101 Термин про парсинг сайтов: Полное руководство для экспертов и начинающих

Опубликовано 03.01.202503.01.2025 Автор Администратор

03
Янв

Введение

Парсинг сайтов, или веб-парсинг, стал неотъемлемой частью современной работы с данными. От анализа рыночных тенденций и мониторинга цен до сбора информации для научных исследований и обучения моделей машинного обучения – возможности применения парсинга практически безграничны. Однако, как и в любой технической области, парсинг сайтов имеет свой собственный язык, состоящий из множества терминов, понимание которых критически важно для эффективной работы.

Эта статья представляет собой исчерпывающий глоссарий, включающий 101 термин, который поможет вам ориентироваться в мире веб-парсинга. Мы рассмотрим как базовые понятия, так и более продвинутые техники, инструменты и правовые аспекты, связанные с парсингом сайтов. Независимо от вашего уровня подготовки, этот материал станет ценным ресурсом для углубления ваших знаний и улучшения навыков в области парсинга.

1. Основы парсинга сайтов

1. Парсинг (Parsing): Процесс извлечения данных из неструктурированного или полуструктурированного формата (например, HTML-кода веб-страницы) и преобразования их в структурированный формат, пригодный для анализа. [Ссылка на Wikipedia: Парсер]
2. Веб-парсинг (Web Scraping): Автоматизированный метод сбора данных с веб-сайтов. В отличие от ручного копирования информации, веб-парсинг позволяет быстро и эффективно извлекать большие объемы данных. [Ссылка на Wikipedia: Веб-парсинг]
3. Краулинг (Crawling): Процесс автоматического обхода веб-страниц, следуя по ссылкам, для обнаружения нового контента и данных. Краулеры, также известные как «пауки» или «боты», являются ключевым компонентом многих парсинговых систем. [Ссылка на Wikipedia: Веб-паук]
4. HTTP (Hypertext Transfer Protocol): Протокол передачи гипертекста, являющийся основой для обмена информацией в интернете. Понимание HTTP-запросов и ответов необходимо для эффективного парсинга. [Ссылка на MDN Web Docs: HTTP]
5. HTML (HyperText Markup Language): Язык разметки гипертекста, используемый для создания структуры и содержимого веб-страниц. Парсеры анализируют HTML-код для извлечения нужных данных. [Ссылка на MDN Web Docs: HTML]
6. CSS (Cascading Style Sheets): Язык стилей, используемый для описания внешнего вида веб-страниц. CSS-селекторы часто используются для точного нацеливания на определенные элементы в HTML-коде. [Ссылка на MDN Web Docs: CSS]
7. DOM (Document Object Model): Объектная модель документа, представляющая структуру HTML- или XML-документа в виде дерева узлов. Парсеры используют DOM для навигации по элементам и извлечения данных. [Ссылка на MDN Web Docs: DOM]
8. API (Application Programming Interface): Набор определений и протоколов, используемых при построении и интеграции программного обеспечения приложений. Некоторые веб-сайты предоставляют API для структурированного доступа к своим данным, что является предпочтительным способом сбора информации по сравнению с парсингом HTML. [Ссылка на Wikipedia: API]
9. Request (Запрос): Сообщение, отправляемое клиентом (например, парсером) на сервер для запроса определенного ресурса (например, веб-страницы).
10. Response (Ответ): Сообщение, отправляемое сервером в ответ на запрос клиента, содержащее запрошенный ресурс (например, HTML-код страницы) и информацию о статусе запроса.
11. HTTP Status Code (Код статуса HTTP): Трехзначное число, указывающее на результат HTTP-запроса. Например, 200 OK означает успешное выполнение запроса, 404 Not Found – ресурс не найден, 500 Internal Server Error – ошибка на сервере.

Таблица 1: Основные HTTP Status Codes

Код статуса	Описание
200 OK	Успешный запрос
301 Moved Permanently	Ресурс перемещен навсегда
302 Found	Ресурс временно перемещен
400 Bad Request	Некорректный запрос клиента
403 Forbidden	Доступ запрещен
404 Not Found	Ресурс не найден
500 Internal Server Error	Внутренняя ошибка сервера

12. User-Agent (Агент пользователя): Строка, идентифицирующая браузер и операционную систему клиента, отправляемая серверу в HTTP-запросе. Парсеры могут менять User-Agent, чтобы имитировать поведение реальных пользователей и избежать блокировки. [Ссылка на Wikipedia: User agent]
13. Headers (Заголовки): Метаданные, отправляемые в HTTP-запросах и ответах, содержащие информацию о запросе, сервере, содержимом и т.д.
14. Cookies (Куки): Небольшие текстовые файлы, которые веб-сервер отправляет браузеру пользователя, и которые браузер сохраняет. Куки могут использоваться для отслеживания сессии пользователя, хранения настроек и других целей. Парсеры должны уметь обрабатывать куки для доступа к содержимому, требующему аутентификации. [Ссылка на Wikipedia: HTTP cookie]
15. Session (Сессия): Последовательность взаимодействий между пользователем и веб-сайтом за определенный период времени. Парсеры могут эмулировать сессии для доступа к контенту, доступному только авторизованным пользователям.

2. Инструменты и технологии для парсинга

16. Python: Один из самых популярных языков программирования для веб-парсинга благодаря своей простоте, большому количеству библиотек и активному сообществу. [Ссылка на Python.org]
17. Beautiful Soup: Python-библиотека для парсинга HTML и XML. Она позволяет легко навигировать по DOM-дереву и извлекать нужные данные. [Ссылка на Beautiful Soup Documentation]
18. Scrapy: Мощный Python-фреймворк для веб-парсинга, предоставляющий структуру для создания масштабируемых парсеров. [Ссылка на Scrapy.org]
19. Requests: Python-библиотека для отправки HTTP-запросов. Она проста в использовании и позволяет легко взаимодействовать с веб-сайтами. [Ссылка на Requests Documentation]
20. Selenium: Инструмент для автоматизации браузеров, часто используемый для парсинга веб-сайтов, использующих JavaScript для динамической загрузки контента. [Ссылка на Selenium.dev]
21. Playwright: Еще один инструмент для автоматизации браузеров, поддерживающий различные браузеры и языки программирования, включая Python, JavaScript, Java и C#. [Ссылка на Playwright.dev]
22. Puppeteer: Node.js библиотека, предоставляющая высокоуровневый API для управления браузером Chrome или Chromium по протоколу DevTools. [Ссылка на Puppeteer Documentation]
23. lxml: Высокопроизводительная Python-библиотека для обработки XML и HTML, обеспечивающая быструю и эффективную работу с DOM-деревом. [Ссылка на lxml.de]
24. XPath: Язык запросов для навигации по XML-документам, который также может использоваться для поиска элементов в HTML. [Ссылка на MDN Web Docs: XPath]
25. CSS Selectors (CSS-селекторы): Шаблоны, используемые для выбора HTML-элементов на основе их тегов, классов, идентификаторов и других атрибутов. [Ссылка на MDN Web Docs: CSS selectors]
26. Regular Expressions (Регулярные выражения): Мощный инструмент для поиска и манипулирования текстовыми строками на основе заданных шаблонов. Часто используются для извлечения данных, которые сложно получить с помощью HTML-парсеров. [Ссылка на Wikipedia: Regular expression]
27. JavaScript Rendering (Отрисовка JavaScript): Процесс выполнения JavaScript-кода на веб-странице, который может динамически изменять содержимое страницы. Парсеры должны уметь обрабатывать JavaScript-рендеринг для доступа к полному набору данных.
28. Headless Browser (Безголовый браузер): Браузер, работающий без графического интерфейса. Selenium, Playwright и Puppeteer часто используются в безголовом режиме для ускорения процесса парсинга и экономии ресурсов.
29. Proxy Servers (Прокси-серверы): Серверы-посредники, через которые проходят HTTP-запросы, позволяя скрыть реальный IP-адрес парсера и обойти блокировки. [Ссылка на Wikipedia: Proxy server]
30. Rotating Proxies (Ротация прокси): Использование нескольких прокси-серверов, которые меняются через определенные промежутки времени, для снижения вероятности блокировки и ограничения скорости.
31. CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart): Тест, используемый для различения людей и автоматизированных программ. Парсеры должны уметь обходить или решать CAPTCHA, чтобы получить доступ к защищенному контенту. [Ссылка на Wikipedia: CAPTCHA]
32. CAPTCHA Solving Services (Сервисы решения CAPTCHA): Сторонние сервисы, предоставляющие API для автоматического распознавания и решения CAPTCHA.
33. Web Scraping API (API для веб-парсинга): Сторонние API, предоставляющие готовые решения для парсинга определенных веб-сайтов или типов данных.
34. Data Extraction Tools (Инструменты для извлечения данных): Программное обеспечение, предназначенное для автоматического извлечения данных с веб-страниц без написания кода.
35. Browser Extensions for Scraping (Расширения браузера для парсинга): Расширения для браузеров, позволяющие пользователям извлекать данные с веб-страниц непосредственно в браузере.

3. Процесс парсинга сайтов

36. Target Website (Целевой веб-сайт): Веб-сайт, с которого необходимо извлечь данные.
37. Identifying Target Data (Определение целевых данных): Определение конкретных данных, которые необходимо извлечь с веб-сайта.
38. Inspect Element (Просмотр кода элемента): Инструмент разработчика в браузере, позволяющий просматривать HTML-код и CSS-стили конкретных элементов на веб-странице.
39. Finding Selectors (Поиск селекторов): Процесс определения XPath или CSS-селекторов, которые точно идентифицируют целевые элементы на веб-странице.
40. Requesting the Page (Запрос страницы): Отправка HTTP-запроса на сервер для получения HTML-кода целевой страницы.
41. Parsing the HTML (Парсинг HTML): Анализ HTML-кода с использованием библиотек, таких как Beautiful Soup или lxml, для создания DOM-дерева.
42. Navigating the DOM (Навигация по DOM): Перемещение по DOM-дереву для поиска целевых элементов с использованием селекторов или других методов.
43. Extracting Data (Извлечение данных): Получение текстового содержимого, атрибутов или других данных из найденных элементов.
44. Data Cleaning (Очистка данных): Процесс обработки извлеченных данных для удаления лишних символов, форматирования и стандартизации значений.
45. Data Transformation (Преобразование данных): Преобразование извлеченных данных в нужный формат, например, из строки в число или дату.
46. Data Storage (Хранение данных): Сохранение извлеченных данных в базу данных, файл (например, CSV, JSON) или другое хранилище.
47. Rate Limiting (Ограничение скорости): Ограничение количества запросов, которые парсер может отправлять на веб-сайт за определенный промежуток времени, для предотвращения перегрузки сервера и блокировки.
48. Polite Scraping (Вежливый парсинг): Практика парсинга с уважением к ресурсам веб-сайта, включая соблюдение правил robots.txt, установку разумных задержек между запросами и идентификацию себя как бота.
49. Robots.txt: Файл, размещенный на корневом уровне веб-сайта, содержащий инструкции для поисковых роботов и других веб-краулеров о том, какие части сайта не следует сканировать. [Ссылка на Robots.txt Examples]
50. Crawl Delay (Задержка сканирования): Директива в файле robots.txt, указывающая минимальную задержку в секундах между запросами от одного и того же краулера.
51. Sitemap (Карта сайта): XML-файл, содержащий список всех страниц веб-сайта, доступных для сканирования. Может помочь парсерам быстрее обнаружить нужные страницы. [Ссылка на XML Sitemap]
52. Pagination (Пагинация): Разделение большого объема контента на несколько страниц. Парсеры должны уметь обрабатывать пагинацию для извлечения данных со всех страниц.
53. Infinite Scrolling (Бесконечная прокрутка): Метод загрузки контента по мере прокрутки страницы вниз. Парсинг таких страниц требует эмуляции прокрутки или использования API, если он доступен.

4. Обработка данных и хранение

54. Data Pipeline (Конвейер данных): Последовательность шагов, включающая извлечение, преобразование и загрузку данных (ETL).
55. Data Integration (Интеграция данных): Объединение данных, полученных из разных источников, в единый набор.
56. Database (База данных): Структурированное хранилище данных. Парсированные данные часто сохраняются в базах данных для дальнейшего анализа и использования. [Ссылка на Wikipedia: Database]
57. SQL (Structured Query Language): Язык запросов, используемый для управления данными в реляционных базах данных. [Ссылка на Wikipedia: SQL]
58. NoSQL (Not only SQL): Класс баз данных, отличающихся от традиционных реляционных баз данных и предоставляющих гибкие схемы данных. [Ссылка на Wikipedia: NoSQL]
59. JSON (JavaScript Object Notation): Легкий формат обмена данными, часто используемый для передачи данных между веб-сервером и клиентом. [Ссылка на JSON.org]
60. CSV (Comma-Separated Values): Текстовый формат представления табличных данных, где значения разделены запятыми. [Ссылка на Wikipedia: CSV]
61. Data Visualization (Визуализация данных): Графическое представление данных для облегчения понимания и анализа. [Ссылка на Wikipedia: Data visualization]
62. Data Analysis (Анализ данных): Процесс изучения, очистки, преобразования и моделирования данных с целью выявления полезной информации, выводов и поддержки принятия решений. [Ссылка на Wikipedia: Data analysis]
63. Machine Learning (Машинное обучение): Раздел искусственного интеллекта, изучающий методы, позволяющие компьютерам обучаться на данных без явного программирования. Парсинг данных является важным этапом для обучения моделей машинного обучения. [Ссылка на Wikipedia: Machine learning]

5. Продвинутые техники парсинга

64. Distributed Scraping (Распределенный парсинг): Использование нескольких компьютеров или серверов для одновременного парсинга веб-сайтов, что позволяет значительно ускорить процесс сбора данных.
65. Dynamic Content Scraping (Парсинг динамического контента): Извлечение данных с веб-страниц, содержимое которых изменяется динамически с использованием JavaScript. Требует использования инструментов, таких как Selenium или Playwright.
66. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML): Набор веб-технологий, позволяющих обновлять части веб-страницы без полной перезагрузки. Парсеры должны уметь отслеживать AJAX-запросы для получения динамически загружаемых данных. [Ссылка на MDN Web Docs: AJAX]
67. WebSockets: Протокол двусторонней связи по одному TCP-соединению, обеспечивающий постоянное соединение между клиентом и сервером. Может использоваться для передачи данных в реальном времени. [Ссылка на Wikipedia: WebSocket]
68. API Scraping (Парсинг API): Извлечение данных непосредственно из API веб-сайта, если он предоставляется. Это более структурированный и надежный способ получения данных, чем парсинг HTML.
69. Reverse Engineering (Обратная разработка): Процесс анализа программного обеспечения или систем для понимания их структуры, функций и принципов работы. Может применяться для понимания логики работы веб-сайтов и их API. [Ссылка на Wikipedia: Reverse engineering]
70. Machine Learning for Web Scraping (Машинное обучение для веб-парсинга): Использование моделей машинного обучения для автоматического определения структуры веб-страниц, извлечения данных и обхода защитных механизмов.
71. Anomaly Detection (Обнаружение аномалий): Использование методов машинного обучения для выявления необычной активности парсера, которая может привести к блокировке.

6. Этические и правовые аспекты парсинга в России

72. Terms of Service (Условия использования): Юридический документ, определяющий правила использования веб-сайта. Парсинг в нарушение условий использования может привести к юридическим последствиям. [Пример Terms of Service]
73. Copyright (Авторское право): Юридическое право на интеллектуальную собственность, включая контент веб-сайтов. Извлечение и использование защищенного авторским правом контента без разрешения может являться нарушением. [Ссылка на Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая)]
74. Database Rights (Права на базы данных): Особые права, защищающие базы данных как интеллектуальную собственность. [Ссылка на Закон Российской Федерации «О правовой охране программ для электронных вычислительных машин и баз данных»]
75. Personal Data (Персональные данные): Любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных). Парсинг персональных данных без согласия субъекта является нарушением законодательства о защите персональных данных. [Ссылка на Федеральный закон от 27.07.2006 N 152-ФЗ «О персональных данных»]
76. Федеральный закон от 27.07.2006 N 152-ФЗ «О персональных данных»: Основной закон, регулирующий обработку персональных данных в России.
77. Статья 272 Уголовного кодекса Российской Федерации (Неправомерный доступ к компьютерной информации): Устанавливает ответственность за неправомерный доступ к охраняемой законом компьютерной информации, если это деяние повлекло уничтожение, блокирование, модификацию либо копирование компьютерной информации. Парсинг, обходящий меры защиты, может подпадать под действие этой статьи. [Ссылка на Уголовный кодекс Российской Федерации]
78. Судебная практика по делам о парсинге: В России пока нет обширной судебной практики, непосредственно касающейся парсинга сайтов. Однако, прецеденты по смежным вопросам (например, несанкционированный доступ к информации) могут быть релевантны.
79. Роскомнадзор: Федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, телекоммуникаций, информационных технологий и массовых коммуникаций, в том числе в области обработки персональных данных. [Ссылка на Официальный сайт Роскомнадзора]
80. Антимонопольное законодательство: Парсинг данных для недобросовестной конкуренции может нарушать антимонопольное законодательство. [Ссылка на Федеральный закон от 26.07.2006 N 135-ФЗ «О защите конкуренции»]
81. Confidential Information (Конфиденциальная информация): Информация, доступ к которой ограничен в соответствии с законодательством или соглашением. Парсинг конфиденциальной информации без разрешения может иметь юридические последствия.

7. Советы и лучшие практики

82. Start Small (Начните с малого): Начните с парсинга простых страниц и постепенно переходите к более сложным задачам.
83. Inspect the Website Structure (Изучите структуру веб-сайта): Понимание структуры сайта поможет вам эффективно находить нужные данные.
84. Use Specific Selectors (Используйте точные селекторы): Чем точнее селектор, тем надежнее будет работать ваш парсер.
85. Handle Errors Gracefully (Обрабатывайте ошибки корректно): Ваш парсер должен уметь обрабатывать ошибки и продолжать работу.
86. Implement Rate Limiting (Внедрите ограничение скорости): Избегайте перегрузки серверов и блокировки, ограничивая частоту запросов.
87. Respect Robots.txt (Уважайте Robots.txt): Соблюдайте указания файла robots.txt.
88. Identify Your Bot (Идентифицируйте своего бота): Указывайте информативный User-Agent, чтобы владельцы сайта могли связаться с вами при необходимости.
89. Monitor Your парсер (Следите за работой парсера): Регулярно проверяйте работу вашего парсера и вносите необходимые изменения.
90. Document Your Code (Документируйте свой код): Хорошо документированный код облегчит его понимание и поддержку.
91. Use Version Control (Используйте систему контроля версий): Отслеживайте изменения в вашем коде с помощью Git или других систем контроля версий. [Ссылка на Git]
92. Test Your парсер (Тестируйте свой парсер): Регулярно тестируйте ваш парсер, чтобы убедиться в его корректной работе.
93. Be Prepared for Changes (Будьте готовы к изменениям): Структура веб-сайтов может меняться, поэтому ваш парсер может потребовать адаптации.
94. Consider Using APIs (Рассмотрите возможность использования API): Если веб-сайт предоставляет API, это часто более надежный и легальный способ получения данных.
95. Store Data Efficiently (Храните данные эффективно): Выбирайте подходящие форматы и хранилища данных для ваших нужд.
96. Secure Your парсер (Обеспечьте безопасность парсера): Защитите свои учетные данные и прокси-серверы.
97. Stay Informed (Будьте в курсе): Следите за изменениями в технологиях веб-парсинга и законодательстве.
98. Seek Legal Advice (Обратитесь за юридической консультацией): При работе с большими объемами данных или потенциально спорными веб-сайтами проконсультируйтесь с юристом.
99. Contribute to the Community (Вносите вклад в сообщество): Делитесь своим опытом и знаниями с другими.
100. Learn Continuously (Постоянно учитесь): Веб-парсинг – это динамично развивающаяся область, поэтому важно постоянно учиться новому.
101. парсинг is a Powerful Tool (парсинг – это мощный инструмент): Используйте его ответственно и этично.

Заключение

Освоение терминологии веб-парсинга – это первый и важный шаг на пути к эффективному и ответственному сбору данных из интернета. Эта статья предоставила вам всеобъемлющий словарь из 101 термина, охватывающих как базовые концепции, так и продвинутые техники, инструменты и правовые аспекты.

Помните, что парсинг сайтов – это мощный инструмент, который при правильном использовании может принести огромную пользу. Однако, важно помнить об этических и правовых ограничениях, а также о необходимости соблюдения правил и уважения к владельцам веб-сайтов. Постоянное обучение и следование лучшим практикам позволят вам использовать возможности веб-парсинга максимально эффективно и безопасно.

Вопросы для проверки усвоения материала:

Что такое веб-парсинг и чем он отличается от краулинга?
Назовите три популярные Python-библиотеки для парсинга HTML.
Что такое HTTP-запрос и HTTP-ответ? Какие коды статуса HTTP вы знаете?
Объясните, зачем использовать прокси-серверы при парсинге.
Что такое robots.txt и как парсер должен его обрабатывать?
Какие правовые аспекты парсинга сайтов существуют в России? Приведите примеры соответствующих законов и статей УК РФ.
Что такое динамический контент и как его можно спарсить?
Перечислите несколько лучших практик вежливого парсинга.
Для чего нужны CSS-селекторы и XPath?
Каковы основные этапы процесса парсинга сайтов?