Что такое парсинг? Что обозначает это слово, какой процесс под этим подразумевается. У многих новичков при встрече с незнакомыми терминами возникают примерно такие, вполне естественные вопросы.

Мне самому, когда впервые столкнулся с этим термином стало интересно, что же там эти оптимизаторы и вебдизайнеры парсят время от времени. итак перейдем к определению этого термина.

Термин « Парсинг» обозначает проведение визуального или программно-автоматизированного синтаксического и лексического анализа или разбора какого-либо документа с целью извлечения из него необходимых данных.

Это понятие очень близко по значению еще одного не очень понятного человеку далекому от SEO индустрии –
.

Также этот термин близок по смыслу таким понятиям как анализ и аудит.
В применении к SEO, парсинг это сбор информации с какого-то веб-ресурса. Парсить – значит разбирать какой-либо документ на составляющие части и обрабатывать их, согласно конечной цели.

Парсинг данных

Получается, что все процессы, где применяется синтаксический анализ, используют парсинг. Это различные автоматизированные переводчики с одного языка на другой, это и трансляторы языков программирования, которые формируют программный код на машинно-ориентированный язык, это и язык SQL-запросов и тому подобные процессы.

Как нетрудно понять, парсят в подавляющем большинстве случаев при помощи какой-либо программы, так как вручную или визуально это проделывать достаточно трудоемко. Эти программы называют парсерами.

Запросы на услуги парсинга популярны на фриланс-биржах или форумах, посвященных тематике SEO.

Парсинг сайтов

Какие же данные чаще всего получают при помощи парсинга? Это, например, подборка статей определенного автора, или подбор данных на определенную тематику.

Также для анализа часто парсят:

  • Выдачу поисковых систем
  • Поисковые запросы, семантику
  • Информацию по сайтам конкурентов (CMS, структуру, СЯ,…)
  • Данные с медиа-ресурсов, различных форумов
  • Данных с интернет-магазинов — товаров, цен и т.п.
  • И еще много самых различных данных

Это процесс называют парсингом сайтов.


Процесс парсинга в общем случае можно разделить на три этапа:

  • Анализ исходных данных, отбор документов для дальнейшей обработки.
  • Разбор отобранных документов на составляющие части, выбор необходимой информации и сохранение данных в необходимом формате.
  • Систематизация и формирование данных в формате, отчета, таблицы или другого понятного документа.

Приведу простой пример. Например, есть сайт-каталог промышленных компаний. Обработав этот сайт при помощи парсера, можно получить данные в виде отчета или таблицы примерно такого формата:

В СЕО-продвижении парсинг чаще всего используют для получения контента для дальнейшего рерайта или репостинга или для поиска каких-либо веб-ресурсов — форумов, блогов, Email-адресов. Также популярен парсинг внешних ссылок , для анализа сайтов-конкурентов и обнаружения доступных трастовых сайтов.

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.

Очень часто в Интернете можно столкнуться с таким понятием, как «парсинг». Что это такое и для чего нужно? Бывает так, что программистам дают задание спарсить какой-либо сайт. Или обычный пользователь сталкивается с таким термином и не знает его значения.

Определение

Если взять общий смысл, то парсинг - это когда последовательность слов линейно сопоставляется с правилами конкретного языка, который может быть любым человеческим, используемым при коммуникации. Также это может быть формализованный язык, например язык программирования.

А в отношении сайтов в качестве ответа на вопросы про парсинг - "что это такое", "зачем используется" - можно сказать, что это процесс последовательного синтаксического анализа той информации, которая размещена на веб-страницах. Текст здесь является набором данных, который иерархически упорядочен и структурирован при помощи компьютерного и человеческого языка. Последний дает непосредственно информацию, за которой люди и приходят. А языки программирования задают способы отображения этих данных на мониторе пользователя.

Поиск контента

Когда владелец только создает свой сайт, перед ним встает проблема: откуда брать контент для заполнения? Самым оптимальным вариантом является поиск в глобальной сети. Ведь там знаний бесконечно много. Но тут же возникают и некоторые сложности:

  • Так как интернет постоянно растет и развивается, то ясно, что сайт должен содержать огромные объемы информации, чтобы иметь преимущество над конкурентами. Сегодня контента должно быть очень много. А вручную заполнить таким количеством информации сайт очень трудно.
  • Так как человек не в состоянии обслуживать бесконечный поток постоянно меняющейся информации, необходим парсинг. Что это даст? Автоматизацию процесса сбора информации и ее изменения.

Плюсы парсера

Программа, осуществляющая процесс парсинга, в сравнении с человеком обладает рядом преимуществ:

  • Она быстро пройдется по тысячам интернет-страниц.
  • Без проблем разделит технические данные и нужную человеку информацию.
  • Без ошибок отбросит ненужное, оставив только то, что необходимо.
  • Произведет упаковку данных в необходимый для пользователя вид.

