Что такое парсинг данных. Определение и преимущества

Все конкуренты делают это, но не все об этом говорят. Ниже подробно расскажем о парсинге, что это такое, для чего и для кого парсятся данные, как это технически реализуется, какие могут быть проблемы и существуют ли подводные камни. А главное – как делать всё правильно. Так, чтобы это было полезно и безопасно.

Начнём с определений.

Что такое парсинг данных?

Парсинг – это процесс автоматического сбора информации для последующего преобразования и структурирования. К парсингу можно прибегать, например, когда нужно объединить разрозненную информацию о ценах или о контактах из разных мест и источников в единой базе данных. Тогда анализ становится более удобным и быстрым.

Парсер – это специальная программа или автоматический скрипт, выполняющий процесс сбора и обработки информации.

Парсеры могут работать с разными источниками данных, например, с локальными копиями файлов, с файлами таблиц и с текстовыми форматами, с ПО для хранения контактов и т.п.

Существуют парсеры, способные распознавать текст на изображениях, обходить защиту, рассчитанную на ботов (капча, блокировка по IP и т.п.), эмулировать поведение пользователей, авторизовываться в личных кабинетах и т.п.

Наибольшее распространение парсинг получил в онлайн-среде, когда анализируется содержимое страниц сайтов и нужные данные заносятся в специальные таблицы для последующей обработки, фильтрации, очистки, конвертирования и т.п. Этот процесс ещё часто называют парсинг базы данных (то есть подразумевается процесс сбора базы для какой-то конкретной цели/задачи).

Для чего нужен парсинг?

Парсинг позволяет быстро и максимально автоматизировано (без задействования человеческих ресурсов) создать выборки для определённой задачи, например:

• Анализ структуры страниц собственных сайтов: составление списка заголовков H1-H3, мета-тегов (тайтл, дескрипшн и т.п.), создание карты страниц сайта, проверка уровней вложенности, поиск дублей и пр.
• Поиск ошибок и правильных ответов страниц, проверка имеющихся редиректов и корректность их настроек.
• Проверка системы защиты от ботов и от DDoS-атак.
• Анализ конкурентов – сбор цен и товарных остатков, понимание широты ассортимента, выявление акций и спецпредложений, сбор позиций и ключевых запросов (семантического ядра), составление базы данных с описаниями товаров/категорий и т.п.
• Сбор контактной информации для рассылок.
• Создание и наполнение сайтов-агрегаторов (каталоги ссылок, отзывы, данные по доменам и пр.).
• Отслеживание изменений на отдельных страницах, например, внутри определённых тем форума, поиск новых товарных позиций и т.п.
• Отслеживание лучших цен (для личной покупки или складчины).
• Поиск упоминаний брендов, товарных знаков, конкретных физлиц (например, известных личностей) для управления репутацией и негативом в сети, для своевременного реагирования, а также для понимания рейтинга/востребованности и т.п. Это всё SERM-технологии.
• Создание семантического ядра за счёт парсинга запросов из специальных сервисов, таких как Яндекс.Wordstat или Тренды Google.
• Анализ позиций в поисковой выдаче и сбор «хвостов» (остатков поисковых фраз) для лучшего понимания интересов пользователей и для оценки алгоритмов поисковиков (для правильного SEO-продвижения).
• И т.п.

Вариантов применения парсинга очень много.

Например, парсингом занимаются многие программы, работающие по API (по программному интерфейсу). Всё дело в том, что программные интерфейсы отдают в ответ набор данных в формате «как есть» или «всё сразу», без выделения отдельных блоков или структур. И даже если структура имеется, то всё равно ответ сервера нужно ещё «разобрать» на составляющие на своей стороне, чтобы выделить только то, что действительно нужно. За процедуру выделения данных всегда отвечает парсер. Парсинг по API организуется на основе специальных XML-тегов или с использованием JSON-формата.

Все вышеперечисленные цели и задачи связывает одно – данные, которые имеются в исходном формате, нужно преобразовать в другой формат, такой, с которым удобнее работать, обычно это базы или таблицы. Плюс, параллельно можно решать задачи очистки информации от ненужного хлама и мусора, чтобы в базе хранилось только то, что действительно нужно.

Как работает парсер данных?

Как и говорилось выше, парсер – это специальная программа, которая отвечает за получение данных, за их обработку и при необходимости конвертацию. То есть она берёт (получает на входе) одни данные, обрабатывает их (конвертирует и/или очищает) и возвращает в другом формате – в том, с которым вам удобнее работать.

