데이터 추출 및 구문 분석에 Python을 활용하는 10가지 방법

Python은 데이터 추출 및 구문 분석을 더 간단하게 만듭니다.

데이터 처리 및 분석에 대해 이야기할 때 데이터 추출 및 구문 분석이라는 문구는 때때로 같은 의미로 사용됩니다.

반면에 데이터 추출은 수많은 소스에서 관련 정보를 수집하여 최종 사용자가 사용할 수 있는 구조화된 방식으로 제공하는 프로세스인 반면 파싱은 원시 데이터를 의미 있는 부분으로 나누는 프로세스입니다.

다시 말해, 비정형 및 반정형 자료(예: 뉴스 스토리 및 웹사이트)에서 데이터를 수집하라는 정기적인 요청을 받습니다.

의미 있는 방식으로 분석하고 제시할 수 있도록 데이터 프레임으로 구성합니다.

Python은 종종 두 가지 이유로 이러한 작업을 더 간단하게 만듭니다.

• 먼저, 프로젝트가 동적이기 때문에 진행하면서 신속하게 작업을 추가하거나 제거할 수 있습니다.
• 둘째, 언어의 많은 기능과 기능이 데이터 추출과 구문 분석을 용이하게 하는 텍스트 처리 및 분석에 맞춰져 있습니다.

예를 들어 검색 및 일치를 위한 텍스트 처리 및 분석을 단순화하는 re-module을 사용하여 텍스트를 단어, 구 및 청크로 빠르게 분리할 수 있습니다.

이 모듈은 텍스트에서 모든 명사와 동사를 검색할 수 있도록 하여 NLP(자연어 처리)를 사용하여 문서(또는 웹 사이트)의 주제와 테마를 간단하게 매핑할 수 있도록 합니다.

다가오는 해에는 105억 개의 장치가 손상될 것으로 예상됩니다.

2019년에는 105억 개의 가제트가 온라인 상태가 될 것으로 예상되므로 다가오는 해는 "IoT의 해"라는 별명이 붙었습니다.

IoT 또는 사물 인터넷의 일부인 장치는 스마트 워치와 같은 소형 웨어러블부터 냉장고 및 온도 조절 장치와 같은 대형 장치에 이르기까지 크기가 다양하여 악의적인 행위자가 수많은 장치를 해킹할 수 있는 기회를 제공합니다.

이러한 장치는 심각한 보안 예방 조치가 필요하지 않은 경우가 많기 때문에 해커 및 기타 사이버 범죄자가 쉽게 공격할 수 있습니다.

너무 많은 IoT 장치가 있고 커피숍과 호텔 로비에서 볼 수 있는 공용 컴퓨터나 인터넷 연결을 사용하여 자주 연결되기 때문에 위반 가능성이 매우 높습니다.

조직은 엄청난 수의 장치로 인해 IoT가 제공하는 모든 사이버 보안 취약성을 추적하는 것이 매우 어렵다는 것을 알고 있습니다.

보안 전문가들은 이 문제를 해결하기 위해 이러한 위험에 대응하기 위해 만들어진 최첨단 보안 솔루션으로 눈을 돌렸습니다.

이러한 제품은 인공 지능을 사용하여 IoT 장치에서 발생하는 수십억 개의 보안 이벤트를 즉시 평가합니다.

AI 기반 보안 솔루션은 IoT 활동을 효율적으로 추적하고 모니터링하여 연결된 장치가 피해를 입히기 전에 잠재적인 위험을 발견할 수 있습니다.

팀은 적절한 도구를 사용하여 IoT 계획이 성공하고 네트워크가 안전하다는 것을 확신할 수 있습니다.

파이썬과 그 사용에 관한 모든 것

조직이 방대한 데이터를 관리하기 위한 도구를 아직 필요로 하지 않는다고 주장하는 것은 어리석은 일입니다.

Hadoop과 클라우드의 출현 덕분에 기업은 이제 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 옵션이 그 어느 때보다 많아졌지만, 이로 인해 새로운 어려움도 많이 발생했습니다.

팀은 빅 데이터 앱을 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제어할 수 있지만 데이터가 클라우드에서 안전하게 유지된다는 것을 항상 보장할 수는 없습니다.

파이썬은 이런 상황에서 유용합니다.

