Parsing dei dati

Nell'ambito dello sviluppo software, soprattutto se collabori a stretto contatto con team tecnici, probabilmente incontrerai il termine "analisi dei dati". Fondamentalmente, l'analisi dei dati è il processo di trasformazione di un formato di dati in un altro, in genere rendendolo in una forma più accessibile e leggibile. Tuttavia, questa descrizione non fa altro che scalfire la superficie.

In questo articolo approfondiremo il concetto di parsing nella programmazione. Esploreremo cosa comporta l'analisi dei dati e considereremo i vantaggi di sviluppare un parser di dati interno rispetto alla scelta di una soluzione di estrazione dati preesistente che gestisca l'analisi per te.

Definizione dell'analisi dei dati

L'analisi dei dati è una tecnica fondamentale per organizzare e strutturare i dati e le sue definizioni possono variare a seconda del contesto. Per semplificare la nostra comprensione, diamo una definizione semplice.

Cos'è l'analisi?

Fondamentalmente, l'analisi è il processo mediante il quale i dati, spesso sotto forma di un formato di dati non strutturato o complesso come l'HTML, vengono meticolosamente esaminati ed estratti. Un parser ben progettato è in grado di discernere le informazioni rilevanti all'interno dei dati, aderendo a regole e logiche predefinite, e quindi trasformarle in un formato più gestibile, come JSON, CSV o una tabella strutturata.

È fondamentale sottolineare che un parser non è intrinsecamente legato a un formato dati specifico. Serve invece come uno strumento versatile in grado di convertire i dati da un formato all'altro. Le specifiche di come avviene la conversione e il formato risultante dipendono dalla progettazione e dallo scopo del parser.

I parser trovano applicazione in un'ampia gamma di tecnologie e domini, tra cui:

• Linguaggi di programmazione come Java e altri.
• Linguaggi di markup come HTML e XML.
• Linguaggi incentrati sui dati come SQL utilizzati nei database.
• Linguaggi di modellazione.
• Linguaggi di scripting.
• Protocolli Internet come HTTP.
• E molti altri.

Nelle sezioni successive, esploreremo ulteriormente le sfumature dell'analisi dei dati ed esamineremo le considerazioni tra la creazione di un parser interno e l'adozione di una soluzione di estrazione dati già pronta.

Costruire o acquistare: prendere una decisione

Quando si tratta della prospettiva aziendale, sorge una domanda cruciale: “Il nostro team tecnico dovrebbe intraprendere la creazione di un proprio analizzatore di dati o dovremmo optare per l’outsourcing?” Come linea guida generale, l'istinto potrebbe portarti a credere che costruire un parser interno sia spesso più conveniente rispetto all'acquisto di uno strumento già pronto. Tuttavia, questa decisione è tutt’altro che semplice e molteplici fattori dovrebbero essere attentamente valutati prima di decidere se costruire o acquistare.

Esploriamo i potenziali risultati e le considerazioni associate a entrambe le opzioni.

Costruire un parser di dati

Supponiamo che tu scelga di intraprendere lo sviluppo del tuo parser di dati. Questa decisione offre diversi vantaggi distinti:

1. Soluzione su misura: Costruire il tuo parser ti garantisce la libertà di personalizzarlo esattamente in base alle tue specifiche esigenze di analisi. Può essere ottimizzato per soddisfare le vostre esigenze specifiche.
2. Controllo dei costi: In molti casi, costruire un parser interno può essere più conveniente, soprattutto a lungo termine, poiché si ha un maggiore controllo sulle spese.
3. Autonomia: Mantieni il pieno controllo sul processo decisionale per quanto riguarda gli aggiornamenti e la manutenzione del parser. Questo livello di autonomia può essere vantaggioso.

Tuttavia, come in ogni impresa, ci sono notevoli svantaggi nel costruire il proprio parser:

1. Investimento in risorse: La costruzione di un parser richiede il reclutamento e la formazione di un team interno dedicato al processo di sviluppo.
2. Spese generali di manutenzione: La manutenzione continua è essenziale e si traduce in spese interne aggiuntive e nell'allocazione di risorse temporali.
3. Costi infrastrutturali: Dovrai procurarti e installare server in grado di elaborare i dati alla velocità richiesta, sostenendo spese aggiuntive.
4. Processo decisionale complesso: Sebbene tu abbia il controllo, prendere le giuste decisioni per uno sviluppo efficace del parser può essere difficile. La stretta collaborazione con il team tecnico è vitale e richiede tempo e sforzi significativi per la pianificazione e i test.
5. Intensità delle risorse: Costruire un sofisticato parser per analizzare notevoli volumi di dati richiede un notevole impegno di risorse e tempo. Un progetto di questo tipo richiede un team di sviluppatori altamente qualificato e ad alta intensità di risorse.

In sintesi, costruire il proprio parser offre vantaggi, ma ha un costo significativo, sia in termini di risorse che di tempo. Questo investimento è particolarmente pronunciato quando si sviluppa un parser sofisticato in grado di gestire grandi volumi di dati. Un'attenta considerazione delle vostre esigenze specifiche e delle risorse disponibili è essenziale per prendere una decisione informata.

