Парсинг Что это и где используется. Что такое парсинг и парсер — полный обзор

Для автоматического сбора нужной информации вам понадобятся специальные программы - парсеры. Сегодняшний выпуск будет посвящен этим инструментам: мы разберемся, что такое парсинг и что такое парсер, увидим их возможности, Вы получите рекомендации по использованию конкретных сервисов и программ.

Что такое парсинг? и Что такое парсер?

Парсинг, он же скраппинг, - это автоматический сбор данных по заданному признаку. В качестве источника может использоваться ваш сайт, другие ресурсы, соцсети. Как правило, эта выборочная информация служит базой для последующего использования. Самый понятный пример - это поисковая система, которая анализирует страницы на релевантность вашему запросу, и выдает только актуальные материалы. Какую информацию можно собрать с помощью парсинга?

• Список товаров, свойств, фотографий, описаний, текстов и т. п.
• Страницы с ошибками (404, отсутствие Title, цены у товара и т. д.).
• Анализ цен у конкурентов, их контент.
• Изучение пользовательской активности на сайте (комментарии, лайки, репосты).
• Сбор аудитории для рекламной кампании и т. д.

Мы сосредоточим свое внимание на бесплатных, недорогих и самых простых инструментах, возможности которых способны помочь в работе над собственным сайтом, (статья «Что такое лендинг»), интернет-магазином или соцсетями.

Инструменты и область применения

Чтобы публикация платного поста в выбранном сообществе была эффективной, есть смысл сравнить аудитории групп. Например, с помощью Publer, где после регистрации вам будет доступен демо-доступ на 5 анализов сообществ в сутки. Полная версия сервиса обойдется в 3000 руб. за месяц, 300 руб. в сутки, при оплате более длительного периода предусмотрены скидки.

Пример работы парсера Publer

Кроме того, вы можете проанализировать сообщество на предмет активности по дням, часам и годам, чтобы подобрать идеальное время для публикаций.

Статистика

Парсер картинок (backlinks-checker.dimax.biz) сохранит для вас изображения из Instagram, «ВКонтакте», «Яндекс Картинок», Google Images, Pinterest и других соцсетей. Можно выбрать отдельный пост с несколькими фото (например, галерея Instagram), целый альбом («ВКонтакте» или др.), 1000 последних снимков (стена сообщества). Можно сохранить названия, выбрать фото по «весу» или указать точное количество последних картинок. Платная версия будет стоить от 139 руб. в месяц. Результат - ZIP-файл с картинками:

Парсер картинок и заголовков

Кроме этого, вы можете спарсить заголовки, описания, ключевые слова любых сайтов, в целях улучшения SEO-показателей собственного ресурса, и подобрать теги для видео на Youtube на основе главного ключевого слова.

Vk.barkov.net - инструмент с наибольшим функционалом для «ВКонтакте» и парсингом по аккаунтам Instagram, Facebook, Skype и Twitter. Можете получить список всех участников сообщества; тех, кто проявил активность; выявить Instagram-профили подписчиков из «ВКонтакте»; отфильтровать пользователей по демографическим и геопоказателям, ключевым словам, времени посещения аккаунта и т. д. Широчайший функционал и must-have для тех, у кого есть сообщество «ВКонтакте», или в планах создание группы в других соцсетях. Стоимость: 399 руб. в месяц, 999 руб. - 3 месяца, и 3999 руб. - за год. Весь функционал сервиса выглядит так:

Интерфейс парсера barkov

75 различных парсеров разной степени актуальности, в наличии демо-версия на 6 часов (будьте внимательны перед стартом тестирования). Платная версия: от 119$ до 279$. На сайте есть документация с описаниями всех парсеров, примерами результатов и подсказками:

Работа с парсерами — парсинг

Также вас может заинтересовать инструмент Datacol, с помощью которого вы можете собирать контент по заданным ключевым словам, парсить интернет-магазины (), лендинг пейдж, для последующего наполнения, собирать e-mail сайтов, «Яндекс.Карты», мониторить цены. Кроме того, вы можете собрать все интересующие объявления по заданной теме, новости, недвижимость, вакансии и резюме, чтобы в результате получить полную базу интересующих вас объектов, необходимых в работе, раскрутке, для в поисковых системах или в личных целях. Так выглядит результат парсера по сбору новостей с News.ru:

Парсер Datacol

Есть также специфичные возможности, которые могут понадобиться при раскрутке определенных компаний и мероприятий. Такая функция и еще несколько полезных критериев, по которым можно искать аудиторию, есть в Target Hunter. Рекомендуем изучить.

