Что значит «парсинг» в интернет-сленге и зачем он используется?

Что такое парсинг сайта в ВКонтакте

Теперь мы разберем, что такое парсинг Вконтакте. Простыми словами, это скрипт программы, который обращается к API ВК для получения информации о группах, товарах, пользователях и так далее.

Парсинг происходит по заданному алгоритму в программе, которая активирует скрипт и за счет этого она собирает данные. После сбора, программа парсер выдает результаты о собранной информации.

Итак, для чего нужен парсинг Вконтакте? Чтобы создать рекламную компанию и привлечь клиентов. То есть, с помощью парсера вы собираете данные об аудитории ВК и скачиваете на компьютер. Далее загружаете эти данные в рекламный кабинет Вконтакте, чтобы показ рекламы осуществился именно целевой аудитории. По-другому, такой процесс называют ретаргетингом. В статье узнаете об этом подробно – «Что такое ретаргетинг». Кроме этого, парсинг ВК используется и в других целях, например, собирает список групп для рекламы.

Популярные парсеры для SEO

PromoPult

Данный парсер метатегов и заголовков позволяет убрать дубли метатегов, а также выявить неинформативные заголовки, будучи особо полезным при анализе SEO конкурентов. Первые пятьсот запросов – бесплатно, а далее придется заплатить 0,01 рубля за запрос при объеме от десяти тысяч.

Работа сервиса происходит «в облаке», а для начала потребуется добавить список URL и указать страницы, парсинг которых следует осуществить. Благодаря данному парсеру можно проанализировать ключевые слова, используемые конкурентами с целью оптимизации страниц сайта, а также изучить, как происходит формирование заголовков.

Предназначен для комплексного анализа сайтов, что позволяет провести анализ основных SEO-параметров, осуществить технический анализ сайта, а также импортировать данные как из Google Аналитики, так и Яндекс.Метрики. Предоставляется тестовый период длительностью в 14 дней, а стоимость начинается от 19 долларов в месяц.

Screaming Frog SEO Spider

Данный парсер является идеальным решением для любых SEO-задач. Лицензию на год можно приобрести за 149 фунтов, однако есть и бесплатная версия, отличающаяся ограниченным функционалом, в то время как количество URL для парсинга не может превышать отметку в пятьсот.

ComparseR

С помощью данного десктопного парсера можно выявить страницы, которые обходит поисковый робот во время сканирования сайта, а также провести технический анализ портала. Есть демоверсия с некоторыми ограничениями, а лицензию можно приобрести за две тысячи рублей.

Анализ от PR-CY

Представляет собой онлайн-ресурс для анализа сайтов по достаточно подробному списку параметров. Минимальный тариф составляет 990 рублей в месяц, а тестирование, с полным доступом к функционалу, можно провести в течение семи дней.

Анализ от SE Ranking

Стоимость минимального тарифа данного облачного сервиса составляет от семи долларов в месяц, при оформлении годовой подписки, причем возможна как подписка, так и оплата за каждую проверку. Сервис позволяет проверить скорость загрузки страниц, проанализировать метатеги. Выявить технические ошибки, а также провести анализ внутренних ссылок.

Xenu`s Link Sleuth

Данный бесплатный десктопный парсер предназначен для Windows и используется для парсинга всех URL, имеющихся на сайте, а также применяется с целью обнаружения неработающих ссылок.

Представляет собой SEO-комбайн, отличающийся многофункциональностью, причем минимальный тарифный план лицензии, носящей пожизненный характер, составляет 119 долларов, в то время как максимальный – 279. Демоверсия присутствует. Данный инструмент позволяет осуществить парсинг ключевых слов и провести мониторинг позиций, занимаемых сайтом в поисковых системах.

Что такое парсер выдачи и зачем нужно

Парсеры для мониторинга поисковой выдачи входят в обязательный джентльменский набор опытного вебмастера, оптимизатора и маркетолога. Инструмент в этом случае настроен на сбор информации с заданного источника (Гугл, Яндекс, соцсети, форумы).

