تجزیه کننده ابزار قدرتمندی است که به طور گسترده در زمینه استخراج وب و استخراج داده ها استفاده می شود. نقش مهمی در جمع‌آوری و تفسیر اطلاعات از وب‌سایت‌های مختلف بازی می‌کند و به کسب‌وکارها و افراد اجازه می‌دهد تا داده‌های ارزشمند را برای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری جمع‌آوری کنند. اهمیت پارسر با افزایش اتکا به اطلاعات مبتنی بر وب در دنیای دیجیتال امروزی به طور تصاعدی افزایش یافته است.
تاریخ پیدایش پارسر و اولین ذکر آن.
مفهوم تجزیه وب را می توان به روزهای اولیه اینترنت، زمانی که وب جهانی تازه شروع به شکل گیری کرده بود، ردیابی کرد. با تکثیر وب سایت ها، نیاز به راهی برای استخراج داده های خاص از این صفحات در قالب ساختاریافته ایجاد شد. اولین اشاره به تجزیه وب یا "برداشتن وب" را می توان به توسعه دهندگان وب و برنامه نویسانی نسبت داد که پتانسیل استخراج داده ها از وب سایت ها را برای اهداف اتوماسیون و تجزیه و تحلیل تشخیص دادند.
در گذشته، اسکرپینگ وب اغلب از طریق کدنویسی دستی انجام می‌شد که شامل نوشتن اسکریپت‌های سفارشی برای واکشی و تجزیه داده‌ها از صفحات HTML بود. با این حال، این رویکرد زمان‌بر، مستعد خطا، و مقیاس‌پذیر برای مدیریت حجم وسیعی از داده‌ها نبود. در نتیجه، ابزارها و کتابخانه‌های تجزیه اختصاصی برای ساده‌سازی فرآیند و در دسترس قرار دادن آن برای مخاطبان گسترده‌تر توسعه یافتند.
اطلاعات دقیق در مورد پارسر. گسترش مبحث تجزیه کننده.
Parser در اصل یک برنامه نرم افزاری یا کتابخانه ای است که به طور خودکار داده ها را از صفحات وب استخراج می کند. محتوای HTML یک صفحه وب را واکشی می کند و سپس آن را برای شناسایی و استخراج اطلاعات خاص بر اساس قوانین یا الگوهای از پیش تعریف شده تجزیه می کند. این قوانین معمولاً با استفاده از عبارات منظم، XPath یا سایر زبان‌های پرس و جو، بسته به ابزار تجزیه مورد استفاده، ایجاد می‌شوند.
فرآیند تجزیه وب شامل چندین مرحله است:
-
واکشی صفحه وب: تجزیه کننده محتوای HTML صفحه وب مورد نظر را با ارسال درخواست های HTTP به سرور میزبان سایت بازیابی می کند.
-
تجزیه HTML: محتوای HTML دریافتی سپس تجزیه می شود و عناصر داده مربوطه مانند متن، تصاویر، پیوندها و موارد دیگر با استفاده از قوانین از پیش تعریف شده شناسایی می شوند.
-
ساختار داده ها: پس از استخراج، بسته به نیاز برنامه، داده ها معمولاً به یک فرمت قابل استفاده مانند JSON، XML، CSV یا پایگاه داده ساختار می یابند.
-
پاکسازی و پردازش داده ها: گاهی اوقات، داده های استخراج شده ممکن است نیاز به تمیز کردن و پردازش بیشتری داشته باشد تا ناهماهنگی ها و اطلاعات نامربوط حذف شوند.
-
ذخیره سازی یا تجزیه و تحلیل: داده های تجزیه شده را می توان در پایگاه های داده برای استفاده در آینده ذخیره کرد یا به ابزارهای تحلیلی برای بینش و تصمیم گیری وارد کرد.
ساختار داخلی تجزیه کننده. تجزیه کننده چگونه کار می کند.
ساختار داخلی یک تجزیه کننده بسته به پیچیدگی و ویژگی های ابزار می تواند متفاوت باشد. با این حال، اکثر تجزیه کننده ها از اجزای کلیدی زیر تشکیل شده اند:
-
سرویس گیرنده HTTP: این مؤلفه مسئول ایجاد درخواست های HTTP برای واکشی محتوای HTML صفحه وب هدف است.
-
تجزیه کننده HTML: تجزیه کننده HTML محتوای HTML دریافتی را تجزیه می کند و آن را به یک نمایش درخت مانند ساختار یافته تبدیل می کند که به عنوان مدل شیء سند (DOM) شناخته می شود.
-
استخراج کننده داده: Data Extractor از قوانین و الگوهای تعریف شده توسط کاربر برای پیمایش و استخراج عناصر داده خاص از DOM استفاده می کند.
-
فرمت کننده داده: هنگامی که داده ها استخراج می شوند، تحت قالب بندی قرار می گیرند تا با فرمت خروجی مورد نظر مانند JSON یا XML سازگار شوند.
