Подходы к извлечению данных из веб-ресурсов
В предыдущей статье
мы рассмотрели основные понятия и термины в рамках технологии Data
Mining. Сегодня более детально остановимся на Web Mining и подходах к
извлечению данных из веб-ресурсов.
Web Mining — это процесс извлечения данных из веб-ресурсов, который, как
правило, имеет больше практическую составляющую нежели теоретическую.
Основная цель Web Mining — это сбор данных (парсинг) с последующим
сохранением в нужном формате. Фактически, задача сводится к написанию
HTML парсеров, и как раз об этом поговорим более детально.
Есть несколько подходов к извлечению данных:
- Анализ DOM дерева, использование XPath.
- Парсинг строк.
- Использование регулярных выражений.
- XML парсинг.
- Визуальный подход.
Рассмотрим все подходы более детально.
Анализ DOM дерева
Этот подход основывается на анализе DOM дерева. Используя этот подход,
данные можно получить напрямую по идентификатору, имени или других
атрибутов элемента дерева (таким элементом может служить параграф,
таблица, блок и т.д.). Кроме того, если элемент не обозначен каким-либо
идентификатором, то к нему можно добраться по некоему уникальному пути,
спускаясь вниз по DOM дереву, например:
body -> p[10] -> a[1] -> текст ссылки
или пройтись по коллекции однотипных элементов, например:
body -> links -> 5 элемент -> текст ссылки
Достоинства этого подхода:
- можно получить данные любого типа и любого уровня сложности
- зная расположение элемента, можно получить его значение, прописав путь к нему
Недостатки такого подхода:
- различные HTML / Javascript движки по-разному генерируют DOM дерево, поэтому нужно привязываться к конкретному движку
- путь элемента может измениться, поэтому, как правило, такие парсеры рассчитаны на кратковременный период сбора данных
- DOM-путь может быть сложный и не всегда однозначный
Этот подход можно использовать вместе с библиотекой
Microsoft.mshtml, которая, по сути. является core элементом в Internet
Explorer.
Data Extracting SDK использует Microsoft.mshtml для анализа DOM дерева, но является «надстройкой» над библиотекой для удобства работы:
UriHtmlProcessor proc = new UriHtmlProcessor(new Uri("http://habrahabr.ru/new/page1/")); proc.Initialize(); var links = from l in proc.Links where l.Class == "topic" && EndsWithInt(l.Href) == true select new ResultItem{ Link = l.Href, TopicName = l.Text.ToWindows1251() };
Следующим эволюционным этапом анализа DOM дерева является использования XPath — т.е. путей, которые широко используются при парсинге XML данных. Суть данного подхода в том, чтобы с помощью некоторого простого синтаксиса описывать путь к элементу без необходимости постепенного движения вниз по DOM дереву. Данный подход использует всеми известная библиотека jQuery и библиотека HtmlAgilityPack:
HtmlDocument doc = new HtmlDocument(); doc.Load("file.htm"); foreach(HtmlNode link in doc.DocumentElement.SelectNodes("//a[@href"]) { HtmlAttribute att = link["href"]; att.Value = FixLink(att); } doc.Save("file.htm");
Несмотря на то, что этот подход нельзя применять для написания серьезных парсеров, я о нем немного расскажу.
Иногда данные отображаются с помощью некоторого шаблона (например,
таблица характеристик мобильного телефона), когда значения параметров
стандартные, а меняются только их значения. В таком случае данные могут
быть получены без анализа DOM дерева, а путем парсинга строк, например,
как это сделано в Data Extracting SDK:
Данные:
Компания: Microsoft
Штаб-квартира: Редмонт
Код:
string data = "
Компания: Microsoft
Штаб-квартира: Редмонд
";string company = data.GetHtmlString("Компания: ", "");
string location = data.GetHtmlString("Штаб-квартира: ", "");
// output
// company = "Microsoft"
// location = "Редмонд"
Использование набора методов для анализа строк иногда (чаще — простых шаблонных случаях) более эффективный чем анализ DOM дерева или XPath.
Регулярные выражения и парсинг XML
Очень часто видел, когда HTML полностью парсили с помощью регулярных
выражений. Это в корне неверный подход, так как таким образом можно
получить больше проблем, чем пользы.
Регулярные выражения необходимо использоваться только для извлечения
данных, которые имеют строгий формат — электронные адреса, телефоны и
т.д., в редких случаях — адреса, шаблонные данные.
Еще одним неэффективным подходом является рассматривать HTML как XML
данные. Причина в том, что HTML редко бывает валидным, т.е. таким, что
его можно рассматривать как XML данные. Библиотеки, реализовавшие такой
подход, больше времени уделяли преобразованию HTML в XML и уже потом
непосредственно парсингу данных. Поэтому лучше избегайте этот подход.
Визуальный подход
В данный момент визуальный подход находится на начальной стадии развития. Суть подхода в том, чтобы пользователь мог без использования программного языка или API «настроить» систему для получения нужных данных любой сложности и вложенности. О чем-то похожем (правда применимым в другой области) — методах анализа веб-страниц на уровне информационных блоков, я уже писал. Думаю, что парсеры будущего будут именно визуальными.
Проблемы и общие рекомендации
Проблемы при парсинге HTML данных — использование Javascript / AJAX /
асинхронных загрузок очень усложняют написание парсеров; различные
движки для рендеринга HTML могут выдавать разные DOM дерева (кроме того,
движки могут иметь баги, которые потом влияют на результаты работы
парсеров); большие объемы данных требуют писать распределенные парсеры,
что влечет за собой дополнительные затраты на синхронизацию.
Нельзя однозначно выделить подход, который будет 100% применим во всех
случаях, поэтому современные библиотеки для парсинга HTML данных, как
правило, комбинируют, разные подходы. Например, HtmlAgilityPack
позволяет анализировать DOM дерево (использовать XPath), а также с
недавних пор поддерживается технология Linq to XML. Data Extracting SDK
использует анализ DOM дерева, содержит набор дополнительных методов для
парсинга строк, а аткже позволяет использовать технологию Linq для
запросов в DOM модели страницы.
На сегодня абсолютным лидером для парсинга HTML данных для дотнетчиков
является библиотека HtmlAgiglityPack, но ради интереса можно посмотреть и
на другие библиотеки.
Компании из статьи
Microsoft Украина | Украинское подразделение компании Microsoft. |