Ттак выглядит парсер на Яндекс

В первую очередь такой сбор данных нужен для анализа сайтов конкурентов. Парсинг даст возможность определить лидеров топа, узнать их характеристики в разрезе Seo. Например, вот какие данные чужих ресурсов:

• количество индексируемых страниц в поисковиках по конкретной фразе;
• параметры ИКС, PR;
• число бэклинков — анкорные и безанкорные вариации;
• самые релевантные документы и многое другое.

Предоставленная информация поможет специалисту найти качественные сайты-доноры для размещения на них обратных ссылок, потенциальных клиентов/партнеров, а также площадки для рекламы.

Особенности парсинга веб-сайтов

Одной из особенностей парсинга веб-сайтов является то, что как правило мы работаем с исходным кодом страницы, т.е. HTML кодом, а не тем текстом, который показывается пользователю. Т.е. при создании регулярного выражения grep нужно основываться на исходном коде, а не на результатах рендеринга. Хотя имеются инструменты и для работы с текстом, получающимся в результате рендеринга веб-страницы – об этом также будет рассказано ниже.

В этом разделе основной упор сделан на парсинг из командной строки Linux, поскольку это самая обычная (и привычная) среда работы для тестера на проникновение веб-приложений. Будут показаны примеры использования разных инструментов, доступных из консоли Linux. Тем не менее, описанные здесь приёмы можно использовать в других операционных системах (например, cURL доступна и в Windows), а также в качестве библиотеки для использования в разных языках программирования.

Подразумевается, что вы понимаете принципы работы командной строки Linux. Если это не так, то рекомендуется ознакомиться с циклом:

• Азы работы в командной строке Linux (часть 1)
• Азы работы в командной строке Linux (часть 2)
• Азы работы в командной строке Linux (часть 3)

Парсеры сайтов в зависимости от используемой технологии

Парсеры на основе Python и PHP

Такие парсеры создают программисты. Без специальных знаний сделать парсер самостоятельно не получится. На сегодня самый популярный язык для создания таких программ Python. Разработчикам, которые им владеют, могут быть полезны:

• библиотека Beautiful Soup;
• фреймворки с открытым исходным кодом Scrapy, Grab и другие.

Заказывать разработку парсера с нуля стоит только для нестандартных задач. Для большинства целей можно подобрать готовые решения.

Парсеры-расширения для браузеров

Парсить данные с сайтов могут бесплатные расширения для браузеров. Они извлекают данные из html-кода страниц при помощи языка запросов Xpath и выгружают их в удобные для дальнейшей работы форматы —  XLSX, CSV, XML, JSON, Google Таблицы и другие. Так можно собрать цены, описания товаров, новости, отзывы и другие типы данных.

Примеры расширений для Chrome: Parsers, Scraper, Data Scraper, kimono.

Парсеры сайтов на основе Excel

В таких программах парсинг с последующей выгрузкой данных в форматы XLS* и CSV реализован при помощи макросов — специальных команд для автоматизации действий в MS Excel. Пример такой программы — ParserOK. Бесплатная пробная версия ограничена периодом в 10 дней.

Парсинг при помощи Google Таблиц

В Google Таблицах парсить данные можно при помощи двух функций — importxml и importhtml.

Функция IMPORTXML импортирует данные из источников формата XML, HTML, CSV, TSV,  RSS, ATOM XML в ячейки таблицы при помощи запросов Xpath. Синтаксис функции:

  
IMPORTXML("https://site.com/catalog"; "//a/@href")
IMPORTXML(A2; B2)
  

Расшифруем: в первой строке содержится заключенный в кавычки url (обязательно с указанием протокола) и запрос Xpath.

Знание языка запросов Xpath для использования функции не обязательно, можно воспользоваться опцией браузера «копировать Xpath»:

Вторая строка указывает ячейки, куда будут импортированы данные.

IMPORTXML можно использовать для сбора метатегов и заголовков, количества внешних ссылок со страницы, количества товаров на странице категории и других данных.

