Какой парсер самый быстрый по сравнению с другими языками. Парсинг данных, какой язык практичней?
Какой парсер самый быстрый по сравнению с другими языками. Парсинг данных, какой язык практичней?
Постараюсь описать как можно короче и как можно понятнее.
Нужно написать полноценный парсер, который будет собирать информацию с сайтов по указанным юзерами категориям.
Простой пример 1 - Нужно с сайта toster.ru собрать информацию пользователей с ником на первую букву ( А ) сколько вопросов было решено этими юзерами, процент, сколько сообщений они оставили под какими тегами больше всего решенных вопросов и т.д.
Простой пример 2 - Нужно с сайта фриланс собрать среднюю стоимость работы в час php разработчика по гео РФ или Украина. Процент положительных и отрицательных отзывов и т.д.
Собственно вопрос стоит в реализации. На каком языке будет практичнее пилить данный скрипт?
Где то, слышал что подобные затеи хорошо реализуются на ASP.NET собственно вопрос к знающим, так ли это?
Классика PHP так как скрипт будет на сервере я думаю при многократном обращении в секунду будет долго обрабатывать. Допустим парсят ежесекундно 500 человек по ( хххх mb) данным. Небольшая ли нагрузка для PHP как долго он будет справляться с задачей?
Взгляд на Golang - как GO справляется с такими задачами?
Взгляд на node js и java - хотелось бы услышать ваше мнение.
Друзья, прошу не кидать нелестные фразы в мою сторону. Так как раньше такого опыта не было, решил спросить у вас.
Я не совсем понимаю что лучше использовать в данных ситуациях.
Задача: Быстрота, Надежность, Многопоточность, что бы выдерживал большое количество обращений в секунду.
Библиотеки Для парсинга python. Python
Библиотеки на Python предоставляют множество эффективных и быстрых функций для парсинга. Многие из этих инструментов можно подключить к готовому приложению в формате API для создания настраиваемых краулеров. Все перечисленные ниже проекты имеют открытый исходный код.
BeautifulSoup
Пакет для анализа документов HTML и XML, преобразующий их в синтаксические деревья. Он использует HTML и XML-парсеры, такие как html5lib и Lxml, чтобы извлекать нужные данные.
Для поиска конкретного атрибута или текста в необработанном HTML-файле в BeautifulSoup есть удобные функции find(), find_all(), get_text() и другие. Библиотека также автоматически распознаёт кодировки.
Установить последнюю версию BeautifulSoup можно через easy_install или pip:
easy_install beautifulsoup4
pip install beautifulsoup4
Selenium
Инструмент , который работает как веб-драйвер: открывает браузер, выполняет клики по элементам, заполняет формы, прокручивает страницы и многое другое. Selenium в основном используется для автоматического тестирования веб-приложений, но его вполне можно применять и для скрейпинга. Перед началом работы необходимо установить драйверы для взаимодействия с конкретным браузером, например ChromeDriver для Chrome и Safari Driver для Safari 10.
Установить Selenium можно через pip:
pip install selenium
Lxml
Библиотека с удобными инструментами для обработки HTML и XML файлов. Работает с XML чуть быстрее, чем Beautiful Soup, при этом используя аналогичный метод создания синтаксических деревьев. Чтобы получить больше функциональности, можно объединить Lxml и Beautiful Soup, так как они совместимы друг с другом. Beautiful Soup использует Lxml как парсер.
Ключевые преимущества библиотеки — высокая скорость анализа больших документов и страниц, удобная функциональность и простое преобразование исходной информации в типы данных Python.
Парсинг это. Для чего парсинг нужен?
