Les scanners de sites web crachent ce qui ressemble à une soupe d'alphabet à moitié digérée.
Brut.
On pourrait penser à des troubles gastro-intestinaux, mais ce n'est pas tout à fait le cas.
Les scrapers Web traitent les données dans un format non structuré, ce qui permet d'obtenir un document HTML ou un autre type de désordre.
Entrer dans l'analyse des données.
L'analyse des données est une méthode utilisée par les web scrapers pour prendre des pages web et les convertir dans un format plus lisible. Il s'agit d'une étape essentielle du web scraping car, dans le cas contraire, les données seraient difficiles à lire et à analyser.
L'analyse syntaxique est essentielle pour lire le langage informatique. Comme vous le verrez bientôt, il est également essentiel à la compréhension de la réalité.
Analyse définie
Le terme d'analyse syntaxique [des données] vient du mot latin pars (orationis), qui signifie partie du discours. Il peut avoir des significations légèrement différentes selon les branches de la linguistique et de l'informatique.
La psycholinguistique utilise ce terme pour discuter des indices oraux qui aident un locuteur à interpréter des phrases de type "garden path". Dans une autre langue, le terme "parsing" peut également signifier une division ou une séparation.
Wow, il y en a plus que vous ne voulez en savoir, n'est-ce pas ?
Tout cela pour dire qu'analyser signifie diviser un discours en plusieurs parties.
Supposons que nous définissions l'analyse syntaxique dans le langage de la programmation informatique. (Ai-je éveillé votre intérêt ?)
Dans ce cas, vous vous référez à la manière dont vous lisez et traitez une chaîne de symboles, y compris des caractères spéciaux, pour vous aider à comprendre ce que vous essayez d'accomplir.
L'analyse syntaxique est définie différemment par les linguistes et les programmeurs informatiques. Cependant, le consensus général est qu'il s'agit d'analyser les phrases et les relations de cartographie sémantique entre elles. En d'autres termes, l'analyse syntaxique est le filtrage et le classement des structures de données.
Qu'est-ce que l'analyse de données ?
Le terme d'analyse de données décrit le traitement de données non structurées et leur conversion dans un nouveau format structuré.
Le processus d'analyse est omniprésent. Votre cerveau analyse en permanence les données de votre système nerveux.
Mais au lieu que les programmes d'ADN analysent la douleur et le plaisir pour promouvoir la génération de la vie, les analyseurs, dans le contexte de cet article, convertissent les données reçues à partir des résultats du web scraping.
(déception)
However, in both cases, we need to adapt one data format into a form capable of being understood. Whether that’s producing reports from HTML strings or sensory gating.
La structure d'un analyseur de données
L'analyse syntaxique des données comporte généralement deux phases essentielles : l'analyse lexicale et l'analyse syntaxique. Ces étapes transforment une chaîne de données non structurées en un arbre de données dont les règles et la syntaxe s'intègrent dans la structure de l'arbre.
Analyse lexicale
Lexical analysis in its simplest form assigns a token to each piece of data. The tokens or lexical units include keywords, delimiters, and other identifiers.
Supposons que vous ayez une longue file de créatures embarquant sur un navire. Lorsqu'elles passent la porte, chaque créature reçoit un jeton. L'éléphant reçoit le jeton "énorme animal terrestre" et l'alligator le jeton "dangereux amphibien".
Nous savons alors où placer chaque créature sur le bateau, afin que personne ne se blesse pendant les vacances de la croisière au soleil.
Dans le monde de l'analyse syntaxique des données, des unités lexicales sont attribuées aux données non structurées. Par exemple, un mot dans une chaîne HTML recevra un jeton de mot, et ainsi de suite. Les jetons non pertinents contiennent des éléments tels que des parenthèses, des accolades et des points-virgules. Vous pouvez ensuite organiser les données par type de jeton.
Comme vous pouvez le constater, l'analyse lexicale est une étape cruciale pour fournir des données précises à l'analyse syntaxique.
Et de garder les alligators sous contrôle.
Analyse syntaxique
Syntax analysis is the process of constructing a parse tree. If you’re familiar with HTML, then this will be easy for you to understand. For instance, let’s say we parse an HTML web page and create a document object model (DOM). The text between tags becomes child nodes or branches on the parse tree, while attributes become branch properties.
