Что такое парсинг данных?
Чтобы понять синтаксический анализ, вам нужно понять разницу между информацией и данными. Разбор помогает преобразовать одно в другое.
Данные — это информация с определенными соединениями или синтаксисом. Критическое отличие состоит в том, что данные позволяют нам делать выводы и выполнять логические операции.
Например, список имен и еще один список сумм счетов — это всего лишь две части информации, бессмысленные сами по себе. Но как только вы связываете каждое имя с соответствующим номером, они превращаются в данные вашего клиента.
«Извлечение данных» — это термин, который вы часто встречаете в дискуссиях по парсингу. Это относится к обнаружению определенных фрагментов информации в больших, беспорядочных источниках и их реорганизации в соответствии с правилами, установленными пользователем.
Имена и суммы счетов из приведенного выше примера могут быть разбросаны по вашему бухгалтерскому приложению среди сотен других строк данных. Ваш парсер нашел их и «скопировал» в таблицу рядом друг с другом.
Где ещё используется анализ данных?
Инвестиционный анализ, маркетинг, социальные сети, поисковая оптимизация, анализ научных исследований, фондовые рынки… Легче назвать пример, в котором не используется парсинг.
Представьте себе, что вы пытаетесь каждый день вручную читать все новости, опубликованные в Интернете, или вручную добавлять цены на акции в электронную таблицу. Даже если сможете, это займет слишком много времени, и информация устареет еще до того, как вы закончите ее собирать.
Парсеры извлекают информацию и обобщают её по категориям для анализа аналитикам. В свою очередь аналитики могут сосредоточиться на размышлениях вместо того, чтобы пытаться протолкнуть беспорядок необработанных данных.
Для чего можно использовать парсинг данных?
Один из примеров это когда данных слишком много, чтобы перебирать их вручную.
1. Визуализация данных
Сбор всех упоминаний о конкретном предмете, человеке или бизнесе вручную занял бы слишком много времени. Однако программа может сканировать сеть, собирать все упоминания, а затем анализировать только актуальные данные.
2. Парсеры логистики и доставки
можно использовать для создания этикеток доставки. Вы заполняете онлайн-форму и оформляете заказ. Парсер читает его и оформляет в накладную, счет-фактуру и инструкцию для склада.
3. С какими технологиями и языками можно использовать методы парсинга
Парсеры варьируются от очень простых до продвинутых ИИ. Существует огромное количество парсеров для большинства приложений и языков. Вы можете найти их для электронной почты, CRM, данных о клиентах, HTML, больших данных, бухгалтерских приложений и т. д.
Где взять парсер?
Вы можете приобрести существующую программу. И также несколько вещей, которые следует помнить при получении парсера:
• Возможно, вам придется нанять специалиста, который займется настройкой и моделями, модификацией и устранением неполадок в парсере.
• Вам может понадобиться сервер и прокси-сервис.
Плюсы и минусы покупки парсера.
Если задачи парсинга связаны только с несколькими конкретными сайтами или банальными задачами, может оказаться экономически выгодным приобрести парсер.
Преимущества:
• Чаще всего поставляется с сервером;
• После первоначальных затрат на покупку инструмент требует минимального обслуживания;
• Ограниченные возможности означают простую настройку и удобный процесс установки;
• Хорошо продуманное обучение пользователей и специализированная поддержка по устранению неполадок.
Недостатки:
• Общие решения, меньше гибкости, меньше контроля над настройками и моделями;
• Это по-прежнему сопряжено с затратами на техническое обслуживание;
• Это будет одинаково для всех ваших конкурентов;
Заключительные мысли
Уверен, что эта статья Вам помогла ещё больше углубиться в сферу IT.