Как парсить информацию с сайта


10 инструментов, позволяющих парсить информацию с веб-сайтов, включая цены конкурентов + правовая оценка для России


Инструменты web scraping (парсинг) разработаны для извлечения, сбора любой открытой информации с веб-сайтов. Эти ресурсы нужны тогда, когда необходимо быстро получить и сохранить в структурированном виде любые данные из интернета. Парсинг сайтов – это новый метод ввода данных, который не требует повторного ввода или копипастинга.

Такого рода программное обеспечение ищет информацию под контролем пользователя или автоматически, выбирая новые или обновленные данные и сохраняя их в таком виде, чтобы у пользователя был к ним быстрый доступ. Например, используя парсинг можно собрать информацию о продуктах и их стоимости на сайте Amazon. Ниже рассмотрим варианты использования веб-инструментов извлечения данных и десятку лучших сервисов, которые помогут собрать информацию, без необходимости написания специальных программных кодов. Инструменты парсинга могут применяться с разными целями и в различных сценариях, рассмотрим наиболее распространенные случаи использования, которые могут вам пригодиться. И дадим правовую оценку парсинга в России.

1. Сбор данных для исследования рынка

Веб-сервисы извлечения данных помогут следить за ситуацией в том направлении, куда будет стремиться компания или отрасль в следующие шесть месяцев, обеспечивая мощный фундамент для исследования рынка. Программное обеспечение парсинга способно получать данные от множества провайдеров, специализирующихся на аналитике данных и у фирм по исследованию рынка, и затем сводить эту информацию в одно место для референции и анализа.

2. Извлечение контактной информации

Инструменты парсинга можно использовать, чтобы собирать и систематизировать такие данные, как почтовые адреса, контактную информацию с различных сайтов и социальных сетей. Это позволяет составлять удобные списки контактов и всей сопутствующей информации для бизнеса – данные о клиентах, поставщиках или производителях.

3. Решения по загрузке с StackOverflow

С инструментами парсинга сайтов можно создавать решения для оффлайнового использования и хранения, собрав данные с большого количества веб-ресурсов (включая StackOverflow). Таким образом можно избежать зависимости от активных интернет соединений, так как данные будут доступны независимо от того, есть ли возможность подключиться к интернету.

4. Поиск работы или сотрудников

Для работодателя, который активно ищет кандидатов для работы в своей компании, или для соискателя, который ищет определенную должность, инструменты парсинга тоже станут незаменимы: с их помощью можно настроить выборку данных на основе различных прилагаемых фильтров и эффективно получать информацию, без рутинного ручного поиска.

5. Отслеживание цен в разных магазинах

Такие сервисы будут полезны и для тех, кто активно пользуется услугами онлайн-шоппинга, отслеживает цены на продукты, ищет вещи в нескольких магазинах сразу.

В обзор ниже не попал Российский сервис парсинга сайтов и последующего мониторинга цен XMLDATAFEED (xmldatafeed.com), который разработан в Санкт-Петербурге и в основном ориентирован на сбор цен с последующим анализом. Основная задача — создать систему поддержки принятия решений по управлению ценообразованием на основе открытых данных конкурентов. Из любопытного стоит выделить публикация данные по парсингу в реальном времени :)

10 лучших веб-инструментов для сбора данных:


Попробуем рассмотреть 10 лучших доступных инструментов парсинга. Некоторые из них бесплатные, некоторые дают возможность бесплатного ознакомления в течение ограниченного времени, некоторые предлагают разные тарифные планы.

1. Import.io

Import.io предлагает разработчику легко формировать собственные пакеты данных: нужно только импортировать информацию с определенной веб-страницы и экспортировать ее в CSV. Можно извлекать тысячи веб-страниц за считанные минуты, не написав ни строчки кода, и создавать тысячи API согласно вашим требованиям.

Для сбора огромных количеств нужной пользователю информации, сервис использует самые новые технологии, причем по низкой цене. Вместе с веб-инструментом доступны бесплатные приложения для Windows, Mac OS X и Linux для создания экстракторов данных и поисковых роботов, которые будут обеспечивать загрузку данных и синхронизацию с онлайновой учетной записью.

2. Webhose.io

Webhose.io обеспечивает прямой доступ в реальном времени к структурированным данным, полученным в результате парсинга тысяч онлайн источников. Этот парсер способен собирать веб-данные на более чем 240 языках и сохранять результаты в различных форматах, включая XML, JSON и RSS.

