Что такое ошибка парсинга данных
Что такое ошибка парсинга?
Как исправить ошибку парсинга?
Как исправить ошибку синтаксического анализа
Что означает ошибка парсера?
Устранение ошибки синтаксического анализа в Android
«Ошибка синтаксического анализа: возникла проблема при синтаксическом анализе пакета» — одна из старейших, но наиболее распространенных ошибок Android. Обычно оно появляется, когда кому-то не удается установить приложение на смартфон Android. Наблюдение за ошибкой Android просто означает, что приложение не может быть установлено из-за.
Что подразумевается под парсингом пакета?
Значение ошибки парсинга
Ошибка синтаксического анализа при установке приложения. Когда вы пытаетесь установить приложение, внезапно появляется всплывающее окно с сообщением «возникла проблема с анализом пакета», что означает, что приложение не может быть установлено из-за синтаксического анализатора apk, то есть проблемы с синтаксическим анализом.
Что означает «Невозможно проанализировать»?
Обычно причина ошибки «невозможно выполнить синтаксический анализ» заключается в том, что файл. … xml файлы в папке Meta Tags извлекаются на чужом компьютере. Они могут открыть Диспетчер тегов сами или вручную проверить файлы.
Как исправить ошибку парсинга пакета в Android?
Как исправить возникшую проблему при разборе пакета на Android
Что означает ошибка синтаксического анализа формулы в Google Таблицах?
сообщение об ошибке синтаксического анализа формулы. … Это означает, что Google Таблицы не могут понять введенную вами формулу, потому что не могут проанализировать формулу для ее выполнения.
Что значит парсинг?
Синтаксический анализ, синтаксический анализ или синтаксический анализ — это процесс анализа строки символов на естественном языке, компьютерных языках или структурах данных в соответствии с правилами формальной грамматики. Термин синтаксический анализ происходит от латинского pars (orationis), что означает часть (речи).
Что такое ошибка синтаксического анализа на сайте?
Когда возникает ошибка синтаксического анализа или синтаксическая ошибка, это означает, что что-то произошло не в том порядке, в котором предполагалось, и именно здесь мы переходим ко второй части этой ошибки.
Что означает анализ данных?
Анализ данных — это метод, при котором одна строка данных преобразуется в другой тип данных. Итак, предположим, вы получаете свои данные в необработанном HTML, синтаксический анализатор возьмет указанный HTML и преобразует его в более читаемый формат данных, который можно легко прочитать и понять.
Почему он говорит, что возникла проблема с синтаксическим анализом пакета?
Другая причина ошибки синтаксического анализа — это файлы cookie кеша вашего Play Store. Таким образом, вам может потребоваться очистить файлы cookie кеша. Для этого все, что вам нужно сделать, это запустить магазин Google Play, а затем нажать на боковой панели.
Что такое парсинг в Android?
Parse — это Android SDK и серверное решение с открытым исходным кодом, которое позволяет разработчикам быстро создавать мобильные приложения с общими данными без написания внутреннего кода или пользовательских API. Parse — это узел. … Создание, запрос, изменение и удаление произвольных моделей данных. Упрощает отправку push-уведомлений.
Как исправить возникшую проблему с сервером 400?
Если вы получаете какое-либо из этих сообщений об ошибках в приложении YouTube на вашем телефоне, пожалуйста, следуйте инструкциям, приведенным ниже.
Как исправить ошибку разбора без редактора APK?
Устраните проблему «Проблема с анализом пакета» на вашем устройстве Android.
…
Вам необходимо включить неизвестные источники на вашем устройстве Android, чтобы исправить ошибку синтаксического анализа пакета.
Что такое ошибка синтаксического анализа HTML?
2 Ошибки синтаксического анализа. Эта спецификация определяет правила синтаксического анализа для документов HTML, независимо от того, являются ли они синтаксически правильными или нет. Некоторые моменты в алгоритме синтаксического анализа называются ошибками синтаксического анализа. … Ошибки синтаксического анализа — это только ошибки синтаксиса HTML.
