Разбор данных - это преобразование данных из одного формата (например, JSON, XML) в другой (например, JavaScript Object Notation). Это может быть полезно, когда вы хотите хранить структурированные данные в своем приложении и не знаете, как они будут выглядеть и как будут выглядеть во время выполнения. Парсинг позволяет использовать более знакомый язык программирования, например JavaScript, вместо того чтобы для решения той же задачи использовать другой язык.
Разбор данных используется и для других целей: например, если API возвращает данные в формате JSON. Если ваша программа понимает только данные в формате XML, то у вас не будет другого выбора, кроме как разобрать JSON на то, что может понять ваша программа.
Чаще всего это происходит с помощью библиотеки jQuery, которая разбирает HTML-документы на элементы DOM и затем использует эти элементы в своей кодовой базе. Это облегчает разработчикам, не знакомым с синтаксисом HTML/CSS/JavaScript, работу с API, возвращающими HTML-содержимое.
Запутались? Тогда давайте разберемся, что к чему.
Как работает парсинг данных?
При парсинге данных происходит преобразование необработанного HTML-содержимого в объектную модель, готовую к запросу. Этот процесс называется отображением или индексацией. В результате все поля сопоставляются с соответствующими значениями, извлеченными из исходного документа/страницы/электронной почты и т.д.
Зачем нужен парсинг данных?
К числу наиболее распространенных применений относятся: Извлечение данных из веб-сайтов, электронных писем и других документов. При этом HTML-содержимое разбирается на объектную модель, которая может быть запрошена для получения необходимой информации. В результате все поля будут сопоставлены с их значениями, извлеченными из исходного документа/страницы/электронного письма. Также предоставляются методы для запроса этих объектов и получения необходимой информации.
Эти библиотеки поддерживают различные запросы, включая регулярные выражения, запросы XPath и более сложные методы, такие как XQuery, позволяющие писать пользовательские запросы с использованием синтаксиса XML. Наиболее часто используемые языки: Java, PHP, Python, C# .NET и др.
В настоящее время в Интернете существует несколько типов парсеров, однако все они работают одинаково: преобразуют входной текст в объектную структуру, представляющую то, что они в этом тексте находят.
Объекты представляют собой либо узлы, либо атрибуты внутри этих узлов (элементов). Например, если у вас есть документ, содержащий теги с некоторым содержимым внутри них, то каждый тег представляет собой узел объекта в результирующей структуре. Они представляют собой все, что находится в содержимом данного элемента. Тег будет представлен в виде узла-атрибута, содержащего информацию о его родительском элементе.
В следующих разделах мы рассмотрим некоторые из наиболее популярных парсеров, доступных сегодня в Интернете.
Библиотеки для разбора html-файлов.
HTML-библиотеки для парсинга данных предназначены для разбора HTML-содержимого и извлечения из него данных. Они используются для извлечения данных из веб-страниц, документов, электронных писем или структурированного текста. Эти библиотеки могут использоваться для различных целей, таких как сбор данных с веб-сайтов, разбор сообщений электронной почты и т.д.
Красивый суп
Beautiful Soup - это библиотека Python для разбора HTML. Она создана для простого и быстрого использования, но при этом достаточно мощная для работы с самыми сложными документами. Beautiful Soup может анализировать HTML из различных источников, включая файлы, URL, сообщения электронной почты и даже из буфера обмена.
Разбор HTML-тегов и атрибутов выполняется быстро, но решительно. Это означает, что Beautiful Soup может работать с самыми сложными документами.
Beautiful Soup разработан для простоты использования с простым API для работы с документом и полнофункциональным набором классов для работы с элементами документа.
Cheerio
Cheerio поддерживает разбор данных в документах JavaScript Object Notation (JSON) и в собственной объектной нотации JavaScript ECMAScript (ES5). Помимо поддержки синтаксиса ES5, он также поддерживает более современные возможности, такие как стрелочные функции в блоках кода ES6. API Cheerio разработан с учетом простоты использования и интеграции с другими библиотеками. Он предоставляет доступ к разобранным данным в виде Java Map, ArrayList или потока JSON-объектов.
JSoup
JSoup - это библиотека для разбора данных HTML- и XML-документов. Она предоставляет API, позволяющий анализировать HTML, XML, JSON, CSS-файлы и элементы DOM. Парсер можно использовать различными способами:
- извлечение данных из документа (например, извлечение всех ссылок из HTML-страницы).
