Распарсивание строки что это
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…
Про LL-парсинг: Подход к синтаксическому анализу через концепцию нарезания строки
Приветствую уважаемое сообщество!
Повторение — мать учения, а разбираться в синтаксическом анализе — очень полезный навык для любого программиста, поэтому хочу еще раз поднять эту тему и поговорить в этот раз про анализ методом рекурсивного спуска (LL), обойдясь без лишних формализмов (к ним потом всегда можно будет вернуться).
Как пишет великий Д. Строгов, «понять — значит упростить». Поэтому, чтобы понять концепцию синтаксического разбора методом рекурсивного спуска (оно же LL-парсинг), упростим задачу насколько можно и вручную напишем синтаксический анализатор формата, похожего на JSON, но более простого (при желании можно будет потом его расширить до анализатора полноценного JSON, если захочется поупражняться). Напишем его, взяв за основу идею нарезания строки.
В классических книгах и курсах по конструированию компиляторов обычно начинают объяснять тему синтаксического разбора и интерпретации, выделяя несколько фаз:
Я сейчас хочу использовать немного другой подход к этой же самой концепции (LL-разбора) и показать, как можно построить LL-анализатор, взяв за основу идею нарезания строки: от исходной строки в процессе разбора отрезаются фрагменты, она становится меньше, а затем разбору подвергается оставшаяся часть строки. В итоге мы придем к той же самой концепции рекурсивного спуска, но немного другим путем, чем это обычно делается. Возможно, этот путь окажется удобнее для понимания сути идеи. А если и нет, то это все равно возможность посмотреть на рекурсивный спуск с другого ракурса.
Начнем с более простой задачи: есть строка с разделителями, и хочется написать итерацию по ее значениям. Что-то вроде:
Как это можно сделать? Стандартный способ — преобразовать строку с разделителями в массив или список с помощью String.split (в Java), или names.split(«,») (в javascript), и сделать итерацию уже по массиву. Но представим, что преобразование в массив использовать не хотим или не можем (например, ну вдруг если мы программируем на языке программирования AVAJ++, в котором нету структуры данных “массив”). Можно еще сканировать строку и отслеживать разделители, но этот способ я использовать тоже не буду, потому что он делает код цикла итерации громоздким и, главное, это идет вразрез с концепцией, которую я хочу показать. Поэтому мы будем относиться к строке с разделителями таким же образом, как относятся к спискам в функциональном программировании. А там для них всегда определяют функции head (получить первый элемент списка) и tail (получить остаток списка). Начиная еще с первых диалектов лиспа, где эти функции назывались совершенно ужасно и неинтуитивно: car и cdr (car = content of address register, cdr = content of decrement register. Преданья старины глубокой, да, эхехех.).
Наша строка — это строка с разделителями. Подсветим разделители фиолетовым:
А элементы списка подсветим желтым:
Будем считать, что наша строка мутабельна (ее можно изменять) и напишем функцию:
Ее сигнатура, например, может быть такой:
На вход функции даем список (в виде строки с разделителями) и, собственно, значение разделителя. На выходе функция выдает первый элемент списка (отрезок строки до первого разделителя), остаток списка и признак, удалось ли вернуть первый элемент. При этом остаток списка помещается в ту же переменную, где был исходный список.
В результате мы получили возможность написать вот так:
Выводит, как и ожидалось:
ivanov
petrov
sidorov
Мы обошлись без конвертации в ArrayList, но зато испортили переменную names, и в ней теперь пустая строка. Выглядит пока не очень полезно, как будто поменяли шило на мыло. Но давайте пойдем дальше. Там мы увидим, зачем это было надо и куда это нас приведет.
Давайте теперь разбирать что-нибудь поинтереснее: список из пар “ключ-значение”. Это тоже очень частая задача.
Тоже ожидаемо. И то же самое можно достичь с помощью String.split, без нарезания строк.
Но допустим, что теперь нам захотелось усложнить наш формат и от плоского key-value перейти к формату, допускающему вложенность, напоминающему JSON. Теперь мы хотим читать что-то такое:
По какому разделителю делать split? Если по запятой, то в одном из токенов у нас окажется строка
Явно не то, что нам нужно. Поэтому надо обратить внимание на структуру той строки, которую мы хотим разобрать.
Она начинается с фигурной скобки и заканчивается фигурной скобкой (парной к ней, что важно). Внутри этих скобок находится список пар ‘ключ’:’значение’, каждая пара отделена от следующей пары запятой. Ключ и значение разделяется двоеточием. Ключ — это строка из букв, заключенная в апострофы. Значение может быть строкой символов, заключенных в апострофы, а может быть такой же структурой, начинающейся и заканчивающейся парными фигурными скобками. Назовем такую структуру словом “объект”, как и принято называть ее в JSON.
Только что мы в неформальной форме описали грамматику нашего, напоминающего JSON, формата. Обычно грамматики описываются наоборот, в формальной форме, и для их записи применяется BNF-нотация или ее вариации. Но сейчас я обойдусь без этого, и мы просто посмотрим, как можно “нарезать” эту строку, чтобы ее по правилам этой грамматики разобрать.
