Веб-скреперы выкашливают то, что выглядит как полупереваренный алфавитный суп.
Брутто.
Можно было бы предположить желудочно-кишечные проблемы, но это не совсем так.
Веб-скреперы обрабатывают данные в неструктурированном формате, так что в результате получается HTML-документ или какая-нибудь другая каша.
Ввести парсинг данных.
Парсинг данных - это метод, с помощью которого веб-скраперы берут веб-страницы и преобразуют их в более удобный для чтения формат. Это очень важный этап в работе с веб-страницами, поскольку в противном случае данные будет трудно читать и анализировать.
Парсинг необходим для чтения компьютерного языка. Как вы вскоре увидите, он также необходим для понимания реальности.
Парсинг определен
Термин "синтаксический анализ данных" происходит от латинского слова pars (orationis), означающего часть речи. В различных отраслях лингвистики и информатики он может иметь несколько иное значение.
В психолингвистике этот термин используется для обсуждения того, какие устные подсказки помогают говорящему интерпретировать предложения с садовой дорожкой. В других языках термин "синтаксический разбор" может также означать расщепление или разделение.
Вау, больше, чем вы хотите знать, верно?
Все это означает, что разбор означает разделение речи на части.
Предположим, что мы определяем синтаксический анализ на языке компьютерного программирования. (Я уже вызвал у вас интерес?)
В этом случае вы обращаетесь к тому, как читается и обрабатывается строка символов, в том числе и специальных, чтобы помочь вам понять, чего вы пытаетесь достичь.
Парсинг имеет разные определения для лингвистов и программистов. Однако общее мнение сводится к тому, что он означает анализ предложений и семантическое отображение связей между ними. Другими словами, синтаксический анализ - это фильтрация и фильтрация структур данных.
Что такое парсинг данных?
Термин "синтаксический анализ данных" описывает обработку неструктурированных данных и их преобразование в новый структурированный формат.
Процесс синтаксического анализа происходит повсеместно. Ваш мозг постоянно анализирует данные, поступающие от нервной системы.
Но вместо того, чтобы программы ДНК разбирали боль и удовольствие, способствуя зарождению жизни, - парсеры в контексте данной статьи преобразуют полученные данные из результатов веб-скрапинга.
(Разочарование).
Однако в обоих случаях нам необходимо преобразовать один формат данных в форму, понятную для системы. Будь то формирование отчетов на основе HTML-строк илифильтрация сигналов датчиков.
Структура синтаксического анализатора данных
Разбор данных обычно включает в себя два основных этапа: лексический анализ и синтаксический анализ. На этих этапах строка неструктурированных данных преобразуется в дерево данных, правила и синтаксис которого интегрируются в структуру дерева.
Лексический анализ
Лексический анализ в своей простейшей форме присваивает каждому фрагменту данных лексическую единицу. К лексическим единицам относятся ключевые слова, разделители и другие идентификаторы.
Допустим, у вас есть длинная очередь существ, садящихся на корабль. Когда они проходят через ворота, каждое существо получает жетон. Слон получает жетон "огромное сухопутное животное", а аллигатор - "опасное земноводное".
Тогда мы знаем, где разместить каждое существо на корабле, чтобы никто не пострадал во время отдыха в солнечном круизе.
В мире синтаксического анализа данных неструктурированным данным присваиваются лексические единицы. Например, слово в HTML-строке получает лексему word и так далее. Нерелевантные лексемы содержат такие элементы, как круглые скобки, фигурные скобки и точки с запятой. Затем данные можно упорядочить по типу токенов.
Как видно, лексический анализ является важнейшим этапом, обеспечивающим получение точных данных для синтаксического анализа.
И держать в узде аллигаторов.
Синтаксический анализ
Синтаксический анализ — это процесс построения дерева разбора. Если вы знакомы с HTML, вам будет легко это понять. Например, предположим, что мы анализируем веб-страницу в формате HTML и создаём объектную модель документа (DOM). Текст, заключённый между тегами, становится дочерними узлами или ветвями в дереве разбора, а атрибуты — свойствами этих ветвей.
На этапе синтаксического анализа создаются структуры данных, которые наполняют смыслом то, что раньше было просто необработанными строковыми данными. На этом этапе все лексемы также группируются по типу - либо ключевые слова, либо идентификаторы, такие как круглые скобки, фигурные скобки и т.д. Таким образом, каждая лексема имеет свой узел в более крупной структуре, создаваемой вашим инструментом синтаксического анализа.
