Парсер rozetka и amazon под Win. Зачем нужны парсеры

Парсер rozetka и amazon под Win. Зачем нужны парсеры

Парсер — это программа, сервис или скрипт, который собирает данные с указанных веб-ресурсов, анализирует их и выдает в нужном формате.

С помощью парсеров можно делать много полезных задач:

• Цены . Актуальная задача для интернет-магазинов. Например, с помощью парсинга вы можете регулярно отслеживать цены конкурентов по тем товарам, которые продаются у вас. Или актуализировать цены на своем сайте в соответствии с ценами поставщика (если у него есть свой сайт).
• Товарные позиции : названия, артикулы, описания, характеристики и фото. Например, если у вашего поставщика есть сайт с каталогом, но нет выгрузки для вашего магазина, вы можете спарсить все нужные позиции, а не добавлять их вручную. Это экономит время.
• Метаданные : SEO-специалисты могут парсить содержимое тегов title, description и другие метаданные.
• Анализ сайта . Так можно быстро находить страницы с ошибкой 404, редиректы, неработающие ссылки и т. д.

Для справки . Есть еще серый парсинг. Сюда относится скачивание контента конкурентов или сайтов целиком. Или сбор контактных данных с агрегаторов и сервисов по типу Яндекс.Карт или 2Гис (для спам-рассылок и звонков). Но мы будем говорить только о белом парсинге, из-за которого у вас не будет проблем.

Где взять парсер под свои задачи

Есть несколько вариантов:

1. Оптимальный — если в штате есть программист (а еще лучше — несколько программистов). Поставьте задачу, опишите требования и получите готовый инструмент, заточенный конкретно под ваши задачи. Инструмент можно будет донастраивать и улучшать при необходимости.
2. Воспользоваться готовыми облачными парсерами (есть как бесплатные, так и платные сервисы).
3. Десктопные парсеры — как правило, программы с мощным функционалом и возможностью гибкой настройки. Но почти все — платные.
4. Заказать разработку парсера «под себя» у компаний, специализирующихся на разработке (этот вариант явно не для желающих сэкономить).

Первый вариант подойдет далеко не всем, а последний вариант может оказаться слишком дорогим.

Что касается готовых решений, их достаточно много, и если вы раньше не сталкивались с парсингом, может быть сложно выбрать. Чтобы упростить выбор, мы сделали подборку самых популярных и удобных парсеров.

Законно ли парсить данные?

В законодательстве РФ нет запрета на сбор открытой информации в интернете. Право свободно искать и распространять информацию любым законным способом закреплено в четвертом пункте 29 статьи Конституции.

Допустим, вам нужно спарсить цены с сайта конкурента. Эта информация есть в открытом доступе, вы можете сами зайти на сайт, посмотреть и вручную записать цену каждого товара. А с помощью парсинга вы делаете фактически то же самое, только автоматизированно.

Но если вы хотите собрать персональные данные пользователей и использовать их для email-рассылок или таргетированной рекламы, это уже будет незаконно (эти данные защищены законом о персональных данных ).

Парсинг программы. Как парсить сайт: 20+ инструментов на все случаи жизни

(web scraping) — это автоматизированный сбор открытой информации в интернете по заданным условиям. Парсить можно данные с сайтов, поисковой выдачи, форумов и социальных сетей, порталов и агрегаторов. В этой статье разбираемся с парсерами сайтов.

Часто требуется получить и проанализировать большой массив технической и коммерческой информации, размещенной на своих проектах или сайтах конкурентов. Для сбора таких данных незаменимы парсеры — программы или сервисы, которые «вытаскивают» нужную информацию и представляют ее в структурированном виде.

Парсинг — это законно?

Сбор открытой информации в интернете не запрещен законодательством РФ. Более того, в п.4закреплено «право свободно искать, получать, передавать, производить и распространять информацию любым законным способом». Парсинг данных часто сравнивают с фотографированием ценников в магазинах: если информация есть в открытом доступе, не защищена авторским правом или другими ограничениями, значит, ее можно копировать и распространять.

Применительно к данным в интернете это значит, что законным является сбор сведений, для получения которых не требуется авторизация. А вот персональные данные пользователей защищены отдельными парсить их с целью таргетирования рекламы или email-рассылок нельзя.

