Что такое парсер. Что такое парсинг и парсер — полный обзор. Принцип работы парсера

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подписаться

Парсер - это программное обеспечение для сбора данных и преобразования их в структурированный формат, чаще всего работа с текстовым типом информации.

Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Предположим, вам нужно разместить тысячу карточек товаров в вашем интернет-магазине. Это занятие не на один вечер. Вам нужно собрать много информации, обработать, переписать и заполнить карточки.

Для решения подобных задач, появились программы, сканирующие наполнение веб-страниц на просторах сети Интернет, результатов выдачи поисковых систем, и копирующие однотипные (текст или картинки) либо универсальные (текст и картинки) сведения. Они позволяют распознавать огромные объемы непрерывно обновляемых значений.

Итак, рассмотрим подробнее, что такое парсер сайтов и как он помогает обрабатывать массивы данных.

Данный механизм действует по заданной программе и сопоставляет определенный набор слов, с тем, что нашлось в интернете. Как поступать с полученной информацией, написано в командной строке, называемой « ». Она состоит из символов и задает правило поиска.

При этом рассматриваемое программное обеспечение имеет различные форматы представления, стили оформления, варианты доступа, языки, способы разметки и настроены на полное/частичное копирование наполнения выбранного веб-ресурса.

Парсер сайтов выполняет работу в несколько этапов

• Поиск нужных сведений в исходном виде: получение доступа к коду интернет-ресурса, загрузка, скачивание.
• Извлечение значений из кода веб-страницы, отделяя при этом требуемый материал от программного кода страницы.
• Формирование отчета согласно требованиям, которые были заданы (запись информации напрямую в баз данных, текстовые файлы).

Парсер сайтов это ряд определенных преимущества при работе с массивами данных:

• Высокая скорость обработки (в минуту несколько сотен/тысяч страниц)
• Анализ огромных объемов
• Автоматизация процесса отбора (точно подбирает и отделяет нужные сведения)

Однако есть и недостаток - отсутствие уникального контента, что отрицательно отражается на SEO.

Когда используется парсер информации с сайта

Применение возможностей это программы разнообразно. Ниже рассмотрим, где на практике используется процесс разбора массива данных и выделения из него нужных сведений.

1. Наполнение интернет магазинов.
   Для заполнения контентом, содержащим однотипные описания продуктов и технические характеристики, не являющиеся интеллектуальной собственностью: цена, модель, цвет, размер, картинки. Программа по сбору запускается часто и автоматически разбирает содержание для обновления .
2. Отслеживание объявлений.
   Распространено среди риэлторов по недвижимости, автодилеров, перепродажи в других сферах. Это может быть парсер фото с сайта или текста.
3. Получение контента с других площадок.
   Это самый популярный вид использования рассматриваемого вида программного обеспечения для наполнения сайта контентом.

В качестве примеров парсера сайта, использующих данный вид сбора данных являются:

• Туристические компании - обновление сведений о местах отдыха, условиях проживания, погоде, режимах работы музеев.
• Новостные интернет-ресурсы - сбор «горячей» информации с определенных площадок.
• Обновление «постоянной» информации. Запускается не часто, в основном только для проверки наличия новых товаров на определенных площадках всемирной сети.
• Сбор информации из социальных сетей: из социальных сетей на веб-страницу, из одной социальной сети в другую, из одного сообщества в другое.
• Автоматически производит сбор контактных сведений по списку аккаунтов ВКонтакте и сохраняет их в любом удобном формате. Объем и состав собираемых материалов зависит от настроек приватности аккаунтов.
• Сбор ID активных участников групп - чтобы впоследствии предлагать им рекламировать, за вознаграждение, интернет-площадку. Позволяет автоматически оценивать аудиторию каждого активного подписчика – отслеживать, когда человек последний раз был в социальной сети.

в поисковом маркетинге

Нужен для:

• Извлечения контактных сведений.
  Используется при создании базы потенциальных клиентов, с целью последующей рекламы и направлены на сбор адресов электронной почты.
• Поиска по собственной базе данных.
  Парсер структуры сайта позволяет найти необходимое содержимое из базы данных собственного веб-ресурса. При этом он ищет не внешние ссылки, а вхождение поискового запроса, который вбил пользователь.
• Сбора ссылок SEO специалистами.
  SEO специалисты применяют парсер ссылок с сайта для того, чтобы оценить их количество, на какие ресурсы ссылаются, и удалить лишние.

