Was ist Parsing von Daten? Definition, Nutzen und Vorteile

Der Zugang zu relevanten Informationen, vor allem wenn sie in großen Mengen vorliegen, ist entscheidend, um richtige geschäftliche und analytische Entscheidungen zu treffen. In Bereichen wie Marketingforschung, Finanzanalyse, Wettbewerbsbeobachtung und sogar maschinelles Lernen ist die Datenerfassung von größter Bedeutung. Da dieser Prozess manuell nicht durchführbar ist, setzen wir automatisierte Techniken ein, zu denen auch das Parsen von Daten gehört.

Dieser Text soll einen umfassenden Überblick darüber geben, was Parsing ist. Außerdem werden wir uns mit Software und Werkzeugen für das Parsen von Daten befassen, z. B. mit maßgeschneiderten und vorgefertigten Parsern.

Was ist Data Parsing?

Diese Technik wird verwendet, um Materialien aus verschiedenen Quellen wie Websites, Datenbanken oder APIs abzurufen. Meistens ist es roh und voller anderer Elemente, die die weitere Verwendung nicht erleichtern. Parsing bietet eine Lösung, da es die Ausgabe in einer brauchbareren Weise formatiert und sie für weitere Prozesse bequem macht.

In einer Vielzahl von Bereichen sind unorganisierte, zusammengestückelte Informationen ein häufiges Phänomen. Details, die aus verschiedenen Quellen stammen, enthalten mit hoher Wahrscheinlichkeit Duplikate und irrelevante Teile. Nehmen wir zum Beispiel Web Scraping: Man kauft es als Service, um relevante Website-Inhalte zu scrapen und zu erhalten, und erhält im Gegenzug überladenes HTML, Werbung und unattraktive Navigationsoberflächen. Der Parser scannt den Text, entfernt unerwünschte und irrelevante Teile und ordnet ihn in einer widerstandsfähigeren Weise.

Das ist es, was das Parsen in Programmierskripten nützlich macht:

• Geschäftsanalysen - die gesammelten Daten können in Analysesysteme und BI-Tools hochgeladen werden;
• Marketing - kundenrezensionen, Preise von Konkurrenzunternehmen und andere relevante strategische Daten werden analysiert;
• Maschinelles Lernen - die für die Erstellung des Algorithmus erforderlichen Informationen werden gesammelt;
• Automatisierung - aktualisierung der Produktdatenbanken und Überwachung der Nachrichten.

Wir sehen also, dass das Parsen von Daten einem anderen Zweck dient, d.h. es sammelt nicht nur die notwendigen Erfassungen, sondern fügt ihnen auch einen Mehrwert hinzu, indem es sie strukturiert, nutzbar und einfach für weitere Prozesse macht.

Was macht ein Parser?

Der Arbeitsablauf eines Parsers besteht aus einer Reihe von Schritten, die darauf abzielen, relevante Details für einen bestimmten Bedarf zu erfassen.

1. Festlegung von Parametern. Der Benutzer gibt in den Detaileinstellungen des Parsers alle Adressen von Webseiten (oder API-Adressen) und Dateien an, die Informationen enthalten, oder definiert Auswahlkriterien, die die Erfassung wesentlicher Elemente wie Preise, Überschriften oder Produktbeschreibungen ermöglichen.
2. Quell-Ziel-Besuch und Strukturanalyse. Das Programm lädt die definierten Dateien oder Seiten, analysiert den Inhalt der Dateien und crawlt später, um die benötigten Details zu finden. Der Parser kann die HTML-Elemente der Website scannen, auf nützliche Ereignisse von dynamisch generiertem JavaScript hören oder auf die API zugreifen.
3. Filtern und Extrahieren. Beim Parsen werden die vom Benutzer festgelegten Regeln befolgt. So werden beispielsweise irrelevante Teile verworfen, die Verarbeitung von Details durchgeführt und unnötige Leerzeichen, Sonderzeichen und Wiederholungen des Textinhalts eliminiert.
4. Umwandlung der Daten in verwertbare Formen. Das extrahierte Material wird dann entsprechend den Zielen des Parsings verarbeitet und organisiert. Das Speichern in Formaten wie CSV, JSON, XML oder Excel ist ebenfalls möglich.
5. Rückgabe an den Benutzer oder Übertragung an das System. Die endgültigen Parsing-Ergebnisse können dem Benutzer zur eigenen Prüfung zur Verfügung gestellt oder, je nach Bedarf, in ein Analysesystem hochgeladen werden, um die Interaktion zu erleichtern.