Кому и зачем нужны парсеры сайтов

Парсеры экономят время на сбор большого объема данных и группировку их в нужный вид. Такими сервисами пользуются интернет-маркетологи, вебмастера, SEO-специалисты, сотрудники отделов продаж.

Парсеры могут выполнять следующие задачи:

• Сбор цен и ассортимента. Это полезно для интернет-магазинов. При помощи парсера можно мониторить цены конкурентов и наполнять каталог на своем ресурсе в автоматическом режиме.
• Парсинг метаданных сайта (title, description, заголовков H1) пригодится SEO-специалистам.
• Анализ технической оптимизации ресурса (битые ссылки, ошибки 404 , неработающие редиректы и др.) потребуется сеошникам и вебмастерам.
• Программы для скачивания сайтов целиком или парсеры контента (текстов, картинок, ссылок) находятся в «серой» зоне. С их помощью недобросовестные вебмастера клонируют сайты для последующей продажи с них ссылок. Сюда же отнесем парсинг данных с агрегаторов и картографических сервисов: Авито, Яндекс.Карт, 2gis и других. Собранные базы используются для спамных обзвонов и рассылок.

Кому и для каких целей требуются парсеры, разобрались. Если вам нужен этот инструмент, есть несколько способов его заполучить.

1. При наличии программистов в штате проще всего поставить им задачу сделать парсер под нужные цели. Так вы получите гибкие настройки и оперативную техподдержку. Самые популярные языки для создания парсеров — PHP и Python.
2. Воспользоваться бесплатным или платным облачным сервисом.
3. Установить подходящую по функционалу программу.
4. Обратиться в компанию, которая разработает инструмент под ваши нужды (ожидаемо самый дорогой вариант).

С первым и последним вариантом все понятно. Но выбор из готовых решений может занять немало времени. Мы упростили эту задачу и сделали обзор инструментов.

Классификация парсеров

Парсеры можно классифицировать по различным признакам.

1. По способу доступа к интерфейсу: облачные решения и программы, которые требуют установки на компьютер.
2. По технологии: парсеры на основе языков программирования (Python, PHP), расширения для браузеров, надстройки в Excel, формулы в Google таблицах.
3. По назначению: мониторинг конкурентов, сбор данных в определенной нише рынка, парсинг товаров и цен для наполнения каталога интернет-магазина, парсеры данных соцсетей ( сообществ и пользователей ), проверка оптимизации своего ресурса.

Разберем парсеры по разным признакам, подробнее остановимся на парсерах по назначению.

Парсеры сайтов по способу доступа к интерфейсу

Облачные парсеры

Облачные сервисы не требуют установки на ПК. Все данные хранятся на серверах разработчиков, вы скачиваете только результат парсинга. Доступ к программному обеспечению осуществляется через веб-интерфейс или по API.

Парсер сайтов в excel. 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.

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.

Парсинг цен. “Вы чего нас парсите, мы же заказчик” или в чем разница между парсингом и мониторингом цен?

Мониторинг цен – одно из наиболее востребованных направлений применения парсинга. Но с ним не всё так просто – поработать в данном случае придётся не только нам, но и самому клиенту.При заказе на мониторинг цен мы сразу предупреждаем, что будем парсить не только конкурентов, но и заказчика. Это необходимо для получения схожих таблиц с товарами и ценами, которые мы сможем обновлять автоматически. Однако, сами по себе такие данные не несут ценность, пока они не связаны между собой (так называемый матчинг товаров). Некоторые позиции с разных сайтов мы можем сопоставить автоматически, но, к сожалению, на данный момент “машины” еще не так хороши, чтобы сделать это гарантированно без ошибок, и лучше человека (например, работающего удаленно на полставки сотрудника из регионов) это никто не сделает.Если бы все выводили штрих-код на сайте, то вообще было бы замечательно, и мы могли бы делать все “связки” автоматически. Но, к сожалению, так это не так, и даже названия продуктов разные компании пишут по-разному.Хорошо, что такую работу необходимо провести единожды, а потом периодически перепроверять и вносить небольшие корректировки, если требуется. При наличии связок мы уже можем обновлять такие таблицы автоматически. К тому же, обычно людям не требуется мониторить цены на всё: есть условно 3-5 тысяч позиций, которые в топе, а мелочь не представляет интерес. И оператор из региона легко сможет выполнять такую работу за деньги порядка 10 000 рублей в месяц.Самый удачный и правильный кейс в данном случае, на мой взгляд, загружать полученный прайс лист конкурентов сразу к себе в 1С-ку (или другую ERP систему) и там уже выполнять сопоставление. Так мониторинг цен легче всего внедрить в ежедневную деятельность своих аналитиков. А без анализа такой парсинг никому и не нужен.

