Научный руководитель: Вильданов Алмаз Нафкатович, к.ф.-м.н.
Уфимский университет науки и технологий, Нефтекамский филиал
В условиях информационного бума, когда объемы данных в интернете растут экспоненциально, важное значение приобретает автоматизация сбора и анализа информации. Одной из востребованных задач в этой области является парсинг новостей — процесс извлечения структурированных данных с веб-страниц, содержащих новостные публикации. Парсинг новостей находит применение в аналитике СМИ, мониторинге общественного мнения, финансовых исследованиях, маркетинге и других сферах.
Цель данной работы — рассмотреть современные подходы к парсингу новостей, описать основные инструменты и технологии, а также обсудить практические аспекты реализации систем сбора новостных данных.
1. Методы парсинга новостей
Парсинг (скрапинг) представляет собой автоматическое извлечение данных с веб-страниц. Основными методами сбора новостных данных являются:
Скрапинг HTML-страниц
Данный подход заключается в загрузке HTML-кода страницы и извлечении нужной информации с использованием селекторов (XPath, CSS-селекторы). Для этих целей часто используются библиотеки Python, такие как BeautifulSoup и lxml.
Использование API новостных ресурсов
Некоторые издания предоставляют официальные API для доступа к своим данным. Это наиболее легальный и устойчивый способ получения информации, так как он минимизирует нагрузку на сервер и обеспечивает структурированный формат ответа (обычно JSON).
Использование фреймворков для веб-скрапинга
Фреймворки, такие как Scrapy, позволяют строить масштабируемые проекты по сбору данных. Они обеспечивают гибкость в управлении запросами, обработке ошибок и хранении данных.
Headless-браузеры и Selenium
Для сайтов, где контент подгружается динамически с помощью JavaScript, применяются инструменты, имитирующие поведение пользователя, например Selenium или Playwright.
2. Этапы реализации парсинга новостей
Процесс сбора новостей можно разделить на несколько этапов:
-
Анализ сайта
Изучение структуры сайта, расположения элементов на странице, URL-адресов отдельных новостей.
-
Сбор ссылок на новости
На главной странице или в разделах сайта извлекаются ссылки на отдельные публикации.
-
Извлечение содержимого
Для каждой новости извлекаются заголовок, текст, дата публикации, автор, теги и другие метаданные.
-
Очистка и нормализация данных
Удаление лишних символов, HTML-тегов, приведение даты и времени к единому формату.
-
Хранение данных
Сохранение результатов в виде файлов (CSV, JSON), баз данных (SQLite, PostgreSQL), или передача в системы анализа данных.
3. Проблемы и ограничения
Несмотря на широкие возможности, парсинг новостей сталкивается с рядом трудностей:
Динамический контент – некоторые сайты используют JavaScript для подгрузки информации, что усложняет скрапинг.
Защита от ботов – использование CAPTCHA, IP-ограничений, проверок на активность пользователя.
Изменения структуры сайта – частое обновление дизайна или разметки требует регулярного обновления парсеров.
Правовые и этические аспекты – необходимо соблюдать политику использования данных, указанную в robots.txt и пользовательских соглашениях.
4. Практическое применение
Парсинг новостей широко используется в следующих областях:
Мониторинг общественного мнения – анализ тональности комментариев, выявление трендов.
Финансовый анализ – извлечение новостей о компаниях для прогнозирования изменений на фондовом рынке.
Маркетинговая аналитика – отслеживание упоминаний брендов и продуктов в СМИ.
Научные исследования – сбор корпусов текстов для NLP-задач, лингвистического анализа.
5. Примеры реализации парсинга новостей на Python
Для практической реализации сбора новостных данных язык программирования Python является одним из самых популярных благодаря своей простоте, читаемости кода и наличию мощных библиотек для обработки веб-контента.
5.1. Парсинг новостей с помощью BeautifulSoup и requests
Рассмотрим пример простого парсера, который извлекает заголовки и ссылки на новости с главной страницы одного из новостных сайтов (например, https://example-news-site.com ).
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# URL новостного сайта
url = “https://example-news-site.com “
# Отправляем GET-запрос
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)
# Предположим, что заголовки новостей находятся в тегах <h2> с классом ‘title’
news_items = soup.find_all(‘h2′, class_=’title’)
# Извлекаем заголовки и ссылки
for item in news_items:
title = item.text.strip()
link = item.find(‘a’)['href']
print(f”Заголовок: {title}nСсылка: {link}n{‘-’*30}”)
Этот скрипт отправляет HTTP-запрос к серверу, парсит HTML-ответ и извлекает интересующие элементы.
Примечание : Необходимо адаптировать селекторы под конкретную разметку сайта.
5.2. Сохранение данных в JSON
После извлечения информации её можно сохранить в структурированном виде, например в формате JSON:
import json
# Список новостей
news_data = []
for item in news_items:
title = item.text.strip()
link = item.find(‘a’)['href']
news_data.append({
‘title’: title,
‘link’: link
})
# Сохраняем в файл
with open(‘news.json’, ‘w’, encoding=’utf-8′) as f:
json.dump(news_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
print(“Данные успешно сохранены в news.json”)
Такой подход удобен для последующего анализа или интеграции с другими системами.
5.3. Парсинг динамического контента с Selenium
Если сайт использует JavaScript для отображения контента, можно воспользоваться библиотекой Selenium. Вот пример получения новостей с динамически подгружаемой страницы:
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# Запуск headless-браузера
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument(‘–headless’)
driver = webdriver.Chrome(options=options)
# Открытие страницы
driver.get(“https://example-dynamic-site.com “)
time.sleep(5) # Ждём загрузки контента
# Передача HTML в BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, ‘html.parser’)
titles = soup.find_all(‘h2′, class_=’dynamic-title’)
for title in titles:
print(title.text.strip())
driver.quit()
Этот способ позволяет обходить ограничения статического парсинга.
5.4. Создание паука с помощью Scrapy
Для более масштабных проектов используется фреймворк Scrapy , который предоставляет удобные средства для создания веб-пауков.
Пример простого паука для извлечения новостей:
import scrapy
class NewsSpider(scrapy.Spider):
name = “news_spider”
start_urls = [
'https://example-news-site.com ',
]
def parse(self, response):
for news in response.css(‘div.news-item’):
yield {
‘title’: news.css(‘h2.title::text’).get(),
‘link’: news.css(‘a::attr(href)’).get(),
}
scrapy crawl news_spider -o output.json
Этот способ особенно эффективен при работе с большими объемами данных и множеством страниц.
5.5. Рекомендации по улучшению парсеров
Используйте User-Agent и другие заголовки, чтобы имитировать поведение реального пользователя.
Добавьте задержки между запросами (time.sleep()), чтобы не перегружать сервер.
Обрабатывайте ошибки и исключения с помощью блоков try/except.
Храните данные в базе данных , если требуется долгосрочное хранение и анализ.
Следите за политикой robots.txt сайта, чтобы соблюдать правила использования.
Если вы хотите, я могу также добавить:
Таблицы сравнения библиотек (например, BeautifulSoup vs Scrapy),
Диаграммы архитектуры парсинговой системы,
Примеры обработки текста (NLP),
Подключение к API новостных ресурсов (вроде NewsAPI),
Сравнение производительности разных методов.
Рисунок №1.
Заключение:
Парсинг новостей является важным инструментом для автоматизации сбора информации из открытых источников. Современные технологии позволяют эффективно решать эту задачу, однако успех зависит от правильного выбора инструментов, учета технических и юридических ограничений, а также своевременной адаптации к изменениям в структуре веб-ресурсов. В дальнейшем развитие методов машинного обучения и искусственного интеллекта может повысить точность и автономность систем сбора и анализа новостных данных.
Библиографический список
- Get started with WebGL [Электронный ресурс] / Microsoft. – Электрон. текстовые дан. – Режим доступа: http://msdn.microsoft.com/ruru/Library/dn385807(v=vs.85).aspx, свободный. – Загл. с экрана.
- Three.js – JavaScript 3D library [Электронный ресурс] / Mr.doob. – Электрон. текстовые дан. – Режим доступа: http://threejs.org, свободный. – Загл. с экрана.
- Вильданов А.Н. 3D-моделирование на WebGL с помощью библиотеки Three.js: учебное пособие. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2014. – 114 с. – ISBN: 987-5- 7477-3560-6.
- Вильданов, А. Н. Разработка класса Eventcontrols для создания интерактивных трехмерных приложений в web с помощью Three. Js / А. Н. Вильданов // Дневник науки. – 2023. – № 7(79). – DOI 10.51691/2541-8327_2023_7_2. – EDN SSDKQF.