что такое распарсить в программировании
Что значит парсить в программировании: рейтинг лучших парсеров
Часто люди ищут лучшие парсеры, чтобы облегчить наполнение собственного сайта контентом, например статьями или товарами. Мало кто подозревает, что парсинг не всегда положительно сказывается на самом ресурсе, если его неправильно наладить.
Что значит парсить и что такое парсинг в программировании
Для чего используют парсинг:
Анализ цен. Для этой цели обычно парсят цены конкурентных сайтов, чтобы понять среднюю стоимость определенного товара. Такое знание помогает формировать правильную стоимость собственных товаров. Когда один-два товара, тогда можно провести анализ «вручную», но если товаров тысячи или десятки тысяч, тогда парсинг действительно выручает.
Контроль изменений. Если парсинг определенных ресурсов делается на регулярной основе, тогда есть возможность отслеживать изменения, происходящие на этих ресурсах. Это актуально с теми же товарами конкурентов, чтобы следить за тем, куда «идут» цены их товаров.
Наполнение собственного веб-сайта. Парсинг при наполнении ресурса контентом — это распространенное явление. Это касается разных ресурсов, начина я с сайтов со статьями и заканчивая интернет-магазинами с сотнями тысяч товаров. Иногда для таких целей парсят англоязычные ресурсы, информацию с которых потом автоматически переводят и на выходе получают уникальный контент невысокого качества.
Лучшие парсеры
Если с программированием проблемы, тогда можно использовать лучшие парсеры, представленные в сети, которые делятся на 2 большие группы:
Лучшие облачные парсеры
Облачные парсеры хороши тем, что нет необходимости скачивать и инсталлировать что-то на собственный компьютер. Вам нужно будет только настроить парсер в «облаке», а потом скачать спарсенные результаты и далее пользоваться этой информацией как вам угодно.
Парсинг — что это такое простыми словами. Как работает парсинг и парсеры, и какие типы парсеров бывают (подробный обзор +видео)
Парсинг – что это такое простыми словами? Если коротко, то это сбор информации по разным критериям из интернета, в автоматическом режиме. В процессе работы парсера сравнивается заданный образец и найденная информация, которая в дальнейшем будет структурирована.
В качестве примера можно привести англо-русский словарь. У нас есть исходное слово «parsing». Мы открываем словарь, находим его. И в качестве результата получаем перевод слова «разбор» или «анализ». Ну, а теперь давайте разберем эту тему поподробнее
Содержание статьи:
Парсинг: что это такое простыми словами
Парсинг — это процесс автоматического сбора информации по заданным нами критериям. Для лучшего понимания давайте разберем пример:
Пример того, что такое парсинг:
Представьте, что у нас есть интернет-магазин поставщика, который позволяет работать по схеме дропшиппинга и мы хотим скопировать информацию о товарах из этого магазина, а потом разместить ее на нашем сайте/интернет магазине (под информацией я подразумеваю: название товара, ссылку на товар, цену товара, изображение товара). Как мы можем собрать эту информацию?
Первый вариант сбора — делать все вручную:
То есть, мы вручную проходим по всем страницам сайта с которого хотим собрать информацию и вручную копируем всю эту информацию в таблицу для дальнейшего размещения на нашем сайте. Думаю понятно, что этот способ сбора информации может быть удобен, когда нужно собрать 10-50 товаров. Ну, а что делать, когда информацию нужно собрать о 500-1000 товаров? В этом случае лучше подойдет второй вариант.
Второй вариант — спарсить всю информацию разом:
Мы используем специальную программу или сервис (о них я буду говорить ниже) и в автоматическом режиме скачиваем всю информацию в готовую Excel таблицу. Такой способ подразумевает огромную экономию времени и позволяет не заниматься рутинной работой.
Причем, сбор информации из интернет-магазина я взял лишь для примера. С помощью парсеров можно собирать любую информацию к которой у нас есть доступ.
Грубо говоря парсинг позволяет автоматизировать сбор любой информации по заданным нами критериям. Думаю понятно, что использовать ручной способ сбора информации малоэффективно (особенно в наше время, когда информации слишком много).