Python 프로그래밍 언어는 부분적으로 실험과 빠른 개발을 장려하는 강력한 동적 특성 때문에 최근 몇 년 동안 꽤 인기가 있었습니다.

배울 준비가 된 사람은 누구나 오픈 소스 커뮤니티 덕분에 쉽게 액세스할 수 있으며 적은 노력으로 무료로 시작할 수 있습니다!

이 게시물은 이 언어의 가장 유용하고 실용적인 응용 프로그램과 데이터 관련 작업을 시작하는 방법을 살펴봅니다.

Python의 다양한 데이터 분석 작업을 위한 최고의 스크립팅 언어 중 하나입니다.

이 게시물은 언어를 처음 사용하는 경우 데이터 분석의 여러 부문에서 Python을 사용할 수 있는 여러 가지 방법을 알려줍니다.

데이터 마이닝, 통계 분석 또는 정보 검색에 대해 자세히 알고 싶다면 Python은 이러한 작업을 수행하는 데 환상적인 도구입니다.

오늘날 대부분의 회사는 온라인으로 운영됩니다. 이것은 비즈니스의 많은 영역이 인터넷에 의존하고 있음을 나타냅니다.

Python은 데이터 수집 및 분석을 자동화하려는 모든 사람에게 이상적인 도구입니다.

데이터 추출 및 구문 분석에 Python을 활용하는 10가지 방법

1. 추출 및 구문 분석을 위한 대규모 Python 데이터 프레임 구축

  대량의 데이터를 관리하는 기능은 Python 표준 라이브러리의 가장 흥미로운 최근 개발 중 하나입니다.

Pandas 라이브러리에는 각각 수십억 바이트의 데이터가 있는 수백만 개의 레코드를 저장할 수 있는 거대한 데이터 프레임을 간단하게 구축할 수 있는 여러 데이터 구조와 기술이 있습니다.

대규모 데이터 세트로 작업하면 정교한 쿼리 및 데이터 분석을 빠르고 간단하게 만드는 등 많은 이점이 있습니다.

기업은 기계 학습과 AI의 힘을 방대한 데이터 세트와 통합하여 기존 접근 방식을 사용하면 훨씬 더 오래 걸렸을 추세, 패턴 및 기회를 신속하고 정확하게 발견할 수 있습니다.

2. Python은 데이터 추출 및 구문 분석에서 문자열을 조작하는 동안 정규식을 사용합니다.

정규식 작업은 Python 표준 라이브러리에 최근에 추가된 중요한 기능입니다.

HTML 또는 XML을 수동으로 구문 분석하는 대신 정규식은 문자열을 검사하고 편집하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.

예를 들어, 정규식을 사용하면 XML 피드 구문 분석의 신뢰성이 크게 단순화되고 향상됩니다.

정규식 사용의 단점은 파악하기 어려울 수 있고 적절하게 사용하려면 많은 작업이 필요하다는 것입니다.

정규 표현식을 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있게 해주는 Python의 내장 도움말 기능과 예제에 감사드립니다.

3. Python은 데이터 추출 및 구문 분석을 통해 스타트업으로서 라이프스타일 비즈니스를 구축합니다.

2019년 코로나19 대유행으로 수많은 기업이 문을 닫고 원격 근무로의 광범위한 전환이 이루어졌습니다.

그 이후로 전염병이 가져온 디지털 노마드 라이프 스타일의 요구를 충족시키기 위해 많은 "새로운 기업가 정신" 회사가 등장했습니다.

이러한 기업은 원격 근무자, 독립 계약자 및 디지털 유목민을 지원하기 위해 다양한 서비스를 제공합니다.

그러한 회사 중 하나는 디지털 유목민에게 고급 여행 관련 서비스를 제공하는 Airwallex입니다.

전염병으로 인한 원격 고용 기회에 대한 수요 증가에 대응하여 시작되었습니다.

고급 호텔 및 차량 렌탈과 같이 독립 계약자가 선택한 숙박 시설을 발권 및 여행 보험과 같은 기타 필요한 여행 서비스와 원활하게 연결할 수 있는 플랫폼이 필요합니다.

팬데믹으로 인해 많은 기업이 원격 근무를 채택하고 프리랜서와 디지털 유목민의 사용을 늘렸습니다.