Интерфейс Target Hunter

Для тех, кто не хочет заниматься этим самостоятельно, есть специальная услуга, например, от SMMLemon, которая, по сути, будет результатом того же парсинга. Скорее всего, стоимость использования сервиса будет дешевле заказа услуги. В наличии многоуровневая тарифная система:

Сервис SMMLimon

Мониторинг цен и скидок с комментариями для интернет-магазинов, лендинг пейдж предлагает сервис Priceva. Его стоимость уже от 4500 руб. в месяц, а количество проверок доходит до 96 в сутки, что позволяет строго отслеживать цены. Схематичный пример результатов работы сервиса.

Парсинг (Parsing) – это принятое в информатике определение синтаксического анализа. Для этого создается математическая модель сравнения лексем с формальной грамматикой, описанная одним из языков программирования. Например, PHP, Perl, Ruby, Python.

Когда человек читает, то, с точки зрения науки филологии, он совершает синтаксический анализ, сравнивая увиденные на бумаге слова (лексемы) с теми, что есть в его словарном запасе (формальной грамматикой).

Программа (скрипт), дающая возможность компьютеру «читать» – сравнивать предложенные слова с имеющимися во Всемирной сети, называется парсером. Сфера применения таких программ очень широка, но все они работают практически по одному алгоритму.

Как работает парсинг, что это такое? Алгоритм работы парсера.

Независимо от того на каком формальном языке программирования написан парсер, алгоритм его действия остается одинаковым:

1. выход в интернет, получение доступа к коду веб-ресурса и его скачивание;
2. чтение, извлечение и обработка данных;
3. представление извлеченных данных в удобоваримом виде – файлы.txt, .sql, .xml, .html и других форматах.

В интернете часто встречаются выражения, из которых следует, будто парсер (поисковый робот, бот) путешествует по Всемирной сети. Но зачастую эта программа никогда не покидает компьютера, на котором она инсталлирована.

Этим парсер коренным образом отличается от компьютерного вируса – автономной программы, способной к размножению, хотя по сути своей работы он похож на трояна. Ведь он получает данные, иногда конфиденциального характера, не спрашивая желания их владельца.

Виртуальный хостинг сайтов для популярных CMS:

Зачем нужен парсинг?

Сбор информации в интернете – трудоемкая, рутинная, отнимающая много времени работа. Парсеры, способные в течение суток перебрать большую часть веб-ресурсов в поисках нужной информации, автоматизируют ее.

Наиболее активно «парсят» всемирную сеть роботы поисковых систем. Но информация собирается парсерами и в частных интересах. На ее основе, например, можно написать диссертацию. Парсинг используют программы автоматической проверки уникальности текстовой информации, быстро сравнивая содержимое сотен веб-страниц с предложенным текстом.

Без программ парсинга владельцам интернет-магазинов, которым требуются сотни однотипных описаний товаров, технических характеристик и другого контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, было бы трудно вручную заполнять характеристики товаров.

Возможностью «спарсить» чужой контент для наполнения своего сайта пользуются многие веб-мастера и администраторы сайтов. Это оправдано, если требуется часто изменять контент для представления текущих новостей или другой, быстро меняющейся информации.

Парсинг – «палочка-выручалочка» для организаторов спам-рассылок по электронной почте или каналам мобильной связи. Для этого им надо запустить «бота» путешествовать по социальным сетям и собирать «телефоны, адреса, явки».

