Что такое парсинг url
Как разобрать URL в JavaScript?
Доброго времени суток, друзья!
Представляю Вашему вниманию перевод заметки «How to Parse URL in JavaScript: hostname, pathname, query, hash» автора Dmitri Pavlutin.
Унифицированный указатель ресурса или, сокращенно, URL — это ссылка на веб-ресурс (веб-страницу, изображение, файл). URL определяет местонахождения ресурса и способ его получения — протокол (http, ftp, mailto).
Например, вот URL данной статьи:
Часто возникает необходимость получить определенные элементы URL. Это может быть название хоста (hostname, dmitripavlutin.com ) или путь (pathname, /parse-url-javascript ).
В этой статье мы поговорим о структуре и основных компонентах URL.
1. Структура URL
Изображение лучше тысячи слов. На представленном изображении Вы можете видеть основные компоненты URL:
2. Конструктор URL()
Конструктор URL() — это функция, позволяющая разбирать (парсить) компоненты URL:
Например, инициализируем URL() с абсолютным URL:
Теперь скомбинируем относительный и абсолютный URL:
Свойство href экземпляра URL() возвращает переданную URL-строку.
Здесь тип USVString означает, что JavaScript должен возвращать строку.
3. Строка запроса (query string)
Если строка запроса отсутствует, url.search возвращает пустую строку (»):
3.1. Разбор (парсинг) строки запроса
Вместо получения исходной строки запроса, мы можем получать ее параметры.
Объект URLSearchParams предоставляет множество методов для работы с параметрами строки запроса ( get(param), has(param) и т.д.).
Давайте рассмотрим пример:
url.searchParams.get(‘message’) возвращает значение параметра message строки запроса.
4. Название хоста (hostname)
Значением свойства url.hostname является название хоста URL:
5. Путь (pathname)
Свойство url.pathname содержит путь URL:
Если URL не имеет пути, url.pathname возвращает символ / :
6. Хеш (hash)
Наконец, хеш может быть получен через свойство url.hash :
Если хеш отсутствует, url.hash возвращает пустую строку (»):
7. Проверка (валидация) URL
Например, http ://example.com не валидный URL, поскольку после http имеется пробел.
Попробуем использовать этот URL:
8. Работа с URL
Такие свойства, как search, hostname, pathname, hash доступны для записи.
Например, давайте изменим название хоста существующего URL с red.com на blue.io :
Свойства origin, searchParams доступны только для чтения.
9. Заключение
Конструктор URL() является очень удобным способом разбора (парсинга) и проверки (валидации) URL в JavaScript.
new URL(relativeOrAbsolute, [, absoluteBase] в качестве первого параметра принимает абсолютный или относительный URL. Если первый параметр является относительным URL, вторым параметром должен быть абсолютный URL — основа для первого аргумента.
Парсим URL
А заодно скажу пару слов про getters & setters в JavaScript.
UPD1: по просьбам трудящихся, вынесу сюда примеры:
Да, и я привожу свой листинг полностью, извиняйте, так надо.
UPD2: кратко объясню цели моей библиотеки:
Данная тулза возникла именно из практических нужд.
И я видел уже несколько кустарных разработок подобного назначения в больших JS-проектах, таких, как TinyMCE. В RTE часто имеешь дело со ссылками на ресурсы. И эти ссылки нужно обрабатывать в real-time.
Конкретно мне надо было распарсить текущий URL и изменить/добавить новый параметр в search, с последующим редиректом.
Можно придумать ещё.
Проблема
При изменении любой из частей URL должны обновляться другие.
Разбор на части
Как ни крутись, без RegExp не обойтись
Как нетрудно догадаться, этот RegExp будет работать не только в JavaScript, но и в сотне других языков. Пользуйтесь на здоровье! 😉
Попытка №1
В деталях
К сожалению, в данной реализации от этого не уйти. Но можно ведь всё сделать иначе 🙂
Попытка №2
Сделаем это in more JavaScript way. Будет один метод protocol(. ) и если мы вызываем его без параметров, то это getter, а если с одним параметром, — то setter.
Настоящие же данные мы спрячем в замыкании.
// Прячем всю реализацию в замыкание. Так надо, т.к. мы прячем служебные функции parseURL и updateURL.
