--- title: "Golang Scraper: зачем нужен Go и лучшие библиотеки для парсинга" description: "Узнайте, как начать веб-скрейпинг на Go: собирать данные с сайтов и выполнять параллельные запросы. Обзор библиотек Golang и их возможностей для ваших задач." image: https://blog.froxy.com/hubfs/blog/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing/golang-scraper.png --- Продукты - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies) Цены - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies/pricing) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies/pricing) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies/pricing) [Локации](https://froxy.com/ru/locations) Русский - [English](https://blog.froxy.com/en/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing?hsLang=en) - [Русский](https://blog.froxy.com/ru?hsLang=ru) [![Вход](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/628aa0b1-d701-49a3-9fc1-64cf181b50a5.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/628aa0b1-d701-49a3-9fc1-64cf181b50a5) [![Регистрация](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/526abaec-b188-4330-8b34-97e181ba893d.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/526abaec-b188-4330-8b34-97e181ba893d) - [Прокси](https://blog.froxy.com/ru/tag/прокси) - [Парсинг](https://blog.froxy.com/ru/tag/парсинг) - [Кейсы](https://blog.froxy.com/ru/tag/кейсы) - [Новости](https://blog.froxy.com/ru/tag/новости) - [Приватность и безопасность](https://blog.froxy.com/ru/tag/приватность-и-безопасность) - [Антидетект](https://blog.froxy.com/ru/tag/антидетект) - [Данные и аналитика](https://blog.froxy.com/ru/tag/данные-и-аналитика) - [AI](https://blog.froxy.com/ru/tag/ai) - [Поиск](https://blog.froxy.com/hs-search-results?hsLang=ru) - Русский - [English](https://blog.froxy.com/en/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing?hsLang=en) - [Русский](https://blog.froxy.com/ru?hsLang=ru) - Продукты - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies) - Цены - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies/pricing) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies/pricing) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies/pricing) - [Локации](https://froxy.com/ru/locations) - [![Вход](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/8d0caf92-c619-4aca-a35e-94e08ab2d732.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/8d0caf92-c619-4aca-a35e-94e08ab2d732) - [![Регистрация](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/466a3309-1a3b-40b0-9230-bf10233341cd.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/466a3309-1a3b-40b0-9230-bf10233341cd) 1. [Блог](https://blog.froxy.com/ru?hsLang=ru) 2. Golang Scraper: зачем нужен Go и лучшие библиотеки для парсинга Парсинг # Golang Scraper: зачем нужен Go и лучшие библиотеки для парсинга Узнайте, как начать веб-скрейпинг на Go: собирать данные с сайтов и выполнять параллельные запросы. Обзор библиотек Golang и их возможностей для ваших задач. Команда Froxy 2 нояб. 2023 6 мин [Facebook](http://www.facebook.com/share.php?u=https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing?utm_medium=social&utm_source=facebook) [LinkedIn](http://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing?utm_medium=social&utm_source=linkedin) [Twitter](https://twitter.com/intent/tweet?original_referer=https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing?utm_medium=social&utm_source=twitter&url=https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing?utm_medium=social&utm_source=twitter&source=tweetbutton&text=) ![Golang Scraper: зачем нужен Go и лучшие библиотеки для парсинга](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing/golang-scraper.png) - [Введение в Golang](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#introduction-to-golang) - [Почему вам нужен веб-скрапинг (парсинг) на Go?](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#go-scraping) - [Лучшие библиотеки Go для парсинга