21 книга для самостоятельного изучения парсинга

Моя компания занимается парсингом сайтов в России уже более трёх лет, ежедневно мы парсим порядка 500 крупнейших интернет-магазинов в России. Направление парсинга перспективно, т.к. информации все больше и всегда есть задача ее структурировать для последующего анализа.

Для тех, кто хочет научиться парсингу самостоятельно, предлагаем следующую подборку из 21 книги (на английском языке), опираясь на рейтинг BookAuthority, который выбирает лучшие книги в мире, основываясь на публикациях, рекомендациях, рейтингах и мнениях. Мы специально оставили и английские названия книг, чтобы вам было проще их найти.

1. Краткое руководство по веб-парсингу на R (R Web Scraping Quick Start Guide)

Парсинг веб-сайтов становится все более популярными, поскольку данные — нефть 21 века. Благодаря этой книге вы получите ключевые знания об использовании XPath, regEX и веб-библиотек для R, таких как Rvest и RSelenium.

2. Наука о данных и R: конкретные примеры для вычислительных объяснений и решения проблем (Data Science in R)

Книга на реальных примерах рассказывает о задачах, связанных с решением вычислительных проблем, возникающих при анализе данных. Она раскрывает динамический и итеративный процесс, в помощью которого аналитики данных решают задачи, и рассказывает о различных способах поиска решений.

3. Изучаем Scrapy (Learning Scrapy)

В этой книге рассказывается о Scrapy v 1.0, который дает вам возможность без особых усилий извлекать (т.е. парсить) полезные данные практически из любого источника. Книга начинается с объяснения основ Scrapy Framework, после чего следует подробное описание того, как используя Python и сторонние API можно извлечь данные из любого источника, очистить их и сохранить в соответствии с вашими требованиями. Вы ознакомитесь с хранением информации в базах данных, с основами поисковых систем и работы с ними через Spark Streaming, платформу аналитики в реальном времени. К концу этой книги разработчики легко смогут получать любые данные для своих задач.

4. Веб-парсинг в Excel (Web Scraping with Excel)

Парсинг с Microsoft Excel может быть пугающим для непрограммистов и новичков. Эта книга, однако, демонстрирует, что с правильными знаниями и практикой этот навык может быть быстро и эффективно освоен каждым. Начинающие пользователи, начинающие разработчики VBA и опытные программисты найдут ценные уроки, советы и хитрости в этом простом, но в то же время лаконичном руководстве, которое поможет освоить этот ценный навык, который по-прежнему востребован.

5. Визуализация данных с Python и JavaScript (Data Visualization with Python and JavaScript)

Python и Javascript являются идеальным дополнением для превращения данных в многофункциональные интерактивные графики, которые затмят любые статичные изображения. Разработчики должны знать, как превратить необработанные данные, часто «грязные» или искаженные, в динамические интерактивные визуализации. Автор, используя интересные примеры и подчеркивая лучшие практики, учит, как использовать для этого возможности лучших в своем классе библиотек Python и Javascript.

6. Автоматизация маркетинга с помощью ботов (Automated Marketing with Webbots)

Что если ключ к эффективному маркетингу спрятан в ботах? Эта книга может стать окончательным ответом на вопросы, которые вас беспокоят. Побочными эффектами от чтения этой книги может стать внезапный подъем самооценки, беспрецедентная решительность при принятии маркетинговых решений, а также пожизненное пристрастие к автоматизации и парсингу данных.

7. Веб-парсинг на Python (Web Scraping with Python)

Книга рассказывает о том, как правильно получать данные с любых сайтов при помощи Python. Она предназначена для разработчиков, которые хотят использовать парсинг в законных целях. Предыдущий опыт программирования на Python полезен, но не обязателен. Любой человек, обладающий общими знаниями языков программирования, может прочесть книгу и понять основные принципы.

8. Автоматизированный сбор данных с помощью R: практическое руководство по парсингу веб-страниц и интеллектуальному анализу текста (Automated Data Collection With R)

Практическое руководство по поиску в сети и интеллектуальному анализу текста, как для начинающих, так и для опытных пользователей R. Книга представляет фундаментальные концепции архитектуры Сети и баз данных, рассказывает про HTTP, HTML, XML, JSON, SQL. Предоставляет основные методы для получения веб-документов и наборов данных (XPath и регулярные выражения). Представляет большой набор упражнений, которые помогут читателю понять каждую технику. В книге изучается как обучаемые, так и и необучаемые методы, очистка данных и управление текстом, приводятся тематические исследования, а также примеры для каждого из представленных методов.

8. «Поваренная книга» парсинга на Python (Python Web Scraping Cookbook)

Эта книга, ориентированная на практические решения, научит вас методам разработки высокопроизводительных парсеров и поможет понять, как работают краулеры, карты сайтов, автоматизация форм, сайты на основе Ajax и кэш. В ней изучается ряд реальных сценариев, в которых полностью рассматриваются все части циклов разработки и жизненных циклов продуктов. Вы не только разовьете навыки проектирования и разработки надежных парсеров, но и развернете свою кодовую базу в AWS. Если вы занимаетесь разработкой программного обеспечения, разработкой продуктов или интеллектуальным анализом данных (или заинтересованы в создании продуктов на основе данных), то точно найдете эту книгу полезной, поскольку каждый рецепт в ней имеет четкую цель и задачу.

10. Краткое руководство по парсингу на Go (Go Web Scraping Quick Start Guide)

Парсинг — это процесс извлечения информации с использованием различных инструментов, которые получают и очищают данные. Go становится популярным языком для этого. Книга быстро объяснит вам, как собирать данные с различных веб-сайтов, используя библиотеки Go, такие как Colly и Goquery.

11. Цифровые социальные исследования (Digital Social Research)

Чтобы проанализировать социальные и поведенческие явления в нашем цифровом мире, необходимо понять основные исследовательские возможности и проблемы, специфичные для интернета и цифровых данных. Эта книга представляет собой обзор многих методов, которые являются частью инструментария цифрового социолога. Используя онлайн-методы в устоявшихся шаблонах социальных исследований, Джузеппе Вельтри обсуждает принципы и фреймворки, лежащие в основе каждого метода цифровых исследований. Это практическое руководство охватывает методологические вопросы, такие как работа с различными типами цифровых данных, вопросы их проверки, репрезентативности и выборки для больших данных. В нем рассматриваются различные неявные подходы к сбору данных (такие как парсинг веб-страниц и майнинг социальных сетей), а также явные методы (включая качественные методы, веб-опросы и эксперименты). Особое внимание уделяется вычислительным подходам к статистическому анализу, анализу текста и сетевому анализу. Книга будет отличным ресурсом для студентов и исследователей в области социальных и гуманитарных наук, проводящих цифровые исследования (или заинтересованных в них в будущем).

12. Веб-боты, пауки и экранные парсеры (Webbots, Spiders, and Screen Scrapers)

В Интернете имеется огромное количество данных, но их сортировка и ручной сбор могут быть утомительными и занимать много времени. Вместо того, чтобы бесконечно разглядывать одну страницу за другой, почему бы не позволить ботам сделать эту работу за вас? «Веб-боты, пауки и парсеры» покажет вам, как создавать простые программы на PHP/CURL для извлечения, анализа и архивирования данных, которые помогут принимать обоснованные решения.

13. Веб-парсинг на Python: собираем больше данных из интернета (Web Scraping with Python)

Если программирование — это волшебство, то парсинг, безусловно, является формой волшебства. Написав простую программу для автоматизации, вы сможете опрашивать веб-серверы, запрашивать данные и анализировать их для получения необходимой информации. Расширенное издание этой практической книги не только познакомит вас с поиском в интернете, но и послужит исчерпывающим руководством по сбору практически всех типов данных из современной Сети.

14. Парсинг для науки о данных на Python (Web Scraping for Data Science with Python)

В этой книге авторы стремятся предоставить краткое и современное руководство по парсингу сайтов, используя Python в качестве языка программирования. Эта книга написана для аудитории, специализирующейся на данных, и не скрывает никаких подробностей или лучших практик. Авторы сами являются учеными в области данных и считают, что веб-скрапинг является мощным инструментом в арсенале любого дата сайентиста, поскольку многие проекты в области данных начинаются с получения соответствующего набора данных. Так почему бы не использовать для этого сокровищницу информация — интернет?

15. «Поваренная книга» автоматизации на Python (Python Automation Cookbook)

Вы когда-нибудь делали одну и ту же монотонную офисную работу снова и снова? Или пытались найти простой способ сделать вашу жизнь лучше, автоматизируя некоторые из ваших повторяющихся задач? Используя рабочий проверенный подход, вы поймете, как автоматизировать все скучные вещи с помощью Python. «Поваренная книга» поможет вам получить четкое представление о том, как автоматизировать ваши бизнес-процессы с помощью Python, как искать новые возможности для роста с помощью парсинга веб-страниц, как анализировать информацию и создавать автоматические отчеты в виде электронных таблиц с графиками и автоматически генерировать электронные письма.

16. Практический парсинг веб-страниц с помощью Python (Hands-On Web Scraping with Python)

Парсинг веб-страниц — это важный метод, используемый во многих компаниях для сбора ценных данных. Эта книга позволит вам глубоко вникнуть в техники и методики парсинга. Вы узнаете, как эффективно извлекать данные, используя различные методы Python и других популярных инструментов.

17. Мгновенный веб-парсинг на PHP (Instant PHP Web Scraping)

Интернет подарил нам огромные объемы данных, свободно доступных для общего пользования. Однако сбор и обработка этих данных может занять много времени, если выполняется всё вручную. Тем не менее, парсинг может предоставить инструменты и фреймворки для получения данных за одно нажатие кнопки. ”Мгновенный веб-парсинг на PHP” предоставляет практические примеры и пошаговые инструкции, которые помогут вам разобраться с основными приемами, необходимыми для получения данных со страниц с помощью PHP. Книга даст вам знания и основу для создания веб-приложений для извлечения данных в самых разных целях — мониторинга, исследований, интеграции и т.п.

18. Веб-парсинг на PHP, вторая редакция (Web Scraping with PHP, 2nd Edition)

Узнайте, как автоматизировать веб с помощью PHP. Хотите получать данные с другого сайта, но API недоступен? Или API просто не предоставляет то, что нужно? Парсинг — проверенный временем метод сбора необходимой информации с веб-страницы. В этой книге вы познакомитесь с различными инструментами и библиотеками для получения, анализа и извлечения данных из HTML. За последние десять лет Интернет прошел большой путь. «Веб-парсинг на PHP» во второй редакции учитывает использование современных библиотек на основе PHP 7, написанных для более легкого взаимодействия с данными. Используете ли вы обычный PHP с cURL или популярный фреймворк, такой как Zend Framework или Symfony, эта книга полна примеров, показывающих, как использовать доступные классы и функции.

19. Начинаем работать с Beautiful Soup (Getting Started with Beautiful Soup)

Эта книга отлично подходит для всех, кто интересуется поиском и извлечением информации с сайтов. Однако для лучшего ее понимания требуются базовые знания Python, HTM и CSS. Beautiful Soup — это пакет Python для анализа документов HTML и XML. Он создает дерево синтаксического анализа для проанализированных страниц, которое можно использовать для извлечения данных из HTML, что полезно для очистки данных. При этом для написания приложения с использованием Beautiful Soup не требуется много кода.

20. Практический веб-парсинг для науки о данных (Practical Web Scraping for Data Science)

Эта книга представляет собой полное и современное руководство по парсингу веба с использованием Python в качестве языка программирования. Написанная для аудитории, специализирующейся на науке о данных, книга рассказывает как о веб-технологиях, с которыми она работает, так и о, собственно, извлечении информации. Авторы рекомендуют парсинг как мощный инструмент для любого ученого, поскольку многие проекты в Data Science начинают как раз с получения соответствующего набора данных.

21. Парсинг динамических страниц с PhantomJS (Scraping the Dynamic Web with PhantomJS)

Поиск информации в Интернете всегда был сложной задачей. Веб-браузеры используют статический HTML для генерации DOM, при этом HTML не всегда является полным или правильным. К счастью, браузеры совершают невероятную работу по отрисовке страниц из плохо написанного или даже неработающего HTML. Существует несколько библиотек для различных платформ, которые пытаются упростить извлечение информации из статического HTML-кода. К сожалению, эти решения не являются надежными или простыми в использовании для среднего веб-разработчика. Чтобы еще больше усложнить ситуацию, сеть превращается в динамичную среду. Вместо изучения новых моделей извлечения информации с веб-страниц, почему бы не использовать jQuery для надежного извлечения информации из полностью визуализированного DOM в автоматическом режиме?

{ "author_name": "Максим Кульгин", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 5, "likes": 8, "favorites": 201, "is_advertisement": false, "subsite_label": "books", "id": 139845, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Fri, 10 Jul 2020 19:23:56 +0300", "is_special": false }
0
5 комментариев
Популярные
По порядку
5

Бесполезная и вредная подборка. Тупо скопировали список всех книг, которые смогли найти в каталоге. Новичка они только отпугнут. Какой-то Data Science, R. Зачем это всё? Давай те уж и книги по базам данных добавим, ведь где-то это надо спарсенное хранить.

PhantomJS - серьёзно? Автор его уже не поддерживает.

Статья ради статьи.

Ответить
2

Вообще тут достаточно двух функций из любого языка.
Функция забрать контент по ссылке и распарсить регуляркой.

https://www.php.net/manual/ru/function.file-get-contents.php
https://www.php.net/manual/ru/function.preg-match-all.php

Всё, изи.

Ответить
0

@Максим Кульгин сможет ли Ваша компания парсить сайт sigma.ru? А то ходят слухи, что это невозможно и очень сложно.

Ответить
1

Кстати, тоже интересовал этот вопрос

Ответить
0

Спасибо! 

Ответить

Комментарии

null