Acquisizione di un parser di dati

Che ne dici ora della possibilità di procurarti un parser di dati già pronto? Cominciamo esplorando i vantaggi:

1. Risparmio di risorse: La scelta di acquistare un parser elimina la necessità di investimenti significativi nelle risorse umane. Tutto, inclusa la manutenzione del parser e la gestione del server, è gestito dal provider.
2. Competenza e supporto rapido: Qualsiasi sfida che si presenta può essere affrontata rapidamente dal fornitore, che possiede una vasta esperienza e familiarità con la loro tecnologia.
3. Affidabilità: I parser acquistati vengono in genere rigorosamente testati e ottimizzati per soddisfare le richieste del mercato, riducendo la probabilità di arresti anomali o problemi di prestazioni.
4. Tempo e processo decisionale: Risparmierai tempo prezioso e razionalizzerai il processo decisionale, poiché la responsabilità di ottimizzare e costruire il parser spetta al partner di outsourcing.

Tuttavia, ci sono alcuni aspetti negativi da considerare quando si sceglie di acquistare un parser:

1. Considerazioni sui costi: L'acquisizione di un parser può comportare un costo iniziale più elevato rispetto alla costruzione di uno interno.
2. Controllo limitato: Potresti avere un controllo limitato sulle complessità del parser, poiché è una soluzione pre-progettata.

Ora, anche se i vantaggi derivanti dall'acquisto di un parser possono sembrare convincenti, un fattore cruciale per facilitare il processo decisionale è valutare la natura del parser richiesto. Uno sviluppatore esperto può creare un parser di base in tempi relativamente brevi, forse entro una settimana. Tuttavia, se le tue esigenze si estendono a un parser complesso, la tempistica di sviluppo può durare mesi, consumando tempo e risorse considerevoli.

Inoltre, la tua scelta potrebbe essere influenzata dalle dimensioni della tua azienda e dalle risorse disponibili. Le grandi imprese con ampie risorse e tempo a disposizione potrebbero prendere in considerazione la creazione e la manutenzione di un parser interno. Al contrario, le imprese più piccole che cercano efficienza per facilitare la crescita potrebbero trovare più allettante l’opzione di acquistare un parser.

In conclusione, la decisione tra costruire o acquistare un parser dovrebbe essere in linea con i requisiti specifici del parser e con le risorse a vostra disposizione. Un'attenta valutazione delle esigenze della tua azienda ti guiderà verso la scelta più vantaggiosa per la tua specifica situazione.

Parser dedicato

Una delle nostre offerte principali è Dedicated Parser, uno strumento potente che automatizza l'estrazione di campi dati predefiniti da un'ampia gamma di siti Web supportati. Comprende i principali giganti dell’e-commerce come Amazon, eBay, Walmart, nonché i principali motori di ricerca tra cui Google, Bing, Baidu e Yandex.

Il nostro parser dedicato è un cavallo di battaglia, che gestisce un volume considerevole di dati giorno dopo giorno. Per metterlo in prospettiva, solo nel febbraio 2019, ha elaborato l’incredibile cifra di 12 miliardi di richieste. E questi numeri hanno continuato ad aumentare; sulla base delle nostre statistiche del primo trimestre del 2019, le richieste totali hanno registrato una crescita di 7.02% rispetto al quarto trimestre del 2018. Queste cifre testimoniano la scalabilità e le prestazioni costanti del parser.

Con anni di sviluppo dedicato alle spalle, il nostro parser è ben attrezzato per affrontare qualsiasi volume di dati con incrollabile efficienza.

Parser personalizzato

A complemento delle nostre offerte c'è il parser personalizzato, una funzionalità preziosa all'interno delle API Scraper. Questo strumento offre agli utenti il pieno controllo sul processo di analisi, offrendo la flessibilità necessaria nelle loro attività di estrazione dei dati. In sostanza, consente agli utenti di creare le proprie istruzioni di analisi su misura per qualsiasi sito Web, sfruttando i selettori XPath o CSS per navigare nei documenti HTML o XML e individuare elementi specifici.

Il parser personalizzato costituisce una soluzione versatile, affrontando scenari in cui il parser dedicato potrebbe non essere all'altezza. Consente agli utenti di estrarre dati da siti Web non coperti dalle piattaforme supportate dal Dedicated Parser. Anche nei casi in cui un sito web è supportato, ma le informazioni desiderate rimangono sfuggenti, il Custom Parser viene in soccorso.

Come evidenziato, il processo di costruzione di un parser efficace è tutt’altro che un’impresa semplice. Richiede soluzioni complesse e sforzi di sviluppo continui. Data la natura in continua evoluzione dei siti Web, la manutenzione e il miglioramento continui sono fondamentali per accedere ed estrarre in modo coerente i punti dati desiderati.

L'annosa questione se costruire o acquistare un parser riemerge. Costruire un parser da zero è un viaggio arduo, che richiede anni di esperienza, miglioramenti continui e manutenzione costante per garantire prestazioni ottimali. In verità, il risultato finale può rivelarsi piuttosto costoso, sia in termini di tempo che di risorse.

Link utili:

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