Для наглядности хочу сразу показать главные преимущества парсинга:
Если говорить о наличие минусов, то это, разумеется, отсутствие у полученных данных уникальности. Прежде всего, это относится к контенту, мы ведь собираем все из открытых источников и парсер не уникализирует собранную информацию.
Думаю, что с понятием парсинга мы разобрались, теперь давайте разберемся со специальными программами и сервисами для парсинга.
Что такое парсер и как он работает
Парсер – это некое программное обеспечение или алгоритм с определенной последовательностью действий, цель работы которого получить заданную информацию.
Сбор информации происходит в 3 этапа:
Чаще всего парсер — это платная или бесплатная программа или сервис, созданный под ваши требования или выбранный вами для определенных целей. Подобных программ и сервисов очень много. Чаще всего языком написания является Python или PHP.
Но также есть и отдельные программы, которые позволяют писать парсеры. Например я пользуюсь программой ZennoPoster и пишу парсеры в ней — она позволяет собирать парсер как конструктор, но работать он будет по тому же принципу, что и платные/бесплатные сервисы парсинга.
Для примера можете посмотреть это видео в котором я показываю, как я создавал парсер для сбора информации с сервиса spravker.ru.
Чтобы было понятнее, давайте разберем каких типов и видов бывают парсеры:
Не следует забывать о том, что парсинг имеет определенные минусы. Недостатком использования считаются технические сложности, которые парсер может создать. Так, подключения к сайту создают нагрузку на сервер. Каждое подключение программы фиксируется. Если подключаться часто, то сайт может вас заблокировать по IP (но это легко можно обойти с помощью прокси).
Что такое парсинг и как правильно парсить
Что такое парсинг данных должен знать каждый владелец сайта, планирующий серьёзно развиваться в бизнесе. Это явление настолько распространено, что рано или поздно с парсингом может столкнуться любой. Либо как заказчик данной операции, либо как лицо, владеющее объектом для сбора информации, то есть ресурсом в Интернете.
К парсингу в российской бизнес-среде часто наблюдается негативное отношение. По принципу: если это не незаконно, то уж точно аморально. На самом деле из его грамотного и тактичного использования каждая компания может извлечь немало преимуществ.
Что такое парсинг
Глагол “to parse” в дословном переводе не означает ничего плохого. Делать грамматический разбор или структурировать — действия полезные и нужные. На языке всех, кто работает с данными на сайтах это слово имеет свой оттенок.
Парсить — собирать и систематизировать информацию, размещенную на определенных сайтах, с помощью специальных программ, автоматизирующих процесс.
Если вы когда-либо задавались вопросом, что такое парсер сайта, то вот он ответ. Это программные продукты, основной функцией которых является получение необходимых данных, соответствующих заданным параметрам.
Законно ли использовать парсинг
После выяснения что такое парсинг, может показаться, что это нечто, не соответствующее нормам действующего законодательства. На самом деле это не так. Законом не преследуется парсинг. Зато запрещены:
Парсинг законен, если он касается сбора информации, находящейся в открытом доступе. То есть всего, что можно и так собрать вручную.
Парсеры просто позволяют ускорить процесс и избежать ошибок из-за человеческого фактора. Поэтому «незаконности» в процесс они не добавляют.
Другое дело, как владелец свежесобранной базы распорядится подобной информацией. Ответственность может наступить именно за последующие действия.
Для чего нужен парсинг
Что такое парсить сайт разобрались. Переходим к тому, зачем же это может понадобиться. Здесь открывается широкий простор для действий.
Основная проблема современного Интернета — избыток информации, которую человек не в состоянии систематизировать вручную.
Парсинг используется для:
Сквозная аналитика — это тоже своеобразный парсинг, только рекламы и продаж. Система интегрируется с площадками и CRM, а потом автоматически соединяет данные о бюджетах, кликах, сделках и подсчитывает окупаемость каждой кампании. Используйте ее, чтобы не потеряться в большом количестве информации и видеть в отчетах то, что вам действительно нужно. Отчеты Calltouch легко кастомизировать под себя и задачи команды маркетологов.
