Как создать датасет для машинного обучения с помощью парсинга

Введение

Зачем нужны датасеты для машинного обучения

Данные представляют собой совокупность наблюдений, которые модель использует для построения зависимостей между входными признаками и целевыми переменными. Без этой совокупности обучение невозможно, поскольку алгоритм не имеет информации, на которой можно оценить параметры.

Основные функции наборов данных в машинном обучении:

Обучение - предоставляют примеры, позволяющие алгоритму адаптировать свои параметры к реальному распределению.
Валидация - позволяют контролировать переобучение, проверяя качество модели на независимом подмножестве.
Тестирование - дают возможность объективно сравнивать различные модели и оценивать их обобщающую способность.
Анализ ошибок - дают материал для выявления систематических отклонений и последующей доработки модели.

Качество и репрезентативность данных напрямую влияют на точность предсказаний. Неполные, шумные или смещённые наборы приводят к ухудшению производительности и могут вызвать некорректные выводы. Поэтому формирование корректного набора наблюдений является предварительным условием любой задачи машинного обучения.

Роль парсинга в создании датасетов

Парсинг представляет собой процесс автоматического извлечения структурированных данных из необработанных источников (веб‑страницы, API, файлы). При формировании обучающих наборов он обеспечивает переход от разрозненной информации к формату, пригодному для алгоритмов машинного обучения.

Для построения датасета парсинг применяется на нескольких этапах:

определение целевых ресурсов и их адресов;
загрузка содержимого с учётом ограничений доступа и частоты запросов;
выделение нужных элементов (текст, метки, числовые показатели) с использованием селекторов, регулярных выражений или специализированных парсеров;
приведение извлечённых значений к единой схеме (приведение типов, нормализация, кодировка);
сохранение результатов в структурированном виде (CSV, JSON, Parquet) для дальнейшей обработки.

Технические аспекты парсинга влияют на масштабируемость и надёжность процесса. Необходимо поддерживать работу с различными типами разметки (HTML, XML, JSON), учитывать возможные изменения в структуре источника, реализовать обработку ошибок (тайм‑ауты, некорректные данные) и обеспечить параллельное выполнение запросов для ускорения сбора больших объёмов информации.

Контроль качества данных после парсинга включает проверку полноты (наличие всех обязательных полей), удаление дубликатов, фильтрацию аномальных значений и балансировку классов при необходимости. Автоматизированные скрипты могут сравнивать текущие результаты с эталонными образцами, фиксировать отклонения и генерировать отчёты.

Полученный набор данных интегрируется в pipeline машинного обучения: после парсинга данные проходят через этапы предобработки, векторизации и разделения на обучающие, валидационные и тестовые подмножества. При этом парсинг остаётся первым звеном, определяющим доступность и репрезентативность информации, без которой последующие шаги теряют смысл.

Планирование и подготовка

Определение цели и требований к датасету

Определение цели датасета является первым шагом любого проекта, связанного с автоматическим извлечением информации. Цель формулируется в виде конкретных задач модели: классификация, регрессия, обнаружение аномалий и тому подобное. Четко сформулированная задача позволяет выбрать релевантные источники, определить требуемый уровень детализации и построить критерии оценки качества.

Для формулирования цели необходимо выполнить три действия:

описать бизнес‑задачу, которую планируется решить;
трансформировать её в машинно‑обучаемую задачу, указав тип предсказания и метрики;
установить диапазон допустимых ошибок и требуемый уровень доверия к результату.

Требования к набору данных вытекают из поставленной цели и включают следующие параметры:

источник: веб‑страницы, API, публичные репозитории и так далее.;
формат: структурированный (JSON, CSV) или полуструктурированный (HTML);
полнота: достаточное количество примеров для стабильного обучения;
репрезентативность: покрытие всех классов и сценариев, характерных для задачи;
чистота: отсутствие дублирования, корректные типы полей, отсутствие явных ошибок;
аннотирование: наличие меток, соответствующих выбранной задаче, с проверкой согласованности;
юридические ограничения: соблюдение лицензий, конфиденциальности и требований GDPR.

Выбор стратегии парсинга напрямую зависит от определённых требований. Если цель требует извлечения текстовых фрагментов, парсер настраивается на очистку HTML‑разметки и сохранение только видимого контента. При необходимости получения структурированных атрибутов используется селекторный парсинг с регулярными выражениями или XPath‑запросами. При работе с большими объёмами данных важно предусмотреть потоковую обработку и механизмы восстановления после сбоев.

Итоговое определение цели и требований формирует основу для архитектуры сбора, обработки и валидации данных. При соблюдении этих принципов последующий этап построения модели будет опираться на качественный и целенаправленный датасет.

Выбор источников данных

При формировании набора данных для обучения моделей машинного обучения критически важен предварительный отбор источников информации. Выбор источников определяет репрезентативность, полноту и качество будущего корпуса, а также степень затрат на последующую обработку.

Первый шаг - определить цель задачи и тип требуемой информации. Для задач классификации текста нужны тексты, содержащие метки, либо возможность их добавить. Для регрессии предпочтительнее числовые данные, получаемые из таблиц или API. Соответствие формата исходных данных требуемой структуре упрощает процесс парсинга и снижает риск потери информации.

Далее оцениваются доступность и легальность использования источников. Открытые репозитории (GitHub, Kaggle), публичные API (Twitter, Reddit, Wikipedia) предоставляют данные без нарушения прав. Коммерческие базы требуют лицензий; их привлечение оправдано только при отсутствии аналогов в открытом доступе.

Третий критерий - объём и разнообразие. Нужен достаточный набор примеров для статистической значимости, но при этом следует контролировать избыточность. При работе с веб‑страницами важно учитывать динамический контент, пагинацию и ограничения частоты запросов, чтобы избежать блокировок.

Четвёртый аспект - качество исходного материала. Источники с высоким уровнем шума (спам, дубли, некорректные разметки) требуют дополнительной очистки, что увеличивает трудозатраты. Приоритет отдаётся ресурсам с проверенной репутацией и структурированными данными (JSON, XML, CSV).

Ниже приведён перечень типовых источников, применимых в разных сценариях:

Официальные открытые наборы данных (UCI Machine Learning Repository, OpenML).
Публичные API с документированной схемой (Google Books, OpenWeatherMap).
Веб‑сайты с тематическим контентом (новостные порталы, форумы, блоги).
Социальные сети, предоставляющие доступ к публичным сообщениям (Twitter, Reddit).
Корпусы специализированных текстов (научные статьи, патенты) через платформы (arXiv, PubMed).

Выбор конкретных источников осуществляется на основе сопоставления требований задачи с перечисленными критериями. После утверждения списка источников начинается этап разработки парсеров, адаптированных к особенностям каждого типа данных.

Анализ структуры данных на источнике

Анализ структуры данных на этапе предварительного изучения источника определяет возможность корректного извлечения информации и дальнейшего формирования обучающего набора. Без точного понимания формата, вложенности и типизации полей парсинг приводит к потере качества и увеличению затрат на очистку.

Основные параметры, подлежащие проверке:

тип файла (HTML, XML, JSON, CSV, PDF);
наличие схемы (XSD, JSON‑Schema) или её отсутствие;
уровень вложенности (плоская таблица, дерево, граф);
типы данных в каждом поле (число, строка, дата, булево);
правила представления отсутствующих значений (null, пустая строка, специальные маркеры);
кодировка текста (UTF‑8, Windows‑1251 и тому подобное.);
частота обновления источника и объём данных за единицу времени.

Для определения схемы применяется автоматическое сканирование репрезентативного подмножества записей. При работе с HTML и XML используют парсеры (BeautifulSoup, lxml) с построением дерева элементов, после чего формируют карту тегов и их атрибутов. В случае JSON‑документов применяется рекурсивный обход, генерирующий набор путей к каждому ключу и их типы. При отсутствии явной схемы рекомендуется построить её вручную на основе статистического анализа первых N записей, где N выбирается так, чтобы охватить 95 % вариантов структуры.

Обнаруженные аномалии (разнородные типы в одном поле, перемешивание массивов и скалярных значений, отсутствие ожидаемых тегов) фиксируются в отдельном журнале. Для каждого отклонения указывается причина (ошибка в источнике, изменение API) и предложенный способ обработки: приведение к единому типу, удаление или отдельное хранение в вспомогательной таблице.

Документирование результатов анализа включает:

описание исходного формата и версии;
схему полей с указанием типов и допустимых значений;
список исключений и методов их корректировки;
рекомендации по настройке парсера (правила XPath/JSON‑Path, регулярные выражения).

Эти сведения служат основой для построения надёжного процесса извлечения и последующего формирования датасета, минимизируя необходимость повторного анализа при каждой итерации сбора данных.

Выбор инструментов для парсинга

Программирование на Python

Python предоставляет набор библиотек, позволяющих автоматизировать извлечение данных из веб‑ресурсов и формировать обучающие наборы. Ниже перечислены ключевые этапы реализации процесса парсинга и формирования датасета.

Выбор источника: определите URL‑адреса, API‑конечные точки или файлы, содержащие требуемую информацию.
Получение содержимого: используйте requests или httpx для выполнения HTTP‑запросов; при необходимости настройте таймауты, заголовки и обработку редиректов.
Разбор структуры: применяйте BeautifulSoup, lxml или html5lib для парсинга HTML/XML; для JSON‑ответов достаточно встроенного модуля json.
Выделение полей: сформулируйте правила поиска (CSS‑селекторы, XPath, регулярные выражения) и извлеките нужные атрибуты, тексты, ссылки.
Очистка данных: удалите HTML‑теги, экранируйте специальные символы, нормализуйте числовые и датовые форматы с помощью pandas и datetime.
Валидация: проверьте наличие обязательных столбцов, типы данных и отсутствие дубликатов; реализуйте автоматические тесты с pytest.
Сохранение: запишите результат в CSV, Parquet или TFRecord, используя pandas.to_csv, pyarrow или tensorflow.io.
Масштабирование: при больших объёмах данных распределите запросы через concurrent.futures, asyncio или multiprocessing; контролируйте нагрузку на серверы, соблюдая правила robots.txt.

Пример кода, объединяющего основные шаги:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
def fetch_page(url):
 resp = requests.get(url, timeout=10)
 resp.raise_for_status()
 return resp.text
def parse_page(html):
 soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
 titles = [t.get_text(strip=True) for t in soup.select('.title')]
 dates = [d['data-date'] for d in soup.select('.date')]
 return pd.DataFrame({'title': titles, 'date': dates})
urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2']
frames = [parse_page(fetch_page(u)) for u in urls]
dataset = pd.concat(frames, ignore_index=True)
dataset.to_csv('dataset.csv', index=False)

В результате полученный файл содержит структурированные наблюдения, готовые к передаче в модели машинного обучения. При необходимости добавьте шаги по балансировке классов, генерации признаков и разделению на обучающую и контрольную выборки.

Использование специализированных библиотек

Для построения обучающего набора данных через извлечение информации из веб‑источников применяются готовые программные пакеты, которые автоматизируют запросы, разбор разметки и преобразование результатов в табличный вид.

Первый этап - получение сырого HTML или JSON. Для этого используют библиотеки запросов (например, requests), которые позволяют задавать параметры HTTP, управлять заголовками и обрабатывать коды ответов. При необходимости обхода динамического контента подключается Selenium или Playwright, которые эмулируют работу браузера и дают доступ к элементам, сформированным скриптами.

Разбор структуры документа осуществляется специализированными парсерами. Наиболее распространённые варианты:

BeautifulSoup - простая навигация по дереву тегов, поддержка разных парсеров (html.parser, lxml).
lxml - быстрый процессор XML/HTML с поддержкой XPath и XSLT.
Scrapy - фреймворк для масштабных краулингов, включает планировщик запросов, middleware и механизм хранения результатов.
jsonpath-ng - поиск данных в JSON‑структурах по выражениям пути.

После извлечения нужных полей данные преобразуются в формат, пригодный для обучения. Для этой цели применяются:

pandas - построение DataFrame, очистка, фильтрация, агрегация.
pyarrow - запись в колонковые форматы (Parquet) для эффективного чтения в больших объёмах.
scikit-learn - предварительная обработка: кодирование категориальных признаков, нормализация, разбиение на тренировочную и тестовую выборки.

Автоматизация процесса достигается через скрипты, объединяющие перечисленные инструменты. Пример последовательности действий:

Сформировать список целевых URL.
С помощью requests или Selenium получить HTML‑страницы.
Применить BeautifulSoup/lxml для выделения элементов (текст, атрибуты, ссылки).
Сохранить извлечённые значения в pandas.DataFrame.
Выполнить очистку: удаление дубликатов, заполнение пропусков, приведение типов.
Экспортировать готовый набор в CSV или Parquet.

Использование специализированных библиотек сокращает количество ручного кода, повышает воспроизводимость и упрощает масштабирование решения при росте объёма источников. При построении сложных пайплайнов рекомендуется фиксировать версии пакетов и документировать параметры запросов, чтобы обеспечить стабильность экспериментов.

Scrapy

Scrapy - это фреймворк для автоматизированного извлечения данных из веб‑ресурсов, который позволяет собрать большие объемы информации, пригодную для обучения моделей машинного обучения.

Для построения набора данных с помощью Scrapy необходимо выполнить последовательность операций:

Установка и инициализация проекта
- Установить пакет через pip install scrapy.
- Создать новый проект командой scrapy startproject <имя_проекта>.
Определение структуры данных
- В файле items.py объявить класс‑контейнер с полями, соответствующими нужным атрибутам (например, title, price, url).
Разработка паука (spider)
- Наследовать класс от scrapy.Spider.
- Указать начальные URL в атрибуте start_urls.
- Реализовать метод parse, извлекающий данные с помощью селекторов CSS или XPath и формирующий объекты Item.
Обработка многостраничных ресурсов
- Внутри parse генерировать запросы к следующей странице через yield scrapy.Request(next_page_url, callback=self.parse).
Очистка и трансформация данных
- Создать pipeline в pipelines.py, где реализовать функции очистки, нормализации и, при необходимости, предобработки текста (удаление HTML‑тегов, приведение к нижнему регистру).
Экспорт в формат, пригодный для обучения
- В файле settings.py установить FEED_FORMAT = 'json' и FEED_URI = 'dataset.json'.
- При запуске использовать scrapy crawl <имя_spider>; результат будет записан в указанный файл.
Интеграция с машинным обучением
- Загрузить полученный JSON‑файл в среду разработки (Python, R и тому подобное.).
- Преобразовать в pandas.DataFrame или numpy.ndarray.
- При необходимости выполнить дополнительную векторизацию (TF‑IDF, word2vec) и разбить данные на обучающую и тестовую выборки.

Эти шаги позволяют построить репрезентативный набор примеров из открытых веб‑источников, минимизировать ручную работу и обеспечить воспроизводимость процесса сбора данных.

BeautifulSoup

BeautifulSoup - библиотека Python для разбора HTML и XML‑документов, позволяющая извлекать структурированные данные из веб‑страниц. При построении набора данных, предназначенного для обучения моделей, она обеспечивает быстрый доступ к нужным элементам разметки без необходимости писать собственные парсеры.

Для начала работы требуется установить пакет и импортировать необходимые модули:

pip install beautifulsoup4
from bs4 import BeautifulSoup
import requests (или иной клиент HTTP)

Получение страницы осуществляется запросом к целевому URL, после чего полученный HTML передаётся в конструктор BeautifulSoup с указанием парсера, например html.parser или lxml. Пример кода:

response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Извлечение информации производится через методы поиска (find, find_all, select). Для сбора наборов атрибутов, текстовых значений или ссылок следует сформировать список целевых элементов и пройтись по нему в цикле, собирая нужные поля:

records = []
for item in soup.select('.product'):
 title = item.select_one('.title').get_text(strip=True)
 price = item.select_one('.price').get_text(strip=True)
 link = item.select_one('a')['href']
 records.append({'title': title, 'price': price, 'link': link})

Полученные словари удобно сохранить в формате CSV или JSON, что позволяет сразу использовать их в пайплайне машинного обучения:

import json
with open('dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
 json.dump(records, f, ensure_ascii=False, indent=2)

При работе с большими объёмами страниц рекомендуется:

ограничить количество одновременных запросов (таймаут, задержка);
обрабатывать исключения сетевых ошибок и неполных ответов;
использовать кэширование полученных HTML‑файлов для повторных запусков.