У IMPORTHTML более узкий функционал — она импортирует данные из таблиц и списков, размещенных на странице сайта. Синтаксис функции:

  
IMPORTHTML("https://https://site.com/catalog/sweets"; "table"; 4)
IMPORTHTML(A2; B2; C2)
  

Расшифруем: в первой строке, как и в предыдущем случае, содержится заключенный в кавычки URL (обязательно с указанием протокола), затем параметр «table», если хотите получить данные из таблицы, или «list», если из списка. Числовое значение (индекс) означает порядковый номер таблицы или списка в html-коде страницы.

Варианты разбора

• Решать задачу в лоб, то есть анализировать посимвольно входящий поток и используя правила грамматики, строить АСД или сразу выполнять нужные нам операции над нужными нам компонентами. Из плюсов — этот вариант наиболее прост, если говорить об алгоритмике и наличии математической базы. Минусы — вероятность случайной ошибки близка к максимальной, поскольку у вас нет никаких формальных критериев того, все ли правила грамматики вы учли при построении парсера. Очень трудоёмкий. В общем случае, не слишком легко модифицируемый и не очень гибкий, особенно, если вы не имплементировали построение АСД. Даже при длительной работе парсера вы не можете быть уверены, что он работает абсолютно корректно. Из плюс-минусов. В этом варианте все зависит от прямоты ваших рук. Рассказывать об этом варианте подробно мы не будем.
• Используем регулярные выражения! Я не буду сейчас шутить на тему количества проблем и регулярных выражений, но в целом, способ хотя и доступный, но не слишком хороший. В случае сложной грамматики работа с регулярками превратится в ад кромешный, особенно если вы попытаетесь оптимизировать правила для увеличения скорости работы. В общем, если вы выбрали этот способ, мне остается только пожелать вам удачи. Регулярные выражения не для парсинга! И пусть меня не уверяют в обратном. Они предназначены для поиска и замены. Попытка использовать их для других вещей неизбежно оборачивается потерями. С ними мы либо существенно замедляем разбор, проходя по строке много раз, либо теряем мозговые клеточки, пытаясь измыслить способ удалить гланды через задний проход. Возможно, ситуацию чуть улучшит попытка скрестить этот способ с предыдущим. Возможно, нет. В общем, плюсы почти аналогичны прошлому варианту. Только еще нужно знание регулярных выражений, причем желательно не только знать как ими пользоваться, но и иметь представление, насколько быстро работает вариант, который вы используете. Из минусов тоже примерно то же, что и в предыдущем варианте, разве что менее трудоёмко.
• Воспользуемся кучей инструментов для парсинга BNF! Вот этот вариант уже более интересный. Во-первых, нам предлагается вариант типа lex-yacc или flex-bison, во вторых во многих языках можно найти нативные библиотеки для парсинга BNF. Ключевыми словами для поиска можно взять LL, LR, BNF. Смысл в том, что все они в какой-то форме принимают на вход вариацию BNF, а LL, LR, SLR и прочее — это конкретные алгоритмы, по которым работает парсер. Чаще всего конечному пользователю не особенно интересно, какой именно алгоритм использован, хотя они имеют определенные ограничения разбора грамматики (остановимся подробнее ниже) и могут иметь разное время работы (хотя большинство заявляют O(L), где L — длина потока символов). Из плюсов — стабильный инструментарий, внятная форма записи (БНФ), адекватные оценки времени работы и наличие записи БНФ для большинства современных языков (при желании можно найти для sql, python, json, cfg, yaml, html, csv и многих других). Из минусов — не всегда очевидный и удобный интерфейс инструментов, возможно, придется что-то написать на незнакомом вам ЯП, особенности понимания грамматики разными инструментами.
• Воспользуемся инструментами для парсинга PEG! Это тоже интересный вариант, плюс, здесь несколько побогаче с библиотеками, хотя они, как правило, уже несколько другой эпохи (PEG предложен Брайаном Фордом в 2004, в то время как корни BNF тянутся в 1980-е), то есть заметно моложе и хуже выглажены и проживают в основном на github. Из плюсов — быстро, просто, часто — нативно. Из минусов — сильно зависите от реализации. Пессимистичная оценка для PEG по спецификации вроде бы O(exp(L)) (другое дело, для создания такой грамматики придется сильно постараться). Сильно зависите от наличия/отсутствия библиотеки. Почему-то многие создатели библиотек PEG считают достаточными операции токенизации и поиска/замены, и никакого вам AST и даже привязки функций к элементам грамматики. Но в целом, тема перспективная.

