Что такое парсер простыми словами. Как работает парсер

Термин «парсинг» произошел от английского глагола to parse, означающего в переводе с английского «по частям». Процесс представляет собой синтаксический анализ любого набора связанных друг с другом данных. В общем виде парсинг выполняется в несколько этапов:

1. Сканирование исходного массива информации ( HTML-кода , текста, базы данных и т.д.).
2. Вычленение семантически значимых единиц по заданным параметрам — например заголовков, ссылок, абзацев, выделенных жирным шрифтом фрагментов, пунктов меню.
3. Конвертация полученных данных в формат, удобный для изучения, а также их систематизация в виде таблиц или отчетов для дальнейшего использования.

Объектом парсинга может быть любая грамматически структурированная система: информация, закодированная естественным языком, языком программирования, математическими выражениями и т.д. Например, если исходный массив данных представляет собой HTML-страницу, парсер может вычленить из кода информацию и перевести ее в текст, понятный для человека. Или конвертировать в JSON — формат для приложений и скриптов.

Доступ парсера к сайту возможен:

• через протоколы HTTP , HTTPS или веб-браузер;
• с использованием бота, имеющего права администратора.

Получение данных парсером — семантический анализ исходного массива информации. Программа разбивает его на отдельные части (лексемы): слова, словосочетания и т.д. Парсер проводит их грамматический анализ, преобразуя линейную структуру текста в древовидную (синтаксическое дерево). Такая форма упрощает «понимание» информационного массива компьютерной программой и бывает двух типов:

• дерево зависимостей — такая структура состоит из компонентов, находящихся в иерархических отношениях друг к другу;
• дерево составляющих — в структуре этого типа компоненты находятся в тесной зависимости друг с другом, но без иерархических отношений.

Также результат работы парсера может представлять собой сочетание моделей. Программа действует по одному из двух алгоритмов:

• Нисходящий парсинг. Анализ осуществляется от общего к частному, а синтаксическое дерево разрастается вниз.
• Восходящий парсинг. Анализ и построение синтаксического дерева осуществляются снизу вверх.

Выбор конкретного метода парсинга зависит от конечной цели. В любом случае, парсер должен уметь вычленять из общего массива только необходимые данные, а также преобразовывать их в удобный для решения задачи формат.

Парсинг данных. Браузерные движки

Движок браузера — основной компонент каждого крупного браузера. Его основная роль — объединить структуру (HTML) и стиль (CSS), чтобы отобразить страницу на экране. Он также отвечает за выяснение того, какие фрагменты кода интерактивны. Не думайте о нем как об отдельном ПО. Скорее, это часть более крупного ПО — в нашем случае, браузера.

В мире много таких движков. Но у большинства браузеров один из трех полных, над которыми идет активная работа:

Gecko. Разработан компанией Mozilla для браузера Firefox. Кроме него, сейчас движок Gecko используют ещё в Tor и Waterfox. Написан на C++ и Rust.

WebKit. В основном его разработала компания Apple для Safari. На нем также работают браузеры GNOME Web (Epiphany) и Otter. Интересно, что все браузеры на iOS, включая Firefox и Chrome, работают на WebKit. Он написан на C++.

Blink, часть Chromium. Разрабатывает компания Google на основе кода WebKit для браузера Chrome. На нем также работают браузеры Edge, Brave, Silk, Vivaldi, Opera и большинство других проектов браузеров, некоторые через QtWebEngine. Написан на C++.

С этим понятно. Теперь посмотрим, что произойдет после получения первого HTML-документа с сервера. Предположим, документ выглядит так:

This is my page

This is a H3 header.

This is a paragraph.

This is another paragraph,

Даже если HTML-код страницы запроса больше исходного пакета 14 КБ, браузер начнет парсинг и попытается отобразить результат на основе имеющихся данных. 

HTML-парсинг включает два этапа: токенизацию и построение DOM-дерева. Document Object Model – объектная модель документа.

