спарсить сайт что это
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.
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.
Что такое парсинг сайта, программы и примеры их использования
В интернет маркетинге часто необходимо собрать большой объем информации с сайта, не только со своего, но и с сайтов конкурентов, после её проанализировать и применить для каких-либо целей.
В статье постараемся достаточно просто рассказать о термине «парсинг”, его основных нюансах и рассмотрим несколько примеров его полезного применения, как для маркетологов и владельцев бизнеса, так и для SEO специалистов.
Что такое парсинг сайта?
Простыми словами парсинг – это автоматизированный сбор информации с любого сайта, ее анализ, преобразование и выдача в структурированном виде, чаще всего в виде таблицы с набором данных.
Парсер сайта — это любая программа или сервис, которая осуществляет автоматический сбор информации с заданного ресурса.
В статье мы разберем самые популярные программы и сервисы для парсинга сайта.
Зачем парсинг нужен и когда его используют?
Вообще парсинг можно разделить на 2 типа:
На основе полученных данных специалист составляет технические задания для устранения выявленных проблем.
Выше перечислены основные примеры использования парсинга. На самом деле их куда больше и ограничивается только вашей фантазией и некоторыми техническими особенностями.
Как работает парсинг? Алгоритм работы парсера.
Процесс парсинга — это автоматическое извлечение большого массива данных с веб-ресурсов, которое выполняется с помощью специальных скриптов.
Если кратко, то парсер ходит по ссылкам указанного сайта и сканирует код каждой страницы, собирая информацию о ней в Excel-файл либо куда-то еще. Совокупность информации со всех страниц сайта и будет итогом парсинга сайта.
Парсинг работает на основе XPath-запросов, это язык, который обращается к определенному участку кода страницы и извлекает из него заданную критерием информацию.
Алгоритм стандартного парсинга сайта.
Чем парсинг лучше работы человека?
Парсинг сайта – это рутинная и трудоемкая работа. Если вручную извлекать информацию из сайта, в котором всего 10 страниц, не такая сложная задача, то анализ сайта, у которого 50 страниц и больше, уже не покажется такой легкой.
Кроме того нельзя исключать человеческий фактор. Человек может что-то не заметить или не придать значения. В случае с парсером это исключено, главное его правильно настроить.
Если кратко, то парсер позволяет быстро, качественно и структурировано получить необходимую информацию.
Какую информацию можно получить, используя парсер?
У разных парсеров могут быть свои ограничения на парсинг, но по своей сути вы можете спарсить и получить абсолютно любую информацию, которая есть в коде страниц сайта.
Законно ли парсить чужие сайты?
Парсинг данных с сайтов-конкурентов или с агрегаторов не противоречат закону, если:
Если вы сомневаетесь по одному из перечисленных пунктов, перед проведением анализа сайта лучше проконсультироваться с юристом.
Популярные программы для парсинга сайта
Мы выделяем 4 основных инструменты для парсинга сайтов:
Google таблицы (Google Spreadsheet)
Удобный способ для парсинга, если нет необходимости парсить большое количество данных, так как есть лимиты на количество xml запросов в день.
С помощью таблиц Google Spreadsheet можно парсить метаданные, заголовки, наименования товаров, цены, почту и многое другое.
Рассмотрим основные функции
Функция importHTML
Настраивает импорт таблиц и списков на страницах сайта. Прописывается следующим образом:
=IMPORTHTML(“ссылка на страницу”; запрос “table” или “list”; порядковый номер таблицы/списка)
Пример использования
Необходимо выгрузить данные из таблицы со страницы сайта.
Для этого в формулу помещаем URL страницы, добавляем тег «table» и порядковый номер — 1.
Вот что получается:
Вставляем формулу в таблицу и смотрим результат:
Для выгрузки второй таблицы в формуле заменяем 1 на 2.
Вставляем формулу в таблицу и смотрим результат:
Функция importXML
Импортирует данные из документов в форматах HTML, XML, CSV, CSV, TSV, RSS, ATOM XML.
Функция имеет более широкий спектр опций, чем предыдущая. С её помощью со страниц и документов можно собирать информацию практически любого вида.
Работа с этой функцией предусматривает использование языка запросов XPath.
Формула:
=IMPORTXML(“ссылка”; “//XPath запрос”)
Пример использования
Вытягиваем title, description и заголовок h1.
В первом случае в формуле просто прописываем //title:
В формулу можно также добавлять названия ячеек, в которых содержатся нужные данные.
Для заголовка h1 похожая формула
С парсингом description немного другая история, а именно прописать его XPath запросом. Он будет выглядеть так:
В случае с другими любыми данными XPath можно скопировать прямо из кода страницы. Делается это просто:
Вот как это будет выглядеть после всех манипуляций
Функция REGEXEXTRACT
С её помощью можно извлекать любую часть текста, которая соответствует регулярному выражению.
Конечно для использования данной функции необходимы знания построения регулярных выражений,
Пример использования
Нужно отделить домены от страниц. Это можно сделать с помощью выражения:
Подробнее о функциях таблиц можно почитать в справке Google.
