После обновлений на смартфонах появляется новое программное обеспечение....
Парсеры — это программы или скрипты, осуществляющие сбор различного контента с других сайтов. В зависимости от требований могут быть настроены на полное или частичное копирование контента выбранного сайта. Разделяются на узкоспецилизированные (копируют текст или изображения) и универсальные (копируют текст и картинки вместе). В основном используются для парсинга контента сайтов и результатов выдачи поисковых систем. Парсеры сайтов помогают вебмастеру собирать контент, анализировать его и наполнять им свои проекты.
Популярные парсеры сайтов
Парсер «Ночной дозор»
— программа для быстрого получения целевой информации с любых сайтов и последующей ее публикацией на других ресурсах. Представляет собой универсальный парсер контента со встроенным синонимайзером, что позволяет получать награбленный контент уже уникальным. В настройках парсера можно задать любые параметры для сбора информации.
Парсинг происходит посредством составления макросов, после чего программа в автоматическом режиме выполняет запрограмированные действия без вашего участия и присмотра. Это позволяет использовать программу в любое удобное время суток на полном автомате. Поддерживает все популярные CMS: WordPress, Joomla, DLE, Drupal, Ucoz а также самописные. Работает в фоновом режиме или по расписанию.
На данное время программа вне конкуренции от других, одно из главных отличий этого парсера, не требует от пользователя знаний программирования. Русский интерфейс, видео уроки по работе, делают программу доступной любому пользователю. СКАЧАТЬ
— бесплатный граббер текста под любые нужды и цели. Шустрый, многопоточный граббер собирает также ссылки со страниц сайтов. Работать легко и удобно. В поле «сайт» вставляете нужный URL со слешем на конце «/». Выставляете нужное количество потоков, редактируете «Black list» потом жмем на старт. На выходе в папке «up»получите текстовый файл с адресами. Чтобы начать парсинг текста, ставим галочку на «селективный парсинг», потом жмем «SelectiveParse». Заполняем поля с настройками, запускаем парсинг. Подробнее по настройке, а также скачать можно .
— популярный в среде вебмастеров, универсальный парсер контента. Умеет спарсить как определенную часть контента сайта или полностью весь сайт. Способен разделять информацию и обрабатывать ее в соответствии с поставленной задачей.
Возможности Sjs:
- Полный граббинг сайта
- Частичный граббинг
- Парсинг по меткам
- Парсинг URL по шаблону
- Работа с фильтром
- Граббит статьи с форматированием и изображениями
- Очищает текст от мусора и ненужных символов
- Удаляет ненужные мета-теги
- Настройка парсинга из файла
- Установка глубины парсинга
- Сохранение результатов в форматах TXT, CSV, WPT, Zebrum lite и др.
Граббер очень легко настроить под свои потребности или нужды. Например для наполнения интернет-магазина или каталогов. К сожалению автор свой проект больше не поддерживает. Но скачать парсер Sjs в сети можно без проблем.
Сайтов помогают вебмастеру без особого труда собрать нужную информацию за минимум времени
Мы рассмотрели основные понятия и термины в рамках технологии Data Mining. Сегодня более детально остановимся на Web Mining и подходах к извлечению данных из веб-ресурсов.
Web Mining - это процесс извлечения данных из веб-ресурсов, который, как правило, имеет больше практическую составляющую нежели теоретическую. Основная цель Web Mining - это сбор данных (парсинг) с последующим сохранением в нужном формате. Фактически, задача сводится к написанию HTML парсеров, и как раз об этом поговорим более детально.
Есть несколько подходов к извлечению данных:
- Анализ DOM дерева, использование XPath.
- Парсинг строк.
- Использование регулярных выражений.
- XML парсинг.
- Визуальный подход.
Анализ DOM дерева
Этот подход основывается на анализе DOM дерева. Используя этот подход, данные можно получить напрямую по идентификатору, имени или других атрибутов элемента дерева (таким элементом может служить параграф, таблица, блок и т.д.). Кроме того, если элемент не обозначен каким-либо идентификатором, то к нему можно добраться по некоему уникальному пути, спускаясь вниз по DOM дереву, например:Или пройтись по коллекции однотипных элементов, например:
Достоинства этого подхода:
- можно получить данные любого типа и любого уровня сложности
- зная расположение элемента, можно получить его значение, прописав путь к нему
- различные HTML / JavaScript движки по-разному генерируют DOM дерево, поэтому нужно привязываться к конкретному движку
- путь элемента может измениться, поэтому, как правило, такие парсеры рассчитаны на кратковременный период сбора данных
- DOM-путь может быть сложный и не всегда однозначный
HtmlDocument doc = new HtmlDocument();
doc.Load("file.htm" );
foreach (HtmlNode link in doc.DocumentElement.SelectNodes("//a[@href" ])
{
HtmlAttribute att = link["href" ];
att.Value = FixLink(att);
}
doc.Save("file.htm" );
Парсинг строк
Несмотря на то, что этот подход нельзя применять для написания серьезных парсеров, я о нем немного расскажу.Иногда данные отображаются с помощью некоторого шаблона (например, таблица характеристик мобильного телефона), когда значения параметров стандартные, а меняются только их значения. В таком случае данные могут быть получены без анализа DOM дерева, а путем парсинга строк, например, как это сделано в Data Extracting SDK:
Компания: Microsoft
Штаб-квартира: Редмонд
Код:
string data = "Использование набора методов для анализа строк иногда (чаще - простых шаблонных случаях) более эффективный чем анализ DOM дерева или XPath.Компания: Microsoft
Штаб-квартира: Редмонд
" ;
string company = data.GetHtmlString("Компания: " , "" );
string location = data.GetHtmlString("Штаб-квартира: " , "" );// output
// company = "Microsoft"
// location = "Редмонт"* This source code was highlighted with Source Code Highlighter .
Регулярные выражения и парсинг XML
Очень часто видел, когда HTML полностью парсили с помощью регулярных выражений. Это в корне неверный подход, так как таким образом можно получить больше проблем, чем пользы.Регулярные выражения необходимо использоваться только для извлечения данных, которые имеют строгий формат - электронные адреса, телефоны и т.д., в редких случаях - адреса, шаблонные данные.
Еще одним неэффективным подходом является рассматривать HTML как XML данные. Причина в том, что HTML редко бывает валидным, т.е. таким, что его можно рассматривать как XML данные. Библиотеки, реализовавшие такой подход, больше времени уделяли преобразованию HTML в XML и уже потом непосредственно парсингу данных. Поэтому лучше избегайте этот подход.
Визуальный подход
В данный момент визуальный подход находится на начальной стадии развития. Суть подхода в том, чтобы пользователь мог без использования программного языка или API «настроить» систему для получения нужных данных любой сложности и вложенности. О чем-то похожем (правда применимым в другой области) - методах анализа веб-страниц на уровне информационных блоков, я уже писал . Думаю, что парсеры будущего будут именно визуальными. Проблемы при парсинге HTML данных - использование JavaScript / AJAX / асинхронных загрузок очень усложняют написание парсеров; различные движки для рендеринга HTML могут выдавать разные DOM дерева (кроме того, движки могут иметь баги, которые потом влияют на результаты работы парсеров); большие объемы данных требуют писать распределенные парсеры, что влечет за собой дополнительные затраты на синхронизацию.Нельзя однозначно выделить подход, который будет 100% применим во всех случаях, поэтому современные библиотеки для парсинга HTML данных, как правило, комбинируют, разные подходы. Например, HtmlAgilityPack позволяет анализировать DOM дерево (использовать XPath), а также с недавних пор поддерживается технология Linq to XML. Data Extracting SDK использует анализ DOM дерева, содержит набор дополнительных методов для парсинга строк, а аткже позволяет использовать технологию Linq для запросов в DOM модели страницы.
На сегодня абсолютным лидером для парсинга HTML данных для дотнетчиков является библиотека HtmlAgilityPack, но ради интереса можно посмотреть и на другие библиотеки.
Этап сбора данных является одним из ключевых, когда речь идет о проведении клинического исследования. Правильно собранные, надлежащим образом оформленные сведения о пациентах позволяют значительно облегчить последующую статистическую обработку. В идеальной базе данных каждый учетный признак представлен в виде переменной, имеющей корректный формат, что обеспечивает легкость переноса данных в специальные статистические программы, такие как IBM SPSS или STATISTICA.
Многочисленные требования, предъявляемые к организации базы данных, соблюдение которых необходимо для обеспечения принципиальной возможности ее последующей статистической обработки, изложены нами в виде следующих рекомендаций .
Отдельные сложности при создании базы возникают, когда ввод осуществляется с нескольких рабочих мест. Например, исследователь просит помочь с вводом данных своих коллег - врачей или медицинских сестер. При этом вносимые с разных мест сведения должны образовывать единую базу, формируя в итоге общую таблицу. В свою очередь, исследователь в любой момент времени имеет возможность выгрузить актуальную базу данных.