Семантический анализ
Семантический анализ - это этап, который не реализован в большинстве инструментов для веб-скрапинга. Он позволяет извлекать данные из HTML путем определения различных частей речи, таких как существительные, глаголы и другие роли в предложениях.
Но вернемся к разбору нашей веб-страницы с помощью синтаксических правил для обсуждения семантического анализа. Парсер разбивает каждое предложение на правильные формы. Затем он будет продолжать строить узлы, пока не достигнет тега end или закрывающей фигурной скобки '}', которая означает конец элемента.
Дерево синтаксического разбора покажет, какие элементы в нем присутствуют. Например, какие слова составляют содержимое веб-страницы, но ничего об интерпретации (семантике), поскольку при синтаксическом разборе не было присвоено никаких значений. Для этого необходимо вернуться и снова разобрать элементы веб-страницы.
Типы парсеров данных
Нисходящий и восходящий парсеры - это две разные стратегии разбора данных.
«Сверху вниз»— это метод анализапредложений, при котором сначала рассматриваются самые мелкие части, а затем происходит постепенный переход к более крупным. Этот подход называется «подходом первоначального бульона». Он очень похож на построение синтаксической схемы предложения, при котором предложение разбивается на составные части. Одним из видов таких синтаксических анализаторов являются LL-анализаторы.
Нисходящий синтаксический анализначинается с конца и продвигается вверх, сначала выявляя самые базовые части. Один из видов таких синтаксических анализаторов называется LR-анализаторами.
Строить или покупать?
Как и при приготовлении макарон с сыром, иногда дешевле сделать самому, чем покупать готовый продукт. Когда речь идет о парсерах данных, ответить на этот вопрос не так просто. При выборе между созданием или приобретением инструментов для извлечения данных необходимо учитывать большее количество факторов. Давайте рассмотрим потенциал и результат при использовании обоих вариантов.
Покупка парсера данных
В Интернете представлено множество технологий парсинга. Вы можете купить парсер и быстро получить результат по доступной цене. Недостатком такого подхода является то, что если вы хотите, чтобы ваше программное обеспечение работало на разных платформах или для других целей, то вам придется приобрести несколько продуктов.
Со временем это может оказаться дорогостоящим и, в зависимости от целей и ресурсов вашей команды, нецелесообразным. Существуют как бесплатные, так и платные средства анализа данных. Но все зависит от того, что нужно вашей команде, поэтому имейте их в виду, когда будете покупать веб-сервис, а не разрабатывать собственный код.
Профессионалы в области аутсорсинга
- Приобретая парсер данных, вы получаете доступ к технологиям парсинга от организации, специализирующейся на извлечении данных. Больше ресурсов этой организации направляется на совершенствование и повышение эффективности парсинга данных.
- У вас больше времени и ресурсов, поскольку вам не нужно вкладывать средства в команду или тратить время на поддержку собственного парсера. Меньше вероятность возникновения проблем.
Минусы аутсорсинга
- Скорее всего, у вас не будет достаточно возможностей для персонализации парсера данных в соответствии с потребностями бизнеса.
- При передаче программирования на аутсорсинг могут возникнуть расходы на доработку.
Построение парсера данных
Создание собственного парсера данных полезно, но может потребовать слишком много энергии и ресурсов. Особенно если требуется сложный процесс парсинга данных для разбора больших структур данных. Разработка и сопровождение требуют наличия опытной команды разработчиков. Насколько я знаю, специалист по анализу данных стоит недешево!
Построение синтаксического анализатора данных требует таких навыков, как:
- Обработка естественного языка
- Сокращение данных
- Веб-разработка
- Построение дерева разбора
От вас или вашей команды потребуется свободное владение языками программирования и технологиями синтаксического анализа.
Штатные специалисты
- Собственные парсеры эффективны потому, что они настраиваются.
- Приобретение парсера данных собственными силами позволит полностью контролировать его обслуживание и обновление.
- Если парсинг данных является существенной составляющей вашего бизнеса, то в долгосрочной перспективе он будет более рентабельным.