Ну и хозяева некоторых, особенно недавно организованных веб-ресурсов, любят наполнить свой сайт чужим контентом. Правда, они рискуют, поскольку поисковые системы быстро находят и банят любителей копипаста.

Основа работы парсера.

Конечно же, парсеры не читают текста, они всего лишь сравнивают предложенный набор слов с тем, что обнаружили в интернете и действуют по заданной программе. То, как поисковый робот должен поступить с найденным контентом, написано в командной строке, содержащей набор букв, слов, выражений и знаков программного синтаксиса. Такая командная строка называется «регулярное выражение». Русские программисты используют жаргонные слова «маска» и «шаблон».

Чтобы парсер понимал регулярные выражения, он должен быть написан на языке, поддерживающем их в работе со строками. Такая возможность есть в РНР, Perl. Регулярные выражения описываются синтаксисом Unix, который хотя и считается устаревшим, но широко применяется благодаря свойству обратной совместимости.

Синтаксис Unix позволяет регулировать активность парсинга, делая его «ленивым», «жадным» и даже «сверхжадным». От этого параметра зависит длина строки, которую парсер копирует с веб-ресурса. Сверхжадный парсинг получает весь контент страницы, её HTML-код и внешнюю таблицу CSS.

Парсеры и PHP.

Этот серверный язык удобен для создания парсеров:

• У него есть встроенная библиотека libcurl, с помощью которой скрипт подключается к любым типам серверов, в том числе работающих по протоколам https (зашифрованное соединение), ftp, telnet.
• PHP поддерживает регулярные выражения, с помощью которых парсер обрабатывает данные.
• У него есть библиотека DOM для работы с XML – расширяемым языком разметки текста, на котором обычно представляются результаты работы парсера.
• Он отлично ладит с HTML, поскольку создавался для его автоматической генерации.

Этические и технические сложности парсинга.

Вопрос о том, является ли парсинг воровством контента, активно обсуждается во Всемирной сети. Большинство оппонентов считают, что заимствование части контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, например, технических описаний, допустимо. Ссылка на первоисточник контента рассматривается как способ частичной легитимации. В то же время, наглое копирование, включая грамматические ошибки, осуждается интернет-сообществом, а поисковыми системами рассматривается как повод для блокировки ресурса.

Кроме этических проблем парсер способен создать и технические. Он автомат, робот, но его вход на сайт фиксируется, а входящий и исходящий трафики учитываются. Количество подключений к веб-ресурсу в секунду устанавливает создатель программы. Делать этот параметр очень большим нельзя, поскольку сервер может не переварить потока входящего трафика. При частоте 200–250 подключений в секунду работа парсера рассматривается как аналогичная DOS-атаке. Интернет-ресурс, к которому проявлено такое внимание, блокируется до выяснения обстоятельств.

Парсер можно написать самому или заказать на бирже фриланса, если вам требуются конкретные условия для поиска и чтения информации. Или купить эту программу в готовом виде с усредненным функционалом на специализированном веб-ресурсе.

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подписаться

Парсер - это программное обеспечение для сбора данных и преобразования их в структурированный формат, чаще всего работа с текстовым типом информации.

Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Предположим, вам нужно разместить тысячу карточек товаров в вашем интернет-магазине. Это занятие не на один вечер. Вам нужно собрать много информации, обработать, переписать и заполнить карточки.

Для решения подобных задач, появились программы, сканирующие наполнение веб-страниц на просторах сети Интернет, результатов выдачи поисковых систем, и копирующие однотипные (текст или картинки) либо универсальные (текст и картинки) сведения. Они позволяют распознавать огромные объемы непрерывно обновляемых значений.

Итак, рассмотрим подробнее, что такое парсер сайтов и как он помогает обрабатывать массивы данных.

Данный механизм действует по заданной программе и сопоставляет определенный набор слов, с тем, что нашлось в интернете. Как поступать с полученной информацией, написано в командной строке, называемой « ». Она состоит из символов и задает правило поиска.

При этом рассматриваемое программное обеспечение имеет различные форматы представления, стили оформления, варианты доступа, языки, способы разметки и настроены на полное/частичное копирование наполнения выбранного веб-ресурса.

