В бизнесе и аналитике принятие правильных решений зависит от оперативного доступа к большим объемам данных. В таких сферах, как маркетинговые исследования, финансовый мониторинг, конкурентный анализ и машинное обучение, критически важен массовый сбор информации. Выполнить этот процесс вручную невозможно, поэтому используются автоматизированные системы, одной из реализаций которых является парсинг данных.
В этом материале детально рассмотрим, что такое парсинг данных. Для того, чтобы разобраться в особенностях этого процесса, обсудим программы для парсинга и такие инструменты как специализированный и кастомизированный парсер.
Парсинг данных – это автоматический способ извлечения информации из разных источников: сайтов, архивов или API. Часто полученный материал оказывается необработанным, перегруженным лишними элементами или неудобным для работы. Применение парсинга позволяет сформировать упорядоченный формат, оптимизированный для последующей обработки и использования.
Неструктурированные данные, собранные из разных источников, часто содержат ошибки, дубликаты или нерелевантные фрагменты. Например, если говорить о парсинге веб-сайтов, в них может быть HTML-код, рекламные блоки или ненужные элементы навигации. Парсер анализирует содержимое, извлекает только предопределенные данные и форматирует их для дальнейшего использования.
Рассмотрим основные сферы, где актуален парсинг:
Таким образом, парсинг не просто извлекает информацию, а делает ее структурированной, удобной и готовой для дальнейшей работы.
Работа парсера состоит из нескольких этапов, позволяющих извлекать только релевантную информацию.
Парсер может представлять собой скрипт или специализированную программу для скрапинга, разработанную с учетом специфики задачи и источника. В зависимости от требований могут использоваться универсальные инструменты, например, Octoparse, ParseHub, и более гибкие решения для разработчиков, как Scrapy или BeautifulSoup.
Пример парсинга данных с сайта Европейского центрального банка (ECB) с помощью скрипта. В этом случае извлекаться будут курсы валют.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# URL с курсами валют Европейского центрального банка
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"
# Отправляем GET-запрос
response = requests.get(url)
# Разбираем XML-ответ
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")
# Находим все теги с атрибутами currency и rate
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)
# Выводим курсы валют
for currency in currencies:
name = currency["currency"] # Код валюты (USD, GBP и т. д.)
value = currency["rate"] # Курс к евро
print(f"{name}: {value} EUR")
Скрипт для парсинга автоматически отправляет HTTP-запрос на официальный сайт ECB и получает XML-документ с актуальными курсами валют к евро. Затем данные разбираются с помощью BeautifulSoup, извлекаются значения курсов и выводятся в удобном формате.
Пример результата:
USD: 1.0857 EUR
GBP: 0.8579 EUR
JPY: 162.48 EUR
API (Application Programming Interface) — это инструмент, который позволяет программам общаться между собой, запрашивая и получая данные прямо с серверов. Вместо того чтобы разбирать HTML-код страниц, API сразу предоставляет информацию в удобных форматах, например, JSON, XML или CSV.
Использование инструмента делает процесс парсинга быстрее, точнее и стабильнее, поскольку:
Типы API, используемых для парсинга данных:
Часть инструментов на рынке совмещает в себе несколько типов, например, могут быть закрытыми и платными одновременно (Google Maps API требует API-ключ и тарифицируется).
API является оптимальным инструментом для парсинга в случаях, когда сайт использует сложные механизмы защиты от веб-скрейпинга, такие как антибот-системы, ограничения по количеству запросов и необходимость авторизации. Использование API позволяет работать легально и без риска блокировки.
Также такое решение предпочтительно, если данные необходимо обновлять в реальном времени. Например, финансовые компании и трейдеры используют API для получения актуальных биржевых котировок, а туристические сервисы – для мониторинга цен на авиабилеты.
Как это работает рассмотрим на примере сервиса, который собирает новости из множества источников и предоставляет их в формате JSON — NewsAPI. Обычный HTML-парсинг новостей сложен из-за разных структур сайтов и защиты от скрейпинга, в то время как рассматриваемый сервис позволяет легко фильтровать статьи по ключевым словам, дате и источнику.