Эти практики позволяют построить репрезентативный и чистый набор данных, пригодный для дальнейшего токенизации, векторизации и обучения моделей машинного обучения.

Selenium

Selenium - инструмент автоматизации браузера, позволяющий получать данные с веб‑страниц, где контент формируется клиентским скриптом. При построении обучающего набора на основе парсинга динамических сайтов Selenium обеспечивает доступ к полностью отрисованному DOM, чего не достигают классические HTTP‑клиенты.

Для создания набора данных следует выполнить последовательные действия:

Установить библиотеку Selenium через пакетный менеджер (pip install selenium).
Скачать соответствующий драйвер (ChromeDriver, GeckoDriver) и разместить его в каталоге, указанном в переменной PATH или передать путь явно при инициализации.
Инициализировать браузер в режиме без графического интерфейса (headless) для снижения нагрузки и ускорения выполнения.
Настроить параметры таймаутов: implicit_wait для ожидания появления элементов, explicit_wait для точных условий (visibility_of_element_located, presence_of_element_located).
Открыть целевой URL, выполнить необходимые действия: прокрутка страницы, клик по элементам, ввод в формы, переключение вкладок.
Извлечь требуемые данные через методы find_element(s)by* или CSS‑селекторы, собрать их в словари или списки.
При необходимости пройти по страницам пагинации: определить кнопку «Следующая», кликнуть, дождаться загрузки, повторить процесс.
Обработать исключения (NoSuchElementException, TimeoutException) и реализовать повторные попытки с экспоненциальным откатом, чтобы избежать потери данных при временных сбоях.
Сохранить полученные записи в структурированный формат (CSV, JSON, Parquet) либо сразу загрузить в базу данных, откуда они будут использоваться в дальнейшем этапе подготовки признаков.

Интеграция Selenium с пайплайном машинного обучения обычно реализуется через скрипты, вызываемые из ETL‑процесса. После парсинга данные проходят очистку, нормализацию и векторизацию, после чего становятся частью обучающего массива. При больших объёмах рекомендуется распределять задачи парсинга между несколькими экземплярами браузера или использовать облачные сервисы, поддерживающие параллельный запуск.

Таким образом, Selenium предоставляет прямой доступ к динамически генерируемому контенту, позволяя формировать репрезентативные обучающие наборы без необходимости ручного сбора данных.

Парсинг данных

Обзор методов парсинга

Статический парсинг

Статический парсинг представляет собой извлечение информации из заранее определённого набора файлов или веб‑страниц, которые не изменяются во времени. При подготовке обучающего набора данных такой подход обеспечивает предсказуемость структуры источника и упрощает автоматизацию процесса.

Первый этап - подбор целевых ресурсов. Необходимо собрать ссылки на статические HTML‑документы, XML‑файлы, JSON‑ответы API или локальные текстовые файлы. При выборе ресурсов следует учитывать их юридический статус и наличие открытой лицензии.

Второй этап - определение схемы данных. На основе анализа типовых элементов (теги, атрибуты, ключи JSON) формируется карта полей, которые будут включены в датасет. Карта фиксирует имена столбцов, типы данных и правила преобразования (например, приведение дат к ISO‑формату).

Третий этап - реализация парсера. Для статических ресурсов оптимальны библиотеки, работающие без динамического рендеринга:

BeautifulSoup (парсинг HTML/XML);
lxml (быстрый XPath‑доступ);
json (разбор JSON‑строк);
pandas.read_csv (чтение табличных файлов).

Код парсера реализует последовательный проход по каждому файлу, извлекает значения согласно схеме и сохраняет их в промежуточный CSV‑файл или базу данных.

Четвёртый этап - валидация полученных записей. Проверка включает:

соответствие типам полей;
отсутствие дублирующих строк;
наличие обязательных значений;
корректность кодировок.

Автоматические скрипты генерируют отчёт о количестве ошибок и позволяют быстро исправить проблемы в исходных данных.

Пятый этап - интеграция с пайплайном машинного обучения. Сформированный набор экспортируется в формат, совместимый с используемыми фреймворками (CSV, Parquet, TFRecord). При необходимости применяется балансировка классов, масштабирование числовых признаков и кодирование категориальных переменных.

Статический парсинг обеспечивает фиксированную структуру входных файлов, что упрощает повторяемость экспериментов и ускоряет подготовку данных. Ограничение метода состоит в том, что он не учитывает изменения содержимого после первоначального сбора; при необходимости обновления датасета требуется повторный запуск парсера.

Динамический парсинг

Динамический парсинг представляет собой процесс извлечения данных из источников, изменяющих структуру или содержимое во времени. При построении обучающего набора такой подход обеспечивает актуальность и полноту информации без предварительного фиксирования схемы.

Для реализации динамического сбора необходимо выполнить несколько последовательных действий:

Определить целевые ресурсы (веб‑страницы, API, файлы) и установить критерии отбора данных.
Разработать адаптивный модуль‑парсер, способный реагировать на изменения DOM‑дерева, форматов JSON или CSV. Это достигается через регулярные выражения, XPath/ CSS‑селекторы с условием fallback и обработку исключений.
Интегрировать планировщик задач, который периодически инициирует парсинг. Частота запуска выбирается исходя из динамики обновления источника.
Сохранять полученные записи в промежуточное хранилище (база NoSQL, очередь сообщений) для последующей очистки и трансформации.
Выполнять этапы нормализации: приведение типов, удаление дубликатов, заполнение пропусков.
Формировать окончательный набор в формате, совместимом с обучающими фреймворками (CSV, Parquet, TFRecord).

Ключевые технические решения:

Использование библиотек Scrapy или Playwright, позволяющих управлять браузером и получать контент, генерируемый JavaScript.
Применение схемы «schema‑on‑read», когда структура определяется при чтении, а не при записи, что упрощает работу с меняющимися полями.
Внедрение системы контроля версий данных (DVC, Git‑LFS) для отслеживания изменений набора и восстановления предыдущих состояний.

Проблемы, часто возникающие при динамическом парсинге, включают ограничения доступа (CAPTCHA, токены), изменение URL‑структур и непредсказуемые отклики сервера. Их решение требует сочетания автоматизированных запросов с ручным мониторингом, а также применения прокси‑сетей и обновления правил парсинга.

Эффективный динамический процесс обеспечивает постоянный приток свежих примеров, что повышает репрезентативность обучающего набора и снижает риск устаревания модели.

Реализация парсера

Отправка HTTP запросов

Отправка HTTP‑запросов является базовым механизмом получения веб‑контента, необходимого для формирования набора данных, используемого в обучающих моделях. Запрос формируется с указанием метода (GET, POST, PUT и другое.), целевого URL и набора заголовков, которые определяют тип принимаемых данных, авторизацию и параметры соединения. Корректная настройка таймаутов и обработка статусных кодов позволяют избежать прерываний процесса сбора информации.

Для реализации запросов в проектах обычно применяются библиотеки Python requests или httpx. Пример последовательности действий:

Импортировать библиотеку и установить параметры сеанса (таймаут, повторные попытки, прокси).
Сформировать словарь заголовков: User-Agent, Accept, Authorization при необходимости.
Выполнить запрос методом get или post, передав URL и заголовки.
Проверить код ответа; при 200‑й обработать тело как JSON, HTML или CSV.
При ошибках (4xx, 5xx) инициировать повторную попытку с экспоненциальным увеличением задержки.

Особенности, влияющие на качество получаемого набора данных:

Ограничения частоты запросов. Необходимо соблюдать правила robots.txt и использовать интервалы между запросами, чтобы избежать блокировки.
Аутентификация. Для закрытых API требуется токен доступа; токен хранится в безопасном месте и передаётся в заголовке Authorization.
Пагинация. Большие списки данных разбиты на страницы; каждый запрос должен включать параметр page или offset, а полученные части объединяются в единый файл.
Обработка исключений. Сетевые сбои и тайм‑ауты фиксируются в журнале, после чего процесс продолжается с сохранённым состоянием.

Эти практические рекомендации позволяют автоматизировать сбор структурированных данных из веб‑источников, обеспечивая репрезентативность и полноту конечного датасета.

