Những người cạo web ho ra những gì trông giống như súp bảng chữ cái đã tiêu hóa một nửa.
Tổng.
Người ta có thể giả định các vấn đề về đường tiêu hóa, nhưng điều đó không hoàn toàn như vậy.
Web scraper xử lý dữ liệu ở định dạng phi cấu trúc, vì vậy những gì bạn nhận được là một tài liệu HTML hoặc một số mớ hỗn độn khác.
Nhập phân tích cú pháp dữ liệu.
Phân tích cú pháp dữ liệu là một phương pháp mà các nhà quét web sử dụng để lấy các trang web và chuyển đổi chúng thành một định dạng dễ đọc hơn. Đó là một bước thiết yếu trong việc quét web vì nếu không, dữ liệu sẽ khó đọc và phân tích.
Phân tích cú pháp là điều cần thiết để đọc ngôn ngữ máy tính. Như bạn sẽ sớm thấy - nó cũng rất cần thiết trong việc hiểu thực tế.
Phân tích cú pháp được xác định
Thuật ngữ phân tích cú pháp [dữ liệu] xuất phát từ tiếng Latinh pars (orationis), có nghĩa là một phần của lời nói. Nó có thể có ý nghĩa hơi khác nhau trong các ngành ngôn ngữ học và khoa học máy tính khác nhau.
Tâm lý học sử dụng thuật ngữ này để thảo luận về những tín hiệu bằng miệng nào giúp người nói giải thích các câu trong vườn. Trong một ngôn ngữ khác, thuật ngữ phân tích cú pháp cũng có thể có nghĩa là tách hoặc tách.
Wow, nhiều hơn những gì bạn muốn biết phải không?
Tất cả những gì để nói phân tích cú pháp có nghĩa là chia lời nói thành nhiều phần.
Giả sử chúng ta định nghĩa phân tích cú pháp trong ngôn ngữ lập trình máy tính. (Bây giờ tôi đã khơi dậy sự quan tâm của bạn chưa?)
Trong trường hợp đó, bạn tham khảo cách bạn đọc và xử lý một chuỗi ký hiệu, bao gồm các ký tự đặc biệt, để giúp bạn hiểu những gì bạn đang cố gắng thực hiện.
Phân tích cú pháp có các định nghĩa khác nhau cho các nhà ngôn ngữ học và lập trình viên máy tính. Tuy nhiên, sự đồng thuận chung là nó có nghĩa là phân tích các câu và mối quan hệ ánh xạ ngữ nghĩa giữa chúng. Nói cách khác, phân tích cú pháp là lọc và lưu trữ các cấu trúc dữ liệu.
Phân tích cú pháp dữ liệu là gì?
Thuật ngữ phân tích cú pháp dữ liệu mô tả việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc và chuyển đổi nó sang một định dạng có cấu trúc mới.
Quá trình phân tích cú pháp ở khắp mọi nơi. Bộ não của bạn liên tục phân tích dữ liệu từ hệ thống thần kinh của bạn.
Nhưng thay vì các chương trình DNA phân tích nỗi đau và niềm vui để thúc đẩy thế hệ của sự sống - các trình phân tích cú pháp trong bối cảnh của bài viết này chuyển đổi dữ liệu nhận được từ kết quả quét web.
(Thất vọng)
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.
Cấu trúc của trình phân tích cú pháp dữ liệu
Phân tích cú pháp dữ liệu thường bao gồm hai giai đoạn thiết yếu: phân tích từ vựng và phân tích cú pháp. Các bước này chuyển đổi một chuỗi dữ liệu phi cấu trúc thành một cây dữ liệu có quy tắc và cú pháp tích hợp vào cấu trúc của cây.
Phân tích từ vựng
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.
Giả sử bạn có một hàng dài các sinh vật lên tàu. Khi họ đi qua cổng, mỗi sinh vật nhận được một mã thông báo. Con voi nhận được 'mã thông báo động vật trên cạn khổng lồ' và cá sấu nhận được 'mã thông báo lưỡng cư nguy hiểm'.
Sau đó, chúng tôi biết nơi để đặt từng sinh vật trên tàu, vì vậy không ai bị thương trong kỳ nghỉ du lịch mặt trời.
Trong thế giới phân tích cú pháp dữ liệu, các đơn vị từ vựng được gán cho dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ: một từ trong chuỗi HTML sẽ nhận được mã thông báo từ, v.v. Các mã thông báo không liên quan chứa các yếu tố như dấu ngoặc đơn, dấu ngoặc nhọn và dấu chấm phẩy. Sau đó, bạn có thể sắp xếp dữ liệu theo loại mã thông báo.