Как и любые программы, парсеры могут быть написаны на разных языках программирования, могут быть платными, бесплатными или распространяться по модели фримиума (с триал-версией), иметь открытый или закрытый код, предназначаться для разных узких задач и т.п. Естественно, парсеры могут работать как stand-alone-софт (то есть устанавливаться на рабочие места клиентов) или использовать модель SaaS (PaaS), то есть работать в облаке по подписке.

В каждом парсере используются свои подходы, алгоритмы и технические решения. Но есть у них и общие черты, так как непосредственно в процессе парсинга сложно придумать что-то нестандартное, особенно, если речь идёт об анализе web-страниц.

Алгоритм работы почти любого web-парсера выглядит примерно так:

1. Скрипт обращается к конкретному адресу страницы (по заданному URL, к слову, список URL на парсинг может формироваться автоматически, на основе адресов, извлечённых с исходной/стартовой страницы). Чтобы увеличить шансы на одобрение автоматического ответа, парсер может представляться браузером или ботом поисковых машин.
2. После успешного коннекта скрипт получает HTML-код страницы.
3. Далее HTML-код разбирается на теги, внутри страницы выделяются нужные участки или блоки. Для целей более качественного анализа HTML-кода многие парсеры могут иметь встроенный браузер.
4. Выделенные данные копируются в специальную внутреннюю базу (обычно это SQL-формат, но могут использоваться и любые другие).
5. Из внутренней базы данных информация может быть выгружена в другие форматы: CSV, XML, JSON, YAML и пр.
6. Собранные данные хранятся на локальном диске или в облачном хранилище (в зависимости от типа программы и возможностей подписки).

Базовые возможности парсинга могут расширяться за счёт плагинов или модулей. Например, могут задействоваться списки прокси серверов. Тогда парсер будет отправлять запросы не от своего имени (не со своего IP-адреса), а с IP-прокси. Таким образом можно существенно увеличить количество потоков и обработать параллельно огромный объём данных за меньшее время.

Некоторые парсеры могут работать с API, например, программный интерфейс есть у Яндекса, у Амазон (про инструменты для парсинга Amazon) и у других крупных площадок. Тогда для успешной «разборки» автоматических ответов сервера применяются дополнительные модули, каждый из которых будет отвечать за свой API-интерфейс – потому что у каждого сайта свои особенности.

Сами парсеры могут отдавать данные по своему API. Обычно такой функционал есть у облачных сервисов или у программ/скриптов, предназначенных для работы внутри удалённого сервера.

Программы для парсинга сайтов могут быть универсальными, то есть рассчитанными на широкий круг задач, или специализированными. Пример последних – сникер-боты. Это парсеры, работающие только с сайтами брендовых кроссовок. В российском сегменте многие знают KeyCollector – это программный комплекс для широкого пула SEO-задач. Умеет парсить поисковую выдачу и сервисы сбора ключевых слов (Яндекс.Вордстат, Тренды Google, Яндекс.Директ и пр.). Ещё один пример узкой специфики – Netpeak Spider, это парсер мета-тегов и кодов ответа сервера.

Преимущества парсинга данных

Первый и самый значимый плюс парсинга – это автоматизация процесса сбора данных. Те же самые данные можно собирать и вручную. Но это дорого, долго и потенциально влечёт за собой массу ошибок из-за человеческого фактора.

Общие преимущества парсинга можно обозначить так:

• Работа с огромным массивом данных. Можно спарсить сайты хоть всех конкурентов, конечно, при наличии такой необходимости и достаточном бюджете/технических возможностях.
• Полностью автоматизированная работа. Минимум ошибок, собираются только те данные, которые вы определили (или предварительно определили разработчики парсера). Процедуры сбора могут быть как эпизодическими (по требованию), так и в соответствии с расписанием.
• Возможность выгрузки данных в удобный формат. Многие парсеры поддерживают экспорт в разные типы файлов. При наличии API парсеры можно интегрировать с другим корпоративным софтом, а также с внешними web-сервисами.
• Возможность распараллеливания потоков. При условии, что в наличии поддержка списков прокси. А чем больше потоков работает одновременно, тем меньше времени потребуется на парсинг.
• На рынке имеются как специализированные парсеры, так и универсальные решения для широкого спектра задач.
• Формат распространения может быть облачным и/или stand-alone (для установки на ПК или свой сервер). Иногда даже можно встретить симбиоз того и другого.