Для того, чтобы хоть немного облегчить и без того полную забот жизнь соискателя, по техническому заданию редакции Интернет-портала сайт профессиональной командой программистов была разработана специальная программа под названием "Медстатистика", позволяющая осуществлять сбор клинических данных в соответствии с протоколом исследования.
Программа по сбору данных "Медстатистика" обеспечивает решение следующих задач:
- Создание и редактирование базы данных с любого устройства (компьютера, планшета, смартфона), подключенного к интернету
- Обеспечение совместимости базы данных с наиболее распространенными статистическими программами IBM SPSS и STATISTICA
- Быстрый ввод данных благодаря наличию выпадающих списков и чекбоксов
- Выгрузка базы в любой момент времени в формате.xls (для работы в Microsoft Excel)
- Поддержка режима параллельного ввода , когда данные в базу вносятся одновременно с нескольких рабочих мест
- Автоматизированное формирование из базы первичной документации - индивидуальных регистрационных карт, содержащих все ранее внесенные в базу сведения о конкретном пациенте, в формате.doc или.xls для распечатки и представления в диссертационный совет
Важным свойством программы "Медстатистика" является защита персональных данных , обеспечиваемая настройкой прав доступа к базе.
Программу отличает простой, интуитивно понятный интерфейс с минимумом пользовательских настроек.
Как приобрести и установить программу "Медстатистика" для сбора клинических данных:
- Программа "Медстатистика" является облачным сервисом, принадлежащим редакции Интернет-портала сайт и предоставляется пользователям в бессрочную аренду . Прекращение доступа к программе и физическое удаление базы данных с сервера возможно только в случае завершения исследования при наличии письменного согласия пользователя.
- Стоимость бессрочной аренды программы "Медстатистика" составляет 15 000 рублей за реализацию одной формы сбора данных объемом до 30 показателей. Цена реализации каждого показателя сверх указанного объема составляет 200 рублей . Реализация дополнительных форм для сбора данных выполняется с 50% скидкой .
- Мы работаем без предоплаты , поэтому расчет происходит только после успешного запуска программы на устройствах заказчика.
- В стоимость аренды входит бессрочный доступ исследователя и определенных им лиц к базе данных с возможностью ее пополнения и редактирования, техническое сопровождение программы "Медстатистика" в течение всего периода эксплуатации, настройка форм для ввода данных, обучение работе с программой.
- При установке и настройке программы мы готовы бесплатно проконсультировать заказчика по вопросам, касающимся организации исследования и последующей статистической обработки данных.
- В случае создания базы данных в программе "Медстатистика" исследователю предоставляется 10% скидка на статистический анализ.
Если предложенные нами условия Вас устраивают и Вы хотите подробнее обсудить программу для сбора данных "Медстатистика", пожалуйста, звоните нам по телефону:
Очень много людей занимающихся различной деятельностью в интернете ежедневно сталкиваются с необходимостью сбора и анализа данных с всевозможных интернет-ресурсов. Источниками сбора могут быть магазины, доски объявлений, биржи, сайты, группы в социальных сетях, блоги, новостные ленты, поисковые машины, каталоги и т.д.
Каждый день собираются и обрабатываются миллионы гигабайт различной информации. Над этим трудятся десятки тысяч людей, тратя на сбор и обработку данных миллионы долларов и тысячи трудочасов. Существуют тысячи различных инструментов для сбора и анализа информации из сети, баз данных и файлов.
Использование автоматизации сбора и анализа данных сэкономит Вам время и деньги.
Одним из средств автоматизации сбора(парсинга) и анализа информации из сети является программа Human Emulator.
В отличии от других программ для сбора(парсинга) данных Human Emulator ни чем Вас не ограничивает. Помимо возможности создавать новые решения на основе встроенного в программу функционала, Вы можете использовать уже готовые наработки написанные на php или C#. Широкий функционал программы плюс возможность использовать решения написанные на php или C# позволяют решать задачи любой сложности и создавать не просто парсеры(сборщики) или обработчики-анализаторы, но целые системы полного цикла, которые на выходе будут давать конечный результат: публикация собранных и обработанных материалов в магазинах или на сайтах, в группах социальных сетей, на доски объявлений, в каталогах и т.д.
Human Emulator работает с базами данных, с файлами различных форматов(csv, xml, txt и т.д.), с сайтами, сделанными, как на оcнове популярных cms, таких как joomla, worpress, так и с простыми сайтами написанными на php или html. При необходимости Вы можете выполнить авторегистрацию на источнике сбора, использовать прокси или соксы.
Вот примеры готовых решений по сбору(парсингу), которые Вы можете найти у нас на сайте.
