цикл for

Используется как для обхода последовательностей, так и для диапазонов:

Композиция функций

С помощью оператора :> можно создавать новые функции, «нанизывая» существующие:

Частичное применение возможно с помощью анонимных функций:

Улучшения синтаксиса

Источник

Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python

В этой статье я постараюсь понятно рассказать о парсинге данных и его нюансах.

Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово — парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют — парсер. С этим вроде бы разобрались.

Перейдем к этапам парсинга.

И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.

Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта work.ua.
Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.

pip install beautifulsoup4

Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).

pip install requests
pip install pandas

Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.

Второй этап парсинга — Извлечение информации.

Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.
Давайте подключим наши новые библиотеки.

И сделаем наш первый get-запрос.

Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.

Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.

У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.

Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.

Получаем такой код.

И последний этап парсинга — Сохранение данных.

Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.

После запуска появится файл test.csv — с результатами поиска.

«Кто владеет информацией, тот владеет миром» (Н. Ротшильд).

Источник

Что такое парсер и как он работает

Чтобы поддерживать информацию на своем ресурсе в актуальном состоянии, наполнять каталог товарами и структурировать контент, необходимо тратить кучу времени и сил. Но есть утилиты, которые позволяют заметно сократить затраты и автоматизировать все процедуры, связанные с поиском материалов и экспортом их в нужном формате. Эта процедура называется парсингом.

Давайте разберемся, что такое парсер и как он работает.

Что такое парсинг?

Начнем с определения. Парсинг – это метод индексирования информации с последующей конвертацией ее в иной формат или даже иной тип данных.

Парсинг позволяет взять файл в одном формате и преобразовать его данные в более удобоваримую форму, которую можно использовать в своих целях. К примеру, у вас может оказаться под рукой HTML-файл. С помощью парсинга информацию в нем можно трансформировать в «голый» текст и сделать понятной для человека. Или конвертировать в JSON и сделать понятной для приложения или скрипта.

Но в нашем случае парсингу подойдет более узкое и точное определение. Назовем этот процесс методом обработки данных на веб-страницах. Он подразумевает анализ текста, вычленение оттуда необходимых материалов и их преобразование в подходящий вид (тот, что можно использовать в соответствии с поставленными целями). Благодаря парсингу можно находить на страницах небольшие клочки полезной информации и в автоматическом режиме их оттуда извлекать, чтобы потом переиспользовать.

Ну а что такое парсер? Из названия понятно, что речь идет об инструменте, выполняющем парсинг. Кажется, этого определения достаточно.

Какие задачи помогает решить парсер?

При желании парсер можно сподобить к поиску и извлечению любой информации с сайта, но есть ряд направлений, в которых такого рода инструменты используются чаще всего:

Серый парсинг

Такой метод сбора информации не всегда допустим. Нет, «черных» и полностью запрещенных техник не существует, но для некоторых целей использование парсеров считается нечестным и неэтичным. Это касается копирования целых страниц и даже сайтов (когда вы парсите данные конкурентов и извлекаете сразу всю информацию с ресурса), а также агрессивного сбора контактов с площадок для размещения отзывов и картографических сервисов.

Но дело не в парсинге как таковом, а в том, как вебмастера распоряжаются добытым контентом. Если вы буквально «украдете» чужой сайт и автоматически сделаете его копию, то у хозяев оригинального ресурса могут возникнуть вопросы, ведь авторское право никто не отменял. За это можно понести реальное наказание.

Добытые с помощью парсинга номера и адреса используют для спам-рассылок и звонков, что попадает под закон о персональных данных.

Где найти парсер?

Добыть утилиту для поиска и преобразования информации с сайтов можно четырьмя путями.

При отсутствии разработчиков в штате я бы советовал именно десктопную программу. Это идеальный баланс между эффективностью и затратами. Но если задачи стоят не слишком сложные, то может хватить и облачного сервиса.

Плюсы парсинга

У автоматического сбора информации куча преимуществ (по сравнению с ручным методом):

Так что нет никакого смысла «парсить» руками, когда можно доверить эту операцию подходящему ПО.

Минусы парсинга

Главный недостаток парсеров заключается в том, что ими не всегда удается воспользоваться. В частности, когда владельцы чужих сайтов запрещают автоматический сбор информации со страниц. Есть сразу несколько методов блокировки доступа со стороны парсеров: и по IP-адресам, и с помощью настроек для поисковых ботов. Все они достаточно эффективно защищают от парсинга.

В минусы метода можно отнести и то, что конкуренты тоже могут использовать его. Чтобы защитить сайт от парсинга, придется прибегнуть к одной из техник:

Но все методы защиты легко обходятся, поэтому, скорее всего, придется с этим явлением мириться.

Алгоритм работы парсера

Парсер работает следующим образом: он анализирует страницу на наличие контента, соответствующего заранее заданным параметрам, а потом извлекает его, превратив в систематизированные данные.

