Czym jest parsowanie danych? Definicja, zastosowania i korzyści

Dostęp do istotnych informacji, zwłaszcza gdy są one dostarczane masowo, ma kluczowe znaczenie dla podejmowania prawidłowych decyzji biznesowych i analitycznych. W obszarach takich jak badania marketingowe, analizy finansowe, monitorowanie konkurencji, a nawet uczenie maszynowe, gromadzenie danych ma ogromne znaczenie. Ponieważ ręczne wykonywanie tego procesu jest niewykonalne, stosujemy zautomatyzowane techniki, z których jedną jest analizowanie danych.

Niniejszy tekst ma na celu zapewnienie kompleksowego przeglądu tego, czym jest parsowanie. Omówimy również oprogramowanie i narzędzia do parsowania danych, takie jak dostosowane i gotowe parsery.

Czym jest parsowanie danych?

Technika ta służy do pobierania materiałów z wielu źródeł, takich jak strony internetowe, bazy danych lub interfejsy API. W większości przypadków są one surowe i pełne innych elementów, które nie ułatwiają ich dalszego wykorzystania. Parsowanie oferuje rozwiązanie, ponieważ formatuje dane wyjściowe w bardziej użyteczny sposób, czyniąc je wygodnymi dla dalszych procesów.

W wielu różnych dziedzinach, niezorganizowane informacje są częstym zjawiskiem. Szczegóły pochodzące z różnych źródeł mogą zawierać duplikaty i nieistotne części. Weźmy na przykład skrobanie stron internetowych. Użytkownik kupuje usługę skrobania i uzyskiwania odpowiednich treści stron internetowych, a w zamian otrzymuje zaśmiecony kod HTML, reklamy i nieatrakcyjne interfejsy nawigacyjne. Parser skanuje tekst, eliminuje niechciane i nieistotne części i organizuje go w bardziej odporny sposób.

Właśnie do tego przydaje się parsowanie w skryptach programistycznych:

• Analityka biznesowa - zebrane dane mogą być przesyłane do systemów analitycznych i narzędzi BI;
• Marketing - analizowane są opinie klientów, ceny konkurencyjnych firm i inne istotne dane strategiczne;
• Uczenie maszynowe - gromadzone są informacje niezbędne do skonfigurowania algorytmu;
• Automatyzacja - aktualizacja baz danych produktów i monitorowanie nowości.

Dlatego widzimy, że parsowanie danych służy innemu celowi, co oznacza, że nie tylko gromadzi niezbędne dane, ale także dodaje do nich wartość, czyniąc je ustrukturyzowanymi, użytecznymi i łatwymi do dalszych procesów.

Co robi parser?

Przepływ pracy parsera składa się z zestawu kroków mających na celu uchwycenie istotnych szczegółów dla określonej potrzeby.

1. Definiowanie parametrów. Użytkownik określa w szczegółowych ustawieniach parsera wszystkie adresy stron internetowych (lub adresy API), pliki zawierające informacje lub definiuje kryteria wyboru, które pozwolą na przechwycenie istotnych elementów, takich jak ceny, nagłówki lub opisy produktów.
2. Analiza odwiedzin i struktury celu źródłowego. Program ładuje zdefiniowane pliki lub strony, analizuje ich zawartość, a następnie indeksuje w celu zlokalizowania wymaganych szczegółów. Parser może skanować elementy HTML strony, nasłuchiwać przydatnych zdarzeń z dynamicznie generowanego JavaScriptu lub uzyskiwać dostęp do API.
3. Filtrowanie i wyodrębnianie. Podczas parsowania przestrzegane są reguły zdefiniowane przez użytkownika. Na przykład odrzuca nieistotne części, wykonuje przetwarzanie szczegółów, eliminuje niepotrzebne spacje, znaki specjalne i powtórzenia treści tekstu.
4. Konwersja danych do postaci użytkowej. Wyodrębniony materiał jest następnie przetwarzany i organizowany zgodnie z celami parsowania. Możliwe jest również zapisywanie w formatach takich jak CSV, JSON, XML lub Excel.
5. Zwrócenie do użytkownika lub przesłanie do systemu. Końcowe wyniki parsowania mogą być dostarczone użytkownikowi do samodzielnego sprawdzenia lub, w zależności od potrzeb, przesłane do systemu analitycznego w celu łatwiejszej interakcji.