Парсинг сайтов Python. Парсинг страниц на Python. Parser на Python

Рано или поздно любой Python-программист сталкивается с задачей скопировать какой-нибудь материал с сайта. Так как страниц на нём достаточно много, терять время на ручное копирование — не самый лучший выход.К тому же, языки программирования затем и нужны, чтобы избавлять нас от рутинной работы, автоматизируя решение различных задач. Если же говорить о работе с HTML , то в Python есть отличные библиотеки для этого. Они позволяет парсить как сайты, так и обычные HTML-документы.

Парсер — что это вообще такое?

Если вы ещё не сталкивались с этим понятием, то давайте поговорим о нём подробнее. Итак, парсером называют скрипт , который осуществляет синтаксический анализ данных с последующих их отбором и группировкой в БД либо электронную таблицу. Эта программа выполняет сопоставление линейной последовательности слов с учётом правил языка.

Алгоритм работы парсера: 1. Получение доступа к сети и API веб-ресурса, его скачивание. 2. Извлечение, исследование и обработка скачанных данных. 3. Экспорт полученной информации.

По сути, парсинг может проводиться с применением разных языков программирования, но проще всего показать его именно на Python , благодаря простому синтаксису.

Что касается назначения парсинга, то он используется в разных целях, например: — сбор информации для своего сайта; — индексация веб-страниц; — получение данных, не являющихся интеллектуальной собственностью и т. д.

Но чтобы парсер полноценно выполнил поставленные задачи, нужно подготовить среду, о чём и поговорим.

Готовим к работе скрипт парсинга на Python

Подготовка включает в себя 2 этапа: сначала мы должны освежить свои знания в некоторых областях, а потом можно приступить и к подготовке библиотек.

Итак, для успешного парсинга вам потребуются: 1. Знание PHP, HTML, CSS, JavaScript. Они нужны для первичного анализа и понимания кода страницы, с которой и будем осуществлять парсинг. Не стоит думать, что всё так просто, ведь порой и опытный специалист не может разобраться в структуре сайта, написанного на HTML. 2. Знание и понимание, как применять библиотеки HTML-парсинга на Python, а также регулярные выражения. Это поможет разобраться с проблемами, связанными с невалидным кодом. 3. Основы объектно-ориентированного программирования (желательно). 4. Знания баз данных, например, MySQL. Это необходимо для обработки выходных данных.

Вышеперечисленное — базис, владея которым HTML-парсинг не вызовет у вас затруднений. Также было бы неплохо уметь работать с иерархическими структурами, XML и JSON.

Переходим ко второй части — библиотекам. Вот основные: — LXML. Пакет, имеющий поддержку XLST и XPath. Отличается богатым функционалом по обработке разных API; — GRAB. Очень распространённый инструмент, работает с DOM, может выполнять автозаполнение форм, обрабатывать перенаправление с сайтов; — Beautiful Soup. Прекрасно справляется со структурным разбором сайта, а также с обработкой невалидного кода HTML.

Устанавливаем библиотеку Beautiful Soup (Linux)

Прекрасным преимуществом этой библиотеки является наличие персонального алгоритма структурирования HTML-кода. А это уже позволяет сэкономить разработчику время, что не может не радовать. Итак, устанавливаем:

Установив нужные модули, можем парсить сайт . В результате мы получим его структурированный код:

Чтобы выполнить поиск по ссылкам:

А вот так работает парсер DIV-блоков:

Если хотим получить ссылки на изображения:

Как видим, ничего сложного нет. Но если хотите узнать больше, вы всегда можете записаться на курс « Разработчик Python » в OTUS!