Чек-лист по выбору парсера

Краткий чек-лист, который поможет выбрать наиболее подходящий инструмент или сервис.

1. Четко определите, для каких задач вам нужен парсер: анализ SEO конкурентов или мониторинг цен, сбор данных для наполнения каталога, съем позиций и т.д.
2. Определите, какой объем данных и в каком виде нужно получать.
3. Определите, как часто вам нужно собирать данные: единоразово или с определенной периодичностью (раз в день/неделю/месяц).
4. Выберите несколько инструментов, которые подходят для решения ваших задач. Попробуйте демо-версии. Узнайте, предоставляется ли техническая поддержка (желательно даже протестировать ее — задать парочку вопросов и посмотреть, как быстро вы получите ответ и насколько он будет исчерпывающим).
5. Выберите наиболее подходящий сервис по соотношению цена/качество.

Для крупных проектов, где требуется парсить большие объемы данных и производить сложную обработку, более выгодной может оказаться разработка собственного парсера под конкретные задачи.

Этические и технические сложности парсинга

Мы предлагаем виртуальный хостинг с безлимитным трафиком с серверами в Москве.

Вопрос о том, является ли парсинг воровством контента, активно обсуждается во Всемирной сети. Большинство оппонентов считают, что заимствование части контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, например, технических описаний, допустимо. Ссылка на первоисточник контента рассматривается как способ частичной легитимации. В то же время, наглое копирование, включая грамматические ошибки, осуждается интернет-сообществом, а поисковыми системами рассматривается как повод для блокировки ресурса.

Кроме этических проблем парсер способен создать и технические. Он автомат, робот, но его вход на сайт фиксируется, а входящий и исходящий трафики учитываются. Количество подключений к веб-ресурсу в секунду устанавливает создатель программы. Делать этот параметр очень большим нельзя, поскольку сервер может не переварить потока входящего трафика. При частоте 200–250 подключений в секунду работа парсера рассматривается как аналогичная DOS-атаке

Интернет-ресурс, к которому проявлено такое внимание, блокируется до выяснения обстоятельств

Парсер можно написать самому или заказать на бирже фриланса, если вам требуются конкретные условия для поиска и чтения информации. Или купить эту программу в готовом виде с усредненным функционалом на специализированном веб-ресурсе.

iPipe – надёжный хостинг-провайдер с опытом работы более 15 лет.

Мы предлагаем:

• Виртуальные серверы с NVMe SSD дисками от 299 руб/мес
• Безлимитный хостинг на SSD дисках от 142 руб/мес
• Выделенные серверы в наличии и под заказ
• Регистрацию доменов в более 350 зонах

Определение «скрытых» данных на уровне ключевых слов

В Google Analytics есть возможность подгрузить данные из Search Console. Но вы не увидите ничего нового — все те же страницы, CTR, позиции и показы. А было бы интересно посмотреть, какой процент отказов при переходе по тем или иным ключевым словам и, что еще интересней, сколько достигнуто целей по ним.

Тут поможет шаблон от Sarah Lively, который описан в статье для MOZ.

Для начала работы установите дополнения для Google Sheets:

• Google Analytics Spreadsheet Add-on;
• Search Analytics for Sheets (если вы использовали первые два шаблона, то это дополнение у вас уже есть).

Шаг 1. Настраиваем выгрузку данных из Google Analytics

Создайте новую таблицу, откройте меню «Дополнения» / «Google Analytics» и выберите пункт «Create new report».

Заполняем параметры отчета:

• Name — «Organic Landing Pages Last Year»;
• Account — выбираем аккаунт;
• Property — выбираем ресурс;
• View — выбираем представление.

Нажимаем «Create report». Появляется лист «Report Configuration». Вначале он выглядит так:

Но нам нужно, чтобы он выглядел так (параметры выгрузки вводим вручную):

Просто скопируйте и вставьте параметры отчетов (и удалите в поле Limit значение 1000):

После этого в меню «Дополнения» / «Google Analytics» нажмите «Run reports». Если все хорошо, вы увидите такое сообщение:

Также появится два новых листа с названиями отчетов.