Parser może przybrać formę skryptu lub oprogramowania do scrapingu przygotowanego pod kątem konkretnego charakteru zadania i źródła. W zależności od potrzeb można użyć bardziej ogólnych narzędzi, takich jak Octoparse lub ParseHub, a także bardziej elastycznych dla programistów, takich jak Scrapy lub BeautifulSoup.

Oto przykład, jak analizować dane z Europejskiego Banku Centralnego za pomocą dobrze skonstruowanego skryptu. Celem tego skryptu jest zebranie szczegółowych informacji na temat kursów wymiany walut.

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# URL z kursami wymiany walut Europejskiego Banku Centralnego
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"  

# Wysyłanie żądania GET
response = requests.get(url)  

# Parsowanie odpowiedzi XML
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")  

# Znajdź wszystkie znaczniki  z atrybutami waluty i kursu  
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)  

# Wyświetlanie kursów wymiany walut
for currency in currencies:  
	name = currency["currency"]  # Kod waluty (USD, GBP itp.)  
	value = currency["rate"]  # Kurs wymiany do euro 
	print(f"{name}: {value} EUR")  

Skrypt generuje automatyczne żądanie HTTP do oficjalnej strony EBC, z której pobiera dokument XML zawierający kursy wymiany walut w euro. BeautifulSoup jest następnie używany do analizowania dokumentu, wyodrębniania najbardziej istotnych informacji i prezentowania ich w przyjazny dla użytkownika sposób.

Przykładowe dane wyjściowe:

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

Jak to robimy: Web Scraper API

API służy jako interfejs aplikacji, w którym wiele programów może wymieniać dane za pośrednictwem dedykowanych serwerów. Zamiast tego strony HTML są parsowane z informacjami dostępnymi bezpośrednio w formatach JSON, XML lub CSV.

Korzystanie z tego narzędzia pozwala na szybsze i dokładniejsze parsowanie:

• Wyeliminowanie wpływu projektu lub struktury strony internetowej na gromadzenie danych.
• Poprawa szybkości przetwarzania poprzez wyeliminowanie konieczności wyszukiwania elementów w kodzie HTML.
• Zmniejszenie ryzyka zablokowania konta z powodu składania wniosków za pośrednictwem wyznaczonych oficjalnych interfejsów.
• Wspieranie integracji z wieloma systemami, w tym CRM, ERP, systemami analitycznymi i zautomatyzowanymi narzędziami do raportowania.

Klasyfikacja interfejsów API do ekstrakcji danych jest następująca:

1. Otwarte - to te bez żadnych ograniczeń i mogą być używane do pobierania informacji, takich jak kursy walut, pogoda, a nawet statystyki koronawirusa.
2. Prywatne - te wymagają klucza API lub autoryzacji przez rust lub OAuth, takie jak Google Maps API, Instagram lub Twitter.
3. Płatne - te umożliwiają dostęp za opłatą lub subskrypcją lub nakładają limit na liczbę żądań, takich jak SerpApi lub RapidAPI.

Niektóre usługi mogą być jednocześnie prywatne i płatne, jak Mapy Google, które wymagają klucza API i pobierają opłaty za usługę.

Interfejsy API są najlepszą opcją narzędzia do analizowania danych dla usług, które są wysoce chronione przed skrobaniem stron internetowych, wykorzystując urządzenia antybotowe i limity żądań, a także autoryzację. Pozwala to również na legalną pracę bez ryzyka zablokowania.

