«Парсить» это делать анализ строк символов или элементов данных и структурировать семантические связи между ними для придания смысла. Практические приложения синтаксического парсинга данных - это родная стихия для исследователей, разработчиков и специалистов по анализу данных. Концептуально синтаксический анализ представляет собой сложный набор методов формальной логики, информатики и лингвистики.

Вот несколько примеров задач, которые могут сделать парсеры:

• Конвертация форматов: парсинг данных из результатов онлайн-опросов и сохранение их в электронной таблице.

• «Очистка» информации путем выборочного удаления неактуальных частей: парсинг HTML-файла и сохранение названий фильмов и их аннотации в базе данных.

• Структурирование и организация: парсинг данных из тайм-трекеров и их упорядочивание в ежемесячный отчет.

Парсинг и анализ данных: для чего может использоваться синтаксический анализ данных?

Компьютерный синтаксический анализ используется при работе с большими данными, когда их слишком много, чтобы упорядочить их вручную.

Парсинг и анализ данных используется в программировании
Парсинг используется как часть процесса компиляции для «перевода» высокоуровневого кода в низкоуровневый машинный язык, который процессор может понять и выполнить (за исключением интерпретируемых языков, где процесс немного отличается).

Для веб-скрапинга
Мы уже упоминали парсинг в контексте веб-скрапинга ранее. Там парсинг — это определенный этап в рабочем процессе веб-скрапинга. HTML нелегко интерпретировать человеку. Когда скраперы получают HTML-файлы, парсеры преобразуют их в простую и читабельную форму: числовые данные, текстовые поля, изображения и таблицы. Они даже делают его пригодным для поиска. Или же они могут изменить HTML в формат, подходящий для аналитического инструмента.

Парсинг и анализ данных используется для обучения нейросетей
Парсинг широко используется в задачах NLP, AI и ML. Правил недостаточно, чтобы обучать машины. Компьютерам нужно много-много примеров. Парсеры извлекают эту информацию из отсканированных файлов и передают ее в модель машинного обучения. В итоге ИИ учится ассоциировать слово «мопс» с изображением собак этой породы.

Анализ мнений и настроений
Аналитические и PR-агентства регулярно просматривают социальные сети в поисках информации, касающихся их клиентов. Парсеры организуют их в удобочитаемую форму и отмечают положительные, отрицательные, нейтральные или критические мнения. При нынешних масштабах SMM ручной парсинг информации просто на просто нецелесообразен.

Банковские и кредитные решения
Финтех- и традиционные банки используют «обогащенный контекст» для повышения точности оценки рисков. Он может включать телефонные счета или текущую стоимость недвижимости. Банковские аналитики могут принимать более детальные и контекстные решения, не видя человека

Парсинг и анализ данных используется для продажи и генерация лидов
Структурированные данные могут способствовать генерации лидов и персонализированным продажам. Данные о состоянии здоровья, дате бракосочетания, интересах, отзывах о покупках, счетах, образовании, истории путешествий, посещении мероприятий и т.п. – это всё данные о платежеспособности клиентов, которые при правильно подходе и правильном внедрении могут улучшить выручку компаний.

Логистика и доставка
Парсеры можно использовать для создания этикеток доставки. Вы заполняете онлайн-форму и оформляете заказ. Парсер считывает его и оформляет в виде накладной, счета-фактуры и инструкций для склада.

Приложения для проверки грамматики
Старые добрые программы проверки грамматики, которые напоминают вам, когда вы забыли поставить запятую или неправильно написали слово, тоже используют синтаксический анализ. Они сравнивают введенные вами данные с грамматической или статистической моделью, обнаруживают ошибки и уведомляют пользователя.

С какими технологиями и языками можно использовать методы парсинга?
Парсеры могут быть как очень простыми, так и оснащенными продвинутым искусственным интеллектом. Существует огромное количество парсеров для множества задач. Вы можете найти парсер для электронной почты, CRM, данных о клиентах, HTML, больших данных, бухгалтерских приложений и т. д.

Где взять парсер данных?

Вы можете написать свой собственный парсер данных или приобрести уже готовый инструмент. Ни то, ни другое не является «хорошим» или «плохим». Они просто подходят для разных ситуаций. При написании собственного парсера можно использовать любой язык, включая SQL.

Несколько моментов, которые следует помнить при покупке парсера данных:

• Парсеры часто поставляются в составе стека инструментов для веб-скрапинга.
• Возможно, вам придется привлечь специалиста для настройки, создания моделей, модификации для парсера.
• Вам может понадобиться сервер и прокси.

Парсинг и анализ данных: плюсы и минусы создания собственного парсера данных

Как и любой готовый инструмент, парсеры и веб-скраперы, которые можно купить, имеют свои ограничения. Они менее гибкие и служат для решения большинства общих задач. Все, что выходит за эти рамки, придется создавать на заказ.

Преимущества создания собственного парсера:

• Вы не будете ограничены ни в исходном пуле, ни в сложности задач;
• Легче интегрироваться с собственной системой или анализировать данные, которые вы парсите;
• Существенные, если анализ данных является вашим конкурентным преимуществом или основным продуктом: его будет не так просто повторить.

Недостатки создания собственного парсера:

• Значительные первоначальные затраты: разработка, сервер, обучение модели;
• Отсутствие помощи в обучении и поддержке;
• Дорогостоящее обслуживание: потребуется специалист, который будет заниматься настройками вручную.

Плюсы и минусы покупки парсера данных

Если задачи по скраппингу касаются лишь нескольких конкретных веб-сайтов или тривиальных задач, может оказаться экономически выгодным приобретение парсера данных в аренду или сервиса для веб-скраппинга.

Преимущества покупки парсера:

• Чаще всего поставляется вместе с сервером;
• После первоначальных затрат на покупку сервис не требует больших затрат на обслуживание;
• Простота и удобство процесса настройки;
• Хорошо продуманное обучение пользователей и специализированная поддержка по устранению неполадок.

Минусы покупки парсера:

• Общие решения, меньшая гибкость, меньший контроль над настройками и моделями;
• Приходится нести расходы на обслуживание;
• Он будет одинаковым для всех ваших конкурентов;
• Не все инструменты с открытым исходным кодом поддерживают ротацию IP-адресов или прокси-серверы;
• Нет контроля над направлением и приоритетами обновлений.

Парсинг и анализ данных: какие самые популярные инструменты для веб-скрапинга?

Помимо готовых инструментов, существуют промежуточные решения, такие как библиотеки для программирования. Вам придется заниматься ручным кодинком, но зато вы можете сделать любой парсер на ваш вкус.

Библиотеки программирования для веб-скрапинга для разных языков:

• Puppeteer
• Cheerio
• BeautifulSoup

Приложения и расширения для парсинга и анализа данных:

• PySpider
• Parsehub
• Octoparse
• ScrapingBee
• DiffBot
• ScrapeBox
• ScreamingFrog
• Scrapy
• Import.io
• Frontera
• Simplescraper.io
• DataMiner
• Portia
• WebHarvy
• FMiner
• ProWebScraper

Также, что же всё таки такое парсинг и анализ данных? Парсинг организует "сырые" информационные блоки в структурированную и пригодную для использования форму. Он использует логику отношений или правила (т. е. синтаксис) для соединения элементов, делая их "более удобоваримыми" для человека или других приложений.

Парсинг позволяет получить больше пользы от массивов данных, делая этот процесс более доступным и экономически эффективным. Когда большие данные структурированы, мы можем анализировать их и замечать детали, которые трудно обнаружить среди хаотично разбросанной информации.

А, если вы хотите в два клика парсить любой формат документов, то регистрируйтесь в нашем сервисе PartScanner и получите две недели парсинга абсолютно бесплатно.