Парсинг данных: Полное руководство от А до Я

Введение: Краткий обзор для нетерпеливых

Представьте себе огромную, древнюю библиотеку, где на бесчисленных полках хранятся знания всего мира. Но есть проблема: книги написаны на тысячах разных языков, многие из них полуистлели, а каталога не существует. В этом хаосе информации вы — цифровой археолог. Ваша задача — не просто найти нужные свитки, но и расшифровать их, отделить ценные факты от «шума», систематизировать их и представить в виде понятной и структурированной коллекции знаний. Именно этим и занимается парсинг данных.

В своей сути, парсинг — это процесс автоматического сбора информации и ее преобразования из хаотичного, неструктурированного формата в упорядоченный и полезный.¹ Это мощнейший инструмент, который позволяет превратить весь интернет в вашу личную, идеально организованную базу данных.

Прочитав это руководство, вы выйдете за рамки простого понимания термина. Вы узнаете, как:

• Автоматизировать бизнес-процессы: Создавать системы для мониторинга цен конкурентов в режиме реального времени, чтобы всегда оставаться на шаг впереди.⁴
• Создавать информационные продукты: Разработать собственный агрегатор новостей, собирающий самые свежие статьи с десятков сайтов по интересующей вас тематике.⁴
• Работать с большими данными: Собрать гигантский набор текстов или изображений для обучения собственной нейронной сети, открывая двери в мир искусственного интеллекта.⁵
• Проводить настоящие расследования: Использовать методы дата-журналистики для анализа государственных закупок или выявления социальных трендов, превращая данные в громкие истории.⁶

Это руководство — не просто набор технических инструкций. Мы обещаем провести вас по всему пути: от фундаментальных концепций и выбора правильных инструментов до продвинутых техник обхода блокировок и, что не менее важно, правовых и этических аспектов вашей работы. К концу этого путешествия вы будете понимать не только техническую сторону (как написать парсер), но и стратегическую (когда и зачем это нужно) и юридическую (как делать это законно и ответственно).

Путь, который нам предстоит, структурирован следующим образом:

1. Основы: Разберемся в терминологии и поймем, как устроен процесс парсинга.
2. Языки данных: Изучим «анатомию» информации в сети — от HTML до JSON.
3. Инструментарий: Погрузимся в мир библиотек и фреймворков для Python, JavaScript и Java.
4. Продвинутые техники: Научимся работать с динамическими сайтами и обходить блокировки.
5. Право и этика: Рассмотрим юридические тонкости и «джентльменские правила» сбора данных.
6. Практический кейс: Пройдем весь путь от идеи до готового анализа на реальном примере.

В современном мире данные — это новая нефть, но в сыром виде они бесполезны. Парсинг — это и есть тот самый «нефтеперерабатывающий завод», который превращает сырые данные в топливо для аналитики, инноваций и принятия решений. Давайте же научимся его строить.

Часть 1: Основы парсинга — Что это и зачем нужно?

Прежде чем погружаться в код и технические детали, необходимо заложить прочный фундамент. В этой части мы разберемся с базовой терминологией, чтобы говорить на одном языке, поймем пошаговый жизненный цикл процесса сбора данных и увидим, в каких сферах этот навык становится настоящим конкурентным преимуществом.

1.1. Парсинг, скрейпинг, краулинг: Расставляем точки над «i»

В мире сбора данных новички часто сталкиваются с тремя терминами, которые используются как синонимы, хотя и описывают разные, хоть и связанные, процессы. Путаница в этих понятиях может привести к неправильному выбору инструментов и архитектуры проекта. Давайте раз и навсегда разберемся в их значениях.

Для наглядности воспользуемся аналогией с библиотекой:

• Краулинг (Crawling): Представьте себе библиотекаря-робота (краулера), задача которого — обойти всю библиотеку и составить полный каталог всех существующих книг и их расположения (URL-адресов). Он не читает книги, а лишь переходит от одной полки к другой, от одной ссылки к другой, чтобы узнать, что вообще есть в наличии. Этот процесс также называют «обходом» или «сканированием».⁸ Поисковые системы, такие как Google, используют краулеров для индексации интернета.
• Веб-скрейпинг (Web Scraping): Теперь у вас есть каталог, составленный краулером. Вы нанимаете ассистента (скрепера) и даете ему задание: «Пройдись по этому списку и скопируй мне текст с 10-й по 20-ю страницу из каждой книги по истории». Скрепер целенаправленно заходит на конкретные страницы (URL) и извлекает с них «сырые» данные — весь HTML-код целиком.⁹ Скрейпинг — это именно процесс извлечения информации с веб-страниц.
• Парсинг (Parsing): Ассистент принес вам стопку скопированных страниц, представляющих собой мешанину из текста, тегов и стилей. Теперь в дело вступает переводчик-аналитик (парсер). Его задача — взять этот хаотичный HTML-код и преобразовать его в структурированный формат.² Он выделяет заголовки, абзацы, даты, цены и аккуратно записывает их в карточки (например, в таблицу CSV или файл JSON). Парсинг — это процесс синтаксического анализа и структурирования данных. Важно понимать, что парсить можно не только HTML, но и любые другие данные: JSON-ответ от API, XML-фид, лог-файл сервера.⁸

Таким образом, выстраивается логическая цепочка: краулер находит страницы, скрепер извлекает с них сырой контент, а парсер приводит этот контент в порядок. В простых задачах, где нужно извлечь данные с одной страницы, этапы краулинга может и не быть. В сложных системах, таких как фреймворк Scrapy, эти роли четко разделены на отдельные компоненты, что позволяет строить гибкие и масштабируемые решения. Понимание этой разницы — первый шаг к проектированию эффективных систем сбора данных.

1.2. Как работает парсинг: Путешествие от запроса до данных

Несмотря на кажущуюся магию, процесс автоматического сбора данных с веб-сайта подчиняется четкой и логичной последовательности шагов. Понимание этого цикла необходимо для отладки и решения проблем, которые неизбежно возникнут на вашем пути. Давайте разложим весь процесс на пять основных этапов.

Этап 1: Отправка HTTP-запроса

Все начинается с того, что ваша программа-парсер ведет себя как обычный браузер. Она формирует и отправляет HTTP-запрос (чаще всего типа GET) на сервер, где расположен целевой сайт.8 Этот запрос содержит URL-адрес страницы, которую вы хотите получить, а также может включать дополнительные заголовки (headers), чтобы «представиться» серверу (например, сообщить, какой у вас «браузер»).

Этап 2: Получение ответа

Если запрос был успешным и сервер доступен, он в ответ отправляет вашей программе содержимое запрошенной страницы. Чаще всего это HTML-документ — текстовый файл, содержащий структуру, контент и ссылки на стили и скрипты страницы.8 Это тот самый «сырой» материал, с которым предстоит работать.

Этап 3: Извлечение данных (Собственно, парсинг)

Получив HTML-код, парсер начинает его синтаксический анализ. Он не «видит» страницу так, как человек, а работает с ее текстовым представлением. Программа строит из HTML-кода древовидную структуру, известную как DOM (Document Object Model). После этого, используя заранее определенные правила (селекторы), она «путешествует» по этому дереву и находит нужные элементы: заголовок статьи в теге <h1>, цену товара в элементе с классом class=»price» и так далее.11

Этап 4: Структурирование и очистка

Извлеченные данные редко бывают идеальными. Цена может содержать символ валюты и пробелы («$ 1 999.99»), текст может включать лишние HTML-теги или символы переноса строки. На этом этапе происходит очистка и преобразование данных: строки преобразуются в числа, удаляется «мусор», даты приводятся к единому формату. В результате «сырые» фрагменты HTML превращаются в чистые, структурированные данные, готовые к использованию.1

Этап 5: Сохранение результата

Финальный шаг — сохранение структурированных данных в удобном для дальнейшей работы формате. Это может быть:

• CSV-файл: для импорта в Excel или Google Sheets.
• JSON-файл: для передачи в другое приложение или хранения в NoSQL базе данных.
• База данных: прямое сохранение в SQL (например, PostgreSQL) или NoSQL (например, MongoDB) базу данных для последующего анализа и обработки.¹²

Этот пятиступенчатый цикл лежит в основе практически любого парсера, от простого скрипта на 10 строк до сложной распределенной системы сбора данных.

1.3. Сферы применения: Где парсинг меняет правила игры?

Парсинг — это не просто техническое упражнение для программистов. Это универсальный инструмент, который находит применение в самых разных отраслях, позволяя компаниям и специалистам принимать решения, основанные на данных, а не на интуиции.

• Электронная коммерция и ритейл: Это, пожалуй, самая очевидная сфера. С помощью парсинга ритейлеры автоматически отслеживают цены конкурентов на тысячи товаров, что позволяет им динамически корректировать собственные цены и оставаться конкурентоспособными.⁴ Также парсинг используется для сбора отзывов о товарах для анализа настроений покупателей, мониторинга ассортимента конкурентов и поиска новых популярных товаров для включения в свой каталог.¹⁴
• Маркетинг и SEO: Маркетологи и SEO-специалисты используют парсинг для анализа сайтов конкурентов: какие ключевые слова они используют, на каких площадках размещают ссылки, какую контент-стратегию ведут. Это позволяет выявлять успешные практики и адаптировать их для собственного продвижения. Также парсинг помогает отслеживать позиции сайта в поисковой выдаче по сотням запросов и собирать упоминания бренда в сети.¹⁵
• Финансы и трейдинг: В мире финансов скорость решает все. Алгоритмические трейдеры используют парсеры для сбора данных с фондовых бирж в реальном времени, мониторинга финансовых новостей и отчетов компаний. Внезапная новость, спарсенная на секунду раньше других, может принести миллионы.
• Журналистика данных (Data Journalism): Современные журналистские расследования все чаще строятся на анализе больших данных. Журналисты используют парсинг для сбора информации с сайтов государственных закупок, деклараций чиновников, судебных реестров и других открытых источников. Это позволяет выявлять коррупционные схемы, проверять факты и создавать глубокие, основанные на данных истории, как это было в случае с «Панамскими документами».⁶
• Машинное обучение (Machine Learning): Любая модель машинного обучения требует огромного количества данных для тренировки. Парсинг — основной способ их получения. Нужен ли вам миллион изображений кошек для обучения классификатора, гигабайты текстов для языковой модели или данные о поведении пользователей для рекомендательной системы — скорее всего, вы будете их парсить.⁵
• Недвижимость и путешествия: Агрегаторы объявлений о недвижимости или авиабилетов используют парсинг для сбора предложений с десятков различных сайтов в одном месте. Это позволяет пользователям легко сравнивать варианты, а компаниям — анализировать динамику цен на рынке и выявлять тренды.¹⁶

Универсальность парсинга как концепции преобразования данных делает его применимым практически в любой сфере, где информация существует в цифровом, но неструктурированном виде. Навык извлечения и структурирования данных становится фундаментальной компетенцией в современной цифровой экономике, позволяя превращать информационный хаос в ценные знания.

Часть 2: Языки данных — Анатомия информации в сети

Чтобы эффективно извлекать данные, нужно понимать, в каком виде они хранятся и передаются. Программы, серверы и веб-страницы «общаются» между собой на стандартизированных «языках» — форматах данных. В этой части мы препарируем самые распространенные из них, от «скелета» веба HTML до универсального «языка» современных API — JSON. Понимание их структуры, сильных и слабых сторон — ключ к написанию надежных и эффективных парсеров.

2.1. Введение в форматы сериализации данных

Представьте, что вам нужно перевезти сложный механизм, состоящий из сотен деталей, из одного города в другой. Вы не можете просто свалить все в кучу. Вы аккуратно разбираете его, каждую деталь упаковываете, маркируете и складываете в стандартные коробки. В пункте назначения другой человек, имея инструкцию, сможет легко собрать механизм обратно.

Сериализация данных — это очень похожий процесс. Это преобразование сложных структур данных, таких как объекты или массивы в вашем коде, в формат (обычно текстовый), который можно легко сохранить в файл или передать по сети.¹⁷ Процесс «сборки» на принимающей стороне называется

десериализацией.

Форматы, которые мы рассмотрим ниже (JSON, XML, CSV, YAML), — это и есть те самые «стандартные коробки» и «инструкции по упаковке» в мире данных. Они позволяют разным системам, написанным на разных языках программирования, без проблем обмениваться информацией.

2.2. HTML: Каркас веба

HTML (HyperText Markup Language) — это не язык программирования, а язык разметки, который служит каркасом для подавляющего большинства страниц в интернете.¹⁹ Для парсера HTML — это основной источник данных при веб-скрейпинге.

• Структура: HTML-документ состоит из вложенных друг в друга элементов, называемых тегами (например, <p>, <div>, <a>). У тегов могут быть атрибуты, которые несут дополнительную информацию (например, <a href=»https://example.com»>). Эта иерархическая структура формирует так называемую DOM (Document Object Model) — древовидное представление документа, по которому парсер может перемещаться для поиска нужных данных.¹⁹
• Проблемы для парсера: В отличие от более строгих форматов, браузеры очень «терпимы» к ошибкам в HTML. Они пытаются отобразить даже страницы с незакрытыми тегами или неверной вложенностью. Это означает, что в реальном мире парсеру часто приходится иметь дело с «грязным», невалидным HTML-кодом. Именно поэтому хорошие HTML-парсеры (о которых мы поговорим в Части 3) должны быть устойчивы к таким ошибкам и уметь разбирать даже самый сложный «суп из тегов».²¹

2.3. XML: Строгий и структурированный предок

XML (eXtensible Markup Language) — расширяемый язык разметки, который долгое время был стандартом для обмена данными между системами.²³ Его можно считать более строгим и универсальным «старшим братом» HTML.

• Синтаксис: Как и HTML, XML использует теги для описания данных, но с одним ключевым отличием: в XML вы сами придумываете имена тегов, чтобы они описывали суть данных (например, <product>, <price>, <currency>). Это делает его самоописывающим. Структура также древовидная, но, в отличие от HTML, XML требует, чтобы каждый тег был корректно закрыт, а вложенность была строгой.²⁵
• Сферы применения: Благодаря своей строгости и расширяемости, XML до сих пор широко используется в корпоративных системах, для обмена данными между банками, в конфигурационных файлах для Java-приложений, в веб-сервисах (протокол SOAP) и для RSS-лент новостей.²⁴
• Валидация: Сильная сторона XML — возможность описать строгую структуру документа с помощью схем, таких как DTD (Document Type Definition) или XSD (XML Schema Definition). Это позволяет автоматически проверять (валидировать), что полученный XML-файл соответствует ожидаемому формату, что критически важно для надежности в enterprise-системах.²⁶

2.4. JSON: Гибкий стандарт современных API

JSON (JavaScript Object Notation) — сегодня это, без преувеличения, самый популярный формат для обмена данными в вебе, особенно в API (Application Programming Interfaces).²⁷

• Структура: JSON отказался от громоздких тегов в пользу более легковесной и понятной структуры, основанной на двух концепциях ²⁹:

• Объекты: Наборы пар «ключ-значение», заключенные в фигурные скобки {}. Ключ — это всегда строка, а значение может быть разных типов.
• Массивы: Упорядоченные списки значений, заключенные в квадратные скобки «.
  Эта структура напрямую соответствует базовым типам данных в большинстве языков программирования, что делает работу с JSON очень удобной.28

• Типы данных: JSON поддерживает основные типы данных: строки (в двойных кавычках), числа, булевы значения (true и false) и специальное значение null.²⁹
• Преимущества: Главные козыри JSON — это его легкость и компактность. Файл в формате JSON, описывающий те же данные, что и XML, будет значительно меньше по размеру из-за отсутствия закрывающих тегов.³⁰ Кроме того, он является нативным форматом для JavaScript, что сделало его стандартом де-факто для веб-приложений и REST API.²⁷
• Недостатки: В базовом стандарте JSON нет поддержки комментариев, что делает его менее удобным для конфигурационных файлов, где пояснения важны. Также в нем отсутствует строгая система схем, подобная XSD в XML, хотя эту проблему решает отдельный стандарт JSON Schema.³²

Эволюция от XML к JSON отражает более широкий сдвиг в философии веб-разработки: от громоздких, строго регламентированных корпоративных систем к гибким, быстрым и ориентированным на разработчика микросервисам и веб-приложениям.

2.5. CSV: Простота табличных данных

CSV (Comma-Separated Values) — это самый простой из всех форматов, предназначенный для представления табличных данных.³³

• Структура: Файл CSV — это обычный текстовый файл. Каждая строка файла представляет собой строку таблицы, а значения в ячейках внутри строки разделены запятой (или другим символом-разделителем, например, точкой с запятой или табуляцией).³⁵ Первая строка часто содержит заголовки столбцов.³⁷
• Преимущества: Невероятная простота и компактность. CSV-файлы легко читать как человеку, так и машине, и они занимают минимально возможный объем. Этот формат идеально подходит для экспорта данных из баз данных для последующего анализа в табличных процессорах, таких как Microsoft Excel или Google Sheets.²⁶
• Ограничения: Простота является и главным недостатком. CSV не поддерживает иерархические или вложенные структуры данных. Все данные должны быть «плоскими», как в таблице. Также в нем нет встроенной поддержки типов данных (все является текстом) и метаданных.²⁶ Это делает его отличным выбором для конечного экспорта данных аналитику, но плохим — для обмена сложными данными между системами.

2.6. YAML: Человекочитаемый формат для конфигураций

YAML (YAML Ain’t Markup Language) — это формат сериализации данных, который ставит во главу угла читаемость для человека.¹⁷

• Синтаксис: YAML использует отступы (пробелы) для обозначения вложенности, что делает его структуру визуально понятной и избавляет от обилия скобок и кавычек, как в JSON. Он также поддерживает комментарии, якоря и ссылки для переиспользования данных внутри документа, что делает его очень мощным.³⁹
• Основное применение: Благодаря своей читаемости, YAML стал стандартом де-факто для написания конфигурационных файлов в мире DevOps (например, для Docker Compose, Kubernetes, Ansible) и для настроек различных приложений.⁴⁰ Он также используется для выгрузки товарных каталогов на маркетплейсы, например, в формате YML (Yandex Market Language), который является диалектом YAML.⁴²

2.7. Сравнительный анализ форматов

Выбор правильного формата данных зависит от конкретной задачи. Чтобы помочь вам в этом выборе, сведем ключевые характеристики в одну таблицу.

Критерий	HTML	XML	JSON	CSV	YAML
Структура	Дерево тегов (DOM)	Строгое дерево тегов	Пары «ключ-значение»	Табличная (строки/столбцы)	Пары «ключ-значение» (отступы)
Читаемость человеком	Низкая (для данных)	Средняя	Высокая	Очень высокая	Очень высокая
Сложность синтаксиса	Высокая (нестрогий)	Высокая (строгий)	Низкая	Очень низкая	Низкая
Размер файла	Очень большой	Большой	Компактный	Очень компактный	Компактный
Поддержка схем/валидации	Нет	Да (DTD, XSD)	Да (JSON Schema)	Нет	Нет
Основное применение	Разметка веб-страниц	Enterprise-системы, SOAP	Web API, NoSQL базы	Экспорт/импорт таблиц	Конфигурационные файлы
Источники	19	24	26	26	17

При выборе формата для вашего проекта стоит учитывать не только его технические свойства, но и экосистему инструментов вокруг него. Доминирование JSON в вебе обусловлено не только его легковесностью, но и мощным сетевым эффектом: нативная поддержка в браузерах, тысячи библиотек и повсеместное использование в API сделали его самым удобным и логичным выбором для большинства современных задач по обмену данными.

Часть 3: Инструментарий парсера — Библиотеки и фреймворки

Теория важна, но настоящая работа начинается с выбора правильных инструментов. Мир парсинга богат на библиотеки и фреймворки, которые могут как значительно ускорить вашу работу, так и завести в тупик, если выбраны неправильно. В этой части мы проведем ревизию арсенала современного парсера, рассмотрев самые популярные и эффективные решения для трех ключевых языков: Python, JavaScript и Java.

3.1. Выбор языка программирования

Хотя парсить данные можно практически на любом языке, три из них выделяются благодаря своим мощным экосистемам и сообществам.

• Python: Считается «королем» веб-скрейпинга и анализа данных. Его главные преимущества — простой и лаконичный синтаксис, который позволяет быстро писать скрипты, и огромная, зрелая экосистема библиотек (Requests, Beautiful Soup, Scrapy, Pandas), покрывающая все этапы работы с данными от сбора до анализа.⁴³ Если вы новичок, Python — лучший выбор для старта.
• JavaScript (Node.js): Его главное преимущество — нативная работа с вебом. Поскольку современные сайты активно используют JavaScript для отрисовки контента, Node.js может исполнять эти скрипты, что делает его идеальным выбором для парсинга динамических сайтов.⁴³ Асинхронная природа Node.js также позволяет эффективно обрабатывать множество сетевых запросов одновременно.⁴⁵
• Java: Надежный, строго типизированный и высокопроизводительный язык. Java часто выбирают для крупных, промышленных систем сбора данных, где важны стабильность, масштабируемость и многопоточность. Его библиотеки проверены временем и используются в самых требовательных enterprise-проектах.⁴⁶

3.2. Экосистема Python

Арсенал Python для парсинга настолько богат, что заслуживает отдельного рассмотрения.

Requests: Швейцарский нож для HTTP-запросов

Это де-факто стандарт для отправки HTTP-запросов в Python. Библиотека Requests скрывает всю сложность работы с сетью за простым и элегантным API.⁴³ Получить HTML-код страницы можно буквально в две строки:

Python

import requests

# Отправляем GET-запрос на указанный URL
response = requests.get('https://example.com')

# Получаем HTML-код страницы в виде текста
html_content = response.text
print(html_content)

Beautiful Soup vs. lxml: Битва HTML-парсеров

После того как вы получили HTML с помощью Requests, вам нужно его распарсить. Здесь на сцену выходят две главные библиотеки.

• Beautiful Soup: Это не парсер в чистом виде, а удобная «обертка» над различными парсерами.⁴⁹ Ее обожают за невероятно простой и интуитивно понятный API, который позволяет легко находить и извлекать данные. Главное достоинство
  Beautiful Soup — умение работать с «грязным», сломанным HTML, который часто встречается в реальном мире.⁴³
• lxml: Это высокопроизводительная библиотека для парсинга HTML и XML, основанная на C-библиотеках libxml2 и libxslt.⁴⁶ Она значительно быстрее, чем встроенный в Python парсер, и поддерживает мощный язык запросов
  XPath, который позволяет очень гибко выбирать элементы из документа.⁵³

На практике эти две библиотеки часто используют вместе: Beautiful Soup предоставляет удобный интерфейс, а lxml — быстрый «движок» под капотом.⁵⁰

Характеристика	Beautiful Soup	lxml
Скорость	Медленнее (зависит от парсера)	Очень высокая
Работа с «грязным» HTML	Отлично	Хорошо, но менее «прощающий»
API	Простой и интуитивный	Более низкоуровневый, мощный
Селекторы	CSS-селекторы	XPath и CSS-селекторы
Зависимости	Требует установки парсера (например, lxml)	C-библиотеки libxml2, libxslt
Источники	43	46

Scrapy: Фреймворк для тяжелой артиллерии

Если вам нужно спарсить не одну страницу, а целый сайт или даже несколько, простой скрипт на Requests и Beautiful Soup быстро станет громоздким. Scrapy — это полноценный фреймворк, который предоставляет готовую архитектуру для создания сложных «пауков» (spiders).⁴³ Он берет на себя всю рутинную работу: асинхронную отправку запросов, управление очередью ссылок, обработку ошибок, сохранение данных в различные форматы. Scrapy создан для крупномасштабного и производительного скрейпинга.⁴³

Выбор между связкой Requests + Beautiful Soup и Scrapy — это классический выбор между библиотекой и фреймворком. Первый вариант дает больше гибкости для простых задач, второй — готовую структуру и «батарейки в комплекте» для сложных.

3.3. Экосистема JavaScript (Node.js)

Для серверного парсинга на JavaScript также есть свои мощные инструменты.

Axios и Fetch API: Отправка запросов

Axios — это популярная библиотека, которая является аналогом Requests из мира Python. Она предоставляет удобный интерфейс для выполнения HTTP-запросов. В современных версиях Node.js также доступен встроенный Fetch API, который выполняет ту же функцию.

Cheerio vs. JSDOM: Статика против динамики

Это противостояние — ключевое в мире JS-парсинга и отражает главную проблему современного веба.

• Cheerio: Невероятно быстрая и легковесная библиотека. Она парсит статический HTML и предоставляет API, очень похожий на популярную библиотеку jQuery, что делает ее удобной для многих фронтенд-разработчиков.⁴⁵ Важно:
  Cheerio не исполняет JavaScript на странице. Она работает только с тем HTML, который отдал сервер.⁵⁶
• JSDOM: В отличие от Cheerio, JSDOM — это полноценная эмуляция браузерной среды в Node.js. Она создает полный DOM, включая объекты window и document, и, что самое главное, может исполнять JavaScript-код на странице.⁴⁵ Это делает ее незаменимой для парсинга современных одностраничных приложений (SPA), но платой за это является значительно более низкая скорость и высокое потребление ресурсов.⁵⁶

Характеристика	Cheerio	JSDOM
Скорость	Очень высокая	Низкая
Потребление ресурсов	Низкое	Высокое
Исполнение JavaScript	Нет	Да
API	jQuery-подобное	Стандартное браузерное DOM API
Основное применение	Скрейпинг статических сайтов	Скрейпинг динамических сайтов, тестирование
Источники	45	45

3.4. Экосистема Java

Java предлагает надежные и проверенные временем инструменты для парсинга.

Jsoup: Простота и мощь для HTML

Jsoup — это, по сути, ответ мира Java на Beautiful Soup. Это самая популярная библиотека для парсинга HTML, которая предоставляет простой и удобный API для навигации по DOM-дереву, поиска элементов с помощью CSS-селекторов и извлечения данных. Как и Beautiful Soup, Jsoup отлично справляется с невалидным HTML.⁴⁸

Библиотеки для XML: DOM vs. SAX

Для работы с XML в Java исторически сложились два фундаментально разных подхода, понимание которых полезно далеко за пределами парсинга.

• DOM (Document Object Model) Parser: Этот парсер считывает весь XML-документ целиком и строит в оперативной памяти его полное древовидное представление.⁴⁶ Это очень удобно, так как позволяет свободно перемещаться по документу в любом направлении и изменять его структуру. Однако этот подход требует большого количества памяти, что делает его непригодным для очень больших файлов.⁶¹
• SAX (Simple API for XML) Parser: SAX-парсер работает совершенно иначе. Он не загружает весь документ в память. Вместо этого он читает XML-файл последовательно, как поток, и по мере чтения генерирует события: «найден открывающий тег», «найден текст», «найден закрывающий тег».⁶¹ Программист должен написать обработчики этих событий. Этот подход чрезвычайно эффективен по памяти и очень быстр, но гораздо сложнее в программировании, так как не позволяет свободно перемещаться по документу.⁶¹

Эта дилемма (пакетная обработка в памяти у DOM против потоковой у SAX) является классическим паттерном в разработке ПО, встречающимся при работе с любыми большими объемами данных.

Помимо них, существуют и другие подходы, такие как StAX (потоковый API, но с моделью «pull», где программист сам запрашивает следующее событие) и высокоуровневые библиотеки вроде JAXB, которые автоматически преобразуют XML в Java-объекты (маппинг).⁶⁴

3.5. Код в действии: Простой парсер на трех языках

Чтобы теория стала практикой, давайте решим простую задачу: спарсить заголовки новостей с вымышленной HTML-страницы на трех языках.

HTML-структура (news.html):

HTML

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Последние новости</title>
</head>
<body>
    <div class=»news-item»>
        <h2>Первая новость</h2>
        <p>Описание первой новости.</p>
    </div>
    <div class=»news-item»>
        <h2>Вторая новость</h2>
        <p>Описание второй новости.</p>
    </div>
</body>
</html>

Python (Requests + BeautifulSoup):

Python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Шаг 1: Получаем HTML-код
# Для локального файла можно использовать open(), для URL - requests.get()
with open('news.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
    html_content = f.read()

# Шаг 2: Создаем объект BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')

# Шаг 3: Находим все элементы с классом 'news-item'
news_items = soup.find_all('div', class_='news-item')

# Шаг 4: Извлекаем и печатаем заголовки
print("Заголовки новостей на Python:")
for item in news_items:
    title = item.find('h2').text
    print(f"- {title}")

JavaScript (Node.js + Cheerio):

JavaScript

const fs = require('fs');
const cheerio = require('cheerio');

// Шаг 1: Читаем HTML-код из файла
const html_content = fs.readFileSync('news.html', 'utf-8');

// Шаг 2: Загружаем HTML в Cheerio
const $ = cheerio.load(html_content);

// Шаг 3: Используем CSS-селектор для поиска заголовков
// Синтаксис очень похож на jQuery
const titles =;
$('.news-item h2').each((index, element) => {
    titles.push($(element).text());
});

// Шаг 4: Печатаем результат
console.log("Заголовки новостей на JavaScript:");
titles.forEach(title => console.log(`- ${title}`));

Java (Jsoup):

Java

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class NewsParser {
    public static void main(String args) throws IOException {
        // Шаг 1: Загружаем и парсим HTML-файл
        File input = new File("news.html");
        Document doc = Jsoup.parse(input, "UTF-8");

        // Шаг 2: Находим все элементы с помощью CSS-селектора
        Elements newsItems = doc.select("div.news-item");

        // Шаг 3: Извлекаем и печатаем заголовки
        System.out.println("Заголовки новостей на Java:");
        for (Element item : newsItems) {
            String title = item.select("h2").text();
            System.out.println("- " + title);
        }
    }
}

Как видно из примеров, базовые задачи решаются довольно схожим образом на всех трех платформах, но синтаксис и подходы к работе с данными различаются.

Часть 4: Продвинутые техники и вызовы

Освоив базовый инструментарий, вы быстро столкнетесь с тем, что современный веб гораздо сложнее, чем простые статические HTML-страницы. Сайты активно защищаются от автоматического сбора данных, а контент часто генерируется «на лету». В этой части мы погрузимся в мир реальных вызовов и рассмотрим продвинутые техники, которые позволят вам успешно справляться с самыми сложными задачами.

4.1. Парсинг динамических сайтов (JavaScript-рендеринг)

Проблема: Вы отправляете GET-запрос на страницу современного сайта, а в ответ получаете почти пустой HTML-файл с кучей ссылок на JavaScript-файлы. Где же контент? Проблема в том, что многие современные сайты являются одностраничными приложениями (SPA), созданными с помощью фреймворков вроде React, Angular или Vue.js. На таких сайтах контент не приходит с сервера в готовом виде, а загружается и отрисовывается в браузере пользователя с помощью JavaScript.¹⁴ Простые парсеры, которые не умеют исполнять JS, видят лишь пустой «шаблон».

Решение: Чтобы спарсить такой сайт, нам нужно не просто запросить HTML, а полностью сымитировать работу настоящего браузера: загрузить страницу, выполнить все скрипты и дождаться, пока контент появится на экране. Для этого используются так называемые headless-браузеры — это полноценные браузеры, которые работают без графического интерфейса и управляются программно.⁶⁷

Ключевые инструменты:

• Selenium: Это ветеран и отраслевой стандарт в автоматизации браузеров. Selenium — это, по сути, универсальный «пульт управления», который может работать с любым крупным браузером (Chrome, Firefox, Safari) и на любом популярном языке программирования (Python, Java, C# и др.). Его универсальность — его главная сила, но он может быть несколько медленным и громоздким для простых задач.⁶⁶
• Puppeteer: Это библиотека, разработанная командой Google Chrome, специально для управления браузерами Chrome и Chromium через протокол DevTools.⁶⁶ Она работает в основном с JavaScript (Node.js), имеет более современный и удобный API и, как правило, работает быстрее Selenium, так как общается с браузером напрямую, без промежуточных драйверов.⁷⁰
• Playwright: Это более новый проект от Microsoft, который можно считать идейным наследником Puppeteer. Playwright взял все лучшее от своего предшественника и расширил возможности. Его ключевое преимущество — кроссбраузерность «из коробки»: один и тот же код может управлять Chrome, Firefox и WebKit (движок Safari). Он также предлагает более продвинутые функции для ожидания элементов и обработки сетевых событий, что делает его очень мощным и удобным инструментом для современного веб-скрейпинга.⁷⁰

Инструмент	Разработчик	Поддерживаемые браузеры	Основной язык	Скорость	Сообщество
Selenium	Thoughtworks	Все основные	Все основные	Низкая	Огромное, зрелое
Puppeteer	Google	Chrome, Chromium	JavaScript	Средняя	Большое, активное
Playwright	Microsoft	Chrome, Firefox, WebKit	JavaScript, Python, Java,.NET	Высокая	Растущее, очень активное
Источники	66	66	70	70	70

Переход к использованию headless-браузеров — это фундаментальный сдвиг. Он значительно увеличивает сложность и ресурсоемкость парсинга, но является единственным надежным способом работы с современным динамическим вебом.

4.2. Как не попасть в черный список: Искусство обхода блокировок

Сайты не любят, когда их парсят. Интенсивный скрейпинг может создавать нагрузку на сервер, а собранные данные могут использоваться конкурентами. Поэтому многие ресурсы внедряют системы защиты от ботов. Ваша задача — сделать так, чтобы ваш парсер вел себя как можно более «по-человечески». Это непрерывная игра в кошки-мышки, где каждая новая техника защиты порождает новую технику обхода.

Вот основные методы, которые помогут вам оставаться незамеченными:

• Ротация IP-адресов с помощью прокси: Если с одного IP-адреса поступает слишком много запросов за короткое время, система защиты его заблокирует. Прокси-серверы выступают в роли посредников, скрывая ваш реальный IP. Используя пул из десятков или даже тысяч ротируемых прокси, вы можете делать каждый следующий запрос с нового IP-адреса, создавая иллюзию, что сайт посещают разные пользователи из разных точек мира.⁶⁸
• Управление User-Agent: Каждый браузер при запросе страницы отправляет заголовок User-Agent, который сообщает серверу информацию о себе (например, «Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36…»). Парсеры по умолчанию либо не отправляют этот заголовок, либо отправляют что-то вроде «python-requests/2.28.1», что сразу их выдает. Необходимо всегда устанавливать User-Agent одного из популярных браузеров и периодически менять его в рамках одного сеанса парсинга.⁶⁸
• Контроль частоты запросов (Throttling): Ни один человек не способен кликать по ссылкам со скоростью 100 запросов в секунду. Слишком частые запросы — верный признак бота. Внедряйте в свой код случайные задержки между запросами (например, от 2 до 10 секунд). Это не только снижает нагрузку на сервер (что является хорошим тоном), но и делает поведение вашего парсера менее предсказуемым и более похожим на человеческое.⁶⁸
• Использование правильных заголовков (Headers): Помимо User-Agent, браузеры отправляют и другие заголовки, такие как Accept-Language, Accept-Encoding и, что очень важно, Referer. Заголовок Referer указывает, с какой страницы пользователь перешел на текущую. Установка Referer на https://www.google.com/ может заставить сервер думать, что вы пришли из поиска, что является очень естественным поведением.⁶⁸
• Обход CAPTCHA: Если сайт все же обнаружил подозрительную активность, он может показать вам CAPTCHA («Я не робот»). Для их автоматического обхода существуют специализированные сервисы (например, 2Captcha, Anti-Captcha), которые используют труд реальных людей или AI для решения капч и возвращают вам ответ через API.⁶⁷
• Избегание «ловушек-приманок» (Honeypots): Некоторые сайты размещают в HTML-коде ссылки, невидимые для обычного пользователя (например, со стилем display: none или цветом, совпадающим с фоном). Эти ссылки — ловушки. Человек на них никогда не нажмет, а «глупый» парсер, который собирает все ссылки подряд, перейдет по ней и немедленно попадет в черный список. Всегда проверяйте видимость ссылок перед переходом.⁶⁷
• Обработка пагинации: При сборе данных с многостраничных каталогов важно правильно обрабатывать переход между страницами. Существует три основных механизма пагинации, которые нужно уметь распознавать: по номеру страницы (/page/2), по смещению (/items?offset=20) или с помощью курсора, когда каждая страница в ответе содержит идентификатор для запроса следующей.⁷⁴

4.3. Масштабирование парсинга

Когда задача вырастает от сбора данных с одного сайта до мониторинга сотен ресурсов, простой скрипт превращается в сложную систему. Вот ключевые аспекты, о которых нужно подумать при масштабировании:

• Архитектура: Для обработки большого количества задач (URL для парсинга) используется очередь задач (например, RabbitMQ, Redis, Kafka). Один компонент системы («продюсер») находит ссылки и кладет их в очередь, а множество независимых парсеров («воркеров») разбирают задачи из очереди и выполняют их. Это позволяет легко масштабировать систему, просто добавляя больше воркеров.
• Хранение данных: Сохранять гигабайты данных в CSV-файлы становится неэффективно. На этом этапе переходят к использованию полноценных баз данных. Реляционные БД (PostgreSQL, MySQL) хороши для строго структурированных данных. NoSQL БД (MongoDB, Elasticsearch) отлично подходят для хранения полуструктурированных данных (например, JSON-документов разной структуры) и обеспечивают горизонтальную масштабируемость.
• Мониторинг и логирование: В большой системе постоянно что-то идет не так: сайты меняют верстку, прокси перестают работать, появляются новые типы ошибок. Критически важно иметь систему логирования для записи всех действий и ошибок, а также систему мониторинга (например, с помощью Prometheus и Grafana) для отслеживания ключевых метрик: количество успешно спарсенных страниц, процент ошибок, среднее время ответа и т.д. Это позволяет оперативно реагировать на проблемы и поддерживать систему в рабочем состоянии.

Часть 5: Правовые и этические аспекты

Парсинг данных — это область, где технологии тесно переплетаются с юриспруденцией и этикой. Вопрос «А это вообще законно?» — один из самых частых и самых сложных. Однозначного ответа на него нет, так как законность зависит от множества факторов: что вы парсите, как вы это делаете и как используете полученные данные. Игнорирование этих аспектов может привести не просто к блокировке IP, а к серьезным юридическим последствиям, включая многомиллионные штрафы.

5.1. Это вообще законно?

Юридический ландшафт веб-скрейпинга — это «серая зона», но есть несколько ключевых принципов, которые помогают в ней ориентироваться.

• Общедоступные данные: Это главный водораздел. Сбор данных, которые находятся в открытом, публичном доступе и не требуют для просмотра логина и пароля, как правило, считается более легитимным, чем доступ к защищенной информации.⁷⁵ Однако «общедоступность» не означает, что эти данные можно использовать как угодно.
• Авторское право (Copyright): Большинство контента в интернете (тексты, фотографии, видео) защищено авторским правом. Сам по себе факт копирования этих данных в вашу базу данных может быть технически законным (например, для индексации, как это делают поисковики). Но вот дальнейшее их использование, особенно в коммерческих целях (например, перепечатка статей на своем сайте), может являться прямым нарушением авторских прав.
• Условия обслуживания (Terms of Service, ToS): Почти у каждого сайта есть документ «Условия обслуживания», который является юридическим договором между сайтом и пользователем. Очень часто в этих условиях прямым текстом запрещается любой автоматизированный сбор данных (скрейпинг, парсинг). Нарушая ToS, вы нарушаете условия договора, что может стать основанием для судебного иска.⁷⁵ Хотя юридическая сила таких запретов оспаривается, их игнорирование создает дополнительные риски.

5.2. Файл robots.txt: Джентльменское соглашение с сайтом

В корневой папке большинства сайтов можно найти файл robots.txt. Это не закон, а скорее «джентльменское соглашение» между владельцем сайта и автоматизированными системами (роботами, краулерами, парсерами).⁷²

• Что это такое: robots.txt — это простой текстовый файл, в котором владелец сайта указывает, какие части сайта он просит роботов не посещать.⁷⁸ Например, он может запретить индексацию личных кабинетов, результатов поиска или временных файлов.
• Синтаксис: Файл состоит из директив. User-agent: указывает, к какому роботу относится правило (звездочка * означает «ко всем»). Disallow: запрещает доступ к указанному разделу. Allow: наоборот, разрешает. Директива Crawl-delay: может указывать рекомендуемую задержку в секундах между запросами.⁶⁸
• Юридическая сила: Технически, ничто не мешает вам проигнорировать robots.txt. Он не имеет прямой юридической силы.⁷⁹ Однако,
  уважение к robots.txt является золотым стандартом этичного скрейпинга.⁶ Если дело дойдет до суда, сознательное игнорирование этого файла будет весомым аргументом против вас, доказывающим ваш «злой умысел» и пренебрежение волей владельца ресурса.

5.3. GDPR и российское законодательство: Парсинг персональных данных

Это самый опасный и строго регулируемый аспект парсинга. Как только вы начинаете собирать информацию, которая может идентифицировать конкретного человека, вы попадаете под действие законов о защите персональных данных.

• Что такое персональные данные: Это не только имя и фамилия. Это любая информация, относящаяся к идентифицированному или идентифицируемому физическому лицу. Сюда входят email, номер телефона, адрес проживания, IP-адрес, фотографии, ссылки на профили в соцсетях и многое другое.⁸¹
• GDPR (Общий регламент по защите данных ЕС): Этот европейский регламент является одним из самых строгих в мире. Он применяется, если вы собираете данные граждан или резидентов ЕС, даже если ваша компания находится в другой стране. GDPR требует наличия четкого законного основания для сбора и обработки персональных данных (например, явное и недвусмысленное согласие человека). Штрафы за нарушение могут достигать 20 миллионов евро или 4% от годового мирового оборота компании.⁷⁶
• ФЗ-152 «О персональных данных» (Россия): Российское законодательство также строго регулирует оборот персональных данных. Особенно важны поправки, вступившие в силу 1 марта 2021 года. Согласно им, сбор и распространение персональных данных, «разрешенных субъектом для распространения» (т.е. находящихся в открытом доступе, например, в соцсетях), запрещен без получения отдельного, специального согласия от этого человека.⁸³ Это означает, что массовый парсинг профилей с целью сбора контактов для коммерческих баз данных является прямым нарушением закона.

Эти законы кардинально изменили оценку рисков. Если раньше главной проблемой была техническая блокировка, то теперь — огромный финансовый и репутационный ущерб.

5.4. Судебный прецедент: Дело hiQ Labs vs. LinkedIn

Это, пожалуй, самое важное и цитируемое судебное дело в истории веб-скрейпинга, которое внесло значительную ясность в правовой статус сбора публичных данных.

• Контекст: Небольшая аналитическая компания hiQ Labs занималась скрейпингом публичных профилей пользователей LinkedIn для создания HR-продуктов (например, предсказания увольнения сотрудников). В 2017 году LinkedIn отправил им официальное требование прекратить эту деятельность, ссылаясь на нарушение Условий обслуживания и американского Закона о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях (CFAA) — антихакерского закона, запрещающего доступ к компьютеру «без авторизации».⁸⁴
• Решение суда: hiQ подала встречный иск, и после долгих разбирательств Апелляционный суд 9-го округа США встал на сторону hiQ. Суд постановил, что концепция «доступа без авторизации» из закона CFAA неприменима к общедоступным веб-сайтам. Если для доступа к информации не требуется вводить пароль, то такой доступ не может считаться неавторизованным. Попытка сайта выборочно запретить доступ одним компаниям, разрешая его другим (например, поисковым системам), была расценена как потенциально недобросовестная конкуренция.⁸⁶
• Значение: Это решение стало огромной победой для всей индустрии сбора данных. Оно установило важный прецедент: антихакерские законы не должны использоваться для создания «информационных монополий» и запрета сбора публичной, общедоступной информации. Битва за данные не закончилась, но она сместилась с поля уголовного (антихакерского) законодательства в плоскость гражданского права (нарушение условий договора) и законов о защите персональных данных.⁸⁴

Современный специалист по парсингу должен действовать не как пират, а как разведчик: тщательно оценивать риски, понимать разницу между типами данных, уважать «правила игры» (robots.txt, ToS) и всегда действовать с оглядкой на этику и законодательство. Стратегия «собрать все, что можно» устарела и стала слишком опасной.

Часть 6: Практический кейс — от идеи до результата

Теория и инструменты — это хорошо, но настоящая ценность знаний проявляется в практике. В этой части мы пройдем весь путь проекта по парсингу от начала до конца на реальном, жизненном примере. Мы объединим все, что изучили ранее: анализ цели, выбор инструментов, написание кода, обход проблем и, самое главное, превращение сырых данных в полезные выводы.

Кейс: Анализ рынка аренды квартир с помощью парсинга

1. Постановка задачи

Цель: Проанализировать рынок долгосрочной аренды однокомнатных квартир в Москве. Необходимо собрать актуальные объявления с популярного сайта-агрегатора (для примера возьмем вымышленный super-realty.ru), чтобы определить среднюю цену аренды и среднюю цену за квадратный метр в разных районах города.

2. Анализ цели

Прежде чем писать код, проводим «разведку»:

1. Изучаем сайт вручную: Заходим на сайт, вбиваем в поиск «аренда, 1-комнатная квартира, Москва». Смотрим, как выглядит страница с результатами. Видим список объявлений (карточек), в каждой из которых есть цена, адрес, площадь и ссылка на детальную страницу.
2. Проверяем robots.txt: Переходим по адресу https://super-realty.ru/robots.txt. Ищем директивы, запрещающие парсинг разделов с арендой. Предположим, мы видим Disallow: /admin/ и Disallow: /user/, но раздел с объявлениями (/rent/) открыт для индексации. Это хороший знак.⁸⁰
3. Анализируем пагинацию: Пролистываем в конец страницы и видим переключатель страниц. Кликаем на вторую страницу и смотрим на URL. Он меняется на …/rent/?page=2. Это классическая пагинация по номеру страницы, которую легко автоматизировать.⁷⁴
4. Статика или динамика?: Открываем инструменты разработчика в браузере (F12), вкладку «Сеть» (Network). Обновляем страницу. Смотрим на первый же документ, который загрузился. Открываем его предпросмотр и видим, что весь HTML-код объявлений уже там. Это значит, что сайт статический, и нам не понадобятся сложные инструменты вроде Selenium. Данные можно получить простым GET-запросом.

3. Выбор инструментов

Исходя из анализа, наш выбор:

• Язык: Python. Он идеален для этой задачи, так как после сбора данных мы сразу же сможем их проанализировать с помощью его мощных библиотек.
• Библиотеки:

• requests: для отправки HTTP-запросов и получения HTML-кода страниц.⁴⁴
• beautifulsoup4 (с парсером lxml): для удобного и быстрого парсинга HTML.⁴³
• pandas: для хранения, очистки и анализа собранных данных в удобном табличном формате (DataFrame).
• matplotlib / seaborn: для визуализации результатов (построения графиков).

4. Написание кода (с фрагментами и объяснениями)

Создаем Python-скрипт. Весь процесс разобьем на логические функции.

Шаг 1: Получение HTML-кода страницы

Создадим функцию, которая будет принимать URL, добавлять «человеческий» User-Agent и возвращать HTML.

Python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random

HEADERS = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=HEADERS)
        response.raise_for_status() # Проверка на ошибки (4xx или 5xx)
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Ошибка при запросе URL {url}: {e}")
        return None

Шаг 2: Парсинг одной страницы

Эта функция будет принимать HTML-код и извлекать данные из всех карточек объявлений на странице.

Python

def parse_page(html):
    if not html:
        return
   
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    offers = soup.find_all('div', class_='offer-card')
   
    data =
    for offer in offers:
        try:
            title_tag = offer.find('a', class_='offer-title')
            title = title_tag.text.strip()
            link = 'https://super-realty.ru' + title_tag['href']
           
            price_tag = offer.find('div', class_='offer-price')
            price = price_tag.text.strip()
           
            address_tag = offer.find('p', class_='offer-address')
            address = address_tag.text.strip()
           
            data.append({
                'title': title,
                'price': price,
                'address': address,
                'link': link
            })
        except (AttributeError, TypeError):
            # Пропускаем "сломанные" или рекламные карточки без нужных данных
            continue
           
    return data

Шаг 3: Обход пагинации и сбор всех данных

Теперь напишем главный цикл, который будет перебирать страницы, вызывать парсер и собирать все данные в один список.

Python

def main():
    all_data =
    base_url = 'https://super-realty.ru/rent/?page='
   
    # Парсим первые 10 страниц для примера
    for page_num in range(1, 11):
        print(f"Парсинг страницы {page_num}...")
        url = base_url + str(page_num)
        html = get_html(url)
       
        page_data = parse_page(html)
        if page_data:
            all_data.extend(page_data)
       
        # Этичная задержка между запросами
        time.sleep(random.uniform(2, 5))
       
    # Сохраняем "сырые" данные в DataFrame
    df = pd.DataFrame(all_data)
    print(f"Собрано {len(df)} объявлений.")
    df.to_csv('realty_raw.csv', index=False)
   
if __name__ == '__main__':
    main()

5. Очистка и обработка данных

Сам по себе парсинг — это лишь половина дела. Ценность создается на этапе анализа, а для этого данные нужно подготовить. Этот этап часто занимает до 80% времени в реальных проектах.

Python

# Загружаем собранные данные
df = pd.read_csv('realty_raw.csv')

# Очистка цены: убираем "руб./мес." и пробелы, преобразуем в число
df['price_cleaned'] = df['price'].str.replace(r'\D', '', regex=True).astype(int)

# Извлечение площади из заголовка (например, "1-комн. квартира, 38 м²")
df['area'] = df['title'].str.extract(r'(\d+)\s*м²').astype(float)

# Удаляем строки, где не удалось извлечь площадь или цену
df.dropna(subset=['area', 'price_cleaned'], inplace=True)

# Извлечение района из адреса (упрощенный пример)
# В реальности это сложная задача, требующая геокодеров или сложных регулярных выражений
df['district'] = df['address'].str.split(',').str.str.strip()

# Удаляем дубликаты по ссылке
df.drop_duplicates(subset=['link'], inplace=True)

# Сохраняем очищенный датасет
df.to_csv('realty_cleaned.csv', index=False)
print("Данные очищены и сохранены в realty_cleaned.csv")

Этот этап демонстрирует, почему парсинг — это лишь средство. Без качественной очистки и структурирования собранные данные остаются просто набором символов.

6. Анализ и визуализация

Теперь, когда у нас есть чистые данные, мы можем извлечь из них знания.

Python

# Загружаем очищенные данные
df_cleaned = pd.read_csv('realty_cleaned.csv')

# Рассчитываем цену за квадратный метр
df_cleaned['price_per_sqm'] = df_cleaned['price_cleaned'] / df_cleaned['area']

# Считаем средние показатели по районам
# Берем только те районы, где больше 10 объявлений, для статистической значимости
district_stats = df_cleaned.groupby('district').filter(lambda x: len(x) > 10)
district_analysis = district_stats.groupby('district').agg(
    mean_price=('price_cleaned', 'mean'),
    mean_price_per_sqm=('price_per_sqm', 'mean'),
    offer_count=('link', 'count')
).round(2).sort_values(by='mean_price_per_sqm', ascending=False)

print("Анализ по районам Москвы:")
print(district_analysis)

# Визуализация: Топ-10 самых дорогих районов по цене за м²
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.barplot(x=district_analysis.head(10).index, y=district_analysis.head(10)['mean_price_per_sqm'])
plt.title('Топ-10 самых дорогих районов Москвы для аренды 1-комн. квартиры (цена за м²)')
plt.xlabel('Район')
plt.ylabel('Средняя цена за м², руб.')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.tight_layout()
plt.show()

7. Выводы

На основе полученной таблицы и графика мы можем сделать конкретные, основанные на данных выводы:

• «Самыми дорогими районами для аренды однокомнатной квартиры в Москве являются Арбат и Хамовники, где средняя цена за квадратный метр превышает X рублей».
• «Наиболее доступные варианты, согласно собранным данным, можно найти в районах Бирюлево и Капотня, со средней ценой за квадратный метр около Y рублей».
• «Наблюдается сильная корреляция между ценой за квадратный метр и близостью района к центру города».

Этот практический кейс показывает весь жизненный цикл проекта: от постановки бизнес-задачи до получения конкретных, измеримых и полезных результатов. Он демонстрирует, что парсинг — это не самоцель, а мощный первый шаг в большом процессе работы с данными.

Заключение: Будущее парсинга данных

Мы прошли долгий путь: от основ и терминологии до сложных юридических аспектов и практической реализации проекта. Теперь вы знаете, что парсинг — это не просто написание скриптов, а целая дисциплина на стыке программирования, анализа данных и права. Это искусство превращения хаоса неструктурированной информации в ценные, действенные знания.

Подведем ключевые итоги нашего путешествия:

• Парсинг — это фундаментальный навык: В эпоху цифровой информации умение автоматически собирать и структурировать данные становится базовой компетенцией для разработчиков, аналитиков, маркетологов и многих других специалистов.
• Инструменты — это важно, но концепции важнее: Библиотеки и фреймворки приходят и уходят, но понимание фундаментальных подходов (например, потоковая обработка SAX против пакетной DOM) и вызовов (статический vs. динамический контент) останется с вами надолго.
• Этика и закон — не второстепенны: В современном мире правовые риски, связанные с парсингом персональных данных и нарушением авторских прав, могут многократно превышать технические сложности. Ответственный подход — залог долгосрочного успеха.

Куда же движется эта область? Будущее парсинга будет определяться несколькими ключевыми трендами:

1. Усложнение веба: Веб-сайты становятся все более интерактивными и сложными. Рост популярности фреймворков, WebAssembly и даже генерации контента с помощью AI на стороне клиента сделает простой HTML-скрейпинг еще менее эффективным, повышая спрос на продвинутые инструменты автоматизации браузеров.
2. Искусственный интеллект в парсинге: На смену парсерам, основанным на жестких правилах (CSS-селекторах), придут модели машинного обучения. Представьте себе AI-парсер, которому можно сказать: «Найди мне цену, название и характеристики товара на этой странице», и он сам, на основе визуального и структурного анализа, извлечет нужные данные. Это сделает парсеры гораздо более устойчивыми к изменениям верстки сайтов.¹¹
3. Усиление «гонки вооружений»: Технологии защиты от ботов (анти-скрапинга) будут становиться все более изощренными. Они будут анализировать не просто IP-адрес и User-Agent, а десятки параметров «цифрового отпечатка» браузера, поведенческие факторы и даже движения мыши. Это потребует от разработчиков парсеров еще более сложных и «умных» решений для имитации человеческого поведения.

В конечном счете, парсинг данных останется одним из ключевых навыков цифровой эпохи. Однако он будет требовать от специалиста все большего: не только умения писать код, но и глубокого понимания веб-технологий, аналитического мышления для работы с данными и юридической грамотности для оценки рисков. Это сложный, но невероятно интересный путь, и мы надеемся, что это руководство стало для вас надежной картой в его начале.

FAQ: Часто задаваемые вопросы

1. Парсинг — это законно?

Это «серая зона». Сбор общедоступных, неперсональных данных в большинстве юрисдикций считается законным, что подтвердил прецедент hiQ vs. LinkedIn. Однако вы можете нарушить Условия обслуживания (ToS) сайта, что является нарушением договора. Сбор персональных данных строго регулируется законами (GDPR, ФЗ-152) и почти всегда требует явного согласия человека. Игнорирование robots.txt считается неэтичным. Всегда оценивайте риски и консультируйтесь с юристом для серьезных проектов.

2. Какой язык лучше всего подходит для парсинга?

Для большинства задач, особенно если вы планируете последующий анализ данных, Python является стандартом де-факто благодаря своей простоте и мощным библиотекам (Requests, BeautifulSoup, Scrapy, Pandas). Если ваша основная цель — парсинг современных динамических сайтов (SPA), JavaScript (Node.js) с инструментами Puppeteer или Playwright может быть более эффективным выбором.

3. Мой парсер перестал работать после того, как сайт обновился. Что делать?

Это абсолютно нормальная и самая частая проблема в парсинге. Сайты постоянно меняют свою HTML-структуру (верстку). Вам нужно заново проанализировать код новой страницы, найти, как теперь выглядят нужные вам элементы (возможно, изменились теги или имена классов), и обновить селекторы (CSS или XPath) в вашем коде. Устойчивость парсера к таким изменениям — признак мастерства разработчика.

4. Как парсить данные, для доступа к которым нужен логин и пароль?

Для этого нужно сымитировать процесс авторизации. Есть два основных способа:

1. Работа с сессиями и cookies: Вы можете отправить POST-запрос с логином и паролем на страницу входа, получить от сервера cookies авторизации и затем использовать эти cookies во всех последующих запросах. Библиотека requests.Session() в Python отлично для этого подходит.
2. Автоматизация браузера: Использовать инструменты вроде Selenium или Playwright, чтобы программно «ввести» логин и пароль в поля на странице и нажать кнопку «Войти», после чего продолжать парсинг в уже авторизованном браузере.

5. Что делать, если сайт блокирует мой IP-адрес?

Это сигнал, что ваша активность была обнаружена. Основные шаги:

• Используйте ротируемые прокси: Это самый эффективный способ, позволяющий делать запросы с разных IP-адресов.
• Снизьте интенсивность: Увеличьте задержки между запросами.
• Меняйте User-Agent: Имитируйте разные браузеры.
• Используйте полные заголовки: Добавьте другие HTTP-заголовки (Referer, Accept-Language), чтобы выглядеть как реальный пользователь.

6. Можно ли парсить PDF-файлы или изображения?

Да, но это требует других инструментов. Для извлечения текста и данных из PDF-файлов используются специализированные библиотеки (например, PyPDF2 или pdfplumber для Python). Для извлечения текста из изображений (например, сканов документов или картинок с текстом) применяются технологии оптического распознавания символов (OCR). Самым известным инструментом для этого является Tesseract OCR.11

7. В чем разница между парсингом через API и скрейпингом HTML?

• API (Application Programming Interface) — это официальный, документированный «канал», который сайт предоставляет для программного доступа к своим данным. Данные через API обычно приходят в удобном, структурированном формате (чаще всего JSON). Работа с API — это всегда предпочтительный, более надежный и легальный способ получения данных.
• Скрейпинг HTML — это извлечение данных напрямую из HTML-кода страниц, предназначенных для людей. К этому методу прибегают, когда у сайта нет публичного API или существующий API не предоставляет нужную информацию. Скрейпинг менее надежен (ломается при смене верстки) и находится в «серой» юридической зоне.

Источники

1. Парсинг: что это такое | Блог Roistat, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://roistat.com/rublog/parsing/
2. Что такое парсинг данных? Определение, преимущества и проблемы — Bright Data, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru-brightdata.com/blog/web-data-ru/what-is-data-parsing
3. Парсинг это что такое простыми словами: сайтов, данных — Rush Analytics, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.rush-analytics.ru/blog/chto-takoe-parser
4. Парсинг сайтов на Python: для чего нужен и как написать скрипт — Skillfactory media, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://blog.skillfactory.ru/parsing-saytov-na-python/
5. Создаем парсер самостоятельно: пошаговое руководство — Журнал «Код, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://thecode.media/parsing-2/
6. Mastering Web Scraping in Data Journalism — Number Analytics, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/mastering-web-scraping-data-journalism
7. Behind the Scenes of Using Web Scraping and AI in Investigative Journalism | HackerNoon, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://hackernoon.com/behind-the-scenes-of-using-web-scraping-and-ai-in-investigative-journalism
8. Парсинг данных и парсер: что это такое, что значит парсить в программировании, программы в 2024 году — ROMI center, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://romi.center/ru/learning/article/what-is-data-parsing
9. Инструмент для веб-скрапинга — попробуйте говорить бесплатно! — Speak AI, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://speakai.co/ru/%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BF%D0%BF%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0/
10. В чем разница между парсингом и скрейпингом? — Priceva, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://priceva.ru/blog/article/v-chem-raznitsa-mezhdu-parsingom-i-skrejpingom
11. Парсинг HTML: полное руководство по извлечению данных с сайта — PR-CY, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://pr-cy.ru/news/p/10598-parsing-html-guide
12. Этапы парсинга :: Информация, дата последнего обращения: августа 19, 2025, http://parser.valemak.com/info-stages-of-parsing
13. Что такое парсинг, зачем он нужен и законно ли парсить данные | Unisender, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.unisender.com/ru/glossary/chto-takoe-parsing/
14. Web Scraping Projects: Ideas for All Skill Levels — DataCamp, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.datacamp.com/blog/web-scraping-projects
15. 20 Web Scraping Projects Ideas in Data Science 2025 — ProjectPro, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.projectpro.io/article/web-scraping-projects-ideas/475
16. Чек-лист продвинутого парсера — Fin Case на vc.ru, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://vc.ru/u/530291-fin-case/140399-chek-list-prodvinutogo-parsera
17. Web Data Serialization — JSON, XML, YAML & More Explained | Beeceptor, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://beeceptor.com/docs/concepts/data-exchange-formats/
18. What Are the Differences Between Data Serialization Formats: YAML, JSON, Parquet, Avro, CSV, Pickle, and XML? | by Rayan Yassminh | Medium, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://medium.com/@ryassminh/what-are-the-differences-between-data-serialization-formats-yaml-json-parquet-avro-csv-9feb8ae50122
19. Особенности парсинга HTML: как это работает — ecomru, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ecomru.ru/ru/article/osobennosti_parsinga_html/1195
20. 13.2 Parsing HTML documents — HTML Standard — whatwg, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://html.spec.whatwg.org/multipage/parsing.html
21. html.parser — Simple HTML and XHTML parser — Python 3.13.7 documentation, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://docs.python.org/3/library/html.parser.html
22. Лучшие HTML-парсеры: 7 лучших библиотек 2025 года — Bright Data, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru-brightdata.com/blog/web-data-ru/best-html-parsers
23. XML — Википедия, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru.wikipedia.org/wiki/XML
24. XML: что это за формат и как он используется — Unisender, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.unisender.com/ru/glossary/chto-takoe-xml/
25. JSON vs XML — Difference Between Data Representations — AWS, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://aws.amazon.com/compare/the-difference-between-json-xml/
26. CSV vs JSON vs XML — The Best Comparison Guide 2025 — Sonra, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://sonra.io/csv-vs-json-vs-xml/
27. Что такое JSON: отличия и преимущества — GeekBrains, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://gb.ru/blog/chto-takoe-json/
28. Что такое JSON / Хабр — Habr, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://habr.com/ru/articles/554274/
29. JSON — Википедия, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru.wikipedia.org/wiki/JSON
30. JSON и XML – разница между представлениями данных — AWS, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://aws.amazon.com/ru/compare/the-difference-between-json-xml/
31. Что такое JSON — простыми словами о формате и использовании — OrbitSoft, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://orbitsoft.com/ru/blog/json/
32. Изучаем JSON: что такое JSON, основные принципы и примеры использования, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://skyeng.ru/magazine/wiki/it-industriya/chto-takoe-json/
33. Файл CSV: определение — Cправка — Google Реклама, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/9004364?hl=ru
34. CSV — Википедия, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru.wikipedia.org/wiki/CSV
35. Файлы CSV что это: формат таблиц и особенности использования — Skypro, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://sky.pro/wiki/analytics/fajly-csv-chto-eto-format-tablits-i-osobennosti-ispolzovaniya/
36. CSV — что это за формат файла и как с ним работать — Skillfactory media, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://blog.skillfactory.ru/glossary/csv-format/
37. Создание и изменение CSV-файлов для импорта в Outlook — Microsoft Support, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://support.microsoft.com/ru-ru/office/%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B8-%D0%B8%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-csv-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%BE%D0%B2-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%B8%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82%D0%B0-%D0%B2-outlook-4518d70d-8fe9-46ad-94fa-1494247193c7
38. YAML и JSON — разница между форматами сериализации данных — AWS, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://aws.amazon.com/ru/compare/the-difference-between-yaml-and-json/
39. YAML — Википедия, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru.wikipedia.org/wiki/YAML
40. Что такое YAML — Синтаксис и возможности YAML — Tproger, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://tproger.ru/translations/yaml-za-5-minut-sintaksis-i-osnovnye-vozmozhnosti
41. Лекция: Формат данных yaml — Модуль 2. Java Core — JavaRush, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://javarush.com/quests/lectures/jru.module2.lecture30
42. YML-файл: что это такое и как его создать | Блог Rookee, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://rookee.ru/blog/yml-fayl-chto-eto-takoe-i-kak-ego-sozdat/
43. 7 лучших библиотек для веб-парсинга на Python — Bright Data, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru-brightdata.com/blog/web-data-ru/python-web-scraping-libraries
44. Python-библиотеки для парсинга — Blog Froxy, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://blog.froxy.com/ru/python-web-scraping-libraries
45. htmlparser2 vs jsdom vs cheerio vs html | HTML Parsing Libraries for Node.js Comparison, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://npm-compare.com/cheerio,html,htmlparser2,jsdom
46. Лучшие XML-парсеры для Python, Java и JavaScript (с примерами) — File Format Blog, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://blog.fileformat.com/ru/web/the-best-xml-parsers-for-python-java-and-javascript-with-examples/
47. Топ 11 библиотек Java — Хекслет, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://kz.hexlet.io/blog/posts/top-11-bibliotek-java
48. Веб-скрапинг с Java: лучшие инструменты, методы и практические примеры, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://capmonster.cloud/ru/blog/scraping/web-scraping-in-java
49. BeautifulSoup Parser — lxml, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://lxml.de/elementsoup.html
50. BeautifulSoup Vs lxml: Which one do you prefer? and why? : r/learnpython — Reddit, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/aq6h1g/beautifulsoup_vs_lxml_which_one_do_you_prefer_and/
51. Comparison of python beautifulsoup vs lxml libraries — Web Scraping FYI, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://webscraping.fyi/lib/compare/python-beautifulsoup-vs-python-lxml/
52. How to Use lxml with BeautifulSoup in Python — GeeksforGeeks, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/python/how-to-use-lxml-with-beautifulsoup-in-python/
53. Efficient Web Scraping in Python: A Comparison of lxml, BeautifulSoup, and Selectolax, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://medium.com/@yahyamrafe202/in-depth-comparison-of-web-scraping-parsers-lxml-beautifulsoup-and-selectolax-4f268ddea8df
54. python — BeautifulSoup and lxml.html — what to prefer? — Stack Overflow, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://stackoverflow.com/questions/4967103/beautifulsoup-and-lxml-html-what-to-prefer
55. The industry standard for working with HTML in JavaScript | cheerio, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://cheerio.js.org/
56. jsdom vs. Cheerio: Which Is Best for You? — ZenRows, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.zenrows.com/blog/jsdom-vs-cheerio
57. Cheerio.js.org vs JsDOM, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://gurjitmehta.wordpress.com/2017/05/01/cheerio-js-org-vs-jsdom/
58. Is cheerio still 8x faster than jsdom? · Issue #700 — GitHub, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://github.com/cheeriojs/cheerio/issues/700
59. Парсинг сайтов на Java: Полное руководство — Настоящие Технологии, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://truetech.by/posts/parsing-saitov-na-java.html
60. Веб-скрапинг на Java с помощью Jsoup: пошаговое руководство — Bright Data, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru-brightdata.com/blog/how-tos-ru/web-scraping-with-jsoup
61. Difference Between SAX Parser and DOM Parser in Java — GeeksforGeeks, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/java/difference-between-sax-parser-and-dom-parser-in-java/
62. DOM vs. SAX: Comparing XML Parsing Techniques — Medium, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://medium.com/@AlexanderObregon/xml-parsing-techniques-dom-vs-sax-e77cc6bb2dfa
63. DOM vs SAX Parser — XML Tutorial | Study Glance, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://studyglance.in/xml/display.php?tno=9&topic=DOM-vs-SAX-Parser
64. Лучшие библиотеки для парсинга XML в Java: сравнение — Skypro, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://sky.pro/wiki/java/luchshie-biblioteki-dlya-parsinga-xml-v-java-sravnenie/
65. What are the pros and cons of DOM versus SAX parsing of XML? — Quora, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.quora.com/What-are-the-pros-and-cons-of-DOM-versus-SAX-parsing-of-XML
66. Парсинг динамических сайтов: Полное руководство по сбору данных, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://truetech.by/posts/parsing-dinamicheskih-saitov.html
67. Парсим как профи! Лучшие практики для веб-скрапинга без блокировок — Blog Froxy, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://blog.froxy.com/ru/the-essential-guide-to-successful-web-scraping
68. Безопасный веб-скрейпинг: как извлекать данные с сайтов …, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://tproger.ru/translations/web-scraping-without-getting-blocked
69. Puppeteer & Selenium: главные отличия — Bright Data, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru-brightdata.com/blog/proxy-101-ru/puppeteer-vs-selenium
70. Puppeteer vs Selenium vs Playwright: Best Web Scraping Tool? — PromptCloud, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.promptcloud.com/blog/puppeteer-vs-selenium-vs-playwright-for-web-scraping/
71. Парсинг веб-страниц с помощью Puppeteer — – Руководство 2023 г. — Bright Data, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru-brightdata.com/blog/how-tos-ru/web-scraping-puppeteer
72. Веб-скрапинг без блокировки Руководство — Bright Data, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ru-brightdata.com/blog/web-data-ru/web-scraping-without-getting-blocked
73. Как скрапить сайты без блокировок? 11 лучших способов — iProxy Online, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://iproxy.online/ru/blog/kak-proskanirovat-website-chtoby-ne-zablokirovali
74. Скрапинг современных веб-сайтов без headless-браузеров / Хабр — Habr, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://habr.com/ru/companies/vdsina/articles/537174/
75. Всё, что нужно знать о веб-скрапинге: законность, этичность и риски — Zennolab Journal, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://journal.zennolab.com/vsjo-chto-nuzhno-znat-o-veb-skrapinge-zakonnost-jetichnost-i-riski/
76. Является ли веб-скрапинг законным? Все, что вам нужно знать — CapMonster Cloud, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://capmonster.cloud/ru/blog/scraping/is-web-scraping-legal
77. Файл robots.txt: для чего нужен, как его настроить и проверить | Рувеб — RuWeb, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://ruweb.net/articles/chto-takoe-robots-txt-i-dlya-chego-on-nuzhen
78. О файлах robots.txt | Центр Google Поиска | Documentation, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/robots/intro?hl=ru
79. Robots.txt – как пользоваться и каких ошибок избегать — WhitePress.com, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.whitepress.com/ru/baza-znaniy/430/robots-txt-kak-polzovatsya-i-kakikh-oshibok-sleduyet-izbegat-vo-vremya-sozdaniya
80. Что такое веб-скрапинг? Гайд для начинающих — Quasa, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://quasa.io/ru/media/chto-takoe-veb-skraping-gayd-dlya-nachinayushchih
81. О GDPR простыми словами: руководство для малых предприятий — Microsoft 365 admin, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://learn.microsoft.com/ru-ru/microsoft-365/admin/security-and-compliance/gdpr-compliance?view=o365-worldwide
82. General Data Protection Regulation (GDPR) – Legal Text, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://gdpr-info.eu/
83. С 1 марта в России запретили парсинг общедоступных персональных данных — Tproger, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://tproger.ru/news/s-1-marta-v-rossii-zapretili-parsing-obshhedostupnyh-dannyh
84. hiQ Labs v. LinkedIn — Wikipedia, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/HiQ_Labs_v._LinkedIn
85. Решение суда в пользу веб-скрапинга: LinkedIn проиграл апелляцию против hiQ Labs, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://22century.ru/computer-it/80343
86. What Recent Rulings in ‘hiQ v. LinkedIn’ and Other Cases Say About …, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://www.fbm.com/publications/what-recent-rulings-in-hiq-v-linkedin-and-other-cases-say-about-the-legality-of-data-scraping/
87. LinkedIn Corp. v. hiQ Labs, Inc. — Epic.org, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://epic.org/documents/linkedin-corp-v-hiq-labs-inc/
88. Ninth Circuit Holds Data Scraping is Legal in hiQ v. LinkedIn — California Lawyers Association, дата последнего обращения: августа 19, 2025, https://calawyers.org/privacy-law/ninth-circuit-holds-data-scraping-is-legal-in-hiq-v-linkedin/