Извлечение данных из HTML/XML

Извлечение структурированной информации из HTML и XML‑документов представляет собой первый этап при формировании обучающего набора данных с использованием парсинга. Процесс делится на несколько последовательных действий, каждое из которых требует точного выполнения.

Получение исходных файлов - загрузка страниц через HTTP‑запросы, скачивание архивов, чтение локальных файлов. При работе с веб‑ресурсами рекомендуется использовать библиотеки, поддерживающие автоматическое повторение запросов при ошибках сети и управление задержками между запросами.
Разбор документа - применение парсеров, соответствующих формату. Для HTML подойдёт BeautifulSoup, lxml.html; для XML - lxml.etree, xml.etree.ElementTree. Парсер преобразует текст в дерево узлов, позволяющее адресно обращаться к элементам по тегам, атрибутам и позициям.
Выделение нужных элементов - формулирование запросов к дереву (XPath, CSS‑селекторы). Пример: //div[@class="product"]/a/@href извлекает ссылки на товары. При необходимости объединять данные из разных уровней дерева, следует использовать вложенные запросы.
Очистка и нормализация - удаление HTML‑тегов из текстовых фрагментов, приведение кодировок к единому формату UTF‑8, устранение лишних пробелов, преобразование дат в стандарт ISO 8601. На этом этапе устраняются специальные символы, которые могут вызвать ошибки при последующей обработке.
Структурирование - формирование табличных записей (CSV, JSON, Parquet). Каждая запись содержит фиксированный набор полей: идентификатор, заголовок, описание, цену, метки и тому подобное. При работе с большими объёмами данных рекомендуется писать данные порциями, используя потоковую запись.
Сохранение - запись готового набора в хранилище, пригодное для обучения моделей: файловая система, облачное хранилище, базу данных. При выборе формата учитывается совместимость с последующим этапом подготовки данных (например, pandas.read_csv или tf.data).

Тщательная реализация всех пунктов обеспечивает получение репрезентативного и чистого набора признаков, необходимого для построения надёжных моделей машинного обучения.

Обход CAPTCHA и ограничений

Для получения веб‑данных, необходимых при формировании обучающего набора, необходимо преодолеть автоматические проверки доступа и ограничения частоты запросов. Нарушение этих механизмов без должного контроля приводит к блокировке IP‑адресов и потере возможности сбора информации.

Выбор метода обхода CAPTCHA:
- интеграция сервисов распознавания изображений (API, предоставляющие готовый результат);
- применение OCR‑модулей для распознавания текстовых капч;
- использование аудио‑варианта капчи и последующей обработки звукового сигнала;
- привлечение человеческих операторов через краудсорсинг‑платформы;
- комбинирование нескольких подходов для повышения надёжности.
Снижение риска ограничения запросов:
- применение пула прокси‑серверов с автоматической сменой IP‑адресов;
- внедрение случайных задержек между запросами (от 1 с до 10 с) и экспоненциального увеличения интервала после полученных ошибок 429;
- мониторинг статуса ответов сервера и динамическое адаптирование частоты запросов;
- использование официальных API, если они доступны, вместо парсинга HTML‑страниц.
Техническая реализация:
- запуск браузера в режиме headless с поддержкой JavaScript для корректного отображения страниц, где капча генерируется динамически;
- сохранение сессий cookies и заголовков, позволяющих имитировать поведение реального пользователя;
- логирование всех ответов сервера для последующего анализа и корректировки стратегии;
- автоматическое обновление списка прокси и проверка их работоспособности перед началом сбора данных.
Интеграция в процесс формирования набора данных:
- построение модульной цепочки: запрос → проверка наличия CAPTCHA → решение → получение контента → очистка и структурирование;
- обеспечение масштабируемости путем контейнеризации компонентов (Docker) и оркестрации (Kubernetes);
- регулярный пересмотр правил доступа сайта и обновление методов обхода в соответствии с изменениями защиты.

Соблюдение перечисленных практик позволяет собрать требуемый объём веб‑информации без частых блокировок и потери качества данных, что критично для построения надёжных моделей машинного обучения.

Автоматизация процесса парсинга

Автоматизация процесса извлечения данных позволяет получать структурированные примеры для обучения моделей без ручного вмешательства. При построении такой системы следует учитывать несколько ключевых аспектов.

Первый этап - определение источников. Необходимо составить список целевых веб‑страниц, API или файловых репозиториев, указав параметры доступа и ограничения по частоте запросов. Для каждого источника фиксируется схема требуемых полей (текст, метки, метаданные) и формат представления (HTML, JSON, CSV).

Второй этап - разработка парсера. Рекомендуется использовать библиотеку, поддерживающую асинхронные запросы (например, aiohttp) и парсинг HTML (BeautifulSoup, lxml). Парсер оформляется в виде функции, принимающей URL и возвращающей словарь со значениями полей. Внутри функции реализуется:

проверка статуса ответа;
обработка исключений сети;
очистка и нормализация текста (удаление тегов, приведение к единому регистру);
валидация наличия обязательных атрибутов.

Третий этап - оркестрация задач. Для регулярного сбора данных применяется планировщик (cron, Airflow, Prefect). Планировщик формирует очередь URL, распределяет их между воркерами и фиксирует статус выполнения. При ошибке задачи автоматически инициируется повтор через заданный интервал, а при повторных сбоях - запись в журнал для последующего анализа.

Четвертый этап - хранение результатов. Структурированные записи сохраняются в базе, оптимизированной под аналитические запросы (PostgreSQL, ClickHouse) или в файловой системе в формате Parquet. Метаданные о времени извлечения и версии парсера записываются вместе с данными, что обеспечивает воспроизводимость экспериментов.

Пятый этап - контроль качества. Автоматический скрипт проверяет:

соответствие схемы (тип, диапазон значений);
отсутствие дублирования записей;
целостность ссылок на оригинальные источники.

При обнаружении отклонений система генерирует уведомление (email, Slack) и приостанавливает дальнейший сбор до устранения проблемы.

Ниже перечислены рекомендации по повышению эффективности автоматического парсинга:

Ограничить количество одновременных запросов к одному домену, чтобы избежать блокировки.
Кешировать уже обработанные URL, используя хеш‑таблицу или Redis.
Параллелизовать обработку запросов на уровне процессора и сети.
Регулярно обновлять правила парсинга при изменении структуры целевых страниц.
Вести журнал всех изменений конфигурации парсера в системе контроля версий.

Соблюдение указанных практик позволяет построить стабильный конвейер получения обучающих примеров, минимизировать ручные операции и обеспечить постоянный приток актуальных данных для моделей машинного обучения.

Обработка и очистка данных

Идентификация и устранение пропущенных значений

При построении набора данных из полученных в результате парсинга записей пропущенные значения представляют собой основной источник искажения статистических характеристик и ухудшения качества модели. Их своевременное обнаружение и корректная обработка обязательны.

Идентификация пропусков

Применить функции, определяющие наличие NaN‑значений в каждой колонке (например, isnull() в pandas).
Сформировать статистику: количество и процент пропусков для каждой переменной.
Проверить согласованность типов: строки, числовые поля, даты; иногда отсутствие значения представлено пустой строкой или специальным токеном («NULL», «‑»).
Выполнить проверку на логические несоответствия (например, отрицательный возраст).

Устранение пропусков

Удаление строк/столбцов - допустимо, когда доля пропусков превышает установленный порог (обычно >30 %).
Замена фиксированными значениями - заполнить числовые поля константой (0, ‑1) или строковые - меткой «missing».
Импутация статистическими методами - среднее, медиана, мода в зависимости от распределения и типа признака.
Моделирование пропусков - построить регрессионную или классификационную модель, предсказывающую недостающие значения на основе остальных признаков.
Создание индикаторных признаков - добавить бинарный столбец, указывающий, было ли значение заполнено, что позволяет модели учитывать факт импутации.

При выборе метода учитывают: важность признака для целевой переменной, распределение данных, объём доступных наблюдений и требования к интерпретируемости модели. После обработки следует повторно оценить распределения и корреляции, убедиться в отсутствии систематических смещений, а также зафиксировать применённые трансформации в пайплайне подготовки данных.