La phase d'analyse syntaxique crée des structures de données qui donnent un sens à ce qui n'était auparavant que des données brutes. Cette phase regroupe également tous les tokens par type - soit des mots-clés, soit des identifiants tels que les parenthèses, les accolades, etc. Ainsi, chaque mot clé a son propre nœud dans la structure plus large construite par votre outil d'analyse syntaxique.
Analyse sémantique
L'analyse sémantique est une étape qui n'est pas mise en œuvre dans la plupart des outils de web scraping. Elle permet d'extraire des données du code HTML en identifiant les différentes parties du discours, comme les noms, les verbes et d'autres rôles dans les phrases.
Mais revenons à l'analyse de notre page web avec des règles syntaxiques pour cette discussion sur l'analyse sémantique. L'analyseur syntaxique décompose chaque phrase dans sa forme correcte. Il continue ensuite à construire des nœuds jusqu'à ce qu'il atteigne la balise de fin ou l'accolade fermante "}" - qui signifie la fin d'un élément.
L'arbre d'analyse syntaxique vous indique les éléments en jeu. Par exemple, les mots qui composent le contenu de votre page web, mais rien sur l'interprétation (sémantique) parce qu'aucune valeur n'a été attribuée lors de l'analyse syntaxique. Pour cela, il faut revenir en arrière et analyser à nouveau les éléments de la page web.
Types d'analyseurs de données
Les analyseurs descendants et ascendants sont deux stratégies différentes pour l'analyse des données.
Top-down parsing is a way to understand sentences by looking at the most minor parts and then working your way up. This is called the primordial soup approach. It’s very similar to sentence diagramming, which breaks down the constituents of sentences. One kind of this type of parser is LL parsers.
Bottom-up parsing starts from the end and works its way up, finding the most fundamental parts first. One kind of this type of parser is called LR parsers.
Construire ou acheter ?
Comme pour les macaronis au fromage, il est parfois plus économique de faire soi-même que d'acheter le produit. En ce qui concerne les analyseurs de données, la question n'est pas aussi facile à résoudre. Il y a davantage d'éléments à prendre en compte lorsque l'on choisit de construire ou d'acheter des outils d'extraction de données. Examinons le potentiel et les résultats des deux options.
Acheter un analyseur de données
Le web regorge de technologies d'analyse syntaxique. Vous pouvez acheter un analyseur et obtenir rapidement des résultats à un prix abordable. L'inconvénient de cette approche est que si vous souhaitez que votre logiciel fonctionne sur différentes plateformes ou à d'autres fins, vous devrez acheter plus d'un produit.
Cela peut s'avérer coûteux au fil du temps et, en fonction des objectifs et des ressources de votre équipe, il se peut que ce ne soit pas pratique. Il existe des outils d'analyse de données gratuits et payants. Cependant, tout dépend des besoins de votre équipe. Gardez donc ces éléments à l'esprit lorsque vous envisagez d'acheter un service web plutôt que de développer vous-même un code personnalisé.
Les pros de l'externalisation
- L'achat d'un analyseur de données vous donne accès aux technologies d'analyse d'une organisation spécialisée dans l'extraction de données. Davantage de ressources sont consacrées à l'amélioration et à l'efficacité de l'analyse syntaxique des données.
- Vous disposez de plus de temps et de ressources car vous n'avez pas besoin d'investir dans une équipe ou de passer du temps à maintenir votre propre analyseur. Il y a moins de risques que vous rencontriez des problèmes.
Les inconvénients de l'externalisation
- Vous n'aurez probablement pas assez d'occasions de personnaliser votre analyseur de données pour répondre aux besoins de votre entreprise.
- Le coût de toute personnalisation peut survenir si vous externalisez votre programmation.
Construire un analyseur de données
Construire son propre analyseur de données est bénéfique, mais cela peut consommer trop d'énergie et de ressources. En particulier si vous avez besoin d'un processus d'analyse complexe pour analyser de grandes structures de données. Le développement et la maintenance nécessitent une équipe de développement compétente et expérimentée. La dernière fois que j'ai vérifié, un data scientist n'est pas bon marché !
La construction d'un analyseur de données nécessite des compétences telles que
- Traitement du langage naturel
- Récupération de données
- Développement web
- Construction d'un arbre d'analyse
Vous ou votre équipe devrez maîtriser les langages de programmation et les technologies d'analyse syntaxique.
Professionnels internes
- Les analyseurs internes sont efficaces parce qu'ils sont personnalisables.
- En confiant votre analyseur de données à un prestataire interne, vous aurez un contrôle total sur la maintenance et les mises à jour.
- Si l'analyse de données est une composante importante de votre activité, elle sera plus rentable à long terme.
Vous avez également la possibilité d'utiliser votre propre produit n'importe où après l'avoir développé, ce qui est essentiel lorsque vous créez des analyseurs de données plutôt que d'en acheter un. Si vous achetez un analyseur, vous êtes lié à sa plateforme, comme Google Sheets.
Contre en interne
- La maintenance, la mise à jour ou le test de votre propre analyseur syntaxique prend du temps. Par exemple, l'édition et le test de votre propre analyseur nécessitent un serveur capable de supporter les ressources nécessaires.
De quels outils avez-vous besoin pour l'analyse des données ?
Si vous souhaitez construire un scraper web, vous aurez besoin d'une bibliothèque d'analyse de données avec le langage de programmation adéquat. Ruby, Python, JavaScript (Node.js), Java et C++ sont des options qui dépendent du langage de programmation que vous souhaitez utiliser pour votre projet d'analyse de données.
These programming languages work with the web-crawling framework Nokogiri or web frameworks such as Django or Flask in the case of Python.
Or, if you’re going with Ruby, you can choose between Nokigiri and Cheerio, which provides an API that works well alongside Rails web applications.
For Node.js programming, JSoup can be used, while Scrapy is another option for web crawling here too!
Regardons de plus près :
Nokogiri
Nokogiri vous permet de travailler avec HTML avec Ruby. Il dispose d'une API similaire aux autres paquets d'autres langages, qui vous permet d'interroger les données que vous récupérez à partir du web scraping. Il traite chaque document avec un cryptage par défaut qui ajoute une couche de sécurité supplémentaire. Vous pouvez utiliser Nokogiri avec des frameworks web tels que Rails, Sinatra et Titanium.
Cheerio
Cheerio est une excellente option pour l'analyse des données Node.js. Il fournit une API que vous pouvez utiliser pour explorer et modifier la structure des données de vos résultats d'analyse web. Il n'a pas de rendu visuel, n'applique pas de CSS et ne charge pas de ressources externes comme le ferait un navigateur. Cheerio présente de nombreux avantages par rapport à d'autres frameworks, notamment une meilleure gestion des langages de balisage brisés que la plupart des alternatives, tout en offrant des vitesses de traitement élevées !
JSoup
JSoup vous permet d'utiliser des données graphiques HTML via une API pour récupérer, extraire et manipuler des URL. Il fonctionne comme un navigateur et comme un analyseur de pages web. Même s'il est souvent difficile de trouver d'autres options Java open-source, il vaut vraiment la peine d'être considéré.
BeautifulSoup
BeautifulSoup is a Python library to pull data from HTML and XML files. This web-crawling framework is so helpful when it comes to parsing web data. It’s compatible with web frameworks such as Django and Flask.
Parsimonieux
The Parsimonious library uses the parsing expression grammar (PEG). You can use this parser in Python or Ruby on Rails applications. PEGs are commonly found in some web frameworks and parsers due to their simplicity compared with context-free grammars. But they have limitations when trying to parse languages without whitespaces between some words like C++ code samples.
LXML
Lxml is another Python XML parser that allows you to traverse the structure of data from web pages. It also includes many extra features for HTML parsing and XPath queries, which can help when scraping web results. It’s been used in many projects by NASA and Spotify, so its popularity certainly speaks for itself!
Laissez-vous inspirer par ces options avant de choisir celle qui conviendra le mieux à votre équipe !
Prévenir les blocages liés au web scraping
It’s a common problem to get blocked web scraping. Some people simply do not want the load and risk that comes with robot visitors. (Pesky bots!) You can learn more about it here.
The way forward is to use rotating residential proxies. Many web scraping APIs include them, but you should be familiar with proxies if you plan to build your own parser.
This article will tell you all about residential proxies and how you can use them for data extraction.
Cas d'utilisation de l'analyse syntaxique des données
Vous connaissez maintenant les avantages de l'utilisation d'un analyseur syntaxique pour convertir les pages web dans un format facile à lire. Examinons quelques cas d'utilisation qui pourraient aider votre équipe.
Sécurité du web
Pour protéger vos données des pirates informatiques, vous pouvez crypter les informations sensibles contenues dans vos fichiers de données avant de les envoyer sur Internet ou de les stocker sur des appareils. Vous pouvez analyser les journaux de données et rechercher des traces de logiciels malveillants ou d'autres virus.
Développement web
Le web devient de plus en plus complexe, il est donc important d'analyser les données et d'utiliser des outils de journalisation pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les pages web. Le secteur du développement web continuera à se développer à mesure que les applications mobiles prendront une place importante dans nos vies.
Extraction des données
L'analyse des données est une pratique cruciale pour l'extraction des données. Le web scraping peut prendre beaucoup de temps, et il est important d'analyser les données dès que possible, afin de respecter le calendrier du projet. Pour tout projet de développement web ou d'exploration de données, vous devez savoir comment utiliser correctement un analyseur de données !
Analyse des investissements
Les investisseurs peuvent exploiter efficacement l'agrégation de données afin de prendre de meilleures décisions commerciales. Les investisseurs, les fonds spéculatifs ou autres qui évaluent les entreprises en phase de démarrage, prédisent les bénéfices et contrôlent même le sentiment social s'appuient sur des techniques d'extraction de données robustes.
Web scrapers and parsing tools make it fast and efficient. They optimize workflow and allow you to direct resources elsewhere or focus on more deep data analysis such as equity research and competitive analysis. For more information about web scraping tools – click here.
Analyse du registre
Registry analysis is an instrumental and powerful technique in searching for malware in an image. In addition to persistence mechanisms, malware often has additional artifacts that you can look for. These artifacts include values under the MUICache key, prefetch files, the Dr. Watson data files, and other objects. These and different types of malware can provide indications in such cases that antivirus programs cannot detect.
Immobilier
Un analyseur syntaxique peut être utile à une société immobilière en lui fournissant des coordonnées, des adresses de propriétés, des données sur les flux de trésorerie et des sources de prospects.
Finances et comptabilité
L'exploitation des données est utilisée pour analyser les scores de crédit et les données des portefeuilles d'investissement et pour obtenir de meilleures informations sur les interactions des clients avec d'autres utilisateurs. Les sociétés financières utilisent l'analyse syntaxique pour déterminer le taux et la période de remboursement de la dette après avoir extrait les données.
Vous pouvez également utiliser l'analyse de données à des fins de recherche pour déterminer les taux d'intérêt, le taux de retour des paiements de prêts et le taux d'intérêt des dépôts bancaires.
Optimisation du flux de travail des entreprises
Les analyseurs de données sont utilisés par les entreprises pour analyser les données non structurées et les transformer en informations utiles. Le data mining permet aux entreprises d'optimiser les flux de travail et de tirer parti d'une analyse approfondie des données. Vous pouvez utiliser l'analyse syntaxique dans la publicité, le marketing social, la gestion des médias sociaux et d'autres applications commerciales.
Transport maritime et logistique
Les entreprises qui fournissent des biens et des services sur le web utilisent le scraping de données pour extraire les détails de la facturation. Elles utilisent des analyseurs syntaxiques pour organiser les étiquettes d'expédition et vérifier que le formatage a été corrigé.
Intelligence artificielle
Natural Language Processing (NLP) is at the forefront of artificial intelligence and machine learning. It’s an avenue of data parsing that helps computers understand human language.
Il y a bien d'autres utilisations. Au fur et à mesure que nous avançons dans l'ère numérique, la différence entre le code informatique et les données organiques se réduit de plus en plus.
For more information about web scraping and data parsing – visit more of our blog.
Vous en avez assez d'être bloqué et banni ?
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