Ponadto jest to preferowany wybór, gdy szczegóły muszą być zmieniane w czasie rzeczywistym. Na przykład, inwestorzy i firmy finansowe muszą mieć stały dostęp do najnowszych notowań giełdowych, podczas gdy ceny biletów lotniczych są monitorowane przez usługi turystyczne.

Rozważmy NewsAPI jako przykład. Jest to usługa, która pobiera informacje z różnych miejsc i kompiluje je do formatu JSON. Skrobanie wiadomości jest dalekie od prostoty, ponieważ strony internetowe mają różne projekty, a środki zapobiegające skrobaniu są następujące zwykle wdrażane. Usługa ta zapewnia jednak łatwą opcję filtrowania artykułów z wiadomościami przy użyciu określonych słów kluczowych, dat i źródeł.

Aby wyodrębnić szczegóły z NewsAPI:

1. Najpierw użytkownik rejestruje się na stronie NewsAPI.org, aby uzyskać klucz API, który jest wymagany do wysyłania żądań.
2. Użyj polecenia pip install requests, aby zainstalować bibliotekę.
3. Wyślij żądanie i obsłuż odpowiedź zgodnie z poniższym kodem:

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()  

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

Co robi ten kod:

1. Wysyła żądanie do NewsAPI, określając słowa kluczowe, które powinny zostać uwzględnione.
2. Oczekuje na ustrukturyzowane dane, które docierają w formacie JSON.
3. Analizuje zwrócone informacje, aby uzyskać nagłówki oraz główne źródła.

Przeanalizowana odpowiedź zwraca tytuły artykułów informacyjnych, nazwy źródeł wraz z datą i godziną publikacji. Może również zawierać link do głównego przydatnego materiału, opis lub pełny tekst artykułu, a także wskaźnik kategorii lub tematu. Dodatkowo odpowiedź może zawierać imię i nazwisko autora, tagi, obrazy i inne dane.

Dedykowany parser

Wyspecjalizowany parser to narzędzie używane do określonych formatów źródłowych lub typów informacji. W przeciwieństwie do rozwiązań holistycznych, parsery te są tworzone dla skomplikowanych struktur, dynamicznie ładowanych treści, a nawet dla stron internetowych, które są chronione przed automatycznymi żądaniami.

Specjalistyczne parsowanie jest używane do skrobania, gdy:

• Istnieją niestandardowe struktury danych, których zwykłe parsery nie będą w stanie obsłużyć. Na przykład witryny z wiadomościami, które ładują zawartość za pomocą kodu JavaScript.
• Strony internetowe, które wdrażają ochronę przed oszustwami, wykorzystując systemy CAPTCHA, blokady IP i wymagają uwierzytelnienia użytkownika. Serwery proxy, kontrola sesji i symulowanie działań użytkownika pomogą obejść te bariery.
• Wymagane jest analizowanie wykresów, tabel i nieporęcznych, zagnieżdżonych struktur JSON. Tak złożone formaty nie mogą być efektywnie obsługiwane przez uniwersalne parsery.
• Nie tylko kod HTML musi zostać wyodrębniony, ale także dokumenty, obrazy, filmy i pliki audio. W takich sytuacjach parser musi być zdolny do OCR (optycznego rozpoznawania znaków) lub konwersji pliku.

Uwaga. Czym jest parsowanie plików? Parsowanie plików to podejście polegające na ocenie pliku i uzyskaniu z niego informacji. Obejmuje, ale nie ogranicza się do odczytu pliku i przekształcenia jego zawartości w format odpowiedni do wszystkiego, od przetwarzania danych po analizę.

Specjalistyczne narzędzie gwarantuje prostą i intuicyjną ekstrakcję ustrukturyzowanych szczegółów z chronionych skanerem i złożonych zasobów. Przykładowo, w tym artykule czytelnik pozna aspekty konfiguracji wyspecjalizowanego parsera do skrobania AliExpress.

