Парсинг сайтов
Парсинг – это процесс сбора данных (со своего собственного сайта, или открытых сайтов в Интернет), часто с последующей обработкой этих данных и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Программа, которая производит сбор и синтаксический анализ, называется парсер.
Типичным примером парсинга контента является копирование списка контактов из некоего веб-каталога. Однако извлечение и сохранение данных с веб-страницы в таблицу Excel работает только с небольшими объемами данных и занимает значительное время. Чтобы обработать крупные массивы данных, нужна автоматизация. И здесь в дело вступают веб-парсеры.
Веб-парсер сканирует веб-страницы, загружает контент, извлекает из него нужные данные и затем сохраняет их в файлах или базе данных.
Парсинг – не то же самое, что API. Например, компания может открыть доступ к API, чтобы позволить другим системам взаимодействовать с ее данными; при этом качество и количество доступных данных через API, как правило, ниже, чем можно получить, используя парсинг. Кроме того, парсинг предоставляет более актуальную информацию, чем через API, и значительно проще настраивается со структурной точки зрения.
Для чего используется парсинг сайтов
Парсинг сайтов может использоваться для автоматизации всевозможных задач по сбору данных. Веб-парсеры вместе с другими программами могут делать практически все то же самое, что делает человек в браузере и многое другое. Они могут автоматически заказать вашу любимую еду, купить билеты на концерт, как только они станут доступны, периодически сканировать сайты электронной коммерции и отправлять вам текстовые сообщения, когда цена на интересующий вас товар снизится, и т. д.
Законность парсинга
Информация, размещенная на Internet сайтах в открытом доступе, является общедоступной, т.к. нет законодательства ограничивающего доступ к такой информации. В связи с чем переписывать и снимать цены и другую информацию в магазине не запрещается.
Парсинг сайтов является законным, в том случае, если при его осуществлении не происходит нарушений установленных законодательством запретов. Таким образом, при автоматизированном сборе информации необходимо соблюдать действующее законодательство.
Основные ограничения, о которых необходимо помнить:
- Не допускается нарушение Авторских и смежных прав.
- Не допускается неправомерный доступ к охраняемой законом компьютерной информации.
- Не допускается сбор сведений, составляющих коммерческую тайну, незаконным способом.
- Не допускается заведомо недобросовестное осуществление гражданских прав (злоупотребление правом).
- Не допускается использование гражданских прав в целях ограничения конкуренции.
Из вышеуказанных запретов следует, что организация вправе осуществлять автоматизированный сбор информации (парсинг сайтов), размещенной в открытом доступе на сайтах в сети интернет если соблюдаются следующие условия:
- Информация находится в открытом доступе и не защищается законодательством об авторских и смежных правах.
- Автоматизированный сбор осуществляется законными способами.
- Автоматизированный сбор информации не приводит к нарушению в работе сайтов в сети интернет.
- Автоматизированный сбор информации не приводит к ограничению конкуренции.
Таким образом, основные рекомендации, которых стоит придерживаться, если используется парсинг:
- Извлекаемый контент не должен быть защищен авторским правом.
- Процесс парсинга не должен мешать работе сайта, который подвергается парсингу.
- Парсинг не должен нарушать условия использования сайта
- Парсер не должен извлекать личную (персональную) информацию пользователя
- Контент, который подвергается парсингу, должен отвечать стандартам правомерного использования
Парсер нашей компании работают в однопоточном режиме, без создания существенной нагрузки на сайт и следуют указаниям файла robots.txt, что исключает возможность загрузки закрытой информации.
Выгрузка результатов парсинга осуществляется в любом удобном для вас формате: Microsoft Excel (.xlsx), файл с разделителями (.csv), файл XML (.xml), Microsoft Access DB (.accdb), SQL, NoSQL.