Что такое синтаксический анализ данных?

Парсинг данных - это термин, который часто встречается при работе с большими объемами данных, особенно для тех, кто занимается сбором данных из Интернета, а также для инженеров-программистов. Однако парсинг данных - это тема, которая нуждается в более глубоком обсуждении. Например, что именно представляет собой парсинг данных и как

Парсинг данных - это термин, который часто встречается при работе с большими объемами данных, особенно для тех, кто занимается сбором данных из Интернета, а также для инженеров-программистов. Однако парсинг данных - это тема, которая нуждается в более глубоком обсуждении. Например, что именно представляет собой парсинг данных и как его реализовать в реальном мире.

В этой статье мы ответим на все вышеперечисленные вопросы и представим обзор основных терминов, связанных с парсингом данных.

Что означает синтаксический анализ?

Когда вы извлекаете большое количество данных с помощью веб-скреппинга, они представляются в формате HTML. К сожалению, это не тот формат, который может прочитать любой непрограммист. Поэтому необходимо провести дополнительную работу с данными, чтобы привести их в человекочитаемый формат, удобный для анализа специалистами по анализу данных. Именно парсер выполняет большую часть этой тяжелой работы по разбору данных.

Что делает парсер данных?

Парсер преобразует данные в одном формате в данные в другой форме. Например, парсер преобразует данные HTML, полученные с помощью скраппинга, в JSON, CSV и даже в таблицу, чтобы их можно было читать и анализировать. Стоит также отметить, что парсер не привязан к какому-либо конкретному формату данных.

Парсер не разбирает каждую строку HTML, потому что хороший парсер выделит нужные данные в HTML-тегах из остальных.

Различные технологии, использующие парсер

Как уже говорилось в предыдущем разделе, поскольку парсер не привязан к одной конкретной технологии, он исключительно гибок по своей природе. Поэтому его используют самые разные технологии:

Языки сценариев - это языки, для выполнения которых не требуется компилятор, так как они запускаются на основе серии команд в файле. Типичными примерами являются PHP, Python и JavaScript.

Java и другие языки программирования - языки программирования высокого уровня, такие как Java, используют компилятор для преобразования исходного кода в язык ассемблера. Парсер - важный компонент этих компиляторов, который создает внутреннее представление исходного кода.

HTML и XML - в случае HTML парсер извлекает текст из HTML-тегов, таких как заголовок, заголовки, абзацы и т. д. В то время как парсер XML - это библиотека, которая облегчает чтение и работу с XML-документами.

Языки SQL и базы данных. Например, парсер SQL разбирает SQL-запрос и генерирует поля, определенные в SQL-запросе.

Языки моделирования - парсер в языках моделирования позволяет разработчикам, аналитикам и заинтересованным сторонам понять структуру моделируемой системы.

Языки интерактивных данных - используются для интерактивной обработки больших объемов данных, в том числе в космической науке и физике Солнца. 

Зачем нужен парсинг данных?

Основная причина необходимости синтаксического анализа заключается в том, что различным организациям требуются данные в различных форматах. Таким образом, синтаксический анализ позволяет преобразовать данные так, чтобы их мог понять человек или, в некоторых случаях, программное обеспечение. Одним из ярких примеров последнего являются компьютерные программы. Сначала люди пишут их в понятном им формате на языке высокого уровня, аналогичном естественному языку вроде английского, которым мы пользуемся ежедневно. Затем компьютеры переводят их в форму, вплоть до машинного кода, который компьютеры понимают.

Парсинг также необходим в ситуациях, когда требуется взаимодействие между двумя разными программами - например, сериализация и десериализация класса.

Терминология синтаксического анализа и структура синтаксического анализатора

До этого момента вы знали фундаментальные концепции парсинга данных. Теперь пришло время изучить значимые понятия, связанные с разбором данных, и то, как работает синтаксический анализатор. 

Терминология

Регулярные выражения

Регулярные выражения - это ряд символов, которые определяют определенный шаблон. Чаще всего они используются в языках высокого уровня и скриптовых языках для проверки адреса электронной почты или даты рождения. Хотя они считаются непригодными для разбора данных, их все же можно использовать для разбора простого ввода. Это заблуждение возникает из-за того, что некоторые программисты используют регулярные выражения для каждой задачи синтаксического анализа, даже когда они не должны использоваться. В таких случаях в результате получается ряд регулярных выражений, скомпонованных вместе.

