Що таке парсинг даних: головні переваги

Парсинг даних виконується за допомогою API або бібліотек і особливо корисний під час аналізу даних, управління даними та збору даних. За допомогою парсера даних можна розбити великий набір даних на більш дрібні частини, витягти певні дані з необробленого джерела і перетворити дані з однієї структури в іншу. Наприклад, за наявності HTML-сторінки правильно запрограмований парсер даних зможе перетворити дані, що містяться в документі, на зручніший для читання і розуміння формат, наприклад CSV.

Парсинг даних щодня використовується в різних галузях, від фінансів до освіти, від Big Data до електронної комерції. Добре зроблений парсер даних витягує необхідну інформацію з необроблених даних автоматично, без будь-якої ручної роботи. Потім ці розібрані дані використовуються для дослідження ринку, порівняння цін і багато чого іншого.

Парсер даних – це інструмент, який приймає дані в одному форматі та повертає їх в іншому. Таким чином, парсер даних отримує дані на вхід, обробляє їх і повертає в новому форматі на виході. Таким чином, процес розбору даних ґрунтується на парсерах даних, які можуть бути написані кількома мовами програмування. Зверніть увагу, що для парсингу даних існує кілька бібліотек і API.

Давайте розберемося, як працює парсер даних на прикладі. Припустимо, ви хочете розібрати HTML-документ. Тоді парсер HTML:

Зверніть увагу, що спосіб, у який парсер даних розбирає дані та перетворює їх у той чи інший формат, змінюється залежно від того, як парсеру надано інструкції або визначення. Зокрема, це залежить від правил, переданих як вхідні параметри в API або програму парсингу. Або у випадку користувацького сценарію це залежить від того, як закодовано парсер даних. В обох випадках втручання людини не потрібне, і парсер оброблятиме дані автоматично.

Парсинг даних має низку переваг, застосовних у багатьох галузях. Давайте розглянемо найважливіші причини, через які вам слід впровадити парсинг даних.

Економія часу і грошей

Парсинг даних дає змогу автоматизувати повторювані завдання, заощаджуючи ваш час і зусилля. Крім того, перетворення даних у формати, які краще читаються, означає, що ваша команда зможе швидше зрозуміти дані та легше виконувати свої завдання.

Велика гнучкість даних

Щойно ви розберете дані і перетворите їх у зручний для людини формат, ви зможете повторно використовувати їх для різних цілей. Іншими словами, парсинг даних підвищує гнучкість ваших процесів обробки даних.

Дані більш високої якості

Як правило, перетворення даних у більш структуровані формати вимагає очищення і стандартизації даних. Це означає, що парсинг даних підвищує загальну якість даних.

Спрощена інтеграція даних

Парсинг даних дає змогу перетворювати дані з декількох джерел у єдиний формат. Це допомагає інтегрувати різні дані в одне місце призначення, яким може бути додаток, алгоритм або процес.

Покращений аналіз даних

Робота зі структурованими даними полегшує вивчення та аналіз даних. Це також призводить до глибшого і точнішого аналізу.

Працювати з даними непросто, і парсинг даних не є винятком. Причина в тому, що існує кілька перешкод, з якими доводиться стикатися парсеру даних. Давайте розглянемо три проблеми, про які вам слід пам’ятати.

Робота з помилками та невідповідностями

Вхідними даними для процесу розбору даних зазвичай є необроблені, неструктуровані або напівструктуровані дані. У результаті вхідні дані, найімовірніше, міститимуть помилки, неточності та невідповідності. HTML-документи – один із найпоширеніших випадків, коли можна виявити такі проблеми. Це пов’язано з тим, що більшість сучасних браузерів досить розумні, щоб правильно відображати HTML-сторінки, навіть якщо вони містять синтаксичні помилки. Отже, ваші вхідні HTML-сторінки можуть містити незакриті теги, неприпустимий HTML-контент згідно з W3C (World Wide Web Consortium) або просто спеціальні HTML-символи. Для розбору таких даних необхідна інтелектуальна система синтаксичного аналізу, здатна автоматично вирішувати ці проблеми.

Робота з великими обсягами даних

Розбір даних потребує часу та системних ресурсів. Тому розбір даних може призвести до проблем із продуктивністю, особливо коли йдеться про великі дані. З цієї причини може знадобитися розпаралелювання процесів обробки даних для одночасного розбору декількох вхідних документів і економії часу. З іншого боку, це збільшить використання ресурсів і, відповідно, загальну складність. Таким чином, розбір великих даних – непросте завдання, і для його вирішення потрібні сучасні інструменти.

Робота з різними форматами даних

Потужний парсер даних повинен вміти обробляти кілька вхідних і вихідних даних. Це пов’язано з тим, що формати даних розвиваються так само швидко, як і вся ІТ-індустрія. Іншими словами, необхідно, щоб парсер даних постійно оновлювався і міг працювати з різними форматами. Крім того, парсер даних має вміти імпортувати й експортувати дані в різних символьних кодуваннях. Таким чином, ви зможете використовувати розібрані дані як у Windows, так і в macOS.

Парсинг даних дає змогу автоматично перетворювати необроблені дані у формат, що полегшує їхнє використання. Це означає економію часу і трудових ресурсів, а також підвищення якості одержуваних даних. У результаті аналіз даних стане простішим і ефективнішим. Водночас парсинг даних пов’язаний з деякими труднощами, як-от спеціальні символи і помилки у вхідних файлах. Тому створити ефективний парсер даних не так-то просто.