Обработка дубликатов

Обработка дубликатов - неотъемлемый этап при формировании обучающего набора, полученного методом извлечения данных из веб‑источников. Дублирующие записи ухудшают качество модели, приводя к переобучению и искажённым оценкам метрик. Ниже перечислены практические шаги, применяемые в типичном пайплайне.

Идентификация точных дубликатов.
1. Приведение строк к единому регистру, удаление пробелов в начале и в конце.
2. Вычисление хеш‑значения (MD5, SHA‑256) для полного текста или ключевого поля.
3. Сравнение хешей; совпадения указывают на идентичные записи.
Обнаружение почти-дублирующих элементов.
1. Токенизация текста, построение векторных представлений (TF‑IDF, fastText).
2. Вычисление косинусного сходства; пороговое значение 0,85 - 0,9 обычно достаточен для выделения схожих фрагментов.
3. Кластеризация схожих записей (DBSCAN, Agglomerative) для группировки вариантов одной сущности.
Выбор репрезентативного экземпляра.
1. При наличии точных дубликатов оставить одну запись, удалить остальные.
2. Для почти‑дублирующих групп выбрать элемент с наибольшей длиной текста, максимальным числом уникальных токенов или лучшей оценкой качества (например, наличие метаданных).
Контроль целостности после очистки.
1. Пересчёт статистик (количество уникальных записей, распределение классов).
2. Проверка отсутствия пустых или слишком коротких строк, которые могли возникнуть в результате удаления.
Автоматизация процесса.
1. Интеграция описанных операций в ETL‑скрипт (Python + pandas, Spark).
2. Регулярный запуск на новых порциях данных; журналирование количества удалённых записей для мониторинга.

Эффективное устранение дублирования повышает репрезентативность набора, снижает объём хранилища и ускоряет обучение моделей. При построении конвейера парсинга рекомендуется фиксировать выбранные пороги и методы, чтобы обеспечить воспроизводимость результатов.

Нормализация и стандартизация данных

Нормализация и стандартизация представляют собой обязательные этапы подготовки сырых данных, полученных в результате парсинга, к использованию в алгоритмах машинного обучения. На практике они позволяют устранить масштабные различия между признаками, тем самым повышая стабильность и скорость сходимости моделей.

Нормализация преобразует значения признаков к фиксированному диапазону, обычно [0, 1] или [‑1, 1]. Простейший способ - мин‑макс‑масштабирование:

вычислить минимум (x{\min}) и максимум (x{\max}) по каждому признаку;
применить формулу (x' = (x - x{\min})/(x{\max} - x_{\min})).

Стандартизация переводит распределение признака к нулевому среднему и единичному стандартному отклонению. Алгоритм:

рассчитать среднее (\mu) и стандартное отклонение (\sigma) для каждого столбца;
выполнить трансформацию (x' = (x - \mu)/\sigma).

Выбор между двумя методами зависит от характера данных. Если признаки имеют известные границы и распределение близко к равномерному, предпочтительнее нормализация. При наличии выбросов и приблизительно гауссовом распределении эффективнее стандартизация, поскольку она сохраняет относительные отклонения.

При построении датасета, сформированного парсингом HTML‑страниц, JSON‑документов или API‑ответов, часто встречаются смешанные типы признаков: числовые, категориальные и текстовые. Для числовых полей применяется одна из описанных трансформаций; категориальные признаки кодируются (например, one‑hot) и затем могут быть стандартизированы, если их представление числовое. Текстовые данные преобразуются в векторные представления (TF‑IDF, embeddings) и уже после этой операции подлежат нормализации, чтобы избежать доминирования длинных векторов.

Контроль качества трансформаций осуществляется проверкой статистических параметров после применения операций: диапазон значений, среднее, дисперсия. При обнаружении аномалий (например, оставшихся экстремальных точек) корректируют параметры расчёта или применяют дополнительные методы, такие как отсечение выбросов.

Итоговый набор, прошедший нормализацию или стандартизацию, готов к интеграции в тренировочный процесс моделей: линейных регрессий, деревьев решений, нейронных сетей и другое. Последовательное применение этих процедур обеспечивает сопоставимость признаков и повышает эффективность обучения.

Работа с текстовыми данными

Токенизация

Токенизация представляет собой разбиение исходного текста на минимальные смысловые единицы - токены, которые могут быть словами, знаками препинания, числовыми значениями или специальными символами. При построении обучающего набора данных из веб‑страниц или API‑ответов токенизация обеспечивает согласованность входных последовательностей и упрощает дальнейшее кодирование.

Основные задачи токенизации в процессе формирования корпуса:

удаление пустых строк и лишних пробелов;
разделение строковых данных на отдельные токены согласно правилам языка;
сохранение позиционных индексов для последующего восстановления контекста;
нормализация токенов (приведение к нижнему регистру, удаление диакритических знаков).

Выбор метода токенизации зависит от характера текста и требований модели. Для английского и большинства европейских языков достаточно простого пробельного разбиения с учётом пунктуации. Для языков с морфологической сложностью (русский, китайский, японский) применяются более сложные алгоритмы: морфологический анализ, словарные разбиения, BPE‑ или WordPiece‑модели.

Этапы внедрения токенизации в конвейер парсинга:

Сбор сырого текста: извлечение содержимого из HTML, JSON или XML без форматирующих тегов.
Предобработка: удаление HTML‑тегов, скриптов, комментариев; замена HTML‑сущностей на символы.
Токенизация: применение выбранного токенизатора к каждому документу; сохранение списка токенов и их индексов.
Постобработка: фильтрация токенов по частоте, удаление стоп‑слов, замена редких токенов специальным маркером .
Кодирование: преобразование токенов в числовые идентификаторы согласно построенному словарю.

Контроль качества токенизации осуществляется статистическим анализом: распределение длины токенов, частотный спектр, процент токенов‑оутлайеров. При обнаружении аномалий (например, чрезмерного количества одиночных символов) необходимо скорректировать правила разбиения или добавить пользовательские исключения.

Токенизация, выполненная последовательно и однородно, гарантирует, что каждый документ в обучающем наборе будет представлен в виде одинаковой последовательности индексов, что критически важно для корректной работы алгоритмов машинного обучения.

Лемматизация/Стемминг

Лемматизация и стемминг - два базовых метода нормализации текстовых токенов, применяемых при формировании обучающих наборов данных из веб‑страниц, RSS‑лент и иных источников. Их цель - уменьшить морфологическое разнообразие слов, сохранив при этом смысловую нагрузку, что повышает плотность полезных признаков и снижает размер словаря.

При парсинге HTML‑документов полученный поток символов обычно разделяется на токены (слова, цифры, знаки пунктуации). На этом этапе возникает необходимость привести токены к единой форме. Лемматизация задаёт задачу восстановления базовой словарной формы (леммы) с учётом части речи и грамматических признаков. Стемминг, в отличие от лемматизации, отбрасывает суффиксы, оставляя корень без учёта морфологии. Выбор метода зависит от требований к точности и объёму вычислений.

Этапы применения лемматизации/стемминга в процессе создания набора данных:

Токенизация - разбиение текста на отдельные слова.
Удаление стоп‑слов - исключение часто встречающихся, неинформативных токенов.
Лемматизация или стемминг - приведение оставшихся токенов к единой форме.
Фильтрация по длине и частоте - удаление слишком коротких или редких токенов.
Формирование векторных представлений - построение TF‑IDF, мешка слов или эмбеддингов на основе нормализованных токенов.

Сравнительные характеристики:

Точность: лемматизация сохраняет смысловую связь (например, «бегать», «бегу», «бегом» → «бег»), стемминг может генерировать неоднозначные корни («running» → «run», «runner» → «run», но «ran» → «ran»).
Скорость: стемминг реализуется простыми алгоритмами (Porter, Snowball), требует меньше ресурсов; лемматизация использует морфологические словари и модели, что увеличивает время обработки.
Языковая поддержка: для русского языка доступны библиотеки pymorphy2, spaCy с русской моделью (лемматизация) и SnowballStemmer (стемминг). Для английского - NLTK, spaCy, Snowball.

Практические рекомендации:

При построении небольших наборов данных, где критична точность семантики, предпочтительнее лемматизация.
При обработке больших потоков текста, где ограничены вычислительные ресурсы, целесообразно использовать стемминг.
При комбинировании методов иногда применяют стемминг после лемматизации для дополнительного сокращения словаря.
Проверяйте результаты нормализации на примерах из целевого корпуса, чтобы убедиться в отсутствии потери ключевых терминов.

Инструменты, часто используемые в пайплайнах:

spaCy: nlp = spacy.load("ru_core_news_md"), token.lemma_ - лемма; token.is_stop - фильтрация стоп‑слов.
pymorphy2: MorphAnalyzer().parse(word)[0].normal_form - лемма для русского текста.
NLTK SnowballStemmer: stemmer = SnowballStemmer("russian"); stemmer.stem(word) - стемминг.
Stanza: поддерживает морфологический анализ и лемматизацию для множества языков.

Применяя указанные шаги и инструменты, можно обеспечить стабильную структуру токенов, уменьшить разреженность матрицы признаков и улучшить качество моделей машинного обучения, обучаемых на данных, полученных посредством парсинга.

Удаление стоп-слов

Удаление стоп‑слов - один из базовых этапов подготовки текстовых данных для обучения моделей. Стоп‑слова представляют собой часто встречающиеся токены, не несущие смысловой нагрузки для большинства задач классификации и регрессии. Их исключение уменьшает размер векторного представления и снижает шум при построении признаков.

Выбор списка стоп‑слов требует учёта предметной области. Общие списки (например, из NLTK или spaCy) подходят для новостных текстов, но могут содержать термины, важные в технической документации. При формировании собственного списка следует проанализировать частотность токенов на этапе предварительного анализа и исключить из него слова, которые влияют на целевую метрику.

Алгоритм удаления стоп‑слов обычно включает следующие шаги:

токенизация исходного текста;
приведение токенов к нижнему регистру;
проверка каждого токена на присутствие в выбранном наборе стоп‑слов;
отбрасывание совпадающих токенов;
сбор оставшихся токенов в очищенный документ.

Реализацию можно выполнить с помощью библиотек Python: nltk.corpus.stopwords, spacy.lang.en.stop_words или sklearn.feature_extraction.text.ENGLISH_STOP_WORDS. При работе с большими корпусами рекомендуется использовать генераторы или потоковую обработку, чтобы избежать загрузки всего набора в оперативную память.

Эффективность удаления стоп‑слов измеряется изменением показателей качества модели (точность, F1‑score) и параметров обучающих данных (размерность, плотность). Сокращение количества признаков часто ускоряет обучение без значительной потери информативности; в некоторых задачах (например, анализ тональности) корректировка списка может повысить различимость классов.

Рекомендации: проводить оценку влияния стоп‑слов на конкретной задаче, сохранять оригинальный корпус для возможного возврата, документировать состав списка и критерии его формирования. Ошибки обычно возникают при удалении слов, содержащих смысловые маркеры (термины, имена собственные), что приводит к деградации модели.

Обработка категориальных данных

В процессе построения обучающего набора данных через парсинг часто встречаются признаки, принимающие дискретные значения - категориальные признаки. Для их корректного использования в алгоритмах машинного обучения требуется преобразовать их в числовой формат, сохранить информативность и минимизировать рост размерности.

Первый шаг - определить все уникальные категории в каждом столбце. При наличии пропусков следует задать отдельный маркер, например, «missing», чтобы модель могла различать отсутствие информации и присутствие известного значения.

Далее применяется кодирование. Выбор метода зависит от количества уникальных значений и характера модели:

Label Encoding - простое сопоставление каждой категории целочисленным индексом. Подходит для деревьев решений, где порядок индексов не интерпретируется как количественная шкала.
One‑Hot Encoding - создание бинарных столбцов для каждой категории. Обеспечивает отсутствие предположений о порядке, но резко увеличивает размерность при высокой кардинальности.
Target Encoding - замена категории на среднее значение целевой переменной, вычисленное на тренировочном наборе. Требует кросс‑валидационной схемы, чтобы избежать утечки информации.
Feature Hashing - хеширование категорий в фиксированное число столбцов. Позволяет работать с большим количеством уникальных значений, снижая потребление памяти.

Для признаков с высокой кардинальностью рекомендуется объединять редкие категории в группу «other». Это уменьшает количество новых столбцов и сохраняет статистическую значимость оставшихся категорий.

Все преобразования следует оформить в виде единой пайплайна, используя инструменты, такие как ColumnTransformer и Pipeline из библиотеки scikit‑learn. Пайплайн гарантирует одинаковое применение кодировщиков к тренировочным и тестовым данным, исключая рассогласование признаков.

Контроль качества преобразования включает проверку распределения полученных числовых признаков, оценку корреляции с целевой переменной и мониторинг влияния на метрики модели. При необходимости корректируют параметры кодировщиков (например, степень регуляризации в target encoding) и повторяют процесс до достижения стабильных результатов.

Обнаружение и исправление ошибок

При построении набора данных из веб‑источников основной задачей является выявление некорректных или неполных записей, возникающих в процессе автоматического сбора информации. Ошибки делятся на несколько категорий:

синтаксические нарушения формата (отсутствие обязательных полей, неправильный тип данных);
семантические несоответствия (значения, выходящие за пределы допустимого диапазона, противоречивые метки);
дублирование записей (идентичные объекты, полученные из разных страниц);
неполные ссылки и недоступный контент (404‑ошибки, тайм‑ауты).

Для их устранения рекомендуется последовательный подход:

Валидация структуры - проверка наличия всех требуемых полей, приведение типов к единому формату (например, преобразование дат в ISO‑8601). Автоматические схемы JSON‑Schema позволяют быстро отсеять отклонения.
Контроль диапазонов - установка пределов для числовых и категориальных признаков, автоматическое исключение значений, выходящих за границы.
Дедупликация - вычисление хешей строковых представлений объектов, сравнение по уникальному идентификатору, удаление повторов.
Обработка недоступных ресурсов - повторные запросы к ошибочным URL, ограничение количества попыток, логирование окончательных сбоев для последующего ручного анализа.
Коррекция меток - применение правил согласования (например, приведение всех вариантов названия категории к единому словарю) и автоматическое переименовывание на основе справочника.
Запись журналов - фиксирование всех обнаруженных аномалий, их причины и действия по исправлению; журнал служит источником данных для последующего улучшения парсера.

Эффективность обнаружения ошибок повышается при интеграции проверок в конвейер обработки: после каждой итерации парсинга данные проходят через модуль валидации, результаты которого передаются следующему этапу. При обнаружении системных отклонений (например, регулярные 5xx‑ошибки у конкретного сайта) следует приостановить сбор с данного источника и выполнить диагностику парсера.

Регулярный пересмотр правил валидации, основанный на статистическом анализе ошибок, позволяет адаптировать процесс к изменениям структуры целевых страниц и поддерживать качество набора данных на уровне, необходимом для обучения моделей машинного обучения.

Форматирование и экспорт

Выбор формата для датасета

CSV

CSV‑формат остаётся предпочтительным способом представления табличных данных для обучения моделей. При построении набора данных через извлечение информации из веб‑страниц, API или файловой системы необходимо обеспечить корректную сериализацию в CSV‑файл.

Первый этап - определение структуры. Необходимо составить список полей, указать типы (число, строка, дата) и порядок столбцов. При работе с разнородными источниками следует согласовать единый набор атрибутов, чтобы избежать пропусков в итоговой таблице.

Второй этап - парсинг. Для каждой целевой страницы или ответа API применяется скрипт, который извлекает требуемые элементы (теги HTML, JSON‑ключи, значения атрибутов). При парсинге следует учитывать:

кодировку исходного текста (UTF‑8 предпочтительно);
возможность наличия вложенных структур, требующих разбиения на отдельные строки;
необходимость очистки данных (удаление HTML‑тегов, экранирование кавычек).

Третий этап - формирование строк CSV. Для каждой записи формируется массив значений, который преобразуется в строку с разделителем «,» (или «;» при конфликте с запятыми внутри полей). При этом следует:

экранировать специальные символы кавычками;
гарантировать одинаковое количество столбцов во всех строках;
использовать фиксированную кодировку при записи файла.