Webhose.io – это веб-приложение для браузера, использующее собственную технологию парсинга данных, которая позволяет обрабатывать огромные объемы информации из многочисленных источников с единственным API. Webhose предлагает бесплатный тарифный план за обработку 1000 запросов в месяц и 50 долларов за премиальный план, покрывающий 5000 запросов в месяц.

3. Dexi.io (ранее CloudScrape)

CloudScrape способен парсить информацию с любого веб-сайта и не требует загрузки дополнительных приложений, как и Webhose. Редактор самостоятельно устанавливает своих поисковых роботов и извлекает данные в режиме реального времени. Пользователь может сохранить собранные данные в облаке, например, Google Drive и Box.net, или экспортировать данные в форматах CSV или JSON.

CloudScrape также обеспечивает анонимный доступ к данным, предлагая ряд прокси-серверов, которые помогают скрыть идентификационные данные пользователя. CloudScrape хранит данные на своих серверах в течение 2 недель, затем их архивирует. Сервис предлагает 20 часов работы бесплатно, после чего он будет стоить 29 долларов в месяц.

4. Scrapinghub

Scrapinghub – это облачный инструмент парсинга данных, который помогает выбирать и собирать необходимые данные для любых целей. Scrapinghub использует Crawlera, умный прокси-ротатор, оснащенный механизмами, способными обходить защиты от ботов. Сервис способен справляться с огромными по объему информации и защищенными от роботов сайтами.

Scrapinghub преобразовывает веб-страницы в организованный контент. Команда специалистов обеспечивает индивидуальный подход к клиентам и обещает разработать решение для любого уникального случая. Базовый бесплатный пакет дает доступ к одному поисковому роботу (обработка до 1 Гб данных, далее — 9$ в месяц), премиальный пакет дает четырех параллельных поисковых ботов.

5. ParseHub

ParseHub может парсить один или много сайтов с поддержкой JavaScript, AJAX, сеансов, cookie и редиректов. Приложение использует технологию самообучения и способно распознать самые сложные документы в сети, затем генерирует выходной файл в том формате, который нужен пользователю.

ParseHub существует отдельно от веб-приложения в качестве программы рабочего стола для Windows, Mac OS X и Linux. Программа дает бесплатно пять пробных поисковых проектов. Тарифный план Премиум за 89 долларов предполагает 20 проектов и обработку 10 тысяч веб-страниц за проект.

6. VisualScraper

VisualScraper – это еще одно ПО для парсинга больших объемов информации из сети. VisualScraper извлекает данные с нескольких веб-страниц и синтезирует результаты в режиме реального времени. Кроме того, данные можно экспортировать в форматы CSV, XML, JSON и SQL.

Пользоваться и управлять веб-данными помогает простой интерфейс типа point and click. VisualScraper предлагает пакет с обработкой более 100 тысяч страниц с минимальной стоимостью 49 долларов в месяц. Есть бесплатное приложение, похожее на Parsehub, доступное для Windows с возможностью использования дополнительных платных функций.

7. Spinn3r

Spinn3r позволяет парсить данные из блогов, новостных лент, новостных каналов RSS и Atom, социальных сетей. Spinn3r имеет «обновляемый» API, который делает 95 процентов работы по индексации. Это предполагает усовершенствованную защиту от спама и повышенный уровень безопасности данных.

Spinn3r индексирует контент, как Google, и сохраняет извлеченные данные в файлах формата JSON. Инструмент постоянно сканирует сеть и находит обновления нужной информации из множества источников, пользователь всегда имеет обновляемую в реальном времени информацию. Консоль администрирования позволяет управлять процессом исследования; имеется полнотекстовый поиск.

8. 80legs

80legs – это мощный и гибкий веб-инструмент парсинга сайтов, который можно очень точно подстроить под потребности пользователя. Сервис справляется с поразительно огромными объемами данных и имеет функцию немедленного извлечения. Клиентами 80legs являются такие гиганты как MailChimp и PayPal.

Опция «Datafiniti» позволяет находить данные сверх-быстро. Благодаря ней, 80legs обеспечивает высокоэффективную поисковую сеть, которая выбирает необходимые данные за считанные секунды. Сервис предлагает бесплатный пакет – 10 тысяч ссылок за сессию, который можно обновить до пакета INTRO за 29 долларов в месяц – 100 тысяч URL за сессию.

9. Scraper

Scraper – это расширение для Chrome с ограниченными функциями парсинга данных, но оно полезно для онлайновых исследований и экспортирования данных в Google Spreadsheets. Этот инструмент предназначен и для новичков, и для экспертов, которые могут легко скопировать данные в буфер обмена или хранилище в виде электронных таблиц, используя OAuth.

Scraper – бесплатный инструмент, который работает прямо в браузере и автоматически генерирует XPaths для определения URL, которые нужно проверить. Сервис достаточно прост, в нем нет полной автоматизации или поисковых ботов, как у Import или Webhose, но это можно рассматривать как преимущество для новичков, поскольку его не придется долго настраивать, чтобы получить нужный результат.

10. OutWit Hub

OutWit Hub – это дополнение Firefox с десятками функций извлечения данных. Этот инструмент может автоматически просматривать страницы и хранить извлеченную информацию в подходящем для пользователя формате. OutWit Hub предлагает простой интерфейс для извлечения малых или больших объемов данных по необходимости.

OutWit позволяет «вытягивать» любые веб-страницы прямо из браузера и даже создавать в панели настроек автоматические агенты для извлечения данных и сохранения их в нужном формате. Это один из самых простых бесплатных веб-инструментов по сбору данных, не требующих специальных знаний в написании кодов.

Самое главное — правомерность парсинга?!

Вправе ли организация осуществлять автоматизированный сбор информации, размещенной в открытом доступе на сайтах в сети интернете (парсинг)?

В соответствии с действующим в Российской Федерации законодательством разрешено всё, что не запрещено законодательством. Парсинг является законным, в том случае, если при его осуществлении не происходит нарушений установленных законодательством запретов. Таким образом, при автоматизированном сборе информации необходимо соблюдать действующее законодательство. Законодательством Российской Федерации установлены следующие ограничения, имеющие отношение к сети интернет:

1. Не допускается нарушение Авторских и смежных прав.
2. Не допускается неправомерный доступ к охраняемой законом компьютерной информации.
3. Не допускается сбор сведений, составляющих коммерческую тайну, незаконным способом.
4. Не допускается заведомо недобросовестное осуществление гражданских прав (злоупотребление правом).
5. Не допускается использование гражданских прав в целях ограничения конкуренции.
Из вышеуказанных запретов следует, что организация вправе осуществлять автоматизированный сбор информации, размещенной в открытом доступе на сайтах в сети интернет если соблюдаются следующие условия:
1. Информация находится в открытом доступе и не защищается законодательством об авторских и смежных правах.
2. Автоматизированный сбор осуществляется законными способами.
3. Автоматизированный сбор информации не приводит к нарушению в работе сайтов в сети интернет.
4. Автоматизированный сбор информации не приводит к ограничению конкуренции.
При соблюдении установленных ограничений Парсинг является законным.

p.s. по правовому вопросу мы подготовили отдельную статью, где рассматривается Российский и зарубежный опыт.

Какой инструмент для извлечения данных Вам нравится больше всего? Какого рода данные вы хотели бы собрать? Расскажите в комментариях о своем опыте парсинга и свое видение процесса…

Анализ

- Как разобрать имя страницы из URL?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии
.

python - как разобрать дополнительную информацию с RSS-сайта с помощью feedparser?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Как выполнить парсинг в Интернете с помощью Python за 4 минуты | Автор: Джулия Хо

Руководство для начинающих по веб-скрапингу на Python

Фото Криса Рида на Unsplash

Веб-скрапинг - это метод автоматического доступа и извлечения больших объемов информации с веб-сайта, который может сэкономить огромное количество времени и усилий. В этой статье мы рассмотрим простой пример того, как автоматизировать загрузку сотен файлов с New York MTA. Это отличное упражнение для новичков в веб-парсинге, которые хотят понять, как выполнять парсинг.Очистка веб-страниц может быть немного пугающей, поэтому в этом руководстве будет подробно рассмотрен процесс его выполнения.

Мы будем загружать данные турникетов с этого сайта:

 http://web.mta.info/developers/turnstile.html 

Данные турникетов собираются каждую неделю с мая 2010 года по настоящее время, поэтому существуют сотни файлов .txt. на сайте. Ниже приведен фрагмент того, как выглядят некоторые данные. Каждая дата представляет собой ссылку на файл .txt, который вы можете скачать.

Было бы мучительно вручную щелкать правой кнопкой мыши по каждой ссылке и сохранять ее на рабочий стол.К счастью, есть веб-скрапинг!

