Большие данные стали неотъемлемой частью современных бизнес-моделей. В результате за последние несколько лет возросла потребность в анализе, обработке и парсинге данных. Но сбор данных - это только первый шаг. За ним должны последовать осмысление и анализ данных. Точно так же необходимо переводить компьютерные языки на человеческий. Именно здесь и приходи на помощь синтаксический анализ данных.

Проще говоря, синтаксический анализ данных - это преобразование зачастую нечитаемых и в основном неструктурированных данных в легко читаемые и структурированные. В этой статье вы узнаете, что такое парсинг (скрапинг) данных, в чём его важность, и стоит ли покупать или создать парсер данных самостоятельно.

Что означает парсинг скрапинг данных?

Парсинг скрапинг данных - это процесс сканирования данных и удаления нерелевантной информации. Парсинг имеет множество функций и подходов, поэтому не существует стандартного способа определения парсинга данных. Описание парсинга данных различается в зависимости от сферы деятельности или отрасли. Но в целом это метод, используемый для структурирования данных в легко понятную и доступную форму. Люди из разных сфер деятельности используют парсинг данных по-разному, исходя из требований бизнеса. Прежде чем приступить к анализу данных, компаниям необходимо собрать качественные данные. Это делается с помощью веб-скрапинга, который представляет собой процесс извлечения данных. В этом процессе веб-скрапер парсит HTML код с веб-страниц, и удаляет содержащие лишнюю и неактуальную информацию, например HTML теги.

Что значит анализ данных?

Парсинг (скрапинг) может означать совершенно разные вещи, например в программировании и в других отраслях. Данные при парсинге в основном извлекаются из большого массива текста. Текст может быть содержаться в любом текстовом файле, например PDF или веб-страницы. Парсеры берут данные из одного формата и преобразуют их в другой, более понятный. Главная особенность хорошего парсера заключается в том, что он не ограничен форматом данных. Он позволять вводить любой тип данных для парсинга. Например, вы можете ввести данные в формате HTML и преобразовать их в JSON.

Или вы можете получить данные из JavaScript и преобразовать их в более понятный файл CSV или PDF. Наиболее распространенное применение парсинга скрапинга – это необработанные данные в формате HTML преобразовать в структурированные данные легко понятные для человека. Оптимизация рабочих процессов - еще один вариант использования парсинга данных. Фирмы могут улучшить свои рабочие процессы за счет преобразования неструктурированных данных в более понятную информацию. Это позволяет компаниям проводить более глубокий анализ. Инвесторы также могут использовать парсинг данных для получения более полной информации, необходимой для принятия обоснованных бизнес-решений. К профессионалам, использующим этот парсинг скрапинг данных, относятся:

· Маркетологи
· Инвесторы
· Уперавляющие хедж-фондов
· Оценщики стартапов

Теперь вы понимаете, что означает парсинг данных и почему он так важен для бизнес-процессов. Вы должны определиться какие данные вам надо парсить и для чего и исходя из этого выбрать парсер данных. Если хотите получить готовое решение под ключ, то PartScanner - идеальный выбор. В PartScanner огромное количество возможностей для самых разных видов компаний, независимо от того, насколько большой или маленький ваш бюджет. Вот некоторые особенности PartScanner:

· Простая ценовая политика: Покупая доступ к парсеру, вы, прежде всего, стремитесь максимально снизить затраты времени и ресурсов. Сложная система ценообразования только вредит этой цели. У PartScanner простая система ценообразования в виде трёх тарифов.
· Новые модули: PartScaner регулярно добавляет новые модули для расширения своего функционала
· Дополнительные возможности: Помимо сбора данных, PartScanner предлагает и другие функции, такие как выгрузка на маркетплейсы и многое другое.

Методы парсинга скрапинга данных

Теперь, когда вы знаете, что такое парсинг данных, пришло время рассмотреть различные методы парсинга, и выбор метода зависит от того, как вы планируете использовать данные. Методы парсинга данных различаются главным образом потому, что существует множество форматов файлов. Поэтому может быть трудно найти парсер, способный работать со всеми доступными форматами. Вот некоторые распространенные форматы данных, с которыми приходится работать парсерам:

HTML-документы
Веб-страницы - один из самых популярных типов документов, которые подвергаются скрапингу. Раньше веб-страницы были в разных форматах, но сейчас они в основном в HTML. Поэтому парсерам приходится работать с HTML-файлами, чтобы извлечь из них нужные данные. При парсинге XML- или HTML-документов у вас есть два варианта. Вы можете выбрать один из них в зависимости от типа данных, которые вы собираете:

Библиотеки для парсинга

Библиотеки - это лучший способ парсинга данных через HTML. Без библиотек есть риск потерять время. Тем временем библиотека для парсинга убережет вас от ошибок. Эти библиотеки преобразуют HTML документы в структуру DOM. Это позволяет получить доступ к данным через идентификаторы, классы, теги и селекторы CSS. Большинство сторонних библиотек предлагают бесплатное коммерческое использование. Вы можете выбрать нужную вам библиотеку в зависимости от языка программирования. Например, программисты, использующие Python, могут парсить HTML-документы с помощью BeautifulSoup.

Это библиотека для парсинга, позволяющая получить доступ к данным в форматах XML или HTML. Другой инструмент того же рода - Scrapy. Однако он отличается от BeautifulSoup тем, что является фреймворком для веб-скрапинга, а не только библиотекой для парсинга. Парсинг данных является встроенной функцией этого фреймворка. Что касается Javascript, то большинство людей не используют сторонние парсеры, поскольку его можно парсить с помощью естественного языка. Тем не менее, некоторые люди используют Cheerio и другие парсеры для Javascript.

Регулярные выражения

Библиотека Regex - еще один полезный инструмент, который можно использовать для извлечения данных. Инструмент работает путем сопоставления шаблонов во входном тексте. Существует два способа создания регулярного выражения:

· Литерал регулярного выражения.

· Функция-конструктор: Вы можете вызвать функцию-конструктор RegExp, введя следующую команду: let re = new RegExp('ab+c');. Эта функция используется, когда известно, что шаблон регулярного выражения будет меняться. Она также используется, когда шаблон неизвестен и получен из другого источника.

PDF-файлы
PDF-файлы также широко используются в бизнесе. При парсинге скрапинге данных из этих источников приходится использовать библиотеки PDF. К примеру, разработчики Python используют различные инструменты, такие как PDFQuery, для парсинга PDF-документов.

Текстовый файл
Текстовые файлы - это файлы с расширением .txt. Они также могут представлять собой другие типы текстовых форматов, в которых текст не имеет правильной структуры. Когда необходимо извлечь данные из таких неструктурированных текстовых файлов, на помощь приходят регулярные выражения. Вы можете использовать регулярные выражения для создания текстовых шаблонов и извлечения текстов в соответствии с ними.

Какова структура парсера?

Теперь, когда вы знаете основы парсинга данных, давайте рассмотрим стандартную структуру парсера. Как правило, парсеры данных состоят из синтаксического и лексического анализа. Некоторые парсеры также имеют компонент семантического анализа. Он берет структурированные данные и выстраивает их по смыслу. Например, семантический анализ может еще больше фильтровать данные, например, на неполные и полные или положительные и отрицательные. Хотя иногда он может улучшить процесс анализа данных, это происходит не всегда.

Это связано с тем, что мы часто ожидаем от процесса анализа какого-то вывода - решения, которое позволит нам полноценно использовать проанализированные наборы данных. В таких случаях когнитивный анализ может улучшить процесс анализа данных. Два основных этапа синтаксического анализа данных преобразуют неструктурированную строку данных в дерево данных, в структуру которого встроены синтаксис и правила. Ниже приведен обзор этих двух этапов:

Лексический синтаксис

Лексический синтаксис - это первый шаг в скрапинге данных. На этом этапе лексер создает лексемы с помощью последовательности символов. Последовательность символов поступает в парсер в виде необработанной, неструктурированной строки данных. Часто это происходит в формате HTML. Парсер создает лексемы, используя лексические единицы, такие как разделители, идентификаторы и ключевые слова. Он игнорирует нерелевантную информацию в данных, такую как комментарии и пробелы. Наконец, синтаксический анализатор отбрасывает эти лексемы. Оставшиеся данные поступают на синтаксический анализ.

Синтаксический анализ
На этом этапе синтаксический анализатор строит дерево данных. Он берет лексемы, полученные на предыдущем этапе, и упорядочивает их, формируя дерево парсинга. В этом дереве нерелевантные лексемы находятся в структуре вложенности дерева. Примерами нерелевантных лексем являются точки с запятой, фигурные скобки и круглые скобки. Например, предположим, что ваши данные - это математическое выражение, такое как (x + 6) * 7. Парсер сформирует дерево данных, в котором только 6, 7 и x будут показаны как соответствующие конечные ветви дерева. Хотя это простой пример, который можно выполнить и вручную, синтаксический анализатор данных делает это в сложных реальных ситуациях.

Где заканчивается лексер и начинается парсер?
Лексер и парсер - два термина в парсинге данных, которые часто путают некоторые люди. Определяя спарсенные данные, мы можем сказать, что они были первоначально разбиты на лексемы лексером, а затем проанализированы с помощью синтаксического анализа. Но когда все это происходит в процессе анализа, где заканчивается работа лексера? Поскольку лексеры и парсеры выполняют свою работу в тандеме, граница между их функциями иногда может быть немного размытой. Поэтому лучше всего объяснить это на примере. Предположим, вы хотите создать программу, которая анализирует логи сервера и сохраняет его в базе данных. В этом процессе лексер будет создавать лексемы, определяя серии точек и цифр. Он преобразует эту информацию в токен IPv4. Затем синтаксический анализатор просматривает эту последовательность маркеров, чтобы проверить, является ли она сообщением. Теперь предположим, что вы создали программное обеспечение, которое использует IP-адреса для определения страны, из которой пришел посетитель. В этом случае лексер будет определять октет. Октет - это десятичные числа в IP-адресе. Например, в IP-адресе 178.1. 1. 1. 1, первый октет - 178, второй - 1, третий - 1 и так далее.

Что такое бессканерные парсеры?
Бессканерные парсеры работают иначе, чем большинство стандартных парсеров, поскольку они напрямую обрабатывают исходный текст. В отличие от многих обычных парсеров, они не обрабатывают список лексем, переданный лексером. По сути, бессканерный парсер - это комбинация парсера и лексера.

Технологии парсинга

Парсинг может использоваться с целым рядом языков и технологий. Поскольку парсеры данных очень гибкие, вы можете использовать их как отдельно, так и в сочетании с другими технологиями. Некоторые из них включают:

Языки сценариев
Языки сценариев позволяют создавать серии команд, которые затем выполняются без компиляции. Эти языки используются в мультимедиа, играх и приложениях. Они также используются в расширениях и плагинах.

Интерактивный язык данных
При интерактивной обработке данных используются интерактивные языки. Они помогают обрабатывать большие данные в физике и космических науках.

Языки баз данных и SQL
SQL или Structured Query Language - это язык программирования, используемый для управления данными, находящимися в системе баз данных. Специалисты используют SQL для взаимодействия с базой данных. Американский национальный институт стандартов считает его стандартным языком для реляционных систем управления базами данных. Операторы SQL помогают извлекать данные из базы данных или загружать их в нее.

HTTPS и интернет-протоколы
Протоколы Internet Protocols и Hypertext Transfer Protocols составляют основу передачи данных и используются в качестве протоколов связи.

Языки моделирования
Языки моделирования определяют поведение, структуры и системные требования. Инвесторы, аналитики и разработчики используют эти языки, чтобы понять, как работает система.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что синтаксический парсинг данных - это процесс преобразования данных из одного формата в другой. Например, данные в формате HTML могут быть преобразованы в более читаемый и понятный формат. Знание основ синтаксического анализа данных необходимо для компании, которая во многом зависит от анализа данных. Цель синтаксического анализа - прочитать входную последовательность символов и создать более понятную выходную информацию. Благодаря гибкости использования парсинг данных является обычной практикой в различных отраслях.

Помимо парсинга электронной почты и резюме, компании могут использовать парсинг данных для разработки маркетинговых и ценовых стратегий для своих продуктов. Выбор между созданием или покупкой парсера зависит от ваших потребностей, но безусловно покупка доступа к парсеру такому как PartScanner является самым быстрым ключом к парсингу необходимых вам данных.