Когда приходится иметь дело с несколькими сотнями ссылок, парсер становится незаменимым инструментом оптимизатора. Он позволяет собрать всю информацию о линках, распарсить ее в удобном виде.

Другой вариант применения в оптимизации - составление карты сайта. Ссылок много, вручную собирать файл долго. В этом случае программное обеспечение проверяет все внутренние ссылки на обрабатываемом портале. Узнает все необходимые значения для каждой ссылки и сохраняет все в специальном файле. Происходит сбор на указанной глубине и возврат заголовка ответа сервера. За предоставление результата отвечает шаблонизатор, который формирует требуемый вид конечного файла.

Упрощайте жизнь там, где это возможно. Но не забывайте о том, что иногда проще сделать все вручную.

Что такое парсинг? Что обозначает это слово, какой процесс под этим подразумевается. У многих новичков при встрече с незнакомыми терминами возникают примерно такие, вполне естественные вопросы.

Мне самому, когда впервые столкнулся с этим термином стало интересно, что же там эти оптимизаторы и вебдизайнеры парсят время от времени. итак перейдем к определению этого термина.

Термин « Парсинг» обозначает проведение визуального или программно-автоматизированного синтаксического и лексического анализа или разбора какого-либо документа с целью извлечения из него необходимых данных.

Это понятие очень близко по значению еще одного не очень понятного человеку далекому от SEO индустрии –
.

Также этот термин близок по смыслу таким понятиям как анализ и аудит.
В применении к SEO, парсинг это сбор информации с какого-то веб-ресурса. Парсить – значит разбирать какой-либо документ на составляющие части и обрабатывать их, согласно конечной цели.

Парсинг данных

Получается, что все процессы, где применяется синтаксический анализ, используют парсинг. Это различные автоматизированные переводчики с одного языка на другой, это и трансляторы языков программирования, которые формируют программный код на машинно-ориентированный язык, это и язык SQL-запросов и тому подобные процессы.

Как нетрудно понять, парсят в подавляющем большинстве случаев при помощи какой-либо программы, так как вручную или визуально это проделывать достаточно трудоемко. Эти программы называют парсерами.

Запросы на услуги парсинга популярны на фриланс-биржах или форумах, посвященных тематике SEO.

Парсинг сайтов

Какие же данные чаще всего получают при помощи парсинга? Это, например, подборка статей определенного автора, или подбор данных на определенную тематику.

Также для анализа часто парсят:

• Выдачу поисковых систем
• Поисковые запросы, семантику
• Информацию по сайтам конкурентов (CMS, структуру, СЯ,…)
• Данные с медиа-ресурсов, различных форумов
• Данных с интернет-магазинов — товаров, цен и т.п.
• И еще много самых различных данных

Это процесс называют парсингом сайтов.

Процесс парсинга в общем случае можно разделить на три этапа:

• Анализ исходных данных, отбор документов для дальнейшей обработки.
• Разбор отобранных документов на составляющие части, выбор необходимой информации и сохранение данных в необходимом формате.
• Систематизация и формирование данных в формате, отчета, таблицы или другого понятного документа.

Приведу простой пример. Например, есть сайт-каталог промышленных компаний. Обработав этот сайт при помощи парсера, можно получить данные в виде отчета или таблицы примерно такого формата:

В СЕО-продвижении парсинг чаще всего используют для получения контента для дальнейшего рерайта или репостинга или для поиска каких-либо веб-ресурсов — форумов, блогов, Email-адресов. Также популярен парсинг внешних ссылок , для анализа сайтов-конкурентов и обнаружения доступных трастовых сайтов.