данных](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#best-go-web-scraping-libraries) - [Colly](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#colly) - [GoQuery](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#goquery) - [Ferret](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#ferret) - [Gocrawly](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#gocrawly) - [Soup](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#soup) - [Hakrawler](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#hakrawler) - [Geziyor](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#geziyor) - [Dataflow kit (DFK)](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#dfk) - [Заключение](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing#conclusion) Наиболее популярным языком среди web-разработчиков является Python. И именно поэтому для него мы рассмотрели в первую очередь перечень библиотек и фреймворков, облегчающих разработку собственных web-парсеров: [Python-библиотеки для парсинга](https://blog.froxy.com/ru/python-web-scraping-libraries?hsLang=ru). Парсеры и вообще парсинг были и будут ещё долгое время оставаться важным направлением деятельности внутри любого бизнеса. Дело в том, что сканирование данных применяется для разных задач: для анализа конкурентов, для поиска свободных ниш, для создания срезов по рынку, для мониторинга цен и т.п. [Подробнее про парсинг](https://blog.froxy.com/ru/what-is-data-parsing-definition-and-benefits/?hsLang=ru). Но сейчас не об этом, а о наиболее интересной альтернативе для Python – о языке Go (он же Golang). ## Введение в Golang ![golang](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing/golang.png?width=1548&height=544&name=golang.png) Язык Golang – это кроссплатформенный язык программирования со строгой типизацией, разработанный корпорацией Google для эффективной замены C++ и Си. Последние чаще остальных применяются для написания многопоточных десктопных и серверных приложений, умеющих контролировать память, выделяемую для вычислительных операций. Вместе с тем, Си и C++ имеют ряд нерешаемых проблем, среди которых долгая компиляция (сборка программы), слабый контроль зависимостей, большое количество подмножеств языков, плохое документирование и пр. Всё это как раз решается в языке Go. Но это скорее про функции Golang. Зачем конкретно разрабатывался язык, если уже есть C++ и C? Ведь получается ситуация, когда вместо решения конкретной прикладной задачи на рынке просто появляется ещё один язык, который в будущем рискует остаться невостребованным. Что можно писать на Golang: - Сетевые библиотеки и базы данных, требующие многопоточности и высокого быстродействия. - Веб-приложения и сервисы, работающие в том числе с микросервисной архитектурой. - Производительные мобильные и десктопные приложения. - Утилиты и скрипты для обработки данных, включая парсеры. - Игры и программы для работы с графикой. - Блокчейн-решения. - И т.п. Хотя в каждой нише могут быть свои нюансы и особенности применения Golang. Язык точно не стоит использовать для создания прототипов (MVP-моделей, когда в первую очередь важна скорость разработки, ведь для Go ещё нет большого числа готовых фреймворков), систем машинного обучения (для этого языка пока нет готовых библиотек под эту задачу), а также для организации определённых API (будет слишком много лишних транзакций). Язык Go станет лучшим решением для распределённого программирования благодаря встроенным низкоуровневым сетевым библиотекам, поддерживающим работу с параллельными web-запросами. ## Почему вам нужен веб-скрапинг (парсинг) на Go? ![веб-скрапинг (парсинг) на Go](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing/why-do-you-need-go-scraper.png?width=1548&height=408&name=why-do-you-need-go-scraper.png) Как раз благодаря качественной многопоточности и встроенному параллелизму Go идеален для работы с web-сайтами и парсингом. Более того, стандартный набор библиотек языка уже включает в себя средства для анализа HTML-структур (документов) и HTTP-заголовков. При желании штатные решения можно расширить и дополнить за счёт внешних библиотек. О них и поговорим ниже. Но почему парсить нужно на Go, а не на Python? На самом деле оба языка хороши для этой задачи, но у Go есть ряд преимуществ: - В отдельных случаях Go быстрее Python