Прочитайте эту статью, чтобы стать экспертом по анализу данных. Ниже мы рассмотрим
- Что такое парсинг данных?
- Что делает парсер данных?
- Преимущества парсинга данных
- Проблемы парсинга данных
- Создание или покупка инструмента для парсинга данных
- Парсинг данных согласно Bright Data
Что такое парсинг данных?
Парсинг данных — это процесс преобразования данных из одного формата в другой. Он обычно используется для структурирования данных. Это означает преобразование неструктурированных данных в структурированные или более структурированные. Таким образом, парсинг данных обычно выполняется парсером для преобразования необработанных данных в форматы, которые легче анализировать, использовать или хранить.
Парсинг данных осуществляется через API или библиотеки и особенно полезен при анализе, сборе и управлении данными. Вы можете использовать парсер, чтобы разбить большой набор данных на более мелкие части, извлечь определенные данные из необработанного источника и преобразовать их из одной структуры в другую. Например, для HTML-страницы правильно запрограммированный парсер данных сможет преобразовать их в формат, который легче читать и понимать, например CSV.
Парсинг данных ежедневно используется в различных отраслях, от финансов до образования, больших данных до электронной коммерции. Хорошо сделанный парсер данных извлекает необходимую информацию из необработанных данных автоматически, без ручной работы. Затем эти данные используются для исследования рынка, сравнения цен и многого другого.
Теперь давайте узнаем, как работает парсер данных.
Что делает парсер данных?
Парсер данных — это инструмент, который берет данные в одном формате и возвращает их в другом. То есть он получает данные на вход, обрабатывает их и возвращает в новом формате на выходе. Таким образом, процесс парсинга данных основан на парсерах данных, которые могут быть написаны на нескольких языках программирования. Обратите внимание, что для парсинга существует несколько библиотек и API.
Давайте разберемся на примере, как работает парсер данных. Предположим, что вы хотите проанализировать HTML-документ. Тогда парсер HTML будет:
- Получать HTML-документ в качестве входных данных.
- Считывать документ и сохранять его HTML-код в виде строки.
- Анализировать строку данных HTML, чтобы извлечь интересующую информацию.
- Обрабатывать, уточнять или очищать интересующие данные при разборе, если это необходимо.
- Преобразовывать проанализированные данные в файл JSON, CSV или YAML или записывать в базу данных SQL или NoSQL.
Обратите внимание, что способ, которым парсер данных анализирует данные и преобразует их в формат, меняется в зависимости от того, как он получает инструкции или определяется. В частности, это зависит от правил, передаваемых в качестве входных параметров в API или программу парсинга. Или, в случае пользовательского скрипта, это зависит от того, как закодирован парсер. В обоих случаях участие человека не требуется, а анализатор обрабатывает данные автоматически.
Далее давайте посмотрим, почему парсер данных так важен.
Преимущества парсинга данных
Парсинг данных имеет несколько преимуществ, актуальных во многих отраслях. Давайте рассмотрим причины, по которым вам следует использовать парсинг данных.
Экономия времени и денег
Парсинг позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, экономя ваше время и силы. Кроме того, преобразование данных в более удобочитаемые форматы означает, что ваша команда сможет быстрее понимать данные и легче выполнять свои задачи.
Большая гибкость данных
Проанализированные данные
и преобразованные в удобный для человека формат можно использовать повторно для различных целей. Другими словами, парсинг повышает гибкость процессов обработки данных.
Данные более высокого качества
Как правило, преобразование данных в более структурированные форматы требует очистки и стандартизации. Это означает, что парсинг данных улучшает общее их качество.
Упрощенная интеграция данных
Парсинг данных позволяет преобразовывать данные из нескольких источников в единый формат. Это помогает интегрировать разные данные в одно и то же место назначения, которым может быть приложение, алгоритм или процесс.
Улучшенный анализ данных
Работа со структурированными данными упрощает изучение и анализ данных. Это также приводит к более глубокому и точному анализу.
Проблемы парсинга данных
Работать с данными непросто, и парсинг данных не является исключением. Причина в том, что существует несколько препятствий, с которыми приходится сталкиваться парсеру данных. Давайте рассмотрим три проблемы, которые вы должны иметь в виду.
Обработка ошибок и несоответствий
Входными данными для процесса анализа данных обычно являются необработанные, неструктурированные или частично структурированные данные. Из-за этого они могут содержать ошибки, неточности и несоответствия. HTML-документы – один из наиболее распространенных случаев, когда вы можете найти такие проблемы. Это связано с тем, что большинство современных браузеров достаточно умны, чтобы правильно отображать HTML-страницы, даже если они содержат синтаксические ошибки. Таким образом, ваши входные HTML-страницы могут содержать незакрытые теги, недопустимый HTML-контент согласно W3C (Консорциум World Wide Web) или просто специальные символы HTML. Для анализа таких данных вам нужна интеллектуальная система анализа, которая может автоматически решать эти проблемы.
Работа с большими объемами данных
Парсинг данных требует времени и системных ресурсов. Поэтому парсинг может привести к проблемам с производительностью, особенно когда речь идет о больших данных. Вам может потребоваться разделить процессы обработки данных для одновременного анализа нескольких входных документов и экономии времени. С другой стороны, это увеличит использование ресурсов и, соответственно, общую сложность. Итак, парсинг больших данных — непростая задача, и для нее требуются продвинутые инструменты.
Обработка различных форматов данных
Мощный парсер данных должен иметь возможность обрабатывать несколько входных и выходных данных. Это связано с тем, что форматы данных развиваются так же быстро, как и вся ИТ-индустрия. Поэтому вам нужно поддерживать ваш парсер в актуальном состоянии и иметь возможность обрабатывать различные форматы. Кроме того, парсер должен иметь возможность импортировать и экспортировать данные в различных кодировках символов. Так вы сможете использовать проанализированные данные как на Windows, так и на macOS.
Создание или покупка инструмента для парсинга данных
Как вы уже понимаете, эффективность парсинга данных зависит от используемого парсера. Поэтому вполне логично задаться вопросом, что лучше –позволить вашей технической команде создать парсер данных или воспользоваться коммерческим решением, таким как Bright Data.
Создание собственного парсера – более гибкий подход, но он требует больше времени, чем покупка, которая дает вам меньше контроля над ним. Очевидно, что вопрос более сложный, чем кажется. Итак, давайте попробуем разобраться, что для вас лучше – создать или купить парсер данных.
Создание парсера данных
В этом случае у вашей компании есть внутренняя группа разработчиков, которая может создать собственный парсер с нуля.
Плюсы
- Вы можете адаптировать его к вашим конкретным потребностям.
- Вы владеете кодом парсера и контролируете процесс его разработки.
- При частом использовании в долгосрочной перспективе это может быть дешевле, чем платить за готовый продукт.
Минусы
- Нельзя игнорировать стоимость разработки, управления ПО и хостингом сервера.
- Вашей команде разработчиков придется потратить много времени на его проектирование, разработку и поддержку.
- Могут возникнуть проблемы с производительностью, особенно если бюджет на мощный сервер ограничен.
Создание парсера с нуля всегда имеет свои преимущества, особенно если он должен соответствовать особенно сложным или специфическим требованиям. В то же время это требует много времени и ресурсов. Таким образом, вы можете не позволить себе это по бюджету или просто не захотите, чтобы ваша команда тратила время на создание такого инструмента.
Покупка парсера данных
В этом случае вы покупаете коммерческое решение, предлагающее нужные вам возможности парсинга данных. Обычно это предполагает оплату лицензии на ПО или небольшую плату за каждый вызов API.
Плюсы
- Ваша команда разработчиков не тратит время и ресурсы на его создание.
- Стоимость определена с самого начала и нет никаких «сюрпризов».
- Об обновлении и обслуживании инструмента заботится поставщик, а не ваша команда.
Минусы
- Инструмент может не соответствовать вашим будущим потребностям.
- У вас нет контроля над парсером.
- Вы можете в конечном итоге потратить больше денег, чем на его создание.
Купить инструмент для парсинга можно быстро и легко. Всего несколько кликов, и вы можете начать парсинг данных. Однако если вы выберете недостаточно продвинутый инструмент, он может быстро дать сбой и не соответствовать вашим будущим запросам.
Парсинг данных согласно Bright Data
Вы только что узнали, что выбор между созданием или покупкой во многом зависит от ваших целей и потребностей. Идеальным решением было бы иметь коммерческий инструмент, который поможет создать собственный парсер. К счастью, он существует и называется веб-парсер IDE!
Веб-парсер IDE — это полнофункциональный инструмент для разработчиков, предлагающий готовые функции и подходы для парсинга. Это позволяет сократить время разработки и масштабироваться. Кроме того, он поставляется с возможностями прокси Bright Data, что позволяет анонимно парсить Интернет.
Если вам кажется это слишком сложным, учитывайте, что Bright Data поставляется с предложением «Данные как услуга». Вы можете попросить Bright Data предоставить вам индивидуальный набор данных, отвечающий вашим потребностям. Данные будут предоставляться по требованию или по расписанию. По сути, Bright Data предоставит вам нужные данные в нужное время, позаботившись о производительности, качестве и доставке. Это делает парсинг еще более простым!
Выводы
Парсинг данных позволяет автоматически преобразовывать необработанные данные в формат, упрощающий их использование. Это означает экономию времени и рабочей силы, а также повышение качества получаемых данных. так анализ данных станет проще и эффективнее. В то же время парсинг сопряжен с некоторыми проблемами, как наличие специальных символов и ошибок во входных файлах. Поэтому создать эффективный парсер данных не так просто. Вот почему вам стоит купить коммерческое решение для анализа данных – веб-парсер IDE от Bright Data. Не забывайте, что Bright Data предлагает широкий выбор готовых к использованию наборов данных.