Шаг 2. Выгрузка данных из Search Console

Работаем в том же файле. Переходим на новый лист и запускаем дополнение Search Analytics for Sheets.

Параметры выгрузки:

• Verified Site — указываем сайт;
• Date Range — задаем тот же период, что и в отчете «Organic Landing Pages This Year» (в нашем случае — последний месяц);
• Group By — «Query», «Page»;
• Aggregation Type — «By Page»;
• Results Sheet — выбираем текущий «Лист 1».

Выгружаем данные и переименовываем «Лист 1» на «Search Console Data». Получаем такую таблицу:

Для приведения данных в сопоставимый с Google Analytics вид меняем URL на относительные — удаляем название домена (через функцию замены меняем домен на пустой символ).

После изменения URL должны иметь такой вид:

Шаг 3. Сводим данные из Google Analytics и Search Console

Копируем шаблон Keyword Level Data. Открываем его и копируем лист «Keyword Data» в наш рабочий файл. В столбцы «Page URL #1» и «Page URL #2» вставляем относительные URL страниц, по которым хотим сравнить статистику.

По каждой странице подтягивается статистика из Google Analytics, а также 6 самых популярных ключей, по которым были переходы. Конечно, это не детальная статистика по каждому ключу, но все же это лучше, чем ничего.

При необходимости вы можете доработать шаблон — изменить показатели, количество выгружаемых ключей и т. п. Как это сделать, детально описано в оригинальной статье.

Что такое парсинг аудитории и зачем нужно

Автоматический поиск и выгрузка данных о пользователях соцсетей по конкретному алгоритму называется парсингом аудитории. Данный процесс проводится на автомате (специальными программами) или вручную (таргетологи) — целью является выгрузка собранной информации в соответствующий рекламный кабинет.

Парсинг аудиторий из Инстаграма и Фейсбука

Чаще всего аудиторию группы парсят по активным ее пользователям — админам, модераторам, редакторам или просто старожилам, регулярно публикующим контент. Такой метод позволяет быстро и точно подобрать ЦА под свою нишу. Это будут потенциальные покупатели, которых реально заинтересует товар или услуга. Таким образом, маркетолог сэкономит средства и время, а реклама не будет показываться всем подряд.

Парсинг по аудитории можно настроить еще точнее, используя различные критерии выбора — возраст, семейное положение, финансовый статус, хобби и интересы. В таком случае бюджет РК сократится еще больше, а вероятность покупок и целевых действий возрастет.

Сила парсинга

Но какое это всё имеет отношение к заголовку статьи? В конце концов, мы просто изучили два разных способа проверить список на пустоту — и, на первый взгляд, тут нет никакого парсинга. Такая интерпретация тоже верна, однако я предлагаю посмотреть на это с другой стороны: с моей точки зрения, вся разница между валидацией и парсингом полностью состоит в том, как сохраняется информация об этом процессе. Давайте сравним две такие функции:

Эти две функции практически идентичны: они проверяют переданный список на пустоту, и если он пустой, то они возвращают сообщение об ошибке. Вся разница заключается в возвращаемом значении: всегда возвращает , тип, который не содержит никакой информации, а возвращает , уточнение входного типа, которое сохраняет полученное знание в системе типов. Обе функции проверяют одно и то же, но даёт вызывающему коду доступ к полученной информации, а просто выкидывает её.

Эти две функции элегантно иллюстрируют два различных взгляда на роль системы типов: просто подчиняется тайпчекеру, но только полностью использует те преимущества, которые он даёт. Если вы видите, почему функция предпочтительнее, то вы должны уже понимать, что означает мантра «парсите, а не валидируйте». Однако возможно вы скептически относитесь к имени . Действительно ли она что-то парсит, или она просто валидирует вход и возвращает результат? И, хотя точное определение того, что означает парсинг или валидация, является предметом для обсуждения, я считаю что это полноценный парсер, пусть и очень простой.