В первую очередь, целью парсинга является ценовая «разведка», ассортиментный анализ, отслеживание товарных акций. “Кто, что, за сколько и в каких количествах продаёт?” – основные вопросы, на которые парсинг должен ответить. Если говорить более подробно, то парсинг ассортимента конкурентов или того же Яндекс.Маркет отвечает на первые три вопроса.С оборотом товара несколько сложней. Однако, такие компании как “Wildberries”, “Lamoda“ и Леруа Мерлен, открыто предоставляют информацию об ежедневных объемах продаж (заказах) или остатках товара, на основе которой не сложно составить общее представлении о продажах (часто слышу мнение, мол эти данные могут искажаться намеренно — возможно, а возможно и нет). Смотрим, сколько было товара на складе сегодня, завтра, послезавтра и так в течении месяца и вот уже готов график и динамика изменения количества по позиции составлена (оборачиваемость товара фактически). Чем выше динамика, тем больше оборот. Потенциально возможный способ узнать оборачиваемость товаров с помощью ежедневного анализа остатков сайта Леруа Мерлен. Можно, конечно, сослаться на перемещение товаров между точками. Но суммарно, если брать, например, Москву — то число не сильно изменится, а в существенные передвижения товара по регионам верится с трудом.С объемами продаж ситуация аналогична. Есть, конечно, компании, которые публикуют информацию в виде много/мало, но даже с этим можно работать, и самые продаваемые позиции легко отслеживаются. Особенно, если отсечь дешёвые позиции и сфокусироваться исключительно на тех, что представляют наибольшую ценность. По крайней мере, мы такой анализ делали – интересно получалось.Во-вторых, парсинг используется для получения контента. Здесь уже могут иметь место истории в стиле “правовых оттенков серого”. Многие зацикливаются на том, что парсинг – это именно воровство контента, хотя это совершенно не так. Парсинг – это всего лишь автоматизированный сбор информации, не более того. Например, парсинг фотографий, особенно с “водяными знаками” – это чистой воды воровство контента и нарушение авторских прав. Потому таким обычно не занимаются (мы в своей работе ограничиваемся сбором ссылок на изображения, не более того… ну иногда просят посчитать количество фотографий, отследить наличие видео на товар и дать ссылку и т.п.).Касательно сбора контента, интересней ситуация с описаниями товаров. Недавно нам поступил заказ на сбор данных по 50 сайтам крупных онлайн-аптек. Помимо информации об ассортименте и цене, нас попросили “спарсить” описание лекарственных аппаратов – то самое, что вложено в каждую пачку и является т.н. фактической информацией, т.е. маловероятно попадает под закон о защите авторских прав. В результате вместо набора инструкций вручную, заказчикам останется лишь внести небольшие корректировки в шаблоны инструкций, и всё – контент для сайта готов. Но да, могут быть и авторские описания лекарств, которые заверены у нотариуса и сделаны специально как своего рода ловушки для воришек контента :).Рассмотрим также сбор описания книг, например, с ОЗОН.РУ или Лабиринт.ру. Здесь уже ситуация не так однозначна с правовой точки зрения. С одной стороны, использование такого описания может нарушать авторское право, особенно если описание каждой карточки с товаром было нотариально заверено (в чём я сильно сомневаюсь — ведь может и не быть заверено, исключение — небольшие ресурсы, которые хотят затаскать по судам воров контента). В любом случае, в данной ситуации придётся сильно «попотеть», чтобы доказать уникальность этого описания. Некоторые клиенты идут еще дальше — подключают синонимайзеры, которые «на лету» меняют (хорошо или плохо) слова в описании, сохраняя общий смысл.Ещё одно из применений парсинга довольно оригинально – “самопарсинг”. Здесь преследуется несколько целей. Для начала – это отслеживание того, что происходит с наполнением сайта: где битые ссылки, где описания не хватает, дублирование товаров, отсутствие иллюстраций и т.д. Полчаса работы парсера — и вот у тебя готовая таблица со всеми категориями и данными. Удобно! “Самопарсинг” можно использовать и для того, чтобы сравнить остатки на сайте со своими складскими остатками (есть и такие заказчики, отслеживают сбои выгрузок на сайт). Ещё одно применение “самопарсинга”, с которым мы столкнулись в работе — это структурирование данных с сайта для выгрузки их на Яндекс Маркет. Ребятам так проще было сделать, чем вручную этим заниматься.Также парсятся объявления, например, на ЦИАН-е, Авито и т.д. Цели тут могут быть как перепродажи баз риелторам или туроператорам, так и откровенный телефонный спам, ретаргетинг и т.п. В случае с Авито это особенно явно, т.к. сразу составляется таблица с телефонами пользователей (несмотря на то, что Авито подменяет телефоны пользователей для защиты и публикует их в виде изображения, от поступающих звонков все равно никуда не уйти).
Программы Для парсинга Инстаграм. 12 сервисов Для парсинга аудитории в Инстаграм
Перечислим актуальные парсеры на 2022 год, умеющие собирать данные по аудитории. Большинство сервисов платные, но предоставляют пробную версию.
Автоматизированный сервис для продвижения. Умеет лайкать, комментировать, отписываться и подписываться, смотреть сторисы пользователей.
