Pengantar Singkat Untuk Parsing Data

Internet yang kita kenal dan cintai saat ini berkembang pesat karena pergerakan bebas ide dan informasi. Web dan daya tariknya yang paling menarik ada karena koneksi komputer, server, dan perangkat digital seperti itu menciptakan penyimpanan data dan sarana komunikasi yang sempurna dan terus berkembang.

Jumlah pengetahuan di web bisa sangat berguna, tetapi untuk satu orang, data yang begitu banyak itu luar biasa.

Di web, kami memiliki lebih banyak informasi yang dapat dijangkau dan diproses oleh satu manusia dalam banyak kehidupan. Namun, pengetahuan tetap menjadi sumber daya kita yang paling kuat yang menghasilkan kemajuan, tetapi bagaimana kita memanfaatkan potensi yang dibawa oleh data besar?

Untuk memanfaatkan kekuatan sebenarnya dari solusi dan penemuan teknologi ini, kami memberdayakan alat yang sama untuk memberdayakan pengambilan informasi yang jauh lebih cepat.

Dengan sedikit pengetahuan pemrograman, kita dapat membuat scraper web – agregator data yang mengirim permintaan data ke situs web yang diinginkan dan mengekstrak kode HTML mereka. Alih-alih mengunjungi setiap halaman secara manual, kami mengotomatiskan proses dengan pengikisan web bot.

Tetapi scraping hanyalah langkah awal dari agregasi data. Apa gunanya kode HTML untuk penelitian kita? Jika ada, itu hanya menyajikan informasi yang sama yang sudah bisa kita amati melalui browser.

Untuk menyaring dan mengekstrak informasi berharga dan menyusunnya menjadi data yang dapat dibaca dan dimengerti, harus melalui proses penguraian data.

Dalam artikel ini, tujuan kami adalah untuk memperkenalkan pembaca yang tidak paham teknologi tentang penguraian data dan bentuknya. Parsing adalah proses penting untuk bisnis modern yang menggunakan ekstraksi informasi untuk meningkatkan dan meningkatkan perusahaan dan mengejar kemajuan mereka.

Kami akan berbicara tentang bahasa pemrograman yang memungkinkan Kamu membangun parser Kamu. Misalnya, Python memiliki lxml dan pustaka lain yang menyederhanakan proses penguraian data.

Mengevaluasi lxml, Beautiful soup, dan alat lainnya akan membantu kami mengevaluasi pro dan kontra dalam membangun scraper Kamu, serta memahami kasus di mana outsourcing tugas-tugas ini mungkin merupakan ide yang lebih baik.

Terakhir, namun tidak kalah pentingnya, kami akan membahas peran server proxy dalam proses agregasi data.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang proxy, kebutuhan mereka dalam scraping, dan cara menggunakan perpustakaan seperti lxml, lihat proksi pintar – penyedia server proxy berorientasi bisnis yang menyediakan materi pendidikan untuk klien mereka dan pengguna yang tertarik.

Awal penguraian data

Setelah kami memiliki file kode HTML yang diekstraksi dari situs web yang dikunjungi, kami mengubah struktur menjadi format yang dapat dibaca dan dimengerti. Kami mencapai tujuan ini dengan bantuan pengurai data.

Apa itu pengurai data?

Pengurai data adalah alat yang mengubah kode yang tidak dapat dibaca dengan mengekstrak bit berharga ke dalam tabel terorganisir atau file JSON.

Sebagian besar parser memiliki dua komponen struktural – parser melakukan tugas berat dan membangun struktur akhir dari data yang diekstraksi, dan lexer – pemeriksa yang memisahkan informasi dari kode HTML menjadi token.

Dua strategi parsing merekonstruksi dokumen yang diperoleh menjadi pohon logis. Penguraian top-down dimulai dari simbol data pertama, mengidentifikasi akar sintaksis, dan turun ke elemen struktural.

Pengurai bottom-up melalui proses terbalik untuk mendeteksi konten yang disajikan, mengenali akar pohon, dan membangun simbol pertama. Pada akhirnya, parser yang berhasil harus mereformasi kode HTML yang diekstraksi menjadi format yang dapat dibaca dan dimengerti.

Masalah penguraian data

Otomatisasi adalah kunci keberhasilan dan efisiensi tugas ekstraksi data. Menggabungkan kode HTML dari server web yang dipilih adalah tugas sederhana yang dapat dengan mudah dipercepat dengan otomatisasi.

Penguraian data, bagaimanapun, memiliki lebih banyak tantangan yang dapat menyabotase organisasi informasi yang benar. Pemilik situs web menggunakan banyak alat untuk memenuhi visi mereka tentang halaman yang unik dan menarik yang memenuhi kebutuhan pengunjungnya.

Blok penyusun yang berbeda membuat halaman unik yang mungkin tidak bereaksi terhadap parser tertulis Kamu. Bahkan perubahan struktural kecil dapat menghentikan penguraian di jalurnya.

Hal ini menjadikan penguraian data bagian paling intensif sumber daya dari agregasi data – karena tidak dapat sepenuhnya otomatis karena sifat situs web yang ditargetkan tidak dapat diprediksi, pembuat kode yang mengoperasikannya harus membuat penyesuaian konstan untuk membuat pengurai yang sesuai dengan persyaratan dan memberikan hasil akhir yang terhambat. produk.

Pro dan kontra membangun pengurai data vs membelinya

Membuat parser Kamu sendiri memberi Kamu kendali penuh atas proses: kepemilikan memungkinkan Kamu membuat penyesuaian cepat tanpa stagnasi.

Ketika Kamu memiliki akses konstan ke parser Kamu, kustomisasi langsung akan membantu Kamu mengatasi hambatan dan mengekstrak informasi berharga lebih cepat. Bila Kamu memiliki karyawan yang memenuhi syarat yang dapat membuat dan memelihara pengurai data, membuat pengurai lebih murah daripada membelinya.

Sementara membangun parser Kamu untuk tugas bisnis atau individu memiliki kekuatannya sendiri, kita juga harus mendiskusikan kelemahan yang dapat melumpuhkan hasil untuk beberapa perusahaan yang tidak memiliki sumber daya untuk memeliharanya.

Yang pertama dan jelas adalah biaya pemeliharaan. Membuat perubahan konstan pada parser Kamu untuk memastikan keefektifannya adalah proses yang diperlukan yang dapat membutuhkan banyak tenaga kerja manual oleh pembuat kode perusahaan.

Beberapa bisnis tidak memiliki kemewahan untuk mempekerjakan personel terkait TI untuk menangani tugas-tugas ini. Bahkan jika Kamu ingin memodernisasi perusahaan Kamu, melakukan tugas-tugas monoton ini masih memerlukan pelatihan tambahan bagi karyawan Kamu untuk menerapkan perubahan ini secara efektif.

Pilihan untuk membeli atau membangun parser bergantung pada sumber daya bisnis Kamu dan alokasinya. Perusahaan yang model bisnisnya berpusat pada TI dan ilmu data akan jauh lebih mudah membangun dan memelihara parser mereka.

Memahami proses penguraian data akan membantu Kamu memutuskan kapan Kamu dapat mengatur tugas-tugas ini sendiri dan kapan akan lebih bijaksana untuk mengalihdayakannya ke seorang profesional.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment