Qué es el análisis sintáctico de datos? Definición, usos y ventajas

El acceso a información relevante, sobre todo cuando viene en grandes cantidades, es fundamental para tomar decisiones empresariales y analíticas correctas. En ámbitos como la investigación de mercados, el análisis financiero, el seguimiento de la competencia e incluso el aprendizaje automático, la recopilación de datos es de suma importancia. Dado que realizar este proceso manualmente no es factible, empleamos técnicas automatizadas, una de las cuales es el análisis sintáctico de datos.

Este texto pretende ofrecer una visión global de lo que es el análisis sintáctico. También trataremos el software y las herramientas de análisis sintáctico de datos, como los analizadores sintácticos a medida y los ya preparados.

¿Qué es el análisis sintáctico de datos?

Esta técnica se utiliza para recuperar materiales de múltiples fuentes, como sitios web, bases de datos o API. La mayoría de las veces, está en bruto y lleno de otros elementos que no facilitan su uso posterior. El análisis sintáctico ofrece una solución, ya que formatea la salida de una manera más utilizable, haciéndola conveniente para procesos posteriores.

En diversos ámbitos, es habitual encontrar información desorganizada. Es muy probable que la información obtenida de distintas fuentes contenga duplicados y partes irrelevantes. Pensemos, por ejemplo, en el web scraping: se trata de un servicio que se contrata para extraer y obtener contenido relevante de un sitio web y, a cambio, se obtiene un HTML desordenado, anuncios e interfaces de navegación poco atractivas. El analizador sintáctico escanea el texto, elimina las partes no deseadas e irrelevantes y lo organiza de forma más resistente.

Para eso sirve el análisis sintáctico en los guiones de programación:

• Análisis empresarial: los datos recopilados pueden cargarse en sistemas de análisis y herramientas de BI;
• Marketing: se analizan las opiniones de los clientes, los precios de las empresas de la competencia y otros datos estratégicos relevantes;
• Aprendizaje automático: se recopila la información necesaria para configurar el algoritmo;
• Automatización: actualización de las bases de datos de productos y seguimiento de las novedades.

Por lo tanto, vemos que el análisis sintáctico de datos tiene una finalidad diferente, es decir, no sólo recopila las capturas necesarias, sino que les añade valor al hacerlas estructuradas, utilizables y fáciles para procesos posteriores.

¿Qué hace un analizador sintáctico?

El flujo de trabajo de un analizador consiste en un conjunto de pasos dirigidos a capturar detalles relevantes para una necesidad específica.

1. Definición de parámetros. El usuario especifica, en los ajustes detallados del analizador sintáctico, todas las direcciones de páginas web (o direcciones API), archivos que contienen información, o define criterios de selección que permitirán capturar elementos esenciales, como precios, titulares o descripciones de productos.
2. Análisis de visitas y estructuras de destino de origen. El programa cargará los archivos o páginas definidos, analizará el contenido de los archivos y posteriormente rastreará para localizar los detalles necesarios. El analizador sintáctico puede explorar los elementos HTML del sitio, escuchar eventos útiles de JavaScript generado dinámicamente o acceder a la API.
3. Filtrado y extracción. Al realizar el análisis sintáctico, se siguen las reglas definidas por el usuario. Por ejemplo, descarta las partes irrelevantes, ejecuta el tratamiento de los detalles, eliminando los espacios innecesarios, los caracteres especiales y las repeticiones del contenido del texto.
4. Conversión de los datos en formas utilizables. El material extraído se procesa y organiza de acuerdo con los objetivos del análisis sintáctico. También es posible guardar los datos en formatos como CSV, JSON, XML o Excel.
5. Devolución al usuario o transferencia al sistema. Los resultados finales del análisis sintáctico pueden proporcionarse al usuario para su propio examen o, en función de las necesidades, cargarse en un sistema analítico para interactuar con ellos más fácilmente.

Un parser puede adoptar la forma de un script o de un software de scraping preparado para responder a la naturaleza particular de la tarea y de la fuente. En función de las necesidades, pueden utilizarse herramientas más generales, como Octoparse o ParseHub, y otras más flexibles para desarrolladores, como Scrapy o BeautifulSoup.

Este es un ejemplo de cómo analizar datos del Banco Central Europeo mediante un script bien estructurado. El objetivo de este script es recopilar datos sobre los tipos de cambio de divisas.

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# URL con los tipos de cambio del Banco Central Europeo
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"  

# Enviar una solicitud GET
response = requests.get(url)  

# Analizar la respuesta XML
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")  

# Buscar todas las etiquetas  con atributos de moneda y tipo de cambio.  
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)  

# Mostrar tipos de cambio
for currency in currencies:  
	name = currency["currency"]  # Código de moneda (USD, GBP, etc.)  
	value = currency["rate"]  # Tipo de cambio con el euro 
	print(f"{name}: {value} EUR")  

El script genera una petición HTTP automática al sitio web oficial del BCE, desde el que descarga un documento XML que contiene los tipos de cambio en euros. A continuación, BeautifulSoup analiza el documento, extrae la información más relevante y la presenta de forma sencilla.

Muestra de salida:

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

Cómo lo hacemos: API de raspado web

API sirve como interfaz de aplicación en la que múltiples programas pueden intercambiar datos a través de servidores dedicados. En su lugar, las páginas HTML se analizan con información directamente accesible en formatos JSON, XML o CSV.

El uso de esta herramienta permite un análisis más rápido y preciso:

• Eliminar el impacto del diseño o la estructura del sitio web en la recogida de datos.
• Mejora de la velocidad de procesamiento al eliminar la necesidad de buscar elementos dentro del HTML.
• Reducción de la posibilidad de bloqueo de cuentas debido a la presentación de solicitudes a través de interfaces oficiales designadas.
• Apoyo a la integración con numerosos sistemas, incluidos CRM, ERP, sistemas analíticos y herramientas automatizadas de elaboración de informes.

La clasificación de las API para la extracción de datos es la siguiente:

1. Abiertos: son los que no tienen ninguna restricción y pueden utilizarse para obtener información como tipos de cambio, el tiempo o incluso estadísticas sobre coronavirus.
2. Privadas: estas requieren una clave API o autorización a través de rust u OAuth, como la API de Google Maps, Instagram o Twitter.
3. De pago: permiten el acceso a cambio de una cuota o suscripción, o ponen un límite al número de solicitudes, como SerpApi o RapidAPI.

Algunos servicios pueden ser al mismo tiempo privados y de pago, como Google Maps, que exige una clave API y cobra por el servicio.

Las API son la mejor opción de herramienta de análisis de datos para utilizar en servicios altamente protegidos contra el web scraping, utilizando dispositivos anti-bot y límites de solicitud, así como autorización. También permite trabajar legalmente sin riesgo de bloqueo.

Además, es la opción preferida cuando hay que modificar datos en tiempo real. Por ejemplo, los operadores y las empresas financieras necesitan tener acceso constante a las últimas cotizaciones bursátiles, mientras que los servicios de viajes controlan los precios de los billetes de avión.

Consideremos NewsAPI como ejemplo. Se trata de un servicio que toma información de diversos sitios y la compila en formato JSON. El scraping de noticias no es nada sencillo porque los sitios web tienen diseños variados y las medidas anti-scraping son suele desplegarse. Sin embargo, este servicio ofrece una opción sencilla para filtrar artículos de noticias utilizando palabras clave, fechas y fuentes específicas.

Para extraer detalles de NewsAPI:

1. En primer lugar, el usuario se registra en NewsAPI.org para obtener una clave API necesaria para realizar solicitudes.
2. Utilice el comando pip install requests para instalar la biblioteca.
3. Realice una solicitud y gestione la respuesta como se indica en el código siguiente:

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()  

# Mostrar titulares de noticias
for article in data["articles"]:  
	print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")  

Qué hace este código:

1. Realiza una solicitud a NewsAPI, especificando las palabras clave que deben incluirse.
2. Espera los datos estructurados que llegan en formato JSON.
3. Analiza la información devuelta para obtener los titulares y las fuentes principales.

Una respuesta analizada devuelve los títulos de los artículos de noticias, el nombre de las fuentes con la fecha y hora en que se publicó. También puede contener un enlace al material útil principal, una descripción o el texto completo del artículo, así como el indicador de categoría o tema. Además, la respuesta puede incluir el nombre del autor, etiquetas, imágenes y otros datos.

Analizador sintáctico específico

Un analizador sintáctico especializado es una herramienta utilizada para determinados formatos de fuente o tipos de información. A diferencia de las soluciones integrales, estos analizadores están diseñados para estructuras complejas, contenidos cargados dinámicamente e incluso sitios web protegidos frente a solicitudes automáticas.

