Лучшие открытые парсеры 2022 года: что выбрать для своего проекта

Лучшие открытые парсеры 2022 года: что выбрать для своего проекта

В современном мире, где информация растет бесконечно, парсеры становятся все более важными для обработки и анализа данных. Открытые парсеры - это программы, которые могут быть использованы для извлечения информации из веб-страниц и других источников данных. В этой статье мы рассмотрим лучшие открытые парсеры 2022 года и поможем вам выбрать подходящий для вашего проекта.

Что такое парсер?

Парсер - это программа, которая анализирует структуру данных и извлекает необходимую информацию. Парсеры могут быть использованы для обработки текстовых файлов, веб-страниц, баз данных и других источников данных.

Лучшие открытые парсеры 2022 года

1. Beautiful Soup

Beautiful Soup - это популярный парсер для Python, который может работать с разными типами данных, включая HTML, XML и другие. Он имеет простой и понятный API, который позволяет легко извлекать информацию из веб-страниц.

2. Scrapy

Scrapy - это мощный фреймворк для веб-сканирования и веб-парсинга на Python. Он имеет множество функций, таких как поддержка многопоточности, селекторы CSS и XPath, а также встроенный механизм для хранения данных.

3. Jsoup

Jsoup - это Java-библиотека для работы с HTML. Она может быть использована для извлечения данных из веб-страниц, а также для модификации и генерации HTML-кода. Jsoup имеет простой и понятный API, который позволяет легко работать с HTML-кодом.

4. HtmlAgilityPack

HtmlAgilityPack - это .NET-библиотека для работы с HTML. Она может быть использована для извлечения данных из веб-страниц, а также для модификации и генерации HTML-кода. HtmlAgilityPack имеет простой и понятный API, который позволяет легко работать с HTML-кодом.

5. Cheerio

Cheerio - это библиотека для Node.js, которая может быть использована для извлечения данных из HTML-документов. Она имеет простой и понятный API, который позволяет легко работать с HTML-кодом.

Как выбрать подходящий парсер для своего проекта

Выбор подходящего парсера зависит от ваших потребностей и требований. Вам нужно учитывать следующие факторы:

• Язык программирования: вы должны выбрать парсер, который поддерживает ваш язык программирования.
• Тип данных: вы должны выбрать парсер, который может работать с типом данных, который вам нужен.
• Функциональность: вы должны выбрать парсер, который имеет необходимые функции для вашего проекта.
• Скорость: вы должны выбрать парсер, который работает быстро и эффективно.

Выбор подходящего парсера для своего проекта - это важный шаг для успешного выполнения задачи. Вы должны внимательно изучить все доступные варианты и выбрать тот, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям и требованиям.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое парсер и для чего он используется

Несмотря на большое количество плюсов, парсинг часто считают «серым» инструментом продвижения из-за последствий, к которым он может привести. Поэтому нужно учитывать некоторые нюансы.

Сам по себе сбор данных из открытых источников законом не запрещен — программы просто автоматизируют то, что маркетолог может сделать вручную. Право искать общедоступную информацию и использовать ее по своему усмотрению гарантируют  статья 29 Конституции и статья 7 Закона об информации . При этом и искать, и использовать информацию нужно с соблюдением законодательства — и тут в силу вступают другие правовые нормы:

• Если при помощи парсеров вы полностью копируете информацию с сайтов конкурентов на собственный ресурс, это может привести к нарушению интеллектуального права.
• Чрезмерно агрессивный парсер может создать большую нагрузку на целевой сайт, которая будет выглядеть как DDOS-атака. Если вы парсите такой программой интернет-магазин, то он может стать недоступным на несколько часов, и владельцы сайта потерпят убытки. Даже если сайт не «приляжет», могут возрасти затраты на обслуживание серверов.
• В 272 статье Уголовного кодекса предусмотрена ответственность за «неправомерный доступ к охраняемой законом информации». Эта формулировка включает в себя персональные данные или коммерческую тайну. Например, нельзя парсить чужие списки клиентов, защищенную от несанкционированного доступа информацию, адреса электронной почты для последующей рассылки.
• Согласно поправкам 2021 года к Закону о персональных данных , для сбора и использования даже находящихся в открытом доступе персональных данных нужно получить согласие пользователя. Строго говоря, один из популярных способов использовать парсеры — собирать данные пользователей для запуска таргетированной рекламы — тоже незаконен. Но установить факт парсинга данных при запуске рекламы сейчас технически невозможно, поэтому многие компании продолжают использовать этот инструмент.