0 Интернет просто переполнен всевозможным контентом, который практически невозможно структурировать. Однако, создаются отдельные приложения и программы, позволяющие систематизировать то огромное море информации, которое сейчас представляет всемирная паутина. Некоторые пользователи вольно или невольно натыкаются во время сёрфинга на слова, которые связаны с обсуждаемым здесь процессом. Однако, не все из них понимают, что представляет собой то или иное словечко. Поэтому наш сайт сайт старается в краткой форме донести до вас основную мысль, и растолковать непонятный термин. В этой публикации мы будем говорить про достаточно интересное словцо, это Парсить , что значит вы можете прочесть немного ниже.
Впрочем, прежде чем я продолжу, мне хотелось бы посоветовать вам ознакомиться с ещё парочкой интересных статей по интернет сленгу. Например, что значит Эскейп , кто такой Уганда Наклз ; что такое Плагин , что означает Стикер и т. п.
Итак, продолжим, что значит Парсить? Этот термин был заимствован из английского языка "parse " (разбирать, анализировать, производить анализ), который в свою очередь произошёл от латинского слова "pars ", что можно перевести, как "часть ".

Парсить - в большинстве случаев, это копирование контента чужого сайта на свой

Синоним слова Парсить : разбирать, анализировать.

Парсинг - процесс разбора и анализа некоего контента (например html-код страниц сайта) при помощи роботов парсеров (особые скрипты или программы)

Парсинг в информатике - это синтаксический анализ, для которого создаются математические модели сравнения

У многих может возникнуть вопрос, а зачем воровать чужие статьи, не проще ли написать самому? Дело в том, что если вы хотите заработать много денег, то ваших трудов будет явно недостаточно. Ведь владелец ресурса получает деньги за клики по рекламе. Соответственен, чем больше статей, тем больше вероятность того, что посетитель кликнет по рекламе, а веб-мастеру "капнет " копеечка. Вы конечно можете развивать сайт годами, затрачивая на него всё личное время, но существует альтернатива, спарсить чужие тексты, и жить припеваючи.
Правда не всё так радужно, как это кажется на первый взгляд, воровство крайне негативно сказывается на позиции сайта в выдаче, а в Яндексе и вовсе можно "улететь " в чёрный список.

Да, безусловно, вы можете выкладывать по несколько тысяч статей в день, постоянно обновлять свой контент , но роботы поисковых систем, обнаружив, что ваш ресурс крайне сомнителен, покажут вам большой пролетарский кукиш.

Парсер - это скрипт или программа, позволяющая сравнивать предложенные слова из базы, с теми, которые находятся в интернете

Правда существует информация, которая меняется буквально ежесекундно, в этом случае парсинг действительно будет необходим, но это уже другая история. Я здесь рассказываю о блогах и сайтах, которые строятся вокруг текстовой информации.

Не будет секретом, что самые известные боты -парсеры в интернете принадлежат поисковым машинам вроде Яндекса или Гугла. Эти программы сохраняют все страницы у себя в базе, затем обрабатывают, сортируют, и при запросе пользователя выдают наиболее актуальные и релевантные документы.

Не путайте граббер и парсинг, если первый скачивает к себе всё подряд, то второй пытается выявить из огромного количества информации наиболее подходящие тексты, и грамотно обрабатывает их. В интернете все постоянно, что-то парсят - статьи, ключевые слова, ссылки, и на этом базисе предоставляют нужные данные для вдумчивого анализа.

На самом деле собирать информацию в интернете самостоятельно, это дело неблагодарное, трудное и не приносящее какого-то значительного результата. Тогда, как программы, именуемые парсерами в течении пары суток способны собрать необходимую инфу , перебирая огромное количество ресурсов.

Хорошие парсеры в свободном доступе не найти, их заказывают у фрилансеров или пишут сами. Как бы то ни было, надо очень аккуратно пользоваться подобным софтом, беря в расчёт то, что вы воруете чужую интеллектуальную собственность, и у вас в будущем могут появиться проблемы. Никто не станет замораживаться от воровства нескольких статей, но если вы спарсили успешный сайт, который приносит владельцам огромные деньги, то вероятность того, что на вас обратят внимание очень высока.

Прочтя эту небольшую, но познавательную статью, вы узнали что значит Парсить , и теперь вероятно передумаете использовать этот метод.

В широком смысле слова, парсинг – возможность сопоставлять последовательность слов в предложении с формальными правилами написания отдельного языка. Причем в состав понятия «язык» в этом случае входит обширное множество самых разных смыслов: используется и литературный человеческий язык – любой из тех, на котором каждый день общаются миллионы людей, и любой формализованный язык, например, один из языков программирования.

