Парсінг сайтів

Оберіть джерела інформації

На яких сайтах ви хочете збирати необхідну інформацію.

Визначте перелікполів

Яка саме інформація вам потрібна.- Наіменування товарів- Ціна- Посилання- Зображення

Вкажіть форму представлення

- Excel- CSV- XML

Для чого потрібен парсер

Ціновий моніторінг конкурентів - це необхідність для власника інтернет-магазину, для того щоб його цінові пропозиції були актуальними для покупців. Якщо магазин має до 10 наіменувань товару, це можна зробити вручну, але якщо більше, то вирішення тільки в автоматизації процесу збирання інформації

Наповнення сайтів контентом. Якщо потрібно швидко заповнити магазин контентом, парсер швидко збере необхідну інформацію. Недоліком цього методу є те, що контент не буде унікальним, а також може містити інструменти захисту інтелектуального права. Отже треба уважно використовувати парсінг в цьому випадку

Формування контактів для клієнтської бази. Відділ продажів завжди потребує нових контактів для збільшеня продажів, отже парсер збере та систематизує задану структуру даних для початку продажів. Актуальний канал для роботи ріелторів.

Збирання ринкової інформації відносно котирувань. Наприклад форекс, кріптовалюти, котирування акцій і т.д. При бажанні глибокого аналізу можна додати модуль графічного представлення даних, який описано вище.

Формування та оновлення власної бази даних у обраному контексті, галузі чи за певники критеріями. Наприклад формування бази даних компаній, яка містить їх фінансові, економічні, структурні, виробничі показники. Актуально для інвестиційних банків, які займаються залученням капіталу та M&A.

Що таке парсінг та як працює

Парсінг — це процес перетворення форматованого тексту в структуру даних. Тип структури даних може бути будь-яким відповідним представленням інформації, закарбованою у вихідному тексті. Найбільш популярним та зручним є представлення вихідних даних у форматі Excel та CSV(текстовий файл, розділений комами). Причина такої популярності є зручний інструментарій для ручного маніпулювання даними та їх графічного представлення для аналізу. Найбільш доступним інструментом графічного представлення є, безумовно Excel, але для аналізу великих об’ємів даних (Big Data Science) він не є зручним через дуже повільну обробку запитів. Для цих цілей зручно використовувати модуль, який Python називається Plotly. Дуже просунутий та ефективний інструмент.

Приклад графічного відображення даних за допомогою Plotly

ДІЗНАТИСЯ БІЛЬШЕ

Фази парсингуПарсер аналізує вихідний текст на відповідність визначеному формату. Якщо вихідний текст не відповідає формату, видаються або повертаються помилки. Якщо збігається, повертається «структура даних».
● Сканування — це процес перетворення потоку символів у маркери. Лексема представляє «концепцію», введену форматом, і її можна розглядати як мітку, призначену одному або декільком символам. З точки зору обробки: маркер — це об’єкт, який може містити тип, лексему, інформацію про місцезнаходження тощо.
● Синтаксичний аналіз досліджує сформовану структуру як «зберігання лексем, як вони з’явилися». Він також перевіряє та витягує вибіркові дані для створення бажаної структури даних. Помилки, про які виникають на цьому етапі, називаються синтаксичними помилками.
● Формування структури даних. На цьому етапі ми отримуємо інформацію у «сирому» вигляді та перетворюємо її у зручний вигляд для аналізу.