Источник: https://lajfhak.ru-land.com/stati/razrabotka-parsera-dlya-rusklimata-ot-idei-do-realizacii

Какие основные характеристики следует учитывать при выборе парсера

Какие задачи способен решить парсинг? Переизбыток информации, свойственный современному Интернету, настолько огромен, что человек уже не способен собственноручно обрабатывать ее. Существуют парсеры номеров, парсеры товаров и множество других вариантов, каждый из которых служит для определенных целей. Итак, парсинг предназначен для решения следующих основных задач:

1. Анализ ценовой политики . Для определения средних значений стоимости какого-то товара нужно основываться на соответствующих показателях конкурентов. Но в некоторых случаях информации может быть слишком много для быстрого собственноручного сбора.
2. Наблюдение за переменами . Парсинг позволяет непрестанно отслеживать (мониторить) изменение цен и появление новых товаров у конкурентов.
3. Оптимизация сайта . Речь идет о нахождении несуществующих страниц, дублей, недостаточно полных описаний, выявлении отсутствия некоторых характеристик и многих других процессах, которые проще всего осуществлять с использованием парсинга. Особенно это актуально, если интернет-магазин включает в себя тысячи позиций.
4. Наполнения карточек товаров . Наиболее показательным примером является новый сайт, на формирование информбазы которого может уйти крайне много времени. Зачастую применяют парсинг с заграничных сайтов, а собранные тексты автоматически переводятся на русский язык. В результате пользователь приобретает полноценные описания. В некоторых случаях под обработку попадают и русскоязычные веб-ресурсы, которые затем редактируются при помощи синонимайзеров. Однако это чревато негативными последствиями, исходящими от поисковых систем.
5. Создание баз возможных клиентов . Например, парсинг может помочь в составлении списка людей, принимающих решения в определенной отрасли или месте. С этой целью могут использоваться личные кабинеты на платформах по поиску работы с доступом к актуальным и архивным резюме. Насколько это приемлемо с точки зрения нравственности – каждая фирма определяет для себя сама.
6. Поиск технических ошибок . Благодаря парсерам можно осуществлять сбор данных о наличии страниц с ошибкой 404, редиректах, нерабочих и так называемых битых ссылках, и др.
7. Сквозная аналитика . Парсинг рекламы и продаж. В этом случае система соединяется с площадками и CRM, а затем в автоматическом режиме объединяет информацию о бюджетах, кликах, сделках и осуществляет расчет окупаемости каждой фирмы.

Какие популярные парсеры с открытым исходным кодом существуют на рынке

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.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.

Какие преимущества имеют парсеры с открытым исходным кодом по сравнению с закрытыми

Как и говорилось выше, парсер – это специальная программа, которая отвечает за получение данных, за их обработку и при необходимости конвертацию. То есть она берёт (получает на входе) одни данные, обрабатывает их (конвертирует и/или очищает) и возвращает в другом формате – в том, с которым вам удобнее работать.

Как и любые программы, парсеры могут быть написаны на разных языках программирования, могут быть платными, бесплатными или распространяться по модели фримиума (с триал-версией), иметь открытый или закрытый код, предназначаться для разных узких задач и т.п. Естественно, парсеры могут работать как stand-alone-софт (то есть устанавливаться на рабочие места клиентов) или использовать модель SaaS (PaaS), то есть работать в облаке по подписке.

В каждом парсере используются свои подходы, алгоритмы и технические решения. Но есть у них и общие черты, так как непосредственно в процессе парсинга сложно придумать что-то нестандартное, особенно, если речь идёт об анализе web-страниц.

Алгоритм работы почти любого web-парсера выглядит примерно так:

1. Скрипт обращается к конкретному адресу страницы (по заданному URL, к слову, список URL на парсинг может формироваться автоматически, на основе адресов, извлечённых с исходной/стартовой страницы). Чтобы увеличить шансы на одобрение автоматического ответа, парсер может представляться браузером или ботом поисковых машин.
2. После успешного коннекта скрипт получает HTML-код страницы.
3. Далее HTML-код разбирается на теги, внутри страницы выделяются нужные участки или блоки. Для целей более качественного анализа HTML-кода многие парсеры могут иметь встроенный браузер.
4. Выделенные данные копируются в специальную внутреннюю базу (обычно это SQL-формат, но могут использоваться и любые другие).
5. Из внутренней базы данных информация может быть выгружена в другие форматы: CSV, XML, JSON, YAML и пр.
6. Собранные данные хранятся на локальном диске или в облачном хранилище (в зависимости от типа программы и возможностей подписки).

