что такое парсер python

Классические парсер-комбинаторы на Python

Парсером называется часть программы, которая из линейной последовательности простых данных строит более сложные структуры данных с учетом некоторой грамматики.

Функциональные языки программирования позволяют описывать функции высших порядков, которые принимают в качестве аргументов и возвращают как результат другие функции.

Парсер-комбинаторы – известная техника создания парсеров, которая использует возможности функциональных языков программирования для динамического построения более сложных парсеров из простых по правилам некоторой грамматики.

На языке Python классические парсер-комбинаторы можно описать следующим образом. Определение парсеров будет осуществляется посредством описания классов. Каждый класс будет переопределять метод __call__, который и будет выполнять всю работу.

На вход парсеры будут принимать линейную последовательность некоторых данных (это может быть набор символов, токенов и т. п.) и начальную позицию, с которой следует начать разбор.

В качестве результата разбора будет возвращаться объект типа Res, который, в случае успеха, будет содержать часть разобранного AST (abstract syntax tree) и следующую позицию во входной последовательности, иначе – позицию элемента, который вызвал ошибку.

Определение класса Res:

Определение класса Tree:

Опишем базовый класс, от которого будут наследоваться все парсеры:

Парсер Atom принимает один элемент и сопоставляет его с элементом во входной последовательности. В случае успеха возвращает лист, ассоциированный с этим элементом.

Парсер Concat принимает на вход два парсера. Сначала применяется левый парсер, затем – правый. Если он отрабатывает успешно, результат будет содержать лево- или право-ассоциативное дерево. Если один из них не разобрал свою часть последовательности, то вся комбинация возвращает неудачу.

Опишем парсер альтернативы. Парсер Alt принимает на вход два парсера. Он отрабатывает успешно, если успешно отработал левый или правый парсер.

Опишем опциональный парсер Opt. Если его аргумент отработал успешно, то возвращает результат, иначе все равно возвращает успех, но с заданным значением по умолчанию.

Парсер повторения Repeat работает пока не “сломается”. Если аргумент не сработал ни разу, это тоже считается успехом.

Парсер Prog последовательно применяет, преданные ему, парсеры и возвращает результат указанного (по умолчанию последнего).

Парсер Lazy используется для описания рекурсивных парсеров. Он принимает на вход функцию без аргументов, которая возвращает парсер. Это связано с тем, что на момент описания парсер еще не определен и не может ссылаться на себя непосредственно.

Парсер LExp в некоторых случаях позволяет обойти левую рекурсию (к примеру, при разборе лево-ассоциативных операторов). Принимает на вход три парсера: для разбора левого элемента, разделителя и правого элемента. При отсутствии очередного разделителя возвращает результат.

Источник

Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python

В этой статье я постараюсь понятно рассказать о парсинге данных и его нюансах.

Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово — парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют — парсер. С этим вроде бы разобрались.

Перейдем к этапам парсинга.

И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.

Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта work.ua.
Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.

pip install beautifulsoup4

Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).

pip install requests
pip install pandas

Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.

Второй этап парсинга — Извлечение информации.

Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.
Давайте подключим наши новые библиотеки.

И сделаем наш первый get-запрос.

Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.

Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.

У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.

Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.

Получаем такой код.

И последний этап парсинга — Сохранение данных.

Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.

После запуска появится файл test.csv — с результатами поиска.

«Кто владеет информацией, тот владеет миром» (Н. Ротшильд).

Источник

Подробно про веб парсинг в Python с примерами

Что такое веб-парсинг в Python?

Парсинг в Python – это метод извлечения большого количества данных с нескольких веб-сайтов. Термин «парсинг» относится к получению информации из другого источника (веб-страницы) и сохранению ее в локальном файле.

Например: предположим, что вы работаете над проектом под названием «Веб-сайт сравнения телефонов», где вам требуются цены на мобильные телефоны, рейтинги и названия моделей для сравнения различных мобильных телефонов. Если вы собираете эти данные вручную, проверяя различные сайты, это займет много времени. В этом случае важную роль играет парсинг веб-страниц, когда, написав несколько строк кода, вы можете получить желаемые результаты.

Web Scrapping извлекает данные с веб-сайтов в неструктурированном формате. Это помогает собрать эти неструктурированные данные и преобразовать их в структурированную форму.

Законен ли веб-скрапинг?

Здесь возникает вопрос, является ли веб-скрапинг законным или нет. Ответ в том, что некоторые сайты разрешают это при легальном использовании. Веб-парсинг – это просто инструмент, который вы можете использовать правильно или неправильно.

Непубличные данные доступны не всем; если вы попытаетесь извлечь такие данные, это будет нарушением закона.

Есть несколько инструментов для парсинга данных с веб-сайтов, например:

Почему и зачем использовать веб-парсинг?

Необработанные данные можно использовать в различных областях. Давайте посмотрим на использование веб-скрапинга:

Широко используется для сбора данных с нескольких интернет-магазинов, сравнения цен на товары и принятия выгодных ценовых решений. Мониторинг цен с использованием данных, переданных через Интернет, дает компаниям возможность узнать о состоянии рынка и способствует динамическому ценообразованию. Это гарантирует компаниям, что они всегда превосходят других.

Web Scrapping идеально подходит для анализа рыночных тенденций. Это понимание конкретного рынка. Крупной организации требуется большой объем данных, и сбор данных обеспечивает данные с гарантированным уровнем надежности и точности.

Многие компании используют личные данные электронной почты для электронного маркетинга. Они могут ориентироваться на конкретную аудиторию для своего маркетинга.

Один новостной цикл может создать выдающийся эффект или создать реальную угрозу для вашего бизнеса. Если ваша компания зависит от анализа новостей организации, он часто появляется в новостях. Таким образом, парсинг веб-страниц обеспечивает оптимальное решение для мониторинга и анализа наиболее важных историй. Новостные статьи и платформа социальных сетей могут напрямую влиять на фондовый рынок.

Web Scrapping играет важную роль в извлечении данных с веб-сайтов социальных сетей, таких как Twitter, Facebook и Instagram, для поиска актуальных тем.

Большой набор данных, таких как общая информация, статистика и температура, удаляется с веб-сайтов, который анализируется и используется для проведения опросов или исследований и разработок.

Зачем использовать именно Python?

Есть и другие популярные языки программирования, но почему мы предпочитаем Python другим языкам программирования для парсинга веб-страниц? Ниже мы описываем список функций Python, которые делают его наиболее полезным языком программирования для сбора данных с веб-страниц.

В Python нам не нужно определять типы данных для переменных; мы можем напрямую использовать переменную там, где это требуется. Это экономит время и ускоряет выполнение задачи. Python определяет свои классы для определения типа данных переменной.

Python поставляется с обширным набором библиотек, таких как NumPy, Matplotlib, Pandas, Scipy и т. д., которые обеспечивают гибкость для работы с различными целями. Он подходит почти для каждой развивающейся области, а также для извлечения данных и выполнения манипуляций.

Целью парсинга веб-страниц является экономия времени. Но что, если вы потратите больше времени на написание кода? Вот почему мы используем Python, поскольку он может выполнять задачу в нескольких строках кода.

Python имеет открытый исходный код, что означает, что он доступен всем бесплатно. У него одно из крупнейших сообществ в мире, где вы можете обратиться за помощью, если застряли где-нибудь в коде Python.

Основы веб-парсинга

Веб-скраппинг состоит из двух частей: веб-сканера и веб-скребка. Проще говоря, веб-сканер – это лошадь, а скребок – колесница. Сканер ведет парсера и извлекает запрошенные данные. Давайте разберемся с этими двумя компонентами веб-парсинга:

Поискового робота обычно называют «пауком». Это технология искусственного интеллекта, которая просматривает Интернет, индексирует и ищет контент по заданным ссылкам. Он ищет соответствующую информацию, запрошенную программистом.

Веб-скрапер – это специальный инструмент, предназначенный для быстрого и эффективного извлечения данных с нескольких веб-сайтов. Веб-скраперы сильно различаются по дизайну и сложности в зависимости от проекта.

Как работает Web Scrapping?

Давайте разберем по шагам, как работает парсинг веб-страниц.

Шаг 1. Найдите URL, который вам нужен.

Во-первых, вы должны понимать требования к данным в соответствии с вашим проектом. Веб-страница или веб-сайт содержит большой объем информации. Вот почему отбрасывайте только актуальную информацию. Проще говоря, разработчик должен быть знаком с требованиями к данным.

Шаг – 2: Проверка страницы

Данные извлекаются в необработанном формате HTML, который необходимо тщательно анализировать и отсеивать мешающие необработанные данные. В некоторых случаях данные могут быть простыми, такими как имя и адрес, или такими же сложными, как многомерные данные о погоде и данные фондового рынка.

Шаг – 3: Напишите код

Напишите код для извлечения информации, предоставления соответствующей информации и запуска кода.

Шаг – 4: Сохраните данные в файле

Сохраните эту информацию в необходимом формате файла csv, xml, JSON.

Начало работы с Web Scrapping

Давайте разберемся с необходимой библиотекой для Python. Библиотека, используемая для разметки веб-страниц.

Примечание. Рекомендуется использовать IDE PyCharm.

BeautifulSoup – это библиотека Python, которая используется для извлечения данных из файлов HTML и XML. Она в основном предназначена для парсинга веб-страниц. Работает с анализатором, обеспечивая естественный способ навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа. Последняя версия BeautifulSoup – 4.8.1.

Давайте подробно разберемся с библиотекой BeautifulSoup.

Установка BeautifulSoup

Вы можете установить BeautifulSoup, введя следующую команду:

BeautifulSoup поддерживает парсер HTML и несколько сторонних парсеров Python. Вы можете установить любой из них в зависимости от ваших предпочтений. Список парсеров BeautifulSoup:

Мы рекомендуем вам установить парсер html5lib, потому что он больше подходит для более новой версии Python, либо вы можете установить парсер lxml.

Введите в терминале следующую команду:

BeautifulSoup используется для преобразования сложного HTML-документа в сложное дерево объектов Python. Но есть несколько основных типов объектов, которые чаще всего используются:

Объект Tag соответствует исходному документу XML или HTML.

Тег содержит множество атрибутов и методов, но наиболее важными особенностями тега являются имя и атрибут.

Тег может иметь любое количество атрибутов. Тег имеет атрибут “id”, значение которого – “boldest”. Мы можем получить доступ к атрибутам тега, рассматривая тег как словарь.

Мы можем добавлять, удалять и изменять атрибуты тега. Это можно сделать, используя тег как словарь.

В HTML5 есть некоторые атрибуты, которые могут иметь несколько значений. Класс (состоит более чем из одного css) – это наиболее распространенный многозначный атрибут. Другие атрибуты: rel, rev, accept-charset, headers и accesskey.

Строка в BeautifulSoup ссылается на текст внутри тега. BeautifulSoup использует класс NavigableString для хранения этих фрагментов текста.

Неизменяемая строка означает, что ее нельзя редактировать. Но ее можно заменить другой строкой с помощью replace_with().

В некоторых случаях, если вы хотите использовать NavigableString вне BeautifulSoup, unicode() помогает ему превратиться в обычную строку Python Unicode.

Объект BeautifulSoup представляет весь проанализированный документ в целом. Во многих случаях мы можем использовать его как объект Tag. Это означает, что он поддерживает большинство методов, описанных для навигации по дереву и поиска в дереве.

Пример парсера

Давайте разберем пример, чтобы понять, что такое парсер на практике, извлекая данные с веб-страницы и проверяя всю страницу.

Для начала откройте свою любимую страницу в Википедии и проверьте всю страницу, перед извлечением данных с веб-страницы вы должны убедиться в своих требованиях. Рассмотрим следующий код:

В следующих строках кода мы извлекаем все заголовки веб-страницы по имени класса. Здесь знания внешнего интерфейса играют важную роль при проверке веб-страницы.

В приведенном выше коде мы импортировали bs4 и запросили библиотеку. В третьей строке мы создали объект res для отправки запроса на веб-страницу. Как видите, мы извлекли весь заголовок с веб-страницы.

Веб-страница Wikipedia Learning

Давайте разберемся с другим примером: мы сделаем GET-запрос к URL-адресу и создадим объект дерева синтаксического анализа (soup) с использованием BeautifulSoup и встроенного в Python парсера “html5lib”.

Здесь мы удалим веб-страницу по указанной ссылке (https://www.javatpoint.com/). Рассмотрим следующий код:

Приведенный выше код отобразит весь html-код домашней страницы javatpoint.

Используя объект BeautifulSoup, то есть soup, мы можем собрать необходимую таблицу данных. Напечатаем интересующую нас информацию с помощью объекта soup:

Выход даст следующий результат:

Выход: это даст следующий результат:

Вывод: он напечатает все ссылки вместе со своими атрибутами. Здесь мы отображаем некоторые из них:

Программа: извлечение данных с веб-сайта Flipkart

В этом примере мы удалим цены, рейтинги и название модели мобильных телефонов из Flipkart, одного из популярных веб-сайтов электронной коммерции. Ниже приведены предварительные условия для выполнения этой задачи:

Шаг – 1: найдите нужный URL.

Первым шагом является поиск URL-адреса, который вы хотите удалить. Здесь мы извлекаем детали мобильного телефона из Flipkart. URL-адрес этой страницы: https://www.flipkart.com/search?q=iphones&otracker=search&otracker1=search&marketplace=FLIPKART&as-show=on&as=off.

Шаг 2: проверка страницы.

Необходимо внимательно изучить страницу, поскольку данные обычно содержатся в тегах. Итак, нам нужно провести осмотр, чтобы выбрать нужный тег. Чтобы проверить страницу, щелкните элемент правой кнопкой мыши и выберите «Проверить».

Шаг – 3: найдите данные для извлечения.

Извлеките цену, имя и рейтинг, которые содержатся в теге «div» соответственно.

Шаг – 4: напишите код.

Мы удалили детали iPhone и сохранили их в файле CSV, как вы можете видеть на выходе. В приведенном выше коде мы добавили комментарий к нескольким строкам кода для тестирования. Вы можете удалить эти комментарии и посмотреть результат.

Источник

Парсинг сайтов на Python. Часть 1

Парсинг это синтаксический анализ или разбор (англ. parsing) данных. По факту это означает разбор содержимого страницы на отдельные составляющие, в нашем случае html кода страниц(ы).

В этой статье мы будем автоматически вытаскивать нужную нам информации со страницы веб-сайта и сохранять в формате CSV.

CSV (от англ. Comma—Separated Values — значения, разделённые запятыми) — текстовый формат, предназначенный для представления табличных данных.

Задача номер ноль.

Задача номер один.

Давайте перейдем к коду парсера и я вам постараюсь все разъяснить:

Теперь с помощью метода find() найдем блок со статьями,

методом find_all() в которых собственно и содержится название статьи. Нам вернеться список всех заголовков в этом блоке.

find(name, attrs, recursive, text, **kwargs)

This is paragraph one.

This is paragraph one.

— это блочный элемент, внутри которого могут находиться другие теги, содержание веб страницы. Своего рода, это контейнер, который можно легко видоизменять и выводить в любом месте веб страницы с помощью CSS.

Кроме id есть еще class, но слово класс зарезервировано в питон по этому в библиотеке используется class_ = ‘что то там’

Возвращаем уже текстовый список с заголовками статей.

Теперь мы в цикле вытаскиваем ссылки и заголовки, не забываете что мы можете применять все методы библиотеки.

Создадим словарь и отправим его на запись в файл:

Задача номер три.

Теперь создадим функцию записи в файл в формате CSV.

Ну и весь код целиком:

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Источник

Вглубь Pyparsing: парсим единицы измерения на Python

В этой статье мы начнём погружение в Pyparsing на примере задачи парсинга единиц измерения. Шаг за шагом мы создадим рекурсивный парсер, который умеет искать символы на русском языке, проверять допустимость названия единицы измерения, а также группировать те из них, которые пользователь заключил в скобки.

Примечание: Код этой статьи протестирован и выложен на Sagemathclod. Если у Вас вдруг что-то не работает (скорее всего из-за кодировки текста), обязательно сообщите мне об этом в личку, в комментариях или напишите мне на почту или в ВК.

Начало работы. Исходные данные и задача.

В качестве примера будем парсить выражение:

Эта единица измерения была взята из головы с целью получить строку, анализ которой задействовал бы все возможности нашего парсера. Нам нужно получить:

Заменив в строке s деление умножением, раскрыв скобки и явно проставив степени у единиц измерения, получим: Н*м^2/(кг*с^2) = Н^1 * м^2 * кг^-1 * с^-2.

Таким образом, каждый кортеж в переменной res содержит название единицы измерения и степень, в которую её необходимо возвести. Между кортежами можно мысленно поставить знаки умножения.

Перед тем, как использовать pyparsing, его необходимо импортировать:

Когда мы напишем парсер, мы заменим * на использованные нами классы.

Методика написания парсера на Pyparsing

Написание парсера для единицы измерения. Парсинг русских букв.

Единица измерения — это слово, которое начинается с буквы и состоит из букв и точек (например мм.рт.ст.). В pyparsing мы можем записать:

К сожалению, если мы попробуем распарсить любую единицу измерения, мы обнаружим, что парсер работает только для единиц измерения на английском языке. Это потому, что alphas подразумевает не просто буквы, а буквы английского алфавита.

Данная проблема обходится очень легко. Сначала создадим строку, перечисляющую все буквы на русском:

И код парсера для отдельной единицы измерения следует изменить на:

Теперь наш парсер понимает единицы измерения на русском и английском языках. Для других языков код парсера пишется аналогично.

Коррекция кодировки результата работы парсера.

При тестировании парсера для единицы измерения Вы можете получить результат, в котором русские символы заменены их кодовым обозначением. Например, на Sage:

Если Вы получили такой же результат, значит, всё работает правильно, но нужно поправить кодировку. В моём случае (sage) работает использование «самодельной» функции bprint (better print):

Используя эту функцию, мы получим вывод в Sage в правильной кодировке:

Написание парсера для степени. Парсинг произвольного числа.

Научимся парсить степень. Обычно степень — это целое число. Однако в редких случаях степень может содержать дробную часть или быть записанной в экспоненциальной нотации. Поэтому мы напишем парсер для обычного числа, например, такого:

«Кирпичиком» произвольного числа является натуральное число, которое состоит из цифр:

Перед числом может стоять знак плюс или минус. При этом знак плюс выводить в результат не надо (используем Suppress() ).

Вертикальная черта означает «или» (плюс или минус). Literal() означает точное соответствие текстовой строке. Таким образом, выражение для pm_sign означает, что надо найти в тексте необязательный символ +, который не надо выводить в результат парсинга, или необязательный символ минус.

Теперь мы можем написать парсер для всего числа. Число начинается с необязательного знака плюс или минус, потом идут цифры, потом необязательная точка — разделитель дробной части, потом цифры, потом может идти символ e, после которого — снова число: необязательный плюс-минус и цифры. У числа после e дробной части уже нет. На pyparsing:

У нас теперь есть парсер для числа. Посмотрим, как работает парсер:

Как мы видим, число разбито на отдельные составляющие. Нам это ни к чему, и мы бы хотели «собрать» число обратно. Это делается при помощи Combine() :

Отлично! Но… На выходе по-прежнему строка, а нам нужно число. Добавим преобразование строки в число, используя ParseAction() :

Парсинг единицы измерения со степенью.

Отдельная единица измерения — это название единицы измерения, после которой может идти знак степени ^ и число — степень, в которую необходимо возвести. На pyparsing:

Парсинг единиц измерения, обрамлённых скобками. Реализация рекурсии.

Мы подошли к интересному месту — описанию реализации рекурсии. При написании единицы измерения пользователь может обрамить скобками одну или несколько единиц измерения, между которыми стоят знаки умножения и деления. Выражение в скобках может содержать другое, вложенное выражение, обрамлённое скобками (например «(м^2/ (с^2 * кг))» ). Возможность вложения одних выражений со скобками в другие и есть источник рекурсии. Перейдём к Pyparsing.

Вначале напишем выражение, не обращая внимание, что у нас есть рекурсия:

Optional содержит ту часть строки, которая может присутствовать, а может отсутствовать. OneOrMore (переводится как «один или больше») содержит ту часть строки, которая должна встретиться в тексте не менее одного раза. OneOrMore содержит два «слагаемых»: сначала мы ищем знак умножения и деления, потом единицу измерения или вложенное выражение.

Парсинг общего выражения для единицы измерения.

У нас остался последний шаг: общее выражение для единицы измерения. На pyparsing:

Черновой вариант парсера. Коррекция кодировки результата.

Итак, мы написали черновой вариант парсера:

Группировка единиц измерения, обрамлённых скобками.

Посмотрим, что изменилось:

Ставим степень 1 в тех кортежах, где степень отсутствует.

Теперь весь наш парсер выдаёт следующий результат:

Убираем из результата парсера знаки * и /, раскрываем скобки.

После этого наш парсер возвращает единицу измерения в нужном формате:

Обратите внимание, что функция transform_unit() убирает вложенность. В процессе преобразования все скобки раскрываются. Если перед скобкой стоит знак деления, знак степени единиц измерения в скобках меняется на противоположный.

Реализация проверки единиц измерения непосредственно в процессе парсинга.

Последнее, что было обещано сделать — внедрить раннюю проверку единиц измерения. Другими словами, как только парсер найдёт единицу измерения, он сразу проверит её по нашей базе данных.

В качестве базы данных будем использовать словарь Python:

Чтобы быстро проверить единицу измерения, хорошо было бы создать множество Python, поместив в него единицы измерения:

Вывод парсера не изменится, но, если попадётся единица измерения, которая отсутствует в базе данных или в науке, то пользователь получит сообщение об ошибке. Пример:

Последняя строчка и есть наше сообщение пользователю об ошибке.

Полный код парсера. Заключение.

В заключение приведу полный код парсера. Не забудьте в строке импорта «from pyparsing import *» заменить * на использованные классы.

Благодарю вас за терпение, с которым вы прочитали мою статью. Напомню, что код, представленный в этой статье, выложен на Sagemathcloud. Если вы не зарегистрированы на Хабре, вы можете прислать мне вопрос на почту или написать в ВК. В следующей статье я хочу познакомить вас с Sagemathcloud, показать, насколько сильно он может упростить вашу работу на Python. После этого я вернусь к теме парсинга на Pyparsing на качественно новом уровне.

Благодарю Дарью Фролову и Никиту Коновалова за помощь в проверке статьи перед её публикацией.

Источник