Сквозная аналитика
Достоинства парсинга
Они многочисленны. По сравнению с человеком парсеры могут:
Ограничения при парсинге
Есть несколько вариантов ограничений, которые могут затруднить работу парсера:
Какую информацию можно парсить
Спарсить можно всё, что есть на сайте в открытом доступе. Чаще всего требуются:
Изображения с сайтов технически спарсить тоже можно, но, как уже упоминалось выше, если они защищены авторским правом, лучше не нужно. Нельзя собирать с чужих сайтов личные данные их пользователей, которые те вводили в личных кабинетах.
Парсинг часто используется в индустрии e-commerce. Оценить влияние парсинга и его результатов можно в сквозной аналитике для интернет-магазинов. Вам доступны отчеты по любым временным срезам, метрикам и товарам. С помощью этих данных вы узнаете, из каких источников вы получаете добавления в корзины и продажи, и сможете оптимизировать рекламу с опорой на эти данные.
Модуль е-коммерс
Алгоритм работы парсинга
Принцип действия программы зависит от целей. Но схематично он выглядит так:
Способы применения
Основных способов применения парсинга существует два:
Обычно оба варианта работают в тесной связке друг с другом. Например, анализ ценовых позиций у конкурентов отталкивается от имеющегося диапазона на собственном сайте, а обнаруженные новинки сопоставляются с собственной товарной базой и т. п.
Парсинг. Что это и где используется
Парсинг (Parsing) – это принятое в информатике определение синтаксического анализа. Для этого создается математическая модель сравнения лексем с формальной грамматикой, описанная одним из языков программирования. Например, PHP, Perl, Ruby, Python.
Когда человек читает, то, с точки зрения науки филологии, он совершает синтаксический анализ, сравнивая увиденные на бумаге слова (лексемы) с теми, что есть в его словарном запасе (формальной грамматикой).
Программа (скрипт), дающая возможность компьютеру «читать» – сравнивать предложенные слова с имеющимися во Всемирной сети, называется парсером. Сфера применения таких программ очень широка, но все они работают практически по одному алгоритму.
Как работает парсинг, что это такое? Алгоритм работы парсера
Независимо от того на каком формальном языке программирования написан парсер, алгоритм его действия остается одинаковым:
В интернете часто встречаются выражения, из которых следует, будто парсер (поисковый робот, бот) путешествует по Всемирной сети. Но зачастую эта программа никогда не покидает компьютера, на котором она инсталлирована.
Этим парсер коренным образом отличается от компьютерного вируса – автономной программы, способной к размножению, хотя по сути своей работы он похож на трояна. Ведь он получает данные, иногда конфиденциального характера, не спрашивая желания их владельца.
Зачем нужен парсинг?
Сбор информации в интернете – трудоемкая, рутинная, отнимающая много времени работа. Парсеры, способные в течение суток перебрать большую часть веб-ресурсов в поисках нужной информации, автоматизируют ее.
Наиболее активно «парсят» всемирную сеть роботы поисковых систем. Но информация собирается парсерами и в частных интересах. На ее основе, например, можно написать диссертацию. Парсинг используют программы автоматической проверки уникальности текстовой информации, быстро сравнивая содержимое сотен веб-страниц с предложенным текстом.
Без программ парсинга владельцам интернет-магазинов, которым требуются сотни однотипных описаний товаров, технических характеристик и другого контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, было бы трудно вручную заполнять характеристики товаров.
Возможностью «спарсить» чужой контент для наполнения своего сайта пользуются многие веб-мастера и администраторы сайтов. Это оправдано, если требуется часто изменять контент для представления текущих новостей или другой, быстро меняющейся информации.
Парсинг – «палочка-выручалочка» для организаторов спам-рассылок по электронной почте или каналам мобильной связи. Для этого им надо запустить «бота» путешествовать по социальным сетям и собирать «телефоны, адреса, явки».
Ну и хозяева некоторых, особенно недавно организованных веб-ресурсов, любят наполнить свой сайт чужим контентом. Правда, они рискуют, поскольку поисковые системы быстро находят и банят любителей копипаста.
Основа работы парсера
Конечно же, парсеры не читают текста, они всего лишь сравнивают предложенный набор слов с тем, что обнаружили в интернете и действуют по заданной программе. То, как поисковый робот должен поступить с найденным контентом, написано в командной строке, содержащей набор букв, слов, выражений и знаков программного синтаксиса. Такая командная строка называется «регулярное выражение». Русские программисты используют жаргонные слова «маска» и «шаблон».