Базовые возможности парсинга могут расширяться за счёт плагинов или модулей. Например, могут задействоваться списки прокси серверов. Тогда парсер будет отправлять запросы не от своего имени (не со своего IP-адреса), а с IP-прокси. Таким образом можно существенно увеличить количество потоков и обработать параллельно огромный объём данных за меньшее время.

Некоторые парсеры могут работать с API, например, программный интерфейс есть у Яндекса, у Амазон ( про инструменты для парсинга Amazon ) и у других крупных площадок. Тогда для успешной «разборки» автоматических ответов сервера применяются дополнительные модули, каждый из которых будет отвечать за свой API-интерфейс – потому что у каждого сайта свои особенности.

Сами парсеры могут отдавать данные по своему API. Обычно такой функционал есть у облачных сервисов или у программ/скриптов, предназначенных для работы внутри удалённого сервера.

Программы для парсинга сайтов могут быть универсальными, то есть рассчитанными на широкий круг задач, или специализированными. Пример последних – сникер-боты . Это парсеры, работающие только с сайтами брендовых кроссовок. В российском сегменте многие знают KeyCollector – это программный комплекс для широкого пула SEO-задач. Умеет парсить поисковую выдачу и сервисы сбора ключевых слов (Яндекс.Вордстат, Тренды Google, Яндекс.Директ и пр.). Ещё один пример узкой специфики – Netpeak Spider, это парсер мета-тегов и кодов ответа сервера.

Как можно использовать парсеры с открытым исходным кодом в различных проектах

В начале работы мы допустили ряд ошибок, которые по мере возрастания осознанности сами поправили. Две самые значимые ошибки описаны ниже — благо они в прошлом, и нам уже не стыдно. Надеемся, наш опыт поможет другим не пробежаться по тем же граблям. Огромные файлы Итак, у нас есть задача обработать три разных формата документов. Как же мы организуем код для этого? Конечно, три файла по 4000 строчек кода (на самом деле, даже 4 файла по 4000 строчек кода, потому что были еще и общие методы для форматов).Решение проблемы заняло больше всего времени. Пришлось приводить всё это хозяйство в аккуратный вид (хотя до сих пор иногда всплывает файлик на 300 строчек), выделять методы в аккуратные классы и т.д. Сейчас у нас более 200 файлов исходников вместо четырех. Править баги стало легче. Отсутствие тестов Логика была такая: мы пишем парсер, чтобы тестировать наш основной продукт ONLYOFFICE Document Server, зачем нам тестировать сам парсер?НЕТ. НЕТ. НЕТ!!!Сцена из жизни:— Надо бы поправить вот тут кое-что, у нас цвет фигуры неправильно определяется.— Да, сейчас, опечатка там была, одну букву исправил, закоммитил.Итог:Всё упало. Парсер, редактор, курс доллара, шалтай-болтай, самооценка.А всего лишь надо было создать папочку `spec`, положить туда пару сотен файлов, проверить кучу параметров, чтобы спать ночами спокойно и знать, что тот коммит, который ты сделал перед уходом с работы, не сломает верификацию той опции, которая выставляется в меню 3-его уровня вложенности. Как мы это называем «в третьей звезде налево».Но мы не только косячили. Здравые мысли у нас тоже были. Самые классные из них: Использование RuboCop RuboCop — это статический анализатор кода для Ruby, и мы его любим. Очень-очень. И всегда прислушиваемся к его мнению. Он помогает держать код в тонусе, не допускать глупых ошибок и строго следить, чтобы код не стал грязнее и хуже после очередного коммита (благодаря интеграции через).Его работа выглядит так: после тяжелого рабочего дня ты забыл, что переменные в Ruby принято называть с маленькой буквы и пытаешься закоммитить код вида — path_to_zip_file = copy_file_and_rename_to_zip(path_to_file)+ ZIP_file = copy_file_and_rename_to_zip(path_to_file)В этом случае произойдет ошибка:

Analyze with RuboCop………………………………….FAILEDErrors on modified lines:
ooxml_parser/lib/ooxml_parser/common_parser/parser.rb:8:7: E: dynamic constant assignment

