10 Cara Memanfaatkan Python untuk Ekstraksi dan Parsing Data

Python Membuat Ekstraksi Data dan Parsing Lebih Sederhana

Ketika berbicara tentang pemrosesan dan analisis data, frasa ekstraksi dan penguraian data terkadang digunakan secara bergantian.

Ekstraksi data, di sisi lain, adalah proses mengumpulkan informasi yang relevan dari berbagai sumber dan menyajikannya dengan cara terstruktur yang dapat digunakan oleh pengguna akhir, sedangkan penguraian adalah proses memecah data mentah menjadi bagian-bagian yang berarti.

Dengan kata lain, Anda secara teratur diminta untuk mengumpulkan data dari materi yang tidak terstruktur dan semi-terstruktur (seperti berita dan situs web).

Mengaturnya ke dalam bingkai data sehingga dapat dianalisis dan disajikan dengan cara yang bermakna.

Python sering membuat pekerjaan ini lebih sederhana karena dua alasan.

• Pertama, karena proyek Anda dinamis, Anda dapat menambahkan atau menghapus tugas dengan cepat saat Anda menggunakannya.
• Kedua, banyak kemampuan dan fungsi bahasa diarahkan pada pemrosesan dan analisis teks, yang memfasilitasi ekstraksi dan penguraian data.

Misalnya, Anda dapat dengan cepat memisahkan teks menjadi kata, frasa, dan potongan menggunakan modul ulang, yang menyederhanakan pemrosesan dan analisis teks untuk pencarian dan pencocokan.

Modul ini bahkan mempermudah pemetaan topik dan tema dokumen (atau situs web) menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dengan memungkinkan Anda menemukan semua kata benda dan kata kerja dalam sebuah teks.

Di tahun mendatang, 10,5 miliar perangkat diperkirakan akan disusupi.

Dengan 10,5 miliar gadget yang diperkirakan akan online pada tahun 2019, tahun-tahun mendatang dijuluki sebagai “Tahun IoT”.

Perangkat yang merupakan bagian dari IoT, atau Internet of Things, ukurannya berkisar dari perangkat kecil yang dapat dikenakan seperti jam tangan pintar hingga yang lebih besar seperti lemari es dan termostat, memberikan peluang bagi pelaku kejahatan untuk meretas sejumlah besar perangkat.

Karena gadget ini seringkali tidak memerlukan tindakan pencegahan keamanan yang serius, peretas dan penjahat dunia maya lainnya dapat dengan mudah menyerangnya.

Kemungkinan terjadinya pelanggaran sangat tinggi karena ada begitu banyak perangkat IoT dan koneksi sering dilakukan menggunakan komputer publik atau koneksi internet yang terdapat di kedai kopi dan lobi hotel.

Organisasi merasa sangat sulit untuk melacak semua kerentanan keamanan siber yang disediakan oleh IoT karena banyaknya perangkat.

Profesional keamanan telah beralih ke solusi keamanan mutakhir yang dibuat untuk menangkal risiko ini untuk mengatasi masalah ini.

Produk-produk ini menggunakan kecerdasan buatan untuk secara instan menilai miliaran peristiwa keamanan yang ditimbulkan oleh perangkat IoT.

Solusi keamanan berbasis AI dapat secara efisien mengikuti dan memantau aktivitas IoT, menemukan potensi risiko dari perangkat yang terhubung sebelum dapat menyebabkan kerusakan.

Dengan menggunakan alat yang sesuai, tim dapat yakin bahwa rencana IoT mereka berhasil dan jaringan mereka aman dan terjamin.

Semua Tentang Python dan Penggunaannya

Mengatakan bahwa organisasi belum memerlukan alat untuk mengelola data besar adalah tindakan yang bodoh.

Perusahaan sekarang memiliki lebih banyak pilihan untuk menyimpan dan memproses data mereka berkat munculnya Hadoop dan cloud, tetapi ini juga membawa banyak kesulitan baru.

Tim mungkin dapat mengontrol daya komputasi yang diperlukan untuk mengoperasikan aplikasi big data, tetapi mereka tidak selalu dapat menjamin bahwa data akan tetap aman di cloud.

Python berguna dalam situasi ini.

Bahasa pemrograman Python cukup populer dalam beberapa tahun terakhir, sebagian karena karakter dinamisnya yang kuat yang mendorong eksperimen dan pengembangan yang cepat.

Setiap orang yang siap untuk belajar dapat dengan mudah mengaksesnya berkat komunitas sumber terbuka, dan Anda dapat memulai tanpa biaya dan dengan sedikit usaha!

Posting ini akan membahas beberapa aplikasi yang paling membantu dan praktis dari bahasa ini serta bagaimana Anda dapat mulai membuat tugas terkait data Anda sendiri.

Salah satu bahasa skrip terbaik untuk berbagai pekerjaan analisis data di Python.

Posting ini akan memaparkan Anda pada banyak cara Python dapat digunakan di banyak sektor analitik data jika Anda baru mengenal bahasa ini.

Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang penambangan data, analisis statistik, atau pencarian informasi, Python adalah alat yang luar biasa untuk melakukan tugas-tugas ini.

Sebagian besar perusahaan saat ini beroperasi secara online. Ini menandakan bahwa banyak bidang usaha mereka bergantung pada internet.

Python adalah alat yang ideal untuk siapa saja yang ingin mengotomatiskan pengumpulan dan analisis data.

10 Cara Memanfaatkan Python untuk Ekstraksi dan Parsing Data

1. Bangun DataFrames Python Besar-besaran untuk Ekstraksi dan Parsing

  Kapasitas untuk mengelola volume data yang sangat besar adalah salah satu perkembangan terkini yang paling menarik dari pustaka standar Python.

Beberapa struktur dan teknik data tersedia di pustaka Pandas yang memudahkan pembuatan kerangka data besar yang dapat menyimpan jutaan catatan, masing-masing dengan miliaran byte data.

Bekerja dengan kumpulan data besar memiliki banyak manfaat, termasuk membuat kueri canggih dan analisis data menjadi cepat dan sederhana.

Bisnis dapat dengan cepat dan tepat mengungkap tren, pola, dan peluang yang membutuhkan waktu lebih lama untuk ditemukan menggunakan pendekatan konvensional dengan mengintegrasikan kekuatan pembelajaran mesin dan AI dengan kumpulan data yang luas.

2. Python Memanfaatkan Ekspresi Reguler Saat Memanipulasi String pada Ekstraksi dan Parsing Data

Bekerja dengan ekspresi reguler adalah tambahan terbaru dan penting untuk pustaka standar Python.

Alih-alih mem-parsing HTML atau XML secara manual, ekspresi reguler adalah alat ampuh yang dapat digunakan untuk memeriksa dan mengedit string.

Misalnya, menggunakan ekspresi reguler sangat menyederhanakan dan meningkatkan keandalan penguraian umpan XML.

Kelemahan menggunakan ekspresi reguler adalah sulit untuk dipahami dan menuntut banyak pekerjaan untuk digunakan dengan tepat.

Syukurlah untuk fungsi dan contoh bantuan bawaan Python, yang dapat membuat pemahaman ekspresi reguler jauh lebih mudah.

3. Python Mendirikan Bisnis Gaya Hidup Sebagai Startup Dengan Ekstraksi dan Parsing Data

Pandemi Covid-19 pada tahun 2019 menyebabkan penutupan banyak perusahaan dan peralihan yang meluas ke kerja jarak jauh.

Sejak saat itu, banyak perusahaan “kewirausahaan baru” bermunculan untuk memenuhi tuntutan gaya hidup pengembara digital yang ditimbulkan oleh epidemi tersebut.

Bisnis ini menyediakan berbagai layanan untuk membantu pekerja jarak jauh, kontraktor independen, dan pengembara digital.

Salah satu perusahaan tersebut adalah Airwallex, yang menyediakan layanan terkait perjalanan kelas atas untuk pengembara digital.

Itu dimulai sebagai tanggapan terhadap meningkatnya kebutuhan akan kesempatan kerja jarak jauh yang disebabkan oleh epidemi.

Mereka memerlukan platform yang dapat dengan mulus menghubungkan penginapan pilihan kontraktor independen, seperti hotel mewah dan persewaan kendaraan, dengan layanan perjalanan lain yang diperlukan, seperti tiket dan asuransi perjalanan.

Pandemi memaksa banyak perusahaan mengadopsi kerja jarak jauh dan meningkatkan penggunaan pekerja lepas dan pengembara digital.

4. Python Terima Otomasi Kapanpun Memungkinkan 

Kita semua telah menjadi sangat sadar akan keuntungan otomatisasi dalam beberapa tahun terakhir, jika memungkinkan.

Wabah Covid-19 telah menyebabkan banyak perusahaan beralih sepenuhnya ke sistem kerja jarak jauh, dan manfaat otomatisasi operasi kini semakin nyata.

Mengapa tidak mengotomatiskan aktivitas yang dapat Anda selesaikan yang tidak terkait dengan interaksi klien?

ClickMeter, solusi yang dibuat oleh Reachforce dan Ignition Technologies yang memungkinkan analitik pemasaran otomatis, adalah ilustrasi yang bagus untuk ini.

Kecerdasan buatan (AI) menangani semua analitik untuk produk, memanfaatkan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami yang intensif untuk melacak keterlibatan dan minat konsumen di beberapa saluran.

Platform yang sepenuhnya otomatis untuk analitik pemasaran memiliki keunggulan dalam memberi tim pemasaran lebih banyak waktu untuk melibatkan pelanggan dengan cara baru dan meningkatkan kuantitas dan kualitas prospek dan konversi.

Pada gilirannya, ini mendorong produktivitas dan pertumbuhan.

5. Gunakan Apache Spark Untuk Menganalisis Ekstraksi dan Parsing Data dalam Jumlah Besar

Meskipun Python sangat ideal untuk mengevaluasi kumpulan data yang lebih kecil, seiring berkembangnya kumpulan data, itu dengan cepat menjadi tidak efektif dan melelahkan.

Misalnya, ketika kumpulan data Anda meluas ke ukuran tertentu, itu akan menuntut peningkatan jumlah siklus CPU inti untuk dianalisis.

Ini menjadi masalah jika Anda perlu melakukan analisis nantinya

karena akan sulit dan mungkin mahal untuk menyimpan semua data ini di memori, terutama karena mengambilnya akan membutuhkan banyak daya CPU.

Untungnya, situasi ini telah dipertimbangkan secara khusus saat proyek Apache Spark yang luar biasa dibuat.

Pertama kali dirancang untuk digunakan dengan Hadoop, platform analisis data Apache Spark kemudian diperluas untuk melayani sejumlah kasus penggunaan, termasuk analitik, pembelajaran mesin, dan analisis grafik.

Salah satu keuntungan utama menggunakan Apache Spark adalah sangat efektif dalam menyimpan dan memproses banyak data, memungkinkan Anda memeriksa kumpulan data yang lebih besar dengan lebih cepat daripada hanya dengan satu komputer.

Dengan Apache Spark, Anda dapat membangun aplikasi Anda sendiri menggunakan gaya pemrograman terpadu dan dokumentasi komprehensif, atau menjalankan analisis data yang kompleks menggunakan koleksi perpustakaan yang tersedia.

6. Ekstraksi Data dan Parsing Gunakan Redis Untuk Menyimpan Kunci dan Nilai

Paket Redis adalah tambahan lain yang sangat membantu untuk pustaka standar Python.

Redis adalah penyimpanan nilai kunci sumber terbuka yang banyak digunakan yang menawarkan solusi cepat dan mudah untuk mempertahankan data antar komputer.

Kesuksesan Redis berasal dari kemudahan penggunaannya dan fakta bahwa Redis dibuat menggunakan perangkat lunak sumber terbuka, membuatnya tersedia bagi siapa saja yang ingin mencobanya.

Redis adalah alternatif yang sangat baik jika Anda mencari cara cepat dan sederhana untuk menyimpan dan mengambil sejumlah kecil informasi tanpa harus khawatir mengunci memori utama Anda.

7. Diperlukan Ekstraksi Data dan Parsing untuk Menulis Kode Aman

Beberapa pelanggaran data profil tinggi telah terjadi selama beberapa tahun terakhir, dengan konsekuensi pengeluaran yang tinggi dan gangguan komersial.

Karena itu, banyak organisasi telah meningkatkan upaya mereka untuk melindungi data sensitif—baik saat transit maupun saat tidak digunakan.

Memastikan kode Anda aman, dan mencegah akses yang tidak diinginkan dan pelanggaran data yang tidak disengaja, adalah salah satu cara terbaik untuk mencapainya.