- создание новых документов (например, создание нового XML-файла "с нуля" или преобразование существующего HTML-файла в эквивалентный ему формат XHTML).
- валидация (например, проверка форм на соответствие вводимым значениям).
Puppeteer
Puppeteer - это расширение для браузера, позволяющее просматривать и изменять DOM любого сайта. В настоящее время оно доступно для Chrome, Firefox и Opera.
Как использовать Puppeteer для парсинга данных?
Самый простой способ использования - через значок расширения на панели инструментов браузера: После установки расширения на панели инструментов браузера появится новый значок:
Щелкните на значке, и программа предложит вам выбрать, какой сайт следует проверить. При первом запуске программа запросит разрешение на доступ ко всем сайтам, открытым в данный момент в браузере. Впоследствии вы всегда можете изменить это разрешение, нажав кнопку Options в нижней части окна:
Далее используйте Puppeteer Parser так же, как и любой другой DOM-инспектор. Он работает точно так же, как Chrome Developer Tools или Firefox Developer Tools, но обладает гораздо большими возможностями, чем любой из этих инструментов.
Создание парсера против покупки парсера.
Создание парсера - это не только создание парсера. Это еще и понимание того, как его использовать. Это означает, что необходимо понять грамматику языка и научиться писать хороший лексер/токенизатор (что, в свою очередь, требует достаточных знаний о регулярных выражениях).
Многие считают, что купить парсер дешевле, чем создавать его с нуля. Но это не так: если вы купите парсер, он будет бесплатно установлен на ваш компьютер тем программным пакетом, который вы устанавливаете в данный момент. После этого его можно использовать, не заботясь о настройке и установке других программ.
Это может показаться преимуществом, но большинство парсеров имеют ограничения, которые делают их непригодными для определенных приложений (например, они не поддерживают вложенные структуры).
Кроме того, хотя существует множество бесплатных парсеров, их возможности обычно очень ограничены. Они не могут работать с более сложными грамматиками, чем те, которые поддерживаются их базовыми библиотеками (даже эти библиотеки часто имеют ограничения).
И, наконец, при написании кода для такой библиотеки всегда нужно помнить, что разные версии могут вести себя по-разному - в зависимости от того, кто их написал. Поэтому, если никто не написал тесты для своей библиотеки и документацию, объясняющую, что делает каждый элемент - и почему - использование такого API может оказаться весьма затруднительным.
Итак, рассмотрим некоторые преимущества создания парсера:
- Вы можете написать собственный синтаксический анализатор для грамматики, которую не поддерживает ни одна библиотека. Вам не придется полагаться на ограничения уже существующего парсера, и вы сможете сделать его настолько сложным или простым, насколько пожелаете.
- Вы сможете использовать его во всех своих проектах, не беспокоясь о проблемах переносимости (например, если однажды кто-то решит перейти с .NET Framework версии 2.0 на 3.5).
- Это гораздо проще, чем писать тесты для парсера. Поскольку нет никаких ограничений на то, что можно с ним делать, вы получаете полный контроль над тем, что происходит во время разбора и как ведет себя каждый элемент при встрече с ним (вы даже можете решить, что некоторые элементы должны вести себя по-разному в зависимости от контекста).
- Код будет проще, поскольку многие вещи, такие как обработка ошибок, исключения и т.д., уже взяты на себя самим фреймворком (и таким образом они не будут загромождать ваш код).
- И, наконец, большинство парсеров имеют некоторые ограничения: они поддерживают только определенные грамматики или структуры в них, в то время как создание собственного парсера позволяет создать любую грамматику, наиболее подходящую для ваших нужд.
Жилые прокси-серверы.
Если вы анализируете HTML-данные с сайтов, вы можете использовать некоторые средства автоматизации.
Знаете ли вы, что ротация прокси-серверов имеет решающее значение для быстрого получения нужных данных?
Многие сайты блокируют инструменты для веб-скрапинга, если они не используют вращающиеся прокси-серверы. Прокси-серверы не только маскируют IP-адрес и предотвращают запреты, но и распределяют запросы между тысячами IP-адресов.
IPBurger предлагает автоматическую ротацию прокси с неограниченным количеством потоков и одновременных соединений. Это означает, что вы можете быстро увеличить сбор данных и не беспокоиться о запрете IP-адресов.
Более подробную информацию о прокси-серверах для веб-скрапинга можно найти на нашем сайте.