Закоммитить этот код без дополнительных манипуляций (`SKIP=RuboCop git commit -av`) не получится. Это отличная защита от дурака. Ориентация на open-source проекты Практически с самого начала разработки парсера мы ориентировались на другие open-source проекты. Хотя мы не были уверены, что наш код будет выложен в open source, но всегда были к этому готовы. Когда поступила команда «Выкладывайте», мы просто нажали кнопочку «make public» в GitHub'e и всё, никаких дополнительных причесываний и прочего.В этом большая заслуга того же RuboCop: мы часто подглядывали в их код, думая как лучше организовать ту или иную тему, например Changelog, структуру гема. Кроме того, вся разработка, коммиты, история изменений и прочего изначально велись на английском. Использование базы документов При тестировании парсеров нам пригодились наши предыдущие наработки — крупная база со всякими странными, огромными и непонятными файлами трех форматов.Когда-то давным-давно, на ранней стадии разработки редакторов ONLYOFFICE мы собрали эти файлы на просторах интернета — на них проверялся рендеринг сложных и нестандартных документов. Спустя несколько лет по этой же базе документов прогнался парсер. В результате нашлось достаточно много проблем разного уровня сложности и, потратив пару недель на их устранение, мы получили отличный продукт.

Какие задачи можно решать с помощью парсеров с открытым исходным кодом

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 ).

Какие технологии и языки программирования используются при разработке парсеров с открытым исходным кодом

JS-движки делают много полезного для того, чтобы избежать ненужной работы и оптимизировать процессы обработки кода. Вот несколько примеров.Движок V8 поддерживает потоковую передачу скриптов и кэширование кода. Под потоковой передачей в данном случае понимается то, что система занимается парсингом скриптов, загружающихся асинхронно, и скриптов, выполнение которых отложено, в отдельном потоке, начиная это делать с момента начала загрузки кода. Это ведёт к тому, что парсинг завершается практически одновременно с завершением загрузки скрипта, что даёт примерно 10% уменьшение времени, необходимого на подготовку страниц к работе.JavaScript-код обычно компилируется в байт-код при каждом посещении страницы. Этот байт-код, однако, теряется после того, как пользователь переходит на другую страницу. Происходит это из-за того, что скомпилированный код сильно зависит от состояния и контекста системы во время компиляции. Для того чтобы улучшить ситуацию в Chrome 42 появилась поддержка кэширования байт-кода. Благодаря этому новшеству скомпилированный код хранится локально, в результате, когда пользователь возвращается на уже посещённую страницу, для подготовки её к работе не нужно выполнять загрузку, парсинг и компиляцию скриптов. Это позволяет Chrome сэкономить примерно 40% времени на задачах парсинга и компиляции. Кроме того, в случае с мобильными устройствами, это ведёт к экономии заряда их аккумуляторов.Движок, который применялся в браузере Opera и уже довольно давно заменён на V8, мог повторно использовать результаты компиляции уже обработанных скриптов. При этом не требовалось, чтобы эти скрипты были бы подключены к одной и той же странице или даже были бы загружены с одного домена. Эта техника кэширования, на самом деле, весьма эффективна и позволяет полностью отказаться от шага компиляции. Она полагается на типичные сценарии поведения пользователей, на то, как люди работают с веб-ресурсами. А именно, когда пользователь следует определённой последовательности действий, работая с веб-приложением, загружается один и тот же код.Интерпретатор, используемый в FireFox, не занимается кэшированием всего подряд. Он поддерживает систему мониторинга, которая подсчитывает количество вызовов определённого скрипта. На основе этих показателей определяются участки кода, которые нуждаются в оптимизации, то есть — те, на которые приходится максимальная нагрузка.Конечно, некоторые разработчики браузеров могут решить, что кэширование их продуктам и вовсе не нужно. Так,, ведущий разработчик браузера Safari, говорит, что Safari не занимается кэшированием скомпилированного байт-кода. Возможность кэширования рассматривалась, но она до сих пор не реализована, так как генерация кода занимает менее 2% общего времени выполнения программ.Эти оптимизации не влияют напрямую на парсинг исходного кода на JS. В ходе их применения делается всё возможное, чтобы, в определённых случаях, полностью пропустить этот шаг. Каким бы быстрым ни был парсинг, он, всё же, занимает некоторое время, а полное отсутствие парсинга — это, пожалуй, пример идеальной оптимизации.