Ein Parser kann die Form eines Skripts oder einer Scraping-Software annehmen, die auf die besondere Art der Aufgabe und der Quelle zugeschnitten ist. Je nach Bedarf können allgemeinere Tools wie Octoparse oder ParseHub und flexiblere Tools für Entwickler wie Scrapy oder BeautifulSoup verwendet werden.

Dies ist ein Beispiel dafür, wie man Daten von der Europäischen Zentralbank durch ein gut strukturiertes Skript analysiert. Der Zweck dieses Skripts ist es, Details über Wechselkurse zu sammeln.

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# URL mit Devisenkursen der Europäischen Zentralbank
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"  

# Eine GET-Anfrage senden
response = requests.get(url)  

# Parsen der XML-Antwort
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")  

# Alle -Tags mit Währungs- und Kursattributen finden  
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)  

# Wechselkurse anzeigen
for currency in currencies:  
	name = currency["currency"]  # Währungscode (USD, GBP, usw.)  
	value = currency["rate"]  # Umrechnungskurs zum Euro 
	print(f"{name}: {value} EUR")  

Das Skript erzeugt eine automatische HTTP-Anfrage an die offizielle Website der EZB, von der es ein XML-Dokument herunterlädt, das Wechselkurse in Euro enthält. BeautifulSoup wird dann verwendet, um das Dokument zu parsen, die wichtigsten Informationen zu extrahieren und sie in einer benutzerfreundlichen Weise zu präsentieren.

Beispielhafte Ausgabe:

USD: 1.0857 EUR  
GBP: 0.8579 EUR  
JPY: 162.48 EUR  

Wie wir das machen: Web Scraper API

API dient als Anwendungsschnittstelle, über die mehrere Programme über spezielle Server Daten austauschen können. HTML-Seiten werden stattdessen mit Informationen geparst, die direkt in JSON-, XML- oder CSV-Formaten zugänglich sind.

Die Verwendung dieses Tools ermöglicht ein schnelleres und genaueres Parsing durch:

• Eliminierung des Einflusses von Website-Design oder -Struktur auf die Datenerfassung.
• Verbesserung der Verarbeitungsgeschwindigkeit, da die Suche nach Elementen im HTML-Code entfällt.
• Verringerung des Risikos einer Kontosperrung aufgrund der Einreichung von Anträgen über bestimmte offizielle Schnittstellen.
• Unterstützung der Integration mit zahlreichen Systemen, einschließlich CRM, ERP, Analysesystemen und automatisierten Berichtswerkzeugen.

Die APIs für die Datenextraktion sind wie folgt klassifiziert:

1. Offene - sind solche ohne Einschränkungen und können verwendet werden, um Informationen wie Wechselkurse, Wetter oder sogar Coronavirus-Statistiken abzurufen.
2. Privat - diese erfordern einen API-Schlüssel oder eine Autorisierung durch Rust oder OAuth, wie z. B. Google Maps API, Instagram oder Twitter.
3. Bezahlte - diese ermöglichen den Zugang gegen eine Gebühr oder ein Abonnement oder begrenzen die Anzahl der Anfragen, wie SerpApi oder RapidAPI.

Einige Dienste können gleichzeitig privat und kostenpflichtig sein, wie z. B. Google Maps, das einen API-Schlüssel benötigt und für den Dienst Gebühren erhebt.

APIs sind die beste Option zum Parsen von Daten für Dienste, die in hohem Maße gegen Web-Scraping geschützt sind, indem sie Anti-Bot-Vorrichtungen, Anfragelimits und Autorisierung nutzen. Außerdem können Sie damit legal arbeiten, ohne das Risiko einer Sperrung.

Außerdem ist es die bevorzugte Wahl, wenn Details in Echtzeit geändert werden müssen. So müssen beispielsweise Händler und Finanzunternehmen ständig Zugang zu den neuesten Aktienkursen haben, während die Preise für Flugtickets von Reisediensten überwacht werden.

