河小马
如果你从事开发工作，不管是作为团队的一员还是在需要经常与技术团队沟通的公司职位上，都很可能会遇到“数据解析”这一术语。简单来说，数据解析是指将一种数据格式转换成另一种更易于阅读的格式的过程。然而，这只是一个基础的解释。
在本文中，我们将深入探讨编程中的数据解析，并讨论为企业构建内部数据解析器与购买已提供数据解析功能的数据提取解决方案之间的利弊。
什么是数据解析？
数据解析是一种广泛使用的数据结构化方法。因此，在尝试找出它到底是什么时，你可能会发现许多不同的描述。为了让你更容易理解这个概念，我们对其进行了一个简单的定义：
数据解析是一种将一串数据转换为不同类型数据的方法。假设你收到原始 HTML 格式的数据，解析器会将该 HTML 转换为更易读、更易于阅读和理解的数据格式。
解析器有什么作用？
一个制作精良的解析器会区分 HTML 字符串中哪些信息是需要的，并根据解析器预先编写的代码和规则，挑选出必要的信息并将其转换为 JSON、CSV 或例如表格等格式。
值得一提的是，解析器本身并不局限于某一种数据格式。它是一种将一种数据格式转换成另一种数据格式的工具，如何转换以及转换成什么格式，取决于解析器的构建方式。
解析器被用于许多技术中，包括：
- Java 和其他编程语言
- HTML 和 XML
- 交互式数据语言和对象定义语言
- SQL 和其他数据库语言
- 建模语言
- 脚本语言
- HTTP 和其他互联网协议
自建解析器还是购买解析器？
现在，从商业角度来看，一个很好的问题是，“我的技术团队应该自己构建解析器，还是应该直接外包？”
通常来说，自己构建比购买现成的工具要便宜。然而，这并不是一个容易回答的问题，在决定自建还是购买时，还有很多其他因素需要考虑。
让我们来探讨一下两种选择的可能性和结果。
构建一个数据解析器
假设你决定自己构建一个解析器。如果做出这个决定，有几个明显的好处：
- 解析器可以按照你的喜好来制作。它可以为任何你需要的解析工作量身定做。
- 通常来说，自己构建解析器会更便宜。
- 在更新和维护你的解析器时，你可以掌控所有需要做出的决策。
但是，像任何事情一样，自己构建解析器总有不利的一面：
- 你需要雇佣并培训一个完整的内部团队来构建解析器。
- 维护解析器是必要的 – 意味着更多的内部开支和时间资源的使用。
- 你需要购买并构建一个服务器，它必须足够快，能够以你需要的速度解析数据。
- 掌控并不一定容易或有益 – 你需要与技术团队密切合作，做出正确的决策来创建一些好的东西，花费大量的时间进行规划和测试。
自己构建有其好处，但它需要占用大量的资源和时间。特别是如果你需要开发一个复杂的解析器来解析大量数据。这将需要更多的维护和人力资源，而且是宝贵的人力资源，因为构建一个这样的解析器需要一个高技能的开发团队。
购买数据解析器
那么购买一个为你解析数据的工具又如何呢？让我们从好处开始说起：
- 你不需要在人力资源上花任何钱，因为一切都将为你完成，包括维护解析器和服务器；
- 任何出现的问题都将得到更快的解决，因为你从他们那里购买工具的人拥有广泛的专业知识，并且熟悉他们的技术；
- 解析器崩溃或一般出现问题的可能性也较小，因为它将经过测试和完善，以适应市场的要求；
- 你将在人力资源和自己的时间上节省很多，因为如何构建最好的解析器的决策将来自外包。
当然，购买解析器也有一些缺点：
- 它可能会稍微贵一些；
- 你可能无法对其进行太多控制。
现在，看起来简单地购买一个似乎有很多好处。但选择时考虑你需要什么样的解析器可能会让事情变得更容易。一个专业的开发者可能在一周内就能制作出一个简单的解析器。但如果是一个复杂的，可能需要几个月的时间 – 那是大量的时间和资源。
这也取决于你是一个拥有大量时间和资源来构建和维护解析器的大型企业，还是一个需要完成任务以便在市场中成长的小型企业。
总 结
希望现在你已经对数据解析有了较为清楚的认识。在考虑是否自己构建解析器时，重要的一点是评估所需解析器的复杂度。如果你的项目涉及到大量数据的解析，那么拥有一支能够开发和维护这种解析器的优秀开发团队是必不可少的。然而，如果你的需求是相对简单、规模较小的解析器，那么自行构建可能是更佳选择。
同时，也要根据你的企业规模和资源情况来做出决策。对于资源丰富的大型企业来说，选择外部解决方案或许能更好地促进业务增长；而对于资源较为紧张的小型企业，开发适合自己需求的工具可能更为合适。
