Парсинг и веб-скрапинг данных — два основных процесса извлечения информации из интернета.
Веб-скрапинг (web scraping) — извлечение неструктурированных данных со страниц сайтов, соцсетей, онлайн-магазинов. Он основывается на использовании компьютерных алгоритмов и программ для автоматизированного доступа к веб-страницам и извлечения необходимой информации. Веб-скрапинг может применяться для анализа конкурентов, мониторинга цен, изучения общественного мнения и т. д.
Парсинг (parsing) — синтаксический анализ структурированных и неструктурированных данных, таких как код, текстовые документы и т. д. С помощью алгоритма парсинга происходит анализ и преобразование входных данных в структурированные данные, например, для приложений машинного обучения, баз данных. Выполняется с помощью автоматических инструментов, парсеров или анализаторов.
Чаще всего оба процесса объединяют и называют просто парсингом. Это важный этап в подготовке датасетов для обучения модели:
Веб-скрапинг (web scraping) — извлечение неструктурированных данных со страниц сайтов, соцсетей, онлайн-магазинов. Он основывается на использовании компьютерных алгоритмов и программ для автоматизированного доступа к веб-страницам и извлечения необходимой информации. Веб-скрапинг может применяться для анализа конкурентов, мониторинга цен, изучения общественного мнения и т. д.
Парсинг (parsing) — синтаксический анализ структурированных и неструктурированных данных, таких как код, текстовые документы и т. д. С помощью алгоритма парсинга происходит анализ и преобразование входных данных в структурированные данные, например, для приложений машинного обучения, баз данных. Выполняется с помощью автоматических инструментов, парсеров или анализаторов.
Чаще всего оба процесса объединяют и называют просто парсингом. Это важный этап в подготовке датасетов для обучения модели:
- Парсер может извлекать различные типы данных, например текст, изображения или числовые значения.
- Далее данные объединяют и конвертируют в удобный формат.
- Приводят в соответствие с требованиями проекта: убирают ненужные, заполняют пропущенные значения.
В результате модель машинного обучения получает более качественные и полные данные, благодаря чему работает точно и надежно.
Например, программа Chisel AI для обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML), разработанная для страховых компаний, извлекает, интерпретирует, классифицирует и анализирует неструктурированные данные в полисах, квотах и других документах в 400 раз быстрее, чем это может сделать человек, и со значительно большей точностью.
Например, программа Chisel AI для обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML), разработанная для страховых компаний, извлекает, интерпретирует, классифицирует и анализирует неструктурированные данные в полисах, квотах и других документах в 400 раз быстрее, чем это может сделать человек, и со значительно большей точностью.
Как парсинг данных используется в бизнес-целях?
Для примера возьмем сферу e-commerce. С помощью автоматического парсинга данных можно собирать информацию о товарах конкурентов на их страницах и анализировать важные параметры:
- цены;
- ассортимент;
- политику скидок;
- описание и фотографии товаров.
Так продавец всегда будет в курсе действий конкурентов и сможет своевременно подстроиться под них, чтобы не терять клиентов. Кроме того, парсингом легко собирать отзывы и сообщения с упоминанием бренда или товаров на различных площадках, чтобы выявлять и исправлять проблемы, понимать потребительские предпочтения и прогнозировать спрос на товары.
Алгоритмы парсинга данных:
- Регулярные выражения (regex). Используются для описания шаблонов текстовой информации. Эти шаблоны могут применяться для извлечения определенных данных из текстовых файлов. Например, при сборе базы электронных адресов клиентов для e-mail-рассылок. Предположим, что информация о клиентах хранится в формате CSV, текст представлен в виде таблицы, один из столбцов содержит адреса электронной почты. С помощью языка программирования Python можно использовать модуль re для нахождения адресов электронной почты по шаблону, заданному с регулярным выражением.
- BeautifulSoup. Это библиотека для парсинга HTML и XM-файлов, извлекает информацию из веб-страниц. Например, нам нужно извлечь заголовки новостей с главной страницы новостного сайта. Для этого сначала загружаем страницу с помощью библиотеки requests, а затем используем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода страницы. Далее находим все заголовки новостей с помощью метода find_all и распечатываем текст каждого заголовка.
- Scrapy. Это Python-фреймворк парсинга веб-страниц, который может извлекать данные из веб-страниц, используя различные методы, как XPath и CSS селекторы. Например, нам нужно спарсить все заголовки статей с главной страницы блога. Для этого мы создаем паука (spider) для парсинга данных, прописываем стартовый адрес и запускаем метод parse, который извлекает заголовки статей. Когда парсинг закончится, можно сохранить полученные данные в файл в формате JSON.
- Optical Character Recognition (OCR). Инструмент извлекает текст из изображений, PDF-файлов. Один из примеров использования: распознавание текста на банковских документах, например номеров IBAN на фотографиях банковских выписок, чтобы использовать их в системах обработки платежей.
- Глубокое обучение. Метод машинного обучения с использованием нейронных сетей, которые самообучаются на больших датасетах. Один из примеров использования методов глубокого обучения для парсинга данных — обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Например, нейронные сети можно обучить извлекать смысл из текстовых данных, определять тональность и т. д.
Какие данные можно парсить?
Собирать можно информацию, которая находится в открытом доступе. Например, данные из социальных медиа: посты в соцсетях, комментарии, метаданные профилей пользователей. Часто собирают данные из контекстной рекламы и e-commerce: историю поисковых запросов, данные о покупках, отзывы пользователей для задач персонализированной рекламы и рекомендательных систем. Также можно парсить аудио- и видеоданные для задач распознавания речи, классификации жанров музыки, распознавания объектов, данные изображений: фотографии, скриншоты, медицинские снимки и многое другое.
Конечно, перечисленные примеры не являются исчерпывающими, и всё будет зависеть от конкретной задачи, которую нужно решить.