Парсер сайтов выполняет работу в несколько этапов

• Поиск нужных сведений в исходном виде: получение доступа к коду интернет-ресурса, загрузка, скачивание.
• Извлечение значений из кода веб-страницы, отделяя при этом требуемый материал от программного кода страницы.
• Формирование отчета согласно требованиям, которые были заданы (запись информации напрямую в баз данных, текстовые файлы).

Парсер сайтов это ряд определенных преимущества при работе с массивами данных:

• Высокая скорость обработки (в минуту несколько сотен/тысяч страниц)
• Анализ огромных объемов
• Автоматизация процесса отбора (точно подбирает и отделяет нужные сведения)

Однако есть и недостаток - отсутствие уникального контента, что отрицательно отражается на SEO.

Когда используется парсер информации с сайта

Применение возможностей это программы разнообразно. Ниже рассмотрим, где на практике используется процесс разбора массива данных и выделения из него нужных сведений.

1. Наполнение интернет магазинов.
   Для заполнения контентом, содержащим однотипные описания продуктов и технические характеристики, не являющиеся интеллектуальной собственностью: цена, модель, цвет, размер, картинки. Программа по сбору запускается часто и автоматически разбирает содержание для обновления .
2. Отслеживание объявлений.
   Распространено среди риэлторов по недвижимости, автодилеров, перепродажи в других сферах. Это может быть парсер фото с сайта или текста.
3. Получение контента с других площадок.
   Это самый популярный вид использования рассматриваемого вида программного обеспечения для наполнения сайта контентом.

В качестве примеров парсера сайта, использующих данный вид сбора данных являются:

• Туристические компании - обновление сведений о местах отдыха, условиях проживания, погоде, режимах работы музеев.
• Новостные интернет-ресурсы - сбор «горячей» информации с определенных площадок.
• Обновление «постоянной» информации. Запускается не часто, в основном только для проверки наличия новых товаров на определенных площадках всемирной сети.
• Сбор информации из социальных сетей: из социальных сетей на веб-страницу, из одной социальной сети в другую, из одного сообщества в другое.
• Автоматически производит сбор контактных сведений по списку аккаунтов ВКонтакте и сохраняет их в любом удобном формате. Объем и состав собираемых материалов зависит от настроек приватности аккаунтов.
• Сбор ID активных участников групп - чтобы впоследствии предлагать им рекламировать, за вознаграждение, интернет-площадку. Позволяет автоматически оценивать аудиторию каждого активного подписчика – отслеживать, когда человек последний раз был в социальной сети.

в поисковом маркетинге

Нужен для:

• Извлечения контактных сведений.
  Используется при создании базы потенциальных клиентов, с целью последующей рекламы и направлены на сбор адресов электронной почты.
• Поиска по собственной базе данных.
  Парсер структуры сайта позволяет найти необходимое содержимое из базы данных собственного веб-ресурса. При этом он ищет не внешние ссылки, а вхождение поискового запроса, который вбил пользователь.
• Сбора ссылок SEO специалистами.
  SEO специалисты применяют парсер ссылок с сайта для того, чтобы оценить их количество, на какие ресурсы ссылаются, и удалить лишние.

Когда приходится иметь дело с несколькими сотнями ссылок, парсер становится незаменимым инструментом оптимизатора. Он позволяет собрать всю информацию о линках, распарсить ее в удобном виде.

Другой вариант применения в оптимизации - составление карты сайта. Ссылок много, вручную собирать файл долго. В этом случае программное обеспечение проверяет все внутренние ссылки на обрабатываемом портале. Узнает все необходимые значения для каждой ссылки и сохраняет все в специальном файле. Происходит сбор на указанной глубине и возврат заголовка ответа сервера. За предоставление результата отвечает шаблонизатор, который формирует требуемый вид конечного файла.

Упрощайте жизнь там, где это возможно. Но не забывайте о том, что иногда проще сделать все вручную.