  1. Прочтите Условия использования веб-сайта, чтобы понять, как можно законно использовать данные. Большинство сайтов запрещают вам использовать данные в коммерческих целях.
  2. Убедитесь, что вы не загружаете данные слишком быстро, поскольку это может привести к поломке веб-сайта. Вы также можете быть заблокированы на сайте.

Первое, что нам нужно сделать, это выяснить, где мы можем найти ссылки на файлы, которые мы хотим загрузить, внутри нескольких уровней HTML-тегов.Проще говоря, на странице веб-сайта много кода, и мы хотим найти соответствующие фрагменты кода, содержащие наши данные. Если вы не знакомы с HTML-тегами, обратитесь к руководствам W3Schools. Для успешного парсинга веб-страниц важно понимать основы HTML.

На веб-сайте щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Проверить». Это позволяет вам увидеть необработанный код сайта.

После того, как вы нажмете «Осмотреть», вы должны увидеть эту консоль.

Консоль

Обратите внимание, что в левом верхнем углу консоли есть символ стрелки.

Если щелкнуть эту стрелку, а затем щелкнуть область самого сайта, код для этого конкретного элемента будет выделен в консоли. Я нажал на самый первый файл данных, суббота, 22 сентября 2018 г., и консоль выделила синим цветом ссылку на этот конкретный файл.

  суббота, 22 сентября 2018 г.  

Обратите внимание, что все файлы .txt находятся внутри тега , следующего за строкой выше .По мере того, как вы будете сканировать больше веб-страниц, вы обнаружите, что используется для гиперссылок.

Теперь, когда мы определили расположение ссылок, приступим к кодированию!

Начнем с импорта следующих библиотек.

 запросов на импорт 
import urllib.request
время импорта
из bs4 import BeautifulSoup

Затем мы устанавливаем URL-адрес веб-сайта и получаем доступ к сайту с помощью нашей библиотеки запросов.

 url = 'http://web.mta.info/developers/turnstile.html '
response = requests.get (url)

Если доступ был успешным, вы должны увидеть следующий результат:

Затем мы анализируем html с помощью BeautifulSoup, чтобы мы могли работать с более удобной вложенной структурой данных BeautifulSoup. Если вам интересно узнать больше об этой библиотеке, ознакомьтесь с документацией BeatifulSoup.

 soup = BeautifulSoup (response.text, «html.parser») 

Мы используем метод .findAll, чтобы найти все наши теги .

 soup.findAll ('a') 

Этот код дает нам каждую строку кода, которая имеет тег . Информация, которая нас интересует, начинается в строке 38, как показано ниже. То есть самый первый текстовый файл находится в строке 38, поэтому мы хотим получить остальные текстовые файлы, расположенные ниже.

подмножество всех тегов

Затем давайте извлечем нужную нам ссылку. Проверим первую ссылку.

 one_a_tag = soup.findAll (‘a’) [38] 
link = one_a_tag [‘href’]

Этот код сохраняет первый текстовый файл ‘data / nyct / турникет / турникет_180922.txt ’к нашей переменной ссылке. Полный URL-адрес для загрузки данных на самом деле выглядит следующим образом: http://web.mta.info/developers / data / nyct / Turntile / Turntile_180922.txt, который я обнаружил, щелкнув первый файл данных на веб-сайте в качестве теста. . Мы можем использовать нашу библиотеку urllib.request, чтобы загрузить этот путь к файлу на наш компьютер. Мы предоставляем request.urlretrieve с двумя параметрами: URL-адресом файла и именем файла. Для своих файлов я назвал их «турникет_180922.txt», «турникет_180901» и т. Д.

 download_url = 'http: // web.mta.info/developers/'+ link 
urllib.request.urlretrieve (download_url, '. /' + link [link.find ('/ турникет _') + 1:])

И последнее, но не менее важное: мы должны включить это строка кода, чтобы мы могли приостановить наш код на секунду, чтобы мы не спамили веб-сайт запросами. Это помогает нам избежать пометки как спамера.

 time.sleep (1) 

Теперь, когда мы понимаем, как загрузить файл, давайте попробуем загрузить весь набор файлов данных с помощью цикла for. Приведенный ниже код содержит полный набор кода для извлечения данных из данных турникета NY MTA.

Обратите внимание, что строка 19 должна быть 38, а не 36 из-за обновления на веб-сайте.

Вы можете найти мой блокнот Jupyter для этого на моем Github.

Спасибо за чтение и удачного сканирования веб-страниц!

.

парсинг - как разобрать эту информацию из строки?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Смотрите также

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Одноклассники
Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий