Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python
Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово — парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют — парсер. С этим вроде бы разобрались.
Перейдем к этапам парсинга.
- Поиск данных
- Извлечение информации
- Сохранение данных
И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.
Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта work.ua.
Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.
pip install beautifulsoup4
Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).
pip install requests
pip install pandas
Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.
Второй этап парсинга — Извлечение информации.
Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.
Давайте подключим наши новые библиотеки.
import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import pandas as pd И сделаем наш первый get-запрос.
URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2" r = requests.get(URL_TEMPLATE) print(r.status_code) Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.
print(r.text) Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.
Комірник
У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.
soup = bs(r.text, "html.parser") vacancies_names = soup.find_all('h2', class_='add-bottom-sm') for name in vacancies_names: print(name.a['title']) Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.
Some information about vacancy.
Получаем такой код.
vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow') for name in vacancies_names: print('https://www.work.ua'+name.a['href']) for info in vacancies_info: print(info.text) И последний этап парсинга — Сохранение данных.
Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.
import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import pandas as pd URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2" FILE_NAME = "test.csv" def parse(url = URL_TEMPLATE): result_list = r = requests.get(url) soup = bs(r.text, "html.parser") vacancies_names = soup.find_all('h2', class_='add-bottom-sm') vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow') for name in vacancies_names: result_list['href'].append('https://www.work.ua'+name.a['href']) result_list['title'].append(name.a['title']) for info in vacancies_info: result_list['about'].append(info.text) return result_list df = pd.DataFrame(data=parse()) df.to_csv(FILE_NAME) После запуска появится файл test.csv — с результатами поиска.
Как написать парсер на java
Для написания парсера на Java можно использовать различные инструменты и библиотеки, в зависимости от типа данных, которые нужно распарсить.
Вот некоторые шаги и подходы, которые могут помочь в написании парсера на Java :
- Определить формат данных, которые нужно распарсить. Например, это может быть формат JSON , XML , CSV или другой формат.
- Использовать соответствующие библиотеки для парсинга данных. Например, для парсинга JSON-данных можно использовать библиотеку Jackson или Gson , для парсинга XML-данных можно использовать библиотеку JAXB или DOM , для парсинга CSV-данных можно использовать библиотеку OpenCSV и т.д.
- Определить структуру данных, в которую будут сохраняться распарсенные данные. Например, для JSON-данных это может быть объект класса, для XML-данных это может быть DOM-дерево или объекты, сгенерированные из схемы XML , для CSV-данных это может быть список объектов.
- Написать код, который будет использовать выбранную библиотеку для чтения данных из файла или другого источника, и сохранять их в соответствующую структуру данных.
Например, вот пример кода для чтения и распарсивания JSON-данных с помощью библиотеки Jackson :
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); File file = new File("data.json"); MyDataObject myDataObject = objectMapper.readValue(file, MyDataObject.class); Здесь MyDataObject — это класс, который соответствует структуре JSON-данных . Метод readValue() преобразует данные из файла в объект класса MyDataObject
Вот еще пример кода для чтения и распарсивания XML-данных с помощью библиотеки JAXB :
JAXBContext jaxbContext = JAXBContext.newInstance(MyDataObject.class); Unmarshaller unmarshaller = jaxbContext.createUnmarshaller(); File file = new File("data.xml"); MyDataObject myDataObject = (MyDataObject) unmarshaller.unmarshal(file); Здесь MyDataObject — это класс, который соответствует структуре XML-данных . Метод unmarshal() преобразует данные из файла в объект класса MyDataObject
Надеюсь, эти примеры помогут вам начать работу с написанием парсера на Java !
Как написать парсер сайта на Python
В этой статье мы рассмотрим, как создать базовый парсер сайта на Python, используя библиотеки BeautifulSoup и requests. Он сможет спарсить информацию со страниц сайта и сохранять ее для последующего анализа.
Что такое веб-парсинг?
Парсинг — это процесс извлечения данных из веб-страниц. Эти данные могут включать любую информацию, доступную на веб-странице: текст, ссылки, изображения, метаданные и т.д. Веб-парсеры используются для различных задач, включая мониторинг цен, анализ социальных медиа, веб-майнинг, веб-аналитику и т.д.
Необходимые инструменты
Для начала, нам необходимо установить две библиотеки Python: requests и beautifulsoup4 . Это можно сделать при помощи pip :
pip install requests beautifulsoup4
Requests — это библиотека Python, что позволяет нам выполнять HTTP-запросы, а BeautifulSoup — мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов.
Начало работы
Для демонстрации мы напишем простой веб-парсер, который соберет заголовки статей с главной страницы блога на условном домене example.com. Первым шагом будет получение HTML-кода страницы. Мы воспользуемся для этого библиотекой requests :
import requests url = 'https://example.com/blog/' response = requests.get(url)
Если все прошло гладко, response.text теперь содержит HTML-код главной страницы блога.
Парсинг HTML
Теперь, когда у нас есть HTML-код страницы, мы можем воспользоваться BeautifulSoup для его парсинга:
from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
BeautifulSoup преобразует HTML-строку в объект, с которым легко работать, предоставляя различные методы для навигации и поиска в HTML-структуре.
Поиск данных
С помощью BeautifulSoup мы можем использовать CSS-селекторы для поиска элементов на странице. Например, давайте найдем все заголовки статей на странице. Просмотрев код страницы, мы видим, что заголовки находятся в тегах , которые имеют класс blog-title .
titles = soup.select('h2.blog-title')
select возвращает список всех найденных элементов. Если нам нужен только первый найденный элемент, мы можем использовать метод select_one .
Извлечение данных
Теперь, когда мы нашли наши заголовки, мы можем вытянуть из них текст:
for title in titles: print(title.get_text())
Используя метод get_text() , мы можем получить весь текст, который находится внутри элемента, включая все его дочерние элементы.
Сохранение данных
Последний шаг — это сохранение собранных данных. Мы можем сохранить их в файл, базу данных или любое другое место в зависимости от наших потребностей. Для простоты давайте сохраним их в текстовый файл:
with open('titles.txt', 'w') as f: for title in titles: f.write(title.get_text() + '\n')
Теперь у нас есть простой парсер, который собирает заголовки с сайта и сохраняет их в текстовый файл.
Итоги
В этой статье мы рассмотрели основы написания веб-парсера на Python с использованием библиотек requests и BeautifulSoup . Это базовый пример, но принципы, которые мы здесь использовали, могут быть применены для написания намного более сложных веб-парсеров. Благодаря Python и его прекрасным библиотекам, парсинг становится простым и доступным инструментом для сбора данных из Интернета.
Если вы хотите расширить свои знания и навыки в написании парсеров на Python, вот несколько рекомендаций:
- Изучить больше о CSS селекторах и их использовании в BeautifulSoup для поиска нужных элементов.
- Ознакомиться с различными методами для навигации по DOM-структуре, такими как .parent, .children, .next_sibling и другие.
- Рассмотреть использование других библиотек Python для веб-парсинга, таких как lxml, html5lib или PyQuery.
- Исследовать возможности использования веб-парсеров для автоматического заполнения форм, работы с авторизацией на сайтах и обхода защиты от парсинга (например, CAPTCHA).
Кроме того, при написании веб-парсеров важно учитывать этические аспекты и соблюдать правила использования веб-сайтов. Проверяйте, разрешен ли парсинг и уважайте ограничения на частоту запросов.
С опытом и соблюдением лучших практик, написание парсеров на Python станет неотъемлемой частью вашего набора навыков, которая поможет вам собирать и анализировать данные из Интернета для различных целей.
Освоить профессию python разработчика вы можете на нашем курсе Python с трудоустройством.
Как сделать парсер сайта самостоятельно (текстовая инструкция +видео)
2) массово выгружать информацию из категорий товаров.
3) выгружать данные в файлы YML,Excel,CSV,JSON.
Видео-инструкция по созданию парсера
Создадите настройку для нового парсера
На следующем шаге введите ссылку на карточку товара и на категорию
Для примера ввели ссылки для сайта eurosvet.ru
Карточка товара
https://eurosvet.ru/catalog/lustri/podvesnye-svetilniki/podvesnoy-svetilnik-so-steklyannym-plafonom-50208-1-yantarnyy-a052491
Ссылка на категорию
https://eurosvet.ru/catalog/lustri/podvesnye-svetilniki
и нажмите на кнопку «Далее»
и вы попадете на страницу где будет настраиваться парсер для вашего конкретного сайта.
Настройка парсера
Можно выделить следующие этапы в настройке парсера сайта:
1. Настройка извлечения полей для конкретного продукта.
