Парсинг данных, автоматизация сбора и анализа информации

Топ-10 бесплатных инструментов для парсинга сайтов

Просмотров: 642. 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: 426. 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: 380. 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: 333. 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: 328. 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: 318. 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 интернет магазинов: как улучшить аналитику и принимать более обоснованные решения

Просмотров: 65. Последние изменения: 2025-10-02.

Одной из основных проблем при анализе данных интернет-магазинов является необходимость обработки большого объема информации. Интернет-магазины собирают огромное количество данных о своих клиентах, продуктах, заказах и транзакциях, и для их анализа требуется специальное программное обеспечение и квалифицированные специалисты.

Парсинг данных в области финансов: практические примеры и рекомендации

Просмотров: 76. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг данных является важным инструментом в финансовой сфере, так как позволяет автоматизировать процессы сбора и анализа информации о рынке, компаниях, инвестициях и других финансовых аспектах. С помощью парсинга данных специалисты могут получить быстрый и точный доступ к информации, необходимой для принятия важных решений.

Обнаружен способ парсить сайты, которые «невозможно» спарсить

Просмотров: 48. Последние изменения: 2025-10-02.

В качестве эксперта по автоматизации веб‑анализа отмечу, что большинство современных сайтов формируют основной участок страницы при помощи клиентского движка. При запросе HTML‑документа сервер часто отдает лишь статическую оболочку, а интерактивные элементы, таблицы, графики и списки заполняются скриптами после загрузки браузером.

Парсинг данных с помощью Scala: особенности работы

Просмотров: 72. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг данных - это процесс извлечения структурированной информации из различных источников в интернете. С помощью специальных программ, называемых парсерами, можно автоматически собирать данные с web сайтов, баз данных, текстовых документов и других источников.

Продвинутые методики парсинга в Python: лучшие практики

Просмотров: 75. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг (от англ. parsing) - это процесс обработки текстовых данных с целью извлечения нужной информации. В компьютерной науке парсинг часто используется для анализа структуры текстовых данных с целью извлечения нужной информации. Задачи, которые решает парсинг, могут быть различными.

Парсинг HTML таблиц: особенности работы

Просмотров: 88. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг HTML таблиц - это процесс извлечения данных из web страницы, которые содержат таблицу в формате HTML. Веб-страницы в интернете часто содержат информацию, представленную в виде таблиц, такие как расписание мероприятий, цены товаров, погодные данные и так далее.

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.