Все сталкивались с ситуацией, когда нужно собрать и систематизировать большое количество информации. Для стандартных задач по SEO-оптимизации сайта есть готовые сервисы , например, Netpeak Checker — для сравнения показателей конкурирующих сайтов или Netpeak Spider — для парсинга внутренней информации по сайту. Но что, если задача нетривиальна и готовых решений нет? Есть два пути: делать все руками и долго, или загнать рутинный процесс в матрицу, автоматизировать его и получать результат в разы быстрее. О таком кейсе и пойдет речь.

Что такое парсинг сайтов и зачем он нужен

Kimono — мощный и быстрый в настройке скрейпер с интуитивно понятным интерфейсом. Позволяет парсить данные с других сайтов и позже обновлять их. Бесплатный.

Познакомиться поближе и получить краткий мануал об использовании можно (на русском) или на moz.com (на английском). Давайте попробуем спарсить что-нибудь хорошее с помощью Kimono. Например, дополним созданную нами таблицу с городами списком курортов в стране Города 2. Как это можно реализовать при помощи Kimono Labs. Нам понадобятся:

• приложение для Google Chrome — Kimono;
• таблица Google Docs.

1. Находим сайт с необходимой нам информацией — то есть перечнем стран и их курортов. Открываем страницу, откуда необходимо получить данные.

2. Кликаем на иконку Kimono в правом верхнем углу Chrome.

3. Выделяем те части страницы, данные из которых нам необходимо спарсить. Если нужно выделить новый тип данных на той же странице, кликаем на «+» справа от «property 1 » — так указываем Kimono, что эти данные нужно разместить в новом столбце.

4. Кликнув на фигурные скобки <> и выбрав «CSV », можно увидеть, как выбранные данные будут располагаться в таблице.

5. Когда все данные отмечены:

• кликаем «Done » (в правом верхнем углу);
• логинимся в Kimono, чтобы привязать API к своему аккаунту;
• вводим название будущего АРI;
• кликаем «Create API ».

6. Когда API создано, переходим в таблицу Google, куда хотим загрузить выбранные данные. Выбираем «Connect to Kimono » и кликаем на название нашего API — «Resorts ». Список стран и ссылок на страницы с курортными городами выгружается на отдельный лист.

7. Переходим снова на сайт, берем для примера Ирландию, и снова выбираем через Kimono города, которые необходимо спарсить. Создаем API, называем его «Resorts in countries ».

9. В «Crawl Strategy » выбираем «URLs from source API ». Появляется поле с выпадающим списком всех API. Выбираем созданное нами ранее API «Resorts » и из него автоматически загружается список URL для парсинга. Кликаем синюю кнопку «Start Crawl » (начать обход) и следим за статусом парсинга. Kimono обходит страницы, парсит данные по заданному ранее шаблону и добавляет их в таблицу — то есть делает все то же самое, что и для Ирландии, но уже для всех других стран, что ввели автоматически и без нашего участия.

10. Когда таблица сформирована, синхронизируем Kimono Labs с таблицей Google — точно так же, как делали это в шестом пункте. В результате, в таблице появляется второй лист с данными.

Предположим, хотим, чтобы в таблице отображались все курортные города в стране города прибытия. Данные на листах Kimono обрабатываем с помощью формул для таблиц Google, и выводим в строку список городов, где еще можно отдохнуть в Австралии, кроме Сиднея.

Например, это можно сделать так . Разметить массив данных (список городов), используя логические функции и возвращая значение ячейке, равное TRUE или FALSE. На примере ниже выделили для себя города, которые находятся именно в Австралии:

• TRUE = город находится в Австралии;
• FALSE = город находится в другой стране.

По меткам TRUE определяем начало и конец обрабатываемого диапазона, и выводим в строку соответствующие этому диапазону города.

По аналогии можем вывести курортные города и для других стран.

Мы специально привели здесь достаточно простой и пошаговый пример — формулу можно усложнить, например, сделать так, чтобы достаточно было ввести страну в колонку С, а все остальные вычисления и вывод городов в строку происходили автоматически.

