Изучение парсинга веб-страниц

Копирование и вставка данных или контента, доступных только для просмотра в веб-браузере, со временем становится утомительной задачей. Это становится гигантской задачей, когда данные, которые мы хотим извлечь или получить, являются обширными. Примером может быть попытка извлечь положительные отзывы от тысяч клиентов, оценивающих продукт на сайте электронной коммерции.

Именно здесь и возникает понятие парсинга веб-страниц! Техника парсинга веб-страниц автоматизирует эту функцию. Вместо ручного копирования и вставки данных, программное обеспечение для парсинга веб-страниц выполнит ту же задачу за считанные секунды.

Парсинг веб-страниц имеет широкий спектр применения в различных сферах, особенно в настоящую эпоху, когда цифровой маркетинг находится на пике своей популярности. Программа для парсинга веб-страниц автоматически загружает и извлекает данные с нескольких веб-страниц в соответствии с вашими требованиями. После запуска программы вы можете удобно сохранить извлеченные данные в файл на вашем компьютере.

Обычно парсинг веб-страниц выполняется с помощью самописных программ, обычно на языках Python и/или R. Если мы попытаемся сравнить эти два языка и определить, на каком языке лучше всего написать нашу программу, то придем к компромиссу, где каждый язык имеет свои преимущества.

Поскольку R - это язык, в основном ориентированный на статистические вычисления, R позволяет функциям выполнять большую часть работы (Krotov, 2018). Python, напротив, более объектно-ориентированный. Python крайне зависит от пакетов и позволяет выполнять нестатистические задачи прямолинейным образом, в то время как R имеет встроенный анализ данных и лучшую статистическую поддержку. Оба этих языка имеют свои сильные и слабые стороны, и мы можем понять это, анализируя факт, что структуры данных pandas были вдохновлены структурами данных R, а пакет rvest (YouTube, 2019) был вдохновлен BeautifulSoup. В конечном итоге вы можете захотеть изучить и Python, и R, чтобы использовать преимущества обоих языков, выбирая их в зависимости от ваших потребностей и требований вашего проекта.

Когда мы говорим о парсинге веб-страниц с точки зрения маркетинга, его можно использовать для изучения ваших клиентов, конкурентов и для получения прочной позиции в социальных сетях. Это нечто очень чувствительное, так как социальные сети - это как облако, полное разных мнений и идей, собранных в одном месте. Сейчас в Интернете есть множество инструментов для парсинга веб-страниц, таких как import.io, webhose.io, Scraper, ParseHub и т.д.

Возникает вопрос о том, как достичь идеального результата? Какая стратегия лучше всего для парсинга огромного количества ваших данных и представления анализа на их основе?

И после выполнения парсинга необходимо представить наилучший возможный анализ наших данных. Например, в ситуации, когда есть 457 положительных комментариев о продукте и 3 отрицательных - последние сообщают о проблеме с упаковкой при доставке продукта. После успешного парсинга этого контента у нас теперь есть все 460 комментариев в виде данных. Анализ, который мы проводим на этих данных, даст нам общий обзор о продукте с момента его появления. Наш анализ настроения должен быть на таком уровне, чтобы каждый комментарий был использован, и был точный результат отзыва о нашем продукте. В этом случае становятся важными методы, такие как обнаружение полярности с помощью RBEM (модель на основе правил эмиссии). Это помогает нашему анализу лучше понять настроения. (Ravi K, 2015)

Инструмент или алгоритм, который мы используем, зависит от вида анализа, который нам требуется. От анализа сентиментов сущностей, анализа сентиментов, лексического анализа, обнаружения темы и других - мы должны выбирать лучшие алгоритмы и модели для реализации. (MonkeyLearn, 2019)

Счастливого парсинга!