Как можно оптимизировать работу парсеров с открытым исходным кодом

Вы можете использовать парсеры в совершенно разных областях и подстраивать их под свои задачи. Такие задачи могут включать:

• Анализ данных о пользователях. В области SEO и SMM парсеры применяются для сбора и анализа данных о пользователях, товарах в интернет-магазинах, метатегах (а конкретно, заголовках, ‘title’ и ‘description’), ключевых словах и другой информации. Эти данные используются для оптимизации веб-сайтов, продвижения коммерческих групп в социальных сетях и настройки таргетированной и контекстной рекламы. Парсеры также могут применяться для проверки текста, который размещен на веб-ресурсе, на наличие плагиата.
• Мониторинг новостей. Для систематизации и представления новостей на специализированных платформах и в новостных агентствах используются парсеры. Они собирают информацию с различных источников, а затем анализируют ее перед передачей на редактирование и публикацию.
• Мониторинг цен конкурентов. С помощью парсеров можно собирать информацию о ценах на товары на конкурирующих веб-сайтах, чтобы анализировать текущую рыночную ситуацию и разрабатывать ценовую политику. Также парсеры позволяют сравнивать прайс-листы с ценами у поставщиков и поддерживать их актуальность.
• Подсчет объема текста на страницах. Парсеры могут анализировать веб-страницы и определять объем текстового контента на них. Это может быть полезно для SEO-специалистов, чтобы оценить, насколько у конкурентов содержательные и информативные страницы. Кроме того, оценка объема текста может помочь определить, есть ли на собственном сайте копирование контента с других источников.
• Подсчет среднего количества изображений на похожих страницах у конкурентов. Парсеры могут просматривать сайты конкурентов и анализировать количество изображений на страницах. Это может быть полезно, например, для интернет-магазинов, чтобы определить, сколько изображений обычно используется на страницах конкурентов, и определить, стоит ли увеличивать или уменьшать количество изображений на своем сайте.
• Преобразование программного кода. Компьютеры понимают только машинный код, который представлен в виде нулей и единиц. Однако для создания программы человек использует языки программирования, которые непонятны компьютеру. Для преобразования программного кода, написанного человеком, в машинный код, необходимо применить парсинг. Специальное приложение (компилятор) анализирует исходный код, выделяет его структуру и переводит его в понятный для машины бинарный машинный код.
• Сбор информацию о репутации товаров и услуг. Парсеры могут сканировать веб-сайты, форумы, социальные сети и другие источники для сбора отзывов и комментариев от пользователей о конкретных товарах и услугах. Путем анализа этих отзывов парсеры оценивают репутацию продукта, выявляют его популярные и непопулярные аспекты и выдают общие оценки.
• Сканирование сайтов (веб-краулинг). Веб-краулинг представляет собой частный случай парсинга. Это процесс, при котором робот-парсер поисковой системы просматривает различные веб-сайты в ответ на запрос пользователя и находит наиболее подходящие по содержанию страницы. Важно отметить, что краулеры не извлекают данные со страниц, а сканируют их на наличие соответствия с запросом пользователя.
• Создание сайтов. Для отображения веб-страниц браузерам требуется язык разметки, а точнее, HTML . Однако компьютеры не могут интерпретировать HTML напрямую. Для этого парсер браузера анализирует исходный код веб-страницы, извлекает необходимые элементы и переводит их в формат, понятный браузеру. Помимо этого, парсинг используется для обнаружения ошибок и недоработок на веб-сайтах.
• Сопоставление данных. Парсеры могут собирать данные из различных источников и сопоставлять их для выявления паттернов и взаимосвязей. Например, они могут собирать информацию о ценах на одни и те же товары с разных сайтов для анализа ценовой конкуренции. Это позволяет бизнесам принимать обоснованные решения о ценообразовании и стратегии продаж.

Какие ограничения и недостатки могут быть у парсеров с открытым исходным кодом

Requests («Запросы») – это продвинутая замена для штатной библиотеки Python urllib, предназначенной для обработки HTTP-запросов. В отличие от системной библиотеки, Requests позволяет получать те же результаты, но с меньшими усилиями и объёмом кода.

Requests не используется как самостоятельный парсер-скрипт, но она является важной составляющей при работе со структурами URL-адресов и при получении данных. Наверное, по этой причине от библиотеки зависит более 1 млн. репозиториев на GitHub.

Преимущества Requests:

• Простая обработка международных доменов.
• Поддержка анализа кодов состояния (ответов сервера).
• Данные из ответа сервера можно получать в чистом виде, а можно конвертировать в строки. При этом кодировка автоматически устанавливается в UTF-8 (при желании её можно изменить на своё значение).
• Ответ автоматически сериализуется по формату JSON (удобно использовать в других вызовах и функциях).
• Адекватная работа с SSL-сертификатами (поддержка HTTPS-протокола).
• Возможность авторизации на целевом сайте (ввод логина и пароля).
• Полная поддержка web-сессий и файлов cookies.
• Автоматическая декомпрессия содержимого.
• Поддержка HTTP-прокси.