什么是数据解析？定义、用途和优势

获取相关信息，尤其是批量信息，对于做出正确的业务和分析决策至关重要。在营销研究、财务分析、竞争监测甚至机器学习等领域，数据收集至关重要。由于手动操作不可行，我们采用了自动化技术，其中之一就是数据解析。

本文旨在全面介绍什么是解析。此外，我们还将介绍数据解析软件和工具，如定制和现成的解析器。

什么是数据解析？

这种技术用于从网站、数据库或应用程序接口等多个来源检索资料。大多数情况下，这些资料都是原始的，而且充满了其他元素，不利于进一步使用。解析技术提供了一种解决方案，因为它能以更可用的方式格式化输出，方便进一步处理。

在各种领域中，未经整理的拼凑信息屡见不鲜。从不同来源获取的信息极有可能包含重复和不相关的部分。举个例子，你可以通过购买网络搜刮服务来搜刮和获取相关的网站内容，但换来的却是杂乱无章的 HTML、广告和毫无吸引力的导航界面。解析器会扫描文本，删除不需要的和不相关的部分，并以更耐受的方式进行组织。

这就是编程脚本中解析的作用：

• 业务分析--收集的详细信息可上传至分析系统和 BI 工具；
• 营销--分析客户评价、竞争公司价格和其他相关战略数据；
• 机器学习 - 收集建立算法所需的信息；
• 自动化 - 更新产品数据库和监测新闻。

因此，我们看到，数据解析的目的是不同的，这意味着它不仅要收集必要的捕获信息，还要通过使其结构化、可用和易于进一步处理来增加其价值。

解析器是做什么的？

解析器的工作流程由一系列步骤组成，旨在捕捉特定需求的相关细节。

1. 定义参数。用户可在解析器的详细设置中指定所有网页地址（或 API 地址）、包含信息的文件，或定义选择标准，以便捕捉价格、标题或产品描述等基本要素。
2. 源目标访问和结构分析。程序将加载定义的文件或页面，分析文件内容，随后抓取定位所需的详细信息。解析器可以扫描网站的 HTML 元素，监听动态生成的 JavaScript 中的有用事件，或访问 API。
3. 过滤和提取。在进行解析时，要遵循用户定义的规则。例如，摒弃无关部分，对细节进行处理，消除不必要的空格、特殊字符和重复的文本内容。
4. 将数据转换成可用的形式。然后根据解析目标对提取的材料进行处理和组织。还可以保存为 CSV、JSON、XML 或 Excel 等格式。
5. 返回用户或传输到系统。最后的解析结果可以提供给用户自己检查，也可以根据需要上传到分析系统，以便更方便地进行交互。

解析器的形式可以是脚本，也可以是根据任务和来源的特殊性质准备的搜索软件。根据需要，可以使用更通用的工具，如 Octoparse 或 ParseHub，也可以使用更灵活的工具，如 Scrapy 或 BeautifulSoup。

这是一个如何通过结构良好的脚本解析欧洲中央银行数据的示例。该脚本的目的是收集货币汇率的详细信息。

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# 欧洲中央银行提供的货币汇率 URL
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"  

# 发送 GET 请求
response = requests.get(url)  

# 解析 XML 响应
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")  

# 查找带有货币和汇率属性的所有  标记  
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)  

# 显示货币汇率
for currency in currencies:  
	name = currency["currency"]  # 货币代码（美元、英镑等）  
	value = currency["rate"]  # 与欧元的汇率 
	print(f"{name}: {value} EUR")  

该脚本会自动向欧洲中央银行的官方网站发出 HTTP 请求，并从中下载包含欧元汇率的 XML 文档。然后，BeautifulSoup 用于解析该文档，提取最相关的信息，并以用户友好的方式呈现出来。

输出示例

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

我们是如何做到的网络抓取 API

应用程序接口（API）是一种应用程序接口，多个程序可通过专用服务器进行数据交换。而 HTML 页面则通过 JSON、XML 或 CSV 格式直接访问信息进行解析。

使用该工具可以更快、更准确地进行解析：

• 消除网站设计或结构对数据收集的影响。
• 无需在 HTML 中搜索元素，从而提高处理速度。
• 减少因通过指定的官方界面提交申请而导致账户被封的几率。
• 支持与众多系统的集成，包括客户关系管理（CRM）、机构资源规划（ERP）、分析系统和自动报告工具。

用于数据提取的应用程序接口分类如下：

1. 开放 - 是指没有任何限制，可用于获取汇率、天气甚至冠状病毒统计等信息。
2. 专用--这些需要 API 密钥或通过 rust 或 OAuth 授权，如 Google Maps API、Instagram 或 Twitter。
3. 付费 - 这些系统允许付费或订阅访问，或对请求数量设置上限，如 SerpApi 或 RapidAPI。

有些服务既可以是私人的，也可以是付费的，比如谷歌地图就需要 API 密钥并收取服务费。

应用程序接口是最好的数据解析工具选项，它可以利用反僵尸设备、请求限制和授权对服务进行高度保护，防止网络刮擦。它还可以让你合法地工作，而不会有被封杀的风险。

此外，当需要实时更改详细信息时，它也是首选。例如，交易员和金融公司需要不断获取最新的股票报价，而机票价格则由旅游服务机构监控。

让我们以 NewsAPI 为例。这是一种从各种地方获取信息并将其编译成 JSON 格式的服务。新闻抓取并不简单，因为网站的设计各不相同，而且通常都部署了反抓取措施。不过，这项服务提供了一个简单的选项，可以使用特定的关键字、日期和来源过滤新闻文章。

从 NewsAPI 中提取详细信息：

1. 首先，用户要在 NewsAPI.org 上注册，以获得请求所需的 API 密钥。
2. 使用 pip install requests 命令安装该库。
3. 按照下面的代码提出请求并处理响应：

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()  

# 显示新闻标题
for article in data["articles"]:  
	print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")  

该代码的作用

1. 向 NewsAPI 提出请求，指定应包含的关键字。
2. 等待以 JSON 格式发送的结构化数据。
3. 解析返回的信息，获取标题和主要来源。

解析后的响应会返回新闻文章的标题、来源名称以及发布日期和时间。它还可能包含指向主要有用资料的链接、说明或文章全文，以及类别或主题指针。此外，回复还可以包括作者姓名、标签、图片和其他数据。

专用解析器

专用解析器是一种用于特定源格式或信息类型的工具。与整体解决方案不同，这些解析器是为复杂的结构、动态加载的内容，甚至是为防止自动请求的网站而设计的。

在刮擦时使用专门的解析：

• 有些非标准数据结构是普通解析器无法处理的。例如，利用 JavaScript 代码加载内容的新闻网站。
• 通过使用验证码系统、IP 屏蔽和要求用户身份验证来防止欺诈的网站。代理服务器、会话控制和模拟用户操作将有助于规避这些障碍。
• 需要对图表、表格和庞大的嵌套 JSON 结构响应进行解析。通用解析器无法有效处理此类复杂格式。
• 不仅需要提取 HTML 代码，还需要提取文档、图片、视频和音频文件。在这些情况下，解析器必须能够进行 OCR（光学字符识别）或文件转换。

注意什么是文件解析？文件解析是一种评估文件并从中获取信息的方法。它包括但不限于读取文件并将其内容转换为适合数据处理和分析的格式。

专用工具可确保从受扫描仪保护的复杂资源中简单直观地提取结构化详细信息。例如，在本文中，读者将了解到如何设置专门的解析器来扫描 AliExpress。

自定义解析器

自定义解析器是为专门任务和业务需求而设计的工具。在构建时要考虑到数据结构、更新频率以及与 CRM、ERP 或 BI 工具等其他系统协同工作的能力。

使用特定解析器的自定义脚本适用于以下情况

• 需要对自定义格式进行搜索。例如，在提取竞争对手的价格表时，只需收集价格和产品属性分类。
• 需要不断自动处理数据，而无需人力。这对于处理货币或产品供应等实时更新信息的企业来说至关重要。
• 需要与分析、订单管理和变更检测等其他系统实现互操作性。如果简单的现成产品无法按照所需的集成格式进行配置，就必须进行定制配置。
• 它只能从官方 API 接口提取。在这一点上，我们需要寻求一种更稳定、更可靠的信息提取方法，而不是普通的网络搜刮。

定制解析器的设计为根据业务目的调整信息收集流程提供了最大的灵活性，并最大限度地提高了效率和易用性。

通常，建立自定义解析器比建立专门的解析器更具挑战性。如果它具有请求重试等功能，就会更加可靠。这对于基于 Python 的数据解析非常重要，尤其是在处理不断变化的环境时。这种方法允许重发请求，有助于应对服务器临时故障或阻塞，并降低丢失信息的几率。解决这一问题的方法之一是一篇文章中介绍的方法，这篇文章涉及在 Python 中实现重复请求的问题。它研究了基本和高级重试模式以及错误应对机制。

要理解专用解析器和定制解析器之间更基本的区别，以及每种解析器最适合的解析，请看下表。

结论

数据解析的目的是从不同来源快速收集各种详细信息，并将其转换为可用格式。应用程序本身会获取、收集和组织所需的信息，而不是实际搜索和复制。有不同的专有和定制解析器或用户友好的可视化工具（如 Octoparse 或 ParseHub）可用于这项任务。根据资料的种类和资源的具体情况，我们会做出最合适的选择。对于与客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）和其他业务工具的集成，这一点尤为有利，API 消除了解析数据过程中的许多麻烦，因为它们提供的是结构化信息，不含 HTML 代码，可以实现更直接的系统集成。

如今，解析仍然是商业分析、市场营销、金融监管和许多其他领域的一个重要方面。自动收集任何材料的公司肯定比竞争对手更有优势，因为它们积极使用实时信息，从而能够做出明智而准确的决策。