У цій статті подано розбір scraping і парсинг — пояснюючи, що саме робить кожен із них, коли їх використовувати та які інструменти потрібні. Незалежно від того, чи ви тільки починаєте, чи вдосконалюєте свій підхід, ви дізнаєтеся, як ці процеси працюють разом для обробки онлайн-даних. Розпочнімо!

Що таке вебскрапінг даних?

Скрапінг даних, який часто називають вебскрапінгом, — це процес вилучення сирих даних із вебсайтів. Він передбачає надсилання запитів до вебсторінки, отримання її вмісту, а потім передавання цього вмісту для подальшої обробки або аналізу. Вебскрапінг особливо корисний під час збирання великих обсягів даних із вебу, наприклад ринкових тенденцій, цінової інформації, відгуків клієнтів або новинних статей.

Як працює вебскрапінг даних

Процес вебскрапінгу даних починається з HTTP-запиту до URL. Цей запит просить сайт повернути свій вміст, зазвичай у форматі HTML. Вміст вебсторінки може містити цінні дані, такі як текст, зображення, посилання або таблиці. Однак ці дані часто вбудовані в різні HTML-теги, через що їх важко витягти у сирому вигляді.

Наприклад, за допомогою простого Python-скрипта з бібліотекою requests можна витягти вміст вебсторінки так:

import requests
url = "http://example.com"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

Цей код надсилає запит до “http://example.com” and retrieves the webpage’s raw HTML content. This HTML document contains all the information on the page but in an unstructured format that needs further processing.

Інструменти для вебскрапінгу даних

Є кілька інструментів і бібліотек, які спрощують процес вебскрапінгу. Ці інструменти допомагають автоматизувати завдання з вилучення великих наборів даних із вебсайтів:

1. Scrapy: фреймворк із відкритим кодом для створення вебкраулерів і вебскраперів. Scrapy дуже гнучкий і дає змогу витягувати дані з вебсайтів у структурований спосіб.

import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = "example_spider"
start_urls = ['http://example.com']
def parse(self, response):
page_title = response.xpath('//title/text()').get()
print("Заголовок сторінки:", page_title)

2. Selenium: потужний інструмент, який передусім використовують для вебавтоматизації, але він також корисний для вебскрапінгу динамічних вебсайтів, що покладаються на JavaScript для завантаження вмісту. Selenium імітує реального користувача, який взаємодіє з браузером.

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com")
title = driver.title
print("Заголовок сторінки:", title)
driver.quit()

3. Requests-HTML: Бібліотека Python, яка дає змогу без зусиль вебскрапити та парсити HTML-вміст. Вона особливо корисна для сайтів, що потребують рендерингу JavaScript.

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
response = session.get("http://example.com")
response.html.render()
title = response.html.find('title', first=True).text
print("Заголовок сторінки:", title)

Автоматизовані та no-code вебскрапери

Для тих, хто надає перевагу готовому рішенню, автоматизовані no-code вебскрапери спрощують вилучення даних без написання жодного рядка коду. Ось короткий TLDR-список п’яти популярних провайдерів:

1. Bright Data — Комплексний збір даних із потужною автоматизацією.
2. Octoparse — вебскрапінг без коду з надійними інструментами вилучення даних.
3. ParseHub — Інтуїтивний інструмент для вебскрапінгу динамічних сайтів без зусиль.
4. Apify — Платформа для автоматизованого вебскрапінгу з гнучкими налаштуваннями.
5. Diffbot — вилучення на основі ШІ для складних і різноманітних макетів сайтів.

Ці провайдери пропонують зручні інтерфейси та розширені функції, які допомагають швидко налаштовувати й запускати проєкти з вебскрапінгу без необхідності писати код.

Типові сценарії використання вебскрапінгу даних

Вебскрапінг використовують у різних галузях для багатьох цілей. Серед найпоширеніших сценаріїв застосування:

• Market Research: Компанії використовують вебскрапінг, щоб збирати дані про товари, ціни та відгуки клієнтів конкурентів.
• Price Monitoring: Ритейлери використовують інструменти вебскрапінгу, щоб відстежувати ціни конкурентів і коригувати власні цінові стратегії.
• Real Estate Listings: Вебскрапінг сайтів нерухомості може допомогти зібрати дані про ціни на об’єкти, їхнє розташування та характеристики.
• Lead Generation: Збирання контактної інформації з онлайн-каталогів або соціальних мереж для генерації лідів для продажів.

Що таке парсинг даних?

Розбір даних — це процес перетворення необроблених, неструктурованих даних у більш структурований формат, який легше аналізувати й обробляти. У випадку вебскрапінгу розбір зазвичай означає вилучення конкретних фрагментів інформації з HTML-вмісту, зібраного під час вебскрапінгу, та впорядкування їх у більш зручний формат, наприклад JSON, XML або CSV.

Parsing does not just retrieve data; it organizes the data into a structured form that makes it easier to work with, whether you’re storing it in a database, analyzing it, or performing further processing.

