Что такое веб-парсинг и как им пользоваться?

Предположим, вам нужна какая-то информация с веб-сайта. Допустим, абзац о Дональде Трампе! Что вы делаете? Ну, вы можете скопировать и вставить информацию из Википедии в свой файл. Но что, если вы хотите как можно быстрее получить большой объём информации с веб-сайта? Например, большой объём данных с веб-сайта для обучения алгоритма машинного обучения? В такой ситуации копирование и вставка не помогут! И тогда вам понадобится web - парсинг. В отличие от долгого и утомительного процесса получения данных вручную, web - парсинг использует интеллектуальные методы автоматизации для получения тысяч или даже миллионов наборов данных за меньшее время.

Если вы зашли в тупик, пытаясь собрать общедоступные данные с веб-сайтов, у нас есть решение для вас. Smartproxy — это инструмент, который позволяет справиться со всеми препятствиями с помощью одного инструмента. Их формула для парсинга любого веб-сайта: более 40 миллионов прокси-серверов для жилых помещений и центров обработки данных + мощный веб-парсер = API для веб-скрапинга. Этот инструмент гарантирует, что вы получите необходимые данные в виде необработанного HTML-кода со 100-процентной вероятностью успеха.

С помощью API для web - парсинга вы можете собирать данные в режиме реального времени из любого города по всему миру. Вы можете положиться на этот инструмент даже при парсинге web-сайтов, созданных с помощью JavaScript, и не столкнётесь ни с какими препятствиями. Кроме того, Smartproxy предлагает четыре других парсера, которые удовлетворят все ваши потребности: парсинг электронной коммерции, поисковой выдачи, социальных сетей и парсер без кода, который позволяет собирать данные даже тем, кто не умеет программировать. 

Но прежде чем использовать Smartproxy или любой другой инструмент, вы должны знать, что такое web - парсинг и как он осуществляется. Давайте разберёмся, что такое web - парсинг и как его использовать для получения данных с других сайтов.

Что такое web - парсинг?

Web - парсинг — это автоматический метод получения больших объёмов данных с web-сайтов. Большая часть этих данных представляет собой неструктурированные данные в формате HTML, которые затем преобразуются в структурированные данные в электронной таблице или базе данных, чтобы их можно было использовать в различных приложениях. Существует множество различных способов web - парсинга для получения данных с веб-сайтов. К ним относятся использование онлайн-сервисов, конкретных API или даже создание собственного кода для web - парсинга с нуля. Многие крупные веб-сайты, такие как Google, Twitter, Facebook, StackOverflow и т. д., имеют API, которые позволяют получать доступ к их данным в структурированном формате. Это лучший вариант, но есть и другие сайты, которые не позволяют пользователям получать доступ к большим объёмам данных в структурированной форме или просто не так технологически продвинуты. В такой ситуации лучше всего использовать web - парсинг для сбора данных с веб-сайта.

Для web - парсинга требуются две составляющие, а именно краулер и скрейпер. Краулер — это алгоритм искусственного интеллекта, который просматривает веб-страницы в поисках необходимых данных, переходя по ссылкам в интернете. Скрейпер, с другой стороны, — это специальный инструмент, созданный для извлечения данных с веб-сайта. Дизайн скрейпера может сильно различаться в зависимости от сложности и масштаба проекта, чтобы он мог быстро и точно извлекать данные.

Как работают веб-скрайперы?

Веб-скраперы могут извлекать все данные с определенных сайтов или конкретные данные, которые нужны пользователю. В идеале лучше всего указать нужные данные, чтобы веб-скрапер быстро извлекал только их. Например, вы можете захотеть извлечь данные о доступных соковыжималках со страницы Amazon, но вам могут понадобиться только данные о моделях различных соковыжималок, а не отзывы покупателей.

Итак, когда веб-скраперу нужно очистить сайт, сначала указываются URL-адреса. Затем он загружает весь HTML-код этих сайтов, а более продвинутый скрапер может даже извлечь все элементы CSS и Javascript. Затем скрапер получает необходимые данные из этого HTML-кода и выводит их в формате, указанном пользователем. Чаще всего это таблица Excel или CSV-файл, но данные могут быть сохранены и в других форматах, например в файле JSON.