-
ذخیره سازی داده ها: این مؤلفه ذخیره سازی داده های تجزیه شده را مدیریت می کند، خواه در پایگاه داده محلی، ذخیره سازی ابری یا سایر سیستم های خارجی باشد.
-
رسیدگی به خطا: تجزیه کننده ها اغلب مکانیسم های رسیدگی به خطا را برای مقابله با مسائلی مانند مهلت زمانی، خطاهای اتصال، و ساختارهای نامنظم صفحه شامل می شوند.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی پارسر.
تجزیه کننده ها دارای طیف گسترده ای از ویژگی ها هستند که نیازهای مختلف کاربر را برآورده می کنند. برخی از ویژگی های کلیدی یک تجزیه کننده قوی عبارتند از:
-
استخراج داده های همه کاره: تجزیه‌کننده‌ها می‌توانند انواع مختلفی از داده‌ها را استخراج کنند، مانند متن، تصاویر، پیوندها، جداول و موارد دیگر، که آنها را برای کاربردهای مختلف ایده‌آل می‌کند.
-
قوانین قابل تنظیم: کاربران می توانند قوانین سفارشی را با استفاده از عبارات منظم یا سایر زبان های پرس و جو برای هدف قرار دادن و استخراج نقاط داده خاص تعریف کنند.
-
همزمانی و عملکرد: تجزیه کننده های کارآمد می توانند چندین درخواست را به طور همزمان مدیریت کنند که منجر به استخراج سریعتر داده ها و بهبود عملکرد می شود.
-
پشتیبانی از پروکسی: بسیاری از تجزیه کننده ها می توانند به طور یکپارچه با سرورهای پراکسی کار کنند و به کاربران اجازه می دهند IP ها را بچرخانند و از مسدود شدن IP هنگام حذف داده ها از وب سایت ها جلوگیری کنند.
-
رابط های کاربر پسند: برخی از تجزیه‌کننده‌ها دارای رابط‌های کاربری گرافیکی بصری (GUI) هستند که پیکربندی و اجرای وظایف اسکرپینگ را برای کاربران غیر فنی آسان‌تر می‌کنند.
-
خراش دادن برنامه ریزی شده: تجزیه کننده های پیشرفته را می توان برای انجام استخراج داده ها در بازه های زمانی خاص برنامه ریزی کرد و اطمینان حاصل کرد که داده ها به روز می مانند.
انواع تجزیه کننده
انواع مختلفی از تجزیه کننده ها بر اساس قابلیت ها و موارد استفاده آنها وجود دارد. بیایید برخی از انواع رایج را بررسی کنیم:
1. تجزیه کننده های همه منظوره:
این تجزیه کننده ها همه کاره هستند و می توانند برای طیف گسترده ای از کارهای خراش دادن وب استفاده شوند. آنها به کاربران اجازه می دهند قوانین سفارشی را تعریف کرده و انواع مختلفی از داده ها را از وب سایت ها استخراج کنند.
2. تجزیه کننده های مبتنی بر API:
این تجزیه کننده ها با API ها (رابط برنامه نویسی کاربردی) ارائه شده توسط وب سایت ها برای واکشی و استخراج داده ها تعامل دارند. آنها ساختار بیشتری دارند و معمولاً استخراج داده های قابل اعتمادتری را ارائه می دهند.
3. تجزیه کننده های مبتنی بر جاوا اسکریپت:
این تجزیه کننده ها برای مدیریت وب سایت هایی طراحی شده اند که برای بارگذاری محتوا به شدت به جاوا اسکریپت متکی هستند. آنها از مرورگرهای بدون هد یا ابزارهای اتوماسیون مرورگر برای رندر و تجزیه محتوای پویا استفاده می کنند.
4. تجزیه کننده های خاص دامنه:
این تجزیه کننده ها برای استخراج داده ها از انواع خاصی از وب سایت ها، مانند پلت فرم های تجارت الکترونیک، سایت های رسانه های اجتماعی یا پورتال های خبری طراحی شده اند.
تجزیه کننده ها در صنایع و زمینه های مختلف کاربرد پیدا می کنند، از جمله:
-
تحقیقات بازار: تجزیه کننده ها برای جمع آوری اطلاعات محصول، داده های قیمت گذاری و نظرات مشتریان از وب سایت های تجارت الکترونیک برای انجام تجزیه و تحلیل بازار و تحقیقات رقابتی استفاده می شوند.
-
امور مالی و سرمایه گذاری: تحلیلگران مالی از تجزیه کننده ها برای استخراج و تجزیه و تحلیل داده های مالی، قیمت سهام و روند بازار از وب سایت های مالی استفاده می کنند.
-
تجمع محتوا: گردآورندگان اخبار از تجزیه کننده ها برای جمع آوری سرفصل ها، مقالات و محتوای چندرسانه ای از منابع خبری مختلف استفاده می کنند.
-
مشاور املاک: تجزیه کننده ها به استخراج لیست املاک، قیمت ها و داده های مکان از وب سایت های املاک برای تجزیه و تحلیل بازار املاک کمک می کنند.
