Собрать информацию всего с 50 страниц сайта можно за пару часов, если делать это вручную. Но когда страниц сотни или тысячи, такая задача легко растягивается на недели и превращается в утомительную рутину. В этой ситуации помогает парсинг: он ускоряет сбор данных и снижает количество ошибок, что важно для маркетинга, аналитики и поддержки сайтов.

Что такое парсинг

Парсинг — это автоматизированный сбор и систематизация информации из открытых источников с помощью скриптов. Этот процесс также называют веб-скрейпингом. По сути, парсинг заменяет ручной поиск и перенос данных, позволяя получать нужную информацию быстрее и в более удобном виде.

Скрипты, которые выполняют сбор и упорядочивание данных, называют парсерами. Они не «придумывают» данные, а работают с тем, что доступно человеку при обычном просмотре страниц. Разница лишь в том, что программа делает одинаковые действия много раз подряд значительно быстрее и стабильнее.

Как правило, парсер действует по понятной схеме: он находит источники по заданным условиям, извлекает нужные фрагменты и приводит их к требуемому формату. После этого результат сохраняется так, чтобы им было удобно пользоваться дальше — например, для анализа или подготовки отчётов. Такой подход помогает превратить разрозненные сведения из разных страниц в единый набор данных.

Как работают парсеры

Работу парсера можно описать как последовательность однотипных шагов, которые человек обычно делает вручную. Сначала задаются параметры поиска — например, список сайтов или тип страниц, на которых нужно найти значения цен. Затем из найденных источников извлекаются конкретные фрагменты, будь то строки текста, ссылки или суммы.

Далее парсер может преобразовывать данные, чтобы ими было проще пользоваться. Например, он способен взять фрагмент из HTML-документа и превратить его в обычный текст без кода. После этого информация сохраняется в выбранном виде — например, как список или таблица в Excel.

• поиск источников по заданным параметрам (например, страниц с ценами на выбранных сайтах);
• извлечение нужной информации (текст, ссылка, сумма);
• преобразование данных (например, удаление разметки из HTML-документа);
• сохранение результата в нужном формате (например, таблица в Excel).

Парсеры пишут на разных языках программирования — Python, JavaScript, PHP 5 и других. Их главная идея — ускорять повторяющиеся операции: например, чтобы собрать и записать в таблицу список из тысячи статей на сайте, человеку понадобятся часы. Парсер способен выполнить то же самое за несколько минут, ускоряя процесс в сотни раз и обычно допуская меньше ошибок, чем ручной сбор.

Что можно парсить и зачем это делают

Вариантов применения парсинга очень много, потому что извлекать можно почти любую информацию, которая присутствует в открытых источниках. Данные берут из исходного кода страниц сайтов, из соцсетей, каталогов, файлов и документов. Практическая ценность здесь в том, что сбор становится быстрым, регулярным и воспроизводимым.

Чаще всего парсинг используют в маркетинге. Он помогает отслеживать цены, находить запросы пользователей, собирать аудиторию для рекламных кампаний и контролировать качество сайта. Кроме того, парсинг применяют для мониторинга мнений и для подготовки материалов, когда нужно быстро изучить большое количество публикаций на одну тему.

Распространённые задачи в маркетинге

Один из популярных сценариев — сбор цен на товары и услуги у конкурентов. Парсинг позволяет быстро собрать такие сведения, а при регулярном запуске — поддерживать конкурентную цену: снижать её, когда конкуренты делают скидки, и повышать, если их цены растут. Такой мониторинг особенно важен, когда ассортимент большой и обновляется часто.

Ещё одна частая задача — сбор поисковых фраз. Например, можно парсить выдачу «Яндекса», сохраняя варианты ключевых слов из поисковых подсказок и блока «Люди ищут» внизу страницы. Это помогает получить максимальный набор формулировок, которые используют пользователи.

Также парсинг применяют для работы с аудиторией в соцсетях. С помощью парсеров собирают людей по заданным критериям — например, тех, кто проявляет активность в сообществах конкурентов, а затем показывают им рекламу. Особенно распространён парсинг во «ВКонтакте», тогда как в других соцсетях его используют заметно реже.

Отдельное направление — технический контроль сайта, например поиск битых ссылок. Битой называют ссылку, ведущую на несуществующую страницу, и вручную проверить их на большом сайте сложно. Парсер может быстро обойти весь ресурс и сохранить в документе список всех битых ссылок вместе со страницами, где они размещены.

Парсинг используют и при работе с контентом. Программа способна собрать в одном месте посты или статьи на выбранную тему, чтобы быстро изучить материалы конкурентов и подготовить интересный контент. При этом некоторые парсят сайты ради копирования — например, добывают описания для тысяч товаров в интернет-магазине.

Наконец, парсинг помогает собирать отзывы. Если компания занимается SERM — управлением репутацией в поисковых системах, — парсеры могут находить новые упоминания автоматически. Тогда программа ежедневно собирает отзывы, появившиеся за последние сутки, а менеджеры быстрее реагируют на них.

Законно ли использовать парсинг

В целом использовать парсинг законно, потому что это форма автоматизации. Парсер работает с данными, которые при желании можно собрать вручную, и закон не запрещает применять любые способы получения общедоступной информации. Иными словами, сам механизм сбора не является нарушением, если он не используется во вред.

Однако ограничения существуют, и они связаны не с «парсингом как техникой», а с тем, какие действия и последствия он вызывает. Парсинг нельзя применять для нарушения закона, даже если данные формально находятся в открытом доступе. Важно учитывать нагрузку на инфраструктуру сайтов и то, как будут использоваться собранные сведения.

К незаконным случаям относятся, среди прочего, попытки перегрузить сервер так, что он перестаёт работать. Это одна из разновидностей DDoS-атак, и за неё могут наказать по статьям 272 или 273 УК РФ штрафом до 1 000–2 500 тысяч тенге и лишением свободы на срок до семи лет. Запрещено и использование данных для спама: штраф за спам по закону «О рекламе» достигает 2 500 тысяч тенге за одно сообщение.

Ещё один риск — использование полученной информации для плагиата. Нарушение авторских прав описано в статье 146 УК РФ, и за него могут оштрафовать на сумму до 2 500 тысяч тенге. Кроме того, нельзя распространять личные данные пользователей, которые были получены при парсинге: поправка к закону о персональных данных запрещает это, а штрафы для юридических лиц могут достигать 90 миллионов тенге.

Подобных преступлений существует много, и установить виновного бывает сложно. Поэтому на практике за такие нарушения наказывают не всегда, но это не отменяет самих запретов. Парсинг остаётся допустимым инструментом только тогда, когда его применяют в рамках закона и без причинения вреда.

Какими способами парсят данные

Есть два базовых подхода: написать парсер с нуля или использовать готовое решение. В первом случае создают программу под конкретную задачу, а во втором — настраивают уже существующий инструмент. Выбор зависит от того, насколько типовая задача и насколько хорошо её закрывают доступные сервисы.

Разработка парсера с нуля чаще всего нужна, когда готовые варианты не подходят. Например, собственные парсеры делают крупные интернет-магазины с тысячами товаров, чтобы находить позиции без описания или без важных характеристик. Такой инструмент обычно глубже учитывает структуру конкретного сайта и особенности данных.

Готовые решения, напротив, полезны для стандартных сценариев, и доступных парсеров довольно много. Например, uXprice мониторит цены конкурентов в интернет-магазинах и рекомендует оптимальные, а A-Parser объединяет 90+ парсеров сайтов, поисковых систем и SEO-сервисов.