Существуют тысячи библиотек парсинга. Какие из них лучше всего подходят для разбора html с веб-сайтов?
Возможно, вы уже знаете, как использовать html для отображения содержимого на своем сайте, но знаете ли вы, что существуют инструменты для извлечения необходимых данных без написания кода? Эти библиотеки делают все: от извлечения заголовков страниц и метаописаний до идентификации изображений, ссылок и даже номеров телефонов и адресов электронной почты, причем практически без дополнительных усилий с вашей стороны.
В этой статье рассматриваются лучшие библиотеки парсинга и даются рекомендации в зависимости от того, какие типы контента вы пытаетесь разобрать и на каком языке программирования работает ваш сайт.
Что такое синтаксический анализ?
Синтаксический разбор - это синтаксический анализ, или процесс анализа частей предложения - в нашем случае строки кода. Если вы разбираете html, то анализируете теги и элементы на веб-странице и извлекаете из них данные.
Что такое парсинг html?
Hypertext Markup Language (html) - это вычислительный язык, используемый для форматирования текста веб-сайта. Вы не видите его, если только не находитесь в режиме разработчика, но html находится в фоновом режиме, давая инструкции компьютерам, на которых отображается текст веб-страницы.
Парсеры разбивают строки html на более мелкие части, присваивая им теги с указанием категории, к которой они относятся. В зависимости от того, какую библиотеку парсинга вы используете, можно применять различные системы тегов и разбирать html с различных языков программирования сайтов.
Они полезны при веб-скрапинге, поскольку позволяют разбивать большие, трудночитаемые сайты на части. Если вы пытаетесь понять, как работают ваши любимые магазины, попробуйте посмотреть их html-файлы в качестве отправной точки.
Что такое библиотеки синтаксического анализа?
Библиотеки парсинга - это фреймворки для чтения, анализа и организации веб-данных. Они подобны ключам, преобразующим строки кода в различные ценные результаты. Например, для сбора и обработки данных с сайта, построенного на C#, необходима библиотека парсинга C#.
Below, we examine parsing libraries for several of the most common programming languages you may encounter web scraping, including Java, Python, C#, and JavaScript.
Разбор html на языке Java.
Most developers know that Java is a popular language for building APIs and backend systems, but few may realize that it also comes in handy when writing parsers. Several Java parsing libraries are currently in development, including Jsoup, Lagarto, and HTMLCleaner. You can now leverage your knowledge of Java syntax to run web scraping using C# and Node.js. Each offers distinct advantages for developers building large-scale applications.
Jsoup
Jsoup - это Java-библиотека для работы с реальными веб-страницами. Она предоставляет удобный API для извлечения данных и манипулирования ими с использованием лучших методов DOM, CSS и jquery.
Jsoup реализует HTMLParser с нуля поверх jsoup.dom. Этот парсер можно использовать с другими популярными фреймворками, такими как Xpath, JQuery и т.д. В процессе написания веб-страницы можно легко преобразовать ее в XML-документ, извлечь из него элементы и далее манипулировать его содержимым в нескольких строках кода.
Lagarto
Lagarto - это инструмент извлечения данных и веб-краулер. Имеет как java, так и javascript-реализации. Он может извлекать данные из файлов HTML, XML, CSV, JSON, OpenDocument Spreadsheet. Lagarto предназначен для разработчиков, которые хотят получить полный контроль над извлечением информации из неструктурированного контента. Основными целями проектирования были простота и скорость разработки, но не в ущерб производительности или корректности. Низкий барьер входа в Lagarto позволяет разработчикам, имеющим ограниченный опыт работы с парсингом, использовать имеющиеся знания о регулярных выражениях или CSS-селекторах для создания собственных парсеров для пользовательских форматов ввода или даже создавать новые форматы ввода с нуля.
HTMLCleaner
HTMCleaner - это парсер веб-контента, который использует CSS-подобный синтаксис для извлечения данных из html. Используя HTMCleaner, вы можете анализировать, модифицировать и перефразировать документы несколькими ценными способами. По сравнению с Lagarto или Jsoup, HTMLCleaner не предоставляет API для пользовательского парсинга; он предназначен только для извлечения данных из исходного кода html (но его методы больше похожи на DOM API). Эта особенность может быть преимуществом для разработчиков, которым требуется больший контроль над процессом парсинга, чем при использовании DOM API. Основное назначение HTMLCleaner - обеспечить простое извлечение содержимого, сохраняя при этом разделение между представлением и структурой (html). Это означает, что вы сможете построить свой презентационный слой на основе существующей структуры документа.
Разбор html на языке Python.
Today’s most popular Python parsing libraries are Scrapy, Beautiful Soup, and lxml. Each has its strengths and weaknesses; you’ll want to choose one based on your needs. The best option will depend on what languages your site is written in, how dynamic it is, how many pages you need to scrape, etc.
Scrapy
Scrapy - мощный и быстрый инструмент, поддерживающий множество языков программирования, таких как Python, Java и Ruby, однако написание паука для Scrapy может оказаться непростой задачей, если вы новичок в области веб-скрапинга.
Красивый суп
Beautiful Soup отлично подходит для начинающих, поскольку предоставляет простой способ извлечения данных из html-страницы с помощью регулярных выражений. Кроме того, за Beautiful Soup стоит активное сообщество, что облегчает получение поддержки.
LXML
Если вам нужно что-то более гибкое, то отличным вариантом будет lxml. Это парсер веб-скрепперов на языке Си, который использует XPath и CSS-селекторы для быстрого разбора. Если ваш сайт построен на таких языках, как PHP или ASP, то lxml может оказаться полезным. Хотя он не так прост, как Beautiful Soup, для lxml можно написать собственные правила, если нужно добиться чего-то, выходящего за рамки его стандартного набора возможностей. Кроме того, он легко интегрируется с Nokogiri, что делает его еще более мощным и универсальным, чем Beautiful Soup. Однако за это приходится платить - он значительно медленнее и сложнее в освоении, чем BS или Scrapy.
Мы рекомендуем сначала попробовать Beautiful Soup, если вы только начинаете заниматься веб-скрапингом. Затем, когда вы будете готовы к чему-то более быстрому и продвинутому, попробуйте Scrapy. Если у вас нет другого выбора, кроме как работать с XML-документом (в силу определенных бизнес-требований), то использование XML-парсера упростит задачу.
Разбор html на языке C#.
Важно отметить, что при необходимости создания html-парсера для C# существует всего несколько вариантов, и все они взаимозаменяемы. Если вы имеете дело с современными веб-страницами, то велика вероятность того, что одна из этих библиотек подойдет вам без особых проблем. Если же ваша работа связана с извлечением данных из старых сайтов, например, созданных с использованием ASP Classic или даже JSP, то все становится несколько сложнее и, к сожалению, привередливее.
AngleSharp
AngleSharp - относительно новый проект с открытым исходным кодом версии 1.4.4, обеспечивающий кроссплатформенную поддержку как веб-клиентов, так и настольных приложений для Windows. Он активно поддерживается, обладает обширным набором функций и имеет простой в использовании API.
Однако AngleSharp по-прежнему не поддерживает старые платформы, такие как Silverlight или JSP, и не имеет некоторых дополнительных возможностей, предлагаемых другими библиотеками. Например, в ней нет встроенной обработки XML, поэтому для работы с этим аспектом, если это необходимо для вашего приложения, потребуется другой парсер.
HtmlAgilityPack
HtmlAgilityPack во многом похож на AngleSharp. Он кроссплатформенный, активно поддерживается и активно развивается. Он также предлагает множество функций и сервисов, доступ к которым можно получить через простой в использовании API. Единственной его реальной проблемой является менее подробная документация, чем у AngleSharp, что усложняет понимание принципов работы для новичков, не имеющих опыта работы с библиотеками парсинга. Кроме того, она не имеет дополнительных возможностей, таких как работа с XML. Это означает, что вам потребуется другой парсер XML, если вы хотите работать с данными из нескольких источников одновременно. В остальном HtmlAgilityPack справляется со всеми остальными задачами даже лучше, чем AngleSharp, и, безусловно, заслуживает внимания, если вы ищете надежный парсер html на C#.
Разбор html на JavaScript.
jQuery
jQuery помогает выбирать, находить и изменять html-элементы очень удобным для чтения способом. Вы можете достаточно быстро освоить jQuery; если вы пришли из jQuery, то легко перенесете свои знания на C#. Некоторые функции требуют немного больше усилий, чем встроенные методы jQuery, но именно в этом случае на помощь приходят библиотеки синтаксического анализа!
Node.js
Node.js - это платформа, построенная на базе Chrome, которая позволяет выполнять JavaScript-код вне среды браузера, что может помочь в создании инструментов командной строки или разборе данных с веб-сайтов. Она отлично подходит для запуска веб-сайта на вашем компьютере, но не так удобна для разбора кода, выполняемого на внешних серверах, таких как Facebook или Amazon.
Для таких случаев необходим API, позволяющий выполнять серверный веб-скрапинг на Java. Если вам нужен как веб-скрапинг, так и сбор и фильтрация информации в ОС (например, фильтрация данных на основе того, откуда они получены), то Htmlparser2 является идеальным решением. Он обеспечивает гибкость и высокую производительность. Кроме того, одна из его функций позволяет обращаться к различным сторонним библиотекам, что делает его полезным для обработки данных, когда задача может иметь несколько вариантов решения.
Cheerio
В отличие от jQuery, Cheerio является более компактным фреймворком и требует написания меньшего количества кода для выполнения многих необходимых задач. Он не содержит большого количества функций, но включает в себя такие вещи, как асинхронный Ajax-движок с поддержкой кэширования (удобно), простое добавление обратных вызовов и обработчиков событий и многое другое. Этот легкий фреймворк может стать хорошим выбором, если вы ищете что-то быстрое, но мощное.
Кроме того, в нем реализована поддержка шаблонизации на стороне клиента, с помощью которой пользователи могут применять фильтры к данным в режиме реального времени. Имеются плагины для работы с CSS-селекторами в шаблонах, что позволяет легко оформлять выводимые данные соответствующим образом и обеспечивает совместимость с большинством библиотек парсинга.
Ротация прокси для упрощения сбора данных.
Несмотря на то, что некоторые задачи по скрапингу можно решить с помощью одного прокси-сервера, во многих случаях требуется использование нескольких прокси-серверов. Если вам необходимо получить доступ к множеству URL-адресов или запросить различные внутренние поисковые системы, использование нескольких прокси гарантирует, что ваш скриптинг не вызовет запрета на доступ к сайту. Другой сценарий - постоянное копирование данных с одного и того же объекта. Ротация прокси помогает избежать запретов, отправляя запросы каждый раз с нового IP-адреса.
For high-quality IP rotation of the fastest and most reliable residential proxies, contact the IPBurger team.
Устали от блокировок и запретов?
Get the free guide that will show you exactly how to use proxies to avoid blocks, bans, and captchas in your business.
Send Me The Free Guide Now!