Python membuat ini cukup mudah.

Bahasa ini menawarkan proses dan alat untuk menulis kode yang lebih aman, seperti autentikasi, enkripsi, dan penyamaran yang disempurnakan.

Anda dapat menulis kode yang mudah diaudit dan diuji menggunakan alat dan metode ini, yang membuatnya lebih dapat diandalkan dan kecil kemungkinannya menyertakan kelemahan penting.

Karena alat dan proses ini sudah termasuk dalam bahasa dan tidak memerlukan penyiapan tambahan apa pun untuk membuat kode Anda aman, Anda akan menghemat banyak waktu dan tenaga.

Namun, Python tidak menyediakan solusi pengujian dan debugging yang lengkap.

Python melakukan pekerjaan luar biasa untuk menjaga kode Anda dan mencegah pelanggaran data.

Jika Anda mencari solusi yang dapat digunakan baik di dalam maupun di luar Python, Selenium adalah pilihan yang bagus.

Bahkan aplikasi web yang dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman alternatif, seperti Javascript, dapat diuji dengan Selenium.

8. Buat Platform Keterlibatan Media Sosial Dengan Python

Jika Anda pernah melihat streamer Twitch atau pembuat YouTube, Anda mungkin memperhatikan bahwa mereka sering memulai videonya dengan meminta alamat email pemirsa.

Mereka pada akhirnya akan mengirimkan buletin kepada pelanggan dengan penawaran dan diskon khusus.

Anda dapat menyiapkan pengiriman massal otomatis menggunakan program seperti MailChimp, yang akan memberi Anda aliran calon klien yang konsisten.

Jika Anda telah mengumpulkan banyak pengikut, Anda mungkin berpikir untuk membangun komunitas seputar produk atau layanan Anda tempat konsumen dapat berinteraksi dan berkembang dengan bantuan Anda.

9. Gunakan Python Untuk Membangun Sistem CRM untuk Ekstraksi dan Parsing Data

Bayangkan diri Anda sebagai salah satu pendiri perusahaan yang membuat aplikasi iPhone dan Android.

Anda telah memutuskan untuk mengembangkan aplikasi yang memudahkan pelanggan menemukan vendor barang dan jasa mereka di sekitar, tetapi Anda kesulitan menemukan bahasa pemrograman yang mudah digunakan dan memiliki semua kemampuan yang Anda butuhkan.

Bukankah luar biasa jika Anda dapat mengembangkan aplikasi Anda dengan program sumber terbuka?

Nah, ada.

Meskipun cukup sederhana untuk dipelajari dan digunakan, Python memiliki semua struktur dan fungsi standar yang Anda harapkan dari bahasa pemrograman yang lengkap.

Tempat yang bagus untuk mulai belajar tentang kemampuan Python adalah dengan membuat sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM).

Anda harus membuat tabel database terlebih dahulu, kemudian menambahkan informasi perusahaan (seperti nama, alamat, dan nomor telepon), dan terakhir menghubungkan keduanya menggunakan relasi.

Dengan pustaka database sqlite3 bawaan Python, Anda dapat menyelesaikan semua ini.

10. Buat Situs Web Dengan Python Untuk Kesenangan Atau Uang

Kemudahan membuat situs web yang berfungsi dengan Python adalah salah satu keunggulannya yang menonjol.

Untuk membuat situs web sederhana, Anda tidak perlu melibatkan desainer web yang mahal atau mencari pakar HTML.

Anda dapat langsung membuat situs web yang berfungsi penuh yang melakukan fungsi yang Anda perlukan dengan sedikit kreativitas.

Anda bahkan dapat melangkah lebih jauh dan membangun situs web yang sepenuhnya responsif dengan grafik yang Anda unggah sendiri jika Anda memiliki hasrat untuk gaya.

Pastikan untuk mempertahankan penekanan utama setiap halaman pada masalah mendasar tertentu, dan untuk menjaga fungsi dan konten situs web secara konsisten.

Semoga Anda menikmati menjelajahi esai ini.

Kami telah membahas berbagai aplikasi berguna untuk Python yang dapat digunakan untuk bekerja atau bermain.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda mencari titik referensi sederhana dan kami akan menghubungi Anda segera setelah kami dapat memberikan solusi yang memungkinkan Anda mewujudkan tujuan Anda