NetPeak Spider
Десктопный инструмент для регулярного SEO-аудита, быстрого поиска ошибок, системного анализа и парсинга сайтов.
Бесплатный период 14 дней, есть варианты платных лицензий на месяц и более.
Данная программа подойдет как новичкам, так и опытным SEO-специалистам. У неё интуитивно понятный интерфейс, она самостоятельно находит и кластеризует ошибки, найденные на сайте, помечает их разными цветами в зависимости от степени критичности.
Возможности Netpeak Spider:
ComparseR
ComparseR – специализированная программа, предназначенная для глубокого изучения индексации сайта.
У демо-версии ComparseR есть 2 ограничения:
Данный парсер примечателен тем, что он заточен на сравнение того, что есть на вашем сайте и тем, что индексируется в поисковых системах.
То есть вы легко найдете страницы, которые не индексируются поисковыми системами, или наоборот, страницы-сироты (страницы, на которые нет ссылок на сайте), о которых вы даже не подозревали.
Стоит отметить, что данный парсер полностью на русском и не так требователен к мощностям компьютера, как другие аналоги.
Screaming Frog SEO Spider
Особенности программы:
В бесплатной версии доступна обработка до 500 запросов.
На первый взгляд интерфейс данной программы для парсинга сайтов может показаться сложным и непонятным, особенно из-за отсутствия русского языка.
Не смотря на это, сама программа является великолепным инструментом с множеством возможностей.
Всю необходимую информацию можно узнать из подробного мануала по адресу https://www.screamingfrog.co.uk/seo-spider/user-guide/.
Примеры глубокого парсинга сайта — парсинг с конкретной целью
Пример 1 — Поиск страниц по наличию/отсутствию определенного элемента в коде страниц
Задача: — Спарсить страницы, где не выводится столбец с ценой квартиры.
Как быстро найти такие страницы на сайте с помощью Screaming Frog SEO Spider?
Открываете страницу где есть блок, который вам нужен и с помощью просмотра кода ищите класс блока, который есть на всех искомых страницах.
Чтобы было более понятна задача из примера, мы ищем страницы, блок которых выглядит вот так:
Тут же ищите элемент, который отсутствует на искомых страницах, но присутствует на нормальных страницах.
В нашем случае это столбец цен, и мы просто ищем страницы, где отсутствует столбец с таким названием (предварительно проверив, нет ли где в коде закомменченного подобного столбца)
Выгружаем Custom 1 и Custom 2.
Далее в Excel ищем урлы которые совпадают между файлами Custom 1 и Custom 2. Для этого объединяем 2 файла в 1 таблицу Excel и с помощью «Повторяющихся значений» (предварительно нужно выделить проверяемый столбец).
Фильтруем по красному цвету и получаем список урлов, где есть блок с выводом квартир, но нет столбца с ценами)!
Таким способом на сайте можно быстро найти и выгрузить выборку необходимых страниц для различных задач.
Пример 2 — Парсим содержимое заданного элемента на странице с помощью CSSPath
Давайте разбираться, как такое сделать
Открываете страницу где есть блок, который вам нужен и с помощью просмотра кода ищите класс блока, текст которого нам нужно выгружать.
Выглядит это так
Для того, чтобы не парсить весь сайт целиком, вы можете ограничить область поиска с помощью указания конкретного раздела, который нужно парсить.
Указываем сюда разделы, в которых содержатся все нужные страницы.
Выглядит это вот так для обоих случаев.
Далее парсим сайт, вбив в строку свой урл. В нашем случае это https://www.ughotels.ru/kurorty/otdyh-v-sochi.
Теперь в Excel чистим файл от пустых данных, так как не на всех страницах есть подобные блоки, поэтому данных нет.
После фильтрации мы рекомендуем для удобства сделать транспонирование таблички на второй вкладке, так ее станет удобнее читать.
Для этого выделяем табличку, копируем и на новой вкладке нажимаем
Получаем итоговый файл: 
Пример 3 — Извлекаем содержимое нужных нам элементов сайта с помощью запросов XPath
Задача: Допустим, мы хотим спарсить нестандартные, необходимые только нам данные и получить на выходе таблицу с нужными нам столбцами — URL, Title, Description, h1, h2 и текст из конца страниц листингов товаров (например, https://www.funarena.ru/catalog/maty/). Таким образом, решаем сразу 2 задачи:
Сначала немного теории, знание которой позволит решить эту и многие другие задачи.
Технический парсинг сайта и сбор определенных данных со страницы с помощью запросов XPath
Как уже говорилось выше, SEO-специалисты используют технический парсинг сайта в основном для поиска “классических” тех. ошибок. У парсеров даже есть специальные алгоритмы, которые сразу помечают и классифицируют ошибки по типам, облегчая работу SEO специалиста.
Но бывают ситуации, когда с сайта необходимо извлечь содержимое конкретного класса или тега. Для этого на помощь приходит язык запросов XPath. С помощью него можно извлечь с сайта только нужную информацию, записать ее в удобный вид и затем работать с ней.