почти в 40 раз ([конкретные тесты для сравнения](https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/python3-go.html)), а в практических задачах парсинга Go стабильно показывает двукратное преимущество ([пример реального кейса](https://medium.com/@arnesh07/how-golang-can-save-you-days-of-web-scraping-72f019a6de87#:~:text=From%20this%20graph%2C%20it%20is,the%20same%20number%20of%20URLs.)). - Go – компилируемый язык, поэтому ему не нужны виртуальные машины или иная среда для запуска кода. - Приложения на Go потребляют минимум вычислительных ресурсов (а значит они энергоэффективнее и производительнее). На одном и том же сервере вы сможете больше реализовать на Go, чем на Python. При этом синтаксис Go такой же простой, как и у Питона, внутри есть специальные решения для очистки от мусора, для тестирования и профилирования, отслеживания состояния гонки, для выявления устаревших конструкций и для автоматического создания документации из комментариев к коду. ## Лучшие библиотеки Go для парсинга данных Ниже список наиболее популярных библиотек, фреймворков и средств автоматизации для языка программирования Go при работе с парсингом (скрейпингом) данных. На всякий случай материал [об отличии web-сканирования от web-парсинга](https://blog.froxy.com/ru/advantages-and-differences-of-web-crawling-and-web-scraping/?hsLang=ru). ### Colly Colly (интересный симбиоз слов Collie, как порода собак «колли», и Call, «вызов/запрос») – это крутой фреймворк для ускорения написания программ-парсеров, web-пауков и сканеров любой сложности. Разрабатывается с 2017 года, имеет своё сложившееся комьюнити, распространяется по модели с открытым исходным кодом. Разработчики дополнительно зарабатывают на услугах профессионального сбора данных (на заказ). **Особенности:** - В комплекте уже есть готовая реализация API и средства для анализа DOM-структуры. - Colly позволяет работать как с синхронным, так и с асинхронным сканированием (включая обработку параллельных запросов). - Есть здесь и своя система расширений (можно легко нарастить недостающий функционал или написать свой модуль без переделки основной кодовой базы фреймворка). - Разработчики приводят большое количество примеров готовых реализаций парсеров на базе Colly (их можно взять за основу для доработки под себя или использовать для обучения/понимания принципов работы фреймворка). - Colly способен обрабатывать более 1 тыс. запросов в секунду на одном ядре процессора. - Из коробки есть поддержка работы через прокси (ProxyFunc). - Colly не умеет работать с динамическим контентом (например, задействующим технологии Ajax или JavaScript). Для обеспечения поддержки потребуется автономный headless-браузер (например, через расширение chromedp или Selenium) **Преимущества:** - Простая процедура установки и развёртывания. - Возможность бесплатного использования в коммерческих целях и проектах. - Чистый API. - Высокая скорость работы. - Возможность управления задержками и параллельными запросами для каждого отдельного домена. - Автоматическая обработка файлов cookie и сеансов. - Встроенная система кеширования. - Конвертация сторонних кодировок в Юникод. - Поддержка распределённого парсинга данных. - Средства для анализа файлов robots.txt. - Система расширений. - Поддержка Google App Engine. ### GoQuery ![goquery](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing/gpquery.png?width=1548&height=408&name=gpquery.png) GoQuery – библиотека для языка Go, обеспечивающая тот же синтаксис при обращении с DOM-структурой, что и jQuery. Естественно, как и прототип, может использоваться не только для написания скриптов и создания интерфейсов, но и для удобного парсинга данных. GoQuery основана на стандартном пакете net/html Go и на сторонней библиотеке cascadia (нужна для обработки CSS-селекторов). **Особенности:** - Синтаксис GoQuery максимально схож с синтаксисом, используемом в библиотеке jQuery. - Открытый исходный код и возможность использования в коммерческих целях. - Поскольку анализатор net/html возвращает узлы, а не полнофункциональное дерево DOM, функции манипулирования состоянием jQuery (такие как height(), css(), detach()) были