-
نظارت بر رسانه های اجتماعی: شرکت ها از تجزیه کننده ها برای ردیابی و تجزیه و تحلیل اشاره ها و روندهای رسانه های اجتماعی استفاده می کنند.
در حالی که تجزیه‌کننده‌ها قابلیت‌های قدرتمند استخراج داده‌ها را ارائه می‌دهند، برخی چالش‌ها و مشکلات احتمالی وجود دارد که کاربران ممکن است با آن مواجه شوند:
-
تغییرات ساختار وب سایت: وب سایت ها اغلب طراحی و ساختار خود را به روز می کنند که منجر به تغییراتی در DOM می شود. این می تواند قوانین تجزیه موجود را شکسته و نیاز به تعمیر و نگهداری منظم داشته باشد.
-
اقدامات ضد خراشیدن: برخی از وب سایت ها برای جلوگیری از استخراج داده ها اقدامات ضد خراش مانند CAPTCHA، مسدود کردن IP یا محدود کردن نرخ را اجرا می کنند. استفاده از پراکسی های چرخان می تواند به دور زدن این محدودیت ها کمک کند.
-
ملاحظات اخلاقی و حقوقی: حذف وب باید مسئولانه و اخلاقی و با رعایت شرایط خدمات وب سایت و قوانین کپی رایت انجام شود.
-
کیفیت داده ها و تمیز کردن: داده های استخراج شده ممکن است حاوی خطاها یا ناهماهنگی هایی باشد که قبل از تجزیه و تحلیل نیاز به تمیز کردن و اعتبارسنجی کامل دارد.
مشخصات اصلی و سایر مقایسه ها با اصطلاحات مشابه در قالب جداول و فهرست.
| مشخصه | تجزیه کننده | خزنده وب | داده خراش دهنده |
|---|---|---|---|
| هدف اصلی | استخراج داده ها | خزیدن صفحات وب | خراش دادن محتوای وب |
| نوع استخراج داده | عناصر داده خاص | محتوای صفحه کامل | نقاط داده خاص |
| سطح پیچیدگی | متوسط تا پیشرفته | پیچیدگی بالا | ساده تا متوسط |
| وب سایت های هدف | هر نوع وب سایت | طیف گسترده ای | وب سایت های خاص |
| تعامل با سایت ها | صفحات خاص را تجزیه می کند | کل سایت ها را می خزد | برای داده حرکت می کند |
| مثال ها | سوپ زیبا، اسکرپی | ربات گوگل، قورباغه جیغ | Octoparse، Import.io |
آینده تجزیه وب روشن است که توسط پیشرفت های تکنولوژیکی و تقاضای رو به رشد برای بینش های مبتنی بر داده هدایت می شود. در اینجا برخی از دیدگاه‌ها و فن‌آوری‌های کلیدی مرتبط با Parser آورده شده است:
-
هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)تجزیه‌کننده‌ها می‌توانند هوش مصنوعی و NLP را برای درک و تفسیر داده‌های بدون ساختار ادغام کنند و استخراج داده‌های پیچیده‌تر را از منابع مختلف امکان‌پذیر می‌سازند.
-
مرورگرهای بدون سر: استفاده از مرورگرهای بدون هد در تجزیه کننده ها احتمالاً افزایش می یابد، زیرا می توانند وب سایت هایی با تعاملات پیچیده جاوا اسکریپت را به طور مؤثرتری مدیریت کنند.
-
تجسم داده ها و ادغام تجزیه و تحلیل: تجزیه‌کننده‌ها ممکن است یکپارچه‌سازی داخلی با ابزارهای تجسم داده و تجزیه و تحلیل ارائه دهند و فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها را ساده‌تر کنند.
-
خراش دادن وب خودگردان: تجزیه کننده های پیشرفته می توانند مستقل تر شوند و به طور خودکار با تغییرات وب سایت سازگار شوند و داده ها را با کمترین مداخله کاربر استخراج کنند.
چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با تجزیه کننده مرتبط شد.
سرورهای پروکسی نقش مهمی در افزایش عملکرد، قابلیت اطمینان و حریم خصوصی تجزیه کننده ها دارند:
-
چرخش IP: تجزیه کننده ها می توانند از سرورهای پراکسی با IP های چرخان استفاده کنند تا از مسدود شدن IP جلوگیری کنند و بدون محدودیت به وب سایت ها دسترسی داشته باشند.
-
تعادل بار: سرورهای پروکسی درخواست ها را در چندین IP توزیع می کنند، بار روی هر IP را کاهش می دهند و از محدودیت نرخ جلوگیری می کنند.
-
موقعیت جغرافیایی و محلی سازی: پراکسی ها تجزیه کننده ها را قادر می سازند تا داده های مربوط به مکان را با مسیریابی درخواست ها از طریق پراکسی های واقع در مناطق مختلف استخراج کنند.
-
حریم خصوصی و ناشناس بودن: سرورهای پروکسی یک لایه ناشناس اضافه می کنند و از هویت کاربران و تجزیه کننده محافظت می کنند.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد پارسر و کاربردهای آن می توانید به منابع زیر مراجعه کنید:
