数据解析

在软件开发领域，特别是如果您与技术团队密切合作，您可能会遇到术语“数据解析”。从本质上讲，数据解析是将一种数据格式转换为另一种数据格式的过程，通常将其呈现为更易于访问和可读的形式。然而，这种描述仅仅触及了表面。

在本文中，我们将深入探讨编程中解析的概念。我们将探讨数据解析需要什么，并考虑开发内部数据解析器与选择为您处理解析的现有数据提取解决方案的优势。

定义数据解析

数据解析是组织和结构化数据的基本技术，其定义可能会根据上下文而变化。为了简化我们的理解，让我们提供一个简单的定义。

什么是解析？

从本质上讲，解析是仔细检查和提取数据（通常采用非结构化或复杂数据格式（如 HTML）的过程）的过程。精心设计的解析器能够识别数据中的相关信息，遵循预定义的规则和逻辑，然后将其转换为更易于管理的格式，例如 JSON、CSV 或结构化表。

必须强调的是，解析器本质上并不与特定的数据格式相关。相反，它是一种多功能工具，可以将数据从一种格式转换为另一种格式。转换如何发生以及生成的格式的具体情况取决于解析器的设计和目的。

解析器可在广泛的技术和领域中找到应用，包括：

• Java 等编程语言。
• 标记语言，例如 HTML 和 XML。
• 以数据为中心的语言，例如数据库中使用的 SQL。
• 建模语言。
• 脚本语言。
• 互联网协议，如 HTTP。
• 还有很多。

在后续部分中，我们将进一步探讨数据解析的细微差别，并研究构建内部解析器和采用现成的数据提取解决方案之间的注意事项。

建造还是购买——做出决定

当谈到业务角度时，出现了一个关键问题：“我们的技术团队应该开始构建自己的数据解析器，还是应该选择外包？”作为一般准则，本能可能会让您相信构建内部解析器通常比购买预制工具更具成本效益。然而，这个决定远非直截了当，在决定建造还是购买之前应仔细权衡多种因素。

让我们探讨一下与这两个选项相关的潜在结果和考虑因素。

构建数据解析器

假设您选择开发自己的数据解析器。这一决定具有几个明显的优势：

1. 量身定制的解决方案： 构建您自己的解析器使您可以自由地根据您独特的解析要求精确地定制它。它可以进行微调以满足您的特定需求。
2. 成本控制： 在许多情况下，构建内部解析器可能更具成本效益，特别是从长远来看，因为您可以更好地控制费用。
3. 自治： 当涉及到解析器的更新和维护时，您可以完全控制决策过程。这种程度的自主权可能是有利的。

然而，与任何努力一样，构建自己的解析器也有明显的缺点：

1. 资源投入： 构建解析器需要招募和培训致力于开发过程的内部团队。
2. 维护费用： 持续的维护至关重要，这会转化为额外的内部费用和时间资源的分配。
3. 基础设施成本： 您需要采购和建立能够以所需速度处理数据的服务器，从而产生额外费用。
4. 复杂的决策： 虽然您拥有控制权，但为有效的解析器开发做出正确的决策可能具有挑战性。与技术团队的密切合作至关重要，需要大量的时间和精力来进行规划和测试。
5. 资源密集度： 构建复杂的解析器来解析大量数据需要投入大量的资源和时间。这样的项目需要高技能且资源密集的开发团队。

总之，构建自己的解析器具有优势，但在资源和时间方面都付出了巨大的成本。在开发能够处理大量数据的复杂解析器时，这种投资尤其明显。仔细考虑您的具体需求和可用资源对于做出明智的决定至关重要。

获取数据解析器

现在，购买现成的数据解析器怎么样？让我们首先探讨一下优点：

1. 节省资源： 选择购买解析器可以消除对人力资源的大量投资。一切，包括解析器维护和服务器管理，都由提供商处理。
2. 专业知识和快速支持： 供应商拥有丰富的专业知识并熟悉其技术，因此可以迅速解决出现的任何挑战。
3. 可靠性： 购买的解析器通常经过严格的测试和微调，以满足市场需求，减少崩溃或性能问题的可能性。
4. 时间和决策： 您可以节省宝贵的时间并简化决策，因为优化和构建解析器的责任由外包合作伙伴承担。

然而，在选择购买解析器时需要考虑一些缺点：

1. 成本因素： 与内部构建解析器相比，获取解析器可能需要更高的初始成本。
2. 有限控制： 您可能对解析器的复杂性的控制有限，因为它是预先设计的解决方案。

现在，虽然购买解析器的优点似乎很引人注目，但帮助您做出决策的一个关键因素是评估您所需的解析器的性质。经验丰富的开发人员可以相对较快地（也许在一周内）创建一个基本的解析器。但是，如果您的需求扩展到复杂的解析器，则开发时间可能会长达数月，从而消耗大量时间和资源。

此外，您的选择可能会受到您的企业规模和可用资源的影响。拥有充足资源和时间的大型企业可能会考虑在内部构建和维护解析器。相比之下，寻求效率以促进增长的小型企业可能会发现购买解析器的选择更具吸引力。

总之，构建和购买解析器之间的决定应该符合您的特定解析器要求和您可以使用的资源。仔细评估您的业务需求将指导您针对您的独特情况做出最有利的选择。

专用解析器

我们的主要产品之一是专用解析器，这是一种强大的工具，可以自动从各种受支持的网站中提取预定义的数据字段。它包括亚马逊、eBay、沃尔玛等领先的电子商务巨头，以及谷歌、必应、百度和 Yandex 等主要搜索引擎。

我们的专用解析器是一个主力，日复一日地处理大量数据。回顾一下，仅在 2019 年 2 月，它就处理了惊人的 120 亿个请求。而且这些数字还在持续激增；根据我们 2019 年第一季度的统计数据，与 2018 年第四季度相比，总请求量增长了 7.02%。这些数字证明了解析器的可扩展性和稳定的性能。

凭借多年的专注开发，我们的解析器装备精良，能够以坚定不移的效率处理任何数据量。

自定义解析器

自定义解析器是对我们产品的补充，它是 Scraper API 中的一个有价值的功能。该工具使用户能够完全控制解析过程，提供数据提取工作所需的灵活性。从本质上讲，它允许用户针对任何网站制作自己的解析指令，利用 XPath 或 CSS 选择器来导航 HTML 或 XML 文档并精确定位特定元素。

自定义解析器作为一种多功能解决方案，可以解决专用解析器可能无法满足的场景。它使用户能够从专用解析器支持的平台未涵盖的网站中提取数据。即使在网站受支持但所需信息仍然难以捉摸的情况下，自定义解析器也能发挥作用。

事实证明，构建有效的解析器的过程绝非易事。它需要复杂的解决方案和持续的开发努力。鉴于网站不断发展的性质，持续维护和增强对于持续访问和提取所需的数据点至关重要。

是否构建或购买解析器的古老问题再次出现。从头开始构建解析器是一个艰巨的旅程，需要多年的经验、持续的改进和不断的维护才能确保最佳性能。事实上，最终结果可能证明在时间和资源方面都代价高昂。

有用的链接：

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/