Четвёртый этап - валидация. После записи проверяется соответствие схемы: количество столбцов, типы данных, отсутствие пустых обязательных полей. Автоматические скрипты могут подсчитать количество строк, выявить дубликаты и вывести статистику.

Пятый этап - хранение и версия. Полученный CSV помещается в систему контроля версий (Git, DVC) или в облачное хранилище с указанием метаданных (источник, дата извлечения, параметры парсинга). Такой подход упрощает повторное использование данных и их обновление.

Соблюдение перечисленных шагов обеспечивает создание корректного CSV‑датасета, готового к загрузке в библиотеки машинного обучения (pandas, scikit‑learn, TensorFlow). При необходимости можно конвертировать CSV в форматы Parquet или TFRecord для ускорения чтения и снижения занимаемого объёма.

JSON

JSON (JavaScript Object Notation) представляет собой текстовый формат обмена данными, основанный на паре «ключ‑значение». Формат поддерживает вложенные структуры, массивы и простые типы (строки, числа, булевы значения, null). Благодаря универсальности и легкости чтения JSON‑файлы часто используются как источник исходных данных при построении обучающих наборов для алгоритмов машинного обучения.

Источники JSON‑данных включают открытые API, веб‑скрейпинг, журналы событий и экспорт из баз данных. При работе с такими источниками необходимо обеспечить согласованность схемы, корректность кодировки (UTF‑8) и отсутствие синтаксических ошибок, иначе процесс извлечения будет прерван.

Этапы преобразования JSON‑документов в табличный набор данных:

Загрузка файлов или потоков данных (requests, aiohttp, curl).
Десериализация содержимого в объект языка программирования (json.loads, json.load).
Проверка структуры по заранее определённому JSON‑Schema; отклонение некорректных записей.
Приведение вложенных объектов к плоскому виду:
- рекурсивное разворачивание словарей, соединение уровней через разделитель (например, parent_child).
- преобразование массивов в отдельные строки либо агрегирование (суммы, средние) в зависимости от задачи.
Приведение типов: преобразование строковых дат в datetime, чисел‑строк в numeric, заполнение пропусков (NaN, median).
Сохранение промежуточного результата в CSV, Parquet или в базу данных для последующего этапа обучения.

При работе с глубоко вложенными объектами рекомендуется использовать библиотеки pandas.json_normalize или специализированные ETL‑фреймворки (luigi, airflow). Они автоматизируют процесс развёртывания и позволяют задать список полей, которые следует извлечь, что упрощает контроль над размером получаемого набора.

Верификация итогового набора включает проверку уникальности идентификаторов, согласованности диапазонов значений и отсутствие дублирующих записей. После валидации данные могут быть разделены на тренировочную, валидационную и тестовую части согласно выбранной стратегии (k‑fold, hold‑out).

Таким образом, правильное использование JSON в качестве исходного формата обеспечивает воспроизводимость процесса формирования обучающих данных, минимизирует потери информации при преобразовании и упрощает интеграцию с последующими этапами машинного обучения.

Parquet

Parquet - колонковый формат файлов, оптимизированный для аналитических нагрузок. Структура файла хранит данные построчно по столбцам, что позволяет эффективно использовать сжатие и кодирование, минимизировать объём дискового пространства и ускорить чтение только нужных полей. Для построения обучающих наборов, полученных парсингом, Parquet предоставляет следующие преимущества:

независимая от языка схема, описывающая типы столбцов;
поддержка вложенных структур (массива, карты) без потери типизации;
возможность указать уровень компрессии (Snappy, GZIP, ZSTD) и кодирование (Dictionary, Bit‑packing);
совместимость с распределёнными движками (Spark, Dask, Flink) и библиотеками Python (pyarrow, pandas).

Типовой процесс создания Parquet‑файла из результатов парсинга выглядит так:

Сбор исходных данных (HTML, JSON, CSV) и их преобразование в табличный вид с помощью pandas.DataFrame или Spark DataFrame.
Определение схемы: явное указание типов (int64, float32, string, timestamp) для каждого столбца, что избавляет от автоматического вывода и повышает надёжность при последующей загрузке.
Применение предобработки: очистка, нормализация, преобразование категориальных признаков в строковые или числовые коды.
Запись DataFrame в Parquet с параметрами:
```
df.to_parquet(
 path='dataset.parquet',
 engine='pyarrow',
 compression='snappy',
 partition_cols=['date', 'category']
)
```
Параметр partition_cols разбивает файл на поддиректории, что ускоряет выборку по часто используемым фильтрам.
Верификация: чтение записанного файла, проверка совпадения количества строк и целостности схемы.

При работе с большими объёмами парсенных данных рекомендуется использовать потоковую запись (append mode) и распределённое выполнение задач, чтобы избежать перегрузки оперативной памяти. Формат Parquet сохраняет метаданные о статистике столбцов (минимум, максимум, количество нулей), что позволяет движкам автоматически отбрасывать ненужные блоки при чтении, тем самым уменьшив время подготовки данных для обучения моделей.

Выбор Parquet в качестве конечного хранилища упрощает интеграцию с пайплайнами машинного обучения, поскольку большинство фреймворков поддерживают прямой импорт без промежуточных конвертаций. Это снижает количество этапов трансформации и уменьшает риск ошибок при передаче данных между компонентами системы.

Базы данных

Для построения обучающего набора данных посредством парсинга необходима надёжная система хранения исходных сведений. Базы данных позволяют централизовать, индексировать и обеспечивать целостность информации, что упрощает её последующее извлечение и подготовку.

Выбор источника данных определяется структурой требуемой информации. Подходящие варианты включают:

реляционные СУБД (PostgreSQL, MySQL) - фиксированная схема, поддержка сложных запросов SQL;
документоориентированные хранилища (MongoDB, Couchbase) - гибкая схема, удобство работы с JSON‑похожими структурами;
колоночные хранилища (ClickHouse, Apache Parquet) - оптимизация под аналитические запросы и большие объёмы записей.

Доступ к базе реализуется через драйверы или клиентские библиотеки, соответствующие выбранному типу СУБД. При работе с удалёнными системами рекомендуется использовать защищённые соединения (TLS/SSL) и механизмы аутентификации (OAuth, JWT), чтобы предотвратить утечку данных.

Этапы извлечения информации из базы включают:

Формулирование запросов, возвращающих только необходимые поля и строки; избыточные данные исключаются на уровне СУБД.
Применение пост‑обработки (очистка, нормализация, приведение к единому типу) непосредственно после получения результата.
Сериализация подготовленных записей в формат, пригодный для последующего парсинга (CSV, JSONL, TFRecord).

Хранение промежуточных и окончательных наборов данных требует учёта объёма и частоты доступа. Для больших объёмов предпочтительно использовать распределённые файловые системы (HDFS, S3) или специализированные хранилища (LakeFS). При необходимости обеспечить быстрый поиск по метаданным рекомендуется добавить индексы в таблицы или использовать внешние поисковые движки (Elasticsearch).

Контроль целостности данных реализуется через проверку хеш‑сумм, журналирование операций записи и применение транзакций при модификации исходных таблиц. Автоматизация процесса достигается с помощью оркестрационных систем (Airflow, Prefect), позволяющих последовательно выполнять подключение к базе, извлечение, трансформацию и загрузку в целевое хранилище.

Структурирование данных

Структурирование данных после парсинга - ключевой этап формирования набора для обучения моделей. На этом этапе полученные из источников элементы преобразуются в форму, пригодную для последующей обработки алгоритмами машинного обучения.

Первый шаг - определение схемы. Требуется задать список полей, их типы (числовой, строковый, дата) и взаимосвязи. При этом следует учитывать, что некоторые атрибуты могут быть вложенными; их следует развернуть в отдельные столбцы или хранить в формате JSON в зависимости от требований модели.

Второй шаг - очистка. Необходимо удалить дубли, исправить синтаксические ошибки, привести к единому регистру, удалить лишние пробелы. Для числовых столбцов следует проверить диапазоны, заменить аномалии на средние значения или выбросы.

Третий шаг - нормализация. Числовые признаки масштабируются (Min‑Max, Z‑score) для обеспечения сопоставимости. Категориальные переменные кодируются (one‑hot, label encoding) в зависимости от количества уникальных значений и выбранного алгоритма.

