В мире больших данных объем информации, доступной на веб-сайтах, растет в геометрической прогрессии. Статистика показывает, что каждый день в Интернете создается 2.5 квинтиллиона байт данных! Все эти данные чрезвычайно ценны для бизнес-понимания и анализа. Но для их сбора требуется извлечение данных с веб-сайтов с помощью процесса, называемого парсингом веб-страниц.
В то время как многие веб-парсеры предполагают написание кода с использованием Python, Java, R и т. д., Google Sheets предоставляет несколько простых встроенных функций для парсинга данных без программирования. В этом подробном руководстве для начинающих вы узнаете, как использовать Google Таблицы для извлечения данных с веб-сайтов для анализа!
Почему парсинг веб-страниц важен
Вот несколько ключевых причин, почему парсинг веб-страниц становится критически важным:
- Доступ к общедоступным данным: большая часть данных, созданных в Интернете, является общедоступной, например, сайты электронной коммерции, каталоги, списки и т. д. Веб-скрапинг позволяет извлекать эти данные.
- Отслеживать изменения данных: Веб-сайты динамичны, данные на них регулярно меняются. Веб-скрапинг позволяет отслеживать изменение данных с течением времени.
- Дополнить внутренние данные: очищенные внешние данные могут предоставить дополнительный контекст внутренним данным предприятия.
- Анализ настроений: Извлечение отзывов пользователей, публикаций в социальных сетях и т. д. помогает оценить общественное мнение.
- Мониторинг цен: сбор цен конкурентов позволяет использовать стратегии динамического ценообразования.
- В исследовании: Сбор данных из новостей, статей, публикаций помогает ускорить исследования.
Согласно исследованию Dataconomy, 60% цифровых данных — это неструктурированные данные, извлеченные из Интернета. При использовании правильных инструментов и методов эти данные могут принести огромную пользу для бизнеса.
Концепции парсинга веб-страниц
Прежде чем углубиться в парсинг веб-страниц с помощью Google Таблиц, давайте рассмотрим некоторые основные концепции:
- HTTP-запросы – Веб-скрапинг работает путем отправки HTTP-запросов на URL-адреса для получения содержимого страницы.
- Разбор HTML – Затем содержимое HTML анализируется для извлечения соответствующих данных с помощью идентификаторов, таких как селекторы CSS, XPath и т. д.
- Обработка JavaScript – Динамические сайты загружают некоторый контент с помощью JavaScript. Парсерам необходимо выполнять JS для рендеринга контента.
- Доверенные – Использование прокси меняет IP-адреса, чтобы избежать блокировки сайтами.
- Нумерация страниц – Навигация по многостраничным результатам для сбора целых наборов данных.
Существует множество библиотек для разработчиков и API-интерфейсов, таких как Python Scrapy, Selenium, Beautiful Soup и т. д., которые «под капотом» решают эти сложные задачи при создании парсеров.
Парсинг веб-страниц с помощью кода против Google Sheets
Давайте посмотрим на ключевые различия между созданием собственного парсера путем программирования и использованием Google Таблиц:
| Парсинг веб-страниц с помощью кода | Парсинг веб-страниц с помощью Google Sheets |
|---|---|
| Полная гибкость и контроль | Ограничено встроенными функциями |
| Обрабатывает сложные сайты и большие данные | Подходит для простых задач очистки |
| Требуется изучение языков, таких как Python | Не требуется кодирование |
| Можно настроить заголовки, прокси, задержки | Ограниченные возможности конфигурации |
| Мощные возможности для автоматизации и планирования | Ручное прерывистое соскабливание |
Когда использовать библиотеки кодирования
- Требуются большие объемы данных
- Сложные сайты и взаимодействия
- Настраиваемая логика парсера
- Автоматизированное частое парсинг
Когда использовать Google Таблицы
- Меньшие потребности в специальных данных
- Простые данные из таблиц или каналов
- Единовременный сбор данных
- Быстрый анализ из соскоба
Далее давайте посмотрим, как использовать функции Google Sheets для парсинга веб-страниц.
Очистка данных с помощью IMPORTXML
IMPORTXML позволяет извлекать произвольные данные со страниц HTML с помощью запросов XPath.
Чтобы использовать это:
- Получить URL-адрес страницы для парсинга
- Проверьте страницу, чтобы получить XPath необходимых данных.
- Используйте запрос XPath в формуле IMPORTXML.
Например, чтобы получить цены на товары с сайта электронной торговли:
=IMPORTXML(
"https://example.com/products.html",
"//span[@class=‘price‘]/text()"
)Здесь мы находим <span> price class и извлеките его текст.
Ключевые указатели для эффективных запросов XPath:
- Используйте
//для элементов в любом месте дерева DOM - Укажите полный путь для точности, например
/html/body/div/p - Добавьте фильтры, например
[@class],[contains(@class,‘price‘)] - Оберните
( )и добавьте индекс, чтобы получить определенные элементы
С помощью XPath вы можете извлечь практически любые данные со страниц HTML, используя IMPORTXML в Google Sheets.
Импорт HTML-таблиц с помощью IMPORTHTML
Многие сайты содержат данные в таблицах HTML, которые можно импортировать в Таблицы с помощью функции IMPORTHTML.
Синтаксис:
=IMPORTHTML(URL, "table", table_index) Например, чтобы импортировать первую таблицу HTML со страницы Википедии:
=IMPORTHTML(
"https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies",
"table",1) Оберните его в INDEX(), чтобы вернуть определенный столбец из таблицы:
=INDEX(IMPORTHTML(URL),,9)При этом для анализа импортируется только столбец «Доход».
Импорт фидов с помощью IMPORTFEED
Многие сайты предоставляют каналы RSS или Atom для подписки на обновленный контент. Функция IMPORTFEED позволяет отслеживать эти каналы.
Чтобы использовать это:
- Получите URL-адрес канала RSS/Atom.
- Используйте URL-адрес в формуле IMPORTFEED.
Например, чтобы импортировать последние публикации из блога:
=IMPORTFEED("https://www.example.com/feed/")Это позволит получать новые сообщения при каждом обновлении ленты.
Вы можете параметризовать его для импорта только определенных полей, ограничения строк, добавления заголовков и т. д.
Импорт данных CSV
IMPORTDATA позволяет извлекать данные из файлов CSV на веб-сайтах в Таблицы.
Синтаксис прост:
=IMPORTDATA(URL-to-csv-file)Например:
=IMPORTDATA("https://files.example.com/data.csv")При этом данные CSV импортируются для анализа.
Ограничения, о которых следует помнить
Хотя эти функции упрощают сбор данных в Таблицах, следует учитывать некоторые ограничения:
- Импорт данных ограничен несколькими МБ — недостаточно для больших наборов данных.
- Отсутствие параметров настройки, таких как заголовки, прокси, задержки, пользовательские агенты и т. д.
- Невозможно отобразить сайты с интенсивным использованием JavaScript.
- Сайты часто блокируют Таблицы из-за отсутствия прокси
Для более сложных задач парсинга библиотеки кодирования, такие как Python, обеспечивают большую гибкость и мощность. Но для повседневного базового извлечения информации Google Sheets отлично справляется со своей задачей.
Советы по успешному парсингу веб-страниц с помощью Google Таблиц
Вот несколько советов по эффективному парсингу веб-сайтов с помощью Google Таблиц:
- Тщательно проанализируйте сайт перед парсингом. Посмотрите, какие данные необходимы и как они структурированы.
- Используйте инспектор браузера, чтобы определить элементы для извлечения. Скопируйте селекторы XPath или CSS.
- Начните с малого — протестируйте несколько страниц или элементов перед полной очисткой.
- Извлекайте только необходимые данные. Избегайте импорта больших объемов, который может быть заблокирован.
- Используйте прокси. Добавьте расширение прокси, чтобы постоянно менять IP-адреса и избегать блокировок.
- Рандомизация запросов. Добавляйте задержки между запросами и меняйте пользовательские агенты.
- Тщательно тестируйте формулы – обрабатывайте все ошибки и крайние случаи.
- Воздержитесь от злоупотреблений – выполняйте очистку ответственно, избегайте агрессивного извлечения.
- Соблюдайте рекомендации robots.txt – не очищайте данные, которые запрещено извлекать.
Благодаря разумным практикам парсинга вы можете избежать проблем и получать необходимые данные даже в большом масштабе.
Распространенные ошибки и исправления
Когда вы впервые начинаете парсинг веб-страниц в Google Sheets, могут возникнуть некоторые распространенные ошибки. Вот способы их исправить:
Ошибка: результат массива не был расширен.
Вопрос – Импортировано больше строк, чем доступно на листе.
фиксированный – Удалите строки ниже, чтобы освободить место, или добавьте новый лист.
Ошибка: результат слишком большой
Вопрос – Данные превышают лимит размера листов.
фиксированный – Изменить запрос, чтобы уменьшить размер данных.
Ошибка: импортированный контент пуст.
Вопрос – Никакие данные не соответствуют XPath или параметрам.
фиксированный – Проверьте синтаксис и проверьте элемент для изменения XPath.
Ошибка: эта функция не может ссылаться на изменчивые функции.
Вопрос – Формула ссылается на недопустимые изменчивые функции, такие как NOW() или RAND().
фиксированный – Удалить или заменить ссылки на энергозависимые функции.
Тщательная проверка ошибок и формул помогает устранить многие распространенные проблемы.
Дополнительные сведения об устранении неполадок см. на странице Google документации по функциям импорта.
Заключение
Я надеюсь, что это руководство предоставило вам всестороннее представление о парсинге данных веб-сайтов с помощью только Google Таблиц без необходимости программирования.
Встроенные функции, такие как IMPORTXML, IMPORTHTML, IMPORTFEED, IMPORTDATA, предоставляют простые, но мощные возможности для извлечения общедоступных данных с веб-сайтов.
С помощью запросов XPath вы можете извлечь со страниц практически любые данные. Для таблиц и списков HTML IMPORTHTML делает это с легкостью. Отслеживайте обновления RSS-канала с помощью IMPORTFEED. И используйте IMPORTDATA для импорта CSV.
В то время как библиотеки кодирования предоставляют более продвинутые возможности, Google Таблицы — это быстрый способ освоить парсинг веб-страниц для небольших объемов данных.
Когда вы начнете анализировать большие объемы данных, вы можете перейти на парсеры на основе Python и Selenium. Но не стоит недооценивать скромную электронную таблицу — с ее помощью вы можете очень далеко продвинуться в выполнении специальных задач по сбору данных!
Поэтому в следующий раз, когда вам понадобится быстро получить какие-то данные из Интернета, не вытаскивайте редактор кода — просто воспользуйтесь Google Sheets и функциями импорта.