4. 파이썬은 가능할 때마다 자동화를 받아들입니다. 

우리 모두는 자동화가 실현 가능한 최근 몇 년 동안 자동화의 이점을 매우 잘 알고 있습니다.

Covid-19 발병으로 인해 많은 기업이 완전히 원격 근무로 전환했으며 운영 자동화의 이점이 그 어느 때보다 분명해졌습니다.

클라이언트 상호 작용과 관련이 없는 완료할 수 있는 활동을 자동화하는 것은 어떻습니까?

자동화된 마케팅 분석을 가능하게 하는 Reachforce와 Ignition Technologies가 만든 솔루션인 ClickMeter가 이에 대한 좋은 예입니다.

인공 지능(AI)은 제품에 대한 모든 분석을 처리하고 머신 러닝과 집중적인 자연어 처리를 활용하여 여러 채널에서 소비자 참여와 관심을 추적합니다.

마케팅 분석을 위한 완전히 자동화된 플랫폼은 마케팅 팀이 새로운 방식으로 고객을 참여시키고 리드 및 전환의 양과 질을 높일 수 있는 더 많은 시간을 제공한다는 이점이 있습니다.

차례로 이것은 생산성과 성장을 촉진합니다.

5. Apache Spark를 사용하여 엄청난 양의 데이터 추출 및 구문 분석 분석

Python은 더 작은 데이터 세트를 평가하는 데 이상적이지만 데이터 세트가 발전함에 따라 빠르게 비효율적이고 힘들게 됩니다.

예를 들어 데이터 세트가 특정 크기 이상으로 확장되면 분석을 위해 점점 더 많은 수의 코어 CPU 주기가 필요합니다.

나중에 분석을 수행해야 하는 경우 문제가 됩니다.

특히 데이터를 검색하려면 많은 CPU 성능이 필요하기 때문에 이 모든 데이터를 메모리에 캐시하는 것이 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다.

고맙게도 이 상황은 뛰어난 Apache Spark 프로젝트가 생성될 때 특별히 고려되었습니다.

처음에 Hadoop과 함께 사용하도록 설계된 데이터 분석 플랫폼 Apache Spark는 이후 분석, 기계 학습 및 그래프 분석을 비롯한 다양한 사용 사례를 제공하도록 확장되었습니다.

Apache Spark 활용의 주요 이점 중 하나는 많은 데이터를 저장하고 처리하는 데 매우 효과적이어서 한 대의 컴퓨터에서 가능한 것보다 더 빠르게 더 큰 데이터 집합을 검사할 수 있다는 것입니다.

Apache Spark를 사용하면 통합 프로그래밍 스타일과 포괄적인 문서를 활용하여 자체 앱을 구축하거나 사용 가능한 강력한 라이브러리 모음을 사용하여 복잡한 데이터 분석을 실행할 수 있습니다.

6. 데이터 추출 및 구문 분석은 Redis를 사용하여 키와 값을 저장합니다.

Redis 패키지는 Python 표준 라이브러리에 매우 유용한 추가 기능입니다.

Redis는 컴퓨터 간에 데이터를 유지하기 위한 빠르고 쉬운 솔루션을 제공하는 널리 사용되는 오픈 소스 키-값 저장소입니다.

Redis의 성공은 사용 편의성과 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 만들어졌기 때문에 누구나 사용해 볼 수 있다는 점에서 비롯됩니다.

Redis는 메인 메모리를 잠그는 것에 대해 걱정할 필요 없이 소량의 정보를 저장하고 검색할 수 있는 빠르고 간단한 방법을 찾고 있다면 훌륭한 대안입니다.

7. 안전한 코드를 작성하려면 데이터 추출 및 파싱이 필요합니다.

지난 몇 년 동안 몇 건의 세간의 이목을 끄는 데이터 유출이 발생했으며 그 결과 높은 비용과 상업적 중단이 발생했습니다.

이 때문에 많은 조직이 전송 중이거나 저장되어 있는 중요한 데이터를 보호하기 위한 노력을 강화했습니다.

코드가 안전한지 확인하고 원치 않는 액세스 및 의도하지 않은 데이터 위반을 방지하는 것이 이를 달성하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

파이썬은 이것을 아주 쉽게 만듭니다.