Парсинг сайтов это. По используемому фреймворку

Если задачи, стоящие при сборе данных нестандартные, нужно выстроить подходящую архитектуру, работать с множеством потоков, и существующие решения вас не устраивают, нужно писать свой собственный парсер. Для этого нужны ресурсы, программисты, сервера и специальный инструментарий, облегчающий написание и интеграцию парсинг программы, ну и конечно поддержка (потребуется регулярная поддержка, если изменится источник данных, нужно будет поменять код). Рассмотрим какие библиотеки существуют в настоящее время. В этом разделе не будем оценивать достоинства и недостатки решений, т.к. выбор может быть обусловлен характеристиками текущего программного обеспечения и другими особенностями окружения, что для одних будет достоинством для других – недостатком.

Парсинг сайтов Python

Библиотеки для парсинга сайтов на Python предоставляют возможность создания быстрых и эффективных программ, с последующей интеграцией по API. Важной особенностью является, что представленные ниже фреймворки имеют открытый исходный код.– наиболее распространенный фреймворк, имеет большое сообщество и подробную документацию, хорошо структурирован.Лицензия: BSD– предназначен для анализа HTML и XML документов, имеет документацию на русском, особенности – быстрый, автоматически распознает кодировки.Лицензия: Creative Commons, Attribution-ShareAlike 2.0 Generic (CC BY-SA 2.0)– мощный и быстрый, поддерживает Javascript, нет встроенной поддержки прокси.Лицензия: Apache License, Version 2.0– особенность – асинхронный, позволяет писать парсеры с большим количеством сетевых потоков, есть документация на русском, работает по API.Лицензия: MIT License– простая и быстрая при анализе больших документов библиотека, позволяет работать с XML и HTML документами, преобразовывает исходную информацию в типы данных Python, хорошо документирована. Совместима с BeautifulSoup, в этом случае последняя использует Lxml как парсер.Лицензия: BSD– инструментарий для автоматизации браузеров, включает ряд библиотек для развертывания, управления браузерами, возможность записывать и воспроизводить действия пользователя. Предоставляет возможность писать сценарии на различных языках, Java, C#, JavaScript, Ruby.Лицензия: Apache License, Version 2.0JavaScript также предлагает готовые фреймворки для создания парсеров с удобными API.— это headless Chrome API для NodeJS программистов, которые хотят детально контролировать свою работу, когда работают над парсингом. Как инструмент с открытым исходным кодом, Puppeteer можно использовать бесплатно. Он активно разрабатывается и поддерживается самой командой Google Chrome. Он имеет хорошо продуманный API и автоматически устанавливает совместимый двоичный файл Chromium в процессе установки, а это означает, что вам не нужно самостоятельно отслеживать версии браузера. Хотя это гораздо больше, чем просто библиотека для парсинга сайтов, она очень часто используется для парсинга данных, для отображения которых требуется JavaScript, она обрабатывает скрипты, таблицы стилей и шрифты, как настоящий браузер. Обратите внимание, что хотя это отличное решение для сайтов, которым для отображения данных требуется javascript, этот инструмент требует значительных ресурсов процессора и памяти.Лицензия: Apache License, Version 2.0– быстрый, анализирует разметку страницы и предлагает функции для обработки полученных данных. Работает с HTML, имеет API устроенное так же, как API jQuery.Лицензия: MIT License– является библиотекой Node.js, позволяет работать с JSON, JSONL, CSV, XML,XLSX или HTML, CSS. Работает с прокси.Лицензия: Apache License, Version 2.0– написан на Node.js, ищет и загружает AJAX, поддерживает селекторы CSS 3.0 и XPath 1.0, логирует URL, заполняет формы.Лицензия: MIT LicenseJava также предлагает различные библиотеки, которые можно применять для парсинга сайтов.– библиотека предлагает легкий headless браузер (без графического интерфейса) для парсинга и автоматизации. Позволяет взаимодействовать с REST API или веб приложениями (JSON, HTML, XHTML, XML). Заполняет формы, скачивает файлы, работает с табличными данными, поддерживает Regex.Лицензия: Apache License (Срок действия программного обеспечения истекает ежемесячно, после чего должна быть загружена самая последняя версия)– библиотека для работы с HTML, предоставляет удобный API для получения URL-адресов, извлечения и обработки данных с использованием методов HTML5 DOM и селекторов CSS. Поддерживает прокси. Не поддерживает XPath.Лицензия: MIT License– не является универсальной средой для модульного тестирования, это браузер без графического интерфейса. Моделирует HTML страницы и предоставляет API, который позволяет вызывать страницы, заполнять формы, кликать ссылки. Поддерживает JavaScript и парсинг на основе XPath.Лицензия: Apache License, Version 2.0– простой парсер, позволяет анализировать HTML документы и обрабатывать с помощью XPath.

