Парсер данных, парсинг сайтов и картинок


Парсер данных, парсинг сайтов и картинок

Сегодня все ищут пути инноваций и использования новых технологий. Парсинг сайтов, изображений, данных интернет-магазинов (также называется извлечением парсингом или скрапингом данных) представляет собой решение для тех, кто хочет получить доступ к структурированным веб-данным в автоматическом режиме. Веб-скрапинг полезен, если общедоступный веб-сайт, с которого вы хотите получить данные, не имеет API или предоставляет только ограниченный доступ к данным.


Что такое парсинг сайтов

Парсинг сайтов — это автоматизированный процесс сбора структурированных веб-данных. Также называется извлечением веб-данных. Некоторые из основных вариантов использования парсинга сайтов включают мониторинг цен , анализ цен , мониторинг новостей, генерацию потенциальных клиентов и исследование рынка и другое.

Как правило, извлечение и парсинг сайтов и данных используется как частными лицами, так и предприятиями, которые хотят использовать огромное количество общедоступных веб-данных для принятия более взвешенных решений. А также для получения самих данных для дальнейшего использования, например парсинг сайта интернет-магазина позволит получить данные о товарах для дальнейшей загрузки их на свой сайт или для мониторинга цен конкурентов. Также используют парсинг сайтов таких площадок как Амазон для продажи товаров через партнерскую программу, для более быстрого наполнения.

Если вы когда-либо копировали и вставляли информацию с веб-сайта, вы выполняли ту же функцию, что и любой парсер, только в микроскопическом масштабе вручную. В отличие от рутинного, утомительного процесса ручного извлечения данных, веб-скрапинг использует интеллектуальную автоматизацию для извлечения сотен, миллионов или даже миллиардов точек данных.

Ручное копирование утомляет, а копирование вручную в больших масштабах приведет к потере большого количества времени.


Для чего применяется парсинг сайтов и их данных

Парсинг сайтов и их данных, имеет широкий спектр применений. Скрипт парсинга данных может помочь вам быстро и точно автоматизировать процесс извлечения информации с других веб-сайтов. Он также может обеспечить аккуратную организацию извлеченных вами данных, например сохранение и классификация данных по группам, что упрощает их анализ и использование в других проектах.

В мире электронной коммерции парсинг данных широко используется для мониторинга цен конкурентов. Это единственный практический способ для брендов проверить цены на продукты и услуги своих конкурентов, что позволяет им точно настроить свои собственные ценовые стратегии и оставаться впереди игры. Он также используется производителями в качестве инструмента для обеспечения соблюдения розничными торговцами руководящих принципов ценообразования для их продуктов. Исследовательские организации и аналитики рынка полагаются на извлечение данных из Интернета для оценки настроений потребителей, отслеживая онлайн-обзоры продуктов, новостные статьи и отзывы.Предприятия занимаются парсингом картинок конкурентов, чтобы проверить право собственности на изображения

В финансовом мире существует множество приложений для извлечения данных. Инструменты пасринга и скрапинга данных используются для извлечения информации из новостных сообщений, используя эту информацию для разработки инвестиционных стратегий. Точно так же исследователи и аналитики зависят от извлечения данных для оценки финансового состояния компаний. Страховые и финансовые компании могут добывать множество альтернативных данных, извлеченных из Интернета, для разработки новых продуктов и политик для своих клиентов.

Парсинг сайтов, картинок, интернет-магазинов и данных на этом не заканчиваются. Парсинг сайтов широко используются в новостях (сайты новостники получают данные через парсеры, настроенные на их партнеров) и мониторинге репутации, журналистике, SEO-мониторинге (получение данных конкурентов), анализе конкурентов, маркетинге на основе данных и лидогенерации, управлении рисками, недвижимости, академических исследованиях и многом другом.

Парсинг сайтов в SEO встречал каждый seo специалист. Практически все продукты в SEO использут парсинг и скрапинг данных сайтов: Ahrefs, Serpstat, Screaming Frog, Netpeak Spider и многие другие сервисы, все они получают данные используя парсинг сайтов и их данных для дальнейшего анализа. Анализируя конкурента, мы получаем его сенатическое ядро, которое извлекается как из самого сайта, так и из ключевых запросов находящихся в ТОПе Google.


