Нередко вебмастера, маркетологи и SEO-специалисты сталкиваются с необходимостью извлечения данных с веб-сайтов для отображения их в более удобном виде или дальнейшей обработки. Это может быть парсинг, скрапинг или использование API веб-сайтов с целью получения числа лайков, копирование акцент интернет-магазинов или даже извлечение отзывов на определенные товары.
Существует специальные программы технического аудита, предназначенные для сбора содержимого заголовков H1 и H2. Но если вам нужна более подробная информация, ее придется получать отдельно. Один из эффективных методов решения этой задачи — парсинг. А вот для того чтобы исключить рутинную работу вручную, можно использовать веб скрейпинг.
Зачем нужно извлекать данные с веб-сайтов?
Обработка и систематизация большого объема данных занимает слишком много времени. Извлекать данные с сайта можно для реализации множества задач:
- заполнение карточек с товарами на странице нового интернет-магазина — вручную это придется делать очень долго;
- контроль сайта и устранение недостатков — в процессе вы сможете найти ошибки, неправильное описание товаров, повторы, не актуальное наличие и т.д.;
- оценка средняя стоимость и товаров, сбор информации о конкурентах на рынке;
- регулярное отслеживание изменений — это может быть рост цен или нововведения у главных конкурентов;
- сбор информации с зарубежных веб-сайтов с их автоматическим переводом.
Далее мы расскажем, как извлечь данные с сайта и рассмотрим наиболее распространенные методы.
Методы извлечения данных с сайтов
Большинство специалистов для извлечения необходимой информации с веб-ресурсов используют парсинг, скрапинг сайта и API. Изучим каждый из этих инструментов более подробно.
Парсинг веб-страниц
Парсинг — это использование специальных программ или сервисов, которые автоматически собирают и структурируют необходимую информацию с веб-сайтов. Такие инструменты называются парсерами и предназначены для поиска и извлечения данных с учетом заданных пользователем параметров.
Перед тем, как парсить информацию с сайта, необходимо определить, с какой целью вы будете использовать инструмент.
- проанализировать собственный сайт с целью поиска ошибок и внесения корректировок;
- анализ страниц конкурентов для поиска свежих идей, которые помогут обновить собственный сайт;
- изучение технических составляющих сайта — поиск ссылок, прекративших свою работу, повторяющихся страниц, оценка корректности работы команд.
Чаще всего сайты анализируются с целью улучшения собственного бизнеса. Собирается информация о товарах конкурентов, ценах, заголовках и описаниях. Также может оцениваться структура сайтов с точки зрения удобства.
Веб-скрапинг сайта
Скрапинг веб-сайтов — это процесс сбора данных, который осуществляется автоматически с учетом правил, заданных пользователем.
Скрапинг данных может применяться для реализации разных целей. Этот инструмент поможет, если вам необходимо:
- регулярно отслеживать цены на товары в конкурентных магазинах;
- копировать описание товаров и услуг, информацию об их количестве и картинки;
- копировать контактную информацию (электронные адреса, телефоны и т.д.);
- получение информации для проведения маркетингового исследования (количество лайков, шеров, или оценок в рейтингах).
Также web scraping можно использовать для того чтобы извлечь специфические данные из кодов HTML страниц.
API веб-сайтов
API — это аббревиатура стандартного и безопасного интерфейса, с помощью которого обеспечивается взаимодействие приложения между собой. Цель создания данного интерфейса API — это поиск и регулярное обновление информации без участия пользователя.
Использование API для работы с данными — это очень удобный вариант, ведь с помощью этого инструмента можно решить две главные задачи поиска информации.
Обеспечение согласованной и стандартной платформы, связующий разные системы. В результате пользователю не нужно думать о самостоятельном создании уровня интеграции.
Полная автоматизация процесса поиска без регулярного участия пользователя для получения данных.
API — это базовый инструмент, который уже давно используется для работы с информацией
Выбор инструментов для веб-скрейпинга
Преимущественно веб-скрапинг выполняется путем разбора данных с использованием XPath, CSS-селекторы, XQuery, RegExp и HTML templates.
XPath — это инструмент, который позволяет делать запросы на алименты из документов в формате XML / XHTML. Для того чтобы получить доступ к необходимой информации, XPath пользуется навигацией по DOM, описывая путь к нужному элементу. Он то может с получением элемента, извлечением их текстового содержимого, а также с проверкой наличия конкретных элементов на веб-страницах.
CSS-селекторы помогают найти элемент его части (атрибут). С синтаксической точки зрения инструмент имеет схожести с предыдущих, но иногда работа CSS локаторов более быстрая, а описание более наглядное и краткое. Однако работать CSS может исключительно вглубь документа.
XQuery работает на основании языка XPath путем имитации XML. Он направлен на создание вложенных выражений способом, который не поддерживает XSLT.
RegExp — еще один язык, который извлекает значения из большого количества текстовых строк в соответствии с заданными условиями.