Parser niestandardowy

Parser niestandardowy to narzędzie zaprojektowane z myślą o specjalistycznych zadaniach i potrzebach biznesowych. Jest on tworzony z uwzględnieniem struktury danych, częstotliwości aktualizacji i możliwości współpracy z innymi systemami, takimi jak CRM, ERP lub narzędzia BI.

Niestandardowe skrypty z określonymi parserami są odpowiednie, gdy:

• Wymagane jest skrobanie niestandardowych formatów. Na przykład podczas wyodrębniania cenników konkurentów należy gromadzić tylko klasyfikacje cen i atrybutów produktów.
• Istnieje potrzeba ciągłego i automatycznego przetwarzania danych bez udziału człowieka. Ma to kluczowe znaczenie dla firm zajmujących się aktualizowanymi w czasie rzeczywistym informacjami, takimi jak waluta lub dostępność produktów.
• Wymagana jest interoperacyjność z innymi systemami, takimi jak analityka, zarządzanie zamówieniami i wykrywanie zmian. Niestandardowe konfiguracje stają się koniecznością w przypadkach, gdy proste, gotowe produkty nie konfigurują się do wymaganych formatów integracji.
• Można je wyodrębnić tylko z oficjalnego interfejsu API. W tym momencie poszukiwana jest bardziej stabilna i niezawodna metoda pozyskiwania informacji w przeciwieństwie do zwykłego skrobania stron internetowych.

Projekt niestandardowego parsera zapewnia maksymalną elastyczność w dostosowywaniu procesów gromadzenia informacji do celów biznesowych oraz maksymalizuje jego wydajność i łatwość użytkowania.

Zazwyczaj stworzenie niestandardowego parsera jest większym wyzwaniem niż zbudowanie wyspecjalizowanego. Może być bardziej niezawodny, jeśli ma pewne funkcje, takie jak ponawianie żądań. Jest to ważne w kontekście parsowania danych w Pythonie, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z ciągle zmieniającymi się środowiskami. Takie podejście pozwala na ponowne wysyłanie żądań, co pomaga w przypadku tymczasowych awarii lub blokad serwera i zmniejsza ryzyko utraty informacji. Jedną z metod rozwiązania tego problemu jest ta przedstawiona w artykule, który dotyczy problemu implementacji powtarzających się żądań w Pythonie. Analizuje on podstawowe i zaawansowane wzorce ponawiania żądań wraz z mechanizmami radzenia sobie z błędami.

Aby zrozumieć bardziej podstawowe różnice między wyspecjalizowanymi i niestandardowymi parserami oraz parsowanie, do którego każdy z nich najlepiej się nadaje, spójrz na poniższą tabelę.

Wnioski

Parsowanie danych służy do szybkiego gromadzenia wszelkiego rodzaju szczegółów z różnych źródeł i przekształcania ich w użyteczny format. Zamiast fizycznie wyszukiwać i kopiować dane, aplikacja sama pobiera, gromadzi i organizuje potrzebne informacje. Istnieją różne zastrzeżone i dostosowane parsery lub przyjazne dla użytkownika narzędzia wizualne, takie jak Octoparse lub ParseHub, które można wykorzystać do tego zadania. W zależności od rodzaju materiałów i specyfiki zasobu, w którym zostały znalezione, dokonywany jest najbardziej odpowiedni wybór. W przypadku integracji z CRM, ERP i innymi narzędziami biznesowymi jest to szczególnie korzystne, a interfejsy API eliminują wiele kłopotów związanych z analizowaniem danych, ponieważ dostarczają ustrukturyzowanych informacji pozbawionych kodu HTML, umożliwiając prostszą integrację systemów.

Obecnie parsowanie pozostaje ważnym aspektem analityki biznesowej, marketingu, nadzoru finansowego i wielu innych sfer. Firmy, które automatyzują gromadzenie wszelkich materiałów, zdecydowanie mają przewagę nad konkurencją, ponieważ aktywnie wykorzystują informacje w czasie rzeczywistym, co umożliwia im podejmowanie świadomych i trafnych decyzji.