Что такое парсинг данных. Определение и преимущества

Что такое парсинг данных?

Парсинг – это процесс автоматического сбора информации для последующего преобразования и структурирования. К парсингу можно прибегать, например, когда нужно объединить разрозненную информацию о ценах или о контактах из разных мест и источников в единой базе данных. Тогда анализ становится более удобным и быстрым.

Парсер – это специальная программа или автоматический скрипт, выполняющий процесс сбора и обработки информации.

Парсеры могут работать с разными источниками данных, например, с локальными копиями файлов, с файлами таблиц и с текстовыми форматами, с ПО для хранения контактов и т.п.

Существуют парсеры, способные распознавать текст на изображениях, обходить защиту, рассчитанную на ботов (капча, блокировка по IP и т.п.), эмулировать поведение пользователей, авторизовываться в личных кабинетах и т.п.

Наибольшее распространение парсинг получил в онлайн-среде, когда анализируется содержимое страниц сайтов и нужные данные заносятся в специальные таблицы для последующей обработки, фильтрации, очистки, конвертирования и т.п. Этот процесс ещё часто называют парсинг базы данных (то есть подразумевается процесс сбора базы для какой-то конкретной цели/задачи).

Для чего нужен парсинг?

Парсинг позволяет быстро и максимально автоматизировано (без задействования человеческих ресурсов) создать выборки для определённой задачи, например:

• Анализ структуры страниц собственных сайтов: составление списка заголовков H1-H3, мета-тегов (тайтл, дескрипшн и т.п.), создание карты страниц сайта, проверка уровней вложенности, поиск дублей и пр.
• Поиск ошибок и правильных ответов страниц, проверка имеющихся редиректов и корректность их настроек.
• Проверка системы защиты от ботов и от DDoS-атак.
• Анализ конкурентов – сбор цен и товарных остатков, понимание широты ассортимента, выявление акций и спецпредложений, сбор позиций и ключевых запросов (семантического ядра), составление базы данных с описаниями товаров/категорий и т.п.
• Сбор контактной информации для рассылок.
• Создание и наполнение сайтов-агрегаторов (каталоги ссылок, отзывы, данные по доменам и пр.).
• Отслеживание изменений на отдельных страницах, например, внутри определённых тем форума, поиск новых товарных позиций и т.п.
• Отслеживание лучших цен (для личной покупки или складчины).
• Поиск упоминаний брендов, товарных знаков, конкретных физлиц (например, известных личностей) для управления репутацией и негативом в сети, для своевременного реагирования, а также для понимания рейтинга/востребованности и т.п. Это всё SERM-технологии.
• Создание семантического ядра за счёт парсинга запросов из специальных сервисов, таких как Яндекс.Wordstat или Тренды Google.
• Анализ позиций в поисковой выдаче и сбор «хвостов» (остатков поисковых фраз) для лучшего понимания интересов пользователей и для оценки алгоритмов поисковиков (для правильного SEO-продвижения).
• И т.п.

Вариантов применения парсинга очень много.

Например, парсингом занимаются многие программы, работающие по API (по программному интерфейсу). Всё дело в том, что программные интерфейсы отдают в ответ набор данных в формате «как есть» или «всё сразу», без выделения отдельных блоков или структур. И даже если структура имеется, то всё равно ответ сервера нужно ещё «разобрать» на составляющие на своей стороне, чтобы выделить только то, что действительно нужно. За процедуру выделения данных всегда отвечает парсер. Парсинг по API организуется на основе специальных XML-тегов или с использованием JSON-формата.

Все вышеперечисленные цели и задачи связывает одно – данные, которые имеются в исходном формате, нужно преобразовать в другой формат, такой, с которым удобнее работать, обычно это базы или таблицы. Плюс, параллельно можно решать задачи очистки информации от ненужного хлама и мусора, чтобы в базе хранилось только то, что действительно нужно.