Процесс работы с утилитой для поиска и извлечения найденной информации выглядит так:

Естественно, процедура парсинга через специализированное ПО описана лишь в общих чертах. Для каждой утилиты она будет выглядеть по-разному. Также на процесс работы с парсером влияют цели, преследуемые пользователем.

Как пользоваться парсером?

На начальных этапах парсинг пригодится для анализа конкурентов и подбора информации, необходимой для собственного проекта. В дальнейшей перспективе парсеры используются для актуализации материалов и аудита страниц.

При работе с парсером весь процесс строится вокруг вводимых параметров для поиска и извлечения контента. В зависимости от того, с какой целью планируется парсинг, будут возникать тонкости в определении вводных. Придется подгонять настройки поиска под конкретную задачу.

Иногда я буду упоминать названия облачных или десктопных парсеров, но использовать именно их необязательно. Краткие инструкции в этом параграфе подойдут практически под любой программный парсер.

Парсинг интернет-магазина

Это наиболее частый сценарий использования утилит для автоматического сбора данных. В этом направлении обычно решаются сразу две задачи:

В первом случае стоит воспользоваться утилитой Marketparser. Указать в ней код продукта и позволить самой собрать необходимую информацию с предложенных сайтов. Большая часть процесса будет протекать на автомате без вмешательства пользователя. Чтобы увеличить эффективность анализа информации, лучше сократить область поиска цен только страницами товаров (можно сузить поиск до определенной группы товаров).

Во втором случае нужно разыскать код товара и указать его в программе-парсере. Упростить задачу помогают специальные приложения. Например, Catalogloader – парсер, специально созданный для автоматического сбора данных о товарах в интернет-магазинах.

Парсинг других частей сайта

Принцип поиска других данных практически не отличается от парсинга цен или адресов. Для начала нужно открыть утилиту для сбора информации, ввести туда код нужных элементов и запустить парсинг.

Разница заключается в первичной настройке. При вводе параметров для поиска надо указать программе, что рендеринг осуществляется с использованием JavaScript. Это необходимо, к примеру, для анализа статей или комментариев, которые появляются на экране только при прокрутке страницы. Парсер попытается сымитировать эту деятельность при включении настройки.

Также парсинг используют для сбора данных о структуре сайта. Благодаря элементам breadcrumbs, можно выяснить, как устроены ресурсы конкурентов. Это помогает новичкам при организации информации на собственном проекте.

Обзор лучших парсеров

Далее рассмотрим наиболее популярные и востребованные приложения для сканирования сайтов и извлечения из них необходимых данных.

В виде облачных сервисов

Под облачными парсерами подразумеваются веб-сайты и приложения, в которых пользователь вводит инструкции для поиска определенной информации. Оттуда эти инструкции попадают на сервер к компаниям, предлагающим услуги парсинга. Затем на том же ресурсе отображается найденная информация.

Преимущество этого облака заключается в отсутствии необходимости устанавливать дополнительное программное обеспечение на компьютер. А еще у них зачастую есть API, позволяющее настроить поведение парсера под свои нужды. Но настроек все равно заметно меньше, чем при работе с полноценным приложением-парсером для ПК.

Наиболее популярные облачные парсеры

Похожих сервисов в сети много. Причем как платных, так и бесплатных. Но вышеперечисленные используются чаще остальных.

В виде компьютерных приложений

Есть и десктопные версии. Большая их часть работает только на Windows. То есть для запуска на macOS или Linux придется воспользоваться средствами виртуализации. Либо загрузить виртуальную машину с Windows (актуально в случае с операционной системой Apple), либо установить утилиту в духе Wine (актуально в случае с любым дистрибутивом Linux). Правда, из-за этого для сбора данных потребуется более мощный компьютер.

Наиболее популярные десктопные парсеры

Это наиболее востребованные утилиты для парсинга. У каждого из них есть демо-версия для проверки возможностей до приобретения. Бесплатные решения заметно хуже по качеству и часто уступают даже облачным сервисам.

В виде браузерных расширений

Это самый удобный вариант, но при этом наименее функциональный. Расширения хороши тем, что позволяют начать парсинг прямо из браузера, находясь на странице, откуда надо вытащить данные. Не приходится вводить часть параметров вручную.

Но дополнения к браузерам не имеют таких возможностей, как десктопные приложения. Ввиду отсутствия тех же ресурсов, что могут использовать программы для ПК, расширения не могут собирать такие огромные объемы данных.

Но для быстрого анализа данных и экспорта небольшого количества информации в XML такие дополнения подойдут.

Наиболее популярные расширения-парсеры

Вместо заключения

На этом и закончим статью про парсинг и способы его реализации. Этого должно быть достаточно, чтобы начать работу с парсерами и собрать информацию, необходимую для развития вашего проекта.

Источник