Los análisis especializados se utilizan para el scraping cuando:

• Existen estructuras de datos no estándar que los analizadores sintácticos ordinarios no pueden manejar. Por ejemplo, los sitios de noticias que cargan contenidos utilizando código JavaScript.
• Sitios web que implementan la protección contra el fraude utilizando sistemas CAPTCHA, bloqueos de IP y exigen la autenticación del usuario. Los servidores proxy, el control de sesión y la simulación de las acciones del usuario ayudarán a sortear estas barreras.
• Es necesario analizar gráficos, tablas y voluminosas respuestas de estructuras JSON anidadas. Los analizadores sintácticos universales no pueden tratar eficazmente estos formatos complejos.
• No sólo hay que extraer código HTML, sino también documentos, imágenes, vídeos y archivos de audio. En estas situaciones, el analizador debe ser capaz de OCR (reconocimiento óptico de caracteres) o de convertir el archivo.

Nota. ¿Qué es el análisis sintáctico de ficheros? El análisis sintáctico de archivos consiste en evaluar un archivo y obtener información de él. Incluye, entre otras cosas, la lectura del fichero y la transformación de su contenido en un formato adecuado para cualquier cosa, desde el tratamiento de datos hasta el análisis.

La herramienta especializada garantiza una extracción sencilla e intuitiva de detalles estructurados de recursos complejos y protegidos por escáner. Por ejemplo, en este artículo, el lector aprenderá los aspectos de la configuración del analizador sintáctico especializado para el raspado de AliExpress.

Parser personalizado

Un analizador personalizado es una herramienta diseñada para tareas especializadas y necesidades empresariales. Se construye teniendo en cuenta la estructura de los datos, la frecuencia de actualización y la capacidad de trabajar con otros sistemas como CRM, ERP o herramientas de BI.

Los scripts personalizados con analizadores específicos son apropiados cuando:

• Es necesario raspar formatos personalizados. Por ejemplo, al extraer listas de precios de competidores, solo hay que recopilar clasificaciones de precios y atributos de productos.
• Es necesario procesar los datos de forma constante y automática sin necesidad de esfuerzo humano. Esto es crucial para las empresas que manejan información actualizada en tiempo real, como la divisa o la disponibilidad de productos.
• Es necesaria la interoperabilidad con otros sistemas, como los de análisis, gestión de pedidos y detección de cambios. Las configuraciones personalizadas se convierten en una necesidad en los casos en que los productos estándar no se configuran con los formatos de integración necesarios.
• Sólo puede extraerse de una interfaz API oficial. En este punto, se busca un método de extracción de información más estable y fiable que el raspado web habitual.

El diseño de un analizador sintáctico personalizado proporciona la máxima flexibilidad para adaptar los procesos de recogida de información a los fines empresariales y maximiza su eficacia y facilidad de uso.

Normalmente, establecer un parser personalizado es más difícil que construir uno especializado. Puede ser más fiable si tiene alguna característica como reintentos de petición. Esto es importante en el contexto del análisis sintáctico de datos basado en Python, especialmente cuando se trata de entornos en constante cambio. Este enfoque permite el reenvío de peticiones, lo que ayuda con los fallos o bloqueos temporales del servidor, y reduce las posibilidades de perder información. Uno de los métodos para resolver este problema es el que se presenta en un artículo relativo al problema de la implementación de peticiones repetidas en Python. En él se estudian patrones de reintento básicos y avanzados junto con mecanismos para hacer frente a los errores.

Para comprender las distinciones más fundamentales entre analizadores especializados y personalizados, y el análisis sintáctico más adecuado para cada uno de ellos, consulte la tabla siguiente.

Conclusión

El análisis sintáctico de datos sirve para recopilar rápidamente todo tipo de detalles de diversas fuentes y transformarlos en un formato utilizable. En lugar de buscarla y copiarla físicamente, la propia aplicación obtiene, recopila y organiza la información necesaria. Existen diferentes analizadores sintácticos patentados y a medida o herramientas visuales fáciles de usar, como Octoparse o ParseHub, que pueden utilizarse para esta tarea. Dependiendo del tipo de material y de las particularidades del recurso donde se encuentre, se elige la opción más adecuada. Para la integración con CRM, ERP y otras herramientas empresariales, esto resulta especialmente ventajoso y las API eliminan muchas de las molestias que conlleva el análisis sintáctico de los datos, ya que proporcionan información estructurada desprovista de código HTML, lo que permite una integración más sencilla de los sistemas.

Hoy en día, el análisis sintáctico sigue siendo un aspecto importante de la analítica empresarial, el marketing, la vigilancia financiera y muchos otros ámbitos. Las empresas que automatizan la recopilación de cualquier material definitivamente tienen una ventaja sobre sus competidores porque están utilizando activamente información en tiempo real que les permite tomar decisiones informadas y precisas.