2. Настройка извлечения ссылок на карточки товаров из категории.
3. Настройка пагинаций (на английском pagination).
1. Настройка извлечения полей для конкретного продукта.
Важно! как только вы настроили поле, то тестируйте его извлечение через кнопку «Поля продукта».
И вы увидите как отработает парсер для вашего продукта.
Блок, который отвечает за извлечение полей — отмечен на картинке:
чтобы добавить новые поле -нажимайте на кнопку «добавить», если надо удалить,то ,сперва, надо выделить соответствующее поле, а потом кликнуть на соответствующую кнопку.
На следующей картинке показан диалог добавления новых полей.
Есть 3 вида полей.
1) простые(базовые). — SYS_PRODUCT_SKU, SYS_PRODUCT_NAME, SYS_PRODUCT_MANUFACTURER и т.д.
это соответствунно Артикул, имя и производитель товара.
SYS_PRODUCT_IMAGES_ALL — это поле куда должно быть записаны все картинки продукта.
2) характеристики.-определяются характеристики товара, например, название вы можете задать самостоятельно.
3) динамические характеристики. Это тоже задает извлечение характеристик из таблицы значений.
для этого нужно будет задать DYNAMICLIST_NAMES, DYNAMICLIST_VALUES поля таким образом чтобы количество извлекаемых названий и значений было одинаково.
Как извлекать значения
Для любого поля можно указать как оно будет извлекаться.
Есть два варианта:
1)Xpath
2)RegEx (Regular Expresstion)- регулярное выражение.
дополнительно к командам можно добавить дополнительную обработку.
2. Настройка извлечения ссылок на карточки товаров из категории.
Важно! как только вы настроили «извлечение ссылок на карточки продуктов из категории», то тестируйте его извлечение через кнопку «ссылки на продукты». И вы увидите как отработает парсер для вашей категории. Ссылки соберутся без пагинаций.
поле «Шаблон» в этой области нужно для того чтобы задать абсолютный путь для ссылки,если это необходимо. Обычно оставляется пустым.
3. Настройка пагинаций (на английском pagination).
Если вы уже дошли до этого шага, то это значит что вы уже сделали 90% работы. После завершения настроек по пагинации чтобы протестировать парсер надо будет нажать на кнопку «товары из категории».
есть два варианта как настраивать пагинацию
1. через шаблон
2. через «следующую ссылку»
Что такое «следующая ссылка» вам поможет понять следующее изображение:
т.е. та ссылка, которая определяет переход из текущей страницы каталога на следующую.
Как запускать парсер
Есть два способа:
1) из настроек парсера, путем нажатия на кнопку «товары из категории»
2) из вкладки «Экспорт», путем нажатия на кнопку «запустить экспорт»
два этих способа предложат вам следующий экран, на котором надо будет задать откуда брать «входные» ссылки
для старта парсера
в самом простом варианте использования, вы на каждый запуск определяет ссылка или на карточки товаров или на категории,выбирая соответствующий режим работы.
Если надо задать статический список или карточек товаров или категорий, то для этого надо задать grabCatalog файл через глобальные настройки кампании один раз, а потом уже использовать каждый следующий раз вручную или через запуск по-расписанию парсера.
Что такое grabCatalog формат
Это текстовый файл, который определяет
1)иерархию категорий, которая будет извлекаться
2)названия и ссылки (опционально) на категории, которые будет извлекаться
3)ссылки на карточки товаров (опционально).
важно знать о формате
# — (знак Решетка) — определяет уровень иерархии
[path] — отделяет имя категории от ссылки на категорию
пример : 1 категория будет парсится
#Подвесные светильники[path]https://eurosvet.ru/catalog/lustri/podvesnye-svetilniki
пример : 2 категории будет парсится
#Подвесные светильники[path]https://eurosvet.ru/catalog/lustri/podvesnye-svetilniki
#Потолочные светильники[path]https://eurosvet.ru/catalog/lustri/potolochnie-svetilniki
пример : 2 категории будет парсится, но они заданы как подкатегории 1 категории верхнего уровня.
#Cветильники
##Подвесные светильники[path]https://eurosvet.ru/catalog/lustri/podvesnye-svetilniki
##Потолочные светильники[path]https://eurosvet.ru/catalog/lustri/potolochnie-svetilniki
пример : заданы 2 ссылки на продукт (задаются после названия категории).