Ниже приведем примеры некоторых вариантов запросов XPath, которые могут быть вам полезны.
Данные взяты из официальной справки. Там вы сможете увидеть больше примеров.
По умолчанию парсер Screaming Frog SEO Spider собирает только h1 и h2, но если вы хотите собрать h3, то XPath запрос будет выглядеть так:
Если вы хотите спарсить только 1-й h3, то XPath запрос будет таким:
/descendant::h3[1]
Чтобы собрать первые 10 h3 на странице, XPath запрос будет:
/descendant::h3[position() >= 0 and position() Теперь вернемся к изначальной задаче
В предыдущем примере мы показали, как парсить с помощью CSSPath, принцип похож, но у него есть свои особенности.
При таком копировании мы получили /html/body/section/div[2]/ul[2]/li/div
Для элементарного понимания, таким образом в коде зашифрована вложенность того места, где расположен текст. И мы получается будем проверять на страницах, есть ли текст по этой вложенности.
На скрине мы оставили вариант парсинга того же текста, но уже с помощью CSSPath, чтобы показать, что практически все можно спарсить 2-мя способами, но у Xpath все же больше возможностей.
Получаем Excel с нужными нам данными.
После фильтрации удобно сделать транспонирование полученных данных.
Пример 4 — Как спарсить цены и названия товаров с Интернет магазина конкурента
Задача: Спарсить товары и взять со страницы название товара и цену.
Начнем с того, что ограничим область парсинга до каталога, так как ссылки на все товары ресурса лежат в папке /catalog/. Но нас интересуют именно карточки товаров, а они лежат в папке /product/ и поэтому их тоже нужно парсить, так как информацию мы будем собирать именно с них.
https://okumashop.ru/catalog/.* ← Это страницы на которых расположены ссылки на товары.
https://okumashop.ru/product/.* ← Это страницы товаров, с которых мы будем получать информацию.
Для реализации задуманного мы воспользуемся уже известными нам методами извлечения данных с помощью CSSPath и XPath запросов.
Заходим на любую страницу товара, нажимаем F12 и через кнопку исследования элемента смотрим какой класс у названия товара.
Иногда этого знания достаточно, чтобы получить нужные данные, но всегда стоит проверить, есть ли еще на сайте элементы, размеченные как
Цену можно получить, как с помощью CSSPath, так и с помощью Xpath.
Если хотим получить цену через XPath, то также через исследование элемента копируем путь XPath.
Получаем вот такой код //*[@id=»catalog-page»]/div/div/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]
Идем в Configuration → Custom → Extraction и записываем все что мы выявили. Важно выбирать Extract Text, чтобы получать именно текст искомого элемента, а не сам код.
После парсим сайт. То, что мы хотели получить находится в разделе Custom Extraction. Подробнее на скрине.
Выгружаем полученные данные.
Получаем файл, где есть все необходимое, что мы искали — URL, Название и цена товара
Пример 5 — Поиск страниц-сирот на сайте (Orphan Pages)
Задача: — Поиск страниц, на которые нет ссылок на сайте, то есть им не передается внутренний вес.
Для решения задачи нам потребуется предварительно подключить к Screaming frog SEO spider Google Search Console. Для этого у вас должны быть подтверждены права на сайт через GSC.
Screaming frog SEO spider в итоге спарсит ваш сайт и сравнит найденные страницы с данными GSC. В отчете мы получим страницы, которые она не обнаружила на сайте, но нашла в Search Console.
Давайте разбираться, как такое сделать.
Подключаемся к Google Search Console. Просто нажимаете кнопку, откроется браузер, где нужно выбрать аккаунт и нажать кнопку “Разрешить”.
В окошках, указанных выше нужно найти свой сайт, который вы хотите спарсить. С GSC все просто там можно вбить домен. А вот с GA не всегда все просто, нужно знать название аккаунта клиента. Возможно потребуется вручную залезть в GA и посмотреть там, как он называется.
Выбрали, нажали ок. Все готово к чуду.
Теперь можно приступать к парсингу сайта.
Тут ничего нового. Если нужно спарсить конкретный поддомен, то в Include его добавляем и парсим как обычно.
Если по завершению парсинга у вас нет надписи “API 100%”
Открываем получившийся отчет. Получили список страниц, которые известны Гуглу, но Screaming frog SEO spider не обнаружил ссылок на них на самом сайте.
Возможно тут будет много лишних страниц (которые отдают 301 или 404 код ответа), поэтому рекомендуем прогнать весь этот список еще раз, используя метод List.
После парсинга всех найденных страниц, выгружаем список страниц, которые отдают 200 код. Таким образом вы получаете реальный список страниц-сирот с которыми нужно работать.
На такие страницы нужно разместить ссылки на сайте, если в них есть необходимость, либо удаляем страницы или настраиваем 301 редирект на существующие похожие страницы.
Вывод
Парсеры помогают очень быстро решить множество задач не только технического характера (поиска ошибок), но и массу бизнес задач, таких как, собрать структуру сайта конкурента, спарсить цены и названия товаров и и другие полезные данные.