이 언어는 향상된 인증, 암호화 및 난독화와 같은 보다 안전한 코드를 작성하기 위한 프로세스 및 도구를 제공합니다.

이러한 도구와 방법을 사용하여 감사 및 테스트가 간단한 코드를 작성할 수 있으므로 더 신뢰할 수 있고 중요한 결함이 포함될 가능성이 적습니다.

이러한 도구와 프로세스가 언어에 이미 포함되어 있고 코드 보안을 위해 추가 설정이 필요하지 않기 때문에 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

그러나 Python은 완전한 테스트 및 디버깅 솔루션을 제공하지 않습니다.

Python은 코드를 보호하고 데이터 위반을 방지하는 훌륭한 작업을 수행합니다.

Python 내부와 외부 모두에서 사용할 수 있는 솔루션을 찾고 있다면 Selenium이 탁월한 선택입니다.

Javascript와 같은 대체 프로그래밍 언어를 사용하여 개발된 웹 애플리케이션도 Selenium으로 테스트할 수 있습니다.

8. Python으로 소셜 미디어 참여 플랫폼 만들기

Twitch 스트리머나 YouTube 크리에이터를 본 적이 있다면 시청자의 이메일 주소를 요청하여 동영상을 시작하는 경우가 많다는 것을 눈치채셨을 것입니다.

그들은 결국 특별 제안 및 할인과 함께 구독자에게 뉴스레터를 발송할 것입니다.

MailChimp와 같은 프로그램을 사용하여 자동 대량 제출을 설정하면 잠재 고객의 일관된 흐름을 얻을 수 있습니다.

상당한 팔로워를 모았다면 소비자가 귀하의 도움을 받아 상호 작용하고 개발할 수 있는 제품 또는 서비스 주변의 커뮤니티를 구축하는 것에 대해 생각할 수 있습니다.

9. Python을 사용하여 데이터 추출 및 구문 분석을 위한 CRM 시스템 구축

자신을 iPhone 및 Android 앱을 만드는 회사의 공동 설립자로 생각하세요.

귀하는 고객이 상품 및 서비스의 가까운 공급업체를 더 쉽게 찾을 수 있는 앱을 개발하기로 결정했지만 사용자 친화적이고 필요한 모든 기능을 갖춘 프로그래밍 언어를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

오픈 소스 프로그램으로 앱을 개발할 수 있다면 환상적이지 않습니까?

글쎄요.

Python은 배우고 사용하기가 매우 간단하지만 완전한 프로그래밍 언어에서 기대할 수 있는 모든 표준 구조와 기능을 갖추고 있습니다.

고객 관계 관리(CRM) 시스템을 만드는 것은 Python의 기능에 대해 배우기에 좋은 시작점입니다.

먼저 데이터베이스 테이블을 생성한 다음 회사 정보(예: 이름, 주소 및 전화 번호)를 추가하고 마지막으로 관계를 사용하여 둘을 연결해야 합니다.

Python의 기본 제공 sqlite3 데이터베이스 라이브러리를 사용하면 이 모든 것을 수행할 수 있습니다.

10. 재미나 돈을 위해 파이썬으로 웹사이트 만들기

작동하는 웹 사이트를 Python으로 쉽게 생성할 수 있다는 점은 Python의 두드러진 이점 중 하나입니다.

간단한 웹사이트를 만들기 위해 값비싼 웹 디자이너를 고용하거나 HTML 전문가를 찾을 필요가 없습니다.

약간의 창의력으로 필요한 기능을 수행하는 완전한 기능의 웹 사이트를 즉시 만들 수 있습니다.

한 단계 더 나아가 스타일링에 대한 열정이 있다면 직접 업로드한 그래픽으로 완전히 반응하는 웹사이트를 구축할 수도 있습니다.

특정하고 근본적인 문제에 대한 각 페이지의 주요 강조점을 유지하고 웹 사이트의 기능과 콘텐츠를 일관되게 유지하십시오.

이 에세이 탐색이 즐거웠기를 바랍니다.

우리는 작업이나 놀이에 사용할 수 있는 Python의 다양한 유용한 응용 프로그램에 대해 논의했습니다.

간단한 기준점을 찾고 있다면 언제든지 저희에게 연락해 주십시오. 귀하의 목표를 실현할 수 있는 솔루션을 제공하는 즉시 연락드리겠습니다.