Парсинг данных, автоматизация сбора и анализа информации

Топ-10 бесплатных инструментов для парсинга сайтов

Просмотров: 665. 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: 443. 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: 398. 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: 366. 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: 347. 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: 325. 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 – это «легкие» деньги? Развенчиваем мифы

Просмотров: 36. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг - процесс извлечения структурированной информации из различных источников (веб‑страниц, API, файловых репозиториев). Рост объёмов данных, измеряемый в зеттабайтах, создал необходимость автоматизированного доступа к актуальной информации без ручного вмешательства.

Как парсить слова из текста: основные техники и методы

Просмотров: 86. Последние изменения: 2025-10-02.

Выделение слов путем простого чтения и записи - это важный навык, который помогает улучшить понимание текста и запоминание новой информации. Для того чтобы эффективно выделять ключевые слова при чтении, необходимо следовать нескольким простым правилам.

Применение парсеров в маркетинге: сбор информации о конкурентах

Просмотров: 184. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсеры - это инструменты, которые могут собирать разнообразную информацию из интернета. С их помощью можно получить ценные данные о конкурентах, что позволит более глубоко изучить рынок и принимать более обоснованные решения в своем бизнесе.

Парсинг слов для создания словарей и лексиконов: практическое руководство

Просмотров: 110. Последние изменения: 2025-10-02.

Процесс парсинга слов - это процесс анализа текста с целью определения лексических и грамматических характеристик отдельных слов. Парсер слов применяется в различных областях, таких как обработка естественного языка, машинное обучение, поисковые системы и многие другие.

Парсинг данных: методы сбора информации и её обработки

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

Веб-скрапинг - это процесс автоматического извлечения данных с web страниц. Этот инструмент позволяет собирать информацию из различных источников в автоматическом режиме. Для проведения web скрапинга часто используются специальные программы или скрипты, которые обращаются к серверам web сайтов, загружают html-код страницы и извлекают нужные данные.

Парсинг данных с помощью Scrapy: мощный инструмент для сбора информации

Просмотров: 66. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг данных - это процесс автоматизированного извлечения информации из различных источников в формате, который удобен для дальнейшего анализа. В современном мире объем данных, которые создаются и накапливаются каждый день, огромен. Использование парсинга данных позволяет не только эффективно обрабатывать эту информацию, но и получать ценные инсайты, которые могут стать основой для принятия важных решений.

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.