1. Что такое парсер (parser) и парсинг данных?
2. Техники парсинга данных
3. Scrapy и Beautifulsoup в качестве парсера (parser)
4. Парсинг PDF-документа
5. Парсер (parser) PDF-документа
6. Парсинг текстовых файлов
7. Другие форматы документов

Планируете извлекать данные с веб-сайтов? Тогда вам нужен парсинг данных, так как нужные вам данные в большинстве случаев будут объединены с другими нежелательными данными. Когда люди слышат слово «веб-скраппинг», в их сознании возникает мысль о том, что они извлекают данные с веб-страниц. Но эти люди не знают, что основная часть работы заключается не в тупом скачивании подчистую всей веб-страницы, а в извлечении нужных вам данных, а это делается с помощью парсинга данных.

Это происходит потому, что для загрузки веб-страницы достаточно отправить HTTP GET-запрос, и вся страница будет спарсена для вас. Однако в зависимости от того, какие именно данные вам нужны, парсинг данных может стать сложной задачей в тех случаях, когда веб-страница неструктурирована. Даже из структурированных страниц сложно извлечь данные, не встроенные в собственный HTML-тег, а объединенные с другими большими фрагментами текста. Вспомните такие тексты, как номера телефонов, электронные и домашние адреса. Как вы вычлените такие данные из онлайн-форумов, где они расположены не в определенных тегах и областях, которые вы можете легко выделить с помощью селекторов CSS? Если вы хоть немного разбираетесь в веб-скрапинге, то знаете, что это одна из самых сложных задач в процессе. Однако то, что это сложно, не означает, что это невозможно сделать, и именно поэтому была написана эта статья.

Что такое парсер (parser) и парсинг данных?

Термин «парсинг данных» имеет множество областей, в которых он может применяться даже в компьютерных науках. Это означает, что разные люди с разным образованием и специализацией смотрят на него по-разному. Для тех, кто занимается веб-скраппингом и скринскраппингом, парсинг данных - это процесс извлечения нужных данных из большой строки текста, которая может быть веб-страницей, PDF или любым текстовым файлом, или даже картой.

Техники парсинга данных

Занимаясь парсингом вы уже должны знать, что такое синтаксический анализ данных и какие приемы в нем используются? В этом вопросе есть одна неотъемлемая проблема, которая затрудняет получение единого ответа. Форматы файлов многочисленны - это означает, что вы не можете получить единый парсер parser, который будет работать во всех случаях. Языки программирования также различны, поэтому для разных языков программирования доступны разные инструменты. Давайте рассмотрим некоторые из популярных форматов файлов и способы извлечения данных из них.

Парсинг HTML-документов
Самым популярным для парсинга являются веб-страницы. Если раньше веб-страницы существовали и в других форматах, то сейчас в тренде HTML. Большинство людей, занимающихся веб-скраппингом, вынуждены разбирать HTML-файлы, чтобы получить необходимые данные. Если вы собираетесь парсить HTML- или XML-документы, у вас есть два варианта - использование библиотеки или regex-выражения. Выбор приемлимого варианта зависит от того, какие данные необходимо получить.

Использование библиотеки парсинга

Самый простой способ спарсить данные из HTML-документа - использовать библиотеку. Хотя на самом деле вы можете обойтись и без библиотеки, вы потратите много времени и сил, пытаясь сделать это, и в итоге можете наделать ошибок. Почему бы не использовать доступные вам сторонние библиотеки. Библиотеки для парсинга преобразуют документ в структуру DOM, чтобы вы могли получить доступ к данным через их теги, классы и ID, а также другие CSS-селекторы. Большинство из этих библиотек бесплатны даже для коммерческого использования. Выбор библиотеки зависит от языка программирования.

Например, программисты на Python могут использовать BeautifulSoup для парсинга HTML-документов - BeautifulSoup является чисто библиотекой для парсинга. BeautifulSoup - это самый простой вариант, доступный программистам на Python. Они могут использовать ее для доступа к любым данным в HTML- или XML-документах. Scrapy - еще один инструмент, используемый программистами на Python, но, в отличие от BeautifulSoup, это не библиотека парсинга, а фреймворк для веб-скрапинга, включающий в себя парсинг данных.

Scrapy и Beautifulsoup в качестве парсера (parser)

Для Javascript вам не нужен сторонний парсер (parser), так как вы можете парсить с помощью этого прекрасного языка программирования напряму. Однако некоторые пользователи для простоты все еще используют такие парсеры, как Cheerio. Разработчики Java могут использовать JSoup, а разработчики C# - AngleSharp.

Использование регулярных выражений
Библиотека регулярных выражений (regex) - это инструмент, используемый для парсинга данных путем сопоставления шаблонов в тексте. В то время как библиотеки, подобные рассмотренным выше, могут работать со структурированным содержимым HTML-документа, не существует библиотек, которые могли бы облегчить вашу работу, когда вам нужно сопоставить шаблоны, чтобы извлечь данные из большого куска текста. Возможно, вам будет интересно узнать, что некоторые из упомянутых выше библиотек также используют regex.

Если вам нужно извлечь из неструктурированного текста такие данные, как электронная почта, номера телефонов и даже домашние адреса, вам поможет regex. Это связано с тем, что библиотеки не смогут спарсить только их. Большинство языков поддерживают regex, чтобы узнать больше о regex для вашего конкретного языка, посетите сайт regex.

Парсинг PDF-документа

Если вам нужно извлечь из неструктурированного текста такие данные, как электронная почта, номера телефонов и даже домашние адреса, вам поможет regex. Это связано с тем, что библиотеки не смогут спарсить только их. Большинство языков поддерживают regex, чтобы узнать больше о regex для вашего конкретного языка, посетите сайт regex.

Парсер (parser) PDF-документа

У многих компаний есть данные, которые они хотели бы извлечь из PDF-документов. В такой ситуации необходимо воспользоваться библиотекой PDF, чтобы иметь возможность спарсить нужные данные. Разработчики на Python могут воспользоваться такими инструментами, как asPyPDF2 и PDFQuery. Другие языки программирования имеют свои собственные инструменты, которые можно использовать.

Парсинг текстовых файлов

Когда мы говорим о текстовых файлах, то имеет ввиду файлы с расширением .txt. Это могут быть и другие текстовые форматы, содержимое которых не имеет какой-либо структуры. Когда вы сталкиваетесь с проблемой парсинга данных из неструктурированных текстовых файлов, вам необходимо использовать регулярные выражения. Выше я говорил, что с его помощью можно делать текстовые шаблоны и извлекать тексты, соответствующие этим шаблонам.

Другие форматы документов

В рамках одной статьи мы не можем охватить все форматы документов. Но вы можете ознакомиться с нашими статьями и найти, как спарсить нужный вам формат документа. В отличие от прошлых лет, когда для парсинга данных из документов нужно было придерживаться определенного языка или библиотеки, сейчас вам доступно множество вариантов на наиболее предпочтительном для вас языке программирования.

А, если вы хотите в два клика парсить любой формат документов, то регистрируйтесь в нашем сервисе PartScanner и получите две недели парсинга абсолютно бесплатно.