Парсинг данных, автоматизация сбора и анализа информации

Топ-10 бесплатных инструментов для парсинга сайтов

Просмотров: 618. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг сайтов - это процесс извлечения данных с web сайтов с помощью специальных программ (парсеров). Этот процесс может быть автоматизированным или происходить вручную. Парсинг данных позволяет получить доступ к информации, размещенной на сайте, и использовать ее для различных целей.

Как анализ отзывов помогает в принятии стратегических решений компании

Просмотров: 401. Последние изменения: 2025-10-02.

Анализ отзывов является важным инструментом для компании, позволяющим понять мнение и потребности своих клиентов. Отзывы не только отражают удовлетворенность или недовольство покупателей продуктом или услугой, но и помогают выявить слабые места и проблемы в работе компании.

Отличия между XML и JSON: как выбрать подходящий формат данных

Просмотров: 361. Последние изменения: 2025-10-02.

XML (Extensible Markup Language) и JSON (JavaScript Object Notation) - два популярных формата данных, используемых для обмена информацией между различными системами. XML является текстовым форматом данных, который позволяет описывать структуру документа с помощью тегов, атрибутов и текстового контента.

Как спарсить данные из PDF? Оказывается, это «элементарно»

Просмотров: 315. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг PDF-документов является необходимым процессом для извлечения и анализа данных из электронных документов. Основная причина, по которой парсинг PDF-документов становится актуальной задачей, заключается в том, что PDF-формат широко используется для хранения и распространения информации.

Основы парсинга в Python: примеры и советы

Просмотров: 315. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг - это процесс анализа и извлечения данных из структурированных и неструктурированных источников, таких как web сайты, базы данных, текстовые файлы и другие. Этот процесс выполняется с помощью специальных программ, называемых парсерами, которые осуществляют обход и считывание информации с указанных ресурсов.

Парсинг данных с помощью Python: обзор лучших библиотек

Просмотров: 303. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг данных - это процесс извлечения информации из различных источников данных, таких как web сайты, базы данных и документы. Этот процесс является важным инструментом в современном мире информационных технологий, поскольку он позволяет автоматизировать сбор и анализ данных, что значительно упрощает работу и экономит время.

Парсинг данных как инструмент для повышения эффективности бизнес-процессов

Просмотров: 80. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг данных - это процесс извлечения информации из структурированных и неструктурированных источников данных. Для этого используются специальные программы, которые анализируют HTML-код web страниц, текстовые документы, таблицы и другие форматы данных.

Как обезопаситься от негативных последствий использования парсинга информации

Просмотров: 77. Последние изменения: 2025-10-02.

Потенциальные угрозы для безопасности данных могут быть вызваны как внешними, так и внутренними факторами. Внешние угрозы могут включать в себя кибератаки, вирусы, вредоносные программы, фишинговые атаки и другие виды хакерских атак. Кибератаки могут быть направлены на перехват конфиденциальной информации, включая персональные данные, банковские реквизиты, данные о компании и так далее.

Парсинг данных для машинного обучения: ключевые принципы

Просмотров: 114. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг данных для машинного обучения является одним из ключевых этапов в разработке моделей и алгоритмов искусственного интеллекта. Этот процесс заключается в извлечении информации из различных источников, таких как web сайты, базы данных, текстовые документы и другие источники, и преобразовании ее в удобный для обработки формат.

Как спарсить миллион товаров с Amazon и не получить бан

Просмотров: 35. Последние изменения: 2025-10-02.

Языки программирования и библиотеки являются фундаментальными инструментами для разработки скриптов и программ, предназначенных для сбора данных с web сайтов, таких как Amazon. Для выполнения задачи по сбору данных с web сайтов, необходимо выбрать подходящий язык программирования и соответствующие библиотеки.

Парсинг «закрытых» форумов: инструкция по применению

Просмотров: 44. Последние изменения: 2025-10-02.

Анализ структуры закрытого форума - первый этап любой автоматизированной процедуры получения данных. На этом этапе определяются элементы, необходимые для построения корректных запросов и последующей обработки полученного контента. Определяются основные URL‑шаблоны:

Как использовать JSON Path для поиска данных в формате JSON

Просмотров: 152. Последние изменения: 2025-10-02.

JSON (JavaScript Object Notation) - это легковесный формат обмена данными, основанный на синтаксисе объектов JavaScript. JSON представляет собой текст в формате пар "ключ-значение", который легко читается как человеком, так и компьютером.

Как спарсить весь интернет? Теория и «практика»

Дата публикации: 2025-10-01.

Последние изменения: 2025-10-02 00:59.

Термин «весь интернет» обозначает совокупность всех публично доступных ресурсов, соединённых глобальной сетью TCP/IP и идентифицируемых через унифицированную систему доменных имён (DNS). К этой совокупности относятся: веб‑страницы, размещённые на серверах, отвечающих HTTP/HTTPS‑запросам;

Парсинг «защищенных» API: обходим токены и ключи

Дата публикации: 2025-09-30.

Последние изменения: 2025-10-02 00:59.

Актуальность изучения методов обхода аутентификационных механизмов в закрытых программных интерфейсах объясняется несколькими объективными факторами. Рост количества сервисов, предоставляющих данные только через защищённые каналы, усиливает потребность в автоматическом получении информации без ручного ввода токенов.

«Черное зеркало» парсинга: самые жуткие вещи, которые можно узнать

Дата публикации: 2025-09-30.

Последние изменения: 2025-10-02 00:59.

Социальные сети собирают огромный массив пользовательских данных, доступных для автоматизированного извлечения. Каждый профиль содержит публичные сообщения, фотографии, лайки, комментарии, геолокацию и метаданные устройств. При систематическом парсинге эта информация раскрывает детали, которые обычно остаются скрытыми от обычного наблюдателя.