Кроме того, вы получаете возможность использовать свой собственный продукт в любом месте после разработки, что очень важно при создании парсеров данных по сравнению с покупкой. Если вы покупаете парсер, вы привязываетесь к его платформе, как, например, Google Sheets.
Внутренние согласования
- Сопровождение, обновление и тестирование собственного парсера требует значительных затрат времени. Например, для редактирования и тестирования собственного парсера потребуется сервер, способный поддерживать необходимые ресурсы.
Какие инструменты нужны для парсинга данных?
Если вы собираетесь создать веб-скрапер, вам понадобится библиотека для парсинга данных с соответствующим языком программирования. Ruby, Python, JavaScript (Node.js), Java и C++ - в зависимости от того, какой язык программирования вы хотите использовать в своем проекте парсинга данных.
Эти языки программирования используются в сочетании с фреймворком для веб-парсинга Nokogiri или с такими веб-фреймворками, как Django или Flask, в случае с Python.
Или, если вы решили использовать Ruby, вы можете выбрать между Nokigiri и Cheerio — последний предоставляет API, который хорошо интегрируется с веб-приложениями на Rails.
Для программирования на Node.js можно использовать JSoup, а Scrapy также является одним из вариантов для веб-парсинга!
Рассмотрим их подробнее:
Nokogiri
Nokogiri позволяет работать с HTML с помощью Ruby. Он имеет API, аналогичный пакетам для других языков, который позволяет запрашивать данные, полученные в результате веб-скрапинга. Каждый документ обрабатывается с помощью стандартного шифрования, что добавляет дополнительный уровень безопасности. Nokogiri можно использовать с такими веб-фреймворками, как Rails, Sinatra и Titanium.
Cheerio
Cheerio - отличный вариант для парсинга данных в Node.js. Он предоставляет API, который можно использовать для изучения и изменения структуры данных результатов веб-скейпинга. В нем нет визуального рендеринга, применения CSS или загрузки внешних ресурсов, как это делает браузер. Cheerio имеет множество преимуществ перед другими фреймворками, в том числе лучше справляется с неработающими языками разметки, чем большинство альтернатив, обеспечивая при этом высокую скорость обработки!
JSoup
JSoup позволяет использовать графические данные HTML через API для получения, извлечения и манипулирования URL-адресами. Он функционирует как браузер и как синтаксический анализатор веб-страниц. Несмотря на то, что зачастую трудно найти другие варианты Java с открытым исходным кодом, его определенно стоит рассмотреть.
BeautifulSoup
BeautifulSoup — это библиотека на языке Python, предназначенная для извлечения данных из файлов HTML и XML. Этот фреймворк для веб-парсинга очень полезен при обработке данных из Интернета. Он совместим с такими веб-фреймворками, как Django и Flask.
Scrapy
Scrapy — это фреймворк для веб-парсинга, написанный на языке Python и доступный через PyPI. Он значительно упрощает написание веб-парсеров, при этом обладая достаточной мощностью для решения нестандартных задач. Scrapy также можно использовать в качестве самостоятельной библиотеки для веб-парсинга.
Парсимония
Библиотека Parsimonious использует грамматику синтаксического анализа (PEG). Этот парсер можно использовать в приложениях на Python или Ruby on Rails. Грамматики PEG широко применяются в некоторых веб-фреймворках и парсерах благодаря своей простоте по сравнению с контекстно-свободными грамматиками. Однако у них есть ограничения при синтаксическом анализе языков, в которых между некоторыми словами отсутствуют пробелы, например, в фрагментах кода на C++.
LXML
Lxml — ещё один XML-парсер на Python, который позволяет просматривать структуру данных с веб-страниц. Он также включает множество дополнительных функций для анализа HTML и запросов XPath, что может пригодиться при скрапинге веб-результатов. Его используют во многих проектах NASA и Spotify, так что его популярность, безусловно, говорит сама за себя!
Вы должны вдохновиться этими вариантами, прежде чем решить, какой из них лучше подойдет для вашей команды!
Предотвращение блокировки веб-скрапинга
Блокировка веб-парсинга — довольно распространенная проблема. Некоторые просто не хотят перегрузки и рисков, связанных с посещениями ботов. (Надоедливые боты!) Подробнее об этом можно узнать здесь.
Решением этой проблемы является использование ротационных прокси-серверов с частных адресов. Многие API для веб-парсинга включают их в свой набор функций, но если вы планируете создать собственный парсер, вам следует хорошо разбираться в прокси-серверах.
В этой статье вы узнаете всё о прокси-серверах для частного использования и о том, как их можно использовать для извлечения данных.
Варианты использования парсинга данных
Теперь вы знаете о преимуществах использования парсера для преобразования веб-страниц в удобный для чтения формат. Давайте рассмотрим несколько примеров использования, которые могут помочь вашей команде.
Веб-безопасность
Для защиты данных от хакеров необходимо шифровать конфиденциальную информацию в файлах данных перед их передачей через Интернет или хранением на устройствах. Можно анализировать журналы данных и проверять их на наличие следов вредоносного ПО или других вирусов.
Веб-разработка
Веб становится все более сложным, поэтому важно анализировать данные и использовать инструменты протоколирования, чтобы понять, как пользователи взаимодействуют с веб-страницами. Индустрия веб-разработки будет продолжать развиваться по мере того, как мобильные приложения станут неотъемлемой частью нашей жизни.
Извлечение данных
Парсинг данных - важнейшая практика извлечения данных. Веб-скрапинг может занимать очень много времени, поэтому важно разобрать данные как можно быстрее, чтобы проект не отставал от графика. Для любых проектов по веб-разработке или добыче данных необходимо знать, как правильно использовать парсер данных!
Инвестиционный анализ
Инвесторы могут эффективно использовать агрегацию данных для принятия более эффективных бизнес-решений. Инвесторы, хедж-фонды и другие компании, оценивающие начинающие компании, прогнозирующие прибыль и даже контролирующие социальные настроения, полагаются на надежные методы извлечения данных.
Инструменты для сбора данных из Интернета и их обработки позволяют выполнять эту работу быстро и эффективно. Они оптимизируют рабочий процесс и дают возможность перенаправить ресурсы на другие задачи или сосредоточиться на более глубоком анализе данных, например, на исследовании рынка акций и анализе конкурентов. Для получения дополнительной информации об инструментах для сбора данных из Интернета —нажмите здесь.
Анализ реестра
Анализ реестра — это эффективный и мощный метод поиска вредоносного ПО в образе системы. Помимо механизмов сохранения, вредоносное ПО часто содержит дополнительные артефакты, на которые можно обратить внимание. К таким артефактам относятся значения в разделе MUICache, файлы предварительной загрузки, файлы данных Dr. Watson и другие объекты. Эти артефакты, а также различные типы вредоносного ПО могут служить признаками в тех случаях, когда антивирусные программы не способны обнаружить угрозу.
Недвижимость
Парсер может принести пользу риэлторской компании благодаря контактной информации, адресам объектов недвижимости, данным о движении денежных средств и источникам лидов.
Финансы и бухгалтерский учет
Парсинг данных используется для анализа кредитных рейтингов и данных инвестиционного портфеля, а также для получения более полной информации о взаимодействии клиентов с другими пользователями. Финансовые компании после извлечения данных используют парсинг для определения скорости и периода погашения задолженности.
Разбор данных можно также использовать в исследовательских целях для определения процентных ставок, коэффициента возврата платежей по кредитам, процентной ставки по банковским вкладам.
Оптимизация бизнес-процессов
Парсеры данных используются компаниями для анализа неструктурированных данных с целью получения полезной информации. Парсинг данных позволяет компаниям оптимизировать рабочие процессы и извлекать выгоду из обширного анализа данных. Парсинг можно использовать в рекламе, социальном маркетинге, управлении социальными сетями и других бизнес-приложениях.
Грузоперевозки и логистика
Предприятия, предоставляющие товары и услуги в Интернете, используют скрапинг данных для извлечения информации о выставленных счетах. Они используют парсеры для упорядочивания транспортных этикеток и проверки правильности форматирования.
Искусственный интеллект
Обработка естественного языка (NLP) занимает передовые позиции в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Это направление анализа данных, которое помогает компьютерам понимать человеческий язык.
Существует множество других вариантов использования. По мере того как мы продолжаем жить в цифровую эпоху, разница между компьютерным кодом и органическими данными становится все меньше и меньше.
Чтобы узнать больше о веб-парсинге и обработке данных, ознакомьтесь с другими статьями нашего блога.
