АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ПАРСИНГ ВЕБ-СТРАНИЦ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PYTHON

AUTOMATED WEB PAGE PARSING USING PYTHON

Maxim Pugin,

student, Department of Information Systems of Digital Economy, Russian University of Transport,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается парсинг сайтов как метод автоматизированного сбора данных из веб-страниц с использованием инструментов Python. Описаны принципы работы с HTML, DOM и динамическим контентом. Подчёркнута эффективность парсинга для извлечения информации из открытых источников.

ABSTRACT

The article discusses website parsing as a method for automated data extraction from web pages using Python tools. It describes the principles of working with HTML, DOM, and dynamic content. The efficiency of parsing for extracting information from open sources is emphasized.

Ключевые слова: парсинг сайтов, автоматизированный сбор данных, HTML, DOM, динамический контент, Python, BeautifulSoup, Selenium, запросы, веб-страницы, инструменты парсинга, извлечение данных, открытые источники.

Keywords: website parsing, automated data collection, HTML, DOM, dynamic content, Python, BeautifulSoup, Selenium, queries, web pages, parsing tools, data extraction, open sources.

Интернет ежедневно генерирует огромный объём информации, и задача автоматизированного сбора данных становится всё более актуальной. Одним из ключевых методов решения этой задачи является парсинг сайтов — процесс извлечения нужной информации из HTML-кода веб-страниц. Это позволяет заменить ручной сбор данных программной обработкой, экономя время и ресурсы.

Основой большинства сайтов является язык разметки HTML, формирующий структуру отображаемого контента. Для анализа этой структуры используется DOM (Document Object Model), представляющий страницу в виде дерева элементов. Парсер получает HTML-документ, анализирует его структуру и извлекает заданные данные — такие как заголовки, описания, цены и изображения.

При работе с динамическими сайтами, где содержимое подгружается с помощью JavaScript, используется более сложный подход. В таких случаях применяется эмуляция браузера с помощью инструментов, таких как Selenium, позволяющая получить полностью загруженную страницу.

Для реализации парсинга часто используется язык программирования Python и его библиотеки. requests применяется для получения HTML-страниц, BeautifulSoup или lxml — для анализа структуры документа, а Selenium — для взаимодействия с динамическими страницами. Эти инструменты позволяют быстро создать эффективное решение для сбора информации.

Таким образом, парсинг сайтов — это мощный и гибкий инструмент для автоматизации сбора данных из открытых источников. При его использовании важно учитывать особенности сайта, соблюдать технические и правовые ограничения, а также обеспечивать устойчивость парсера к возможным изменениям в структуре страниц.

Список литературы:

1. Митчелл, Р. Web Scraping with Python / Р. Митчелл. — О’Рейли Медиа, 2015. — 448 с.
2. МакКинни, У. Python for Data Analysis / У. МакКинни. — О’Рейли Медиа, 2017. — 544 с.
3. Файяд, У., Каннингем, П. Web Scraping: A Data Science Approach / У. Файяд, П. Каннингем. — Спрингер, 2020. — 320 с.
4. Иванов, А. В. Программирование для веб-скрейпинга: Ручное и автоматическое извлечение данных / А. В. Иванов. — СПб.: БХВ-Петербург, 2017. — 320 с.
5. Белоусов, И. Веб-скрейпинг: Как собирать данные с сайтов / И. Белоусов. — М.: ДМК Пресс, 2018. — 272 с.