Четвёртый шаг - обработка пропусков. Пропущенные значения заполняются статистическими оценками (среднее, медиана) или отдельным маркером, если их наличие несет смысловую нагрузку.

Пятый шаг - разделение. После приведения данных к единому формату набор делится на обучающую, валидационную и тестовую части в пропорциях, соответствующих объёму данных и требованиям эксперимента.

Шестой шаг - сохранение. Выбор формата (CSV, Parquet, TFRecord) определяется объёмом, скоростью доступа и совместимостью с используемыми фреймворками. При хранении в колонночных форматах сохраняется эффективность чтения только нужных признаков.

Соблюдение перечисленных действий обеспечивает согласованность, воспроизводимость и готовность данных к дальнейшему этапу - обучению и оценке моделей.

Сохранение датасета

При формировании набора данных, полученного парсингом, критически важен этап его сохранения. Выбор формата определяет совместимость с последующими этапами обработки и эффективность доступа. Наиболее распространённые варианты:

CSV - простая текстовая таблица, удобна для небольших наборов, но не поддерживает типизацию колонок и требует явного указания кодировки.
JSON - подходит для иерархических структур, сохраняет вложенные объекты, однако объём файлов может быть значительным.
Parquet - колонно‑ориентированный формат, обеспечивает сжатие, быстрый выбор колонок и оптимизирован для распределённых систем обработки.

Для каждого формата необходимо задать кодировку (UTF‑8 рекомендуется) и определить схему данных: типы полей, обязательность, диапазоны значений. Схема фиксируется в отдельном файле метаданных (YAML или JSON) и хранится рядом с набором.

Сжатие уменьшает объём хранилища и ускоряет передачу. Алгоритмы gzip и zstd часто применяются к CSV и JSON, тогда как Parquet имеет встроенное сжатие (snappy, gzip, brotli). Выбор компрессии зависит от компромисса между скоростью записи/чтения и уровнем сжатия.

Разбиение набора на части (partitioning) упрощает параллельную обработку. При работе с облачными хранилищами (Amazon S3, Google Cloud Storage) рекомендуется использовать структуру каталогов, отражающую логические группы данных (например, дата/источник).

Контроль целостности реализуется через хеш‑суммы (MD5, SHA‑256) для каждого файла. При загрузке проверяется совпадение хеша, что позволяет обнаружить повреждения данных.

Версионирование наборов данных обеспечивает возможность отката к предыдущим состояниям. Реализуется через системы контроля версий (DVC, Git LFS) или через нумерацию каталогов (v1, v2, …). Метаданные версии фиксируют дату создания, параметры парсинга и идентификаторы источников.

Хранение в базе данных (PostgreSQL, ClickHouse) применимо, когда требуется быстрый запрос по отдельным записям. В этом случае экспорт из файлового формата преобразуется в таблицу, а индексы создаются по ключевым полям.

Итоговый процесс сохраняет набор в выбранном формате, фиксирует схему и метаданные, применяет сжатие и разбиение, проверяет целостность и регистрирует версию. При соблюдении этих шагов набор данных остаётся воспроизводимым и готовым к обучению моделей машинного обучения.

Тестирование и валидация

Проверка качества данных

При построении набора данных на основе парсинга первичный контроль качества данных обязателен. На этапе получения сырых записей проверка позволяет выявить отклонения, которые могут исказить обучение модели.

Основные критерии оценки:

Полнота: сравнение количества полученных записей с ожидаемым объёмом; отсутствие пропусков в обязательных полях.
Корректность формата: проверка соответствия типу данных (число, дата, строка), соблюдение регламентированных шаблонов.
Согласованность: сопоставление связанных атрибутов (например, диапазон даты публикации не должен превышать текущую дату).
Дубликаты: поиск идентичных или почти идентичных строк, удаление повторов.
Аномалии: статистический анализ распределения значений, выделение выбросов, которые требуют ручной проверки или исключения.

Техническая реализация обычно включает последовательные шаги:

Загрузка парсированных записей в промежуточный хранилище (CSV, JSON, база данных).
Применение скриптов валидации, написанных на Python/Scala, с использованием библиотек pandas, pyarrow, Great Expectations.
Формирование отчётов о найденных ошибках: количество пропусков, процент дубликатов, список аномальных значений.
Автоматическое исправление простых несоответствий (приведение к нужному типу, заполнение дефолтных значений) и маркировка сложных случаев для ручного вмешательства.
Экспорт проверенного набора в финальный формат, готовый к дальнейшему разделению на обучающую и тестовую выборки.

Регулярное повторение этих процедур после каждой итерации парсинга гарантирует стабильность входных данных и снижает риск деградации модели из‑за загрязнения информации.

Валидация структуры датасета

Валидация структуры датасета - неотъемлемый этап после получения сырых данных парсером. На этом этапе проверяется соответствие формата, целостность и согласованность записей, что гарантирует корректную работу алгоритмов машинного обучения.

Для контроля структуры рекомендуется выполнить следующие действия:

Проверка наличия обязательных полей. Сравнить список колонок с заранее определённым шаблоном; отсутствие любого из них должно фиксироваться как ошибка.
Типизация столбцов. Убедиться, что каждый столбец содержит данные ожидаемого типа (число, строка, дата). Автоматически преобразовать несовпадения или отсеять неверные записи.
Ограничения значений. Задать диапазоны, перечни или регулярные выражения для каждого поля; значения, выходящие за пределы, маркируются для последующей очистки.
Уникальность ключевых идентификаторов. Проверить, что в наборе нет дублирующих записей по полям, используемым в качестве первичных ключей.
Отсутствие пропусков в критических колонках. Для столбцов, влияющих на целевую переменную, наличие пустых ячеек недопустимо; такие строки либо заполняются, либо удаляются.
Соотношение размеров наборов. При разделении на обучающую, валидационную и тестовую части убедиться, что размер каждой части соответствует заданным пропорциям и не содержит перекрывающихся записей.

После выполнения перечисленных проверок следует сформировать отчёт, в котором указаны количество обнаруженных нарушений, типы ошибок и рекомендации по их устранению. Автоматизация данного процесса позволяет интегрировать валидацию в пайплайн парсинга, обеспечивая постоянный контроль качества данных на каждом этапе их формирования.

Подготовка к использованию в моделях машинного обучения

Созданный при помощи парсинга набор данных требует последовательной обработки перед подачей в алгоритмы обучения.

Первый этап - удаление шумовых элементов. Необходимо исключить HTML‑теги, скрипты, рекламные блоки и дублирующие записи. Для этого применяют регулярные выражения или специализированные парсеры, которые гарантируют полное удаление нежелательного кода.

Второй этап - приведение текстовых и числовых полей к единому формату. Даты преобразуются к ISO‑8601, числовые значения округляются до требуемой точности, а категориальные признаки кодируются с помощью one‑hot или label‑encoding.

Третий этап - токенизация и лемматизация при работе с естественным языком. Токенизаторы разбивают строку на слова, а лемматизаторы возвращают их базовые формы, что снижает размер словаря и повышает обобщающую способность модели.

Четвёртый этап - разметка данных. Для задач классификации присваиваются метки, для регрессии - целевые значения, для последовательных моделей - соответствующие метки токенов.

Пятый этап - разделение набора на обучающую, валидационную и тестовую части. Стандартные пропорции 70 % / 15 % / 15 % обеспечивают достаточную репрезентативность каждой подвыборки.

Шестой этап - проверка качества. Проводятся статистические оценки распределения признаков, проверка на наличие выбросов и оценка баланса классов. При обнаружении аномалий применяются методы отбора или балансировки, такие как SMOTE или undersampling.

Седьмой этап - экспорт в совместимый формат. Наиболее распространённые варианты - CSV с указанием разделителя, Parquet для колонко‑ориентированных хранилищ и TFRecord для TensorFlow‑проектов.

Краткий чек‑лист подготовки:

Очистка от шумовых элементов
Нормализация форматов
Токенизация и лемматизация (при необходимости)
Присвоение меток и целевых переменных
Деление на обучающую, валидационную и тестовую части
Оценка и коррекция качества данных
Сохранение в требуемом формате

Соблюдение перечисленных шагов гарантирует, что парс‑полученный набор будет готов к эффективному использованию в любых моделях машинного обучения.