Типы веб-скрайперов

Веб-скраперы можно разделить на множество категорий по разным критериям, в том числе на самодельные или готовые веб-скраперы, расширения для браузеров или программные веб-скраперы, а также облачные или локальные веб-скраперы.

Вы можете использовать самодельные веб-скраперы, но для этого требуются продвинутые знания в области программирования. А если вы хотите, чтобы ваш веб-скрапер обладал дополнительными функциями, то вам понадобятся еще более глубокие знания. С другой стороны, готовые веб-скраперы — это ранее созданные скраперы, которые вы можете легко скачать и запустить. У них также есть более продвинутые функции, которые вы можете настроить.

Веб-скраперы для браузеров— это расширения, которые можно добавить в ваш браузер. Они просты в использовании, так как интегрированы с вашим браузером, но в то же время из-за этого они ограничены. Любые расширенные функции, выходящие за рамки возможностей вашего браузера, невозможно использовать с веб-скраперами для браузеров. Но программные веб-скраперы не имеют таких ограничений, так как их можно скачать и установить на ваш компьютер. Они сложнее, чем веб-скраперы для браузеров, но у них также есть расширенные функции, которые не ограничены возможностями вашего браузера.

Облачные веб-скраперы работают в облаке, то есть на удалённом сервере, который в основном предоставляет компания, у которой вы покупаете скрапер. Это позволяет вашему компьютеру сосредоточиться на других задачах, так как для сбора данных с веб-сайтов не требуются ресурсы компьютера. Локальные веб-скраперы, с другой стороны, работают на вашем компьютере, используя локальные ресурсы. Поэтому, если веб-скраперам требуется больше ресурсов процессора или оперативной памяти, ваш компьютер будет работать медленнее и не сможет выполнять другие задачи.

Почему Python является популярным языком программирования для веб-скрапинга?

Python, похоже, в наши дни в моде! Это самый популярный язык для веб-скрапинга, так как он легко справляется с большинством процессов. В нём также есть множество библиотек, созданных специально для веб-скрапинга. Scrapy — это очень популярный фреймворк для веб-скрапинга с открытым исходным кодом, написанный на Python. Он идеально подходит для веб-скрапинга, а также для извлечения данных с помощью API. Beautiful soup — ещё одна библиотека Python, которая отлично подходит для веб-скрапинга. Он создаёт дерево синтаксического анализа, которое можно использовать для извлечения данных из HTML-кода на веб-сайте. В Beautiful Soup также есть несколько функций для навигации, поиска и изменения этих деревьев синтаксического анализа.

Для чего используется веб-скрапинг?

Веб-скрапинг имеет множество применений в различных отраслях. Давайте рассмотрим некоторые из них!

1. Мониторинг цен

Веб-скрапинг может использоваться компаниями для сбора данных о своих продуктах и продуктах конкурентов, а также для того, чтобы понять, как это влияет на их стратегии ценообразования. Компании могут использовать эти данные для установления оптимальных цен на свои продукты, чтобы получать максимальный доход.

2. Маркетинговые исследования

Веб-скрапинг может использоваться компаниями для исследования рынка. Качественные данные, полученные в больших объёмах с помощью веб-скрапинга, могут быть очень полезны для компаний при анализе потребительских тенденций и понимании того, в каком направлении им следует двигаться в будущем.

3. Мониторинг новостей

Веб-скрапинг новостных сайтов может предоставить компании подробные отчёты о текущих новостях. Это особенно важно для компаний, которые часто попадают в новости или зависят от ежедневных новостей в своей повседневной деятельности. В конце концов, новостные репортажи могут спасти или погубить компанию за один день!

4. Анализ настроений

Если компании хотят понять общее отношение потребителей к их продуктам, то анализ настроений просто необходим. Компании могут использовать веб-скрапинг для сбора данных из социальных сетей, таких как Facebook и Twitter, о том, каково общее отношение к их продуктам. Это поможет им создавать продукты, которые будут востребованы, и опережать конкурентов.

5. Маркетинг по электронной почте

Компании также могут использовать веб-скрапинг для маркетинга по электронной почте. Они могут собирать адреса электронной почты с различных сайтов с помощью веб-скрапинга, а затем отправлять массовые рекламные и маркетинговые электронные письма всем владельцам этих адресов.