Сервисы для извлечения и парсинга данных

46
0
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Время на прочтение: : 7 мин

Существует ряд программных решений, позволяющих извлекать, экспортировать и анализировать различные данные. Основное их направление — веб-скрапинг, а клиенты таких сервисов собирают данные с веб-страниц и конвертируют их в нужный формат.

Что такое парсинг данных

Веб-скрапинг — это извлечение данных с веб-сайта или приложения в формате, понятном обычному человеку. Обычно эти данные хранятся в таблице или файле.

Такими данными могут быть:

  • картинки;
  • каталог;
  • текстовое содержание;
  • контактные данные: адреса электронной почты, номера телефонов и так далее.

Все эти данные полезны для поиска потенциальных клиентов, сбора информации от компаний-конкурентов, выявления тенденций рынка, маркетингового анализа и многого другого.

парсинг данных

Этот процесс сбора данных не запрещен, однако некоторые недобросовестные компании незаконно используют возможности парсинга. Так в октябре 2020 года Facebook подал в суд на две организации, распространявшие вредоносное расширение для Chrome. Это позволяло проводить несанкционированный веб-скрапинг из социальных сетей: собранные данные содержали контент публичного и непубличного характера. Впоследствии вся полученная информация была продана маркетинговым компаниям, что является грубым нарушением закона.

Ну а для тех, кто собирается использовать парсинг для развития бизнеса, ниже я расскажу о лучших сервисах, предоставляющих эту услугу.

12 лучших сервисов по сбору данных

Большинство сервисов парсинга данных — это платные решения для сложных задач, но есть и условно-бесплатные программы, которые подходят для простых проектов. В этом разделе мы рассмотрим оба варианта.

ScraperAPI

ScraperAPI

ScraperAPI позволяет получать HTML-контент с любой страницы через API. С ним вы сможете работать с браузерами и прокси-серверами, минуя проверочный код CAPTCHA.

Его легко интегрировать — вам просто нужно отправить GET-запрос к API с ключом API и URL-адресом. Кроме того, ScraperAPI практически невозможно заблокировать, так как он меняет IP-адреса при каждом запросе, автоматически повторяет неудачные попытки и разгадывает капчи.

Функции:

  • jS-рендеринг;
  • геотеги;
  • набор мобильных прокси для сбора цен, результатов поиска, мониторинга социальных сетей и прочего.

Цена: доступна пробная версия, платные планы начинаются с 29 долларов в месяц

Официальный сайт: ScraperAPI

ScrapingBee

ScrapingBee

ScrapingBee использует API парсинга веб-страниц, который обрабатывает безголовые браузеры и управляет прокси-серверами, обходя все типы блокировки. У сервиса также есть специальный API для парсинга запросов Google.

Функции:

  • jS-рендеринг;
  • ротация прокси;
  • отлично работает с Google Sheets и Google Chrome.

Цена: от $49 в месяц

Официальный сайт: Соскобпчела

ScrapingBot

ScrapingBot

ScrapingBot — это мощный API для очистки HTML-контента. Компания предлагает API для сбора данных о розничной торговле и недвижимости, включая описание продукта, цену, валюту, отзывы, цену покупки или аренды, площадь, местоположение. Доступные тарифные планы, рендеринг JS, парсинг веб-страниц с использованием Angular JS, Ajax, JS, React JS, а также возможности геотаргетинга делают этот продукт незаменимым инструментом сбора данных.

Функции:

  • jS-рендеринг;
  • качественные прокси;
  • до 20 одновременных запросов;
  • геотеги;
  • есть расширение Prestashop, которое синхронизируется с сайтом отслеживания цен конкурента.

Цена: бесплатно или от €39 в месяц

Официальный сайт: ScrapingBot

Scrapestack

Scrapestack

Scrapestack — это REST API для парсинга веб-страниц в режиме реального времени. С ним вы сможете моментально собирать данные со страниц, используя миллионы прокси и обходя капчу.

Разбивка производится такими сайтами, как Парсинг где попало «для чайников»: ни строчки кода

Если вам просто нужно собрать метаданные со страницы, вы можете воспользоваться бесплатным. Но бывает, что нужно копнуть гораздо глубже и извлечь больше данных, и тут без сложных (и не бесплатных) инструментов не обойтись.

Евгений Костино о том, как сломать любое место, даже если вы совсем не дружите с программированием. Анализ производился на примере Screaming Frog Seo Spider.

Что такое парсинг и зачем он нужен

Парсинг необходим для получения некоторой информации с сайта. Например, собирать данные о ценах с сайтов конкурентов.

Одно из применений парсинга — наполнение каталогов новыми товарами на основе существующих страниц в Интернете.

Проще говоря, синтаксический анализ — это сбор информации. Есть и более сложные определения, но поскольку речь идет о разборе «для чайников», нет смысла усложнять терминологию. Парсинг — это сбор, как правило, структурированной информации. Чаще всего — в виде таблицы с определенным набором данных. Например, информация о характеристиках товара.

Парсер — это программа, которая выполняет этот сбор. Он переходит по ссылкам на страницы, которые вы предоставляете, и собирает необходимую информацию в файл Excel или в другое место.

Парсинг работает на основе запросов XPath. XPath — это язык запросов, который обращается к определенному разделу кода страницы и собирает из него определенную информацию.