Как работает скрипт извлечения данных из сайтов?

Существует несколько видов получения данных:

Краулер - вы наверное слышали данный термин, так как краулеры есть у гугл или еще их называют боты или пауки, которые находят страницы и на основе исскуственного интелекта. Для того чтобы начать получать данные с сайта, его нужно сначала просканитровать и получить все url-адреса, а затем получить данные с помощью парсера.

Прасер или скрапер (хотя принцип работы у них немного отличется, мы рассмотрим общие принципы) - это специализированный инструмент, предназначенный для точного и быстрого извлечения данных с сайтов. Парсеры сильно различаются по сложности в зависимости от проекта. Важной частью каждого парсера являются локаторы данных (или селекторы), которые используются для поиска данных, которые вы хотите извлечь из файла HTML — обычно применяются селекторы XPath, CSS, регулярные выражения или их комбинация.


Что такое парсер сайтов?

Парсер сайта - это программа, разработанная специально для извлечения соответствующей информации парсинга сайтов, картинок, изображений, фото, данных о товарах и их ценах.

Парсер обычно отправляет HTTP-запросы на целевой веб-сайт и извлекает данные со страницы. Обычно он анализирует общедоступный и видимый пользователям контент, отображаемый сервером в виде HTML. Иногда он также отправляет запросы к внутренним интерфейсам прикладного программирования (API) для получения некоторых связанных данных, таких как цены на продукты или контактные данные, которые хранятся в базе данных и доставляются в браузер через HTTP-запросы.

Не каждый сайт можно прочитать используя прикладные скрперы и парсеры данных. Поэтому каждый парсер разрабатывается индивидуально под заказчика.

Инструменты парсинга сайтов могут быть фреймворками, предназначенными для всех типов типичных задач парсинга, такие как Scrapy или BS4 в Python, но вы также можете использовать программные библиотеки общего назначения и комбинировать их для создания парсера.

Например, вы можете использовать библиотеку HTTP-запросов, такую как библиотека Python-Requests, и объединить ее с библиотекой Python BeautifulSoup для получения данных со страницы. Или вы можете использовать специальную платформу, которая сочетает в себе HTTP-клиент с библиотекой синтаксического анализа HTML. Одним из популярных примеров является Scrapy, библиотека с открытым исходным кодом, созданная для продвинутых нужд парсинга сайтов и данных.


Процесс парсинга сайтов

Если вы делаете это самостоятельно, используя инструменты парсинга веб-сайтов:

1.Определите целевой веб-сайт

2.Соберите URL-адреса страниц, с которых вы хотите извлечь данные

3.Сделайте запрос к этим URL-адресам, чтобы получить HTML-код страницы

4.Используйте селекторы для поиска данных в HTML

5.Сохраните данные в файле XLSX или CSV или в другом структурированном формате

Все выглядит довольно просто, но, к сожалению, есть немало проблем, которые необходимо решить, если вам нужны точные данные. Например, поддержка парсера при изменении макета сайта, управление прокси, выполнение javascript или обход антиботов. Все это глубоко технические проблемы, которые могут поглотить много ресурсов, времени, сил и вернуть вас к началу. Существует несколько инструментов парсинга сайтов и данных с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать не исключая даже Screaming Frog, но все они имеют свои ограничения. И если вам нужны данные или скрипт парсинга данных сайта, но вы не обладаете достаточным опытом, можно заказать разработку парсера или парсинг сайта у специалистов.


Что если заказать парсер сайта?

Мы проанализируем ваши требования

Разработаем и настроим скрипт для сбора данных и структурирования их в соответствии с вашими требованиями

Доставим ваши данные в нужном формате и с необходимой периодичностью.

В конечном счете, гибкость и масштабируемость парсинга веб-страниц гарантируют, что параметры вашего проекта, независимо от того, насколько они специфичны, могут быть легко выполнены. Розничные продавцы модной одежды информируют своих дизайнеров о предстоящих тенденциях на основе информации из веб-скрейпинга, инвесторы оценивают свои позиции по акциям, а маркетинговые команды превосходят конкурентов глубокими знаниями, и все это благодаря растущему внедрению веб-скрейпинга в качестве неотъемлемой части повседневного бизнеса.