Конечно, итоговый результат все еще будет нуждаться в некоторой обработке. И неважно, будет или же база данных. Но это уже гораздо легче, чем если делать все вручную, а не использовать парсинг. Что это дает, совершенно ясно - экономию времени и сил.

Разработка

Для создания парсеров используются самые разные языки программирования. Самыми распространенными являются Это означает, что на них пишутся сценарии. Что такое скрипт и проведенный с помощью таких языков, будет рассмотрено далее.

Создание программы-парсера не требует серьезных знаний о языке программирования. Необязательны и фундаментальные сведения о технологиях. Но что-то знать все-таки необходимо. Итак, чтобы знать, как создать парсинг, то есть программу-анализатор, нужно усвоить следующее:

  • Для первоначального алгоритма функционирования программы нужен тщательный анализ исходного кода веб-страницы, являющейся донором. Тут не обойтись хотя бы без средних знаний технологий верстки. Это и язык JavaScript.
  • Чтобы погрузиться в тему поглубже, нужно изучить технологию под названием DOM. Она дает возможность очень эффективно работать с иерархией веб-страницы.
  • Самый трудный этап - написание парсера. Здесь нужно владеть инструментом для обработки текста. Опытные программисты чаще всего используют для этой цели регулярные выражения, являющиеся достаточно мощным средством. Но это под силу далеко не каждому разработчику. Тут нужно особое мышление. Оптимальным решением будет использование уже готовых библиотек, которые создавались специально под парсинг. Что это за библиотеки? Это упакованный программный код, который уже содержит все функции для анализа.
  • Очень желательно разбираться в объектно-ориентированном программировании, которое поддерживается любым языком программирования.
  • Завершающий этап обработки результатов анализа предполагает, что данные будут структурированы и сохранены. Тут не обойтись без знаний баз данных.
  • Нужны знания и владение функциями, служащими для работы с файлами. Ведь данные нужно будет записывать в эти самые файлы, а потом, возможно, конвертировать в формат электронных таблиц.

Этапы

Если все требования соблюдены, то дальнейший процесс можно разделить на этапы:

  1. На первом этапе парсинга получают исходный код интернет-страницы.
  2. Следующий шаг - извлечение нужных данных из кода разметки. Здесь отбрасывается ненужный код, вся информация выстраивается по иерархии.
  3. После успешной обработки данных, их необходимо сохранить в том виде, который можно будет в дальнейшем обрабатывать.
  4. Так как сайт состоит не из одной страницы, а из множества, алгоритм должен уметь переходить на последующие страницы.

Итак, парсинг - что это такое? Это процесс анализа содержимого сайта и вычленения нужной информации. Используя вышеописанные сведения, можно наполнять свои сайты большим количеством контента автоматически. А это дает возможность выиграть время и победить в сложной конкуренции на рынке сайтостроителей.

Давайте на простом примере разберем что такое парсинг. Представьте, что Вы пришли в библиотеку и хотите быстро переписать все статьи из большой советской энциклопедии и разместить их у себя на сайте. И вот Вы сидите дни на пролет и изучаете каждый том, каждую статью, ищете информацию. А что если бы одним нажатием кнопки кто то за Вас сделал всю эту работу?

Или другой пример, более приближенный к реальности. Вы нашли интересный сайт с рецептами и хотите быстро и полностью скопировать их на свой сайт. Это не проблема, когда страниц всего несколько, но что если их тысячи или даже сотни тысяч? Как автоматизировать процесс, что бы не потерять время?

Это и есть процесс парсинг, только анализ и сбор информации происходит не из книг, а исключительно с интернет ресурсов. Процесс парсинга выполняется специальной программой-парсером. Она действует по определенным правилам и алгоритмам, которые закладывает разработчик. Например, можно собрать все статьи из википедии или получить телефоны с сайта объявлений авито и это лишь ничтожно малая часть возможностей парсинга. Объектом парсинга может быть блог, справочник, интернет-магазин, форум да и любой сайт который можно увидеть в интернете. Конечно, есть исключения, например когда вся инфомрация зашита во Flash ролике, то спарсить ее не получится. В любом случае перед парсингом требуется изучить ресурс-донор.

Парсер предоставляет информацию в определенном виде, который так же задается разработчиком программы. Весь процесс интернет парсинга можно разделить на несколько этапов:

  1. Получение кода интернет страницы
  2. Анализ полученных данных
  3. Обработка и формирование результата
  4. Вывод результата в файл или на экран

Результатом парсинга может быть текстовый файл, файл Эксель, csv, HTML файлы, каталог с картинками или видео и любой другой формат по требованию.

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.