Вы можете использовать регулярные выражения для анализа некоторых простых языков программирования, также известных как регулярные языки. Однако это не относится к HTML, который можно считать простым языком. Это связано с тем, что внутри HTML-тегов можно встретить любое количество произвольных тегов. Кроме того, согласно его грамматике, в нем есть рекурсивные и вложенные элементы, которые нельзя отнести к регулярным языкам. Поэтому вы не сможете разобрать их, как бы ни были умны. 

Грамматика

Грамматика - это набор правил, которые описывают язык синтаксически. Таким образом, она относится только к синтаксису, но не к семантике языка. Другими словами, грамматика относится к структуре языка, а не к его значению. Рассмотрим следующий пример:

HI: "HI"

НАЗВАНИЕ: [a-zA-z] +

Приветствие: ПРИВЕТСТВИЕ: HI NAME

Двумя возможными выходами для приведенного выше кода могут быть "HI SARA" или "HI Coding". С точки зрения структуры языка оба варианта верны. Однако во втором варианте, поскольку "Coding" не является именем человека, он неверен семантически.

Анатомия грамматики

Мы можем рассмотреть анатомию грамматики с помощью общепринятых форм, таких как форма Бэкуса-Наура (BNF). У этой формы есть свои разновидности - расширенная форма Бэкуса-Наура, которая указывает на повтор. Другой вариант БНФ - дополненная форма Бэкуса-Наура. Она используется при описании двунаправленных коммуникационных протоколов.

Когда вы используете типичное правило в форме Бэкуса-Наура, оно выглядит следующим образом:

<symbol> : : _expression_

The <symbol> is nonterminal, which means you can replace it with elements on the right,  _expression_. The _expression_ could contain terminal symbols as well as nonterminal symbols. 

Теперь вы можете спросить, что такое терминальные символы? Это те, которые не встречаются в качестве символов ни в одном из компонентов грамматики. Типичный пример терминального символа - строка символов, например "Program".

Поскольку правило, подобное приведенному выше, технически определяет преобразование между нетерминалом и группой нетерминалов и терминалом справа, его можно назвать правилом производства.

Типы грамматик 

Существует два типа грамматик: регулярные грамматики и контекстно-свободные грамматики. Регулярные грамматики используются для определения общего языка. Существует также более современный тип грамматик, известный как грамматика парсинга выражений (PEG), представляющая языки без контекста, и они также являются мощными контекстно-свободными грамматиками. В любом случае разница между этими двумя типами зависит от нотации и способа реализации правил.

Более простой способ, с помощью которого вы могли бы различать две грамматики, - это _выражение_, или правая часть правила может быть в форме :

• Пустая строка
• Символ одного терминала
• За одним терминальным символом следует нетерминальный символ.

В действительности это легче сказать, чем сделать, поскольку конкретный инструмент может допускать больше терминальных символов в одном определении. Тогда он может преобразовать выражение в корректную серию выражений, которая относится к одному из вышеперечисленных случаев.

Поэтому даже вульгарное выражение, которое вы напишете, будет преобразовано в правильную форму, хотя оно и несовместимо с естественным языком.

Компоненты синтаксического анализатора

Поскольку синтаксический анализатор отвечает за анализ строки символов на языке программирования, соответствующей правилам грамматики, которые мы только что обсудили, мы можем разбить функциональность синтаксического анализатора на два этапа. Обычно парсеру поручают программно прочитать, проанализировать и преобразовать неструктурированные данные в структурированный формат.

Два основных компонента, из которых состоит парсер, - это лексический анализ и синтаксический анализ. Кроме того, некоторые парсеры также реализуют компонент семантического анализа, который принимает структурированные данные и фильтрует их как: положительные или отрицательные, полные или неполные. Хотя вы можете предположить, что этот процесс еще больше улучшает процесс анализа данных, это не всегда так.  

Семантический анализ не встроен в большинство парсеров из-за более предпочтительной практики семантического анализа человеком. Поэтому семантический анализ должен быть дополнительным шагом, и если вы планируете его проводить, он должен дополнять ваши бизнес-цели.

