Парсинг данных, автоматизация сбора и анализа информации

Топ-10 бесплатных инструментов для парсинга сайтов

Просмотров: 657. 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: 436. 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: 391. 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: 352. 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: 343. 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: 320. 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 с использованием библиотеки BeautifulSoup: подробное руководство

Просмотров: 71. Последние изменения: 2025-10-02.

Процесс парсинга данных - это процесс извлечения структурированной информации с web страниц или других источников данных. Для автоматизации этого процесса часто используют специальные инструменты, такие как библиотека BeautifulSoup для языка программирования Python.

Как использовать парсинг объявлений для анализа конкурентов

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

Парсинг объявлений - это процесс автоматизированного извлечения информации из различных объявлений, размещенных на интернет-ресурсах. Этот процесс осуществляется с помощью специальных программ, которые просматривают страницы сайтов, извлекают нужные данные и сохраняют их в удобном формате для дальнейшего анализа.

Использование библиотек для парсинга в Python: сравнение и рекомендации

Просмотров: 69. Последние изменения: 2025-10-02.

Парсинг данных - это процесс извлечения информации из различных источников данных, таких как web сайты, базы данных, файлы и так далее. В Python существует множество библиотек и инструментов, которые позволяют осуществлять парсинг данных с высокой эффективностью и точностью.

Парсинг данных с помощью API: как использовать открытые источники данных

Просмотров: 142. Последние изменения: 2025-10-02.

API (Application Programming Interface) - это набор готовых методов и инструментов, предоставляемых разработчикам для взаимодействия с определенным программным обеспечением или сервисом. С помощью API разработчики могут вызывать определенные функции или получать доступ к определенным данным без необходимости знать все внутренние детали реализации.

Парсинг HTML: основные принципы

Просмотров: 91. Последние изменения: 2025-10-02.

Основная цель парсинга HTML заключается в извлечении данных из web страниц для их дальнейшего анализа или использования. Парсинг HTML позволяет автоматизировать процесс сбора информации с web сайтов, что может быть полезно для различных целей, от маркетинга и аналитики до создания агрегаторов контента.

10 лучших инструментов для парсинга цен в интернете

Просмотров: 115. Последние изменения: 2025-10-02.

Целью парсинга цен в интернете является получение актуальной информации о ценах на товары и услуги у конкурентов, а также мониторинг изменений цен на рынке. Это позволяет компаниям анализировать конкурентную среду, определять свою ценовую политику, а также принимать более обоснованные решения о ценообразовании.

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.