Что можно использовать для парсинга данных, не прибегая к услугам профессионалов?

Для всех проектов, кроме самых маленьких, вам понадобится какой-нибудь автоматизированный инструмент для парсинга данных или программное обеспечение для извлечения данных для получения информации с веб-сайтов. Взять те же гугл таблицы и они способны дать возможность получить данные с сайтов, но там есть свои ограничения и большого количества данных не получить.

Теоретически вы можете вручную вырезать и вставлять информацию с отдельных веб-страниц и сайтов в электронную таблицу или другой документ. Но вы обнаружите, что это трудоемко, отнимает много времени и подвержено ошибкам, если вы пытаетесь извлечь информацию с сотен или тысяч страниц.

Парсер для того и создан, чтобы автоматизировать процессы, эффективно извлекая необходимые вам веб-данные и форматируя их в какую-то аккуратно организованную структуру для хранения и дальнейшей обработки.

Другим путем может быть покупка необходимых данных у поставщика услуг передачи данных. Это было бы полезно для больших проектов, включающих десятки тысяч веб-страниц.

Для чего используется парсинг картинок, изображений, данных сайтов, интернет-магазинов?


Ценовая аналитика

По нашему опыту, ценовая аналитика — самый распространенный вариант использования веб-скрапинга. Извлечение информации о продуктах и ​​ценах с веб-сайтов электронной коммерции, а затем преобразование ее в аналитические данные — важная часть современных компаний электронной коммерции, которые хотят принимать более эффективные ценовые/маркетинговые решения на основе данных.

Чем могут быть полезны данные о ценах в Интернете и ценовая аналитика:

  • Динамическое ценообразование
  • Оптимизация доходов
  • Мониторинг конкурентов
  • Мониторинг тенденций продукта


Исследования рынка

Исследование рынка имеет решающее значение и должно основываться на самой точной доступной информации. Высококачественные, большие объемы и очень информативные данные веб-скрапинга любой формы и размера подпитывают анализ рынка и бизнес-аналитику по всему миру.

  • Анализ тенденций рынка
  • Рыночное ценообразование
  • Оптимизация точки входа
  • Исследования и разработки
  • Мониторинг конкурентов


Новости и мониторинг контента

Современные средства массовой информации могут создать выдающуюся ценность или создать реальную угрозу для вашего бизнеса — за один цикл новостей. Если вы представляете компанию, которая зависит от своевременного анализа новостей, или компанию, которая часто появляется в новостях, данные веб-скрапинга новостей — это идеальное решение для мониторинга, агрегирования и анализа наиболее важных новостей из вашей отрасли.

  • Принятие инвестиционных решений
  • Анализ общественных настроений онлайн
  • Мониторинг конкурентов
  • Политические кампании
  • Анализ настроений


Лидогенерация

Генерация лидов является важной маркетинговой / торговой деятельностью для всех предприятий. В отчете Hubspot за 2021 год 61% специалистов по внутреннему маркетингу заявили, что создание трафика и лидов было их задачей номер один. К счастью, извлечение веб-данных можно использовать для получения доступа к структурированным спискам потенциальных клиентов из Интернета.


Автоматизация бизнеса

В некоторых ситуациях получить доступ к вашим данным может быть затруднительно. Возможно, вам нужно извлечь данные с вашего собственного веб-сайта или веб-сайта вашего партнера в структурированном виде. Но нет простого внутреннего способа сделать это, и имеет смысл заказать парсер и просто получить эти данные. В отличие от попыток проложить себе путь через сложные внутренние системы.


MAP

Мониторинг минимальной рекламируемой цены (MAP) является стандартной практикой, позволяющей убедиться, что онлайн-цены бренда соответствуют их ценовой политике. При наличии множества реселлеров и дистрибьюторов вручную отслеживать цены невозможно. Вот почему веб-скрапинг пригодится, потому что вы можете следить за ценами на свои продукты.

В этой статье мы постарались раскрыть такие вопросы как парсинг данных, зачем это нужно, как работает, какие парсеры бывают.

Не забудьте подписаться на наш телеграм канал@py4seo, продолжение следует....всегда рады репостам и реакциям в канале.