Далее обсудим два основных процесса парсера.

Лексический анализ

Его выполняют парсеры, которые также называют сканерами или токенизаторами, и их роль заключается в преобразовании последовательности необработанных неструктурированных данных или символов в токены. Часто строка символов, поступающая в парсер, имеет формат HTML. Затем парсер создает лексемы, используя лексические единицы, включая ключевые слова, идентификаторы и разделители. Одновременно парсер игнорирует лексически нерелевантные данные, о которых мы говорили во вступительном разделе. Например, это пробельные символы и комментарии в HTML-документе.

После того как синтаксический анализатор отбрасывает нерелевантные лексемы в процессе лексического анализа, остальная часть процесса синтаксического разбора занимается синтаксическим анализом.

Синтаксический анализ

Эта фаза разбора данных состоит в построении дерева разбора. Это означает, что после создания лексем синтаксический анализатор организует их в дерево. Во время этого процесса нерелевантные лексемы также попадают в структуру вложенности самого дерева. К нерелевантным лексемам относятся скобки, точки с запятой и фигурные скобки.

Чтобы вы лучше поняли это, давайте проиллюстрируем это простым математическим уравнением: (a*2)+4

Лексика синтаксического анализатора разделит их на лексемы следующим образом:

( => Парентеза

a => Значение

* => Умножить

2 => Значение

 )=> Скобка

+ => Плюс

4 => Значение

После этого дерево разбора будет построено следующим образом:

    Когда парсер извлекает данные из элементов HTML, он будет следовать тому же принципу.

Собственный парсер или аутсорсинг?

Теперь вы получили представление о фундаментальных аспектах парсера. Настало время для волнующего момента: создать свой парсер или прибегнуть к услугам сторонних разработчиков. Для начала давайте рассмотрим плюсы и минусы каждого метода. 

Плюсы собственного парсера

Создание собственного парсера дает множество преимуществ. Одно из главных преимуществ - это возможность контролировать спецификации. Кроме того, поскольку парсеры не ограничены каким-либо одним форматом данных, у вас есть возможность настраивать их под различные форматы данных. 

Среди других существенных преимуществ - экономия средств и контроль над обновлением и поддержкой встроенного парсера. 

Недостатки собственного парсера

Собственный парсер не лишен недостатков. Одним из существенных недостатков является то, что он будет отнимать много вашего драгоценного времени, когда вы в значительной степени контролируете его обслуживание, обновление и тестирование. Другой недостаток заключается в том, сможете ли вы купить и построить мощный сервер, чтобы разбирать все данные быстрее, чем вам требуется. Наконец, вам придется обучать весь свой персонал, чтобы создать парсер и проводить обучение работе с ним. 

Плюсы аутсорсингового парсера

При передаче парсера на аутсорсинг вы сэкономите деньги, которые тратите на человеческие ресурсы, поскольку компания-покупатель предоставит вам все задачи, включая серверы и парсер. Кроме того, вы с наименьшей вероятностью столкнетесь с существенными ошибками, поскольку компания, создавшая парсер, скорее всего, протестирует все сценарии, прежде чем выпустить его на рынок.

Если возникнет какая-либо ошибка, техническая поддержка будет предоставлена компанией, у которой вы приобрели парсер. Вы также сэкономите немало времени, поскольку принятие решений о создании лучшего парсера будет осуществляться на основе аутсорсинга. 

Минусы аутсорсингового парсера

Хотя аутсорсинг имеет множество преимуществ, у него есть и недостатки. Основными недостатками являются настраиваемость и стоимость. Поскольку компания, занимающаяся парсингом, создала весь функционал, это потребует больших затрат. Кроме того, ваш полный контроль над функциональностью парсера будет ограничен.

Заключение

Из этой объемной статьи вы узнали о том, как работает парсер, о процессе парсинга данных в целом и его основах. Парсинг данных - это долгий и сложный процесс. Когда у вас появится шанс испытать парсинг данных на практике, вы будете обладать обширными знаниями о его эффективном выполнении.

Мы надеемся, что вы будете эффективно использовать эти знания.