Парсинг данных, автоматизация сбора и анализа информации

Топ-10 бесплатных инструментов для парсинга сайтов

Просмотров: 635. 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: 413. 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: 372. 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.

Основы парсинга в Python: примеры и советы

Просмотров: 323. 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.

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

Просмотров: 322. 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.

Парсинг данных с помощью Python: обзор лучших библиотек

Просмотров: 309. 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.

Хватит парсить HTML: работаем напрямую с «сетевыми» запросами

Просмотров: 29. Последние изменения: 2025-10-02.

HTML‑страницы предназначены для визуального отображения, а не для стабильной передачи данных. При каждом обновлении дизайна разметка может измениться без уведомления разработчиков. Такие изменения делают процесс извлечения информации из HTML непредсказуемым.

Как определить, что сайт использует защиту от парсинга

Просмотров: 28. Последние изменения: 2025-10-02.

User‑Agent блокировка представляет собой один из базовых методов ограничения доступа к ресурсам. При запросе к серверу клиент указывает строку User‑Agent, содержащую информацию о браузере и операционной системе. Система защиты сравнивает полученную строку с набором разрешённых значений и отклоняет запрос, если он не соответствует правилам.

Прокси для парсинга: перестаньте платить «бешеные» деньги

Просмотров: 18. Последние изменения: 2025-10-02.

Прокси‑сервисы, используемые для автоматического извлечения данных, требуют значительных ресурсов, что отражается в их цене. Инфраструктура каналов связи : для обеспечения стабильного доступа к целевым ресурсам необходимы высокоскоростные каналы и выделенные серверные мощности.

Как я заработал 100 000 ₽ на парсинге, не выходя из дома

Просмотров: 21. Последние изменения: 2025-10-02.

Анализ рынка - начальный этап любой прибыльной стратегии парсинга. Для определения востребованных наборов информации я последовательно применяю следующие действия. Сбор открытых статистических данных о продажах, трафике и рекламных бюджетах в целевых отраслях (e‑commerce, недвижимость, вакансии).

Методы парсинга текста на естественном языке

Просмотров: 138. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг текста на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - это процесс анализа текста с целью извлечения смысла и информации из естественного языка, такого как английский, русский и другие. Эта технология развивается стремительно и находит все большее применение в различных сферах, таких как машинный перевод, обработка естественного языка, автоматическая обработка текста и многое другое.

Как написать парсер для социальных сетей

Просмотров: 60. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсер для социальных сетей является необходимым инструментом для анализа и сбора данных из социальных платформ. С его помощью можно получить ценную информацию о пользователях, их интересах, активности и поведении в сети. Парсеры помогают в мониторинге деятельности конкурентов, выявлении трендов, анализе общественного мнения, а также в проведении маркетинговых исследований.

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.