Nehmen wir NewsAPI als Beispiel. Dabei handelt es sich um einen Dienst, der Informationen von verschiedenen Stellen bezieht und sie im JSON-Format zusammenstellt. Das Scraping von Nachrichten ist alles andere als einfach, da Websites unterschiedlich gestaltet sind und Anti-Scraping-Maßnahmen normalerweise eingesetzt. Dieser Dienst bietet jedoch eine einfache Möglichkeit, Nachrichtenartikel nach bestimmten Stichworten, Daten und Quellen zu filtern.

Um Details aus der NewsAPI zu extrahieren:

1. Zunächst registriert sich der Nutzer auf NewsAPI.org, um einen API-Schlüssel zu erhalten, der für die Durchführung von Anfragen erforderlich ist.
2. Verwenden Sie den Befehl pip install requests, um die Bibliothek zu installieren.
3. Stellen Sie eine Anfrage und verarbeiten Sie die Antwort wie im folgenden Code beschrieben:

import requests  

api_key = "YOUR_API_KEY"  
url = "https://newsapi.org/v2/everything"  

params = {  
	"q": "technology",  
	"language": "ru",  
	"sortBy": "publishedAt",  
	"apiKey": api_key  
}  

response = requests.get(url, params=params)  
data = response.json()  

# Schlagzeilen anzeigen
for article in data["articles"]:  
	print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")  

Was dieser Code bewirkt:

1. Stellt eine Anfrage an NewsAPI und gibt dabei die Schlüsselwörter an, die aufgenommen werden sollen.
2. Wartet auf die strukturierten Daten, die im JSON-Format ankommen.
3. Analysiert die zurückgegebenen Informationen, um die Schlagzeilen und die wichtigsten Quellen zu ermitteln.

Eine geparste Antwort gibt die Titel von Nachrichtenartikeln, den Namen der Quelle sowie das Datum und die Uhrzeit der Veröffentlichung zurück. Sie kann auch einen Link zum wichtigsten nützlichen Material, eine Beschreibung oder den vollständigen Text des Artikels sowie den Kategorie- oder Themenzeiger enthalten. Zusätzlich kann die Antwort den Namen des Autors, Tags, Bilder und andere Daten enthalten.

Dedizierter Parser

Ein spezialisierter Parser ist ein Werkzeug, das für bestimmte Quellformate oder Informationstypen verwendet wird. Im Gegensatz zu ganzheitlichen Lösungen sind diese Parser für komplizierte Strukturen, dynamisch geladene Inhalte und sogar für Websites konzipiert, die gegen automatisierte Anfragen geschützt sind.

Spezialisierte Parsen werden für das Scrapen verwendet, wenn:

• Es gibt nicht-standardisierte Datenstrukturen, die von normalen Parsern nicht verarbeitet werden können. Zum Beispiel Nachrichten-Websites, die Inhalte unter Verwendung von JavaScript-Code laden.
• Websites, die sich durch CAPTCHA-Systeme und IP-Sperren vor Betrug schützen und eine Benutzerauthentifizierung verlangen. Proxy-Server, Sitzungssteuerung und die Simulation von Benutzeraktionen helfen, diese Barrieren zu umgehen.
• Das Parsen von Diagrammen, Tabellen und umfangreichen verschachtelten JSON-Strukturen ist erforderlich. Solche komplexen Formate können von universellen Parsern nicht effizient verarbeitet werden.
• Nicht nur HTML-Code muss extrahiert werden, sondern auch Dokumente, Bilder, Videos und Audiodateien. In diesen Fällen muss der Parser in der Lage sein, OCR (optische Zeichenerkennung) oder die Konvertierung der Datei durchzuführen.

Hinweis. Was ist File Parsing? File Parsing ist der Ansatz, eine Datei auszuwerten und Informationen aus ihr zu gewinnen. Es umfasst unter anderem das Lesen der Datei und die Umwandlung ihres Inhalts in ein Format, das für die Datenverarbeitung oder die Analyse geeignet ist.

Das spezialisierte Tool garantiert eine einfache und intuitive Extraktion von strukturierten Details aus scannergeschützten und komplexen Ressourcen. In diesem Artikel wird der Leser zum Beispiel die Aspekte der Einrichtung des spezialisierten Parsers für das Scraping von AliExpress kennenlernen.

Benutzerdefinierter Parser

Ein benutzerdefinierter Parser ist ein Werkzeug, das für spezielle Aufgaben und Geschäftsanforderungen entwickelt wurde. Es wird unter Berücksichtigung der Datenstruktur, der Aktualisierungshäufigkeit und der Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit anderen Systemen wie CRM, ERP oder BI-Tools entwickelt.

Benutzerdefinierte Skripte mit spezifischen Parsern sind sinnvoll, wenn:

• Es ist erforderlich, benutzerdefinierte Formate zu scrapen. Beim Extrahieren von Preislisten von Wettbewerbern müssen beispielsweise nur die Klassifizierungen von Preis und Produktattributen erfasst werden.
• Es besteht die Notwendigkeit, Daten ständig und automatisch zu verarbeiten, ohne dass menschlicher Aufwand erforderlich ist. Dies ist entscheidend für Unternehmen, die mit in Echtzeit aktualisierten Informationen wie Währungen oder Produktverfügbarkeit arbeiten.
• Die Interoperabilität mit anderen Systemen wie Analytik, Auftragsverwaltung und Änderungserkennung ist erforderlich. Benutzerdefinierte Konfigurationen werden in Fällen notwendig, in denen einfache Standardprodukte nicht für die erforderlichen Integrationsformate konfiguriert werden können.
• Sie können nur von einer offiziellen API-Schnittstelle extrahiert werden. An dieser Stelle wird nach einer stabileren und zuverlässigeren Methode der Informationsextraktion gesucht, als dies beim normalen Web Scraping der Fall ist.

Der Entwurf eines benutzerdefinierten Parsers bietet ein Höchstmaß an Flexibilität bei der Anpassung der Informationserfassungsprozesse an die geschäftlichen Zwecke und maximiert seine Effizienz und Benutzerfreundlichkeit.

Normalerweise ist die Einrichtung eines benutzerdefinierten Parsers eine größere Herausforderung als die eines spezialisierten Parsers. Er kann zuverlässiger sein, wenn er über eine Funktion wie die Wiederholung von Anfragen verfügt. Dies ist im Zusammenhang mit dem Parsen von Daten auf Python-Basis wichtig, vor allem, wenn man mit sich ständig verändernden Umgebungen zu tun hat. Dieser Ansatz ermöglicht das erneute Senden von Anfragen, was bei vorübergehenden Serverausfällen oder -blockaden hilft und die Gefahr des Informationsverlusts verringert. Eine der Methoden zur Lösung dieses Problems wird in einem Artikel vorgestellt, der sich mit dem Problem der Implementierung wiederholter Anfragen in Python befasst. Er untersucht grundlegende und fortgeschrittene Wiederholungsmuster zusammen mit Mechanismen zur Fehlerbewältigung.

Um die grundlegenden Unterschiede zwischen spezialisierten und benutzerdefinierten Parsern und das Parsing, für das jeder von ihnen am besten geeignet ist, zu verstehen, sehen Sie sich die folgende Tabelle an.

Schlussfolgerung

Das Parsen von Daten dient dem Zweck, schnell alle Arten von Details aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in ein brauchbares Format umzuwandeln. Anstatt sie physisch zu suchen und zu kopieren, holt die Anwendung selbst die benötigten Informationen ab, sammelt und ordnet sie. Es gibt verschiedene proprietäre und maßgeschneiderte Parser oder benutzerfreundliche visuelle Tools wie Octoparse oder ParseHub, die für diese Aufgabe verwendet werden können. Je nach Art des Materials und den Besonderheiten der Ressource, in der es gefunden wird, wird die am besten geeignete Wahl getroffen. Für die Integration mit CRM-, ERP- und anderen Geschäftstools ist dies besonders vorteilhaft, und APIs machen einen Großteil der mit dem Parsen von Daten verbundenen Probleme überflüssig, da sie strukturierte Informationen ohne HTML-Code bereitstellen, was eine einfachere Systemintegration ermöglicht.

Heute ist das Parsing nach wie vor ein wichtiger Aspekt der Unternehmensanalyse, des Marketings, der Finanzüberwachung und vieler anderer Bereiche. Unternehmen, die die Erfassung aller Materialien automatisieren, haben definitiv einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten, da sie aktiv Echtzeitinformationen nutzen, die es ihnen ermöglichen, fundierte und genaue Entscheidungen zu treffen.