Подумайте: что такое парсер? В действительности, парсер это всего лишь функция, которая принимает менее структурированный вход, и производит более структурированный выход. По самой своей сути, парсер это частичная функция — некоторые значения домена не соответствуют ни одному допустимому значению — таким образом, все парсеры должны иметь какое-то представление об ошибке. Зачастую, входом парсера является текст, но это ни коим образом не является обязательным требованием, и наш это совершенно законный парсер: он парсит списки в непустые списки, сигнализируя о неудаче сообщением с текстом ошибки.

По такому определению парсеры являются невероятно мощными инструментами: они позволяют производить проверки заранее, прямо на границе приложения и внешнего мира, и как только эти проверки пройдены, их не надо совершать снова! Rust разработчики знают об этой мощи, и они используют множество различных парсеров на постоянной основе:

Все эти библиотеки объединяет одно: они располагаются на границе между вашим приложением и внешним миром. Этот мир не общается в терминах типов-произведений и типов-сумм, он использует потоки байт, поэтому без парсинга тут не обойтись. И, совершая этот парсинг заранее, до того, как мы начинаем работать с этими данными, мы исключаем множество багов, часть из которых могут быть даже серьёзными уязвимостями.

У этого подхода, правда, есть один недостаток: иногда значения необходимо парсить задолго до того, как они действительно понадобятся. Но есть и плюсы: в динамически-типизированных языках поддерживать в соответствии парсинг и бизнес логику довольно трудно без обширного покрытия тестами, многие из которых утомительно поддерживать. При этом в статической системе типов проблема становится удивительно простой, как показано на примере выше: если парсинг и бизнес логика рассинхронизируются, то программа просто не скомпилируется.

Парсинг html-сайтов с помощью PHP, Ruby, Python

В общем смысле, парсинг – это линейное сопоставление последовательности слов с правилами языка. Понятие «язык» рассматривается в самом широком контексте. Это может быть человеческий язык (например, русский), используемый для коммуникации людей. А может и формализированный язык, в частности, любой язык программирования.

Парсинг сайтов – последовательный синтаксический анализ информации, размещённой на интернет-страницах.

Что представляет из себя текст интернет-страниц? Иерархичный набор данных, структурированный с помощью человеческих и компьютерных языков.

Макросы VBA. Пора использовать Excel правильно!

Зачем нужен парсинг?

Создавая веб-сайт, его владелец неизбежно сталкивается с проблемой – где брать контент? Оптимальный вариант: найти информацию там где её очень много – в Интернете. Но при этом приходится решать такие задачи:

• Большие объёмы. В эпоху бурного роста Сети и жесточайшей конкуренции уже всем ясно, что успешный веб-проект немыслим без размещения большого количества информации на сайте. Современные темпы жизни приводят к тому, что контента должно быть не просто много, а очень много, в количествах, намного превышающих пределы, возможные при ручном заполнении.
• Частое обновление. Обслуживание огромного потока динамично меняющейся информации не в силах обеспечить один человек или даже слаженная команда операторов. Порой информация изменяется ежеминутно и в ручном режиме обновлять её вряд ли целесообразно.

Конвертация CSV в YML. Прайс для Яндекса в нужном формате.

Парсинг сайтов является эффективным решением для автоматизации сбора и изменения информации.

По сравнению с человеком, компьютерная программа-парсер:

1. быстро обойдёт тысячи веб-страниц;
2. аккуратно отделит техническую информацию от «человеческой»;
3. безошибочно отберёт нужное и отбросит лишнее;
4. эффективно упакует конечные данные в необходимом виде.

Результат (будь то база данных или электронная таблица), конечно же, нуждается в дальнейшей обработке. Впрочем, последующие манипуляции с собранной информацией уже к теме парсинга не относятся.

Какие языки программирования используются для написания парсеров?

Любые, на которых создаются программы для работы со Всемирной Паутиной. Веб-приложения для парсинга обычно пишут на C++, Delphi, Perl, Ruby, Python, PHP.

Данный сайт создавался для того, чтобы продемонстрировать методы парсинга на самых популярных языках веб-программирования – PHP, Ruby и Python.