Парсер питон. Scrapy vs. Beautiful Soup

В этом разделе будет дан обзор одного из самых популярных инструментов для парсинга, BeautifulSoup, и проведено его сравнение со Scrapy.

Scrapy — это Python-фреймворк, предлагающий полноценный набор инструментов и позволяющий разработчикам не думать о настройке кода.

BeautifulSoup также широко используется для веб-скрапинга. Это пакет Python для парсинга документов в форматах HTML и XML и извлечения данных из них. Он доступен для Python 2.6+ и Python 3.

Вот основные отличия между ними:

Scrapy	BeautifulSoup
Функциональность
Scrapy — это самый полный набор инструментов для загрузки веб-страниц, их обработки и сохранения в файлы и базы данных	BeautifulSoup — это в принципе просто парсер HTML и XML, требующий дополнительных библиотек, таких как requests и urlib2 для открытия ссылок и сохранения результатов.
Кривая обучения
Scrapy — это движущая сила веб-сканирования, предлагающая массу способов парсинга страниц. Обучение тому, как он работает, требует много времени, но после освоения процесс сканирования превращается в одну строку кода. Потребуется время, чтобы стать экспертом в Scrapy и изучить все его особенности	BeautifulSoup относительно прост для понимания новичкам в программировании и позволяет решать маленькие задачи за короткий срок.
Скорость и нагрузка
Scrapy с легкостью выполняет крупную по объему работу. Он может сканировать несколько ссылок одновременно менее чем за минуту в зависимости от общего количества. Это происходит плавно благодаря Twister, который работает асинхронно (без блокировки)	BeautifulSoup используется для простого и эффективного парсинга. Он работает медленнее Scrapy, если не использоватьmultiprocessing.
Расширяемость
Scrapy предоставляет функциональностьItem pipelines, с помощью которой можно писать функции для веб-сканера. Они будут включать инструкции о том, как робот должен проверять, удалять и сохранять данные в базу данных.Spider Contractsиспользуются для проверки парсеров, благодаря чему можно создавать как базовые, так и глубокие парсеры. Он же позволяет настраивать множество переменных: повторные попытки, перенаправление и т. д.	Если проект не предполагает большого количества логики, BeautifulSoup отлично для этого подходит, но если нужна настраиваемость, например прокси, управление куки и распределение данных, то Scrapy справляется лучше.

Что такое парсер в программировании. Терминология

Те, кто знаком с теорией парсинга, могут пропустить этот раздел.

Парсинг — процесс преобразования исходного кода в структурированный вид. Типичный парсер представляет собой комбинацию лексера и парсера. Лексер группирует символы исходного кода в значащие последовательности, которые называются лексемами. После этого определяется тип лексемы (идентификатор, число, строка и т.п.). Токеном называется совокупность значения лексемы и ее типа. В примере на рисунке ниже токенами являются sp , = , 100 . Парсер же из потока токенов строит связную древовидную структуру, которая называется деревом разбора. В данном случае assign является одним из узлов дерева. Абстрактное синтаксическое дерево или AST — дерево разбора на более высоком уровне, из которого удалены не значимые токены, такие как скобки, запятые. Однако существуют парсеры, в которых шаг лексирования и разбора совмещены.

Для описания различных узлов AST используются правила. Объединение всех правил называют грамматикой языка. Существуют инструменты, генерирующие код под определенную платформу (рантайм) для разбора языков на основе грамматик. Они называются генераторами парсеров. Например, ANTLR , Bison , Coco/R . Однако часто парсер по определенным причинам пишется вручную, например Roslyn . Преимуществами ручного подхода является то, что парсеры, как правило, получаются более производительными и читабельными.

Так как изначально проект было решено разрабатывать на .NET технологиях, то для анализа C# кода было решено использовать Roslyn, а для остальных языков — ANTLR, поскольку последний поддерживает .NET рантайм, а другие альтернативы имеют меньше возможностей.