Che cos'è il parsing dei dati? Definizione, usi e vantaggi

L'accesso alle informazioni rilevanti, soprattutto quando sono in quantità, è fondamentale per prendere decisioni aziendali e analitiche corrette. In settori come la ricerca di marketing, l'analisi finanziaria, il monitoraggio della concorrenza e persino l'apprendimento automatico, la raccolta dei dati è di estrema importanza. Poiché questo processo non è fattibile manualmente, utilizziamo tecniche automatizzate, una delle quali è il parsing dei dati.

Questo testo si propone di fornire una panoramica completa su cosa sia il parsing. Inoltre, verranno trattati i software e gli strumenti di parsing dei dati, come i parser personalizzati e quelli già pronti.

Che cos'è il parsing dei dati?

Questa tecnica viene utilizzata per recuperare materiali da più fonti, come siti web, database o API. Nella maggior parte dei casi, i dati sono grezzi e pieni di altri elementi che non ne facilitano l'ulteriore utilizzo. Il parsing offre una soluzione, in quanto formatta l'output in un modo più utilizzabile, rendendolo conveniente per i processi successivi.

In diversi ambiti, le informazioni non organizzate e messe insieme sono un evento comune. È molto probabile che le informazioni provenienti da fonti diverse contengano duplicati e parti irrilevanti. Consideriamo ad esempio il web scraping: si acquista un servizio di scraping per ottenere i contenuti rilevanti di un sito web e in cambio si ottengono HTML ingombro, pubblicità e interfacce di navigazione poco attraenti. Il parser analizza il testo, elimina le parti indesiderate e irrilevanti e lo organizza in modo più resistente.

Questo è l'utilità del parsing negli script di programmazione:

• Business analytics - i dati raccolti possono essere caricati in sistemi di analisi e strumenti di BI;
• Marketing - vengono analizzate le recensioni dei clienti, i prezzi della concorrenza e altri dati strategici rilevanti;
• Apprendimento automatico: vengono raccolte le informazioni necessarie per impostare l'algoritmo;
• Automazione - aggiornamento dei database dei prodotti e monitoraggio delle novità.

Pertanto, vediamo che il parsing dei dati ha uno scopo diverso, nel senso che non si limita a raccogliere le acquisizioni necessarie, ma aggiunge valore ad esse rendendole strutturate, utilizzabili e facili da elaborare.

Cosa fa un parser?

Il flusso di lavoro di un parser consiste in una serie di passaggi mirati a catturare i dettagli rilevanti per una specifica esigenza.

1. Definizione dei parametri. L'utente specifica, nelle impostazioni dettagliate del parser, tutti gli indirizzi delle pagine web (o indirizzi API), i file che contengono informazioni o definisce i criteri di selezione che consentono di catturare elementi essenziali, come prezzi, titoli o descrizioni dei prodotti.
2. Visita di destinazione e analisi della struttura della fonte. Il programma carica i file o le pagine definite, analizza il contenuto dei file e successivamente esegue il crawling per individuare i dettagli richiesti. Il parser può analizzare gli elementi HTML del sito, ascoltare gli eventi utili da JavaScript generato dinamicamente o accedere all'API.
3. Filtraggio ed estrazione. Nell'esecuzione del parsing, vengono seguite le regole definite dall'utente. Ad esempio, scarta le parti irrilevanti, esegue l'elaborazione dei dettagli, elimina gli spazi inutili, i caratteri speciali e le ripetizioni del contenuto del testo.
4. Conversione dei dati in forme utilizzabili. Il materiale estratto viene quindi elaborato e organizzato in base agli obiettivi del parsing. È possibile anche il salvataggio in formati come CSV, JSON, XML o Excel.
5. Restituzione all'utente o trasferimento al sistema. I risultati finali del parsing possono essere forniti all'utente per il proprio esame o, a seconda delle esigenze, caricati in un sistema analitico per poter interagire più facilmente.

Un parser può assumere la forma di uno script o di un software di scraping preparato per soddisfare la particolare natura del compito e della fonte. A seconda delle esigenze, si possono usare strumenti più generali, come Octoparse o ParseHub, e più flessibili per gli sviluppatori, come Scrapy o BeautifulSoup.

Questo è un esempio di come analizzare i dati della Banca centrale europea attraverso uno script ben strutturato. Lo scopo di questo script è raccogliere dettagli sui tassi di cambio delle valute.

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# URL con i tassi di cambio della Banca centrale europea
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"  

# Inviare una richiesta GET
response = requests.get(url)  

# Analizzare la risposta XML
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")  

# Trova tutti i tag  con gli attributi di valuta e tasso  
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)  

# Visualizzare i tassi di cambio valuta
for currency in currencies:  
	name = currency["currency"]  # Codice valuta (USD, GBP, ecc.)  
	value = currency["rate"]  # Tasso di cambio con l'euro 
	print(f"{name}: {value} EUR")  

Lo script genera una richiesta HTTP automatica al sito ufficiale della BCE, da cui scarica un documento XML contenente i tassi di cambio in euro. BeautifulSoup viene quindi utilizzato per analizzare il documento, estraendo le informazioni più rilevanti e presentandole in modo semplice.

Esempio di uscita:

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

Come lo facciamo: API Web Scraper

L'API funge da interfaccia applicativa in cui più programmi possono scambiare dati attraverso server dedicati. Le pagine HTML vengono invece analizzate con informazioni direttamente accessibili nei formati JSON, XML o CSV.

L'utilizzo di questo strumento consente un'analisi più rapida e accurata:

• Eliminare l'impatto del design o della struttura del sito web sulla raccolta dei dati.
• Migliorare la velocità di elaborazione eliminando la necessità di cercare gli elementi all'interno dell'HTML.
• Ridurre la possibilità di blocco dell'account a causa dell'invio di richieste attraverso interfacce ufficiali designate.
• Supporto all'integrazione con numerosi sistemi, tra cui CRM, ERP, sistemi analitici e strumenti di reporting automatizzati.

La classificazione delle API per l'estrazione dei dati è la seguente:

1. Aperte: sono quelle senza alcuna restrizione e possono essere utilizzate per ottenere informazioni come i tassi di cambio, il meteo o persino le statistiche sul coronavirus.
2. Privati: richiedono una chiave API o un'autorizzazione tramite rust o OAuth, come l'API di Google Maps, Instagram o Twitter.
3. A pagamento: consentono l'accesso a pagamento o in abbonamento, oppure pongono un limite al numero di richieste, come SerpApi o RapidAPI.

Alcuni servizi possono essere allo stesso tempo privati e a pagamento, come Google Maps che richiede una chiave API e fa pagare il servizio.

Le API sono la migliore opzione di strumento di parsing dei dati da utilizzare per servizi altamente protetti contro il web scraping, utilizzando dispositivi anti-bot, limiti di richiesta e autorizzazione. Inoltre, consentono di lavorare legalmente senza il rischio di essere bloccati.

Inoltre, è la scelta preferita quando i dettagli devono essere modificati in tempo reale. Ad esempio, i trader e le società finanziarie devono avere accesso costante alle ultime quotazioni azionarie, mentre i prezzi dei biglietti aerei sono monitorati dai servizi di viaggio.

Prendiamo come esempio NewsAPI. Si tratta di un servizio che prende informazioni da diversi luoghi e le compila in formato JSON. Lo scraping delle notizie è tutt'altro che semplice, perché i siti web hanno design diversi e le misure anti-scraping sono di solito vengono distribuiti. Questo servizio, tuttavia, offre una facile opzione per filtrare gli articoli di notizie utilizzando parole chiave, date e fonti specifiche.

Per estrarre i dettagli da NewsAPI:

1. Innanzitutto, l'utente si registra su NewsAPI.org per ottenere una chiave API, necessaria per effettuare le richieste.
2. Utilizzare il comando pip install requests per installare la libreria.
3. Effettuare una richiesta e gestire la risposta come indicato nel codice sottostante:

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()  

# Visualizzare i titoli delle notizie
for article in data["articles"]:  
	print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")  

Cosa fa questo codice:

1. Invia una richiesta a NewsAPI, specificando le parole chiave da includere.
2. Attende i dati strutturati che arrivano in formato JSON.
3. Analizza le informazioni restituite per ottenere i titoli e le fonti principali.

Una risposta analizzata restituisce i titoli degli articoli di notizie, il nome delle fonti con la data e l'ora di pubblicazione. Può anche contenere un link al materiale utile principale, una descrizione o il testo completo dell'articolo, nonché il puntatore alla categoria o all'argomento. Inoltre, la risposta può includere il nome dell'autore, tag, immagini e altri dati.

Parser dedicato

Il parser specializzato è uno strumento utilizzato per particolari formati di origine o tipi di informazioni. A differenza delle soluzioni olistiche, questi parser sono costruiti per strutture intricate, contenuti caricati dinamicamente e persino per siti web protetti da richieste automatiche.

