Парсинг товаров с сайта в excel

Надстройка Parser для Excel — простое и удобное решение для парсинга любых сайтов (интернет-магазинов, соцсетей, площадок объявлений) с выводом данных в таблицу Excel (формата XLS* или CSV), а также скачивания файлов.

Особенность программы — очень гибкая настройка постобработки полученных данных (множество текстовых функций, всевозможные фильтры, перекодировки, работа с переменными, разбиение значения на массив и обработка каждого элемента в отдельности, вывод характеристик в отдельные столбцы, автоматический поиск цены товара на странице, поддержка форматов JSON и XML).

В парсере сайтов поддерживается авторизация на сайтах, выбор региона, GET и POST запросы, приём и отправка Cookies и заголовков запроса, получение исходных данных для парсинга с листа Excel, многопоточность (до 200 потоков), распознавание капчи через сервис RuCaptcha.com, работа через браузер (IE), кеширование, рекурсивный поиск страниц на сайте, сохранение загруженных изображений товара под заданными именами в одну или несколько папок, и многое другое.

Поиск нужных данных на страницах сайта выполняется в парсере путем поиска тегов и/или атрибутов тегов (по любому свойству и его значению). Специализированные функции для работы с HTML позволяют разными способами преобразовывать HTML-таблицы в текст (или пары вида название-значение), автоматически находить ссылки пейджера, чистить HTML от лишних данных.

За счёт тесной интеграции с Excel, надстройка Parser может считывать любые данные из файлов Excel, создавать отдельные листы и файлы, динамически формировать столбцы для вывода, а также использовать всю мощь встроенных в Excel возможностей.
Поддерживается также сбор данных из текстовых файлов (формата Word, XML, TXT) из заданной пользователем папки, а также преобразование файлов Excel из одного формата таблицы в другой (обработка и разбиение данных на отдельные столбцы)

В программе «Парсер сайтов» можно настроить обработку нескольких сайтов. Перед запуском парсинга (кнопкой на панели инструментов Excel) можно выбрать ранее настроенный сайт из выпадающего списка.

Пример использования парсера для мониторинга цен конкурентов

В программе можно настроить несколько парсеров (обработчиков сайтов).
Любой из парсеров настраивается и работает независимо от других.

Примеры настроенных парсеров (можно скачать, запустить, посмотреть настройки)

Видеоинструкция (2 минуты), как запустить готовый (уже настроенный) парсер

Программа не привязана к конкретному файлу Excel.
Вы в настройках задаёте столбец с исходными данными (ссылками или артикулами),
настраиваете формирование ссылок и подстановку данных с сайта в нужные столбцы,
нажимаете кнопку, — и ваша таблица заполняется данными с сайта.

Программа «Парсер сайтов» может  быть полезна для формирования каталога товаров интернет-магазинов,
поиска и загрузки фотографий товара по артикулам (если для получения ссылки на фото, необходимо анализировать страницу товара),
загрузки актуальных данных (цен и наличия) с сайтов поставщиков, и т.д. и т.п.

Справка по программе «Парсер сайтов»

Можно попробовать разобраться с работой программы на примерах настроенных парсеров

Парсить сайты в Excel достаточно просто если использовать облачную версию софта Google Таблицы (Sheets/Doc), которые без труда позволяют использовать мощности поисковика для отправки запросов на нужные сайты.

Видеоинструкция

Подготовка к парсингу сайтов в Excel (Google Таблице)

Для того, чтобы начать парсить сайты потребуется в первую очередь перейти в Google Sheets, что можно сделать открыв страницу:

https://www.google.com/intl/ru_ru/sheets/about/

Потребуется войти в Google Аккаунт, после чего нажать на «Создать» (+).

Теперь можно переходить к парсингу, который можно выполнить через 2 основные функции:

• IMPORTXML. Позволяет получить практически любые данные с сайта, включая цены, наименования, картинки и многое другое;
• IMPORTHTML. Позволяет получить данные из таблиц и списков.

Однако, все эти методы работают на основе ссылок на страницы, если таблицы с URL-адресами нет, то можно ускорить этот сбор через карту сайта (Sitemap). Для этого добавляем к домену сайта конструкцию «/robots.txt». Например, «seopulses.ru/robots.txt».

Здесь открываем URL с картой сайта:

Нас интересует список постов, поэтому открываем первую ссылку.

Получаем полный список из URL-адресов, который можно сохранить, кликнув правой кнопкой мыши и нажав на «Сохранить как» (в Google Chrome).

Теперь на компьютере сохранен файл XML, который можно открыть через текстовые редакторы, например, Sublime Text или NotePad++.

Чтобы обработать информацию корректно следует ознакомиться с инструкцией открытия XML-файлов в Excel (или создания), после чего данные будут поданы в формате таблицы.

Все готово, можно переходить к методам парсинга.

IPMORTXML для парсинга сайтов в Excel

Синтаксис IMPORTXML в Google Таблице

Для того, чтобы использовать данную функцию потребуется в таблице написать формулу:

=IMPORTXML(Ссылка;Запрос)

Где:

• Ссылка — URL-адрес страницы;
• Запрос – в формате XPath.

С примером можно ознакомиться в:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xmzdcBPap6lA5Gtwm1hjQfDHf3kCQdbxY3HM11IqDqY/edit#gid=0

Примеры использования IMPORTXML в Google Doc

Парсинг названий

Для работы с парсингом через данную функцию потребуется знание XPATH и составление пути в этом формате. Сделать это можно открыв консоль разработчика. Для примера будет использоваться сайт крупного интернет-магазина и в первую очередь необходимо в Google Chrome открыть окно разработчика кликнув правой кнопкой мыли и в выпавшем меню выбрать «Посмотреть код» (сочетание клавиш CTRL+Shift+I).

После этого пытаемся получить название товара, которое содержится в H1, единственным на странице, поэтому запрос должен быть:

//h1

И как следствие формула:

=IMPORTXML(A2;»//h1″)

Важно! Запрос XPath пишется в кавычках «запрос».

Парсинг различных элементов

Если мы хотим получить баллы, то нам потребуется обратиться к элементу div с классом product-standart-bonus поэтому получаем:

//div[@class=’product-standart-bonus’]

В этом случае первый тег div обозначает то, откуда берутся данные, когда в скобках [] уточняется его уникальность.

Для уточнения потребуется указать тип в виде @class, который может быть и @id, а после пишется = и в одинарных кавычках ‘значение’ пишется запрос.

Однако, нужное нам значение находиться глубже в теге span, поэтому добавляем /span и вводим:

//div[@class=’product-standart-bonus’]/span

В документе:

Парсинг цен без знаний XPath

Если нет знаний XPath и необходимо быстро получить информацию, то требуется выбрав нужный элемент в консоли разработчика кликнуть правой клавишей мыши и в меню выбрать «Copy»-«XPath». Например, при поиске запроса цены получаем:

//*[@id=»showcase»]/div/div[3]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div/div[1]

Важно! Следует изменить » на одинарные кавычки ‘.

Далее используем ее вместе с IMPORTXML.

Все готово цены получены.

Простые формулы с IMPORTXML в Google Sheets

Чтобы получить title страницы необходимо использовать запрос:

=IMPORTXML(A3;»//title»)

Для вывода description стоит использовать:

=IMPORTXML(A3;»//description»)

Первый заголовок (или любой другой):

=IMPORTXML(A3;»//h1″)

IMPORTHTML для создания парсера веи-ресурсов в Эксель

Синтаксис IMPORTXML в Google Таблице

Для того, чтобы использовать данную функцию потребуется в таблице написать формулу:

=IMPORTXML(Ссылка;Запрос;Индекс)

Где:

• Ссылка — URL-адрес страницы;
• Запрос – может быть в формате «table» или «list», выгружающий таблицу и список, соответственно.
• Индекс – порядковый номер элемента.

С примерами можно ознакомиться в файле:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GpcGZd7CW4ugGECFHVMqzTXrbxHhdmP-VvIYtavSp4s/edit#gid=0

Пример использования IMPORTHTML в Google Doc

Парсинг таблиц

В примерах будет использоваться данная статья, перейдя на которую можно открыть консоль разработчика (в Google Chrome это можно сделать кликнув правой клавишей мыши и выбрав пункт «Посмотреть код» или же нажав на сочетание клавиш «CTRL+Shift+I»).

Теперь просматриваем код таблицы, которая заключена в теге <table>.

Данный элемент можно будет выгрузить при помощи конструкции:

=IMPORTHTML(A2;»table»;1)

• Где A2 ячейка со ссылкой;
• table позволяет получить данные с таблицы;
• 1 – номер таблицы.

Важно! Сам запрос table или list записывается в кавычках «запрос».

Парсинг списков

Получить список, заключенный в тегах <ul>…</ul> при помощи конструкции.

=IMPORTHTML(A2;»list»;1)

В данном случае речь идет о меню, которое также представлено в виде списка.

Если использовать индекс третей таблицы, то будут получены данные с третей таблицы в меню:

Формула:

=IMPORTHTML(A2;»list»;2)

Все готово, данные получены.

Обратная конвертация

Чтобы превратить Google таблицу в MS Excel потребуется кликнуть на вкладку «Файл»-«Скачать»-«Microsoft Excel».

Все готово, пример можно скачать ниже.

Пример:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xmzdcBPap6lA5Gtwm1hjQfDHf3kCQdbxY3HM11IqDqY/edit

Парсинг нетабличных данных с сайтов

Проблема с нетабличными данными

С загрузкой в Excel табличных данных из интернета проблем нет. Надстройка Power Query в Excel легко позволяет реализовать эту задачу буквально за секунды. Достаточно выбрать на вкладке Данные команду Из интернета (Data — From internet), вставить адрес нужной веб-страницы (например, ключевых показателей ЦБ) и нажать ОК:

Power Query автоматически распознает все имеющиеся на веб-странице таблицы и выведет их список в окне Навигатора:

Дальше останется выбрать нужную таблицу методом тыка и загрузить её в Power Query для дальнейшей обработки (кнопка Преобразовать данные) или сразу на лист Excel (кнопка Загрузить).

Если с нужного вам сайта данные грузятся по вышеописанному сценарию — считайте, что вам повезло.

К сожалению, сплошь и рядом встречаются сайты, где при попытке такой загрузки Power Query «не видит» таблиц с нужными данными, т.е. в окне Навигатора попросту нет этих Table 0,1,2… или же среди них нет таблицы с нужной нам информацией. Причин для этого может быть несколько, но чаще всего это происходит потому, что веб-дизайнер при создании таблицы использовал в HTML-коде страницы не стандартную конструкцию с тегом <TABLE>, а её аналог — вложенные друг в друга теги-контейнеры <DIV>. Это весьма распространённая техника при вёрстке веб-сайтов, но, к сожалению, Power Query пока не умеет распознавать такую разметку и загружать такие данные в Excel.

Тем не менее, есть способ обойти это ограничение

В качестве тренировки, давайте попробуем загрузить цены и описания товаров с маркетплейса Wildberries — например, книг из раздела Детективы:

Загружаем HTML-код вместо веб-страницы

Сначала используем всё тот же подход — выбираем команду Из интернета на вкладке Данные (Data — From internet) и вводим адрес нужной нам страницы:

https://www.wildberries.ru/catalog/knigi/hudozhestvennaya-literatura/detektivy

После нажатия на ОК появится окно Навигатора, где мы уже не увидим никаких полезных таблиц, кроме непонятной Document:

Дальше начинается самое интересное. Жмём на кнопку Преобразовать данные (Transform Data), чтобы всё-таки загрузить содержимое таблицы Document в редактор запросов Power Query. В открывшемся окне удаляем шаг Навигация (Navigation) красным крестом:

… и затем щёлкаем по значку шестерёнки справа от шага Источник (Source), чтобы открыть его параметры:

В выпадающием списке Открыть файл как (Open file as) вместо выбранной там по-умолчанию HTML-страницы выбираем Текстовый файл (Text file). Это заставит Power Query интерпретировать загружаемые данные не как веб-страницу, а как простой текст, т.е. Power Query не будет пытаться распознавать HTML-теги и их атрибуты, ссылки, картинки, таблицы, а просто обработает исходный код страницы как текст.

После нажатия на ОК мы этот HTML-код как раз и увидим (он может быть весьма объемным — не пугайтесь):

Ищем за что зацепиться

Теперь нужно понять на какие теги, атрибуты или метки в коде мы можем ориентироваться, чтобы извлечь из этой кучи текста нужные нам данные о товарах. Само-собой, тут всё зависит от конкретного сайта и веб-программиста, который его писал и вам придётся уже импровизировать.

В случае с Wildberries, промотав этот код вниз до товаров, можно легко нащупать простую логику:

• Строчки с ценами всегда содержат метку lower-price
• Строчки с названием бренда — всегда с меткой brand-name c-text-sm
• Название товара можно найти по метке goods-name c-text-sm

Иногда процесс поиска можно существенно упростить, если воспользоваться инструментами отладки кода, которые сейчас есть в любом современном браузере. Щёлкнув правой кнопкой мыши по любому элементу веб-страницы (например, цене или описанию товара) можно выбрать из контекстного меню команду Инспектировать (Inspect) и затем просматривать код в удобном окошке непосредственно рядом с содержимым сайта:

Фильтруем нужные данные

Теперь совершенно стандартным образом давайте отфильтруем в коде страницы нужные нам строки по обнаруженным меткам. Для этого выбираем в окне Power Query в фильтре [1] опцию Текстовые фильтры — Содержит (Text filters — Contains), переключаемся в режим Подробнее (Advanced) [2] и вводим наши критерии:

Добавление условий выполняется кнопкой со смешным названием Добавить предложение [3]. И не забудьте для всех условий выставить логическую связку Или (OR) вместо И (And) в выпадающих списках слева [4] — иначе фильтрация просто не сработает.

После нажатия на ОК на экране останутся только строки с нужной нам информацией:

Чистим мусор

Останется почистить всё это от мусора любым подходящим и удобным лично вам способом (их много). Например, так:

1. Удалить заменой на пустоту начальный тег: <span class=»price»> через команду Главная — Замена значений (Home — Replace values).
2. Разделить получившийся столбец по первому разделителю «>» слева командой Главная — Разделить столбец — По разделителю (Home — Split column — By delimiter) и затем ещё раз разделить получившийся столбец по первому вхождению разделителя «<» слева, чтобы отделить полезные данные от тегов:

   

3. Удалить лишние столбцы, а в оставшемся заменить стандартную HTML-конструкцию &quot; на нормальные кавычки.

В итоге получим наши данные в уже гораздо более презентабельном виде:

Разбираем блоки по столбцам

Если присмотреться, то информация о каждом отдельном товаре в получившемся списке сгруппирована в блоки по три ячейки. Само-собой, нам было бы гораздо удобнее работать с этой таблицей, если бы эти блоки превратились в отдельные столбцы: цена, бренд (издательство) и наименование.

Выполнить такое преобразование можно очень легко — с помощью, буквально, одной строчки кода на встроенном в Power Query языке М. Для этого щёлкаем по кнопке fx в строке формул (если у вас её не видно, то включите её на вкладке Просмотр (View)) и вводим следующую конструкцию:

= Table.FromRows(List.Split(#»Замененное значение1″[Column1.2.1],3))

Здесь функция List.Split разбивает столбец с именем Column1.2.1 из нашей таблицы с предыдущего шага #»Замененное значение1″ на кусочки по 3 ячейки, а потом функция Table.FromRows конвертирует получившиеся вложенные списки обратно в таблицу — уже из трёх столбцов:

Ну, а дальше уже дело техники — настроить числовые форматы столбцов, переименовать их и разместить в нужном порядке. И выгрузить получившуюся красоту обратно на лист Excel командой Главная — Закрыть и загрузить (Home — Close & Load…)

Вот и все хитрости

Ссылки по теме

• Импорт курса биткойна с сайта через Power Query
• Парсинг текста регулярными выражениями (RegExp) в Power Query
• Параметризация путей к данным в Power Query

Время на прочтение
10 мин

Количество просмотров 331K

Десктопные/облачные, платные/бесплатные, для SEO, для совместных покупок, для наполнения сайтов, для сбора цен… В обилии парсеров можно утонуть.

Мы разложили все по полочкам и собрали самые толковые инструменты парсинга — чтобы вы могли быстро и просто собрать открытую информацию с любого сайта.

Зачем нужны парсеры

Парсер — это программа, сервис или скрипт, который собирает данные с указанных веб-ресурсов, анализирует их и выдает в нужном формате.

С помощью парсеров можно делать много полезных задач:

• Цены. Актуальная задача для интернет-магазинов. Например, с помощью парсинга вы можете регулярно отслеживать цены конкурентов по тем товарам, которые продаются у вас. Или актуализировать цены на своем сайте в соответствии с ценами поставщика (если у него есть свой сайт).
• Товарные позиции: названия, артикулы, описания, характеристики и фото. Например, если у вашего поставщика есть сайт с каталогом, но нет выгрузки для вашего магазина, вы можете спарсить все нужные позиции, а не добавлять их вручную. Это экономит время.
• Метаданные: SEO-специалисты могут парсить содержимое тегов title, description и другие метаданные.
• Анализ сайта. Так можно быстро находить страницы с ошибкой 404, редиректы, неработающие ссылки и т. д.

Для справки. Есть еще серый парсинг. Сюда относится скачивание контента конкурентов или сайтов целиком. Или сбор контактных данных с агрегаторов и сервисов по типу Яндекс.Карт или 2Гис (для спам-рассылок и звонков). Но мы будем говорить только о белом парсинге, из-за которого у вас не будет проблем.

Где взять парсер под свои задачи

Есть несколько вариантов:

1. Оптимальный — если в штате есть программист (а еще лучше — несколько программистов). Поставьте задачу, опишите требования и получите готовый инструмент, заточенный конкретно под ваши задачи. Инструмент можно будет донастраивать и улучшать при необходимости.
2. Воспользоваться готовыми облачными парсерами (есть как бесплатные, так и платные сервисы).
3. Десктопные парсеры — как правило, программы с мощным функционалом и возможностью гибкой настройки. Но почти все — платные.
4. Заказать разработку парсера «под себя» у компаний, специализирующихся на разработке (этот вариант явно не для желающих сэкономить).

Первый вариант подойдет далеко не всем, а последний вариант может оказаться слишком дорогим.

Что касается готовых решений, их достаточно много, и если вы раньше не сталкивались с парсингом, может быть сложно выбрать. Чтобы упростить выбор, мы сделали подборку самых популярных и удобных парсеров.

Законно ли парсить данные?

В законодательстве РФ нет запрета на сбор открытой информации в интернете. Право свободно искать и распространять информацию любым законным способом закреплено в четвертом пункте 29 статьи Конституции.

Допустим, вам нужно спарсить цены с сайта конкурента. Эта информация есть в открытом доступе, вы можете сами зайти на сайт, посмотреть и вручную записать цену каждого товара. А с помощью парсинга вы делаете фактически то же самое, только автоматизированно.

Но если вы хотите собрать персональные данные пользователей и использовать их для email-рассылок или таргетированной рекламы, это уже будет незаконно (эти данные защищены законом о персональных данных).

Десктопные и облачные парсеры

Облачные парсеры

Основное преимущество облачных парсеров — не нужно ничего скачивать и устанавливать на компьютер. Вся работа производится «в облаке», а вы только скачиваете результаты работы алгоритмов. У таких парсеров может быть веб-интерфейс и/или API (полезно, если вы хотите автоматизировать парсинг данных и делать его регулярно).

Например, вот англоязычные облачные парсеры:

• Import.io,
• Mozenda (доступна также десктопная версия парсера),
• Octoparce,
• ParseHub.

Из русскоязычных облачных парсеров можно привести такие:

• Xmldatafeed,
• Диггернаут,
• Catalogloader.

Любой из сервисов, приведенных выше, можно протестировать в бесплатной версии. Правда, этого достаточно только для того, чтобы оценить базовые возможности и познакомиться с функционалом. В бесплатной версии есть ограничения: либо по объему парсинга данных, либо по времени пользования сервисом.

Десктопные парсеры

Большинство десктопных парсеров разработаны под Windows — на macOS их необходимо запускать с виртуальных машин. Также некоторые парсеры имеют портативные версии — можно запускать с флешки или внешнего накопителя.

Популярные десктопные парсеры:

• ParserOK,
• Datacol,
• Screaming Frog, ComparseR, Netpeak Spider — об этих инструментах чуть позже поговорим подробнее.

Виды парсеров по технологии

Браузерные расширения

Для парсинга данных есть много браузерных расширений, которые собирают нужные данные из исходного кода страниц и позволяют сохранять в удобном формате (например, в XML или XLSX).

Парсеры-расширения — хороший вариант, если вам нужно собирать небольшие объемы данных (с одной или парочки страниц). Вот популярные парсеры для Google Chrome:

• Parsers;
• Scraper;
• Data Scraper;
• Kimono.

Надстройки для Excel

Программное обеспечение в виде надстройки для Microsoft Excel. Например, ParserOK. В подобных парсерах используются макросы — результаты парсинга сразу выгружаются в XLS или CSV.

Google Таблицы

С помощью двух несложных формул и Google Таблицы можно собирать любые данные с сайтов бесплатно.

Эти формулы: IMPORTXML и IMPORTHTML.

IMPORTXML

Функция использует язык запросов XPath и позволяет парсить данные с XML-фидов, HTML-страниц и других источников.

Вот так выглядит функция:

IMPORTXML("https://site.com/catalog"; "//a/@href")

Функция принимает два значения:

• ссылку на страницу или фид, из которого нужно получить данные;
• второе значение — XPath-запрос (специальный запрос, который указывает, какой именно элемент с данными нужно спарсить).

Хорошая новость в том, что вам не обязательно изучать синтаксис XPath-запросов. Чтобы получить XPath-запрос для элемента с данными, нужно открыть инструменты разработчика в браузере, кликнуть правой кнопкой мыши по нужному элементу и выбрать: Копировать → Копировать XPath.

С помощью IMPORTXML можно собирать практически любые данные с html-страниц: заголовки, описания, мета-теги, цены и т.д.

IMPORTHTML

У этой функции меньше возможностей — с ее помощью можно собрать данные из таблиц или списков на странице. Вот пример функции IMPORTHTML:

IMPORTHTML("https://https://site.com/catalog/sweets"; "table"; 4)

Она принимает три значения:

• Ссылку на страницу, с которой необходимо собрать данные.
• Параметр элемента, который содержит нужные данные. Если хотите собрать информацию из таблицы, укажите «table». Для парсинга списков — параметр «list».
• Число — порядковый номер элемента в коде страницы.

Об использовании 16 функций Google Таблиц для целей SEO читайте в нашей статье. Здесь все очень подробно расписано, с примерами по каждой функции.

Виды парсеров по сферам применения

Для организаторов СП (совместных покупок)

Есть специализированные парсеры для организаторов совместных покупок (СП). Их устанавливают на свои сайты производители товаров (например, одежды). И любой желающий может прямо на сайте воспользоваться парсером и выгрузить весь ассортимент.

Чем удобны эти парсеры:

• интуитивно понятный интерфейс;
• возможность выгружать отдельные товары, разделы или весь каталог;
• можно выгружать данные в удобном формате. Например, в Облачном парсере доступно большое количество форматов выгрузки, кроме стандартных XLSX и CSV: адаптированный прайс для Tiu.ru, выгрузка для Яндекс.Маркета и т. д.

Популярные парсеры для СП:

• SPparser.ru,
• Облачный парсер,
• Турбо.Парсер,
• PARSER.PLUS,
• Q-Parser.

Парсеры цен конкурентов

Инструменты для интернет-магазинов, которые хотят регулярно отслеживать цены конкурентов на аналогичные товары. С помощью таких парсеров вы можете указать ссылки на ресурсы конкурентов, сопоставлять их цены с вашими и корректировать при необходимости.

Вот три таких инструмента:

• Marketparser,
• Xmldatafeed,
• ALL RIVAL.

Парсеры для быстрого наполнения сайтов

Такие сервисы собирают названия товаров, описания, цены, изображения и другие данные с сайтов-доноров. Затем выгружают их в файл или сразу загружают на ваш сайт. Это существенно ускоряет работу по наполнению сайта и экономят массу времени, которое вы потратили бы на ручное наполнение.

В подобных парсерах можно автоматически добавлять свою наценку (например, если вы парсите данные с сайта поставщика с оптовыми ценами). Также можно настраивать автоматический сбор или обновление данных по расписания.

Примеры таких парсеров:

• Catalogloader,
• Xmldatafeed,
• Диггернаут.

Парсеры для SEO-специалистов

Отдельная категория парсеров — узко- или многофункциональные программы, созданные специально под решение задач SEO-специалистов. Такие парсеры предназначены для упрощения комплексного анализа оптимизации сайта. С их помощью можно:

• анализировать содержимое robots.txt и sitemap.xml;
• проверять наличие title и description на страницах сайта, анализировать их длину, собирать заголовки всех уровней (h1-h6);
• проверять коды ответа страниц;
• собирать и визуализировать структуру сайта;
• проверять наличие описаний изображений (атрибут alt);
• анализировать внутреннюю перелинковку и внешние ссылки;
• находить неработающие ссылки;
• и многое другое.

Пройдемся по нескольким популярным парсерам и рассмотрим их основные возможности и функционал.

Парсер метатегов и заголовков PromoPult

Стоимость: первые 500 запросов — бесплатно. Стоимость последующих запросов зависит от количества: до 1000 — 0,04 руб./запрос; от 10000 — 0,01 руб.

Возможности

С помощью парсера метатегов и заголовков можно собирать заголовки h1-h6, а также содержимое тегов title, description и keywords со своего или чужих сайтов.

Инструмент пригодится при оптимизации своего сайта. С его помощью можно обнаружить:

• страницы с пустыми метатегами;
• неинформативные заголовки или заголовки с ошибками;
• дубли метатегов и т.д.

Также парсер полезен при анализе SEO конкурентов. Вы можете проанализировать, под какие ключевые слова конкуренты оптимизируют страницы своих сайтов, что прописывают в title и description, как формируют заголовки.

Сервис работает «в облаке». Для начала работы необходимо добавить список URL и указать, какие данные нужно спарсить. URL можно добавить вручную, загрузить XLSX-таблицу со списком адресов страниц, или вставить ссылку на карту сайта (sitemap.xml).

Работа с инструментом подробно описана в статье «Как в один клик собрать мета-теги и заголовки с любого сайта?».

Парсер метатегов и заголовков — не единственный инструмент системы PromoPult для парсинга. В SEO-модуле системы можно бесплатно спарсить ключевые слова, по которым добавленный в систему сайт занимает ТОП-50 в Яндексе/Google.

Здесь же на вкладке “Слова ваших конкурентов” вы можете выгрузить ключевые слова конкурентов (до 10 URL за один раз).

Подробно о работе с парсингом ключей в SEO-модуле PromoPult читайте здесь.

Netpeak Spider

Стоимость: от 19$ в месяц, есть 14-дневный пробный период.

Парсер для комплексного анализа сайтов. С Netpeak Spider можно:

• провести технический аудит сайта (обнаружить битые ссылки, проверить коды ответа страниц, найти дубли и т.д.). Парсер позволяет находить более 80 ключевых ошибок внутренней оптимизации;
• проанализировать основные SEO-параметры (файл robots.txt, проанализировать структуру сайта, проверить редиректы);
• парсить данные с сайтов с помощью регулярных выражений, XPath-запросов и других методов;
• также Netpeak Spider может импортировать данные из Google Аналитики, Яндекс.Метрики и Google Search Console.

Screaming Frog SEO Spider

Стоимость: лицензия на год — 149 фунтов, есть бесплатная версия.

Многофункциональный инструмент для SEO-специалистов, подходит для решения практически любых SEO-задач:

• поиск битых ссылок, ошибок и редиректов;
• анализ мета-тегов страниц;
• поиск дублей страниц;
• генерация файлов sitemap.xml;
• визуализация структуры сайта;
• и многое другое.

В бесплатной версии доступен ограниченный функционал, а также есть лимиты на количество URL для парсинга (можно парсить всего 500 url). В платной версии таких лимитов нет, а также доступно больше возможностей. Например, можно парсить содержимое любых элементов страниц (цены, описания и т.д.).

Подробно том, как пользоваться Screaming Frog, мы писали в статье «Парсинг любого сайта «для чайников»: ни строчки программного кода».

ComparseR

Стоимость: 2000 рублей за 1 лицензию. Есть демо-версия с ограничениями.

Еще один десктопный парсер. С его помощью можно:

• проанализировать технические ошибки на сайте (ошибки 404, дубли title, внутренние редиректы, закрытые от индексации страницы и т.д.);
• узнать, какие страницы видит поисковой робот при сканировании сайта;
• основная фишка ComparseR — парсинг выдачи Яндекса и Google, позволяет выяснить, какие страницы находятся в индексе, а какие в него не попали.

Анализ сайта от PR-CY

Стоимость: платный сервис, минимальный тариф — 990 рублей в месяц. Есть 7-дневная пробная версия с полным доступом к функционалу.

Онлайн-сервис для SEO-анализа сайтов. Сервис анализирует сайт по подробному списку параметров (70+ пунктов) и формирует отчет, в котором указаны:

• обнаруженные ошибки;
• варианты исправления ошибок;
• SEO-чеклист и советы по улучшению оптимизации сайта.

Анализ сайта от SE Ranking

Стоимость: платный облачный сервис. Доступно две модели оплаты: ежемесячная подписка или оплата за проверку.

Стоимость минимального тарифа — 7$ в месяц (при оплате годовой подписки).

Возможности:

• сканирование всех страниц сайта;
• анализ технических ошибок (настройки редиректов, корректность тегов canonical и hreflang, проверка дублей и т.д.);
• поиск страниц без мета-тегов title и description, определение страниц со слишком длинными тегами;
• проверка скорости загрузки страниц;
• анализ изображений (поиск неработающих картинок, проверка наличия заполненных атрибутов alt, поиск «тяжелых» изображений, которые замедляют загрузку страниц);
• анализ внутренних ссылок.

Xenu’s Link Sleuth

Стоимость: бесплатно.

Десктопный парсер для Windows. Используется для парсинга все url, которые есть на сайте:

• ссылки на внешние ресурсы;
• внутренние ссылки (перелинковка);
• ссылки на изображения, скрипты и другие внутренние ресурсы.

Часто применяется для поиска неработающих ссылок на сайте.

A-Parser

Стоимость: платная программа с пожизненной лицензией. Минимальный тарифный план — 119$, максимальный — 279$. Есть демо-версия.

Многофункциональный SEO-комбайн, объединяющий 70+ разных парсеров, заточенных под различные задачи:

• парсинг ключевых слов;
• парсинг данных с Яндекс и Google карт;
• мониторинг позиций сайтов в поисковых системах;
• парсинг контента (текст, изображения, видео) и т.д.

Кроме набора готовых инструментов, можно создать собственный парсер с помощью регулярных выражений, языка запросов XPath или Javascript. Есть доступ по API.

Чек-лист по выбору парсера

Краткий чек-лист, который поможет выбрать наиболее подходящий инструмент или сервис.

1. Четко определите, для каких задач вам нужен парсер: анализ SEO конкурентов или мониторинг цен, сбор данных для наполнения каталога, съем позиций и т.д.
2. Определите, какой объем данных и в каком виде нужно получать.
3. Определите, как часто вам нужно собирать данные: единоразово или с определенной периодичностью (раз в день/неделю/месяц).
4. Выберите несколько инструментов, которые подходят для решения ваших задач. Попробуйте демо-версии. Узнайте, предоставляется ли техническая поддержка (желательно даже протестировать ее — задать парочку вопросов и посмотреть, как быстро вы получите ответ и насколько он будет исчерпывающим).
5. Выберите наиболее подходящий сервис по соотношению цена/качество.

Для крупных проектов, где требуется парсить большие объемы данных и производить сложную обработку, более выгодной может оказаться разработка собственного парсера под конкретные задачи.

Для большинства же проектов достаточно будет стандартных решений (возможно, вам может быть достаточно бесплатной версии любого из парсеров или пробного периода).

На первый взгляд Excel и парсинг понятия несовместимые. Как с помощью табличного редактора можно получать информацию из сети? И ведь многие недооценивают Excel, а это вполне посильная задача для него. При этом все делается стандартными методами без необходимости дополнительно что-то устанавливать/настраивать.

Разберем на конкретном примере по получению информации с сайта Минюста, а именно, нам необходим перечень действующих адвокатов Российской Федерации. Кнопки «выгрузить списочно всех адвокатов» — конечно же, нет. На официальном сайте http://lawyers.minjust.ru/ выводится по 20 адвокатов на 1 странице, всего 74 754 страниц, итого на выходе мы должны получить чуть меньше 150 тыс. адвокатов.

Для начала открываем VBA и создаем объект InternetExplorer, посредством которого будем получать данные.

Затем надо определить, как будем переходить между страницами на сайте – для этого просматриваем элемент перехода на следующую страницу. Ссылка между станицами отличается значением в конце и соответствует номеру страницы – 1.

Имея информацию о ссылке страницы — осуществляем их перебор, загружаем в InternetExplorer и забираем все данные со страницы.

В коде страницы представлена структура таблицы со всеми столбцами, которые нам необходимы: реестровый номер, ФИО адвоката, субъект РФ, номер удостоверения, текущий статус.

Для получения этой информации с помощью ключевых слов осуществляем поиск по тегам и забираем требуемые данные.

В итоге получаем список всех адвокатов в таблицу Excel для дальнейшей обработки.