El análisis sintáctico de datos consiste en convertir datos de un formato (por ejemplo, JSON, XML) a otro (por ejemplo, JavaScript Object Notation). Esto puede ser útil cuando quieres almacenar datos estructurados en tu aplicación y no sabes cómo se verán o qué aspecto tendrán en tiempo de ejecución. El análisis sintáctico le permite utilizar un lenguaje de programación que le resulte más familiar, como JavaScript, en lugar de utilizar un lenguaje completamente distinto para la misma tarea.
El análisis sintáctico de datos también se utiliza para otros fines: por ejemplo, si una API devuelve datos con formato JSON. Aun así, si tu programa sólo entiende datos con formato XML, no tendrías más remedio que parsear el JSON en algo que tu programa pudiera entender.
La forma más común de hacerlo es a través de una biblioteca llamada jQuery, que analiza los documentos HTML en elementos DOM y luego utiliza esos elementos en su código base. Esto facilita a los desarrolladores que no están familiarizados con la sintaxis HTML/CSS/JavaScript trabajar con API que devuelven contenido HTML.
¿Está confundido? Entonces vamos a explicárselo.
¿Cómo funciona el análisis sintáctico de datos?
El análisis sintáctico de datos consiste en convertir el contenido HTML en bruto en un modelo de objetos listo para ser consultado. Este proceso se denomina mapeo o indexación. La salida tiene todos los campos mapeados con sus respectivos valores extraídos del documento/página/correo electrónico de origen, etc.
¿Por qué utilizar el análisis sintáctico de datos?
Algunos de los usos más comunes son: Extracción de datos de sitios web, correos electrónicos y otros documentos. Esto se hace analizando el contenido HTML en un modelo de objetos que puede ser consultado para recuperar la información requerida. La salida tendrá todos los campos mapeados con sus valores extraídos del documento/página/correo electrónico de origen. También proporciona métodos para consultar estos objetos y recuperar la información requerida.
Estas bibliotecas admiten diversas consultas, como expresiones regulares, consultas XPath y técnicas más avanzadas como XQuery, que permite escribir consultas personalizadas utilizando la sintaxis XML. Los lenguajes más utilizados son Java, PHP, Python, C# .NET, etc.
Hoy en día existen varios tipos de analizadores sintácticos en la web; sin embargo, todos funcionan de forma similar: convierten el texto de entrada en una estructura de objetos que representa lo que encuentran dentro de ese texto.
Los objetos representan nodos o atributos dentro de esos nodos (elementos). Por ejemplo, si tienes un documento que contiene etiquetas con algún contenido dentro de ellas, cada etiqueta representa un nodo objeto dentro de la estructura resultante. Representan todo lo que se encuentra dentro del contenido de ese elemento. La etiqueta se representaría como un nodo atributo que contiene información sobre su elemento padre.
En las siguientes secciones, cubriremos algunos de los analizadores sintácticos más populares disponibles actualmente en la web.
Bibliotecas de análisis sintáctico html.
Las bibliotecas HTML de análisis de datos se utilizan para analizar el contenido HTML y extraer los datos de él. Se utilizan para extraer datos de páginas web, documentos, correos electrónicos o texto estructurado. Estas bibliotecas se pueden utilizar para diversos fines, como extraer datos de sitios web, analizar mensajes de correo electrónico, etc.
Sopa hermosa
Beautiful Soup es una librería Python para analizar HTML. Está diseñada para ser fácil de usar y rápida, pero lo suficientemente potente como para manejar los documentos más complejos. Beautiful Soup puede analizar HTML de muchas fuentes, incluyendo archivos, URLs, mensajes de correo electrónico, e incluso desde el portapapeles.
El análisis sintáctico de las etiquetas y atributos HTML se realiza de forma rápida pero resolutiva. Esto significa que Beautiful Soup puede manejar los documentos más complejos.
Beautiful Soup se ha diseñado para que sea fácil de usar, con una API sencilla para manipular el documento y un conjunto completo de clases para trabajar con los elementos del documento.
Hasta luego
Cheerio es compatible con el análisis sintáctico de datos de documentos JavaScript Object Notation (JSON) y con la notación de objetos ECMAScript nativa de JavaScript (ES5). Además de soportar la sintaxis ES5, también soporta características más recientes como funciones de flecha en bloques de código ES6. La API de Cheerio está diseñada para ser fácil de usar e integrar con otras bibliotecas. Proporciona acceso a los datos analizados como Java Map, ArrayList o un flujo de objetos JSON.
JSoup
JSoup es una biblioteca para el análisis de datos de documentos HTML y XML. Proporciona una API que permite analizar HTML, XML, JSON, archivos CSS y elementos DOM. Puedes utilizar el analizador de varias maneras:
- extraer datos del documento (por ejemplo, extraer todos los enlaces de una página HTML).
- crear nuevos documentos (por ejemplo, crear un nuevo archivo XML desde cero o convertir un archivo HTML existente en su formato XHTML equivalente).
- con fines de validación (por ejemplo, validación de formularios con respecto a sus valores de entrada).
Puppeteer
Puppeteer es una extensión del navegador que permite inspeccionar y modificar el DOM de cualquier sitio web. Actualmente está disponible para Chrome, Firefox y Opera.
¿Cómo utilizar Puppeteer para el análisis de datos?
La forma más sencilla de utilizarla es a través del icono de la extensión en la barra de herramientas de tu navegador: Una vez instalada, verás un nuevo icono en la barra de herramientas de tu navegador:
Haga clic en el icono y se le pedirá que elija el sitio web que desea inspeccionar. La primera vez que se ejecute, te pedirá permiso para acceder a todos los sitios web que tengas abiertos en el navegador. Siempre puedes cambiar esto más tarde haciendo clic en el botón Opciones en la parte inferior de la ventana:
A partir de ahí, utiliza Puppeteer Parser como cualquier otro inspector DOM. Funciona exactamente igual que Chrome Developer Tools o Firefox Developer Tools, pero es mucho más potente que cualquiera de esas herramientas por sí solas.
Construir un analizador sintáctico frente a comprarlo.
Construir un analizador sintáctico no consiste sólo en crearlo. También se trata de entender cómo utilizarlo. Esto significa que necesitas entender la gramática de tu lenguaje y aprender a escribir un buen lexer/tokenizador (lo que a su vez requiere saber lo suficiente sobre expresiones regulares).
Mucha gente piensa que comprar un analizador sintáctico es más barato que construir uno desde cero. Pero esto no es cierto: si compras un analizador sintáctico, el paquete de software que estés instalando en ese momento lo instalará gratuitamente en tu ordenador. Así podrás utilizarlo sin preocuparte de configurar o instalar nada más.
Esto puede parecer una ventaja, pero la mayoría de los analizadores sintácticos tienen limitaciones que los hacen inadecuados para ciertas aplicaciones (por ejemplo, no admiten estructuras anidadas).
Además, aunque existen muchos analizadores sintácticos gratuitos, sus acciones suelen ser muy limitadas. No pueden manejar gramáticas más complicadas que las soportadas por sus bibliotecas base (incluso estas bibliotecas suelen tener restricciones).
Por último, al escribir código para una biblioteca de este tipo, siempre hay que tener en cuenta que las distintas versiones pueden comportarse de forma diferente, dependiendo de quién las haya escrito. Así que, a menos que alguien haya escrito pruebas para su biblioteca y documentación que explique qué hace cada elemento y por qué, utilizar una API de este tipo puede ser bastante frustrante.
Veamos algunas ventajas de crear un analizador sintáctico:
- Puede escribir su propio analizador sintáctico para una gramática que no admita ninguna biblioteca. No tienes que depender de las limitaciones de un analizador preexistente, y puedes hacerlo tan complicado o simple como quieras.
- Podrá utilizarlo en todos sus proyectos sin tener que preocuparse por problemas de portabilidad (por ejemplo, si un día alguien decide cambiar de la versión 2.0 a la 3.5 de .NET Framework).
- Es mucho más fácil que escribir pruebas para un analizador sintáctico. Como no hay restricciones sobre lo que puedes hacer con él, tienes un control total sobre lo que ocurre durante el análisis y cómo se comporta cada elemento cuando se encuentra (incluso puedes decidir que ciertos elementos se comporten de forma diferente dependiendo del contexto).
- El código será más simple porque muchas cosas como el manejo de errores, excepciones, etc., ya están a cargo del propio framework (y de esta manera, no saturarán innecesariamente tu código).
- Y, por último, la mayoría de los analizadores sintácticos vienen con alguna restricción: sólo admiten ciertas gramáticas o estructuras dentro de ellos, mientras que hacer tu propio analizador sintáctico te permite crear cualquier tipo de gramática que mejor se adapte a tus necesidades.
Proxies residenciales.
Si está analizando datos HTML raspados de sitios web, puede utilizar algunas herramientas de automatización.
¿Sabía que la rotación de proxy es crucial para recuperar rápidamente los datos correctos?
Muchos sitios web bloquean las herramientas de web scraping si no utilizan proxies residenciales rotatorios. Los proxies no solo enmascaran su dirección IP y evitan las prohibiciones, sino que pueden distribuir las solicitudes entre miles de IP.
IPBurger ofrece rotación automática de proxy con hilos ilimitados y conexiones concurrentes. Eso significa que puede aumentar rápidamente la recopilación de datos y nunca preocuparse por las prohibiciones de IP.
Consulte nuestros proxies de raspado web para obtener más información.