Як працює парсинг даних

Після того як ви зібрали необроблені HTML-дані шляхом вебскрапінгу, наступним кроком є парсинг. Це передбачає використання парсера для вилучення конкретної інформації, наприклад заголовка вебсторінки, абзаців, зображень або посилань. Для парсингу HTML-документів у Python можна використовувати бібліотеки на кшталт BeautifulSoup.

Наприклад, ви можете використати BeautifulSoup для парсингу HTML контент і витягніть заголовок сторінки так:

from bs4 import BeautifulSoup
html_content = "

Ласкаво просимо на сторінку прикладу.

"
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# Extract page title
title = soup.title.string
print("Заголовок сторінки:", title)

BeautifulSoup розбирає HTML-вміст і дає змогу орієнтуватися в його структурі, щоб витягувати корисні дані, наприклад заголовок сторінки.

Інструменти для парсингу даних

Розбір даних спирається на кілька інструментів і бібліотек, які роблять цей процес ефективним. Серед найпоширеніших інструментів для розбору:

1. BeautifulSoup: Бібліотека Python, яка дає змогу парсити й витягувати інформацію з HTML- та XML-документів. Вона допомагає орієнтуватися в HTML-дереві, щоб витягувати конкретні дані.

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.title.string

2. jsoup: Бібліотека Java для розбору HTML. Вона може обробляти розбір HTML, вилучення даних і маніпулювання за допомогою CSS-селектори або XPath.

import org.jsoup.Jsoup;
Document doc = Jsoup.parse("");
String title = doc.title();

3. Regular Expressions: Регулярні вирази використовуються для більш складного парсингу, особливо під час роботи з текстовими шаблонами у необроблених даних.

import re
text = "Ласкаво просимо на прикладову сторінку."
match = re.search(r'example', text)
if match:
print("Знайдено збіг:", match.group())

Дізнайтеся більше про топ Python libraries for HTMLparsing.

Типові сценарії використання парсингу даних

Парсинг є критичним етапом у роботі з даними та використовується в різних сферах для різних цілей:

• Log File Analysis: Парсинг серверних логів для вилучення повідомлень про помилки, даних про активність користувачів або показників продуктивності.
• API Data Handling: Багато API повертають дані у форматі JSON або XML. Парсинг даних перетворює цю необроблену відповідь API на структури даних, придатні для обробки.
• Form Data Processing: Коли надсилають вебформи, дані форми зазвичай URL-кодовані або у форматі JSON. Парсинг допомагає витягувати й упорядковувати ці дані.
• Text Data Extraction: Методи парсингу можуть витягувати певні шаблони або ключові слова з великих текстових файлів або документів.

Ключові відмінності між вебскрапінгом і парсингом

Хоча і вебскрапінг, і парсинг пов’язані з витягуванням та упорядкуванням даних, вони мають різні цілі й охоплюють різні процеси:

Чому вебскрапінг і парсинг працюють разом

У типовому робочому процесі з даними вебскрапінг і парсинг працюють разом. Вебскрапінг — це початковий етап, під час якого збирають сирі дані з вебсайту. Щойно ви отримуєте ці неструктуровані дані, їх передають на етап парсингу, де їх очищують і впорядковують у формат, більш придатний для аналізу.

Наприклад, ви можете виконати вебскрапінг сайту, щоб зібрати назви товарів, ціни та відгуки, а потім розпарсити дані й зберегти їх у CSV-файл для аналізу.

Виклики у вебскрапінгу та парсингу

І вебскрапінг даних, і парсинг мають власний набір викликів.

Scraping Challenges

• Dynamic Websites: Багато сайтів динамічно завантажують контент за допомогою JavaScript. Традиційні інструменти для вебскрапінгу можуть не захопити цей контент, якщо не вміють рендерити JavaScript.
• Anti-Scraping Measures: Вебсайти часто застосовують методи протидії вебскрапінгу, наприклад Проблеми з CAPTCHA, Блокування IP-адрес, або обмеженням частоти запитів, щоб запобігти автоматизованому збору даних.

'requests'

'numpy'

• 'pandas' Іноді дані, зібрані під час вебскрапінгу, можуть бути неповними або некоректно відформатованими, що ускладнює їх парсинг.
• Changing Website Structures: Якщо вебсайт змінює свій макет або структуру, логіка парсингу може зламатися, спричиняючи помилки або некоректне вилучення даних.
• Error Handling: Помилки парсингу можуть виникати через проблеми з мережею, відсутні теги або неочікувані формати даних, тому надійна обробка помилок є необхідною.

Conclusion

Вебскрапінг і парсинг є ключовими процесами вилучення вебданих. Якщо вебскрапінг зосереджується на збиранні сирих даних із вебсайтів, то парсинг структурує ці дані в придатний для аналізу формат. Розуміння відмінностей між вебскрапінгом і парсингом, а також пов’язаних із ними інструментів і викликів допоможе вам ефективно працювати з цими завданнями та максимально використовувати доступні дані. Незалежно від того, чи створюєте ви власні інструменти, чи використовуєте готові рішення, вебскрапінг і парсинг і далі будуть ключовими для того, як ми сьогодні збираємо дані та працюємо з ними.