исключены. - Предоставляется подробная документация и API. - Для библиотеки важно, чтобы HTML-документы имели кодировку UTF-8 (для других кодировок потребуется обязательная конвертация). - GoQuery не умеет работать с динамическим контентом. Потребуется headless-браузер (например, webloop) и парсер JavaScript (например, otto). **Преимущества:** - GoQuery использует ту же лицензию, что и язык Go (распространяется бесплатно). - Библиотека позволяет работать со структурой web-страниц также удобно, как и в случае с jQuery (а это одна из самых популярных библиотек для web-разработки). - Значительно уменьшается объём кода при написании парсеров. - Простая установка и минимум зависимостей. ### Ferret Ferret («Хорёк») – это готовая система для извлечения данных с web-страниц (софт для парсинга). Распространяется ПО с открытыми исходниками, большая часть кода написана на языке Go (альтернативная реализация на Python называется PyFer). Ferret может также использоваться для тестирования пользовательских интерфейсов, формирования баз для процесса машинного обучения, аналитики и подобных задач. Особое внимание разработчики уделяют абстракции данных, она достигается за счёт специального декларативного языка FQL. **Особенности:** - Это не фреймворк, это полноценный парсер, готовый к работе. - В качестве основного интерфейса используется CLI (командная строка). При желании можно разработать свой вариант web-интерфейса или stand-alone-софта. - Есть готовая реализация сервера с web-интерфейсом. - Данные со страниц берутся не за счёт прямого подключения, а по API браузера (CDP-драйвер для Google Chrome). По этой же причине Ferret успешно работает с любым динамическим контентом (с JavaScript-кодом). - В наличии поддержка прокси, но со своими особенностями, например, при работе через драйвер Chrome нужно запускать новый экземпляр браузера под новый прокси). **Преимущества:** - Открытый исходный код. При желании парсер Ferret можно переделать под свои нужды: дополнить и расширить, что-то ненужное удалить. - Есть режим прямых HTTP-запросов и возможность интеграции с headless-браузером. - Браузер и Ferret могут работать внутри виртуальных машин (Docker-контейнеров, для Ferret есть даже готовая контейнеризированная версия). - Программа полностью готова к работе по назначению. - Есть готовая серверная реализация + web-интерфейс. - Максимально подробная документация и мануалы для быстрого старта. ### Gocrawly Gocrawly – легковесный web-краулер (сканер), написанный на языке Go. В зависимостях значатся другие смежные библиотеки: goquery (уже упоминалась выше), purell и robotstxt.go (для соблюдения правил из файла robots.txt). **Особенности:** - Полный контроль над списком web-адресов, которые числятся в очереди на обход (сканирование). - Синтаксис HTML-документа анализируется с помощью библиотеки goquery (во многом аналогична jQuery). - Парсер анализирует правила из файлов robots.txt и соблюдает их. - Можно настроить логику ведения журнала действий. - Поддержка параллельных запросов (на базе горутин, представленных в языке Go). - Краулер Gocrawly не умеет работать с JavaScript-страницами/сайтами. Возможен только прямой парсинг HTML. **Преимущества:** - Минималистичный web-сканер. Простой синтаксис и продуманная структура фреймворка. - На базе Gocrawly можно построить полноценную индексную систему со своим кешированием. - Поддерживается параллельное сканирование большого количества хостов. Все потоки будут работать независимо друг от друга. - Метод Crawler.Run() можно расширить и дополнить необходимыми функциями. - Если не установить максимальное количество посещений для web-ресурса, то сканер остановится только тогда, когда обойдёт все его URL-адреса (поэтому не забудьте ограничить сканирование хотя бы одним доменом). ### Soup Soup – это web-парсер, реализованный по аналогии с парсером BeautifulSoup, написанным на Python. Пока это небольшой проект (если сравнивать с тем же BeautifulSoup), который ведёт всего один разработчик из Индии – Анас Хан. **Особенности:** - Проект максимально простой и лёгкий (пока ему ещё далеко до прототипа на Python). - Тем не менее библиотека Soup вполне может