Như bạn có thể thấy, phân tích từ vựng là một bước quan trọng để cung cấp dữ liệu chính xác cho phân tích cú pháp.
Và giữ gators trong tầm kiểm soát.
Phân tích cú pháp
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.
Giai đoạn phân tích cú pháp tạo ra các cấu trúc dữ liệu có ý nghĩa của những gì trước đây chỉ là dữ liệu chuỗi thô. Giai đoạn này cũng nhóm tất cả các mã thông báo theo loại - từ khóa hoặc số nhận dạng như dấu ngoặc đơn, dấu ngoặc nhọn, vân vân. Vì vậy, mỗi mã thông báo có nút riêng trong cấu trúc lớn hơn đang được xây dựng bởi công cụ phân tích cú pháp của bạn.
Phân tích ngữ nghĩa
Phân tích ngữ nghĩa là một bước không được thực hiện trong hầu hết các công cụ quét web. Nó cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ HTML bằng cách xác định các phần khác nhau của lời nói như danh từ, động từ và các vai trò khác trong câu.
Nhưng hãy quay trở lại phân tích cú pháp trang web của chúng tôi với các quy tắc cú pháp cho cuộc thảo luận này về phân tích ngữ nghĩa. Trình phân tích cú pháp sẽ chia nhỏ từng câu thành dạng chính xác của nó. Sau đó, nó sẽ tiếp tục xây dựng các nút cho đến khi nó đạt đến thẻ kết thúc hoặc đóng dấu ngoặc nhọn '}' - biểu thị sự kết thúc của một phần tử.
Cây phân tích cú pháp sẽ cho bạn thấy những yếu tố nào đang hoạt động. Ví dụ - những từ nào tạo nên nội dung trang web của bạn - nhưng không có gì về giải thích (ngữ nghĩa) vì không có giá trị nào được gán trong quá trình phân tích cú pháp. Đối với điều này, bạn phải quay lại và phân tích lại các phần tử trang web.
Các loại trình phân tích cú pháp dữ liệu
Trình phân tích cú pháp từ trên xuống và từ dưới lên là hai chiến lược khác nhau để phân tích cú pháp dữ liệu.
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.
Để xây dựng hay mua?
Giống như nấu mì ống và phô mai, đôi khi nó rẻ hơn để tự làm thay vì mua sản phẩm. Khi nói đến trình phân tích cú pháp dữ liệu, câu hỏi không dễ trả lời. Có nhiều điều cần xem xét khi chọn xây dựng hoặc mua các công cụ để trích xuất dữ liệu. Hãy xem xét tiềm năng và kết quả với cả hai lựa chọn với cả hai khả năng có sẵn.
Mua trình phân tích cú pháp dữ liệu
Web có đầy đủ các công nghệ phân tích cú pháp. Bạn có thể mua một trình phân tích cú pháp và nhận được kết quả nhanh chóng với giá cả phải chăng. Nhược điểm của phương pháp này là nếu bạn muốn phần mềm của mình hoạt động trên các nền tảng khác nhau hoặc cho các mục đích khác, bạn sẽ cần phải mua nhiều hơn một sản phẩm.
Điều này có thể tốn kém theo thời gian và tùy thuộc vào mục tiêu và nguồn lực của nhóm bạn, nó có thể không thực tế. Có cả công cụ phân tích dữ liệu miễn phí và trả phí có sẵn. Tuy nhiên, tất cả phụ thuộc vào những gì nhóm của bạn cần, vì vậy hãy ghi nhớ những điều này khi xem xét mua một dịch vụ web thay vì tự phát triển mã tùy chỉnh.
Ưu điểm gia công phần mềm
- Mua trình phân tích cú pháp dữ liệu cho phép bạn truy cập vào các công nghệ phân tích cú pháp từ một tổ chức chuyên trích xuất dữ liệu. Nhiều tài nguyên của họ hướng tới việc nâng cao và hiệu quả của phân tích cú pháp dữ liệu.
- Bạn có nhiều thời gian và nguồn lực hơn vì bạn sẽ không cần đầu tư vào một nhóm hoặc dành thời gian duy trì trình phân tích cú pháp của riêng mình. Có ít khả năng bạn sẽ gặp sự cố.
Nhược điểm gia công phần mềm
- Bạn có thể sẽ không có đủ cơ hội để cá nhân hóa trình phân tích cú pháp dữ liệu của mình để đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
- Chi phí cho bất kỳ tùy chỉnh nào có thể phát sinh nếu bạn thuê ngoài lập trình của mình.
Xây dựng trình phân tích cú pháp dữ liệu
Xây dựng trình phân tích cú pháp dữ liệu của riêng bạn là có lợi, nhưng nó có thể tiêu tốn quá nhiều năng lượng và tài nguyên. Đặc biệt nếu bạn cần một quy trình phân tích cú pháp dữ liệu phức tạp để phân tích các cấu trúc dữ liệu lớn. Việc phát triển và bảo trì đòi hỏi một đội ngũ phát triển có năng lực và kinh nghiệm. Lần cuối cùng tôi kiểm tra, một nhà khoa học dữ liệu không hề rẻ!
Xây dựng trình phân tích cú pháp dữ liệu đòi hỏi các kỹ năng như:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Cạo dữ liệu
- Phát triển web
- Xây dựng cây phân tích cú pháp
Bạn hoặc nhóm của bạn sẽ cần phải thông thạo ngôn ngữ lập trình và công nghệ phân tích cú pháp.
Ưu điểm nội bộ
- Trình phân tích cú pháp nội bộ có hiệu quả vì chúng có thể tùy chỉnh.
- Tìm nguồn cung ứng trình phân tích cú pháp dữ liệu của bạn trong nhà sẽ cung cấp cho bạn toàn quyền kiểm soát việc bảo trì và cập nhật.
- Nếu phân tích cú pháp dữ liệu là một thành phần quan trọng trong doanh nghiệp của bạn, nó sẽ tiết kiệm chi phí hơn về lâu dài.
Bạn cũng được hưởng lợi từ việc sử dụng sản phẩm của riêng mình ở bất cứ đâu sau khi phát triển, điều này rất cần thiết khi xây dựng trình phân tích cú pháp dữ liệu so với mua một sản phẩm. Nếu bạn mua một trình phân tích cú pháp, bạn sẽ bị khóa vào nền tảng của họ, như Google Trang tính.
Nhược điểm trong nhà
- Việc duy trì, cập nhật hoặc kiểm tra trình phân tích cú pháp của riêng bạn rất tốn thời gian. Ví dụ: chỉnh sửa và kiểm tra trình phân tích cú pháp của riêng bạn sẽ yêu cầu một máy chủ có khả năng hỗ trợ các tài nguyên cần thiết.
Bạn cần những công cụ nào để phân tích cú pháp dữ liệu?
Nếu bạn định xây dựng một trình quét web, bạn sẽ cần một thư viện phân tích cú pháp dữ liệu với ngôn ngữ lập trình chính xác. Ruby, Python, JavaScript (Node.js), Java và C ++ là các tùy chọn tùy thuộc vào ngôn ngữ lập trình bạn muốn sử dụng cho dự án phân tích dữ liệu của mình.
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!
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn:
Nokogiri
Nokogiri cho phép bạn làm việc với HTML với Ruby. Nó có một API tương tự như các gói khác của các ngôn ngữ khác, cho phép bạn truy vấn dữ liệu bạn truy xuất từ web scraping. Nó xử lý mỗi tài liệu bằng mã hóa mặc định bổ sung thêm một lớp bảo mật. Bạn có thể sử dụng Nokogiri với các khung web như Rails, Sinatra và Titanium.
Cổ vũ
Cheerio là một lựa chọn tuyệt vời để phân tích cú pháp dữ liệu .js Node. Nó cung cấp một API mà bạn có thể sử dụng để khám phá và thay đổi cấu trúc dữ liệu của kết quả scaping web của bạn. Nó không có kết xuất trực quan, áp dụng CSS hoặc tải tài nguyên bên ngoài như trình duyệt. Cheerio có nhiều lợi thế so với các framework khác, bao gồm xử lý tốt hơn các ngôn ngữ đánh dấu bị hỏng so với hầu hết các lựa chọn thay thế trong khi vẫn cung cấp tốc độ xử lý nhanh!
JSoup
JSoup cho phép bạn sử dụng dữ liệu đồ họa HTML thông qua API để truy xuất, trích xuất và thao tác URL. Điều này hoạt động như một trình duyệt và như một trình phân tích cú pháp các trang web. Mặc dù thường rất khó để tìm thấy các tùy chọn Java mã nguồn mở khác, nhưng nó chắc chắn đáng để xem xét.
Súp đẹp
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.
Parsimonious
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!
Bạn nên lấy cảm hứng từ các tùy chọn này trước khi quyết định tùy chọn nào sẽ hoạt động tốt hơn cho nhóm của bạn!
Ngăn chặn các khối quét web
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.
Các trường hợp sử dụng để phân tích cú pháp dữ liệu
Bây giờ bạn đã biết những lợi ích của việc sử dụng trình phân tích cú pháp để chuyển đổi các trang web thành định dạng dễ đọc. Hãy xem xét một số trường hợp sử dụng có thể giúp nhóm của bạn.
Bảo mật web
Bạn có thể muốn giữ an toàn cho dữ liệu khỏi tin tặc bằng cách mã hóa bất kỳ thông tin nhạy cảm nào trong tệp dữ liệu của mình trước khi gửi chúng qua internet hoặc lưu trữ chúng trên thiết bị. Bạn có thể phân tích cú pháp nhật ký dữ liệu và quét dấu vết của phần mềm độc hại hoặc các loại vi-rút khác.
Phát triển web
Web đang trở nên phức tạp hơn, vì vậy điều quan trọng là phải phân tích dữ liệu và sử dụng các công cụ ghi nhật ký để hiểu cách người dùng tương tác với các trang web. Ngành công nghiệp phát triển web sẽ tiếp tục phát triển khi chúng ta thấy các ứng dụng di động trở thành một phần lớn trong cuộc sống của chúng ta.
Trích xuất dữ liệu
Phân tích cú pháp dữ liệu là một thực hành quan trọng để trích xuất dữ liệu. Việc quét web có thể rất tốn thời gian và điều quan trọng là phải phân tích dữ liệu càng sớm càng tốt, để dự án của bạn luôn đúng tiến độ. Đối với bất kỳ dự án phát triển web hoặc khai thác dữ liệu nào, bạn sẽ cần biết cách sử dụng trình phân tích cú pháp dữ liệu một cách chính xác!
Phân tích đầu tư
Các nhà đầu tư có thể khai thác hiệu quả việc tổng hợp dữ liệu để họ có thể đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Các nhà đầu tư, quỹ phòng hộ hoặc những người khác đánh giá các công ty khởi nghiệp, dự đoán thu nhập và thậm chí kiểm soát tâm lý xã hội dựa vào các kỹ thuật trích xuất dữ liệu mạnh mẽ.
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.
Phân tích sổ đăng ký
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.
Bất động sản
Trình phân tích cú pháp có thể mang lại lợi ích cho một công ty bất động sản thông qua chi tiết liên hệ, địa chỉ tài sản, dữ liệu dòng tiền và nguồn khách hàng tiềm năng.
Tài chính kế toán
Khai thác dữ liệu được sử dụng để phân tích điểm tín dụng và dữ liệu danh mục đầu tư và có được thông tin chi tiết tốt hơn về tương tác của khách hàng với những người dùng khác. Các công ty tài chính sử dụng phân tích cú pháp để xác định tỷ lệ và thời gian trả nợ sau khi trích xuất dữ liệu.
Bạn cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu cho mục đích nghiên cứu để xác định lãi suất, tỷ lệ hoàn vốn thanh toán khoản vay và lãi suất tiền gửi ngân hàng.
Tối ưu hóa quy trình làm việc kinh doanh
Trình phân tích cú pháp dữ liệu được các công ty sử dụng để phân tích dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin hữu ích. Khai thác dữ liệu cho phép các công ty tối ưu hóa quy trình làm việc và tận dụng phân tích dữ liệu sâu rộng. Bạn có thể sử dụng phân tích cú pháp trong quảng cáo, tiếp thị xã hội, quản lý phương tiện truyền thông xã hội và các ứng dụng kinh doanh khác.
Vận chuyển và Logistics
Các doanh nghiệp cung cấp hàng hóa và dịch vụ trên web sử dụng việc thu thập dữ liệu để trích xuất chi tiết thanh toán. Họ sử dụng trình phân tích cú pháp để sắp xếp nhãn vận chuyển và để xác minh rằng định dạng đã được sửa.
Trí tuệ nhân tạo
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.
Có rất nhiều công dụng khác. Khi chúng ta tiếp tục bước vào thời đại kỹ thuật số, sự khác biệt giữa mã máy tính và dữ liệu hữu cơ ngày càng nhỏ hơn.
For more information about web scraping and data parsing – visit more of our blog.
Mệt mỏi vì bị chặn và cấm?
Get the free guide that will show you exactly how to use proxies to avoid blocks, bans, and captchas in your business.
