Четверг , 26 мая 2022
Бизнес-Новости
Разное / Где посмотреть выписку из егрюл: Как получить выписку из ЕГРИП и зачем она нужна

Где посмотреть выписку из егрюл: Как получить выписку из ЕГРИП и зачем она нужна

Содержание

Как Узнать Долги Организации? — Юридический советник

Долг можно узнать по лицевому счету из договора с ресурсоснабжающей организацией. Его всегда указывают на квитанции из УК.

На сайте ФНС (https://www.nalog.ru), где, зарегистрировавшись в личном кабинете, можно узнать задолженность по налогам как юрлицу, так и ИП и физлицу. Здесь же можно проверить налогоплательщика по ИНН на долги по налогам юридических лиц по ИНН, ОГРН или названию, переданные на взыскание в службу судебных приставов.

Как узнать долги компании по ИНН?

Проверить долги по налогам можно на портале Госуслуг. Укажите ИНН и задолженность сразу отобразится в личном кабинете. Переходить на сайт налоговой не придется. Но если нужно узнать, по каким объектам начислен налог и откуда взялась задолженность, можно перейти в личный кабинет налогоплательщика.

Как узнать задолженность перед бюджетом?

Получить информацию через сервисы на ведомственных интернет-ресурсах Проверить задолженность по налогам можно на сайте ФНС, портале госуслуг или в базе данных исполнительных производств ФССП. На сайте налоговой выберите сервис «Узнай свою

задолженность».

Как узнать долг перед налоговой?

Как проверить задолженность по ФЛП?

  1. Способ 1. Личное обращение в налоговую службу. Предоставив свой идентификационный код, вы получите информацию относительно актуальных задолженностей.
  2. Способ 2. Также это можно проверить онлайн, на сайте налоговой в электронном кабинете.
  3. Способ 3. Сайт фискальной службы Украины.

Как проверить юридическое лицо?

Сейчас это очень просто сделать на сайте ФНС (https://egrul.nalog.ru/). Из электронной выписки из ЕГРЮЛ вы увидите текущее состояние компании (юрлица): является ли она действующей, ликвидированной, исключенной из ЕГРЮЛ. В отношении предпринимателя можно увидеть, не снялся ли он с регистрации в качестве ИП.

Как узнать информацию о компании?

Базовый набор официальных данных о юридическом лице и предпринимателе можно найти на сайте egrul.nalog.ru. Этот сайт принадлежит Федеральной налоговой службе, с его помощью можно получить выписку из Единого государственного реестра юридических лиц и Единого государственного реестра индивидуальных предпринимателей.

Как можно узнать ИНН организации?

Где можно узнать ИНН организации

  1. на сайте ФНС (ЕГРЮЛ/ЕГРИП)
  2. в едином федеральном реестре, содержащем информацию о деятельности юридических лиц и индивидуальных предпринимателей (Федресурс)
  3. в СПАРКе

Как узнать налоговую задолженность по фамилии?

Чтобы узнать задолженность по налогам по ИНН физического лица или его фамилии необходимо авторизоваться на портале Госуслуги перейти в раздел «Налоговая задолженность». Услуга предоставляется бесплатно. Для ее получения нужно ввести персональные данные (фамилию или ИП) и кликнуть «найти задолженность».

Как проверить налоги по фио?

Узнать о

налоговой задолженности по ИНН и фамилии можно на «Автоналогах» или на сайте ФССП, если плательщик пропустил сроки уплаты. Другие сервисы, в том числе сайт ФНС, требуют ИНН для проверки налогов. ИНН можно посмотреть на розовом свидетельстве от налоговой.

Как заказать справку по расчетам с бюджетом?

Через “Личный кабинет” Вы можете получить справку о состоянии расчетов по налогам, сборам, страховым взносам, пеням, штрафам, процентам, пройдя несколько этапов. Федеральной налоговой службы www.nalog.ru, предварительно получив пароль в налоговой инспекции.

Как проверить налоги без личного кабинета?

Информацию о налоговых долгах можно посмотреть на портале госуслуг. Если нет личного кабинета, то необходимо зарегистрироваться. Для этого понадобится паспорт, СНИЛС, номер телефона, электронная почта.

Как найти сведения о юридическом лице?

Ведение реестра осуществляется Федеральной налоговой службой, согласно законодательству Российской Федерации. Для поиска сведений о юридическом лице необходимо ввести ИНН или ОГРН юридического лица, либо указать наименование и регион места нахождения.

Как проверить юридическое лицо по ИНН?

Как проверить юридическое лицо по ИНН? Запросить выписку из ЕГРЮЛ можно на сайте налоговой в разделе под названием «Предоставление сведений из ЕГРЮЛ/ЕГРИП». Искать можно по ИНН, ОГРН и наименованию юрлица, а при необходимости — выбрать регион, в котором оно зарегистрировано.

Как получить выписку из ЕГРЮЛ через интернет бесплатно?

«Как получить выписку из ЕГРЮЛ

/ ЕГРИП через интернет бесплатно?» — пошаговая инструкция

  1. Завершить процедуру регистрации на сайте nalog.ru.
  2. Авторизироваться (ввести логин и выбранный пароль)
  3. Перейти в раздел сайта ФНС, где реализован сервис подачи запроса
  4. Отправить сформированное заявление на выписку из ЕГРЮЛ / ЕГРИП

Выписка из егрюл на определенную дату онлайн

Выписка из егрюл на определенную дату онлайн

Чтобы узнать ОГРН организации или ОГРН индивидуального предпринимателя (ОГРНИП), воспользуйтесь сервисом ФНС «Сведения о государственной регистрации ЮЛ и ИП», который поможет Вам определить ОГРН организации по ИНН или по наименованию юр. лица и региону его места нахождения, а также определить ОГРН ИП по личному ИНН или по ФИО и региону места жительства ИП.

Электронная выписка из ЕГРЮЛ и ЕГРИП формируется на основе данных официальной базы ФНС о государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей и полностью соответствует выписке, выдаваемой налоговым органом на руки. Однако стоит учитывать, что полученные данные не являются юридически значимыми и носят лишь информационный характер, т.к. электронная выписка из ЕГРЮЛ не подкреплена печатью налоговой инспекции. Юридически значимую выписку из ЕГРЮЛ / ЕГРИП с печатью можно получить только в налоговой инспекции. Как получить выписку из ЕГРЮЛ с печатью налоговой самостоятельно — читайте в статье «Получение выписки из ЕГРЮЛ или ЕГРИП».

Выписка из ЕГРЮЛ

Выписка из ЕГРЮЛ представляет собой выдержку основных сведений о данном юридическом лице (за исключением некоторых персональных данных о физических лицах, которые предоставляются только уполномоченным органам) из ЕГРЮЛ ФНС РФ.

Единый государственный реестр юридических лиц (ЕГРЮЛ) — федеральный информационный ресурс, содержащий общие систематизированные сведения о всех юридических лицах, осуществляющих предпринимательскую деятельность на территории Российской Федерации, а также, в ряде случаев, о ликвидированных и находящихся в процессе ликвидации организациях. Ведение реестра осуществляется Федеральной налоговой службой России (ФНС РФ) через территориальные органы. В соответствии с законодательством РФ данные ЕГРЮЛ являются открытыми и общедоступными.

Сведения, содержащиеся в выписке из ЕГРЮЛ, являются ключевыми при проверке контрагента и, наряду с прочими документами, могут подтверждать право собственности, права учредителей или руководства организации на заключение договоров и совершение других юридически значимых действий от лица юридического лица (ЮЛ), а также дают ценную информацию о состоянии ЮЛ и общей надежности контрагента.

Выделяют несколько основных видов выписок:

Обычная (электронная, информационная) выписка из ЕГРЮЛ – содержит основную открытую и общедоступную информацию из ЕГРЮЛ. Она не содержит паспортные данные учредителей и руководителей юридического лица, а также сведения о банковских счета организации.

Получить выписку из ЕГРЮЛ онлайн и совершенно бесплатно можно на rusprofile.ru, данные ежедневно обновляются из официального источника (ФНС РФ), документ будет полностью идентичен той выписке, что вы можете скачать на официальном сайте налоговой (egrul.nalog.ru). Информация всегда актуальна на текущую дату.

Расширенная выписка – содержит полную информацию, в том числе паспортные данные участников юридического лица и его руководителя. Она предоставляется только органам власти, судам, государственным внебюджетным фондам. Такой документ также предоставляется налоговым органом юридическому лицу или его представителю о нем самом.

Официальная выписка из ЕГРЮЛ – заверенный печатью ФНС и полученный в налоговом органе документ. Представляет собой пронумерованную и прошитую распечатку на нескольких листах с печатью налогового органа.

Выписка из ЕГРЮЛ в СПб

ЕГРЮЛЕдиный Государственный Реестр Юридических Лиц. Является федеральным информационным ресурсом, содержащим сведения о создании, реорганизации и ликвидации юридических лиц и соответствующие документы.

Ведение реестра осуществляет регистрирующий орган в порядке, установленном Правительством Российской Федерации.

Выписка из ЕГРЮЛ в Санкт-Петербурге

В настоящее время самой популярной услугой, предоставляемой нашим правовым центром, является получение организациями, в срочном порядке, выписок из Единого государственного реестра юридических лиц (

выписка из ЕГРЮЛ в СПб).

Данный вид документа выдается Федеральной налоговой службой и отражает основные сведения о юридическом лице с момента регистрации организации. Существует ряд случаев, при которых необходимо обязательное предъявление руководителем организации выписки ЕГРЮЛ, поэтому она достаточно часто требуется к получению.

Например, выписка из ЕГРЮЛ предъявляется:

  • при необходимости подтверждения полномочий руководителем компании
  • для заверения нотариусом подписей на заявлениях (в том числе о внесении изменений в Единый государственный реестр юридических лиц)
  • для нотариальной заверки подписей на банковских счетах
  • для проведения сделок по недвижимому имуществу организации в Санкт-Петербурге
  • для участия в аукционах и торгах
  • иногда для получения разрешения на некоторые виды деятельности предприятия

При возникновении у Вас срочной необходимости в получении выписки ЕГРЮЛ для ООО, ЗАО, ОАО и других организационно-правовых форм деятельности предприятий в Санкт-Петербурге, Вы в любой момент можете оставить заявку на получение выписки нашим специалистам.

При работе с клиентами наш правовой центр придерживается принципа индивидуального подхода к каждому клиенту. Воспользовавшись помощью наших юристов, Вы всегда будете уверены, что Ваш заказ на получение выписки из Единого государственного реестра юридических лиц будет четко исполнен в установленные сроки. Мы предоставляем гарантию оперативного выполнения заказов любой сложности.

Для чего нужна выписка из ЕГРЮЛ?

Получение выписки необходимо в ряде случаев:

  • подтверждение правового статуса организации и ее уполномоченных лиц
  • открытие счета организации в банке
  • получение лицензии
  • регистрация права собственности
  • получение информации о деловом партнере (контрагенте)
  • участие в тендерах, торгах или аукционах

Услуга включает в себя:

  • представительство Ваших интересов в налоговом органе по вопросу подачи запроса и получения выписки из ЕГРЮЛ в СПб
  • оплату гос. пошлины

Получение выписки из ЕГРЮЛ в СПб

Для получения выписки из ЕГРЮЛ в Санкт-Петербурге необходимы следующие сведения:

  • наименование фирмы
  • ОГРН или ИНН — для заказа информации из ЕГРЮЛ
  • ФИО, ИНН, адрес регистрации (прописка) — для заказа информации из ЕГРИП

Цены на получение выписки из ЕГРЮЛ в СПб Вы можете посмотреть здесь.

Получив выписку, у Вас появляется возможность проверить достоверна ли информация:

  • о месте нахождения организации
  • о видах деятельности
  • о величине уставного капитала
  • действительно ли руководителем организации является лицо, указанное в качестве директора
  • не находится ли предполагаемый контрагент в состоянии реорганизации или ликвидации

Справка об отсутствии сведений в ЕГРЮЛ

Если же Вам выдается справка об отсутствии сведений в реестре, то это означает, что данная фирма или предприниматель не зарегистрированы. Таким образом, вести деловые отношения с такими контрагентами небезопасно.

Руководство для начинающих по регулярным выражениям в Splunk

Никто не любит несовпадающие данные. Особенно данные, которые трудно отфильтровать и сопоставить с шаблонными данными. Регулярное выражение (регулярное выражение) в Splunk — это способ поиска по тексту, чтобы найти совпадения с шаблоном в ваших данных. Regex — отличный инструмент фильтрации, который позволяет выполнять расширенное сопоставление с образцом. В Splunk регулярное выражение также позволяет выполнять извлечение полей на лету.

Давайте начнем с основ регулярных выражений!

Как использовать регулярное выражение

Команда erex

При использовании регулярного выражения в Splunk используйте команду erex для извлечения данных из поля, когда вы не знаете, какое регулярное выражение использовать.

Синтаксис команды:

 | erex <имя поля> examples="exampletext1,exampletext2" 

Давайте рассмотрим пример.

На этом снимке экрана мы находимся в моем индексе CVE. Я хочу, чтобы Splunk изучил новое регулярное выражение для извлечения всех имен CVE, которые содержатся в этом индексе, например, номер CVE, который я выделил здесь:

. Рисунок 1 — CVE-индекс с примерным номером CVE, выделенным

. Затем, используя команду erex, вы можете увидеть в инспекторе заданий, что Splunk «успешно изучил регулярное выражение» для извлечения номеров CVE.Я отсортировал их в таблицу, чтобы показать, что другие поля CVE_Number были извлечены:

Рисунок 2 — окно инспектора заданий показывает, что Splunk извлек поля CVE_Number
Команды rex

При использовании регулярных выражений в Splunk используйте команду rex либо для извлечения полей с использованием групп с именами регулярных выражений, либо для замены или замены символов в поле с использованием этих выражений.

Синтаксис команды:

 | rex field=field_to_rex_from «FrontAnchor(?{символы}+)BackAnchor» 

Давайте рассмотрим пример.= соответствует началу строки

$ = соответствует концу строки

Флаги регулярных выражений

/g = глобальные совпадения (соответствуют всем), не возвращаться после первого совпадения

/м = многострочный

/gm = глобальные и многострочные установлены

/i = без учета регистра

Настройка символов

\w = символ слова

\W = не символ слова

\s = пробел

\S = не пробел

\d = цифра

\D = не цифра

\.= ключ периода

Параметры настройки

* = ноль или более

+ = 1 или более

? = необязательно, ноль или 1

| = действует как выражение «или»

\ = экранирование специальных символов

( ) = позволяет группировать символы, оборачивает наборы регулярных выражений

Некоторые примеры

\d{4} = совпадение 4 цифр подряд с цифрой, равной [0-9]

\d{4,5} = соответствует 4 цифрам подряд или 5 цифрам подряд со значениями [0-9]

[a-z] = соответствие между

от az до z

[A-Z] = соответствие между A-Z

[0-9] = соответствие между 0-9

(t|T) = соответствует строчной букве «t» или прописной букве «T»

(t|T)he = искать слово «the» или «The»

Примеры регулярных выражений

Если вы ищете номер телефона , попробуйте эту настройку регулярного выражения:

\d{10} = 10 цифр подряд

ИЛИ

\d {3}-?\d{3}-?\d{4} = соответствует числу, которое могло быть написано с дефисами 123-456-7890

ИЛИ

\д{3}[.-]?\d{3}[.-]?\d{4} = соответствует номеру телефона, который может содержать дефисы или точки в качестве разделителей

ИЛИ

(\d{3})[.-]?(\d{3})[.-]?(\d{4}) = использование скобок позволяет группировать символы. Когда вы группируете, вы можете присваивать имена группам и маркировать их. Например, вы можете пометить первую группу как «код города».

 

Если вы ищете IP-адрес , попробуйте эту настройку регулярного выражения:

\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3} = поиск цифр длиной от 1 до 3, разделенных точками .

Используйте regex101.com, чтобы попрактиковаться в регулярном выражении:

Рисунок 5 – практический поиск, введенный в regex101.com

Мы ваше регулярное выражение (pert)

Использование регулярных выражений может быть мощным инструментом для извлечения определенных строк. Это набор навыков, который можно быстро освоить и освоить, и его изучение может вывести ваши навыки Splunk на новый уровень. В открытых источниках доступно множество самоучителей, курсов, книг и видео, которые помогут вам научиться использовать регулярные выражения.

Если вам нужна дополнительная информация о том, как использовать регулярные выражения в вашей среде Splunk, обратитесь к нашей команде экспертов, заполнив форму ниже.Мы здесь, чтобы помочь!

14 струн | R для науки о данных

Введение

В этой главе вы познакомитесь с манипулированием строками в R. Вы узнаете основы того, как работают строки и как создавать их вручную, но основное внимание в этой главе будет уделено регулярным выражениям, или сокращенно регулярным выражениям. Регулярные выражения полезны, поскольку строки обычно содержат неструктурированные или частично структурированные данные, а регулярные выражения — это краткий язык для описания шаблонов в строках.Когда вы впервые посмотрите на регулярное выражение, вы подумаете, что кошка прошлась по вашей клавиатуре, но по мере того, как ваше понимание будет улучшаться, они скоро начнут обретать смысл.

Предпосылки

В этой главе основное внимание будет уделено пакету stringr для работы со строками, который является частью ядра tidyverse.

Основы струн

Вы можете создавать строки как в одинарных, так и в двойных кавычках. В отличие от других языков, здесь нет никакой разницы в поведении.Я рекомендую всегда использовать " , если вы не хотите создать строку, содержащую несколько " .

  string1 <- "Это строка"
string2 <- 'Если я хочу включить "кавычку" внутри строки, я использую одинарные кавычки'  

Если вы забудете закрыть цитату, вы увидите + , символ продолжения:

  > "Это строка без закрывающей кавычки
+
+
+ ПОМОГИТЕ, Я ЗАСТРЕЛ  

Если это случилось с вами, нажмите Escape и повторите попытку!

Чтобы включить литеральную одинарную или двойную кавычку в строку, вы можете использовать \ , чтобы «экранировать» ее:

  double_quote <- "\"" # или '"'
single_quote <- '\'' # или "'"  

Это означает, что если вы хотите включить буквальную обратную косую черту, вам нужно будет удвоить ее: "\\" .

Имейте в виду, что печатное представление строки не совпадает с самой строкой, потому что печатное представление показывает escape-последовательности. Чтобы просмотреть необработанное содержимое строки, используйте writeLines() :

.
  х <- с("\"", "\\")
Икс
#> [1] "\"" "\\"
написатьЛинии(х)
#> "
#> \  

Есть несколько других специальных символов. Наиболее распространенными являются "\n" , новая строка и "\t" , вкладка, но вы можете увидеть полный список, запросив справку по " : ?'"' или ?"' " .Вы также иногда будете видеть такие строки, как "\u00b5" , это способ написания неанглийских символов, который работает на всех платформах:

  х<-"5"
Икс
#> [1] "µ"  

Несколько строк часто хранятся в векторе символов, который можно создать с помощью c() :

  с ("один", "два", "три")
#> [1] "один" "два" "три"  

Длина строки

Base R содержит множество функций для работы со строками, но мы будем избегать их, поскольку они могут быть непоследовательными, что затрудняет их запоминание.Вместо этого мы будем использовать функции из stringr. У них более интуитивно понятные имена, и все они начинаются с str_ . Например, str_length() сообщает вам количество символов в строке:

  str_length(c("a", "R для науки о данных", нет данных))
#> [1] 1 18 NA  

Общий префикс str_ особенно полезен, если вы используете RStudio, потому что ввод str_ вызовет автозаполнение, позволяя вам увидеть все функции stringr:

Объединение строк

Чтобы объединить две или более строк, используйте str_c() :

  str_c("х", "у")
#> [1] "ху"
str_c ("х", "у", "г")
#> [1] "xyz"  

Используйте аргумент sep для управления их разделением:

  str_c("х", "у", раздел = ",")
#> [1] "х, у"  

Как и большинство других функций в R, пропущенные значения заразительны.Если вы хотите, чтобы они печатались как "NA" , используйте str_replace_na() :

  х <- с ("abc", нет данных)
str_c("|-", х, "-|")
#> [1] "|-abc-|" нет данных
str_c("|-", str_replace_na(x), "-|")
#> [1] "|-abc-|" "|-НА-|"  

Как показано выше, str_c() векторизуется и автоматически перерабатывает более короткие векторы до той же длины, что и самые длинные:

  str_c("префикс-", c("a", "b", "c"), "-суффикс")
#> [1] "префикс-a-суффикс" "префикс-b-суффикс" "префикс-c-суффикс"  

Объекты длины 0 автоматически удаляются.Это особенно полезно в сочетании с , если :

  имя <- "Хэдли"
time_of_day <- "утро"
день рождения <- FALSE

str_c(
  "Хорошо", время_дня, " ", имя,
  если (день рождения) "и С ДНЕМ РОЖДЕНИЯ",
  "."
)
#> [1] "Доброе утро, Хэдли."  

Чтобы свернуть вектор строк в одну строку, используйте свернуть :

  str_c(c("x", "y", "z"), свернуть = ",")
#> [1] "х, у, г"  

Строки подмножества 90 150

Вы можете извлекать части строки, используя str_sub() .Как и строка, str_sub() принимает аргументы start и end , которые задают (включающую) позицию подстроки:

  x <- c("Яблоко", "Банан", "Груша")
str_sub(х, 1, 3)
#> [1] "Приложение" "Запретить" "Горох"
# отрицательные числа считают в обратном порядке с конца
str_sub(х, -3, -1)
#> [1] "пле" "ана" "ухо"  

Обратите внимание, что str_sub() не даст сбой, если строка слишком короткая: она просто вернет как можно больше:

  str_sub("а", 1, 5)
#> [1] "а"  

Вы также можете использовать форму назначения str_sub() для изменения строк:

  str_sub(x, 1, 1) <- str_to_lower(str_sub(x, 1, 1))
Икс
#> [1] "яблоко" "банан" "груша"  

Места

Выше я использовал str_to_lower() , чтобы изменить текст на нижний регистр.Вы также можете использовать str_to_upper() или str_to_title() . Однако изменить регистр сложнее, чем может показаться на первый взгляд, потому что в разных языках действуют разные правила изменения регистра. Вы можете выбрать, какой набор правил использовать, указав локаль:

.
  # В турецком языке два i: с точкой и без, и это
# имеет другое правило для их капитализации:
str_to_upper(c("i", "ı"))
#> [1] «Я» «Я»
str_to_upper(c("i", "ı"), локаль = "tr")
#> [1] "İ" "I"  

Локаль указывается в виде кода языка ISO 639, который представляет собой двух- или трехбуквенную аббревиатуру.Если вы еще не знаете код своего языка, в Википедии есть хороший список. Если вы оставите языковой стандарт пустым, будет использоваться текущий языковой стандарт, предоставленный вашей операционной системой.

Еще одной важной операцией, на которую влияет локаль, является сортировка. Базовые функции R order() и sort() сортируют строки, используя текущую локаль. Если вам нужно надежное поведение на разных компьютерах, вы можете использовать str_sort() и str_order() , которые принимают дополнительный аргумент локали :

  x <- c("яблоко", "баклажан", "банан")

str_sort(x, locale = "en") # Английский
#> [1] "яблоко" "банан" "баклажан"

str_sort(x, locale = "haw") # Гавайский
#> [1] "яблоко" "баклажан" "банан"  

Упражнения

  1. В коде, который не использует stringr, вы часто будете видеть paste() и paste0() .В чем разница между двумя функциями? Что такое функция stringr они эквивалентны? Чем функции отличаются в своей обработке нет данных ?

  2. Своими словами опишите разницу между сен и коллапс аргументы для str_c() .

  3. Используйте str_length() и str_sub() для извлечения среднего символа из строка. Что вы будете делать, если в строке будет четное количество символов?

  4. Что делает str_wrap() ? Когда вы можете захотеть его использовать?

  5. Что делает str_trim() ? Что противоположно str_trim() ?

  6. Напишите функцию, которая превращает (например,g.) вектор c("a", "b", "c") в строка a, b и c . Тщательно продумайте, что он должен делать, если задан вектор длины 0, 1 или 2.

Сопоставление шаблонов с регулярными выражениями

Регулярные выражения — это очень лаконичный язык, который позволяет вам описывать шаблоны в строках. Они занимают некоторое время, чтобы разобраться в них, но как только вы их поймете, вы найдете их чрезвычайно полезными.

Чтобы изучить регулярные выражения, мы будем использовать str_view() и str_view_all() .Эти функции принимают вектор символов и регулярное выражение и показывают, как они совпадают. Мы начнем с очень простых регулярных выражений, а затем будем постепенно усложнять их. Как только вы освоите сопоставление с образцом, вы научитесь применять эти идеи с различными строковыми функциями.

Базовые спички

Самые простые шаблоны соответствуют точной строке:

  x <- c("яблоко", "банан", "груша")
str_view(x, "ан")  

Следующий шаг по сложности — ., который соответствует любому символу (кроме новой строки):

Но если “ . » соответствует любому символу, как вы сопоставляете символ «». »? Вам нужно использовать escape, чтобы сообщить регулярному выражению, что вы хотите точно соответствовать ему, а не использовать его специальное поведение. Как и строки, регулярные выражения используют обратную косую черту, \ , чтобы избежать особого поведения. Таким образом, чтобы соответствовать . вам нужно регулярное выражение \. . К сожалению, это создает проблему. Мы используем строки для представления регулярных выражений, а \ также используется в качестве escape-символа в строках.Таким образом, чтобы создать регулярное выражение \. нам нужна строка "\\." .

  # Чтобы создать регулярное выражение, нам нужно \\
точка <- "\\."

# Но само выражение содержит только одно:
писать линии (точка)
#> \.

# И это говорит R искать явный .
str_view(c("abc", "ac", "bef"), "a\\.c")  

Если \ используется в качестве escape-символа в регулярных выражениях, как вы сопоставляете литерал \ ? Что ж, вам нужно его экранировать, создав регулярное выражение \.Чтобы создать это регулярное выражение, вам нужно использовать строку, которая также должна экранировать \ . Это означает, что для соответствия букве \ вам нужно написать "\\\\" - вам нужно четыре обратных слэша, чтобы соответствовать одному!

  х <- "а\\б"
написатьЛинии(х)
#> а\б

str_view(x, "\\\\")  

В этой книге я буду писать регулярное выражение как \. , чтобы соответствовать началу строки. и $ :

  x <- c("яблочный пирог", "яблоко", "яблочный пирог")
str_view(x, "яблоко")  

Вы также можете сопоставить границу между словами с помощью \b . Я не часто использую это в R, но иногда я использую его, когда выполняю поиск в RStudio, когда хочу найти имя функции, которая является компонентом других функций. Например, я буду искать \bsum\b , чтобы избежать совпадения summum , summum , rowsum и так далее.$" ?

  • Учитывая корпус общих слов в stringr::words , создайте обычный выражения, которые находят все слова, которые:

    1. Начните с «y».
    2. Конец с «x»
    3. Имеют ровно три буквы. (Не обманывайтесь, используя str_length() !)
    4. Иметь семь или более букв.

    Поскольку этот список длинный, вы можете использовать аргумент соответствия для str_view() , чтобы показать только совпадающие или не совпадающие слова.abc] : соответствует чему угодно, кроме a, b или c.

  • Помните, чтобы создать регулярное выражение, содержащее \d или \s , вам нужно экранировать \ для строки, поэтому вы наберете "\\d" или "\ \с" .

    Класс символов, содержащий один символ, является хорошей альтернативой обратной косой черте, когда вы хотите включить в регулярное выражение один метасимвол. Многие люди находят это более читабельным.

      # Ищите литерал, который обычно имеет особое значение в регулярном выражении
    str_view(c("abc", "а.с", "а*с", "а с"), "а[.]с")  
      str_view(c("abc", "ac", "a*c", "ac"), ".[*]c")  
      str_view(c("abc", "ac", "a*c", "ac"), "a[]")  

    Это работает для большинства (но не для всех) метасимволов регулярных выражений: $ . | ? * + ( ) [ { . и - .

    Вы можете использовать чередование для выбора между одним или несколькими альтернативными шаблонами. Например, abc|d..f будет соответствовать либо «abc», либо «глухой» . Обратите внимание, что приоритет для | является низким, поэтому abc|xyz соответствует abc или xyz , а не abcyz или abxyz . Как и в случае с математическими выражениями, если приоритет становится запутанным, используйте круглые скобки, чтобы было понятно, что вы хотите:

      str_view(c("серый", "серый"), "gr(e|a)y")  
    Упражнения
    1. Создайте регулярные выражения, чтобы найти все слова, которые:

      1. Начните с гласной.

      2. Содержат только согласные. (Подсказка: думая о сопоставлении «не»-гласные.)

      3. Конец с ed , но не с ed .

      4. Конец с ing или ise .

    2. Опытным путем проверить правило «i перед e, кроме c».

    3. Всегда ли за "q" следует "u"?

    4. Напишите регулярное выражение, которое соответствует слову, если оно, вероятно, написано на британском английском, а не на американском английском.

    5. Создайте регулярное выражение, которое будет соответствовать номерам телефонов, как обычно написано в вашей стране.

    Повторение

    Следующий шаг в мощности включает контроль количества совпадений шаблона:

    • ? : 0 или 1
    • + : 1 или более
    • * : 0 или более
      x <- "1888 — самый длинный год, указанный римскими цифрами: MDCCCLXXXVIII"
    str_view(x, "Копия?")  

    Обратите внимание, что у этих операторов высокий приоритет, поэтому вы можете написать: colou?r , чтобы соответствовать американскому или британскому написанию.Это означает, что в большинстве случаев потребуются круглые скобки, например bana(na)+ .

    Вы также можете точно указать количество совпадений:

    • {n} : ровно n
    • {n,} : n или более
    • {,m} : не более m
    • {n,m} : между n и m

    По умолчанию эти совпадения являются «жадными»: они будут соответствовать самой длинной возможной строке. Вы можете сделать их «ленивыми», сопоставляя кратчайшую возможную строку, поставив ? после них..*$

  • "\\{.+\\}"
  • \д{4}-\д{2}-\д{2}
  • "\\\\{4}"
  • Создайте регулярные выражения, чтобы найти все слова, которые:

    1. Начните с трех согласных.
    2. Три или более гласных подряд.
    3. Две или более пар гласных и согласных подряд.
  • Решите кроссворды с регулярными выражениями для начинающих на https://regexcrossword.com/challenges/beginner.

  • Группировка и обратные ссылки

    Ранее вы узнали о скобках как о способе устранения неоднозначности сложных выражений. Скобки также создают группу захвата с номером (номер 1, 2 и т. д.). Группа захвата хранит часть строки , совпадающую с частью регулярного выражения в круглых скобках. Вы можете ссылаться на тот же текст, который ранее соответствовал группе захвата с обратными ссылками , например \1 , \2 и т. д.Например, следующее регулярное выражение находит все фрукты, в которых есть повторяющаяся пара букв.

      str_view(фрукты, "(..)\\1", совпадение = ИСТИНА)  

    (Вскоре вы также увидите, насколько они полезны в сочетании с str_match() .)

    Упражнения
    1. Опишите словами, чему будут соответствовать эти выражения:

      1. (.)\1\1
      2. "(.)(.)\\2\\1"
      3. (..)\1
      4. "(.).\\1.\\1"
      5. "(.)(.)(.).*\\3\\2\\1"
    2. Создать регулярные выражения для соответствия словам, которые:

      1. Начинается и заканчивается одним и тем же символом.

      2. Содержат повторяющуюся пару букв (например, слово "church" содержит двукратное повторение "ch")

      3. Содержат одну букву, повторяющуюся не менее чем в трех местах (например, «одиннадцать» содержит три «е».)

    Инструменты

    Теперь, когда вы изучили основы регулярных выражений, пришло время научиться применять их к реальным задачам.В этом разделе вы познакомитесь с широким спектром функций stringr, которые позволяют:

    • Определите, какие строки соответствуют шаблону.
    • Найти позиции спичек.
    • Извлечь содержимое совпадений.
    • Заменить совпадения новыми значениями.
    • Разделить строку на основе совпадения.

    Предостережение, прежде чем мы продолжим: поскольку регулярные выражения настолько мощны, легко попытаться решить любую проблему с помощью одного регулярного выражения.\[\]\r\\]|\\.)*\](?:(?:\r\n)?[ \t])*))*\>(?:( ?:\r\n)?[ \t])*))*)?;\s*)

    Это несколько патологический пример (потому что адреса электронной почты на самом деле удивительно сложны), но он используется в реальном коде. Дополнительные сведения см. в обсуждении stackoverflow по адресу http://stackoverflow.com/a/201378.

    Не забывайте, что вы работаете с языком программирования и в вашем распоряжении есть другие инструменты. Вместо того, чтобы создавать одно сложное регулярное выражение, часто бывает проще написать серию более простых регулярных выражений.Если вы застряли, пытаясь создать одно регулярное выражение, которое решает вашу проблему, сделайте шаг назад и подумайте, можете ли вы разбить проблему на более мелкие части, решая каждую задачу, прежде чем переходить к следующей.

    Обнаружить совпадения

    Чтобы определить, соответствует ли вектор символов шаблону, используйте str_detect() . Он возвращает логический вектор той же длины, что и вход:

      x <- c("яблоко", "банан", "груша")
    str_detect(х, "е")
    #> [1] ИСТИНА ЛОЖЬ ИСТИНА  

    Помните, что когда вы используете логический вектор в числовом контексте, ЛОЖЬ становится 0, а ИСТИНА становится 1.т")) #> [1] 65 # Какая часть обычных слов заканчивается на гласную? среднее (str_detect (слова, "[aeioou]$")) #> [1] 0,2765306

    При наличии сложных логических условий (например, совпадение a или b, но не с совпадением с d) зачастую проще объединить несколько вызовов str_detect() с логическими операторами, чем пытаться создать одно регулярное выражение. Например, вот два способа найти все слова, не содержащие гласных:

    .
      # Найти все слова, содержащие хотя бы одну гласную, и инвертировать
    no_vowels_1 <- !str_detect(слова, "[aioou]")
    # Найти все слова, состоящие только из согласных (не гласных)
    no_vowels_2 <- str_detect(words, "^[^aeiou]+$")
    идентичные (без_гласных_1, без_гласных_2)
    #> [1] ИСТИНА  

    Результаты идентичны, но я думаю, что первый подход значительно легче понять.Если ваше регулярное выражение становится слишком сложным, попробуйте разбить его на более мелкие части, дать каждой части имя, а затем объединить части с помощью логических операций.

    Обычно функция str_detect() используется для выбора элементов, соответствующих шаблону. Вы можете сделать это с помощью логического подмножества или удобной оболочки str_subset() :

      слов[str_detect(слова, "x$")]
    #> [1] "коробка" "пол" "шесть" "налог"
    str_subset (слова, "x $")
    #> [1] "коробка" "пол" "шесть" "налог"  

    Однако обычно ваши строки представляют собой один столбец фрейма данных, и вместо этого вы захотите использовать фильтр:

      df <- тиббл(
      слово = слова,
      я = seq_along (слово)
    )
    дф %>%
      фильтр (str_detect (слово, "x $"))
    #> # Таблица: 4 x 2
    #> слово я
    #>  <число>
    #> 1 коробка 108
    #> 2 пола 747
    #> 3 шесть 772
    #> 4 налог 841  

    Вариация на str_detect() это str_count() : вместо простого да или нет, он говорит вам, сколько совпадений есть в строке:

      x <- c("яблоко", "банан", "груша")
    str_count(х, "а")
    #> [1] 1 3 1
    
    # Сколько в среднем гласных в слове?
    среднее (str_count (слова, "[aeiou]"))
    #> [1] 1.привет]")
      )
    #> # Таблица: 980 x 4
    #> слово i гласные согласные
    #>    
    #> 1 а 1 1 0
    #> 2 способен 2 2 2
    #> 3 около 3 3 2
    #> 4 абсолютное 4 4 4
    #> 5 принять 5 2 4
    #> 6 учетная запись 6 3 4
    #> # … еще 974 строки  

    Обратите внимание, что совпадения никогда не перекрываются. Например, в "abababa" сколько раз будет совпадать шаблон "aba" ? Регулярные выражения говорят два, а не три:

      str_count("абабаба", "аба")
    #> [1] 2
    str_view_all ("абабаба", "аба")  

    Обратите внимание на использование str_view_all() .Как вы скоро узнаете, многие функции stringr работают парами: одна функция работает с одним совпадением, а другая работает со всеми совпадениями. Вторая функция будет иметь суффикс _all .

    Упражнения
    1. Для каждой из следующих задач попробуйте решить ее, используя как один регулярное выражение и комбинация нескольких вызовов str_detect() .

      1. Найдите все слова, которые начинаются или заканчиваются на x .

      2. Найдите все слова, которые начинаются с гласной и заканчиваются на согласную.

      3. Существуют ли слова, содержащие хотя бы по одному из разных гласный звук?

    2. В каком слове больше всего гласных? Какое слово имеет наивысшую соотношение гласных? (Подсказка: какой знаменатель?)

    Сгруппированные совпадения

    Ранее в этой главе мы говорили об использовании круглых скобок для уточнения приоритета и обратных ссылок при сопоставлении.]+)" has_noun <- предложения %>% str_subset(существительное) %>% голова(10) has_noun %>% str_extract(существительное) #> [1] "гладкий" "лист" "глубина" "курица" "припаркованный" #> [6] "солнце" "огромный" "мяч" "женщина" "помогает"

    str_extract() дает нам полное совпадение; str_match() дает каждый отдельный компонент. Вместо вектора символов он возвращает матрицу с одним столбцом для полного совпадения, за которым следует один столбец для каждой группы:

      has_noun %>%
      str_match(существительное)
    #> [,1] [,2] [,3]
    #> [1,] "гладкий" "гладкий"
    #> [2,] "лист" "the" "лист"
    #> [3,] "глубина" "глубина"
    #> [4,] "курица" "а" "курица"
    #> [5,] "припаркованный" "припаркованный"
    #> [6,] "солнце" "the" "солнце"
    #> [7,] "огромный" "огромный"
    #> [8,] "мяч" "the" "мяч"
    #> [9,] "женщина" "the" "женщина"
    #> [10,] "а помогает" "а" "помогает"  

    (Неудивительно, что наша эвристика для обнаружения существительных плохая, а также подбирает такие прилагательные, как плавный и припаркованный.]+)", удалить = ЛОЖЬ ) #> # Текст: 720 x 3 #> артикль предложения существительное #> <хр> <хр> <хр> #> 1 Каноэ из березы скользнуло по гладким доскам. гладкий #> 2 Приклейте лист к темно-синему фону. Лист #> 3 Легко определить глубину колодца. глубина #> 4 В наши дни куриная ножка - редкое блюдо. курица #> 5 Рис часто подают в круглых мисках.<нет данных> <нет данных> #> 6 Из лимонного сока получается прекрасный пунш. <нет данных> <нет данных> #> # … еще 714 строк

    Как и str_extract() , если вам нужны все совпадения для каждой строки, вам понадобится str_match_all() .

    Упражнения
    1. Найдите все слова, идущие после «числа», такие как «один», «два», «три» и т. д. Вытащите и число, и слово.

    2. Найти все сокращения.Разделите части до и после апостроф.

    Замена спичек

    str_replace() и str_replace_all() позволяют заменять совпадения новыми строками. Самое простое использование — заменить шаблон фиксированной строкой:

    .
      x <- c("яблоко", "груша", "банан")
    str_replace(x, "[aioou]", "-")
    #> [1] "-pple" "p-ar" "b-nana"
    str_replace_all(x, "[aioou]", "-")
    #> [1] "-ppl-" "p--r" "b-n-n-"  

    С помощью str_replace_all() вы можете выполнять множественные замены, указав именованный вектор:

      x <- c("1 дом", "2 машины", "3 человека")
    str_replace_all(x, c("1" = "один", "2" = "два", "3" = "три"))
    #> [1] "один дом" "две машины" "три человека"  

    Вместо замены фиксированной строкой вы можете использовать обратные ссылки для вставки компонентов совпадения.]+)", "\\1 \\3 \\2") %>% голова(5) #> [1] "Березка каноэ скользила по гладким доскам." #> [2] "Приклейте лист к синему фону." #> [3] "Глубину колодца легко определить." #> [4] "В эти дни куриная ножка - редкое блюдо." #> [5] «Рис часто подают в круглых мисках».

    Упражнения
    1. Заменить все прямые косые черты в строке обратными косыми чертами.

    2. Реализовать простую версию str_to_lower() с использованием replace_all() .

    3. Поменять местами первую и последнюю буквы в словах . Какая из этих строк еще слова?

    Разделение

    Используйте str_split() , чтобы разбить строку на части. Например, мы могли бы разделить предложения на слова:

    .
      предложений %>%
      голова(5) %>%
      str_split ("")
    #> [[1]]
    #> [1] "Березка" "каноэ" "скользила" "по" "по" "гладкая"
    #> [8] "доски."
    #>
    #> [[2]]
    #> [1] "Приклеить" "лист" "к" "к"
    #> [6] "темный" "синий" "фон."
    #>
    #> [[3]]
    #> [1] «Это» «легко» «рассказать» «глубину» «колодца».
    #>
    #> [[4]]
    #> [1] "Эти" "дни" "а" "курица" "ножка" "есть" "а"
    #> [8] "редкое" "блюдо".
    #>
    #> [[5]]
    #> [1] «Рис» «часто» «подается» «в» «круглых» «мисках».  

    Поскольку каждый компонент может содержать разное количество деталей, возвращается список. Если вы работаете с вектором длины 1, проще всего просто извлечь первый элемент списка:

    .
      "а|б|в|г" %>%
      str_split("\\|") %>%
      .[[1]]
    #> [1] "а" "б" "в" "г"  

    В противном случае, как и в других функциях stringr, возвращающих список, вы можете использовать упрощение = ИСТИНА для возврата матрицы:

      предложений %>%
      голова(5) %>%
      str_split(" ", упростить = ИСТИНА)
    #> [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
    #> [1,] «Береза» «каноэ» «скользила» «по» «гладким» «доскам».
    #> [2,] «Приклейте» «лист» «к» «темному» «синему» фону."
    #> [3,] «Это» «легко» «рассказать» «глубину» «из» «а»
    #> [4,] "Эти" "дни" "а" "курица" "ножка" "есть" "а" "редкий"
    #> [5,] «Рис» «часто» «подается» «в» «круглых» «мисках». ""
    #> [,9]
    #> [1,] ""
    #> [2,] ""
    #> [3,] «хорошо».
    #> [4,] "тарелка".
    #> [5,] ""  

    Вы также можете запросить максимальное количество штук:

      полей <- c("Имя: Хэдли", "Страна: Новая Зеландия", "Возраст: 35")
    поля %>% str_split(": ", n = 2, упрощение = TRUE)
    #> [,1] [,2]
    #> [1,] "Имя" "Хэдли"
    #> [2,] "Страна" "Новая Зеландия"
    #> [3,] "Возраст" "35"  

    Вместо того, чтобы разбивать строки по шаблонам, вы также можете разбивать по символам, строкам, предложениям и словам border() s:

      x <- "Это предложение.Это другая фраза».
    str_view_all(x, граница("слово"))  
     
    str_split(x, " ")[[1]]
    #> [1] «Это» «является» «предложением». ""          "Этот"
    #> [7] "является" "другим" "предложением".
    str_split(x, граница("слово"))[[1]]
    #> [1] «Это» «есть» «а» «предложение» «это» «есть» «другое»
    #> [8] "предложение"  
    Упражнения
    1. Разделить строку типа "яблоки, груши и бананы" на отдельные компоненты.

    2. Почему лучше разделить по границе ("слово") , чем по " " ?

    3. Что делает разбиение пустой строки ( "" )? Экспериментируйте и тогда читайте документацию.

    Найти совпадения

    str_locate() и str_locate_all() дают вам начальную и конечную позиции каждого совпадения. Это особенно полезно, когда ни одна из других функций не делает именно то, что вам нужно.Вы можете использовать str_locate() , чтобы найти соответствующий шаблон, str_sub() , чтобы извлечь и/или изменить их.

    Практическое введение в парсинг веб-страниц в Python — настоящий Python

    Хотя регулярные выражения в целом отлично подходят для сопоставления с образцом, иногда проще использовать анализатор HTML, специально предназначенный для анализа HTML-страниц. Для этой цели написано множество инструментов Python, но лучше всего начать с библиотеки Beautiful Soup.

    Установить красивый суп

    Чтобы установить Beautiful Soup, вы можете запустить в своем терминале следующее:

      $ python3 -m pip установить BeautifulSoup4
      

    Запустите pip show , чтобы просмотреть сведения о только что установленном пакете:

      $ python3 -m pip show beautifulsoup4
    Имя: BeautifulSoup4
    Версия: 4.9.1
    Резюме: библиотека очистки экрана
    Домашняя страница: http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/
    Автор: Леонард Ричардсон.
    Электронная почта автора: [email protected]организация
    Лицензия: Массачусетский технологический институт
    Расположение: c:\realpython\venv\lib\site-packages
    Требует:
    Требуется:
      

    В частности, обратите внимание, что последней версией на момент написания была 4.9.1.

    Создать объект

    BeautifulSoup

    Введите следующую программу в новое окно редактора:

      из импорта bs4 BeautifulSoup
    из urllib.request импортировать urlopen
    
    url = "http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus"
    страница = urlopen(url)
    html = page.read().decode("utf-8")
    суп = BeautifulSoup(html, "html.парсер")
      

    Эта программа делает три вещи:

    1. Открывает URL http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus с помощью urlopen() из модуля urllib.request

    2. Считывает HTML-код со страницы в виде строки и присваивает его переменной html

    3. Создает объект BeautifulSoup и присваивает его переменной супа

    Объект BeautifulSoup , назначенный супу , создается с двумя аргументами.Первый аргумент — это HTML для анализа, а второй аргумент, строка "html.parser" , указывает объекту, какой анализатор использовать за кулисами. "html.parser" представляет встроенный в Python анализатор HTML.

    Используйте объект

    BeautifulSoup

    Сохраните и запустите указанную выше программу. Когда он закончит работу, вы можете использовать переменную суп в интерактивном окне для анализа содержимого html различными способами.

    Например, объектов BeautifulSoup имеют .get_text() , который можно использовать для извлечения всего текста из документа и автоматического удаления любых тегов HTML.

    Введите следующий код в интерактивное окно IDLE:

    >>>
      >>> print(soup.get_text())
    
    
    Профиль: Дионис
    
    
    
    
    
    Имя: Дионис
    
    Родной город: гора Олимп
    
    Любимое животное: леопард
    
    Любимый цвет: винный
      

    В этом выводе много пустых строк. Это результат символов новой строки в тексте HTML-документа.Вы можете удалить их с помощью метода string .replace() , если вам нужно.

    Часто вам нужно получить только определенный текст из HTML-документа. Использование Beautiful Soup сначала для извлечения текста, а затем использование строкового метода .find() иногда проще, чем работа с регулярными выражениями.

    Однако иногда теги HTML сами по себе являются элементами, указывающими на данные, которые вы хотите получить. Например, возможно, вы хотите получить URL-адреса всех изображений на странице.Эти ссылки содержатся в атрибуте src HTML-тегов .

    В этом случае вы можете использовать find_all() для возврата списка всех экземпляров этого конкретного тега:

    >>>
      >>> суп.найти_все("изображение")
    [, ]
      

    Возвращает список всех тегов в документе HTML. Объекты в списке выглядят так, как будто они представляют собой строки, представляющие теги, но на самом деле они являются экземплярами объекта Tag , предоставленного Beautiful Soup.Объекты Tag обеспечивают простой интерфейс для работы с содержащейся в них информацией.

    Давайте немного изучим это, сначала распаковав объекты Tag из списка:

    >>>
      >>> изображение1, изображение2 = суп.найти_все("img")
      

    Каждый объект Tag имеет свойство .name , которое возвращает строку, содержащую тип тега HTML:

    Вы можете получить доступ к атрибутам HTML объекта Tag , поместив их имя в квадратные скобки, как если бы атрибуты были ключами в словаре.

    Например, тег имеет единственный атрибут src со значением "/static/dionysus.jpg" . Точно так же тег HTML, такой как ссылка , имеет два атрибута: href и target .

    Чтобы получить источник изображений на странице профиля Dionysus, вы получаете доступ к атрибуту src , используя обозначение словаря, упомянутое выше:

    >>>
      >>> изображение1["источник"]
    '/статический/дионис.jpg'
    
    >>> изображение2["источник"]
    '/статический/виноград.png'
      

    Доступ к некоторым тегам в HTML-документах можно получить с помощью свойств объекта Tag . Например, чтобы получить тег </code> в документе, вы можете использовать свойство <code> .title </code>: </p> >>> <pre> <code> >>> суп.название <title>Профиль: Дионис

    Если вы посмотрите на источник профиля Dionysus, перейдя на страницу профиля, щелкнув страницу правой кнопкой мыши и выбрав Просмотреть источник страницы , вы заметите, что тег </code>, как написано в документ выглядит так: </p> <pre> <code> <title >Профиль: Дионис

    Beautiful Soup автоматически очищает теги за вас, удаляя лишний пробел в открывающем теге и лишнюю косую черту ( / ) в закрывающем теге.

    Вы также можете получить только строку между тегами title с помощью свойства .string объекта Tag :

    >>>
      >>> суп.название.строка
    «Профиль: Дионис»
      

    Одной из наиболее полезных функций Beautiful Soup является возможность поиска определенных типов тегов, атрибуты которых соответствуют определенным значениям. Например, если вы хотите найти все теги , у которых атрибут src равен значению /static/dionysus.jpg , то вы можете указать следующий дополнительный аргумент для .find_all() :

    >>>
      >>> sup.find_all("img", src="/static/dionysus.jpg")
    []
      

    Этот пример несколько произволен, и полезность этого метода может быть неочевидна из примера. Если вы потратите некоторое время на просмотр различных веб-сайтов и просмотр источников их страниц, то заметите, что многие веб-сайты имеют чрезвычайно сложную структуру HTML.

    При извлечении данных с веб-сайтов с помощью Python вас часто интересуют определенные части страницы. Потратив некоторое время на просмотр HTML-документа, вы сможете определить теги с уникальными атрибутами, которые можно использовать для извлечения необходимых данных.

    Затем, вместо того, чтобы полагаться на сложные регулярные выражения или использовать .find() для поиска по документу, вы можете получить прямой доступ к интересующему вас тегу и извлечь нужные данные.

    В некоторых случаях вы можете обнаружить, что Beautiful Soup не предлагает нужных вам функций.С библиотекой lxml немного сложнее начать работу, но она предлагает гораздо большую гибкость, чем Beautiful Soup, для анализа HTML-документов. Возможно, вы захотите проверить это, как только освоите Beautiful Soup.

    Примечание. Анализаторы HTML , такие как Beautiful Soup, могут сэкономить вам много времени и усилий, когда дело доходит до поиска определенных данных на веб-страницах. Однако иногда HTML написан настолько плохо и неорганизованно, что даже сложный парсер, такой как Beautiful Soup, не может правильно интерпретировать HTML-теги.

    В этом случае вам часто приходится использовать .find() и методы регулярных выражений, чтобы попытаться разобрать нужную вам информацию.

    BeautifulSoup отлично подходит для извлечения данных из HTML-кода веб-сайта, но не предоставляет никаких возможностей для работы с HTML-формами. Например, если вам нужно выполнить поиск на веб-сайте по какому-либо запросу, а затем очистить результаты, то один BeautifulSoup далеко не уйдет.

    Проверьте свое понимание

    Разверните блок ниже, чтобы проверить ваше понимание.

    Напишите программу, которая получает полный HTML-код со страницы по URL-адресу http://olympus.realpython.org/profiles .

    С помощью Beautiful Soup распечатайте список всех ссылок на странице, выполнив поиск HTML-тегов с именами и и извлекая значение атрибута href каждого тега.

    Окончательный вывод должен выглядеть так:

      http://olympus.realpython.org/profiles/aphrodite
    http://olympus.realpython.орг/профили/посейдон
    http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus
      

    Вы можете развернуть блок ниже, чтобы увидеть решение:

    Сначала импортируйте функцию urlopen из модуля urlib.request и класс BeautifulSoup из пакета bs4 :

      из urllib.request import urlopen
    из bs4 импортировать BeautifulSoup
      

    Каждый URL-адрес ссылки на странице /profiles является относительным URL-адресом, поэтому создайте переменную base_url с базовым URL-адресом веб-сайта:

      base_url = "http://olympus.realpython.org"
      

    Вы можете создать полный URL-адрес, объединив base_url с относительным URL-адресом.

    Теперь откройте страницу /profiles с помощью urlopen() и используйте .read() , чтобы получить исходный код HTML:

      html_page = urlopen(base_url + "/profiles")
    html_text = html_page.read().decode("utf-8")
      

    После загрузки и декодирования исходного кода HTML можно создать новый объект BeautifulSoup для анализа HTML:

      суп = BeautifulSoup(html_text, "html.парсер")
      

    soap.find_all("a") возвращает список всех ссылок в исходном коде HTML. Вы можете просмотреть этот список, чтобы распечатать все ссылки на веб-странице:

      для ссылки в soap.find_all("a"):
        link_url = базовый_url + ссылка["href"]
        печать (link_url)
      

    Доступ к относительному URL для каждой ссылки можно получить с помощью индекса "href" . Объедините это значение с base_url , чтобы создать полный link_url .

    Когда вы будете готовы, вы можете перейти к следующему разделу.

    Apache JMeter — Руководство пользователя: Регулярные выражения

    21.1 Обзор¶

    JMeter включает программное обеспечение для сопоставления с образцом Apache Jakarta ORO.
    Для этого есть некоторая документация на веб-сайте Jakarta, например сводка символов сопоставления с образцом

    Существует также документация по более старой версии продукта по адресу Руководство пользователя OROMatcher, которое может оказаться полезным.

    Сопоставление с образцом очень похоже на сопоставление с образцом в Perl. Полная установка Perl будет включать множество документации по регулярным выражениям — ищите perlrequick, perlretut, perlre и perlreref.

    Стоит подчеркнуть разницу между « содержит » и « соответствует », используемую в тестовом элементе Response Assertion:

    " содержит "
    означает, что регулярное выражение соответствует хотя бы какой-то части цели, поэтому «алфавит» « содержит » «тел.ал.*т$'.

    Однако это не всегда так. Например, регулярное выражение «alp|.lp.*» — это « содержит » в «алфавите», но не " соответствует " 'алфавиту'.

    Почему? Потому что, когда средство сопоставления с образцом находит последовательность 'alp' в 'алфавите', оно прекращает пробовать любые другие варианты. комбинации - и "альп" не то же самое, что "алфавит", так как он не включает "хабет".

    В отличие от Perl, нет необходимости (т. е. не нужно) заключать регулярное выражение в //.

    Так как же использовать модификаторы ismx и т. д., если нет завершающего /? Решение состоит в использовании расширенных регулярных выражений , то есть /abc/i становится (?i)abc. См. также Размещение модификаторов ниже.

    21.2 Примеры¶

    Извлечь одну строку

    Предположим, вы хотите сопоставить следующую часть веб-страницы:
    имя="файл" значение="readme.txt">
    , и вы хотите извлечь файл readme.txt.
    Подходящее регулярное выражение:
    имя="файл" значение="(.+?)">

    Специальные символы выше:

    ( и )
    они заключают в себе часть строки совпадения, которая должна быть возвращена
    .
    соответствует любому символу
    +
    один или несколько раз
    ?
    не жадничать, т.е. останавливаться при успешном первом совпадении

    Примечание: без ?, .+ будет продолжаться после первого "> пока не нашел последний возможный ">" - что, вероятно, не то, что было задумано."] - означает соответствие чему угодно, кроме "
    В этом случае механизм сопоставления может перестать искать, как только увидит первый ", тогда как в предыдущем случае механизм должен проверить, что он нашел «>», а не сказать «>»."]+)"
    Это создаст 2 группы, которые можно использовать в шаблоне экстрактора регулярных выражений JMeter как $1$ и $2$.

    JMeter Regex Extractor сохраняет значения групп в дополнительных переменных.

    Например, предположим:

    • Справочное имя: MYREF
    • Регулярное выражение: name="(.+?)" value="(.+?)"
    • Шаблон: $1$$2$

    Не заключайте регулярное выражение в //

    Будут установлены следующие переменные:

    МИРЕФ
    file.namereadme.txt
    MYREF_g0
    имя="файл.имя" значение="readme.txt"
    MYREF_g1
    имя файла
    MYREF_g2
    readme.txt
    Эти переменные могут упоминаться позже в плане тестирования JMeter как ${MYREF}, ${MYREF_g1} и т. д.

    21.3 Линейный режим¶

    Сопоставление с образцом ведет себя немного по-разному, в зависимости от настройки модификаторов multi-line и single-line. Обратите внимание, что однострочные и многострочные операторы не имеют ничего общего друг с другом; их можно указать независимо.' метасимвол совпадает в начале каждой строки, и метасимвол '$' совпадает в конце каждой строки.

    Регулярные выражения используют определенные символы в качестве метасимволов — эти символы имеют особое значение для механизма RE. Такие символы необходимо экранировать, предваряя их \ (обратная косая черта), чтобы рассматривать их как обычные символы. Вот список метасимволов и их значение (пожалуйста, проверьте документацию ORO, если сомневаетесь).

    ( и )
    группировка
    [ и ]
    классов символов
    { и }
    повторение
    *, + и ?
    повторение
    .и $
    начало и конец строки или строки
    Обратите внимание, что ORO не поддерживает метасимволы \Q и \E. [В других движках RE их можно использовать для цитирования части RE, чтобы метасимволы обозначали сами себя.] Вы можете использовать функцию, чтобы сделать эквивалент, см. ${__escapeOroRegexpChars(valueToEscape)}.

    ORO поддерживает следующие расширенные регулярные выражения Perl5.

    (?#текст)
    Встроенный комментарий, вызывающий игнорирование текста.
    (?:регулярное выражение)
    Группирует такие элементы, как "()", но не сохраняет совпадение группы.
    (?=регулярное выражение)
    Утверждение положительного просмотра вперед нулевой ширины. Например, \w+(?=\s) соответствует слову, за которым следует пробел, без включения пробела в MatchResult.
    (?! регулярное выражение)
    Утверждение отрицательного просмотра вперед нулевой ширины. Например, foo(?!bar) соответствует любому вхождению "foo", которое не сопровождается "bar". Помните, что это утверждение нулевой ширины, что означает, что a(?!b)d будет соответствует объявлению, потому что за a следует символ, отличный от b (d), и d следует из утверждения о нулевой ширине.
    (?imx)
    Один или несколько встроенных модификаторов сопоставления с образцом. i включает нечувствительность к регистру, m включает многострочную обработку ввода, s включает однострочную обработку ввода, а x включает расширенные комментарии с пробелами.
    Обратите внимание, что (?<=regexp) — просмотр назад — не поддерживается.

    21.5 Размещение модификаторов¶

    Модификаторы можно размещать в любом месте регулярного выражения и применять с этого момента. [Ошибка в ORO означает, что их нельзя использовать в самом конце регулярного выражения.Однако там они все равно не подействовали бы.]

    Однострочные (?s) и многострочные (?m) модификаторы обычно помещаются в начало регулярного выражения.

    Модификатор игнорирования регистра (?i) можно с пользой применить только к части регулярного выражения, например:

    Совпадение с регистром ExAct или (?i)ArBiTrARY(?-i) case
     
    будет соответствовать регистру Match ExAct или произвольному регистру, а также регистру Match ExAct или регистру ARBitrary, но не соответствует точному регистру или регистру ArBiTrARY.

    Начиная с JMeter 2.4, дерево результатов просмотра слушателя включите RegExp Tester для проверки регулярных выражений непосредственно на данных ответа сэмплера.

    Существует веб-сайт для тестирования регулярных выражений Java.

    Другой подход заключается в использовании простого плана тестирования для проверки регулярных выражений. Образец запроса Java можно использовать для создания образца, или образец HTTP можно использовать для загрузки файла. Добавьте Debug Sampler и Tree View Listener, и изменения в регулярном выражении можно будет быстро протестировать. без необходимости доступа к каким-либо внешним серверам.

    Перейти к началу

    JMeter Извлечение и повторное использование в качестве переменной — с дополнительными экстракторами

    Это наш самый популярный пост в блоге, и мы добавили больше экстракторов. В этом посте объясняется, как использовать экстрактор регулярных выражений для извлечения ключа из ответа на ваш первый запрос и использовать извлеченный ключ для последующих запросов. Мы называем это извлечением JMeter и повторным использованием.

    Теперь вы можете использовать дополнительные экстракторы, экстрактор JSON и экстрактор Xpath. Мы добавили это в конец этого сообщения в блоге.

    Вы можете использовать экстрактор регулярных выражений, чтобы извлечь ключ из ответа на ваш первый запрос и использовать извлеченный ключ для последующих запросов. Мы называем это извлечением JMeter и повторным использованием. Вот шаги:

    1. Щелкните правой кнопкой мыши первый запрос и добавьте постпроцессор: Извлечение регулярных выражений.
    2. Создайте регулярное выражение и укажите значения в других обязательных полях. Дополнительные сведения см. в справочнике по компонентам JMeter.
    3. Извлеченное значение будет сохранено в переменной, указанной в качестве имени ссылки.
    4. Вы можете использовать эту переменную в последующих запросах.

    Пример плана тестирования — извлечение и повторное использование JMeter

    Например, мы используем OpenWeather API и извлечем идентификатор города

    1. Предположим, что «Текущая погода по городам» — ваш первый запрос. В ответ на этот запрос он возвращает идентификатор города. Я добавил экстрактор регулярных выражений, который будет извлекать идентификатор города, а извлеченное значение будет сохранено в имени переменной «cityid».
    2. Переменная «cityid» отправляется в последующих запросах. Например, используется в запросе «Текущая погода по идентификатору города».

    Теперь мы сделали извлечение и повторное использование JMeter.

    Вы можете запустить нагрузочный тест JMeter с помощью JMX-скрипта любого мобильного приложения, веб-приложения или API на RedLine13. Вот результаты, на которые стоит обратить внимание.

    Или попробуйте свой собственный нагрузочный тест.

    Больше экстракторов — извлечение и повторное использование JMeter

    В этом новом разделе объясняется, как можно также использовать экстрактор JSON или экстрактор Xpath для извлечения ключа из ответа на ваш первый запрос и использования извлеченного ключа для последующих запросов.Это также является частью извлечения и повторного использования JMeter.

    Извлечение с помощью экстрактора JSON

     JSON – чрезвычайно простой формат данных, который по популярности превзошел XML. Все больше REST API и серверов используют JSON в качестве основного формата обмена данными. Начиная с JMeter 3.0, гораздо проще извлекать данные из ответов JSON с помощью экстрактора постпроцессора JSON. Постпроцессор JSON позволяет извлекать данные из ответов с использованием синтаксиса JSON-PATH. Этот постпроцессор очень похож на экстрактор регулярных выражений.Он должен быть размещен как дочерний элемент HTTP Sampler или любого другого семплера, который имеет ответы. Это позволит вам очень легко извлекать текстовый контент. Дополнительные сведения см. в синтаксисе JSONPath.

    Чтобы продемонстрировать использование постпроцессора JSON, воспользуемся сервисом отдыха https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1, который позволяет вам продемонстрировать отправку запросов и получение ответов.

    Если вы нажмете на эту ссылку или скопируете и вставите в браузер, вы увидите ответ. Ответ в формате JSON:

     {
      "идентификатор пользователя": 1,
      "идентификатор": 1,
      "title": "delectus aut autem",
      "завершено": ложь
    } 

    Из приведенного выше ответа вы можете извлечь userId , id и title , полностью используя путь JSON и постпроцессор JSON.
    Выполните следующие действия, чтобы извлечь значения.

    Добавьте пробоотборник HTTP-запроса со следующими параметрами:

    Протокол: https
    Имя или IP-адрес сервера: jsonplaceholder.typicode.com
    Метод: GET
    Путь: /todos/1

    Добавить постпроцессор JSON в качестве дочернего элемента пробоотборника HTTP-запросов:

    Имена созданных переменных: userID
    Выражение пути JSON: $.идентификатор пользователя
    Номер совпадения: 1

    Приведенный выше экстрактор JSON извлекает идентификатор пользователя и сохраняет в идентификатор пользователя . Вы можете использовать ${userID} для повторного использования этой переменной.

    Чтобы узнать больше о написании выражений пути JSON, обратитесь к http://goessner.net/articles/JSONPath/index.html#e2

    Извлечение с помощью XPath Extractor

    XPath определяется как XML-путь . Это синтаксис или язык для поиска любого элемента на веб-странице с использованием выражения пути XML .XPath используется для поиска местоположения любого элемента на веб-странице с использованием структуры HTML DOM. Чтобы продемонстрировать использование средства извлечения XPath, предположим, что на один из моих HTTP-запросов в JMeter будет получен следующий ответ:

    .
     <дел>
     

    Выберите город отправления:

    <выбрать имя="из порта">

    Выберите город назначения:

    <выбрать имя="вПорт">

    Мы можем извлечь значения fromPort и значения toPort в две разные переменные, а затем передать их следующему запросу.Если вы создадите выражение регулярного выражения ( value="(.+?)"> ), оно захватит все значения fromPort и toPort в одном массиве. Извлечь такие значения с помощью регулярных выражений очень сложно. Вместо этого вы можете использовать экстрактор XPATH для их извлечения.

    Чтобы извлечь случайное значение параметра для из порта , вы можете использовать //select[@name=’fromPort’]/*  в поле Xpath и установить Номер совпадения на 0,

    Чтобы извлечь в порт , вы можете использовать //select[@name=’fromPort’]/*  в поле Xpath и установить номер совпадения .  до 0,

    Вы можете запустить нагрузочный тест JMeter со своим JMX-скриптом любого мобильного приложения, веб-приложения или API на RedLine13. Ниже приведены примеры результатов.

    Или попробуйте свой собственный нагрузочный тест.

    Извлечение чисел Snowflake с использованием функций регулярных выражений

    Существуют различные требования для извлечения чисел из строкового значения. Это требование возникает, когда вы работаете с другим источником данных. Например, разнородные данные могут содержать много нежелательных значений, и требования будут заключаться в получении только чисел или числовых значений.Snowflake поддерживает множество встроенных функций и функций регулярных выражений. В этой статье мы проверим, как извлекать числа или числовые значения из строки , используя функции регулярных выражений Snowflake.

    Извлечение чисел с помощью функций регулярных выражений Snowflake

    В другой моей статье мы обсуждали регулярные выражения Snowflake. Мы будем использовать эти функции для получения числа или числовых значений из строки.

    Вот некоторые из распространенных применений регулярных выражений Snowflake с некоторыми примерами.

    Snowflake Извлечение чисел из примеров строк

    Функции регулярных выражений удобны, когда вы хотите извлечь числовые значения из строковых данных. Хотя вы можете использовать встроенные функции, чтобы проверить, является ли строка числовой.[:digit:]]', ' ')) AS Numeric_value ОТ (ВЫБЕРИТЕ 'Код зоны для идентификатора сотрудника 112244: 12345.' строка AS) a; +-----------------+ | NUMERIC_VALUE | |-----------------| | 112244 12345 | +-----------------+

    Обратите внимание, что функция TRIM используется для удаления ведущего пробела из результата.

    Точно так же вы можете использовать другой шаблон регулярного выражения для извлечения чисел или числовых значений из строк.

    Например, рассмотрим приведенный ниже запрос, в котором используются разные шаблоны регулярных выражений.

      SELECT TRIM(REGEXP_REPLACE(string, '[a-z/-/A-z/./#/*]', '')) AS Numeric_value
    ОТ (ВЫБЕРИТЕ 'Код зоны для идентификатора сотрудника 112244: 12345.' строка AS) a;
    
    +---------------+
    | NUMERIC_VALUE |
    |----------------|
    | 112244 12345 |
    +---------------+  
    Snowflake Извлечение 6-значных чисел из примеров строковых значений

    Наиболее распространенным требованием в среде хранилища данных является извлечение определенных цифр из строки.

    Например, извлеките 6-значное число из строковых данных. Существует множество методов, которые вы можете использовать, однако самый простой способ — использовать для этого требования регулярные выражения Snowflake REGEXP_SUBSTR .[:word:]]|[[:space:]]|$)’) AS ID FROM (SELECT ‘Код зоны для идентификатора сотрудника 112244 равен 12345.’ Строка AS) a; +———-+ | ID | |———-| | 112244 | +———-+

    Если вы знаете регулярное выражение, вы можете использовать другой шаблон в зависимости от ваших требований.

    Другим распространенным требованием является извлечение буквенно-цифровых значений из строковых данных.

    Snowflake Извлечение буквенно-цифровых символов из примеров строк

    Например, рассмотрим приведенный ниже пример для извлечения идентификатора, который представляет собой комбинацию идентификатора и числового значения.

      ВЫБЕРИТЕ REGEXP_SUBSTR('abc jjs Updates ID 123 ID_112233','ID_[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]') в качестве идентификатора ;
    
    +-----------+
    | ID |
    |-----------|
    | ID_112233 |
    +-----------+  

    Связанные статьи,

    Надеюсь, это поможет 🙂

    Web Scraper Tool — Кричащая лягушка

    Анализ веб-страниц и извлечение данных с помощью инструмента SEO Spider

    В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать пользовательскую функцию извлечения Screaming Frog SEO Spider для извлечения данных с веб-сайтов.

    Пользовательская функция извлечения позволяет извлечь любые данные из HTML-кода веб-страницы с помощью CSSPath, XPath и регулярных выражений. Извлечение выполняется на основе статического HTML, возвращенного из URL-адресов, просканированных SEO Spider, которые возвращают ответ 200 «ОК». Вы можете переключиться в режим рендеринга JavaScript, чтобы извлечь данные из визуализированного HTML.

    Чтобы перейти к примерам, щелкните одну из следующих ссылок:

    Примеры XPath
    Примеры регулярных выражений

    Чтобы начать работу, вам необходимо загрузить и установить программное обеспечение SEO Spider, а также иметь лицензию на доступ к пользовательской функции извлечения, необходимой для парсинга.Вы можете скачать с помощью кнопок в правой боковой панели.

    Когда у вас открыт SEO Spider, следующие шаги для начала извлечения данных:

    1) Нажмите «Конфигурация > Пользовательский > Извлечение»

    Это меню можно найти в меню верхнего уровня SEO Spider.

    Откроется пользовательская конфигурация извлечения, которая позволяет настроить до 100 отдельных «извлекателей».

    2) Выберите путь CSS, XPath или регулярное выражение для парсинга

    Инструмент Screaming Frog SEO Spider предоставляет три метода сбора данных с веб-сайтов:

    1. XPath — XPath — это язык запросов для выбора узлов из документа, подобного XML, например HTML.Этот параметр позволяет очищать данные с помощью селекторов XPath, включая атрибуты.
    2. Путь CSS . В CSS селекторы — это шаблоны, используемые для выбора элементов, и часто они являются самыми быстрыми из трех доступных методов. Этот параметр позволяет очищать данные с помощью селекторов пути CSS. Также доступно необязательное поле атрибута.
    3. Regex — регулярное выражение — это, конечно же, специальная строка текста, используемая для сопоставления шаблонов в данных. Это лучше всего подходит для расширенного использования, например, для извлечения комментариев HTML или встроенного JavaScript.

    CSS Path или XPath рекомендуются для большинства распространенных сценариев, и хотя оба имеют свои преимущества, вы можете просто выбрать тот вариант, который вам наиболее удобен.

    При использовании XPath или CSS Path для сбора HTML вы можете точно выбрать, что извлекать, используя раскрывающиеся фильтры —

    • Извлечение элемента HTML — выбранный элемент и все его внутреннее содержимое HTML.
    • Извлечь внутренний HTML — внутреннее HTML-содержимое выбранного элемента.Если выбранный элемент содержит другие элементы HTML, они будут включены.
    • Извлечь текст — текстовое содержимое выбранного элемента и текстовое содержимое любых подэлементов.
    • Значение функции — результат предоставленной функции, например count(//h2), чтобы найти количество тегов h2 на странице.

    3) Введите синтаксис

    Далее вам нужно ввести свой синтаксис в соответствующие поля экстрактора. Быстрый и простой способ найти соответствующий путь CSS или Xpath данных, которые вы хотите очистить, — просто открыть веб-страницу в Chrome и «проверить элемент» строки HTML, которую вы хотите собрать, затем щелкните правой кнопкой мыши и скопируйте указан соответствующий путь селектора.

    Например, вы можете начать собирать «авторов» сообщений в блогах и количество комментариев, которые они получили. Возьмем в качестве примера веб-сайт Screaming Frog .

    Откройте любое сообщение в блоге в Chrome, щелкните правой кнопкой мыши и «проверить элемент» на имени автора, которое находится в каждом сообщении, что откроет HTML-окно «элементов». Просто щелкните правой кнопкой мыши еще раз соответствующую строку HTML (с именем автора), скопируйте соответствующий путь CSS или XPath и вставьте его в соответствующее поле экстрактора в SEO Spider.Если вы используете Firefox, вы можете сделать то же самое и там.

    Вы можете переименовать «экстракторы», которые соответствуют именам столбцов в SEO Spider. В этом примере я использовал путь CSS.

    Галочки рядом с каждым экстрактором подтверждают правильность используемого синтаксиса. Если у вас есть красный крестик рядом с ними, возможно, вам придется немного подкорректировать, так как они недействительны.

    Когда вы довольны, просто нажмите кнопку «ОК» внизу. Если вы хотите увидеть больше примеров, перейдите к концу этого руководства.

    Обратите внимание: это не самый надежный метод создания селекторов CSS и выражений XPath. Выражения, данные с использованием этого метода, могут быть очень специфичными для точного положения элемента в коде. Это то, что может измениться из-за того, что проверяемое представление является визуализированной версией страницы/DOM, когда по умолчанию SEO Spider просматривает исходный HTML-код, и очистка HTML, которая может происходить, когда SEO Spider обрабатывает страницу, где есть недопустимая наценка.

    Они также могут различаться в зависимости от браузера, например.грамм. для приведенного выше «авторского» примера даны следующие селекторы CSS —

    Chrome: body > div.main-blog.clearfix > div > div.main-blog-posts > div.main-blog-posts_single-inside_author.clearfix.drop > div.main-blog-posts_single-inside_author-details .col-13-16 > div.author-details–social > a
    Firefox: .author-details–social > a:nth-child(1)

    Выражения, предоставляемые Firefox, как правило, более надежны, чем те, которые предоставляются Chrome.Тем не менее, это не должно использоваться в качестве полной замены для понимания различных вариантов извлечения и возможности создавать их вручную, изучая исходный код HTML.

    Руководство w3schools по селекторам CSS и введение в XPath — хорошие ресурсы для понимания основ этих выражений.

    4) Просканировать веб-сайт

    Затем введите адрес веб-сайта в поле URL-адреса вверху и нажмите «Пуск», чтобы просканировать веб-сайт и начать очистку.

    5) Просмотр очищенных данных на вкладке «Пользовательское извлечение»

    Собранные данные начинают появляться в режиме реального времени во время сканирования на вкладке «Пользовательское извлечение», а также на вкладке «Внутренние», что позволяет экспортировать все собранные данные вместе в Excel.

    В приведенном выше примере мы можем видеть имена авторов и количество комментариев рядом с каждой записью в блоге, которая была очищена.

    Когда индикатор выполнения достигает «100%», сканирование завершено, и вы можете «экспортировать» данные с помощью кнопок «Экспорт».

    Если у вас уже есть список URL-адресов, из которых вы хотите извлечь данные, а не сканировать веб-сайт для сбора данных, вы можете загрузить их в режиме списка.

    Вот оно! Надеюсь, приведенное выше руководство поможет проиллюстрировать, как использовать программное обеспечение SEO Spider для парсинга веб-страниц.

    Очевидно, что возможности безграничны, эту функцию можно использовать для сбора всего: от простого текста до идентификаторов аналитики Google, схемы, социальных метатегов (таких как теги Open Graph и карточки Twitter), мобильных аннотаций, значений hreflang, а также цена продукции, ставки дисконтирования, наличие на складе и т. д.Я рассмотрел еще несколько примеров, которые разделены методом извлечения.


    Примеры XPath

    оптимизатора любят XPath. Поэтому я составил очень краткий список элементов, которые вы, возможно, захотите извлечь, используя XPath. SEO Spider использует реализацию XPath из Java 11, которая поддерживает XPath версии 1.0.

    Перейти к конкретному примеру извлечения XPath:

    Заголовки
    Hreflang
    Структурированные данные
    Метатеги социальных сетей (теги Open Graph и Twitter Cards)
    Мобильные аннотации
    Адреса электронной почты
    iframes
    URL-адреса AMP
    Мета-новостные ключевые слова Текст
    Извлечение ссылок на определенный домен
    Извлечение содержимого из определенных разделов
    Извлечение нескольких совпадающих элементов


    Рубрики

    По умолчанию SEO Spider собирает только h2 и h3, но если вы хотите собирать h4, XPath —

    //h4

    Извлеченные данные –

    Однако вы можете захотеть собрать только первый h4, особенно если их много на странице.XPath —

    .

    /потомок::h4[1]

    Чтобы собрать первые 10 h4 на странице, XPath будет —

    /descendant::h4[position() >= 0 и position() <= 10]

    Чтобы подсчитать количество тегов h4 на странице, необходимо выражение —

    количество(//h4)

    В этом случае «Извлечь внутренний HTML» в крайнем правом раскрывающемся списке пользовательского окна извлечения необходимо изменить на «Значение функции», чтобы это выражение работало правильно.

    Длина любой извлеченной строки также может быть рассчитана с помощью XPath с использованием параметра «Значение функции». Для расчета длины h4 на странице необходимо следующее выражение —

    длина строки(//h4)


    Рефланг

    Следующий Xpath в сочетании с Extract HTML Element соберет содержимое всех элементов hreflang —

    //*[@hreflang]

    Приведенный выше код соберет весь HTML-элемент со ссылкой и значением hreflang.Результатов –

    Итак, возможно, вам нужны только значения hreflang (например, «en-GB»), вы можете указать атрибут, используя @hreflang.

    //*[@hreflang]/@hreflang

    Извлеченные данные –

    Функциональность анализа Hreflang теперь встроена в SEO Spider в качестве стандартной, для получения более подробной информации см. Извлечение Hreflang и вкладку Hreflang.


    Структурированные данные

    Возможно, вы захотите собрать типы различных схем на странице, поэтому настройка может быть такой —

    //*[@itemtype]/@itemtype

    Извлеченные данные –

    Для правил «itemrop» вы можете использовать аналогичный XPath —

    //*[@itemrop]/@itemrop

    Не забывайте, SEO Spider может извлекать и проверять структурированные данные, не требуя специального извлечения.


    Социальные метатеги (теги Open Graph и карточки Twitter)

    Возможно, вы захотите извлечь социальные метатеги, такие как теги Facebook Open Graph, данные учетной записи или Twitter Cards. Например, Xpath —

    .


    //мета[начинается с(@property, 'og:title')]/@content
    //мета[начинается с(@property, 'og:description')]/@content
    //мета [начинается с(@property, 'og:type')]/@content
    //мета[начинается с(@property, 'og:site_name')]/@content
    //мета[начинается с(@ свойство, 'og:image')]/@content
    //meta[начинается с(@property, 'og:url')]/@content
    //мета[начинается с(@property, 'fb:page_id ')]/@content
    //meta[начинается с(@property, 'fb:admins')]/@content


    //мета[начинается с(@property, 'twitter:title')]/@content
    //мета[начинается с(@property, 'twitter:description')]/@content
    / /meta[начинается с(@property, 'twitter:account_id')]/@content
    //meta[начинается с(@property, 'twitter:card')]/@content
    //meta[начинается с (@property, 'twitter:image:src')]/@content
    //meta[начинается с(@property, 'twitter:creator')]/@content

    и т. д.

    Извлеченные данные –


    Мобильные аннотации

    Если вы хотите получить мобильные аннотации с веб-сайта, вы можете использовать Xpath, например —

    .

    //ссылка[содержит(@media, '640') и @href]/@href

    Который для Huffington Post извлек бы —


    Адреса электронной почты

    Возможно, вы хотели собирать адреса электронной почты со своего веб-сайта или веб-сайтов, Xpath может быть примерно таким —

    .

    //a[начинается с(@href, 'mailto')]

    С нашего веб-сайта это вернет два адреса электронной почты, которые есть в нижнем колонтитуле на каждой странице —

    .

    фреймов

    //iframe/@src

    Извлеченные данные –

    Чтобы извлечь только фреймы, в которые встроено видео Youtube, будет –

    //iframe[содержит(@src,'www.youtube.com/embed/')]

    Для извлечения фреймов, но не конкретного URL-адреса фрейма, такого как URL-адреса Диспетчера тегов Google, —

    //iframe[не(содержит(@src, 'https://www.googletagmanager.com/'))]/@src

    Извлечение только URL-адреса первого iframe, найденного на странице, будет –

    (//iframe/@src)[1]


    URL-адресов AMP

    //голова/ссылка[@rel='amphtml']/@href

    Извлеченные данные –


    Мета Новостные ключевые слова

    //мета[@name='news_keywords']/@content

    Извлеченные данные –


    Метатег области просмотра

    //мета[@name='viewport']/@content

    Извлеченные данные –


    Извлечение ссылок только в теле

    Следующий XPath будет извлекать ссылки только из тела сообщения в блоге на https://www.Screamingfrog.co.uk/annual-screaming-frog-macmillan-morning-bake-off/, где содержимое блога содержится в классе main-blog-posts_single-inside.

    //div[@class="main-blog--posts_single--inside"]//a — это позволит получить якорный текст с помощью «Извлечь внутренний HTML».
    //div[@class="main-blog--posts_single--inside"]//a/@href — это позволит получить URL-адрес с «Извлечь внутренний HTML».
    //div[@class="main-blog--posts_single--inside"]//a — Это позволит получить полный код ссылки с «Извлечь элемент HTML».


    Извлечение ссылок, содержащих текст привязки

    Чтобы извлечь все ссылки с «SEO Spider» в якорном тексте:

    //a[содержит(.,'SEO Spider')]/@href

    Это соответствие чувствительно к регистру, поэтому, если «SEO Spider» иногда означает «seo Spider», вам нужно будет сделать следующее:

    //a[содержит(translate(., 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'),'seo Spider')]/@href

    Весь найденный анкорный текст будет прописан строчными буквами, что позволит вам сравнить его с строчными буквами «поискового паука».


    Извлечение ссылок на определенный домен

    Чтобы извлечь все ссылки со страницы, ссылающейся на «screamingfrog.co.uk», вы можете использовать:

    //a[содержит(@href,'screamingfrog.co.uk')]

    Использование «Извлечь элемент HTML» или «Извлечь текст» позволит вам извлечь полный код ссылки или только текст привязки соответственно.

    Если вы хотите извлечь только связанный URL-адрес, вы можете использовать:

    //a[содержит(@href,'screamingfrog.co.uk')]/@href


    Извлечение содержимого из определенных разделов

    Следующий XPath будет извлекать содержимое из определенных разделов div или span, используя идентификатор их класса. Вам нужно будет заменить его своим.

    //div[@class="example"]

    //диапазон[@class="example"]


    Извлечение нескольких совпадающих элементов

    Между выражениями в одном экстракторе можно использовать вертикальную черту, чтобы при экспорте связанные элементы располагались рядом друг с другом.

    Следующее выражение соответствует названиям блогов и количеству их комментариев на страницах архива блогов:

    //div[содержит(@class ,'main-blog--posts_single-inner--text--inner')]//h4|//a[@class="comments-link"]


    Примеры регулярных выражений

    Перейти к конкретному примеру извлечения регулярных выражений:

    Идентификатор Google Analytics
    Структурированные данные
    Адреса электронной почты


    Идентификаторы Google Analytics и диспетчера тегов

    Чтобы извлечь идентификатор Google Analytics со страницы, необходимо выражение —

    .

    ["'](UA-.*?)["']

    Для Диспетчера тегов Google (GTM) это будет –

    .

    ["'](GTM-.*?)["']

    Извлеченные данные —


    Структурированные данные

    Если структурированные данные реализованы в формате JSON-LD, необходимо использовать регулярные выражения, а не селекторы XPath или CSS:

    "product": "(.*?)"
    "ratingValue": "(.*?)"
    "reviewCount": "(.*?)"

    Чтобы извлечь все в теге скрипта JSON-LD, вы можете использовать —

    <тип сценария=\"приложение\/ld\+json\">(.*?)


    Адреса электронной почты

    Следующее вернет любую буквенно-цифровую строку, содержащую @ в середине:

    [a-zA-Z0-9-_.][email protected][a-zA-Z0-9-.]+

    Следующее выражение будет давать меньше ложных срабатываний, так как требует хотя бы одной точки во второй половине строки:

    [a-zA-Z0-9-_.][email protected][a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+

    Пока это все, но со временем я дополню этот список дополнительными примерами для каждого метода извлечения.

    Как всегда, вы можете задать нам любые вопросы или запросы в нашу службу поддержки.

    .

    Check Also

    Стимулирование определение: Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?

    Содержание Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?Смотреть что такое «Стимулирование» в других словарях:КнигиСтимулирование — это… …

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.