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