использоваться для парсинга (анализа структуры) HTML-страниц. - По аналогии с BeautifulSoup используются методы Find и FindAll. - В отличие от BeautifulSoup библиотека не поддерживает XPath и выбор селекторов CSS. **Преимущества:** - С помощью Soup можно существенно ускорить процедуру разработки собственного парсера. - Минимум кода и привычные методы (для тех, кто раньше программировал на Python). - В доступе достаточное количество примеров использования и настройки. - Поддерживается работа с cookies и HTTP-заголовками. ### Hakrawler ![hakrawler](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing/hakrawler.png?width=1548&height=408&name=hakrawler.png) Hakrawler – это ещё один миниатюрный web-парсер, написанный на Golang. Автор позиционирует библиотеку, как более простую реализацию Gocolly для сбора URL-адресов и местоположений JavaScript-файлов. **Особенности:** - Полностью готовый к работе краулер. - Очень простой синтаксис командной строки. - Поддержка работы через прокси. - Многопоточное сканирование. - Работа с HTTPS-версиями сайтов (с TLS/SSL-сертификатами шифрования). - Hakrawler не умеет парсить динамический контент. - Нельзя сохранить какой-то определённый контент со страницы (фактически сохраняются только найденные URL-адреса). **Преимущества:** - Поддерживается работа с Docker-контейнерами. - Hakrawler представлен в репозитории Kali Linux (можно установить с помощью консольной команды apt). - Данные выгружаются в JSON-формате (легко конвертировать в любой другой табличный формат). - Можно ограничить число параллельных потоков сканирования. ### Geziyor Geziyor – это максимально быстрая платформа web-парсинга с широким ассортиментом встроенных функций. В отличие от большинства конкурентов, Geziyor поддерживает JS (умеет парсить динамический контент, загружаемый с помощью JavaScript и Ajax). **Особенности:** - Своя система кэширования (на диск, в оперативную память, в специальную базу данных). - Встроенные метрики для оценки качества работы. - Автоматическая конвертация ответа сервера в UTF-8. - Обработка файлов cookies и robots.txt. - Для рендеринга JavaScript нужен установленный браузер Chrome (chromedp/Chrome DevTools Protocol). **Преимущества:** - Высокая производительность – свыше 5000 запросов в секунду. - Полноценный рендеринг JS-кода. - Тонкие настройки параллелизма (по домену или глобально). - Возможность настройки задержек (случайно или с постоянным значением). - Внятное управление списками прокси – на основе кастомной логики (плюс, прокси можно установить глобально для всех запросов). Принимаются HTTP, HTTPS и SOCKS5. - Поддержка разных форматов выгрузки данных (свой формат, JSON, CSV). ### Dataflow kit (DFK) Dataflow kit – это web-парсер с графическим интерфейсом, работающий по принципу «наведи и щёлкни». DFK позволяет извлекать данные с любых сайтов и web-страниц, достаточно открыть страницу и указать мышкой элемент, из которого нужно спарсить информацию. **Особенности:** - Конвейер скрейпера Dataflow kit состоит из трёх компонентов: сервис получения данных (отвечает за загрузку web-страницы), сервис анализа (слой синтаксического анализа HTML-кода) и система экспорта (для сохранения данных в нужном формате). - Если контент страницы невозможно распарсить штатными средствами, то подключается система обработки JavaScript (через API/драйвер браузера Google Chrome). - Уже в задаче на парсинг сразу же определяется структура будущей таблицы данных. - Dataflow kit – это готовый к работе программный комплекс. Для максимальной эффективности его следует загружать внутри среды виртуализации (рекомендуется Docker). **Преимущества:** - Поддержка парсинга страниц с динамическим контентом (JavaScript). - Работа со страницами, имеющими бесконечный скроллинг. - Возможность авторизации на сайтах, защищёнными формами входа. - Обработка cookies и сессий. - Обход всех найденных ссылок. - Поддержка работы через прокси. - Разные форматы экспорта данных (JSON, CSV, XLS, XML). Промежуточные данные хранятся в базах DiskV или MongoDB. - Dataflow kit эффективен при работе с большим количеством страниц и параллельных потоков – до 4 млн. URL за 7 