Per lo scraping si utilizzano parses specializzati quando:

• Esistono strutture di dati non standard che i normali parser non sono in grado di gestire. Ad esempio, i siti di notizie che caricano i contenuti utilizzando il codice JavaScript.
• I siti web che implementano la protezione contro le frodi utilizzando sistemi CAPTCHA, blocchi IP e richiedono l'autenticazione dell'utente. I server proxy, il controllo delle sessioni e la simulazione delle azioni dell'utente aiutano ad aggirare queste barriere.
• È richiesto il parsing di grafici, tabelle e risposte ingombranti di strutture JSON annidate. Tali formati complessi non possono essere gestiti in modo efficiente da parser universali.
• Non è necessario estrarre solo il codice HTML, ma anche documenti, immagini, video e file audio. In queste situazioni, il parser deve essere in grado di effettuare l'OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) o la conversione del file.

Nota. Che cos'è il parsing dei file? Il parsing di un file è l'approccio alla valutazione di un file e all'ottenimento di informazioni da esso. Include, ma non si limita a, la lettura del file e la trasformazione del suo contenuto in un formato adatto all'elaborazione dei dati e all'analisi.

Lo strumento specializzato garantisce l'estrazione semplice e intuitiva di dettagli strutturati da risorse complesse e protette da scanner. In questo articolo, ad esempio, il lettore apprenderà gli aspetti dell'impostazione del parser specializzato per lo scraping di AliExpress.

Parser personalizzato

Un parser personalizzato è uno strumento progettato per attività specializzate ed esigenze aziendali. Viene costruito tenendo conto della struttura dei dati, della frequenza di aggiornamento e della capacità di lavorare con altri sistemi come CRM, ERP o strumenti di BI.

Gli script personalizzati con parser specifici sono appropriati quando:

• È necessario eseguire lo scraping di formati personalizzati. Ad esempio, quando si estraggono i listini dei concorrenti, è necessario raccogliere solo le classificazioni dei prezzi e degli attributi dei prodotti.
• È necessario elaborare costantemente e automaticamente i dati senza l'intervento umano. Questo è fondamentale per le aziende che si occupano di informazioni aggiornate in tempo reale, come la valuta o la disponibilità dei prodotti.
• È necessaria l'interoperabilità con altri sistemi, come l'analisi, la gestione degli ordini e il rilevamento delle modifiche. Le configurazioni personalizzate diventano una necessità nei casi in cui i semplici prodotti off-the-shelf non si configurano secondo i formati di integrazione richiesti.
• Può essere estratta solo da un'interfaccia API ufficiale. A questo punto, si cerca un metodo di estrazione delle informazioni più stabile e affidabile rispetto al normale web scraping.

La progettazione di un parser personalizzato offre la massima flessibilità nell'adattare i processi di raccolta delle informazioni agli scopi aziendali e massimizza l'efficienza e la facilità d'uso.

Di solito, stabilire un parser personalizzato è più impegnativo che costruirne uno specializzato. Può essere più affidabile se dispone di alcune caratteristiche come i tentativi di richiesta. Questo è importante nel contesto del parsing dei dati basato su Python, soprattutto quando si ha a che fare con ambienti in continuo cambiamento. Questo approccio permette di reinviare le richieste, il che aiuta a far fronte a guasti o blocchi temporanei del server e riduce le possibilità di perdere informazioni. Uno dei metodi per risolvere questo problema è quello presentato in un articolo che riguarda il problema dell'implementazione delle richieste ripetute in Python. L'articolo studia i modelli di ripetizione di base e avanzati e i meccanismi di gestione degli errori.

Per comprendere le distinzioni fondamentali tra parser specializzati e personalizzati e il parsing per cui ciascuno di essi è più adatto, si veda la tabella seguente.

Conclusione

Il parsing dei dati serve a raccogliere rapidamente tutti i tipi di dettagli da fonti diverse e a trasformarli in un formato utilizzabile. Invece di cercare e copiare fisicamente, l'applicazione stessa recupera, raccoglie e organizza le informazioni necessarie. Esistono diversi parser proprietari e personalizzati o strumenti visivi di facile utilizzo come Octoparse o ParseHub che possono essere utilizzati per questo compito. A seconda del tipo di materiale e delle specifiche della risorsa in cui si trova, viene fatta la scelta più appropriata. Per l'integrazione con CRM, ERP e altri strumenti aziendali, questo è particolarmente vantaggioso e le API eliminano molti dei problemi legati all'analisi dei dati, poiché forniscono informazioni strutturate prive di codice HTML, consentendo un'integrazione più semplice dei sistemi.

Oggi il parsing rimane un aspetto importante dell'analisi aziendale, del marketing, della sorveglianza finanziaria e di molti altri settori. Le aziende che automatizzano la raccolta di qualsiasi materiale hanno sicuramente un vantaggio sulla concorrenza, perché utilizzano attivamente le informazioni in tempo reale che consentono loro di prendere decisioni informate e accurate.