( function () <
Примеры
Вот так. Всё работает.
Вообщем-то это вполне рабочая версия. Назовём её version 1.0 final.
А теперь перейдём к version 2.0 alpha, или в игру вступают tru getter’ы и setter’ы.
Попытка №3
var gs = <
getHref: function () <
return data.href;
>,
setHref: function (val) <
data.href = val;
parseURL.call( this );
return data.href;
>,
getProtocol: function () <
return data.protocol;
>,
setProtocol: function (val) <
if (!val)
val = data.protocol || window.location.protocol; // update || init
data.protocol = val;
updateURL.call( this );
return data.protocol;
>,
getHost: function () <
return data.host;
>,
setHost: function (val) <
val = val || » ;
var v = val.split( ‘:’ );
var h = v[0], p = v[1] || » ;
data.host = val;
data.hostname = h;
data.port = p;
updateURL.call( this );
return data.host;
>,
getSearch: function () <
return data.search;
>,
setSearch: function (val) <
return data.search = val;
>,
getHash: function () <
return data.hash;
>,
setHash: function (val) <
return data.hash = val;
>
>;
Примеры №2
Работает в FF3+, IE6+. Можно докрутить для Safari/Chrome. Насчёт Opera — не уверен. Необходимо RTFM.
30+ парсеров для сбора данных с любого сайта
Десктопные/облачные, платные/бесплатные, для SEO, для совместных покупок, для наполнения сайтов, для сбора цен… В обилии парсеров можно утонуть.
Мы разложили все по полочкам и собрали самые толковые инструменты парсинга — чтобы вы могли быстро и просто собрать открытую информацию с любого сайта.
Зачем нужны парсеры
Парсер — это программа, сервис или скрипт, который собирает данные с указанных веб-ресурсов, анализирует их и выдает в нужном формате.
С помощью парсеров можно делать много полезных задач:
Для справки. Есть еще серый парсинг. Сюда относится скачивание контента конкурентов или сайтов целиком. Или сбор контактных данных с агрегаторов и сервисов по типу Яндекс.Карт или 2Гис (для спам-рассылок и звонков). Но мы будем говорить только о белом парсинге, из-за которого у вас не будет проблем.
Где взять парсер под свои задачи
Есть несколько вариантов:
Первый вариант подойдет далеко не всем, а последний вариант может оказаться слишком дорогим.
Что касается готовых решений, их достаточно много, и если вы раньше не сталкивались с парсингом, может быть сложно выбрать. Чтобы упростить выбор, мы сделали подборку самых популярных и удобных парсеров.
Законно ли парсить данные?
В законодательстве РФ нет запрета на сбор открытой информации в интернете. Право свободно искать и распространять информацию любым законным способом закреплено в четвертом пункте 29 статьи Конституции.
Допустим, вам нужно спарсить цены с сайта конкурента. Эта информация есть в открытом доступе, вы можете сами зайти на сайт, посмотреть и вручную записать цену каждого товара. А с помощью парсинга вы делаете фактически то же самое, только автоматизированно.
Но если вы хотите собрать персональные данные пользователей и использовать их для email-рассылок или таргетированной рекламы, это уже будет незаконно (эти данные защищены законом о персональных данных).
Десктопные и облачные парсеры
Облачные парсеры
Основное преимущество облачных парсеров — не нужно ничего скачивать и устанавливать на компьютер. Вся работа производится «в облаке», а вы только скачиваете результаты работы алгоритмов. У таких парсеров может быть веб-интерфейс и/или API (полезно, если вы хотите автоматизировать парсинг данных и делать его регулярно).
Например, вот англоязычные облачные парсеры:
Из русскоязычных облачных парсеров можно привести такие:
Любой из сервисов, приведенных выше, можно протестировать в бесплатной версии. Правда, этого достаточно только для того, чтобы оценить базовые возможности и познакомиться с функционалом. В бесплатной версии есть ограничения: либо по объему парсинга данных, либо по времени пользования сервисом.
Десктопные парсеры
Большинство десктопных парсеров разработаны под Windows — на macOS их необходимо запускать с виртуальных машин. Также некоторые парсеры имеют портативные версии — можно запускать с флешки или внешнего накопителя.
Популярные десктопные парсеры:
Виды парсеров по технологии
Браузерные расширения
Для парсинга данных есть много браузерных расширений, которые собирают нужные данные из исходного кода страниц и позволяют сохранять в удобном формате (например, в XML или XLSX).
Парсеры-расширения — хороший вариант, если вам нужно собирать небольшие объемы данных (с одной или парочки страниц). Вот популярные парсеры для Google Chrome:
Надстройки для Excel
Программное обеспечение в виде надстройки для Microsoft Excel. Например, ParserOK. В подобных парсерах используются макросы — результаты парсинга сразу выгружаются в XLS или CSV.
Google Таблицы
С помощью двух несложных формул и Google Таблицы можно собирать любые данные с сайтов бесплатно.
IMPORTXML
Функция использует язык запросов XPath и позволяет парсить данные с XML-фидов, HTML-страниц и других источников.
Вот так выглядит функция:
Функция принимает два значения:
Хорошая новость в том, что вам не обязательно изучать синтаксис XPath-запросов. Чтобы получить XPath-запрос для элемента с данными, нужно открыть инструменты разработчика в браузере, кликнуть правой кнопкой мыши по нужному элементу и выбрать: Копировать → Копировать XPath.
С помощью IMPORTXML можно собирать практически любые данные с html-страниц: заголовки, описания, мета-теги, цены и т.д.
IMPORTHTML
У этой функции меньше возможностей — с ее помощью можно собрать данные из таблиц или списков на странице. Вот пример функции IMPORTHTML:
Она принимает три значения:
Об использовании 16 функций Google Таблиц для целей SEO читайте в нашей статье. Здесь все очень подробно расписано, с примерами по каждой функции.
Виды парсеров по сферам применения
Для организаторов СП (совместных покупок)
Есть специализированные парсеры для организаторов совместных покупок (СП). Их устанавливают на свои сайты производители товаров (например, одежды). И любой желающий может прямо на сайте воспользоваться парсером и выгрузить весь ассортимент.
Чем удобны эти парсеры:
Популярные парсеры для СП:
Парсеры цен конкурентов
Инструменты для интернет-магазинов, которые хотят регулярно отслеживать цены конкурентов на аналогичные товары. С помощью таких парсеров вы можете указать ссылки на ресурсы конкурентов, сопоставлять их цены с вашими и корректировать при необходимости.
Вот три таких инструмента:
Парсеры для быстрого наполнения сайтов
Такие сервисы собирают названия товаров, описания, цены, изображения и другие данные с сайтов-доноров. Затем выгружают их в файл или сразу загружают на ваш сайт. Это существенно ускоряет работу по наполнению сайта и экономят массу времени, которое вы потратили бы на ручное наполнение.
В подобных парсерах можно автоматически добавлять свою наценку (например, если вы парсите данные с сайта поставщика с оптовыми ценами). Также можно настраивать автоматический сбор или обновление данных по расписания.
Примеры таких парсеров:
Парсеры для SEO-специалистов
Отдельная категория парсеров — узко- или многофункциональные программы, созданные специально под решение задач SEO-специалистов. Такие парсеры предназначены для упрощения комплексного анализа оптимизации сайта. С их помощью можно:
Пройдемся по нескольким популярным парсерам и рассмотрим их основные возможности и функционал.
Парсер метатегов и заголовков PromoPult
Стоимость: первые 500 запросов — бесплатно. Стоимость последующих запросов зависит от количества: до 1000 — 0,04 руб./запрос; от 10000 — 0,01 руб.
Возможности
С помощью парсера метатегов и заголовков можно собирать заголовки h1-h6, а также содержимое тегов title, description и keywords со своего или чужих сайтов.
Инструмент пригодится при оптимизации своего сайта. С его помощью можно обнаружить:
Также парсер полезен при анализе SEO конкурентов. Вы можете проанализировать, под какие ключевые слова конкуренты оптимизируют страницы своих сайтов, что прописывают в title и description, как формируют заголовки.
Сервис работает «в облаке». Для начала работы необходимо добавить список URL и указать, какие данные нужно спарсить. URL можно добавить вручную, загрузить XLSX-таблицу со списком адресов страниц, или вставить ссылку на карту сайта (sitemap.xml).
Парсер метатегов и заголовков — не единственный инструмент системы PromoPult для парсинга. В SEO-модуле системы можно бесплатно спарсить ключевые слова, по которым добавленный в систему сайт занимает ТОП-50 в Яндексе/Google.
Здесь же на вкладке “Слова ваших конкурентов” вы можете выгрузить ключевые слова конкурентов (до 10 URL за один раз).
Подробно о работе с парсингом ключей в SEO-модуле PromoPult читайте здесь.
Netpeak Spider
Стоимость: от 19$ в месяц, есть 14-дневный пробный период.
Парсер для комплексного анализа сайтов. С Netpeak Spider можно:
Screaming Frog SEO Spider
Стоимость: лицензия на год — 149 фунтов, есть бесплатная версия.
Многофункциональный инструмент для SEO-специалистов, подходит для решения практически любых SEO-задач:
В бесплатной версии доступен ограниченный функционал, а также есть лимиты на количество URL для парсинга (можно парсить всего 500 url). В платной версии таких лимитов нет, а также доступно больше возможностей. Например, можно парсить содержимое любых элементов страниц (цены, описания и т.д.).
ComparseR
Стоимость: 2000 рублей за 1 лицензию. Есть демо-версия с ограничениями.
Еще один десктопный парсер. С его помощью можно:
Анализ сайта от PR-CY
Стоимость: платный сервис, минимальный тариф — 990 рублей в месяц. Есть 7-дневная пробная версия с полным доступом к функционалу.
Онлайн-сервис для SEO-анализа сайтов. Сервис анализирует сайт по подробному списку параметров (70+ пунктов) и формирует отчет, в котором указаны:
Анализ сайта от SE Ranking
Стоимость: платный облачный сервис. Доступно две модели оплаты: ежемесячная подписка или оплата за проверку.
Стоимость минимального тарифа — 7$ в месяц (при оплате годовой подписки).
Возможности:
Xenu’s Link Sleuth
Стоимость: бесплатно.
Десктопный парсер для Windows. Используется для парсинга все url, которые есть на сайте:
Часто применяется для поиска неработающих ссылок на сайте.
A-Parser
Стоимость: платная программа с пожизненной лицензией. Минимальный тарифный план — 119$, максимальный — 279$. Есть демо-версия.
Многофункциональный SEO-комбайн, объединяющий 70+ разных парсеров, заточенных под различные задачи:
Кроме набора готовых инструментов, можно создать собственный парсер с помощью регулярных выражений, языка запросов XPath или Javascript. Есть доступ по API.
Чек-лист по выбору парсера
Краткий чек-лист, который поможет выбрать наиболее подходящий инструмент или сервис.
Для крупных проектов, где требуется парсить большие объемы данных и производить сложную обработку, более выгодной может оказаться разработка собственного парсера под конкретные задачи.
Для большинства же проектов достаточно будет стандартных решений (возможно, вам может быть достаточно бесплатной версии любого из парсеров или пробного периода).
Руководство по парсингу веб-сайтов в 2021 году
Меня зовут Максим Кульгин и моя компания xmldatafeed занимается парсингом сайтов в России порядка четырех лет. Ежедневно мы парсим более 500 крупнейших интернет-магазинов в России и на выходе мы отдаем данные в формате Excel/CSV и делаем готовую аналитику для маркетплейсов. Тема парсинга в последнее время становится все более востребованной и в этой статье мы хотим дать общий обзор подходов и механизмов парсинга данных, учитывая правовые особенности.
За последнее десятилетие данные стали ресурсом для развития бизнеса, а Интернет — их основным источником благодаря пяти миллиардам пользователей, формирующим миллиарды фрагментов данных каждую секунду. Анализ данных Всемирной паутины может помочь компаниям выявлять скрытые закономерности, позволяющие им добиваться выполнения своих целей. Однако сбор большого объема данных — непростая для компаний задача, особенно для тех, которые думают, что кнопка «Экспортировать в Excel» (если такая присутствует) и обработка данных вручную — единственные способы сбора данных.
Парсинг веб-сайтов позволяет компаниям автоматизировать процессы сбора данных во Всемирной паутине, используя ботов или автоматические скрипты, называемые «обходчиками» веб-страниц, автоматическими сборщиками данных или веб-сборщиками (web crawlers). В этой статье раскрыты все важные аспекты парсинга веб-сайтов, включая понятие парсинга, почему он важен, как он работает, варианты применения, а также сведения о поставщиках парсеров и руководство по доступным к покупке программным продуктам и услугам.
Парсинг веб-сайтов, который также называют сбором/извлечением данных, скрейпингом данных или содержимого экрана, добычей данных/интернет-данных и иногда обходом/сканированием Всемирной паутины, — это процесс извлечения данных из веб-сайтов.
Процесс парсинга веб-сайтов включает в себя отправку запросов на получение веб-страницы и извлечение из нее машиночитаемой информации.
Всё более широкое использование аналитики данных и автоматизации — существенные тенденции бизнеса. Парсинг веб-сайтов может стать движущей силой для обеих тенденций. Помимо этих причин, у парсинга веб-сайтов есть множество применений, которые могут повлиять на все отрасли. Парсинг веб-сайтов дает компаниям возможность:
Эти факторы объясняют возрастающий интерес к парсингу веб-сайтов, который можно наблюдать в Google Trends на представленном выше изображении.
Обычно процесс парсинга веб-сайтов состоит из следующих последовательных шагов:
Распространенные варианты применения парсинга веб-сайтов перечислены ниже.
Чтобы называться компаний по парсингу веб-сайтов, поставщик подобных программных решений должен предоставлять возможность извлечения данных из множества интернет-ресурсов и возможность экспорта извлеченных данных в различные форматы. Да, сфера парсинга веб-сайтов переполнена, и есть разные способы решения задач по парсингу веб-сайтов на корпоративном уровне.
Фреймворки с открытым исходным кодом делают парсинг веб-сайтов дешевле и проще для личного использования. Наиболее широко используемые инструменты: Scrapy, Selenium, BeautifulSoup и Puppeteer.
Пользователи могут собирать информацию, используя библиотеки наподобие Selenium, чтобы автоматизировать этот процесс. Когда на веб-странице есть список, то чаще всего есть и другие страницы, помимо той, которая сразу отображается пользователю. Пример — веб-страницы с «бесконечной прокруткой». Например, предположим, что вы просматриваете веб-страницы YouTube. На веб-странице, которую вы просматриваете, среди всех перечисленных видео не оказалось такого, который вы бы захотели посмотреть. Затем вам нужно прокрутить список вниз, чтобы появились следующие видео. Selenium позволяет пользователям автоматизировать перемещение по последующим страницам списка и сканирование требуемой информации о каждом элементе списка. Далее пользователи могут сформировать набор данных, содержащий информацию о каждом элементе списка, представленного на веб-сайте. Например, можно создать набор данных о фильмах, в который будут входить наименования, рейтинги IMDb, актеры и позиции фильмов в топе 250 IMDb, сканируя список лучших фильмов по версии IMDb с помощью инструментов с открытым исходным кодом наподобие Scrapy.
Хотя на рынке есть различные проприетарные решения, продукты разделены на два типа:
Хотя парсить данные со своего собственного веб-сайта нетрудно, эта задача будет более сложной на веб-сайтах, стремящихся противодействовать сканированию своего контента роботами, которые не относятся к роботам поисковых систем. Как следствие, передовые парсеры собирают данные с использованием набора различных IP-адресов и цифровых подписей, действуя не как автоматический программный робот, а как группа пользователей, просматривающих веб-сайт.
Полностью управляемые услуги по парсингу веб-сайтов, также называемые «данные-как-услуга» (data-as-a-service, DaaS), будут более удобны для компаний, которым нужен широкомасштабный сбор данных. Работа с веб-сервисами, предоставляющими такие услуги, обычно выглядит так:
Такие компании, как Yipitdata, PromptCloud и ScrapeHero, — некоторые из поставщиков, предлагающих полностью управляемые услуги по парсингу веб-сайтов.
Используя готовое существующее программное обеспечение (ПО) с открытым или закрытым исходным кодом и навыки программирования, любая компания может создавать качественные парсеры веб-сайтов. При условии, что у компании есть технический персонал для осуществления этой задачи, и что парсинг необходим для реализации стратегически важного проекта, собственную разработку можно считать оптимальным вариантом.