Подробнее про функционал:
- автолайкинг по хэштегам, ГЕО, списку подписчиков конкурентов;
- настройка фильтров по кол-ву фолловеров, постам, аватарке, языкам, закрытым профилям;
- сбор данных;
- настройка автоматической отписки;
- просмотр stories для увеличения охвата и вовлеченности аудитории;
- имитация живого общения;
- рассылка комментов;
- настройка, раскрутка и работа одновременно в 5 заданных профилях.
Сервис для накрутки в Instagram. Поможет получить новых пользователей с минимальными усилиями. Включает автоматические просмотры сторис, лайки и комменты, взаимные подписки и отписки.
| Цена | от 1490 рублей в месяц |
| Тестовый режим | 3 дня |
| Плюсы | защита от бана — есть функция настройки пауз и лимитов |
| Минусы | сервис обязывает привязывать банковскую карту, с которой автоматом списывает деньги, надо быть внимательнее |
Многофункциональное десктопное ПО, комплексный инструмент для массового продвижения. Здесь много полезных функций:
- работа с аккаунтами — добавление неограниченного кол-ва акков, редактирование параметров, использование SOCKS-прокси, возможность изменения комментариев;
- работа с конкурентами — автоматический подбор конкурентов по количеству подписчиков и публикаций, моментальный отсев приватных профилей, проверка на дубликаты, выделение/удаление/копирование в буфер;
- анализ и фильтрация — по хэштегам, геолокации, полный сбор активной ЦА.
| Цена | от 1410 рублей в месяц |
| Тестовый режим | Демо-версия, которую можно скачать на ПК и тестить возможности программы |
| Плюсы | парсит помимо Инстаграм еще и ВК |
| Минусы | нет статистики, сложный функционал для новичков |
Онлайн-инструмент, который работает только с Инстаграм. Поддерживает любое устройство и операционную систему.
Подробнее о функциях программы:
- инструменты для сбора ЦА — по хэштегам, подписчикам, активной аудитории, лайкам, ГЕО;
- SEO — лайкинг, массовая подписка, комменты, рассылка в личку Директа, просмотр сторис;
- отложенный постинг фото;
- привязка к аккаунту своих прокси;
- множество фильтров.
Парсинг сайтов python. Часть 1
Анализ данных предполагает, в первую очередь, наличие этих данных. Первая часть доклада рассказывает о том, что делать, если у вас не имеется готового/стандартного датасета, либо он не соответствует тому, каким должен быть. Наиболее очевидный вариант - скачать данные из интернета. Это можно сделать множеством способов, начиная с сохранения html-страницы и заканчивая Event loop (моделью событийного цикла). Последний основан на параллелизме в JavaScript, что позволяет значительно повысить производительность. В парсинге event loop реализуется с помощью технологии AJAX, утилит вроде Scrapy или любого асинхронного фреймворка.
Извлечение данных из html связано с обходом дерева, который может осуществляться с применением различных техник и технологий. В докладе рассматриваются три «языка» обхода дерева: CSS-селекторы, XPath и DSL. Первые два состоят в довольно тесном родстве и выигрывают за счет своей универсальности и широкой сфере применения. DSL (предметно-ориентированный язык, domain-specific language) для парсинга существует довольно много, и хороши они, в первую очередь, тем, что удобство работы с ним осуществляется благодаря поддержке IDE и валидации со стороны языка программирования.
Для тренировки написания пауков компанией ScrapingHub создан учебный сайт toscrape.com , на примере которого рассматривается парсинг книжного сайта. С помощью chrome-расширения SelectorGadget , которое позволяет генерировать CSS-селекторы, выделяя элементы на странице, можно облегчить написание скрапера.
Пример с использованием scrapy :
import scrapy
class BookSpider(scrapy.Spider):
name = 'books'
start_urls =
def parse(self, response):
for href in response.css('.product_pod a::attr(href)').extract():
url = response.urljoin(href)
print(url)
Пример без scrapy:
import json
from urllib.parse import urljoin
import requests
from parsel import Selector
index = requests.get('http://books.toscrape.com/')
books =
for href in Selector(index.text).css('.product_pod a::attr(href)').extract():
url = urljoin(index.url, href)
book_page = requests.get(url)
sel = Selector(book_page.text)
books.append({
'title': sel.css('h1::text').extract_first(),
'price': sel.css('.product_main .price_color::text')extract_first(),
'image': sel.css('#product_gallery img::attr(src)').extract_first()
})
with open('books.json', 'w') as fp:
json.dump(books, fp)
Некоторые сайты сами помогают парсингу с помощью специальных тегов и атрибутов html. Легкость парсинга улучшает SEO сайта, так как при этом обеспечивается большая легкость поиска сайта в сети.