Результаты автоматизации

Как говорилось вначале, нам регулярно нужно составлять по 20 однотипных таблиц. Это рутинный процесс, съедающий по 40-50 минут на одну таблицу, и по 16 часов времени на каждые 20 шт. Согласитесь, 2 рабочих дня на одинаковые таблички — необоснованная трата времени. После автоматизации на одну таблицу уходит 5-10 минут, а на 20 — около 2 часов. Таблица имеет 17 ячеек, парсинг производится из 5 источников. Заполнение таблицы происходит автоматически при заполнении всего 2 ячеек с исходными данными.

Настройка и автоматизация парсинга суммарно заняла 30 часов времени, то есть потраченное время «окупится» уже на этапе генерации второй 20-ки таблиц.

Привет, друзья. С вами Светлана Раевская и сегодня мы будем говорить о парсерах и парсинге ВК. Что это такое и для чего это нам с вами нужно?

Что такое парсер и парсинг ВК

Парсер — это программа/скрипт, которая по заданному алгоритму собирает нужную информацию на сайте.

Парсинг — процесс поиска, анализа и систематизации данных по заданному алгоритму и выдача его в удобном для сохранения и использования формате (Exel, csv, txt).

Что такое сервисы ретаргетинга ВКонтакте и как они работают

Так для чего же нам с вами может понадобиться парсер? И здесь важно вспомнить о том, что такое ретаргетинг по файлу.

Как видите всё становится на свои места. С помощью парсера мы можем собирать аудитории пользователей ВКонтакте, по определённым, нужным нам параметрам. Затем загружать эти аудитории в свой рекламный кабинет и транслировать им свои рекламные объявления. Иногда парсеры данных из ВК так и называют — сервисы ретаргетинга ВКонтакте.

Именно время создания парсеров ВКонтакте, я считаю, вывело таргетированную рекламу на новую ступень. Парсинг аудиторий по различным поведенческим характеристикам позволяет свести к минимуму главный недостаток таргета — “холодность” аудитории. Как? Очень просто — показывать объявления максимально заинтересованной аудитории.

Например, вы продаёте развивающие игрушки для детей. С большей долей вероятности их купят не все мамы подряд, а те, кто интересуется ранним развитием детей или уже водит детей в развивающие центры. Найти таких мама позволит парсер.

На данный момент сервисы ретаргетинга Вконтакте предлагают парсинг аудиторий более чем по 90 критериям. Я перечислю лишь самые распространённые и часто используемые:

• Сбор пользователей, которые состоят в нескольких сообществах по тематике. Например, если человек состоит как минимум в 3 сообществах вегетарианской тематики, то он с большей долей вероятности заинтересуется информацией об открытии вегкафе.
• Сбор пользователей, которые проявляли активность: лайки, репосты, комментарии . Например, если человек последний месяц лайкает и репостит в сообществе спортивной тематики, то вы смело можете показывать ему рекламу своего спортпита/нового спортзала/одежды для фитнеса и так далее.
• Сбор администраторов групп. Отлично подходит для поиска контактов в нужной сфере, а также, исключения конкурентов из показа ваших рекламных объявлений.
• Люди, у вторых половинок которых скоро ДР. Например, если у вас агентство необычных подарков, то предлагайте свои услуги именно этой категории пользователей.
• Сбор тех, кто оставлял сообщения в темах обсуждений. Здесь можно найти самую горячую аудиторию и проанализировать её интересы, боли и проблемы.

Надеюсь, я убедила вас, что парсеры ВКонтакте — это рабочий инструмент, без которого сегодня сложно представить работу с таргетированной рекламой. Думаю, вы заметили, что в статье нет ни одного упоминания конкретных названий. Парсеров огромное количество и продолжают появляться новые. Мне не хочется заниматься рекламой и советовать вам какой-то конкретный сервис. Вы можете воспользоваться поиском на просторах сети интернет. От себя добавлю только, что работа с большими массивами данных дело сложное, поэтому качественный парсер не может быть бесплатным.