Что такое ошибка синтаксического анализа XML?
Ошибка синтаксического анализатора XML
При попытке открыть XML-документ может возникнуть ошибка парсера. Если синтаксический анализатор обнаруживает ошибку, он может загрузить XML-документ, содержащий описание ошибки. В приведенном ниже примере кода делается попытка загрузить XML-документ, который имеет неправильный формат. Вы можете узнать больше о правильно сформированном XML в XML Syntax.
Проблемы при парсинге сайтов. Минусы парсинга интернет-магазинов.
В наши дни парсинг воспринимается как относительно простая задача. Существуют многочисленные библиотеки/фреймворки с открытым исходным кодом, инструменты визуального парсинга и инструменты извлечения данных, которые делают процесс сбора данных с веб-сайтов очень легким. Однако, как только ваши запросы к парсингу растут до “промышленных” масштабов, то задачи, прежде казавшиеся простыми, внезапно усложняются.
В этой статье мы поделимся с вами уроками, которые мы извлекли для себя в процессе исследования более чем 100 миллиардов страниц описаний товаров с 2010 года, подробно рассмотрим проблемы, с которыми вы столкнетесь при большом масштабе сбора данных о товарах из интернет-магазинов, и поделимся с вами некоторыми из лучших практик для решения этих трудностей. В этой статье, первой из данной серии, мы даем обзор основных проблем, с которыми вы, вероятно, столкнетесь при крупномасштабном сборе данных, и уроки, которые мы извлекли из парсинга 100 миллиардов страниц описаний продуктов.
Что важно при парсинге в больших масштабах?
В отличие от работы с вашим стандартным приложением для парсинга, сбор данных о продуктах электронной коммерции, особенно проводимый в крупном масштабе, несет с собой уникальный набор проблем, которые делают задачу сбора данных значительно сложнее. По своей сути, эти проблемы можно свести к двум вещам: скорости и качеству данных. Поскольку именно время зачастую является ограничивающим фактором, масштабирование требует, чтобы инструменты сбора данных осуществляли парсинг на очень высоких скоростях, при этом без ущерба для качества данных. Это делает работу с большими объемами данных весьма непростой.
Что такое парсинг сайта и для чего он нужен. Как спарсить данные с чужого сайта. Сервисы и программы для парсинга.
Сложность #1 － неряшливые и постоянно меняющиеся форматы страниц веб-сайта
Да, мы говорим об очевидном, и эта проблема стара как мир, но факт в том, что неаккуратные и постоянно меняющиеся форматы веб-сайтов станут самой крупной неприятностью, с которой вы столкнетесь при извлечении данных в крупном масштабе. Не обязательно из-за сложности самой задачи, но скорее из-за времени и ресурсов, которые вы потратите на ее решение. Если вы уже потратили какое-то время на создание парсеров для магазинов электронной коммерции, то вы наверняка знаете, что в интернет-магазинах бушует “эпидемия” кривого кода. И речь идет не о банальной некорректности HTML или случайных проблемах кодирования символов. У нас за годы собрался уже целый “букет” － это и неадекватные коды ответов по HTTP, и битые Java-скрипты, и криво настроенный Ajax:
Небрежный код, подобный этому, может сделать написание вашего парсера сплошным мучением, но, с другой стороны, инструменты визуального парсинга или автоматического извлечения данных там просто не сработают. При “промышленном” масштабе сбора данных вы будете не только продираться через сотни сайтов с “кривым” кодом, но также и иметь дело с постоянно развивающимися сайтами. Очень полезная установка － ожидать, что ваш целевой сайт будет вносить изменения, которые будут ломать ваш поисковый робот (до падения охвата или качества извлечения данных) каждые 2-3 месяца. Это может показаться не слишком большой проблемой, при масштабном сборе данных, эти инциденты действительно вносят свою лепту. Например, один из крупных проектов Scrapinghub по электронной коммерции имеет
4,000 парсеров, нацеленных на 1000 интернет-магазинов, то есть может случиться и так, что 20-30 парсеров выйдут из строя за день. Если говорить про наш опыт XMLDATAFEED – то работает команда из 3-х программистов, чтобы обеспечить качественный парсинг более чем 250 Интернет-магазинов России. Вариации в макетах веб-сайтов между региональными и многоязычными, сплит-тестирование (A/B-тесты) и варианты упаковки/ценообразования также создают море проблем, которые регулярно “ломают” поисковых роботов.
Нет никакого простого решения
К сожалению, “волшебной таблетки”, которая одним махом решит все эти проблемы, не существует. Во многих случаях это просто вопрос выделения большего количества ресурсов для вашего проекта по мере масштабирования. Возвращаясь вновь к вышеописанному проекту, приведем пример, когда у проекта есть команда, в которой 18 штатных инженеров по парсингу и 3 выделенных инженера по тестированию. Все они были задействованы для того, чтобы стабильно обеспечить клиента надежными данными. С приходом опыта, так или иначе, ваша команда научится создавать все более надежных поисковых роботов, которые станут более “чуткими” и смогут работать с причудливыми завихрениями целевых веб-сайтов. Вместо того, чтобы иметь несколько поисковых ботов для всех возможных макетов целевого веб-сайта, рекомендуется иметь только одного поискового робота, который может иметь работать со всеми возможными правилами и схемами, используемыми различными макетами страниц. Чем более гибок и настраиваем ваш робот, тем лучше. Хотя при таком раскладе вам придется проектировать более сложных поисковых роботов (некоторые из наших парсеров － это тысячи строк кода), такой подход гарантирует, что вашего робота будет проще поддерживать и развивать.
Сложность 2 －масштабируемая архитектура
Следующей задачей является создание инфраструктуры обхода контента, которая будет масштабироваться по мере увеличения количества запросов в день без снижения производительности. При крупномасштабном сборе данных простой парсер, который находит и собирает данные последовательно, просто не будет вырезать их. Как правило, последовательный поисковый робот будет делать запросы в цикле, один за другим, при этом каждый запрос занимает 2-3 секунды. Этот подход хорош, если вам требуется выполнить до 40 000 запросов в день (запрос каждые 2 секунды равен 43 200 запросам в день). Однако, преодолев этот лимит, вам уже понадобится строить такую архитектуру поискового робота, которая позволит обрабатывать миллионы запросов в день без снижения производительности. Поскольку эта тема требует отдельной статьи, мы опубликуем специальный материал, в котором обсудим, как проектировать и создавать свою собственную архитектуру поискового робота с высокой пропускной способностью. Тем не менее, в оставшейся части этого раздела мы обсудим некоторые принципы и лучшие практики сбора данных такого высокого уровня. Как мы уже обсуждали, скорость является ключевым фактором, когда дело доходит до крупномасштабного сбора данных. Вам нужно убедиться, что вы можете найти и пропарсить все необходимые страницы продукта за отведенное время (часто за один день). Для этого вам необходимо сделать следующее:
Отделите обнаружение описания продукта от его извлечения
Чтобы собрать данные об описаниях продуктов в “промышленном” масштабе, нужно отделить роботов для обнаружения данных от роботов для извлечения данных. Цель парсера, который обнаруживает товар, заключается в переходе к целевой категории продукта (“полке” интернет-магазина) и сохранении URL-адреса продукта в этой категории краулера, собирающего данные. Как только робот, отвечающий за обнаружение, добавляет в очередь URL продукта, робот извлечения данных начинает парсинг со страницы продукта. Это может быть достигнуто при помощи специального ограничителя краулеров, такого как Frontera, ограничителя для краулера, разработанного Scrapinghub в виде ПО с открытым кодом. В то время как Frontera изначально была разработана для использования совместно с Scrapy, она может быть использована с любым другим фреймворком для парсинга или с автономным проектом по парсингу. В отдельном руководстве мы рассказываем, как использовать Frontera для крупномасштабного парсинга (на английском).
Выделите больше ресурсов на извлечение описаний продуктов
Поскольку каждая продуктовая категория (“полка”) может содержать от 10 до 100 продуктов, а извлечение данных о продукте является более ресурсоемким, чем извлечение URL-адреса продукта, то роботы для обнаружения описаний обычно работают быстрее, чем роботы извлечения данных из описаний. Когда это так, вам нужно иметь по несколько роботов извлечения для каждого робота обнаружения. Хорошей практикой является создание отдельного робота сбора данных для каждого набора из 100 000 страниц.
Что такое парсинг сайта и для чего он нужен. Как спарсить данные с чужого сайта. Сервисы и программы для парсинга.
Сложность 3 － поддержание пропускной способности
Крупномасштабный парсинг можно сравнить с “Формула-1”, где ваша цель состоит в том, чтобы убрать каждый лишний грамм веса из автомобиля и выжать последние “лошадиные силы” из двигателя в пользу скорости. То же самое верно для сбора большого количества данных из Интернета. При извлечении больших объемов данных вы всегда ищете способы, как минимизировать время цикла и увеличить производительность поискового робота при существующем ресурсе парка серверов. И все это в надежде, что вы сможете сэкономить пару миллисекунд с каждого запроса. Для этого ваша команда должна будет развить глубокое понимание структуры парсинга, управления прокси-серверами и всеми вычислительными мощностями, чтобы вы могли тонко настроить все процессы для оптимальной производительности. Вам также нужно будет сосредоточиться на следующих аспектах:
Эффективность краулинга
При парсинге в “промышленном” масштабе вы всегда должны быть сосредоточены исключительно на точном извлечении данных, которые вам нужны, за как можно меньшее число запросов. Любые дополнительные запросы или извлечение данных замедляют темп обработки конкретного веб-сайта при парсинге. Помните об этих советах при проектировании ваших поисковых роботов.
Сложность 4 － защита от парсинга
Если вы проводите крупномасштабный парсинг интернет-магазинов, то вы гарантированно столкнетесь с веб-сайтами, применяющим меры по борьбе с парсерами. Для большинства небольших веб-сайтов меры по борьбе с парсерами будут довольно простыми (например, запрет IP-адресов, делающих избыточные запросы). Однако, крупные сайты электронной коммерции, таких как Amazon, и т. д. используют более хитрые ловушки против ботов, такие как Distil Networks, Incapsula или Akamai, которые значительно затрудняют сбор данных. Прокси-сервера Имея это в виду, первое и самое важное требование для любого масштабного парсинг-проекта заключается в использовании прокси серверов для парсинга. При масштабировании вам понадобится большой список прокси-серверов, и вам нужно будет реализовать необходимую ротацию IP-адресов, регулирование запросов, управление сеансами и логику черного списка, чтобы предотвратить блокировку ваших прокси-серверов. В том случае, если у вас нет желания или возможности привлечь полноценную команду для управления прокси, вы должны передать эту часть проекта на аутсорсинг. Существует огромное количество прокси-сервисов, которые предоставляют различные варианты обслуживания. Можно обратиться к поставщику прокси-серверов, который может предоставить единую конечную точку для настройки прокси-серверов и скрыть все сложности управления прокси-серверами. Масштабный парсинг и так является достаточно ресурсоемкой задачей, так что, наверное, не стоит заниматься изобретением колеса, пытаясь разрабатывать и поддерживать собственную внутреннюю инфраструктуру управления прокси-сервером. Такой подход используют большинство крупных компаний электронной коммерции. Ряд крупнейших в мире компаний электронной коммерции используют Crawlera －умный загрузчик, разработанный Scrapinghub, который полностью делегирует управление прокси. Когда ваши поисковые роботы делают 20 миллионов запросов в день, гораздо разумнее сосредоточиться на анализе данных, а не на управлении прокси.
Помимо прокси
К сожалению, одной работой с прокси не ограничивается ваша подготовка против контрмер, которые используют крупные сайты электронной коммерции. Все больше и больше веб-сайтов используют сложные приспособления класса “антибот”, которые отслеживают поведение поисковых роботов, обнаруживая, что это не настоящий посетитель. Мало того что эти меры против ботов делают парсинг интернет-магазинов более трудным, попытки их обхода могут значительно снизить производительность поисковых роботов, если не вывести их вообще из строя. Большая часть этих приспособлений использует javascript, чтобы определить, исходит ли запрос от робота или от человека (проверки движка Javascript, перечисление шрифтов, WebGL и Canvas и т. д.). Однако, как упоминалось ранее, при масштабном сборе данных мы стремимся ограничить использование скриптовых безголовых браузеров, таких как Splash или Puppeteer, которые отображают любой javascript на странице, поскольку это очень ресурсоемко и замедляет скорость, с которой вы можете обработать веб-сайт. Это означает, что для обеспечения необходимой пропускной способности ваших поисковых роботов для получения ежедневных данных о продукте, вам часто нужно кропотливо преодолевать контрмеры против ботов, используемые на сайте, и разрабатывать своего робота так, чтобы противодействовать им без использования “неинтеллектуального” браузера.
Сложность 5 － качество данных
С точки зрения специалистов по анализу данных наиболее важным аспектом любого парсинг-проекта является качество извлекаемых данных. Масштабирование только делает этот фокус на качестве данных еще более важным. При извлечении миллионов точек данных каждый день невозможно вручную проверить, что все ваши данные чисты и не повреждены. Грязным или неполным данным очень легко проникнуть в ваши каналы данных и нарушить все ваши усилия по анализу данных. Это особенно актуально при сборе данных о продукте на нескольких версиях одного и того же магазина (например, разные языки, регионы и т. д.) или в отдельных магазинах. Помимо тщательного процесса контроля качества на этапе проектирования архитектуры поискового робота, где код робота проверяется и тестируется, чтобы гарантировать, что он извлекает нужные данные самым надежным способом, лучшим методом обеспечения максимально высокого качества данных является разработка автоматизированной системы контроля качества. В рамках любого проекта по сбору данных вам необходимо спланировать и разработать систему мониторинга, которая будет предупреждать вас о любых несоответствиях и ошибках работы робота. В Scrapinghub разработали алгоритмы машинного обучения, предназначенные для обнаружения:
Подводя итоги парсинга Интернет- магазинов
Как вы заметили, парсинг данных о продукте в масштабе создает свой собственный уникальный набор проблем. Надеемся, что эта статья сделала вас более осведомленными о проблемах, с которыми вы столкнетесь, и о том, как вы должны их решать.
Что такое парсер и как он работает
Чтобы поддерживать информацию на своем ресурсе в актуальном состоянии, наполнять каталог товарами и структурировать контент, необходимо тратить кучу времени и сил. Но есть утилиты, которые позволяют заметно сократить затраты и автоматизировать все процедуры, связанные с поиском материалов и экспортом их в нужном формате. Эта процедура называется парсингом.
Давайте разберемся, что такое парсер и как он работает.
Что такое парсинг?
Начнем с определения. Парсинг – это метод индексирования информации с последующей конвертацией ее в иной формат или даже иной тип данных.
Парсинг позволяет взять файл в одном формате и преобразовать его данные в более удобоваримую форму, которую можно использовать в своих целях. К примеру, у вас может оказаться под рукой HTML-файл. С помощью парсинга информацию в нем можно трансформировать в «голый» текст и сделать понятной для человека. Или конвертировать в JSON и сделать понятной для приложения или скрипта.
Но в нашем случае парсингу подойдет более узкое и точное определение. Назовем этот процесс методом обработки данных на веб-страницах. Он подразумевает анализ текста, вычленение оттуда необходимых материалов и их преобразование в подходящий вид (тот, что можно использовать в соответствии с поставленными целями). Благодаря парсингу можно находить на страницах небольшие клочки полезной информации и в автоматическом режиме их оттуда извлекать, чтобы потом переиспользовать.
Ну а что такое парсер? Из названия понятно, что речь идет об инструменте, выполняющем парсинг. Кажется, этого определения достаточно.
Какие задачи помогает решить парсер?
При желании парсер можно сподобить к поиску и извлечению любой информации с сайта, но есть ряд направлений, в которых такого рода инструменты используются чаще всего:
Серый парсинг
Такой метод сбора информации не всегда допустим. Нет, «черных» и полностью запрещенных техник не существует, но для некоторых целей использование парсеров считается нечестным и неэтичным. Это касается копирования целых страниц и даже сайтов (когда вы парсите данные конкурентов и извлекаете сразу всю информацию с ресурса), а также агрессивного сбора контактов с площадок для размещения отзывов и картографических сервисов.
Но дело не в парсинге как таковом, а в том, как вебмастера распоряжаются добытым контентом. Если вы буквально «украдете» чужой сайт и автоматически сделаете его копию, то у хозяев оригинального ресурса могут возникнуть вопросы, ведь авторское право никто не отменял. За это можно понести реальное наказание.
Добытые с помощью парсинга номера и адреса используют для спам-рассылок и звонков, что попадает под закон о персональных данных.
Где найти парсер?
Добыть утилиту для поиска и преобразования информации с сайтов можно четырьмя путями.
При отсутствии разработчиков в штате я бы советовал именно десктопную программу. Это идеальный баланс между эффективностью и затратами. Но если задачи стоят не слишком сложные, то может хватить и облачного сервиса.
Плюсы парсинга
У автоматического сбора информации куча преимуществ (по сравнению с ручным методом):
Так что нет никакого смысла «парсить» руками, когда можно доверить эту операцию подходящему ПО.
Минусы парсинга
Главный недостаток парсеров заключается в том, что ими не всегда удается воспользоваться. В частности, когда владельцы чужих сайтов запрещают автоматический сбор информации со страниц. Есть сразу несколько методов блокировки доступа со стороны парсеров: и по IP-адресам, и с помощью настроек для поисковых ботов. Все они достаточно эффективно защищают от парсинга.
В минусы метода можно отнести и то, что конкуренты тоже могут использовать его. Чтобы защитить сайт от парсинга, придется прибегнуть к одной из техник:
Но все методы защиты легко обходятся, поэтому, скорее всего, придется с этим явлением мириться.
Алгоритм работы парсера
Парсер работает следующим образом: он анализирует страницу на наличие контента, соответствующего заранее заданным параметрам, а потом извлекает его, превратив в систематизированные данные.
Процесс работы с утилитой для поиска и извлечения найденной информации выглядит так:
Естественно, процедура парсинга через специализированное ПО описана лишь в общих чертах. Для каждой утилиты она будет выглядеть по-разному. Также на процесс работы с парсером влияют цели, преследуемые пользователем.
Как пользоваться парсером?
На начальных этапах парсинг пригодится для анализа конкурентов и подбора информации, необходимой для собственного проекта. В дальнейшей перспективе парсеры используются для актуализации материалов и аудита страниц.
При работе с парсером весь процесс строится вокруг вводимых параметров для поиска и извлечения контента. В зависимости от того, с какой целью планируется парсинг, будут возникать тонкости в определении вводных. Придется подгонять настройки поиска под конкретную задачу.
Иногда я буду упоминать названия облачных или десктопных парсеров, но использовать именно их необязательно. Краткие инструкции в этом параграфе подойдут практически под любой программный парсер.
Парсинг интернет-магазина
Это наиболее частый сценарий использования утилит для автоматического сбора данных. В этом направлении обычно решаются сразу две задачи:
В первом случае стоит воспользоваться утилитой Marketparser. Указать в ней код продукта и позволить самой собрать необходимую информацию с предложенных сайтов. Большая часть процесса будет протекать на автомате без вмешательства пользователя. Чтобы увеличить эффективность анализа информации, лучше сократить область поиска цен только страницами товаров (можно сузить поиск до определенной группы товаров).
Во втором случае нужно разыскать код товара и указать его в программе-парсере. Упростить задачу помогают специальные приложения. Например, Catalogloader – парсер, специально созданный для автоматического сбора данных о товарах в интернет-магазинах.
Парсинг других частей сайта
Принцип поиска других данных практически не отличается от парсинга цен или адресов. Для начала нужно открыть утилиту для сбора информации, ввести туда код нужных элементов и запустить парсинг.
Разница заключается в первичной настройке. При вводе параметров для поиска надо указать программе, что рендеринг осуществляется с использованием JavaScript. Это необходимо, к примеру, для анализа статей или комментариев, которые появляются на экране только при прокрутке страницы. Парсер попытается сымитировать эту деятельность при включении настройки.
Также парсинг используют для сбора данных о структуре сайта. Благодаря элементам breadcrumbs, можно выяснить, как устроены ресурсы конкурентов. Это помогает новичкам при организации информации на собственном проекте.
Обзор лучших парсеров
Далее рассмотрим наиболее популярные и востребованные приложения для сканирования сайтов и извлечения из них необходимых данных.
В виде облачных сервисов
Под облачными парсерами подразумеваются веб-сайты и приложения, в которых пользователь вводит инструкции для поиска определенной информации. Оттуда эти инструкции попадают на сервер к компаниям, предлагающим услуги парсинга. Затем на том же ресурсе отображается найденная информация.
Преимущество этого облака заключается в отсутствии необходимости устанавливать дополнительное программное обеспечение на компьютер. А еще у них зачастую есть API, позволяющее настроить поведение парсера под свои нужды. Но настроек все равно заметно меньше, чем при работе с полноценным приложением-парсером для ПК.
Наиболее популярные облачные парсеры
Похожих сервисов в сети много. Причем как платных, так и бесплатных. Но вышеперечисленные используются чаще остальных.
В виде компьютерных приложений
Есть и десктопные версии. Большая их часть работает только на Windows. То есть для запуска на macOS или Linux придется воспользоваться средствами виртуализации. Либо загрузить виртуальную машину с Windows (актуально в случае с операционной системой Apple), либо установить утилиту в духе Wine (актуально в случае с любым дистрибутивом Linux). Правда, из-за этого для сбора данных потребуется более мощный компьютер.
Наиболее популярные десктопные парсеры
Это наиболее востребованные утилиты для парсинга. У каждого из них есть демо-версия для проверки возможностей до приобретения. Бесплатные решения заметно хуже по качеству и часто уступают даже облачным сервисам.
В виде браузерных расширений
Это самый удобный вариант, но при этом наименее функциональный. Расширения хороши тем, что позволяют начать парсинг прямо из браузера, находясь на странице, откуда надо вытащить данные. Не приходится вводить часть параметров вручную.
Но дополнения к браузерам не имеют таких возможностей, как десктопные приложения. Ввиду отсутствия тех же ресурсов, что могут использовать программы для ПК, расширения не могут собирать такие огромные объемы данных.
Но для быстрого анализа данных и экспорта небольшого количества информации в XML такие дополнения подойдут.
Наиболее популярные расширения-парсеры
Вместо заключения
На этом и закончим статью про парсинг и способы его реализации. Этого должно быть достаточно, чтобы начать работу с парсерами и собрать информацию, необходимую для развития вашего проекта.