Программное обеспечение для парсинга

Здесь есть важный момент. Если вы введете в поисковик слово «парсинг» или «парсинг заказа», то, как правило, вам будут предложены услуги компаний, которые создадут парсер под ваши задачи. Эти услуги относительно дороги. В результате кастомные разработчики напишут специальную программу либо на Python, либо на другом языке, которая будет собирать информацию с нужной вам страницы. Эта программа предназначена только для сбора конкретных данных, она не гибкая и без знаний программирования вы не сможете самостоятельно ее перенастроить под другие задачи.

Читайте также  Обзор программ для транскрибации

При этом есть готовые решения, которые можно настроить как угодно и собрать что угодно. Более того, если вы эксперт по поисковой оптимизации, возможно, вы уже используете одну из этих программ, но просто не знали, что у нее есть такие функции. Либо вы это знаете, но никогда не использовали, либо не использовали в полной мере.

Вот две аналогичные программы.

Screaming Frog SEO Spider (лицензия только на один год).
Netpeak Spider (есть пробный период 14 дней, лицензии от месяца и более).
Эти программы собирают информацию с сайта. То есть анализируют, например, его заголовки, коды, теги и все остальное. Помимо прочего, они позволяют вам собирать данные, которые вы у них запрашиваете.

Профессиональные инструменты PromoPult: быстрее ручного, дешевле других, бесплатные опции.

Выбор позиции, группировка запросов, синтаксический анализатор Wordstat, сбор поисковых предложений, сбор ассоциативных фраз, анализатор метатегов и заголовков, анализ индексации страниц, контрольный список оптимизации

Давайте посмотрим на реальные примеры.

Пример 1. Как разбить цену

Предположим, вы хотите собрать все цены на товары с определенной страницы. Это ваш конкурент, и вы хотите знать, сколько стоит его продукция.

Возьмем для примера mosdommebel.ru.

У нас есть страница с карточкой товара, там есть название и цена на этот товар. Как мы собираем эту цену и цены на все остальные продукты?

Мы видим, что цена отображается справа вверху, напротив заголовка 1. Теперь нам нужно увидеть, как эта цена отображается в html-коде.

Правой кнопкой мыши кликаем прямо по цене (а не просто по какому-то фону или пустой области). Затем выбираем пункт Inspect Element, чтобы определить его сразу в коде (Inspect element или View element code, в зависимости от браузера — прим ред.).

Мы видим, что цена размещена в теге с классом totalPrice2. Так вот, разработчик указал стоимость данного товара в коде, который отображается на карточке.

Исправляем: есть конкретный элемент span с классом totalPrice2. Пока мы помним об этом.

Есть два варианта работы с парсерами.

Первый способ. Вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши разметку непосредственно в коде (в любом браузере) и выбрать «Копировать» > «Xpath». Это скопирует строку, которая относится к этой части кода.

Вот как это выглядит:

/html/body/div/div/div/table/tbody/tr/td/div/div/table/tbody/tr/td/form/table/tbody/tr/td/table/tbody/tr/td/div /

Но этот вариант не очень надежен: если на другой вкладке товара ваш макет выглядит немного иначе (например, нет блоков или блоки расположены по-другому), то такой подход может ни к чему не привести. И нужная информация не будет собрана.

Поэтому воспользуемся другим методом. Существуют специальные ссылки на язык XPath. Их много, можно просто погуглить «примеры XPath».

Python для анализа данных. Зачем и зачем использовать веб-скрапинг?

Необработанные данные могут использоваться в различных областях. Давайте посмотрим на использование парсинга веб-страниц:

  • Динамический мониторинг цен

он часто используется для сбора данных из нескольких интернет-магазинов, сравнения цен на товары и принятия экономически эффективных ценовых решений. Отслеживание цен с использованием данных, передаваемых через Интернет, дает компаниям возможность узнать состояние рынка и способствует динамическому ценообразованию. Это гарантирует, что компании всегда превосходят другие.

  • Исследования рынка

Web Scrapping идеально подходит для анализа рыночных тенденций. Это понимание специфики рынка. Большой организации требуется большой объем данных, а сбор данных обеспечивает данные с гарантированным уровнем надежности и точности.

  • Коллекция электронной почты

Многие компании используют личную информацию об электронной почте для электронного маркетинга. Они могут ориентироваться на определенную аудиторию для своего маркетинга.

  • Мониторинг новостей и контента

Один новостной цикл может произвести невероятный эффект или создать реальную угрозу для вашего бизнеса. Если ваш бизнес зависит от анализа новостей организации, он часто появляется в новостях. Таким образом, веб-скрапинг обеспечивает оптимальное решение для мониторинга и анализа наиболее важных историй. Газетные статьи и платформы социальных сетей могут напрямую влиять на фондовый рынок.

  • Тенденции в социальных сетях

Web Scraping играет важную роль в сборе данных с веб-сайтов социальных сетей, таких как Twitter, Facebook и Instagram, для поиска популярных тем.

  • Исследования и разработки

С веб-сайтов удаляется большой набор данных, таких как общая информация, статистика и температура, которые анализируются и используются для опросов или исследований и разработок.

Комментарии (0)
Войдите чтобы оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *