Що таке парсинг даних? Визначення та переваги

Дізнайтесь більше про те, що таке парсинг даних. Як працює парсер даних і чи законно його використовувати, а також недоліки даного процесу – всі відповіді у статті.

Усі конкуренти роблять це, але не всі про це говорять. Нижче докладно розповімо про парсингу, що це таке, для чого і для кого ширяться дані, як це технічно реалізується, які можуть бути проблеми і чи існують підводні камені. А головне – як робити все вірно. Так, щоб це було корисно та безпечно.

Почнемо з визначень.

Що таке парсинг даних?

Парсінг – це процес автоматичного збору інформації для подальшого перетворення та структурування. До парсингу можна вдаватися, наприклад, коли потрібно об'єднати розрізнену інформацію про ціни або контакти з різних місць і джерел в єдиній базі даних. Тоді аналіз стає більш зручним та швидким.

Парсер – це спеціальна програма або автоматичний скрипт, що виконує процес збирання та обробки інформації.

Парсери можуть працювати з різними джерелами даних, наприклад, з локальними копіями файлів, з файлами таблиць і з текстовими форматами, з програмним забезпеченням для зберігання контактів і т.п.

Існують парсери, здатні розпізнавати текст на зображеннях, обходити захист, розрахований на ботів (капча, блокування IP і т.п.), емулювати поведінка користувачів, авторизуватися в особистих кабінетах і т.п.

Найбільшого поширення парсинг отримав онлайн-середовищі, коли аналізується вміст сторінок сайтів і необхідні дані заносяться у спеціальні таблиці для подальшої обробки, фільтрації, очищення, конвертування тощо.Цей процес часто називають парсинг бази даних (тобто мається на увазі процес збору бази для якоїсь конкретної мети/завдання).

Навіщо потрібен парсинг?

Парсинг дозволяє швидко та максимально автоматизовано (без залучення людських ресурсів) створити вибірки для певного завдання, наприклад:

Аналіз структури сторінок власних сайтів: складання списку заголовків H1-H3, мета-тегів (тайтл, дескрипшн тощо), створення карти сторінок сайту, перевірка рівнів вкладеності, пошук дублів та ін.
Пошук помилок та правильних відповідей сторінок, перевірка наявних редиректів та коректність їх налаштувань.
Перевірка системи захисту від ботів та від DDoS-атак.
Аналіз конкурентів – збирання цін та товарних залишків, розуміння широти асортименту, виявлення акцій та спецпропозицій, збирання позицій та ключових запитів (семантичного ядра), складання бази даних з описами товарів/категорій тощо.
Збір контактної інформації для розсилки.
Створення та наповнення сайтів-агрегаторів (каталоги посилань, відгуки, дані про домени та ін.).
Відстеження змін на окремих сторінках, наприклад, у межах певних тем форуму, пошук нових товарних позицій тощо.
Відстеження найкращих цін (для особистої купівлі чи складчини).
Пошук згадок брендів, товарних знаків, конкретних фізосіб (наприклад, відомих особистостей) для управління репутацією та негативом у мережі, для своєчасного реагування, а також для розуміння рейтингу/затребуваності тощо. Це все SERM-технології.
Створення семантичного ядра за рахунок парсингу запитів із спеціальних сервісів, таких як Яндекс. Wordstat або Тренди Google.
Аналіз позицій у пошуковій видачі та збір «хвостів» (залишків пошукових фраз) для кращого розуміння інтересів користувачів та для оцінки алгоритмів пошукових систем (для правильного SEO-просування).
І т.п.

Варіантів застосування парсингу дуже багато.

Наприклад, парсинг займаються багато програм, що працюють за API (за програмним інтерфейсом). Справа в тому, що програмні інтерфейси віддають у відповідь набір даних у форматі «як є» або «все відразу», без виділення окремих блоків або структур. І навіть якщо структура є, все одно відповідь сервера потрібно ще «розібрати» на складові на своїй стороні, щоб виділити тільки те, що дійсно потрібно. За процедуру виділення даних завжди відповідає парсер. Парсинг API організується на основі спеціальних XML-тегів або з використанням JSON-формату.

Всі ці цілі та завдання пов'язує одне – дані, які є у вихідному форматі, потрібно перетворити в інший формат, такий, з яким зручніше працювати, зазвичай це бази або таблиці. Плюс, паралельно можна вирішувати завдання очищення інформації від непотрібного мотлоху та сміття, щоб у базі зберігалося тільки те, що дійсно потрібно.

Як працює парсер даних?

Як і говорилося вище, парсер – це спеціальна програма, яка відповідає за отримання даних, за їх обробку та за необхідності конвертацію. Тобто вона бере (отримує на вході) одні дані, обробляє їх (конвертує та/або очищає) та повертає в іншому форматі – у тому, з яким вам зручніше працювати.

Як і будь-які програми, парсери можуть бути написані різними мовами програмування, можуть бути платними, безкоштовними або поширюватися за моделлю фріміуму (з тріал-версією), мати відкритий або закритий код, призначатися для різних вузьких завдань і т.п. Звичайно, парсери можуть працювати як stand-alone-софт (тобто встановлюватися на робочі місця клієнтів) або використовувати модель SaaS (PaaS), тобто працювати в хмарі за підпискою.

У кожному парсері використовуються свої підходи, алгоритми та технічні рішення. Але є у них і спільні риси, тому що безпосередньо в процесі парсингу складно придумати щось нестандартне, особливо якщо йдеться про аналіз web-сторінок.

Алгоритм роботи майже будь-якого web-парсера виглядає приблизно так:

Скрипт звертається до конкретної адреси сторінки (за заданим URL, до речі, список URL на парсинг може формуватися автоматично, на основі адрес, вилучених із початкової/стартової сторінки). Щоб збільшити шанси на схвалення автоматичної відповіді, парсер може бути браузером або ботом пошукових машин.
Після успішного коннекту скрипт отримує HTML-код сторінки.
Далі HTML-код розбирається на теги, усередині сторінки виділяються необхідні ділянки чи блоки. Для цілей якіснішого аналізу HTML-коду багато парсерів можуть мати вбудований браузер.
Виділені дані копіюються у спеціальну внутрішню базу (зазвичай це SQL-формат, але можуть використовуватися будь-які інші).
З внутрішньої бази даних інформація може бути вивантажена до інших форматів: CSV, XML, JSON, YAML та ін.
Зібрані дані зберігаються на локальному диску або у хмарному сховищі (залежно від типу програми та можливостей передплати).

Базові можливості парсингу можуть розширюватися рахунок плагінів чи модулів. Наприклад, можуть бути використані списки проксі серверів. Тоді парсер відправлятиме запити не від свого імені (не зі своєї IP-адреси), а з IP-проксі. Таким чином, можна істотно збільшити кількість потоків і обробити паралельно величезний обсяг даних за менший час.

Деякі парсери можуть працювати з API, наприклад, програмний інтерфейс є у Яндекса, у Амазон (про інструменти для парсингу Amazon) та інших великих майданчиків. Тоді для успішного «розбирання» автоматичних відповідей сервера застосовуються додаткові модулі, кожен з яких відповідатиме за свій API-інтерфейс – тому що кожен сайт має свої особливості.

Самі парсери можуть віддавати дані зі свого API. Зазвичай такий функціонал є у хмарних сервісів або програм/скриптів, призначених для роботи всередині віддаленого сервера.

Програми для парсингу сайтів можуть бути універсальними, тобто розрахованими на широке коло завдань або спеціалізованими. Приклад останніх – снікер-боти. Це парсери, які працюють лише з сайтами брендових кросівок. У російському сегменті багато хто знає KeyCollector – це програмний комплекс для широкого пулу SEO-завдань. Вміє парсити пошукову видачу та сервіси збору ключових слів (Яндекс.Вордстат, Тренди Google, Яндекс.Дірект та ін.). Ще один приклад вузької специфіки - Netpeak Spider, це парсер мета-тегів та кодів відповіді сервера.

Переваги парсингу даних

Перший і найважливіший плюс парсингу – це автоматизація процесу збору даних. Ті самі дані можна збирати і вручну. Але це дорого, довго і потенційно спричиняє масу помилок через людський чинник.

Загальні переваги парсингу можна позначити так:

Робота з великим масивом даних. Можна спарсити сайти хоч усіх конкурентів, звичайно, за наявності такої необхідності та достатнього бюджету/технічних можливостей.
Повністю автоматизована робота. Мінімум помилок, збираються ті дані, які ви визначили (або попередньо визначили розробники парсера). Процедури збору можуть бути як епізодичними (на вимогу), так і відповідно до розкладу.
Можливість вивантаження даних у зручний формат. Багато парсер підтримують експорт в різні типи файлів. За наявності API парсер можна інтегрувати з іншим корпоративним софтом, а також із зовнішніми web-сервісами.
Можливість розпаралелювання потоків. За умови, що є підтримка списків проксі. А чим більше потоків працює одночасно, тим менше часу знадобиться на парсинг.
На ринку є спеціалізовані парсери, так і універсальні рішення для широкого спектру завдань.
Формат розповсюдження може бути хмарним та/або stand-alone (для встановлення на ПК або свій сервер). Іноді навіть можна зустріти симбіоз того й іншого.

Проблеми та недоліки парсингу даних

Сайти, особливо великі торгові майданчики та web-сервіси, не люблять паразитне навантаження, тому всіма доступними способами борються із програмами-парсерами. Завжди є ризик опинитися у списку блокування (наприклад, за IP-адресою або іншими технічними ознаками).
Періодично верстка досліджуваних сайтів може змінюватися, плюс, у ній можуть бути помилки. Відповідно, або потрібно вручну вносити правки до скрипту парсингу, або чекати, коли розробники випустять оновлення (якщо можливості ручного налаштування немає).
У більшості випадків парсери платні.До того ж використовується переважно не модель разової покупки, а передплата. Безкоштовні версії зазвичай обмежені за можливостями або працюють за моделлю тріалу (обмежені за часом).
Крім витрат на основну програму, якщо це десктопний софт, можуть знадобитися додаткові. Наприклад, на автоматизацію розпізнавання капчі та на оренду проксі. Без проксі ваша IP-адреса швидко потрапить до списку блокування (або доведеться істотно знизити частоту запитів, тому швидкість парсингу різко впаде).
Працюючи з великою кількістю потоків, програма-парсер створює суттєве навантаження на процесор і споживає інші ресурси: мережевий канал, оперативну пам'ять, місце на диску. І якщо процесор від навантаження просто нагріється, місце на диску додати на льоту не вийде. У деяких випадках йдеться про терабайти даних. Для зберігання таких обсягів потрібні ємні та швидкі диски або спеціальні хмарні сховища.
Тонка настройка парсера має на увазі хороші технічні знання та досвід. Точно потрібно впевнено знати основи HTML-верстки.
Існує маса підводного каміння. Наприклад, на різних сторінках може бути різна схема макетів (частина сторінок автоматично буде пропущена), контент, що віддається сторінками, може відрізнятися (наприклад, пошуковим ботам віддається одне, мобільним браузерам – друге, десктопним браузерам – третє тощо), сайти можуть вимагати підтримки JavaScript та інших технологій. Все це може вплинути на якість парсингу та алгоритм налаштування.
Багато паралельних потоків може створювати відчутне навантаження на хостинг. У певних ситуаціях парсинг мало чим відрізнятиметься від DDoS-атак.

Парсинг – це законно?

Чисто технічно ви збираєте дані із відкритих джерел. Можете робити це і вручну, але натомість просто використовуєте засоби автоматизації (програми-парсери).

Проте одна справа «бачити» інформацію, а інша – записувати і зберігати її, використовувати для своїх цілей.

І ось тут можуть накладатися різні юридичні обмеження (актуально для РФ, в інших країнах можуть бути свої нюанси):

Не можна зберігати та передавати третім особам контент, захищений авторськими правами. Під юридичним захистом можуть бути не тільки картинки та відео, а й текст.
Не можна збирати персональну інформацію. Особливо це стосується парсингу email-адрес та номерів телефонів. Але існують і складніші форми злочину, коли крадуться (парсяться) клієнтські бази даних.
Не можна створювати зайве навантаження на хостинг. Інакше можуть спрацювати норми законодавства, що регламентують покарання за заподіяння матеріальних збитків (через підвищені витрати на хостинг) та/або за обмеження доступу до інформації (блокування через DDoS-атаки).
Не можна порушувати користувацькі угоди. Чисто теоретично у них можуть бути прописані штрафні санкції за парсинг. Що загрожує цивільними позовами та розглядами.

Висновок

Парсинг - це відмінне рішення для автоматизації збору певних даних в мережі, будь то відгуки про ваш бренд або інформація про ціни з каталогу конкурента. Завдання і цілі можуть бути різними, але технічна реалізація багато в чому працює за однією схемою з отриманням відповіді від сервера і розбором HTML-коду на складові. Проте парсери бувають універсальними або спеціалізованими. Деякі можуть працювати на ПК або на сервері, а деякі – у готовій хмарі.У кожного рішення є свої плюси та мінуси.

Приблизно за такою ж схемою працює веб-сканування (web-crawling) роботами пошукових систем. Докладніше про різницю між Web Crawling та Web Scraping.

Якщо вам важлива висока продуктивність і велика кількість паралельних потоків, то без проксі не обійтися.

Орендувати найкращі проксі для бізнесу можна у нас. Froxy – це 8,5+ млн ротованих резидентних та мобільних IP-адрес з 200+ локацій по всьому світу. Оплачується лише трафік. Таргетинг до рівня міста та провайдера зв'язку.

Парсер

Парсер – це програма або скрипт, який здійснює аналіз даних у певному форматі та отримує потрібну інформацію. Він може бути використаний для обробки різних типів даних, таких як текстові файли, HTML-сторінки, документи XML та інші.

Парсер допомагає наповнити сайт текстовим контентом за допомогою пошуку потрібної інформації в Інтернеті та перенесення її на сайт. Це необхідно при перенесенні старого сайту на нову CMS, наприклад. Відповідно, парсинг – це процес перенесення інформації у вигляді парсерів.

Парсери працюють за принципом аналізу та синтаксичного аналізу даних. Вони аналізують структуру даних та витягують потрібні елементи, використовуючи задані правила та шаблони. Наприклад, HTML-сервер може шукати теги та атрибути, щоб отримати вміст сторінки.

Парсери можуть бути написані різними мовами програмування, залежно від вимог проекту. Деякі популярні мови для написання парсерів включають Python, Java, PHP, C++ та інші.

Парсер широко використовуються в різних областях. У веб-скрапінгу вони дозволяють автоматично збирати дані з веб-сторінок.В аналізі даних вони допомагають обробляти великі обсяги інформації та отримувати необхідні дані для подальшого аналізу. У створенні пошукових систем парсери використовуються для індексації та класифікації веб-сторінок. Вони також можуть бути використані для обробки та аналізу даних з інших джерел, таких як бази даних або файли форматів CSV, JSON та інших.

Від HR до нерухомості. Навіщо потрібен парсинг і як його використовувати?

Парсинг прискорює збирання та аналіз даних з інтернет-ресурсів. Він допомагає оперативно обробити тисячі сторінок інформації та подати їх у зручному вигляді. У статті з'ясовуємо, навіщо парсити сайт, наскільки це законно та як ефективно впровадити парсинг у роботу компанії.

Що таке парсинг

Збирає джерела за вказаними параметрами. Наприклад, на перерахованих сайтах готелів знаходять посилання з описом території.
Спарсит бази даних, витягуючи конкретні відомості із маси джерел. Наприклад, кількість бюджетних місць у виші.
Видозмінює інформацію. Парсер перетворює HTML-файл на текст, зрозумілий людині.
Зберігає дані у заданому форматі. Скрипт допоможе швидко розподілити інформацію щодо Excel-таблиці.

Parsers працюють на таких мовах програмування, як Python, JavaScript, PHP 5, та діють у 3 етапи:

Сканують вихідні дані.
Обчислюють ключові слова – пункти меню, посилання, ціни, назви. Скрипт дозволяє розпарсувати текст на компоненти за допомогою граматичного аналізу та перетворити лінійний текст на деревоподібний формат (синтаксичне дерево) для подальшої обробки.
Перетворять інформацію на заданий користувачем формат.

Скрипт діє двома способами:

Східний. Парсер виконує пошук загального до приватного, тобто починає з першого символу коді і підбирає відповідні йому синтаксичні зв'язку. Дерево синтаксичного аналізу розростається з допомогою деталей. Легше у реалізації.
Висхідний. Починає пошук знизу вгору, встановлює великі зв'язки, доки досягне кореневого символу коду. Ефективний для великих вхідних даних.

Що й навіщо можна парсити

Парсинг - це в маркетингу потужний інструмент, щоб отримувати інформацію із сотень джерел: моніторити ціни на товари та послуги конкурентів, збирати пошукові фрази, отримувати метадані для SEO-просування, виділяти цільову аудиторію для запуску реклами, знаходити нові відгуки. Парсинг дозволяє як заробити за допомогою отриманих даних, так і заощадити на співробітниках, які б виконували цю ж роботу довше.

Інші напрямки, в яких використовується веб-скрейпінг:

Фінанси. Веб-скрейпінг допомагає, наприклад, зібрати інформацію про котирування акцій та безперервно оновлювати її завдяки автопарсингу.
Аудит посилань. Парсери обчислюють проблеми на веб-сторінках, шукають неробочі посилання.
Автоматизація бізнес-процесів. Скрипти отримують головне з корпоративної пошти, оперативно аналізують документи про бюджет, окупність.
Створення контенту. Parsing допомагає зібрати ідеї для текстів, постів, лендингу, знайти референси на зарубіжних порталах, щоб потім адаптувати для російськомовних користувачів.
HR. Parser отримує відомості про кандидатів з резюме, перетворять їх на єдину базу даних.
Освіта. Парсери допоможуть порівняти програми навчання у різних університетах, умови вступу, рейтинг вузів.
Нерухомість. Скрипти відстежують нові оголошення про купівлю чи продаж квартир в залежності від регіону, ціни, квадратури.

Чи законно парсити

Парсинг публічно доступних сайтів – це законно, якщо скрипт не порушує умови використання веб-сторінок. Parsers аналізують дані, із якими можна працювати вручну. Немає закону, який забороняє автоматизований пошук загальнодоступних даних. Але існують обмеження:

DDoS-атаки. Не можна використовувати програми, які перевантажують сайт та призводять до збоїв.
Порушення авторських прав. Пошук інформації з метою плагіату заборонено.
Поширення конфіденційної інформації. Персональними даними користувачів, які знаходять парсер, не можна ділитися через розсилки, рекламу.

Parsing, який порушує ці обмеження, вважається «сірим» та пов'язаний із ризиками: юридичними наслідками, блокуванням IP-адреси парсерів, втратою репутації.

Як користуватися парсингом

Існують 2 способи отримати парсер:

Створити самостійно. Потрібні навички програмування, розуміння структури веб-сайту, який потрібно запарсити. Дозволяє самостійно контролювати функціональність скрипту, налаштовувати його під конкретні потреби. Дешевше за готовий парсер.
Вибрати готовий. Вимагає мінімальних зусиль з налаштування, технічною підтримкою та оновленнями займається виробник. Коштує дорожче та виконує обмежену кількість завдань.

Види парсерів:

Хмарні. Сайти для введення вказівок з пошуку інформації. Наприклад, Import. io парсить безліч сторінок, створює найпоширеніші формати виведення даних, структурує знайдені відомості. Схожий функціонал має сайт Mozenda. Йому довіряє навіть компанія Tesla.
Комп'ютерні програми. Часто працюють лише на Windows. Справляються з великим спектром завдань. Наприклад, ParserOK та Datacol проводять парсинг товарів, аналізують каталоги, номери, адреси електронної пошти, мають простий інтерфейс.
Браузерні розширення. Не потрібно вводити деякі параметри вручну. Але розширення не збирають такі великі обсяги даних, як десктопні додатки. Підходять для оперативного аналізу невеликої кількості інформації. До популярних відносяться: Parsers - для отримання HTML-даних з веб-сторінок, Scraper - для збору даних в автоматичному режимі, і аналогічний йому Data Scraper.

Які плюси та мінуси парсингу

Мінуси

Точність

Парсер отримує дані з веб-сторінок за заданими критеріями, гарантуючи високу точність пошуку

Деякі сайти вживають заходів захисту від парсингу. Це ускладнює або унеможливлює вилучення даних

Швидкість

Автоматизоване розпарювання інформації економить час та ресурси, підвищує ефективність збору даних

Парсинг вимагає постійного підключення до інтернету, що проблематично у разі збоїв мережі

Обсяг обробки даних

Парсери підходять для обробки великих обсягів веб-сторінок

Безкоштовні parsers часто обмежені обсягом оброблюваних даних. Для великих проектів підходять лише платні версії та власні парсери.

Налаштовуваність

Користувач встановлює критерії пошуку відповідно до конкретних потреб

Зміни в тексті та структурі веб-сторінок можуть порушити роботу парсерів, тому потрібне постійне обслуговування та оновлення скриптів

Зручність використання

Готові парсери часто пропонують зрозумілий користувачеві інтерфейс

Налаштування складних критеріїв парсингу трудомістке і потребує технічних знань

Економія

Позбавляє співробітників завдань, які можна автоматизувати, і за рахунок цього економить бюджет

Потрібні витрати на створення парсера або купівлю готового.

Політика конфіденційності

Ваша конфіденційність є дуже важливою для нас. Ми хочемо, щоб Ваша робота в Інтернеті по можливості була максимально приємною та корисною, і Ви абсолютно спокійно використовували найширший спектр інформації, інструментів та можливостей, які пропонує Інтернет. Персональні дані, зібрані під час реєстрації (або в будь-який інший час) переважно використовуються для підготовки Продуктів або Послуг відповідно до Ваших потреб. Ваша інформація не буде передана або продана третім сторонам. Однак ми можемо частково розкривати особисту інформацію в особливих випадках, описаних у цій Політиці конфіденційності.

Рамки Політики конфіденційності

Ця Політика конфіденційності (далі — «Політика») застосовується до інформації, одержаної через даний сайт, інших сайтів, віджетів та інших використовуваних інтерактивних засобів, на яких є посилання на цю Політику (далі — «Сайт») від користувачів Сайту (далі — « Користувачі»).Нижченаведені правила описують, як Університет «Синергія» звертається з будь-якою інформацією, що відноситься до прямо чи опосередковано визначеної чи визначеної фізичної особи (суб'єкта персональних даних) (далі — «Персональні дані»), з метою надання послуг з використанням Сайту. Користувачі включають всіх фізичних осіб, які підключаються до Сайту і використовують Сайт. Користувачі прямо погоджуються на обробку своїх персональних даних, як це описано в цій Політиці. Обробка означає будь-яку дію (операцію) або сукупність дій (операцій), що здійснюються з використанням засобів автоматизації або без використання таких засобів з Персональними даними, включаючи збір, запис, систематизацію, накопичення, зберігання, уточнення (оновлення, зміна), вилучення, використання, передачу (поширення, надання, доступ), блокування, видалення, знищення персональних даних. Ця Політика конфіденційності набирає чинності з моменту її розміщення на Сайті, якщо інше не передбачено новою редакцією Політики конфіденційності.

Контролюючі та обробні особи

Користуючись Сайтом та приймаючи умови використання, опубліковані на Сайті, користувач заявляє про свою однозначну згоду з обробкою його Персональних даних способами, описаними в цій Політиці.
Обробка Персональних даних Користувачів здійснюється Оператором персональних даних - Університет «Синергія» (ІПН: 7729152149, ОГРН: 1037700232558).

З якою метою збираються ці дані

Ім'я використовується для звернення особисто до вас, а ваш e-mail для відправки листів розсилок, новин тренінгу, корисних матеріалів, комерційних пропозицій.Ви можете відмовитись від отримання листів розсилки та видалити з бази даних свої контактні дані у будь-який момент, клацнувши на посилання для відписки, присутнє у кожному листі.

Збір персональних даних

При реєстрації на Сайті Користувачі підтверджують свою згоду з умовами цієї Політики та свою згоду на обробку своїх Персональних даних відповідно до умов цієї Політики, крім того, вони погоджуються на обробку своїх Персональних даних на серверах Університету «Синергія», розташованих на території Російської Федерації.

Обробка Персональних даних здійснюється не довше, ніж цього вимагають мети обробки Персональних даних, викладених у цій Політиці (за винятком випадків, передбачених законодавством Російської Федерації).

«Як до Вас звертатися» у формі зворотного зв'язку, якщо відвідувач вказує свої повні ПІБ або тільки частину;
Електронна адреса;
номер телефону;
Також на сайті відбувається збір та обробка знеособлених даних про відвідувачів (в т. ч. файлів cookie) за допомогою сервісів інтернет-статистики (Яндекс Метрика та інших).
Дані за текстом Політики об'єднані загальним поняттям Персональні дані.

Як ці дані використовуються

На сайті використовуються кукі (Cookies) та дані про відвідувачів сервісів (Яндекс Метрика та інших). для відвідувачів.Ви можете в будь-який момент змінити налаштування свого браузера так, щоб браузер блокував усі файли cookie або сповіщав про надсилання цих файлів. Врахуйте при цьому, що деякі функції та послуги не зможуть працювати належним чином.

Як ці дані захищаються

Для захисту Вашої особистої інформації ми використовуємо різноманітні адміністративні, управлінські та технічні засоби безпеки. Наша Компанія дотримується різних міжнародних стандартів контролю, спрямованих на операції з особистою інформацією, які включають певні заходи контролю захисту інформації, зібраної в Інтернет. Наших співробітників навчають розуміти та виконувати ці заходи контролю, вони ознайомлені з нашим Повідомленням про конфіденційність, норми та інструкції. Тим не менш, незважаючи на те, що ми прагнемо убезпечити Вашу особисту інформацію, Ви також повинні вживати заходів, щоб захистити її. Ми настійно рекомендуємо Вам вживати всіх можливих запобіжних заходів під час перебування в Інтернеті. Організовані нами послуги та веб-сайти передбачають заходи щодо захисту від витоку, несанкціонованого використання та зміни інформації, яку ми контролюємо. Незважаючи на те, що ми робимо все можливе, щоб забезпечити цілісність та безпеку своєї мережі та систем, ми не можемо гарантувати, що наші заходи безпеки запобіжать незаконному доступу до цієї інформації хакерів сторонніх організацій.

У разі зміни цієї політики конфіденційності ви зможете прочитати про ці зміни на цій сторінці або, в особливих випадках, отримати повідомлення на свій e-mail.

Що таке парсер у Скамі