HTML templates — это язык, который позволяет извлекать данные с HTML документов. Он выполнен в виде комбинации HTML разметки, которая описывает шаблон поиска необходимого фрагмента с функциями и операциями, предусматривающими извлечение и преобразование данных.
При выборе подходящего языка необходимо ориентироваться на ваши потребности — цели, которые вы собираетесь реализовать с помощью таких инструментов.
Основы написания скриптов для сбора и извлечения данных
Вы не так давно в этой сфере, поэтому не знаете, как парсить данные с сайта? Для успешного выполнения этой задачи специалисты рекомендуют пробовать подходы в следующем порядке.
Поиск официального API.
Поиск XHR запросов в консоли разработчиков браузера.
Поиск сырого JSON на странице HTML.
Рендеринг кода страницы путем автоматизации браузера.
Если никакой из этих вариантов не помог, остается писать парсеры html-кода.
Обход ограничений и капчи при извлечении данных с сайта
Нередко во время парсинга пользователи сталкиваются с огромным количеством капчи, которую необходимо решать. Справиться с этой проблемой достаточно просто — помимо ручного метода, есть достаточно автоматических. Попробуйте использовать специальные расширения и программы для ввода капчи, которые существенно ускорят работу. Также с этой целью можно использовать ИНН.
Также необходимо заранее предотвратить обнаружение со стороны веб-сайтов. Это решается с помощью использования методов, которые имитируют поведения человека.
Кроме того, некоторые сайты ограничивают скорость обработки запросов. Внедрение ограничения скорости в скрипт парсинга позволит мне выходить за допустимые пределы на веб-ресурсе.
Для большей эффективности рабочего процесса рекомендуем менять IP-адреса. С реализацией этой задачи помогут мобильные прокси и другие расширения, по типу OpenVPN сервера.
Правовые аспекты веб-скрапинга: на что обратить внимание
Перед началом работы с парсингом или веб-скрапингом данных важно ознакомиться с правовыми аспектами, чтобы избежать возможных нарушений. Некоторые веб-сайты ограничивают или запрещают скрапинг, прописывая это в своих «Условиях использования». Несоблюдение этих условий может привести к юридическим последствиям или блокировке доступа к ресурсу.
Для защиты себя от правовых рисков рекомендуется:
- Изучить «Условия использования» сайта и выяснить, разрешён ли скрапинг.
- Убедиться, что собранные данные используются в рамках закона, например, для анализа рынка, а не для копирования или воспроизведения защищённого контента.
- Использовать официальные API, если они предоставляются сайтом, поскольку это законный способ доступа к данным.
Следование правовым стандартам и уважительное отношение к политике веб-сайтов помогут избежать конфликтов и позволят эффективно работать с данными в рамках правового поля.
Вывод
Извлечение данных с сайтов — это очень эффективный метод развития вашего бизнеса. Использование веб-скрапинга позволяет собирать необходимую информацию и оптимизировать процессы, связанные с заполнением карточек товаров, совершенствованием функционала, сбором конкурентной информации для маркетингового анализа и многие другие. Если же в процессе у вас возникли трудности с вводом капчи, существует множество методов решения этой проблемы.
FAQ
1. Какие методы используются для извлечения данных с веб-сайтов?
- Основные методы — это парсинг, веб-скрапинг и использование API. Парсинг позволяет автоматически извлекать нужные данные с сайта с помощью специальных программ. Веб-скрапинг работает аналогично, но обычно включает автоматизацию с имитацией действий пользователя. API — это интерфейс, который предоставляет доступ к данным сайта легально и упрощает процесс.
2. Что такое парсинг, и как он работает?
- Парсинг — это процесс извлечения данных с веб-страниц по заданным параметрам. Специальные программы (парсеры) анализируют структуру HTML сайта, извлекая информацию из определённых тегов, таких как заголовки, списки или цены. Этот метод удобен для регулярного сбора информации с заранее определённой структурой.
3. Что делать, если сайт требует капчу при парсинге?
- При столкновении с капчей можно использовать инструменты автоматизации, такие как сервисы распознавания капчи или специализированные расширения. Также, чтобы избежать её появления, можно регулировать частоту запросов и применять методы, имитирующие естественное поведение пользователя (например, случайные задержки между запросами).
4. Какой метод извлечения данных предпочтительнее для новичков?
- Для новичков лучше всего использовать API, если сайт его предоставляет. API — это надёжный и легальный способ доступа к данным, и они обычно сопровождаются документацией, облегчающей процесс интеграции. Если API нет, можно попробовать базовый веб-скрапинг с помощью простых инструментов, таких как Octoparse или ParseHub, которые не требуют навыков программирования.
5. Как избежать блокировок при скрапинге данных с сайта?
- Чтобы минимизировать риск блокировки, рекомендуется использовать прокси для изменения IP-адреса, регулировать частоту запросов и добавлять случайные задержки. Эти меры помогают снизить вероятность обнаружения автоматического сбора данных антифрод системами сайтов.