Проблемы и недостатки парсинга данных

• Сайты, особенно крупные торговые площадки и web-сервисы, не любят паразитную нагрузку, поэтому всеми доступными способами борются с программами-парсерами. Всегда есть риск оказаться в списке блокировки (например, по IP-адресу или по иным техническим признакам).
• Периодически вёрстка исследуемых сайтов может меняться, плюс, в ней могут присутствовать ошибки. Соответственно, либо нужно вручную вносить правки в скрипт парсинга, либо ждать, когда разработчики выпустят обновление (если возможности ручной настройки нет).
• Почти всегда парсеры платные. Причём используется преимущественно не модель разовой покупки, а подписка. Бесплатные версии обычно ограничены по возможностям или работают по модели триала (ограничены по времени).
• Помимо расходов на основную программу, если это десктопный софт, могут потребоваться и дополнительные. Например, на автоматизацию распознавания капчи и на аренду прокси. Без прокси ваш IP-адрес быстро попадёт в список блокировки (либо придётся существенно снизить частоту запросов, поэтому скорость парсинга резко упадёт).
• При работе с большим количеством потоков программа-парсер создаёт существенную нагрузку на процессор и потребляет другие ресурсы: сетевой канал, оперативную память, место на диске. И если процессор от нагрузки просто нагреется, то место на диске добавить на лету не получится. В некоторых случаях речь идёт о терабайтах данных. Для хранения таких объёмов нужны ёмкие и быстрые диски либо специальные облачные хранилища.
• Тонкая настройка парсера подразумевает хорошие технические знания и опыт. Точно нужно уверенно знать основы HTML-вёрстки.
• Существует масса подводных камней. Например, на разных страницах может быть разная схема макетов (часть страниц автоматически будет пропущена), контент, отдаваемый страницами, может отличаться (например, поисковым ботам отдаётся одно, мобильным браузерам — второе, десктопным браузерам – третье и т.д.), сайты могут требовать поддержки JavaScript и других технологий. Всё это может повлиять на качество парсинга и на алгоритм настройки.
• Большое количество параллельных потоков может создавать ощутимую нагрузку на хостинг. В определённых ситуациях парсинг мало чем будет отличаться от DDoS-атак.

Парсинг – это законно?

Чисто технически вы собираете данные из открытых источников. Можете делать это и вручную, но вместо этого просто используете средства автоматизации (программы-парсеры).

Тем не менее, одно дело «видеть» информацию, а другое – записывать и хранить её, использовать для своих целей.

И вот тут уже могут накладываться различные юридические ограничения (актуально для РФ, в других странах могут быть свои нюансы):

• Нельзя хранить и передавать третьим лицам контент, защищённый авторскими правами. Под юридической защитой могут находиться не только картинки и видео, но и текст.
• Нельзя собирать персональную информацию. В особой мере это касается парсинга email-адресов и номеров телефонов. Но существуют и более сложные формы преступления, когда воруются (парсятся) клиентские базы данных.
• Нельзя создавать излишнюю нагрузку на хостинг. Иначе могут сработать нормы законодательства, регламентирующие наказание за причинение материального ущерба (из-за повышенных расходов на хостинг) и/или за ограничение доступа к информации (блокировка из-за DDoS-атаки).
• Нельзя нарушать пользовательские соглашения. Чисто теоретически в них могут быть прописаны штрафные санкции за парсинг. Что чревато гражданскими исками и разбирательствами.

Заключение

Парсинг – это отличное решение для автоматизации сбора определённых данных в сети, будь то отзывы о вашем бренде или информация о ценах из каталога конкурента. Задачи и цели могут быть разными, но техническая реализация во многом работает по одной и той же схеме с получением ответа от сервера и разбором HTML-кода на составляющие. Тем не менее, парсеры бывают универсальными или специализированными. Некоторые могут работать на ПК или на вашем сервере, а некоторые – в готовом облаке. У каждого решения есть свои плюсы и минусы.

Примерно по такой же схеме работает веб-сканирование (web-crawling) ботами поисковых систем. Подробнее про разницу между Web Crawling и Web Scraping.

Если вам важна высокая производительность и большое количество параллельных потоков, то без прокси никак не обойтись.

Арендовать лучшие прокси для бизнеса можно у нас. Froxy – это 8,5+ млн ротируемых резидентных и мобильных IP-адресов из 200+ локаций по всему миру. Оплачивается только трафик. Таргетинг до уровня города и провайдера связи.