часов. - Предоставляется веб-интерфейс для формирования заданий на парсинг (утилита для выделения нужных элементов на страницах с помощью указателя мыши). ## Заключение ![golang парсинг](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing/conclusion.png?width=1548&height=634&name=conclusion.png) Выше мы привели только наиболее популярные решения для парсинга данных с web-страниц, написанные на языке программирования Golang. Google явно постаралась на славу, так как при такой же простоте синтаксиса Go показывает себя заметно быстрее и производительнее в предметных задачах, если сравнивать его с Python. Тем не менее, из-за меньшей распространённости языка готовых библиотек для него пока не так много, как для Python. Имеющиеся решения не такие мощные, как хотелось бы. Вместе с тем, есть и вполне интересные комплексные решения, как Colly, Ferret, Geziyor или Dataflow kit. Работа таких программ-парсеров, даже если они написаны на языке Go и работают внутри производительного сервера, всё равно потребует большого пула прокси-адресов. Только через них можно ускорить процесс сбора данных и распараллелить потоки без риска блокировки. Приобрести качественные резидентные и мобильные прокси с автоматической ротацией можно у Froxy. Мы предоставляем более 120 млн. IP с точным таргетингом (до уровня города и провайдера связи), 200+ локаций, до 1000 портов, полная анонимность, только чистые и валидные адреса, удобный формат выгрузки списков. ### Получайте уведомления о новых функциях и обновлениях Froxy Узнайте первыми о новых функциях Froxy, чтобы оставаться в курсе событий происходящих на рынке цифровых технологий и получать новости о новых функциях Froxy. ## Статьи по Теме ![Что такое парсинг данных. Определение и преимущества](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/what-is-data-parsing-definition-and-benefits/what-is-data-parsing.png) Кейсы ### Что такое парсинг данных. Определение и преимущества Узнайте больше о том, что такое парсинг данных. Как работает парсер данных и законно ли его использовать, а также недостатки данного процесса - все... Команда Froxy 29 июн. 2023 5 мин ![Что такое парсинг?](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/what-is-data-parsing/what-is-data-parsing.png) Парсинг ### Что такое парсинг? Рассказываем о том, что такое парсинг данных, как работают парсеры и где их можно запускать, для каких задач их применяют и насколько это вообще... Команда Froxy 17 мар. 2023 6 мин Лучшие резидентные и мобильные прокси в своем классе [mailto:support@froxy.com](mailto:support@froxy.com) [![TrustPilot](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/trustpilot-2.png?height=22&name=trustpilot-2.png) ![4.7](https://cdn.trustpilot.net/brand-assets/4.1.0/stars/stars-4.5.svg) 4.7](https://www.trustpilot.com/review/froxy.com) Продукты [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies) [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies) [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies) Кейсы [Мониторинг цен](https://froxy.com/ru/use-cases/price-monitoring) [Маркетинг](https://froxy.com/ru/use-cases/market-research) [Социальные тренды](https://froxy.com/ru/use-cases/social-listening) [Сбор данных](https://froxy.com/ru/use-cases/web-scraping) [SEO Мониторинг](https://froxy.com/ru/use-cases/seo-monitoring) Компания [Цены](https://froxy.com/ru/get-started) [О нас](https://froxy.com/ru/about) [Отдел продаж](https://froxy.com/ru/contact-us) [Поддержка](https://froxy.com/ru/contact-us) Ресурсы [Интеграции](https://froxy.com/ru/integrations) [Локации](https://froxy.com/ru/locations) [Партнерство](https://froxy.com/ru/referral-system) [Помощь](https://help.froxy.com/ru?hsLang=ru) [Способы оплаты](https://froxy.com/ru/payment-methods) Copyright © 2021 – 2026. Wergames OÜ. All rights reserved. Harju maakond, Tallinn, Kesklinna linnaosa, Endla tn 4, 10142 [Terms of Use](https://froxy.com/ru/terms-of-use) [Privacy Policy](https://froxy.com/ru/privacy-policy) [Cookie Policy](https://froxy.com/ru/cookie-policy) [Refund & Cancellation Policy](https://froxy.com/ru/refund-policy) [SLA](https://froxy.com/ru/service-level-agreement)