Как крутые инструменты упрощают парсинг сложных данных

парсинг

Интернет сегодня — это десятки миллиардов страниц. Информацию обновляют ежедневно. По данным Statista, с 2013 по 2023 объем данных в интернете вырос почти в 20 раз — с 4 зеттабайт до 79 зеттабайт.

Усложнились и способы их представления: динамические страницы, контента под JavaScript, данных, зашитых в изображения. Это отсекает стандартные методы парсинга, такие как скрипты на Python с BeautifulSoup или Scrapy. Они все еще хорошо работают с извлечением текста из HTML. Но если сайт использует динамические элементы, капчи или защищает API от массовых запросов, такие инструменты ломаются.

Здесь на помощь приходят продвинутые инструменты. Они учатся на сложных данных, распознают текст с изображений, адаптируются к изменениям в структуре сайтов и находят закономерности в потоках информации.

В статье покажем, как собирать труднодоступные данные с помощью ИИ.

парсинг

Как использовать ИИ в парсинге

Вот пошаговое руководство с конкретными инструментами.

Распознаем данные из изображений и сложных форматов

Если хотите извлечь текст с изображений, PDF или сканов, начните с OCR (Optical Character Recognition). Один из лучших инструментов для этого — Tesseract.

Для этого:

Если у вас есть Python, то обычно есть и Tesseract. Но на всякий случай можете его установить. В Командной строке Windows введите:
pip install pytesseract

Tesseract

Теперь подготовьте изображение, которое хотите обработать.

распознавание данных

Напишите скрипт для распознавания текста. В нашем примере файл лежит на диске D. Вы укажите свой путь:

from PIL import Image

import pytesseract

# Открываем изображение

image = Image.open('D:\\Папка\\example.png') # Укажите путь к файлу

# Распознаем текст

text = pytesseract.image_to_string(image)

print(text)

Обратите внимание:

В Windows используйте двойные обратные слэши (\\), чтобы избежать ошибок экранирования.
Замените D:\\Папка\\example.png на путь к вашему файлу.

А если не хочу писать код?

Если работаете с объемными файлами, такими, как большие документы в формате PDF или массивы изображений, и не хотите заморачиваться с программированием, то есть и готовые инструменты. Например, Adobe OCR для оптического распознавания текста в сложных документах.

Преимущества Adobe OCR

Обрабатывает несколько страниц или целых архивов без потери качества.
Распознает текст даже на изображениях с низким качеством или сложной версткой.
Если есть подписка на Acrobat, вы можете использовать встроенные OCR-функции без дополнительных настроек.

Как использовать Adobe OCR

Откройте документ в Adobe Acrobat.
Перейдите в меню Tools → Scan & OCR.

Adobe OCR

Выберите файл или область для обработки.
Нажмите Recognize Text, чтобы извлечь текст из изображения или PDF.
Сохраните результат в удобном формате (TXT, Word, Excel).

Adobe OCR особенно полезен для распознавания больших объемов данных, например, обработки сканированных контрактов, отчетов или архивов.

Также можно использовать инструмент от Google.

Если нужно не только извлечь текст, но и определить объекты на изображении или провести анализ документа, попробуйте Google Vision API. Это облачное решение от Google, которое подходит как для простых, так и для сложных задач.

Что умеет Google Vision API

Распознавание текста (OCR) с высокой точностью.
Определение объектов, логотипов и даже эмоций на фотографиях.
Анализ документов: выделение заголовков, таблиц, графиков.

Как начать?

Сервис предоставляет удобный интерфейс для тестирования.

Перейдите на официальную страницу Google Vision API.
Загрузите изображение в интерфейсе.
Выберите необходимый тип анализа (например, OCR или поиск объектов).
Получите результат в виде текста или отчета.

Стоимость

Google Vision API — платный сервис, где каждая итерация проверки стоит $0.35. Однако для новых пользователей Google предоставляет $300 на бесплатное тестирование. Это позволяет обработать сотни изображений, прежде чем попросят оплату.

Google Vision API подходит, если нужно быстро обработать данные, получить текст и проанализировать изображение. Сервис полезен для старта работы с ИИ-инструментами без глубоких технических знаний.

Работа с динамическими страницами

Если сайт использует JavaScript для отображения контента, стандартные парсеры типа BeautifulSoup бессильны. Здесь помогут инструменты, эмулирующие браузер, такие как Puppeteer или Playwright.

Как работать с Playwright

Установите библиотеку:
pip install playwright

playwright install

Напишите скрипт для получения данных:
from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:

browser = p.chromium.launch(headless=True)

page = browser.new_page()

page.goto("https://example.com")

# Ждем загрузки JavaScript

page.wait_for_selector('h1')

# Извлекаем данные

data = page.inner_text('h1')

print(data)

browser.close()

Playwright автоматически выполняет JavaScript и отображает страницу так, как ее видит пользователь.

Советы:

Настраивайте задержки (sleep), чтобы избежать банов.
Используйте прокси, чтобы распределить поисковые запросы на сайте.

Обработка больших объемов данных

После сбора информации данные нужно структурировать и анализировать. Например, если собрали отзывы о продукте, можно автоматически классифицировать их с помощью spaCy.

Как начать работу со spaCy

Установите spaCy:

pip install spacy

python -m spacy download en_core_web_sm

Напишите код для анализа текста:
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

text = "The product is amazing, but the delivery was slow."

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:

print(ent.text, ent.label_)

spaCy позволяет извлекать имена, даты, ключевые фразы и классифицировать текст.

Советы:

Используйте предварительно обученные модели, чтобы не тратить время на настройку.
Для русскоязычных данных подойдет библиотека Natasha.

Обход защит от парсинга

2Captcha

Для обхода капч и антибот-систем пригодятся:

2Captcha или Anti-Captcha для решения капч.
Антидетект браузеры вроде Multilogin для имитации реального пользователя.

Как работать с 2Captcha

Зарегистрируйтесь на 2Captcha и получите API-ключ.

Установите библиотеку:

pip install python-anticaptcha

Решите капчу:

from anticaptchaofficial.recaptchav2proxyless import *

solver = recaptchav2proxyless()

solver.set_verbose(1)

solver.set_key("YOUR_API_KEY")

solver.set_website_url("https://example.com")

solver.set_website_key("SITE_KEY")

response = solver.solve_and_return_solution()

if response != 0:

print("Result: ", response)

else:

print("Error: ", solver.error_code)

Эти инструменты помогут парсить данные.

Как подключить прокси при использовании ИИ

Пример использования requests с прокси для работы с API:

import requests

url = "https://api.openai.com/v1/completions"

headers = {

"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"

}

data = {

"prompt": "Explain AI-based parsing",

"max_tokens": 50

}

proxies = {

"http": "http://proxy_address:port",

"https": "http://proxy_address:port"

}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers, proxies=proxies)

print(response.json())

Добавляем прокси в динамические парсеры

Для работы с динамическими страницами и анализа данных используют Puppeteer или Playwright. Прокси настраивают так же, как и при обычном парсинге.

Пример для Playwright:

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:

browser = p.chromium.launch(

headless=True,

proxy={"server": "http://proxy_address:port"}

)