Анализ данных

В сфере разработки программного обеспечения, особенно если вы тесно сотрудничаете с техническими командами, вы, скорее всего, встретите термин «синтаксический анализ данных». По своей сути синтаксический анализ данных — это процесс преобразования одного формата данных в другой, обычно придающий ему более доступную и удобочитаемую форму. Однако это описание лишь поверхностное.

В этой статье мы углубимся в концепцию синтаксического анализа в программировании. Мы рассмотрим, что влечет за собой синтаксический анализ данных, и рассмотрим преимущества разработки собственного синтаксического анализатора данных по сравнению с выбором уже существующего решения для извлечения данных, которое выполнит синтаксический анализ за вас.

Определение анализа данных

Анализ данных — это фундаментальный метод организации и структурирования данных, и его определения могут различаться в зависимости от контекста. Чтобы упростить наше понимание, давайте дадим простое определение.

Что такое парсинг?

По своей сути синтаксический анализ — это процесс, посредством которого данные, часто в форме неструктурированных или сложных форматов данных, таких как HTML, тщательно исследуются и извлекаются. Хорошо спроектированный синтаксический анализатор способен распознавать соответствующую информацию в данных, придерживаясь заранее определенных правил и логики, а затем преобразует ее в более удобный формат, такой как JSON, CSV или структурированную таблицу.

Крайне важно подчеркнуть, что синтаксический анализатор не привязан по своей сути к определенному формату данных. Вместо этого он служит универсальным инструментом, который может конвертировать данные из одного формата в другой. Особенности преобразования и конечный формат зависят от конструкции и назначения анализатора.

Парсеры находят применение в широком спектре технологий и областей, в том числе:

• Языки программирования, такие как Java и другие.
• Языки разметки, такие как HTML и XML.
• Языки, ориентированные на данные, такие как SQL, используемые в базах данных.
• Языки моделирования.
• Скриптовые языки.
• Интернет-протоколы, такие как HTTP.
• И многое другое.

В последующих разделах мы более подробно рассмотрим нюансы синтаксического анализа данных и рассмотрим различия между созданием собственного синтаксического анализатора и использованием готового решения для извлечения данных.

Построить или купить — принятие решения

Когда дело доходит до перспективы бизнеса, возникает решающий вопрос: «Должна ли наша техническая команда приступить к созданию собственного анализатора данных или нам следует выбрать аутсорсинг?» В общем, инстинкт может привести вас к убеждению, что создание собственного синтаксического анализатора зачастую более рентабельно, чем покупка готового инструмента. Однако это решение далеко не простое, и перед принятием решения о строительстве или покупке необходимо тщательно взвесить множество факторов.

Давайте рассмотрим потенциальные результаты и соображения, связанные с обоими вариантами.

Создание анализатора данных

Предположим, вы решили заняться разработкой собственного анализатора данных. Это решение имеет ряд неоспоримых преимуществ:

1. Индивидуальное решение: Создание собственного парсера дает вам свободу настраивать его в соответствии с вашими уникальными требованиями к синтаксическому анализу. Его можно тонко настроить в соответствии с вашими конкретными потребностями.
2. Контроль за уровнем издержек: Во многих случаях создание собственного синтаксического анализатора может оказаться более рентабельным, особенно в долгосрочной перспективе, поскольку у вас будет больший контроль над расходами.
3. Автономия: Вы сохраняете полный контроль над процессом принятия решений, когда дело касается обновлений и обслуживания парсера. Такой уровень автономии может быть выгодным.

Однако, как и в любом начинании, у создания собственного синтаксического анализатора есть заметные недостатки:

1. Ресурсные инвестиции: Создание парсера требует набора и обучения собственной команды, занимающейся процессом разработки.
2. Обслуживание Накладные расходы: Постоянное техническое обслуживание имеет важное значение, что приводит к дополнительным внутренним расходам и выделению временных ресурсов.
3. Затраты на инфраструктуру: Вам потребуется приобрести и установить серверы, способные обрабатывать данные с необходимой скоростью, что повлечет за собой дополнительные расходы.
4. Комплексное принятие решений: Несмотря на то, что у вас есть контроль, принятие правильных решений для эффективной разработки парсера может оказаться сложной задачей. Тесное сотрудничество с технической командой жизненно важно, поскольку требует значительного времени и усилий для планирования и тестирования.
5. Ресурсоемкость: Создание сложного парсера для анализа значительных объемов данных требует значительных затрат ресурсов и времени. Такой проект требует высококвалифицированной и ресурсоемкой команды разработчиков.

Подводя итог, создание собственного синтаксического анализатора дает преимущества, но требует значительных затрат как с точки зрения ресурсов, так и времени. Эти инвестиции особенно заметны при разработке сложного синтаксического анализатора, способного обрабатывать большие объемы данных. Тщательное рассмотрение ваших конкретных потребностей и имеющихся ресурсов имеет важное значение для принятия обоснованного решения.

Приобретение анализатора данных

А как насчет возможности приобрести готовый парсер данных? Начнем с изучения преимуществ:

1. Экономия ресурсов: Приобретение парсера исключает необходимость значительных инвестиций в человеческие ресурсы. Все, включая обслуживание парсера и управление сервером, берет на себя провайдер.
2. Экспертиза и быстрая поддержка: Любые возникающие проблемы могут быть быстро решены поставщиком, который обладает обширным опытом и знанием своих технологий.
3. Надежность: Купленные парсеры обычно тщательно тестируются и настраиваются в соответствии с требованиями рынка, что снижает вероятность сбоев или проблем с производительностью.
4. Время и принятие решений: Вы экономите драгоценное время и оптимизируете процесс принятия решений, поскольку ответственность за оптимизацию и построение парсера ложится на аутсорсингового партнера.

Однако при покупке парсера следует учитывать некоторые недостатки:

1. Стоимостные оценки: Приобретение парсера может повлечь за собой более высокие первоначальные затраты по сравнению с его созданием собственными силами.
2. Ограниченный контроль: У вас может быть ограниченный контроль над тонкостями парсера, поскольку это заранее разработанное решение.

Хотя преимущества приобретения парсера могут показаться убедительными, одним из важнейших факторов, который поможет вам принять решение, является оценка характера анализатора, который вам нужен. Опытный разработчик может создать базовый парсер относительно быстро, возможно, в течение недели. Однако если ваши потребности распространяются на сложный синтаксический анализатор, сроки разработки могут занять месяцы, что отнимет значительное время и ресурсы.

Кроме того, на ваш выбор могут повлиять размер вашего бизнеса и доступные ресурсы. Крупные предприятия, располагающие достаточными ресурсами и временем, могут рассмотреть возможность создания и поддержки собственного синтаксического анализатора. Напротив, малые предприятия, стремящиеся к повышению эффективности для содействия росту, могут найти вариант приобретения синтаксического анализатора более привлекательным.

В заключение отметим, что решение между созданием и покупкой парсера должно соответствовать вашим конкретным требованиям к парсеру и имеющимся в вашем распоряжении ресурсам. Тщательная оценка потребностей вашего бизнеса поможет вам сделать наиболее выгодный выбор для вашей уникальной ситуации.

Выделенный парсер

Одним из наших ключевых предложений является Dedicated Parser, мощный инструмент, который автоматизирует извлечение предопределенных полей данных из широкого спектра поддерживаемых веб-сайтов. В него входят ведущие гиганты электронной коммерции, такие как Amazon, eBay, Walmart, а также основные поисковые системы, включая Google, Bing, Baidu и Yandex.

Наш выделенный парсер — это рабочая лошадка, изо дня в день обрабатывающая значительный объем данных. Для сравнения: только в феврале 2019 года он обработал ошеломляющие 12 миллиардов запросов. И эти цифры продолжают расти; Судя по нашей статистике за первый квартал 2019 года, общее количество запросов выросло на 7,02% по сравнению с четвертым кварталом 2018 года. Эти цифры служат свидетельством масштабируемости парсера и неизменной производительности.

Благодаря многолетним разработкам наш синтаксический анализатор хорошо оснащен для обработки любых объемов данных с неизменной эффективностью.

Пользовательский парсер

Дополнением к нашим предложениям является Custom Parser — ценная функция API-интерфейсов Scraper. Этот инструмент дает пользователям полный контроль над процессом синтаксического анализа, обеспечивая гибкость, необходимую при извлечении данных. По сути, он позволяет пользователям создавать свои собственные инструкции по синтаксическому анализу, адаптированные к любому веб-сайту, используя селекторы XPath или CSS для навигации по документам HTML или XML и определения конкретных элементов.

Пользовательский парсер служит универсальным решением, позволяющим справиться со сценариями, в которых выделенный парсер может оказаться неэффективным. Он позволяет пользователям извлекать данные с веб-сайтов, не поддерживаемых платформами Dedicated Parser. Даже в тех случаях, когда веб-сайт поддерживается, но нужная информация остается неуловимой, на помощь приходит Custom Parser.

Как видно, процесс создания эффективного парсера далеко не простой процесс. Это требует сложных решений и постоянных усилий по развитию. Учитывая постоянно развивающийся характер веб-сайтов, постоянное обслуживание и улучшение необходимы для постоянного доступа и извлечения нужных данных.

Вновь всплывает извечный вопрос: построить или купить парсер. Создание парсера с нуля — трудный путь, требующий многолетнего опыта, постоянных улучшений и постоянного обслуживания для обеспечения оптимальной производительности. По правде говоря, конечный результат может оказаться весьма дорогостоящим как с точки зрения времени, так и с точки зрения ресурсов.

Полезные ссылки:

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