#Cветильники
https://eurosvet.ru/catalog/lustri/podvesnye-svetilniki/podvesnoy-svetilnik-so-steklyannym-plafonom-50208-1-yantarnyy-a052491
https://eurosvet.ru/catalog/lustri/potolochnie-svetilniki/potolochnaya-lyustra-571-a052390
Как настроить выгрузку данных в определенный тип файла
Краткий Урок-введение в Xpath для парсинга сайтов с примерами.
Для выбора тегов и наборов тегов в HTML документе XPath использует выражения путей. Тег Извлекается следуя по заданному пути или по, так называемым, шагам.
Пример HTML файла
Для примера будет использоваться следующий HTML файл
Выбор тегов (как извлечь конкретные теги через XPath)
Чтобы извлечь теги в HTML документе, XPath использует выражения. Тег Извлекается по заданному пути. Наиболее полезные выражения пути:
| Xpath Выражение | Результат |
|---|---|
| имя_тега | Извлекает все узлы с именем «имя_тега» |
| / | Извлекает от корневого тега |
| // | Извлекает узлы от текущего тега, соответствующего выбору, независимо от их местонахождения |
| . | Извлекает текущий узел |
| .. | Извлекает родителя текущего тега |
| @ | Извлекает атрибуты |
Некоторые выборки по HTML документу из примера:
| Xpath Выражение | Результат |
|---|---|
| messages | Извлекает все узлы с именем «messages» |
| /messages | Извлекает корневой элемент сообщений Важно знать!: Если путь начинается с косой черты ( / ), то он всегда представляет абсолютный путь к элементу! |
| messages/note | Извлекает все элементы note, являющиеся потомками элемента messages |
| //note | Извлекает все элементы note независимо от того, где в документе они находятся |
| messages//note | Извлекает все элементы note, являющиеся потомками элемента messages независимо от того, где они находятся от элемента messages |
| //@date | Извлекает все атрибуты с именем date |
Предикаты
Предикаты позволяют найти конкретный Тег или Тег с конкретным значением.
Предикаты всегда заключаются в квадратные скобки [].
В следующей таблице приводятся некоторые выражения XPath с предикатами, позволяющие сделать выборки по HTML документу из примера
| Xpath Выражение | Результат |
|---|---|
| /messages/note[1] | Извлекает первый элемент note, который является прямым потомком элемента messages. Важно знать!: В IE 5,6,7,8,9 первым узлом будет [0], однако согласно W3C это должен быть [1]. Чтобы решить эту проблему в IE, нужно установить опцию SelectionLanguage в значение XPath. В JavaScript: HTML.setProperty(«SelectionLanguage»,»XPath»); |
| /messages/note[last()] | Извлекает последний элемент note, который является прямым потомком элемента messages. |
| /messages/note[last()-1] | Извлекает предпоследний элемент note, который является прямым потомком элемента messages. |
| /messages/note[position() | Извлекает первые два элемента note, которые являются прямыми потомками элемента messages. |
| //heading[@date] | Извлекает все элементы heading, у которых есть атрибут date |
| //heading[@date=»11/12/2020″] | Извлекает все элементы heading, у которых есть атрибут date со значением «11/12/2020» |
Выбор неизвестных заранее тегов
Чтобы найти неизвестные заранее узлы HTML документа, XPath позволяет использовать специальные символы.
| Спецсимвол | Описание |
|---|---|
| * | Соответствует любому тегу элемента |
| @* | Соответствует любому тегу атрибута |
| node() | Соответствует любому тегу любого типа |
Спецсимволы, пример выражения XPath со спецсимволами:
| Xpath Выражение XPath | Результат |
|---|---|
| /messages/* | Извлекает все элементы, которые являются прямыми потомками элемента messages |
| //* | Извлекает все элементы в документе |
| //heading[@*] | Извлекает все элементы heading, у которых есть по крайней мере один атрибут любого типа |
Если надо выбрать нескольких путей
Использование оператора | в выражении XPath позволяет делать выбор по нескольким путям.
В следующей таблице приводятся некоторые выражения XPath, позволяющие сделать выборки по демонстрационному HTML документу:
| Xpath Выражение XPath | Результат |
|---|---|
| //note/heading | //note/body | Извлекает все элементы heading И body из всех элементов note |
| //heading | //body | Извлекает все элементы heading И body во всем документе |