Как парсить данные через NewsAPI:
import requests
api_key = "ВАШ_API_КЛЮЧ"
url = "https://newsapi.org/v2/everything"
params = {
"q": "технологии",
"language": "ru",
"sortBy": "publishedAt",
"apiKey": api_key
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
# Вывод заголовков новостей
for article in data["articles"]:
print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")
Что делает этот код:
В результате парсинга ответ содержит заголовки статей, названия источников, даты и время публикации. Также может присутствовать краткое описание или полный текст статьи, ссылка на оригинальный материал, указание категории или темы. В некоторых случаях в ответ включается автор, теги, изображения и другая дополнительная информация.
Специализированный парсер — инструмент, предназначенный для работы на специфических источниках или с особыми форматами информации. В отличие от универсальных решений, такие парсеры адаптированы под сложные структуры, динамически загружаемый контент и сайты с защитой от автоматизированных запросов.
Парсинг с помощью такого инструмента используется, когда:
Использование специализированного парсера гарантирует точное и структурированное извлечение данных даже с защищенных и сложных ресурсов. В качестве примера, в этой статье вы можете изучить особенности настройки специализированного парсера для парсинга на AliExpress.
Кастомизированный парсер — решение, разработанное под конкретные задачи и требования бизнеса. Он создается с учетом структуры данных, частоты обновлений и интеграции с другими системами (CRM, ERP, BI-инструментами).
Парсинг с применением кастомизированных скриптов актуален, если:
Создание кастомизированного парсера позволяет максимально адаптировать процесс сбора данных под нужды бизнеса, обеспечивая его эффективность и удобство.
Как правило, настройка кастомного парсера сложнее, чем специализированного. Например, для повышения надежности работы кастомного парсера может потребоваться реализация механизма повторных запросов. В парсинге данных на Python это особенно актуально при обработке динамически меняющегося контента. При возникновении временных сбоев или блокировок серверов такой механизм позволяет повторно отправлять запросы и снижать вероятность потери информации. Один из подходов к решению этой задачи описан в статье, посвященной реализации повторных запросов в Python. В ней рассматриваются базовые и продвинутые механизмы повторных попыток, а также методы обработки ошибок.
Чтобы лучше понять ключевые различия между специализированным и кастомизированным парсерами и понять, для какого парсинга подходит каждый из них, рассмотрим сравнение в таблице ниже.
Тип парсера | Специализированный | Кастомизированный |
---|---|---|
Цели использования | Работа с конкретными сложными данными | Индивидуальная настройка под бизнес-задачи |
Гибкость | Ограниченная: фиксированная структура и функции | Максимальная: возможность изменения логики и форматов обработки данных |
Интеграция с другими системами | Не всегда предусмотрена, может требовать дополнительных модулей | Легкая интеграция с CRM, ERP, BI и поддержка API |
Примеры использования | Парсинг медиаконтента, обход защиты | Сбор прайс-листов, API-запросы |
Парсинг данных — это способ быстро собирать информацию из разных источников и приводить ее в удобный для работы вид. Вместо ручного поиска и копирования программа сама находит, извлекает и сортирует то, что нужно пользователю. Для реализации можно выбрать разные инструменты, например, специализированные и кастомизированные парсеры или ПО с удобным визуальным интерфейсом, такие как Octoparse или ParseHub. Наиболее подходящий вариант определяется в зависимости от типов информации и особенностей ресурса, на котором она находится. API делает процесс парсинга еще проще, позволяя получать уже структурированную информацию без разбора HTML-кода. Это особенно полезно для интеграции с CRM, ERP и другими бизнес-инструментами.
В современных условиях парсинг данных становится неотъемлемой частью бизнес-аналитики, маркетинга, финансового мониторинга и других сфер. Компании, которые используют автоматизированные методы сбора информации, получают конкурентное преимущество за счет сбора и дальнейшего оперирования актуальной информацией, что помогает принимать более точные и обоснованные решения.
Мы получили вашу заявку!
Ответ будет отправлен на почту в ближайшее время.
С уважением proxy-seller.io!
Комментарии: 0