В вэб-разработке парсинг обозначает последовательную синтаксическую обработку расположенной на страницах сайта информации. Основная часть информации подается на сайтах в виде текста – логических данных с собственной иерархией, определяемой как человеческим, так и языком программирования. Все статьи и тексты, размещенные на сайте, содержат в себе те или иные знания, необходимые пользователям Всемирной Сети. А для того, чтобы страницы сайтов легко читались, используются программные языки, например, JavaScript, HTMLи CSS, используемые в SEO.

Важно различать парсеры и грабберы: если первые способны на обработку найденного контента, то вторые могут только скачать его в свою собственную базу данных.

Что такое парсинг и Предназначение парсинга

При создании нового Интернет-ресурса перед вэб-мастером возникает вопрос наполнения сайта контентом. И для того, чтобы максимально заполнить сайт, многие обращаются за помощью в Интернет, где можно найти любую информацию. Но этот метод не так и прост: владельцу сайта приходится столкнуться с рядом значимых проблем:

• необходимость размещения большого количества информации . Чем больше информации размещено на отдельном сайте, тем больше времени станет проводить на нем рядовой пользователь. Это вынуждает владельцев ресурса размещать на нем немыслимые объемы контента, из-за чего ручное размещение становится затруднительным;
• необходимость в свежей информации . Если большие объемы информации меняются часто, с обновлением информации на сайте не справится даже команда специально обученных сотрудников. В таких случаях смысл ручного обновления контента просто теряется из-за отсутствия физической возможности;
• поиск информации для своего сайта с помощью копирования данных других ресурсов . Зачастую парсинг используют для сателлитов и наполнения сайта простыми элементами, например, отзывами о кинофильмах и кулинарными рецептами. Скопированный фрагмент обрабатывается синонимайзером и рерайтером для того, чтобы повысить уникальность полученного материала.

Именно здесь в игру вступает парсинг ресурсов, способный в автоматическом ежимее собирать, структурировать и изменять информацию. Парсер — это программа, которая осуществляет синтаксический анализ текста. В отличие от человека, программный парсер способен:

• просмотреть и проанализировать тысячи интернет-страниц за ограниченный промежуток времени;
• дифференцировать технические данные и «человеческую» языковую оболочку для информации;
• отобрать нужные данные и отбросить лишнюю «воду»;
• собрать конечные данные в простом и понятном виде.

Результаты работы программа-парсер представляет в виде базы данных, простой таблицы, которая обрабатывается соответствующим образом, или файлом формата XML. Но обработка баз данных не относится к парсингу как таковому. Сам результат парсинга – это ясная структура синтаксиса предложения, которую парсер представляет в формате:

• древа зависимостей;
• древа составляющих;
• комбинированным способом.

Принцип работы парсера

Парсер – это программа, разбитая на три подпрограммы, каждая из которых имеет свои функции и задачи, выполняет различные действия:

• получение информации в ее в исходном виде . Зачастую парсер просто скачивает код страницы, на которой размещены нужные данные, используя при этом библиотеку cURL для PHP;
• выборка и приведение данных к единому формату . С помощью регулярных выражений из скачанного кода извлекаются нужные фрагменты;
• компоновка результата . Завершающая часть процесса парсинга, при которой программа компонует и записывает полученные данные в таблицу или файл.

Язык программирования для написания парсера

Для написания парсера подойдет любой язык, используемый в работе с Интернетом. Зачастую программы-парсеры пишутся на Ruby, PHP, Python, Perl и C++. Язык написания выбирается вэб-мастером в зависимости от цели использования и его собственных возможностей.

Все сталкивались с ситуацией, когда нужно собрать и систематизировать большое количество информации. Для стандартных задач по SEO-оптимизации сайта есть готовые сервисы , например, Netpeak Checker — для сравнения показателей конкурирующих сайтов или Netpeak Spider — для парсинга внутренней информации по сайту. Но что, если задача нетривиальна и готовых решений нет? Есть два пути: делать все руками и долго, или загнать рутинный процесс в матрицу, автоматизировать его и получать результат в разы быстрее. О таком кейсе и пойдет речь.

Что такое парсинг сайтов и зачем он нужен

Kimono — мощный и быстрый в настройке скрейпер с интуитивно понятным интерфейсом. Позволяет парсить данные с других сайтов и позже обновлять их. Бесплатный.

Познакомиться поближе и получить краткий мануал об использовании можно (на русском) или на moz.com (на английском). Давайте попробуем спарсить что-нибудь хорошее с помощью Kimono. Например, дополним созданную нами таблицу с городами списком курортов в стране Города 2. Как это можно реализовать при помощи Kimono Labs. Нам понадобятся:

• приложение для Google Chrome — Kimono;
• таблица Google Docs.

1. Находим сайт с необходимой нам информацией — то есть перечнем стран и их курортов. Открываем страницу, откуда необходимо получить данные.

2. Кликаем на иконку Kimono в правом верхнем углу Chrome.

3. Выделяем те части страницы, данные из которых нам необходимо спарсить. Если нужно выделить новый тип данных на той же странице, кликаем на «+» справа от «property 1 » — так указываем Kimono, что эти данные нужно разместить в новом столбце.

4. Кликнув на фигурные скобки <> и выбрав «CSV », можно увидеть, как выбранные данные будут располагаться в таблице.

5. Когда все данные отмечены:

• кликаем «Done » (в правом верхнем углу);
• логинимся в Kimono, чтобы привязать API к своему аккаунту;
• вводим название будущего АРI;
• кликаем «Create API ».

6. Когда API создано, переходим в таблицу Google, куда хотим загрузить выбранные данные. Выбираем «Connect to Kimono » и кликаем на название нашего API — «Resorts ». Список стран и ссылок на страницы с курортными городами выгружается на отдельный лист.

7. Переходим снова на сайт, берем для примера Ирландию, и снова выбираем через Kimono города, которые необходимо спарсить. Создаем API, называем его «Resorts in countries ».

9. В «Crawl Strategy » выбираем «URLs from source API ». Появляется поле с выпадающим списком всех API. Выбираем созданное нами ранее API «Resorts » и из него автоматически загружается список URL для парсинга. Кликаем синюю кнопку «Start Crawl » (начать обход) и следим за статусом парсинга. Kimono обходит страницы, парсит данные по заданному ранее шаблону и добавляет их в таблицу — то есть делает все то же самое, что и для Ирландии, но уже для всех других стран, что ввели автоматически и без нашего участия.

10. Когда таблица сформирована, синхронизируем Kimono Labs с таблицей Google — точно так же, как делали это в шестом пункте. В результате, в таблице появляется второй лист с данными.

Предположим, хотим, чтобы в таблице отображались все курортные города в стране города прибытия. Данные на листах Kimono обрабатываем с помощью формул для таблиц Google, и выводим в строку список городов, где еще можно отдохнуть в Австралии, кроме Сиднея.

Например, это можно сделать так . Разметить массив данных (список городов), используя логические функции и возвращая значение ячейке, равное TRUE или FALSE. На примере ниже выделили для себя города, которые находятся именно в Австралии:

• TRUE = город находится в Австралии;
• FALSE = город находится в другой стране.

По меткам TRUE определяем начало и конец обрабатываемого диапазона, и выводим в строку соответствующие этому диапазону города.

По аналогии можем вывести курортные города и для других стран.

Мы специально привели здесь достаточно простой и пошаговый пример — формулу можно усложнить, например, сделать так, чтобы достаточно было ввести страну в колонку С, а все остальные вычисления и вывод городов в строку происходили автоматически.

Результаты автоматизации

Как говорилось вначале, нам регулярно нужно составлять по 20 однотипных таблиц. Это рутинный процесс, съедающий по 40-50 минут на одну таблицу, и по 16 часов времени на каждые 20 шт. Согласитесь, 2 рабочих дня на одинаковые таблички — необоснованная трата времени. После автоматизации на одну таблицу уходит 5-10 минут, а на 20 — около 2 часов. Таблица имеет 17 ячеек, парсинг производится из 5 источников. Заполнение таблицы происходит автоматически при заполнении всего 2 ячеек с исходными данными.

Настройка и автоматизация парсинга суммарно заняла 30 часов времени, то есть потраченное время «окупится» уже на этапе генерации второй 20-ки таблиц.