Выбор подходящего инструмента или веб-сервиса для сбора данных во Всемирной паутине зависит от различных факторов, включая тип проекта, бюджет и наличие технического персонала. Чтобы кратко охарактеризовать представленную выше схему принятия решения, правильный ход мыслей при выборе автоматического сборщика данных должен быть таким:
Коротко говоря, если: при парсинге собираются общедоступные данные, парсинг не наносит вред компании-владельцу данных, среди собранных данных нет персональных и при повторной публикации собранных данных добавляется ссылка на источник, то, по всей видимости, заниматься парсингом законно. Однако это не юридическое заключение, поэтому, пожалуйста, обратитесь к профессиональному юристу за конкретной консультацией.
Законность парсинга ранее долгое время была неоднозначной, но сейчас в этом вопросе больше ясности. В настоящее время нормативно-правовые акты, регулирующие конфиденциальность персональных данных, наподобие GDPR Европейского союза и CCPA в Калифорнии не препятствуют парсингу веб-сайтов. В России недавно приняли дополнительные поправки в закон об Персональных данных. Просто убедитесь, что:
Говоря о компаниях, Апелляционный суд девятого округа США после иска LinkedIn против hiQ постановил, что автоматический парсинг общедоступных данных, очевидно, не нарушает Закон о компьютерном мошенничестве и злоупотреблении (Computer Fraud and Abuse Act, CFAA).
Тем не менее при использовании парсинга веб-сайтов действуют ограничения.
При оценке законности парсинга учтите также, что каждый результат поиска, который вы видите на страницах поисковых систем, был собран ею. Помимо этого, сообщается, что хедж-фонды тратят миллиарды на сбор данных, чтобы принимать более эффективные инвестиционные решения. Поэтому парсинг — это не сомнительная практика, которую применяют только небольшие компании.
Почему владельцы веб-сайтов хотят защитить их от парсинга?
Отчет 2020 от imperva о нежелательных программных роботах, собирающих данные
Распространенные и наиболее успешные приемы парсинга веб-сайтов:
Многие администраторы крупных веб-сайтов применяют инструменты для защиты от роботов. Роботам приходится обходить их, чтобы просканировать большое количество HTML-страниц. Использование прокси-серверов и отправка запросов через разные IP-адреса могут помочь преодолеть эти трудности.
Переход от статического IP-адреса на динамический также может оказаться полезным для того, чтобы парсер не обнаружили и не заблокировали.
Следует ограничить частоту отправки запросов на один и тот же веб-сайт по двум причинам:
Согласно GDPR, незаконно собирать личную информацию (personally identifiable information, PII) резидентов ЕС, если только у вас нет их явного на это согласия.
Если вы собираетесь собирать данные на веб-сайте, где требуется проходить авторизацию, вам нужно принять пользовательское соглашение (Terms & Conditions), чтобы зарегистрироваться там. Некоторые пользовательские соглашения включают в себя принципы компаний, связанные с парсингом данных, в соответствии с которыми вам не разрешается парсить любые данные на веб-сайте.
Однако даже несмотря на то, что пользовательское соглашение LinkedIn однозначно запрещает парсинг данных, как упоминалось выше, парсинг LinkedIn пока еще не нарушает закон. Мы не дает юридическое заключение и не беремся однозначно разъяснять смысл пользовательских соглашений компаний.
Парсинг превращается в игру в кошки-мышки между владельцами контента и его сборщиками — обе стороны тратят миллиарды на преодоление мер, разработанных другой стороной. Можно ожидать, что обе стороны будут использовать машинное обучение для создания более продвинутых систем.
Открытый исходный код играет важную роль в разработке ПО, в том числе в области разработки парсеров. Кроме того, популярность Python растет, и она уже довольно высока. Можно ожидать, что библиотеки с открытым исходным кодом, как например: Selenium, Scrapy и Beautiful Soup, которые работают на Python, будут в ближайшем будущем формировать подходы к парсингу веб-сайтов.
Вместе с библиотеками с открытым исходным кодом интерес к искусственному интеллекту (ИИ) делает будущее более радужным, поскольку системы на основе ИИ в значительной степени полагаются на данные, а автоматизация сбора данных может содействовать различным вариантам применения ИИ с тренировкой на общедоступных данных.