Чтобы парсер понимал регулярные выражения, он должен быть написан на языке, поддерживающем их в работе со строками. Такая возможность есть в РНР, Perl. Регулярные выражения описываются синтаксисом Unix, который хотя и считается устаревшим, но широко применяется благодаря свойству обратной совместимости.
Синтаксис Unix позволяет регулировать активность парсинга, делая его «ленивым», «жадным» и даже «сверхжадным». От этого параметра зависит длина строки, которую парсер копирует с веб-ресурса. Сверхжадный парсинг получает весь контент страницы, её HTML-код и внешнюю таблицу CSS.
Парсеры и PHP
Этот серверный язык удобен для создания парсеров:
Этические и технические сложности парсинга
Вопрос о том, является ли парсинг воровством контента, активно обсуждается во Всемирной сети. Большинство оппонентов считают, что заимствование части контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, например, технических описаний, допустимо. Ссылка на первоисточник контента рассматривается как способ частичной легитимации. В то же время, наглое копирование, включая грамматические ошибки, осуждается интернет-сообществом, а поисковыми системами рассматривается как повод для блокировки ресурса.
Кроме этических проблем парсер способен создать и технические. Он автомат, робот, но его вход на сайт фиксируется, а входящий и исходящий трафики учитываются. Количество подключений к веб-ресурсу в секунду устанавливает создатель программы. Делать этот параметр очень большим нельзя, поскольку сервер может не переварить потока входящего трафика. При частоте 200–250 подключений в секунду работа парсера рассматривается как аналогичная DOS-атаке. Интернет-ресурс, к которому проявлено такое внимание, блокируется до выяснения обстоятельств.
Парсер можно написать самому или заказать на бирже фриланса, если вам требуются конкретные условия для поиска и чтения информации. Или купить эту программу в готовом виде с усредненным функционалом на специализированном веб-ресурсе.
iPipe – надёжный хостинг-провайдер с опытом работы более 15 лет.
Дорогие клиенты виртуального хостинга, мы рады сообщить о долгожданном нововведении → В панели управления Megatool доступен к выпуску бесплатный SSL…
Парсеры, обработка текста. Просто о сложном. CFG, BNF, LL(k), LR(k), PEG и другие страшные слова
Введение
Итак, вопрос, о чём же конкретно эта статья? Здесь я постараюсь помочь читателю с наименьшими потерями выходить из ситуации, когда надо разобрать какой-то текстовый формат, а библиотекой воспользоваться не получится. То есть решать абсолютно конкретную задачу общими средствами.
Сразу оговорюсь, тема сама по себе мало того, что ОЧЕНЬ непростая, так еще и до невозможности обширная и все охватить в рамках одной статьи просто не получится. Поэтому я начну от общего и буду переходить к частному, конкретно в этой статье давая скорее обзор инструментария (который, однако, может использоваться для решения вполне конкретных задач парсинга), чем погружаться вглубь концепций. Возможно, если читатели будут заинтересованы, статья превратится в цикл, в котором я могу раскрыть какие-то конкретные вопросы более подробно.
Написать её я решил потому, что имеющаяся по теме информация разрознена и зачастую не полна, на русском источников вообще очень мало, а те что есть, подразумевают достаточно приличное знакомство читателя с весьма специфической математикой. Поэтому, чтобы далекий от темы читатель не испытывал боль от сознания своей (мнимой) неполноценности, я и решил попытаться описать эту тему максимально просто.
Крепитесь, статья большая, некоторые места будут не очень интересными, но без них может быть непонятно.
Основные понятия
Перед разговором по теме стоит определиться с основными понятиями, чтобы не было разночтений. Это глоссарий данной статьи. Он может совпадать с общепринятой терминологией, но вообще говоря, не обязан, поскольку показывает картину, формирующуюся в голове автора.
Итак:
Варианты разбора
Когда мы сталкиваемся с задачей создания парсера, решение сводится, как правило, к 4 основным вариантам:
Решаем задачу парсинга
Пойдем по-порядку, варианты brute-force и regexp пропускаем.
