Veri Ayrıştırma: Web Kazımadan Yapay Zekaya

Web kazıyıcıları, yarı sindirilmiş alfabe çorbasına benzeyen bir şey çıkarıyor. 

İğrenç.

Mide-bağırsak sorunları olduğu düşünülebilir, ama tam olarak öyle değil.

Web kazıyıcılar verileri yapılandırılmamış bir formatta işler, bu nedenle elde ettiğiniz şey bir HTML belgesi veya başka bir karmaşadır. 

Veri ayrıştırmaya girin.

Veri ayrıştırma, web kazıyıcılarının web sayfalarını alıp daha okunabilir bir biçime dönüştürmek için kullandıkları bir yöntemdir. Bu, web kazıma işleminde önemli bir adımdır çünkü aksi takdirde verilerin okunması ve analiz edilmesi zor olacaktır.

Ayrıştırma, bilgisayar dilini okumak için gereklidir. Birazdan göreceğiniz gibi, gerçekliğin kavranması için de gereklidir.

Ayrıştırma tanımlandı

Veri] ayrıştırma terimi, konuşmanın bir parçası anlamına gelen Latince pars (orationis) kelimesinden gelmektedir. Dilbilim ve bilgisayar biliminin farklı dallarında biraz farklı anlamlara gelebilir. 

Psikodilbilim bu terimi, hangi sözlü ipuçlarının bir konuşmacının bahçe yolu cümlelerini yorumlamasına yardımcı olduğunu tartışmak için kullanır. Ayrıştırma terimi başka bir dilde bölme veya ayırma anlamına da gelebilir.

Vay canına, bilmek istediğinden daha fazlası, değil mi?

Tüm bunlar, ayrıştırmanın konuşmayı parçalara ayırmak anlamına geldiğini söylemek içindir.

Ayrıştırmayı bilgisayar programlama dilinde tanımladığımızı varsayalım. (Şimdi ilginizi çektim mi?)

Bu durumda, neyi başarmaya çalıştığınızı anlamanıza yardımcı olması için özel karakterler de dahil olmak üzere bir dizi sembolü nasıl okuduğunuza ve işlediğinize bakarsınız. 

Ayrıştırmanın dilbilimciler ve bilgisayar programcıları için farklı tanımları vardır. Yine de, genel fikir birliği, cümleleri ve aralarındaki anlamsal haritalama ilişkilerini analiz etmek anlamına geldiği yönündedir. Başka bir deyişle ayrıştırma, veri yapılarının filtrelenmesi ve dosyalanmasıdır.

Veri ayrıştırma nedir?

Veri ayrıştırma terimi, yapılandırılmamış verilerin işlenmesini ve yeni bir yapılandırılmış biçime dönüştürülmesini tanımlar. 

Ayrıştırma süreci her yerdedir. Beyniniz sinir sisteminizden gelen verileri sürekli olarak ayrıştırıyor. 

Ancak DNA programları yaşamın oluşumunu teşvik etmek için acı ve zevki ayrıştırmak yerine - bu makale bağlamında ayrıştırıcılar web kazıma sonuçlarından alınan verileri dönüştürür. 

(Cue hayal kırıklığı)

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.

Bir veri ayrıştırıcısının yapısı

Veri ayrıştırma genellikle iki temel aşama içerir: sözcüksel analiz ve sözdizimsel analiz. Bu adımlar, yapılandırılmamış bir veri dizisini, kuralları ve sözdizimi ağacın yapısına entegre olan bir veri ağacına dönüştürür. 

Sözcüksel analiz

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. 

Diyelim ki bir gemiye binen uzun bir yaratık kuyruğunuz var. Kapıdan geçtiklerinde, her yaratık bir jeton alır. Fil 'devasa kara hayvanı jetonunu', timsah ise 'tehlikeli amfibi jetonunu' alır. 

O zaman her canlıyı gemide nereye koyacağımızı biliriz, böylece güneşli gemi tatilinde kimse zarar görmez.

Veri ayrıştırma dünyasında, yapılandırılmamış verilere sözcüksel birimler atanır. Örneğin, bir HTML dizesindeki bir sözcük bir sözcük belirteci alır ve bu böyle devam eder. Alakasız belirteçler parantez, küme parantezi ve noktalı virgül gibi öğeler içerir. Ardından verileri belirteç türüne göre düzenleyebilirsiniz. 

Gördüğünüz gibi, sözlüksel analiz, sözdizimsel analiz için doğru veri sağlamada çok önemli bir adımdır. 

Ve timsahları kontrol altında tutmak.

Sözdizimsel analiz

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.

Sözdizimsel analiz aşaması, daha önce sadece ham dize verisi olan şeyi anlamlandıran veri yapıları oluşturur. Bu aşama aynı zamanda tüm belirteçleri türlerine göre gruplandırır - anahtar kelimeler veya parantez, küme parantezi vb. gibi tanımlayıcılar. Böylece her belirteç, ayrıştırıcı aracınız tarafından oluşturulan daha büyük yapı içinde kendi düğümüne sahip olur. 

Semantik Analiz 

Semantik analiz, çoğu web kazıma aracında uygulanmayan bir adımdır. Cümlelerdeki isimler, fiiller ve diğer roller gibi farklı konuşma bölümlerini tanımlayarak HTML'den veri çıkarmanıza olanak tanır.

Ancak anlamsal analizle ilgili bu tartışma için web sayfamızı sözdizimi kurallarıyla ayrıştırmaya geri dönelim. Ayrıştırıcı her cümleyi doğru biçimine ayıracaktır. Daha sonra, bir öğenin sonunu belirten bitiş etiketine veya kapanış küme parantezine '}' ulaşana kadar düğümler oluşturmaya devam edecektir. 

Ayrıştırma ağacı size hangi unsurların söz konusu olduğunu gösterecektir. Örneğin - web sayfanızın içeriğini hangi kelimelerin oluşturduğu - ancak sözdizimsel ayrıştırma sırasında hiçbir değer atanmadığı için yorumlama (semantik) hakkında hiçbir şey. Bunun için geri dönüp web sayfası öğelerini tekrar ayrıştırmanız gerekir.

Veri ayrıştırıcı türleri

Yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya ayrıştırıcılar, veri ayrıştırma için iki farklı stratejidir.

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.

İnşa etmek mi, satın almak mı?

Makarna ve peynir pişirmek gibi, bazen ürünü satın almak yerine kendiniz yapmak daha ucuzdur. Veri ayrıştırıcıları söz konusu olduğunda, bu soruyu yanıtlamak o kadar kolay değildir. Veri çıkarma için araçlar oluşturmayı veya satın almayı seçerken göz önünde bulundurulması gereken daha fazla şey vardır. Şimdi her iki seçenekte de mevcut olan potansiyel ve sonuçlara bakalım. 

Bu, zaman içinde maliyetli hale gelebilir ve ekibinizin hedeflerine ve kaynaklarına bağlı olarak pratik olmayabilir. Hem ücretsiz hem de ücretli veri ayrıştırma araçları mevcuttur. Yine de, her şey ekibinizin neye ihtiyacı olduğuna bağlıdır, bu nedenle kendiniz özel kod geliştirmek yerine bir web hizmeti satın almayı düşünürken bunları aklınızda bulundurun.

Dış kaynak kullanımı profesyonelleri

• Bir veri ayrıştırıcı satın almak, veri çıkarma konusunda uzmanlaşmış bir kuruluştan ayrıştırma teknolojilerine erişmenizi sağlar. Kaynaklarının daha fazlası veri ayrıştırmanın geliştirilmesine ve etkinliğine yöneliktir.
• Bir ekibe yatırım yapmanız veya kendi ayrıştırıcınızın bakımını yapmak için zaman harcamanız gerekmeyeceğinden daha fazla zamanınız ve kaynağınız olur. Sorun yaşama ihtimaliniz daha azdır.

Dış kaynak kullanımı eksileri

• Veri ayrıştırıcınızı iş ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde kişiselleştirmek için muhtemelen yeterince fırsatınız olmayacaktır.
• Programlamanızı dışarıdan temin ederseniz herhangi bir özelleştirme maliyeti ortaya çıkabilir.

Veri ayrıştırıcı oluşturma

Kendi veri ayrıştırıcınızı oluşturmak faydalıdır, ancak çok fazla enerji ve kaynak tüketebilir. Özellikle de büyük veri yapılarını ayrıştırmak için karmaşık bir veri ayrıştırma sürecine ihtiyacınız varsa. Geliştirme ve bakım, yetenekli ve deneyimli bir geliştirme ekibi gerektirir. En son kontrol ettiğimde, bir veri bilimcisi ucuz değildi! 

Bir veri ayrıştırıcı oluşturmak aşağıdaki gibi beceriler gerektirir:

• Doğal dil işleme
• Veri kazıma
• Web geliştirme
• Ayrıştırma ağacı oluşturma

Sizin veya ekibinizin programlama dilleri ve ayrıştırma teknolojileri konusunda akıcı olması gerekecektir.

Kurum içi profesyoneller

• Kurum içi ayrıştırıcılar özelleştirilebilir oldukları için etkilidirler. 
• Veri ayrıştırıcınızı şirket içinde tedarik etmek, bakım ve güncellemeler üzerinde tam kontrol sahibi olmanızı sağlayacaktır.
• Veri ayrıştırma işinizin önemli bir bileşeniyse, uzun vadede daha uygun maliyetli olacaktır.

Ayrıca, geliştirdikten sonra kendi ürününüzü her yerde kullanmanın avantajını yaşarsınız; bu, veri ayrıştırıcıları oluştururken satın almaya kıyasla çok önemlidir. Bir ayrıştırıcı satın alırsanız, Google E-Tablolar gibi kendi platformlarına kilitlenirsiniz.

Kurum içi eksiler

• Kendi ayrıştırıcınızın bakımını yapmak, güncellemek veya test etmek zaman alıcıdır. Örneğin, kendi ayrıştırıcınızı düzenlemek ve test etmek için gerekli kaynakları destekleyebilecek bir sunucu gerekir.

Veri ayrıştırma için hangi araçlara ihtiyacınız var?

Bir web kazıyıcı oluşturacaksanız, doğru programlama diline sahip bir veri ayrıştırma kütüphanesine ihtiyacınız olacaktır. Ruby, Python, JavaScript (Node.js), Java ve C++, veri ayrıştırma projeniz için hangi programlama dilini kullanmak istediğinize bağlı olarak seçeneklerdir.

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!

Daha yakından bakalım:

Ekibiniz için hangisinin daha iyi çalışacağına karar vermeden önce bu seçeneklerden ilham almalısınız!

Web kazıma engellerini önleme

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.

Veri ayrıştırma için kullanım durumları

Artık web sayfalarını okunması kolay bir biçime dönüştürmek için bir ayrıştırıcı kullanmanın faydalarını biliyorsunuz. Ekibinize yardımcı olabilecek bazı kullanım durumlarına bakalım.

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.

Ayrıca faiz oranlarını, kredi ödemelerinin geri dönüş oranını ve banka mevduatlarının faiz oranını belirlemek için araştırma amacıyla veri ayrıştırmayı kullanabilirsiniz.

Çok daha fazla kullanım alanı var. Dijital çağa doğru ilerledikçe, bilgisayar kodu ile organik veri arasındaki fark giderek azalıyor. 

For more information about web scraping and data parsing – visit more of our blog.