В самом деле, наш “объект” начинается с открывающей фигурной скобки и заканчивается парной ей закрывающей. Что может делать функция, разбирающая такой формат? Скорее всего, следующее:
Также теперь нам надо обратить внимание, что у нас появилось понятие “парная скобка” в дополнение к понятию “разделитель”. Если для нарезания строки до следующего разделителя (двоеточие между ключом и значением, запятая между парами “ключ: значение”) нам было достаточно функции cutNextToken, то теперь, когда в качестве значения у нас может выступать не только строка, но и объект, нам понадобится функция “отрезать до следующей парной скобки”. Примерно такая:
Эта функция отрезает от строки фрагмент от открывающей скобки до парной ей закрывающей, учитывая вложенные скобки, если они есть. Конечно, можно не ограничиваться скобками, а использовать подобную функцию для отрезания разных блочных структур, допускающих вложенность: операторных блоков begin..end, if..endif, for..endfor и аналогичных им.
Нарисуем графически, что будет происходить со строкой. Бирюзовый цвет — это значит мы сканируем строку вперед на символ, выделенный бирюзовым, чтобы определить, что нам делать дальше. Фиолетовый — это “что отрезать, это когда мы отрезаем от строки фрагменты, выделенные фиолетовым, и то, что осталось, продолжаем разбирать дальше.
Для сравнения, вывод программы (текст программы приведен в приложении), разбирающей эту строку:
Демонстрация разбора JSON-подобной структуры
Мы в любой момент знаем, что мы ожидаем найти в нашей входной строке. Если мы вошли в функцию parseJsonObject, то мы ожидаем, что нам туда передали объект, и можем это проверить по наличию открывающей и закрывающей скобки в начале и в конце. Если мы вошли в функцию parseJsonPairList, то мы ожидаем там список пар “ключ: значение”, и после того, как мы “откусили” ключ (до разделителя “:”), мы ожидаем, что следующее, что мы “откусываем” — это значение. Мы можем посмотреть на первый символ значения, и сделать вывод о его типе (если апостроф — то значение имеет тип “строка”, если открывающая фигурная скобка — то значение имеет тип “объект”).
Таким образом, отрезая от строки фрагменты, мы можем выполнить ее синтаксический разбор методом нисходящего анализа (рекурсивного спуска). А когда мы можем выполнить синтаксический разбор, то мы можем разбирать нужный нам формат. Или придумать свой, удобный нам формат и разбирать его. Или придумать DSL (Domain Specific Language) для нашей конкретной области и сконструировать интерпретатор для него. И сконструировать правильно, без вымученных решений на регекспах или самопальных state-машинах, которые возникают у программистов, которые пытаются решить какую-нибудь задачу, требующую синтаксического разбора, но не вполне владеют материалом.
Вот. Поздравляю всех с наступившим летом и желаю добра, любви и функциональных парсеров 🙂
Для дальнейшего чтения:
Идеологическое: пара длинных, но стоящих прочтения статей Стива Йегге (англ.):
You either learn compilers and start writing your own DSLs, or your get yourself a better language
The first big phase of the compilation pipeline is parsing
Type casts, narrowing and widening conversions, friend functions to bypass the standard class protections, stuffing minilanguages into strings and parsing them out by hand, there are dozens of ways to bypass the type systems in Java and C++, and programmers use them all the time, because (little do they know) they’re actually trying to build software, not hardware.
Техническое: две статьи, посвященных синтаксическому анализу, про отличие LL и LR-подходов (англ.):
LL and LR Parsing Demystified
LL and LR in Context: Why Parsing Tools Are Hard
И еще глубже в тему: как написать интерпретатор Лиспа на C++
Lisp interpreter in 90 lines of C++
Парсить — что это значит, парсинг и парсер — что это такое простыми словами
Говоря о сборе семантического ядра для сайта, мы используем термины «парсинг», «парсить». Что это значит? Попробую объяснить простыми словами, что это такое.
Что такое парсинг (не путать с пирсингом)
Сначала небольшое отступление. Вспомнился интересный случай. Однажды, на уроке химии, я рассказывал про гомологический ряд метана (метан, этан, пропан, бутан, пентан, гексан и т. д.). Для лучшего понимания и запоминания предложил вспомнить слова с аналогичным корнем. Спросил, что такое пентагон. Один из ответов был – Это такое лекарство.
Парсинг – это один из способов автоматического сбора и обработки информации из Всемирной сети.
При парсинге проводится лексический анализ собранной информации путем сравнения найденных текстов с определенными образцами, то есть по некоторому шаблону или, как еще говорят, по маске.
Обработанная таким образом информация структурируется по заданным правилам. Аналогией парсинга можно считать работу со словарем. Мы парсим словарь, сравнивая его текст с нужным нам словом, а найдя его, узнаем перевод.
Для чего нужен парсинг
Использование этого процесса в информатике очень разнообразно. Перечислить все варианты его применения практически невозможно.
Рассмотрим наиболее важные примеры.
Активнее всего «парсят» всемирную паутину поисковые сервисы. Их программы парсеры, которые называют поисковыми роботами или пауками, непрерывно просматривают и анализируют сайты, пополняя и обновляя свои базы данных. Эта незаметная, но очень важная для нас работа позволяет практически мгновенно находить нужную нам информацию.
Парсинг используется для наполнения сайтов контентом. В некоторых случаях это оправданно, а в некоторых такое действие можно считать воровством интеллектуальной собственности.
Активно парсингом занимаются владельцы интернет-магазинов для заполнения описаний товаров, их характеристик, цен. Сделать все это вручную очень трудно.
Парсинг необходим для быстрого обновления новостных сайтов и других сайтов, содержащих информацию, которая быстро и постоянно изменяется, например, сводки погоды, курсы валюты, изменения на биржах и т. д.
Парсеры мгновенно отслеживают все изменения и отправляют их на сайты заказчиков. Все происходит без вмешательства человека. Мы открываем сайт и смотрим, какая сейчас погода, каков курс доллара на данный момент в разных банках, на каком участке дороги есть пробки и многое другое.
Как я уже упоминал, парсинг необходим для поиска ключевых слов при составлении семантического ядра.
Как работает парсер
Парсер – это программа, написанная на одном из языков программирования.
Принцип работы парсера довольно прост:
Достоинства парсинга
Парсинг, как и любая компьютерная технология, имеет определенные преимущества перед ручной обработкой информации.
На первое место я бы поставил скорость. Парсер быстро обрабатывает огромные массивы данных.
Как и любая, правильно настроенная программа, парсер точно выделяет и структурирует нужную информацию.
Результаты парсинга можно выгрузить в удобном для заказчика виде или сразу же автоматически встроить в нужное место сайта.
Виды парсинга
Парсить можно самые разные данные, и поэтому этот процесс можно разделить на несколько видов.
Анализ аудитории
Парсинг аудитории – это сбор различных сведений о посетителях сайтов, интернет-магазинов, соцсетей.
Собираются при этом самые разнообразные данные, начиная с простых, как ФИО, пол, возраст, образование, местоположение, и заканчивая такими, кажется, неочевидными, как интересы, наклонности в какой-то области и многое другое.
Это необходимо для формирования модели потенциального клиента и разработки более точной и целенаправленной рекламы, что экономит бюджет рекламной кампании.
Парсинг товаров
Этот вид парсинга наиболее важен для владельцев интернет-магазинов. С его помощью собирается информация о товарах, их характеристиках, ценах.
Парсинг сайтов
Парсить сайты можно для разных целей.
Чуть подробнее о сборе ключевых запросов для создания семантического ядра. Количество таких запросов исчисляется миллиардами и, конечно, без программной обработки здесь не обойтись. Для этих целей созданы как специальные программы, так и онлайн-сервисы.
К первым относится самая популярная среди сеошников программа Key Collector, с помощью которой можно парсить ключевые запросы, определять частотность, конкурентность, проводить кластеризацию запросов и т. д.
Среди онлайн-сервисов, которые используются для работы с ключевыми словами, я бы выделил Букварикс, о котором у меня уже есть статья, и сервис Мутаген, считающийся лучшим для определения конкурентности поисковых запросов.
Другое направление, где необходим парсинг сайтов – это их аудит. Например, я также писал о программе Smart Seo Auditor, с помощью которой можно выполнить SEO-аудит как своего, так и чужого сайта.
Утилита парсит сайт, находит заголовки страниц (title, h1-h6), описания (description), изображения с их характеристиками и многое другое, и результаты выдает в виде удобной таблицы.
С помощью парсинга наполняют контентом так называемые, автонаполняемые сайты. Например, для сайтов на WordPress разработаны специальные плагины-парсеры, которые регулярно обходят ресурсы из заданного списка и, в случае появления на них новых статей, сразу же копируют их к себе.
Технические и этические проблемы
Парсеры могут создавать определенные технические сложности. В первую очередь, это связано с трафиком. Хотя парсер – это программа, каждое его подключение фиксируется и представляет некоторую нагрузку на сервер. При слишком частых подключениях эта нагрузка может оказаться чрезмерной, и сайт будет заблокирован.
Другая проблема парсинга носит этический характер. Это связано с тем, что данный процесс во многих случаях можно считать воровством контента. Границы между допустимым и недопустимым довольно расплывчаты.
Я не раз встречал в Интернете сайты, на которых опубликованы статьи, полностью скопированные с моих веб-ресурсов. И хотя там присутствует ссылка на первоисточник, это не очень приятно.
Итак, парсинг – это важный и необходимый процесс, применяющийся для разных целей, который облегчает жизнь многим пользователям Интернета по поиску и обработке огромных массивов информации.
Надеюсь, теперь вам понятны термины «парсинг», «парсить», что это значит, и для чего делается.
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).