Вот и настало время чуть подробнее остановиться на алгоритмах разборщика, вернее на используемых ими грамматиках. Итак, наиболее часто встречаются GLR (до O(L^3) или до O(L^4), как говорят некоторые источники (antlr)), LR, LALR и LL — все в пределах O(L). Наибольшей “прожорливостью” обладает GLR — она способна лучше обрабатывать неоднозначности грамматики, но за счет этого и более медленна. То есть если рассматривать “размер” класса обрабатываемых парсером грамматик(назовем его мощностью парсера), то при прочих равных, мощности распределятся так GLR > LR > LALR > SLR > LL. Потребление ресурсов, соответственно, близко к обратному. Но вернемся к грамматикам.
Составление или поиск грамматики для LR-парсера в целом достаточно просто и высок шанс, что составленный вами “на коленке” BNF будет спокойно воспринят парсером и обработан. Главное, грамматика должна быть полной, то есть описывать все возможные ситуации входного потока, кроме того попробуйте сами понять навскидку, можно ли зная k следующих символов (в зависимости от выбранного LR-парсера) однозначно определить, какое именно правило должно применяться.
Для LR-парсера могут возникать конфликты следующего вида:
Итак, что мы будем решать?
Ну, допустим, это будет простой калькулятор:
Если читатель попробует найти грамматику калькулятора в интернете, он увидит что часто операции сложения/вычитания и умножения/деления обрабатываются разными грамматическими конструкциями. Это сделано специально, чтобы учесть в грамматике такой момент, как приоритет операций (а также раскрыть неоднозначности грамматики). Мы это сделаем дальше по ходу статьи.
Пробуем найти нативное Python-решение, находим их много.
Переформулируем наш калькулятор так, как просит parglare
Достаточно? Сохраним в calc.pg и воспользуемся cli-tool
Упс! кажется, что-то лишнее. Бинго! я зачем-то вставил | = после “/” (нет, я-то знаю, откуда он там (но к теме статьи это не относится) ). Главное в том, что программа нам четко на это указала. Далее после исправления программа поругается еще на отсутствие; в конце обозначения нетерминала и на скобочку в правиле INT. Переформулированный вариант будет выглядеть так:
В итоге, pglr все нравится и он нам скажет:
Ну, а выше по выводу debug можно прочитать их красивое (и понятное) описание. Ну что ж, давайте подумаем. Во первых, давайте не будем самыми умными и выкинем нафиг positive_digit. Если кто-то напишет 0034 — во первых, он сам себе злобный буратино, а во вторых, большинство ЯП, в том числе Python при конвертации этого в число не скажут нам ничего и просто выдадут 34. Прекрасно, это сильно поможет. Во-вторых, нафиг отсюда разделение на int/float, для простоты предположим что все числа с плавающей точкой. Также, pglr понимает регулярные выражения в BNF, воспользуемся этим. Получим:
Ну, как бы то ни было, грамматика
Попробуем реально распарсить что-нибудь.
можем получить result.children и далее по дереву. Можем заодно подсчитать итоговое выражение, но делать это здесь не будем. Важно, что мы получили доступ к дереву объектов, для терминальных символов так же их “значение” и можем делать с этим все, что пожелаем.
Если мы хотим поправить конфликтные ситуации, как еще можно разрешить конфликты грамматики?
Есть несколько вариантов:
В этом случае решение более частное, но в ряде случаев более удобное. Parglare предоставляет хороший инструментарий для приоритезации правил, к примеру, для арифметических выражений можно выставить приоритет операции и ассоциативность (с какой стороны выполняется данная операция — слева направо или справа налево) чем приоритет выше, тем операция выполнится раньше (относительно остальных), к примеру, наша грамматика в такой нотации может выглядеть вот так:
Парсится, но работает не правильно. Например, для
получаем (при не-древовидном парсинге)
что, очевидно, не соответствует ожидаемому результату:
Мораль — лучше использовать стандартные описанные в BNF моменты. Блестящие и прикольные штуки блестят и прикольны, но не всегда работают. Или я не умею их готовить. А большинство библиотек парсинга — имеют версию alpha | beta.
