Парсинг данных, автоматизация сбора и анализа информации

Топ-10 бесплатных инструментов для парсинга сайтов

Просмотров: 673. 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: 453. 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: 416. 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: 397. 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: 354. 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: 340. 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.

Парсеры и безопасность: как избежать уязвимостей

Просмотров: 104. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсеры - это программы или скрипты, которые выполняют анализ структурированных данных, таких как web страницы или документы, с целью извлечения нужной информации. Они используются для автоматизации процесса получения данных из различных источников и их обработки.

Парсеры и API: как выбрать подходящий инструмент

Просмотров: 82. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг (анализ данных) - это процесс извлечения структурированных данных из исходного текста с последующим их преобразованием в удобный для работы формат. Парсинг широко используется в информационных технологиях для автоматического сбора и анализа данных с web сайтов, баз данных, текстовых файлов и прочих источников.

Как выбрать подходящий инструмент для парсинга отзывов

Просмотров: 83. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг отзывов - это процесс анализа и сбора информации из отзывов клиентов на различных платформах, таких как интернет-магазины, социальные сети, форумы и так далее. Для бизнеса это означает возможность получить ценные данные о своих клиентах, узнать их мнение о продукте или услуге, а также оценить уровень их удовлетворенности.

Парсинг динамических сайтов: сложности и способы решения

Просмотров: 105. Последние изменения: 2025-10-02.

При парсинге динамических сайтов возникают определенные сложности, которые могут затруднить процесс извлечения данных. Динамические сайты отличаются от статических тем, что содержимое страницы может изменяться в зависимости от действий пользователя или внешних факторов.

Извлечение структурированных данных с помощью парсинга страницы: лучшие практики

Просмотров: 191. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг web страниц - это процесс извлечения информации с web страниц с целью обработки и анализа данных. Для этого используют специальные программы, называемые парсерами или скраперами. Перед тем как приступить к парсингу, необходимо выбрать инструмент для работы.

Парсинг конкурентов в реальном времени: возможности и ограничения

Просмотров: 95. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг конкурентов является одним из ключевых инструментов анализа в современном бизнесе. Этот процесс позволяет получить ценные данные о конкурентах, их стратегиях, продуктах, ценах, маркетинге и других аспектах деятельности. Одним из основных преимуществ парсинга конкурентов является возможность выявления их сильных и слабых сторон, анализа их действий и принятия обоснованных решений на основе полученной информации.

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.