Большинство операций автоматизированы и их выполняет робот, поэтому эта услуга достаточно востребована и удобна для вебмастеров. Достаточно настроить и запустить специальную программу, после чего можно идти выпить кофе и затем смотреть результаты. Программа соберет подходящий контент, проанализирует и отберет полезный. Можно вручную писать статьи и наполнять сайт, но все это займет большое количество времени или выльется в приличную сумму денег. Для того чтобы сайт приносил доход, необходимо больше полезного контента на сайте и с этой задачей поможет справиться парсинг информации. Это может быть весьма эффективное решение для постоянного автоматического обновления сайта. При работе программы она обрабатывают большое количество страниц с разных источников, отделяет ненужную информацию от полезной, обрабатывает полученные результаты. В дальнейшем, в зависимости от пожеланий заказчика, автоматически размещает контент на сайте или отправляет на предварительное утверждение заказчику. Для написания программ парсеров программисты пользуются такими языками программирования, как С++, Perl, PHP, Python и другие.

 

Этапы парсинга:

- Программа парсер получает исходный код страницы и извлекает из кода необходимые данные

- Полученные данные обрабатываются – отделяется текст от разметки страницы, выстраивается структура документа и среди всего этого отделяется полезная информация. Как правило, используются специализированные библиотеки

-  Результаты фиксируются. Для этого они сохраняются в определенном виде для того, чтобы была возможна их дальнейшая обработка. Все что спарсилось, добавляется в ранее созданную базу данных. Бывает, что результаты записываются в CSV или excel файл.

Так как полученные данные заносятся в базу данных, программисту, который будет писать парсер, важно разбираться с системами баз данных – MySQL и PostgreSQL, так как именно они пользуются наибольшей популярностью. Для того чтобы полученный контент перенести на другой сайт как раз и понадобится база данных. Иногда бывает необходимость в конвертации информации в другие форматы, вроде CSV, JSON и XLS (таблицы). Также может потребоваться преобразование из MySQL в PostgreSQL и наоборот. В парсинге необходимо пользоваться регулярными выражениями. Если стоит серьезная задача по синтаксическому анализу, лучше обратиться к библиотекам – это профессиональное решение таких задач и сэкономит большое количество времени и сил.

 

Вся работа может занимать продолжительное время, в зависимости от того, сколько контента требуется спарсить. В итоге вы должны получить тематический и полезный контент для сайта, который добавится единоразово или будет добавляться в течение определенного времени, в зависимости от потребностей.