По словам автора об этом баге, он происходит из-за того, что, по сути своей, ассоциативность (left) парсера на уровне алгоритма означает — предпочитать reduce, а не shift. То есть, по сути, если есть возможность “обрубить” правило, или продолжить в его рамках — лучше обрубить. Поскольку парсинг идет слева направо, это и означает левую ассоциативность. Причина же ошибки в том, что не определена приоритетность для правил внутри ADDOP/MULOP, что ломает все правило.
Однако, даже если мы зададим приоритетность (например:
ADDOP: “+” <1>
| “-” <1>), работать все равно не будет, уже из-за другой ошибки.
Напоследок пример с инлайн-функциями, привязываемыми непосредственно к правилам, из документации parglare.
Установка довольно простая, для linux это
Для того, чтобы работать на python2, нужно еще доустановить
Дальше попробуем сделать для него грамматику. У него чуть отличается формат, поэтому двойные кавычки заменим на одинарные и чуть перепишем регулярное выражение, а так же добавим обозначение для WS, который в предыдущем инструменте задавался по умолчанию. Левую рекурсию в нашем случае можно устранить просто переписав на правую.
Важный момент! В ANTLR есть правила парсера и грамматические правила. К появлению узла в результирующем AST ведут правила парсинга. Кроме того, существует некоторое различие, что можно/нельзя в грамматических/правилах парсинга. В частности, в правилах парсинга нет регулярных выражений. Кроме того, парсер должен получить входное правило, стартовый нетерминал (вообще, все несколько сложнее, но в нашем случае вполне хватает и этого). Вообще, стоит заметить, что ANTLR имеет довольно мощный синтаксис, так же поддерживает инлайн функции (пусть и несколько в ином формате) и “не попадающие в дерево” нетерминалы и кое-что еще. В итоге, наша грамматика выглядит так:
Файл при этом называется calc.g4 (Это важно! название файла должно совпадать с названием грамматики внутри).
Далее, мы можем навесить на грамматику листенеры и наслаждаться.
… Наслаждаться неправильно работающей программой. Вернее, правильно, но неожиданно.
И я признаю свою неудачу. Да, задача решаема. Но пользуясь только документацией и поиском на общие темы, мне её решить не удалось. Причины… Во-первых, исключая книгу по ANTLR, доступные в сети источники не отличаются подробностью и выразительностью. Во-вторых, в сети масса материалов по разным (не совместимым) версиям ANTLR. Нет, я все понимаю, развитие и прочее. Но почему-то в процессе знакомства с инструментом у меня сложилось ощущение, что о понятии обратной совместимости автор даже не слышал. В общем, грустно.
Update
Как верно замечено, одна голова хорошо, а две лучше.
Переформулирование грамматики с право-ассоциативной на левую выполняется буквально «щелчком пальцев» (Спасибо Valentin Nechayev netch80 за дополнение) — нужно всего лишь заменить
Левую рекурсию в данном случае ANTLR обрабатывает без вопросов (видимо, благодаря каким-то оптимизациям). Вывод простых листенеров в этом случае
Итак, перейдем к практике.
Используем Arpeggio от автора parglare:
Дальше разбираемся с документацией и узнаем, что рекомендованным для работы с AST для этой библиотеки является шаблон посетитель (visitor), весьма похожий на рекомендованный в ANTLR слушатель (listener). К счастью, здесь для всего эксперимента мне хватило часа, все оказалось не сложно:
При запуске выведет следующее:
Если есть желание посмотреть, как посетитель обходит дерево, можно раскомментировать debug
Как мы видим, грамматика претерпела небольшие, но важные изменения. В частности, если мы обратим внимание на правила stmt и term, то будет понятно, что они имеют произвольное число элементов. Соответственно, благодаря этому, обработка ассоциативности математических операций целиком и полностью на нашей совести. Несмотря на эти изменения, программа остается простой и понятной.
Общие выводы
На самом деле, выводов несколько:
Заключение
В заключение хочется сказать, что это было интересное исследование. Я попытался описать свои выводы максимально просто и понятно, надеюсь, мне удалось написать эту статью так, чтобы тема стала понятна даже далеким от математики программистам, хотя бы в общих чертах, достаточных для пользования существующим инструментарием.
Можно задавать любые вопросы, если какие-то подробности по теме будут волновать многих, они могут послужить для написания других статей.
Как и обещал, несколько полезных ссылок по теме статьи: