Parsowanie stało się ostatnio szczególnie popularne, ale jego pomysł wyszedł na jaw i był używany przez długi czas. Przetwarzanie dużych ilości danych, w których źródło nie jest sformalizowane, a algorytm jest ściśle ustalonym, istotnym i popularnym zadaniem.
Co to jest parsowanie? Koncepcja jest powszechnie kojarzona z Internetem, ale automatyzacja procesów przetwarzania informacji jest zakorzeniona w programowaniu lokalnym. Rozproszone przetwarzanie informacji nie byłoby tak skuteczne, gdyby nie poprzedzało długiego okresu teorii i praktyki analizy tekstu.
Ogólna koncepcja parsowania
Program parsujący może być wykonany w dowolnym języku programowania. Źródłem danych jest:
Internet;
konkretna lista zasobów internetowych;
Brama do sieci lokalnej;
baza danych;
zeskanowane materiały i więcej.
Jednym z dobrych narzędzi do rozwiązywania zadań parsowania jest programowanie serwerów w PHP, XML, CSS, HTML i innych podobnych formatach danych, które są najczęściej poszukiwanymi i częstymi źródłami.
Wynik analizy, na przykład:
dynamika rynku walutowego;
notowania na giełdzie;
dane klimatyczne;
aktualizacja oprogramowania;
wiadomości i wydarzenia na świecie itp.
Zakres aplikacji określa i wypełnia określoną treść koncepcji, pozwala zrozumieć, co jest parsowane.
Wpływ obszaru zadań na algorytm analizy składniowej
Praca systemów informatycznych w zakresie obrotu giełdowego jest znacząco różnaz pracy systemu magazynowego. W pierwszym przypadku istnieje ściśle określone, rzadko zmienne spektrum zasobów i stały algorytm uzyskiwania wymaganych danych. W drugim przypadku wymagane jest rozpoznawanie obrazu, informacja graficzna jest konwertowana na tekst.
Oczywiście, takie parsowanie występuje w tych dwóch przypadkach. Jest znacząco różny:
dla zrozumienia oryginału;
przez algorytm jego przetwarzania.
Zbiór informacji o klimacie nie może opierać się na ściśle określonym zakresie źródeł. W tej domenie przedmiotowej nie tylko liczba opcji uzyskiwania informacji źródłowych, ale także prawdopodobna zmiana w logice parsowania. Wiele witryn finansowych lub zasobów geograficznych (klimat, pogoda, prognozy) oferuje odwiedzającym nie ich strony, ale możliwość pobrania zaktualizowanych informacji. Pojawia się problem - parsowanie pliku. Często nie wystarczy wziąć nowe linie, które nie były w poprzednich zadaniach. Często pobrany plik ponownie zawiera zmiany w całej treści. Podczas pisania efektywnych programów parsujących, punkt ten nie powinien być wykluczony nawet w przypadkach, gdy zakres aplikacji wydaje się statyczny.
Analiza logiki parsowania
W większości przypadków takie parsowanie jest określane przez programistę. Na to może wpłynąć klient. Często pomysły i algorytmy dewelopera, szczególnie na poziomie firmy, to poważna wiedza i tajemnica handlowa autora. Obserwowanie pracy wyszukiwarek, które kiedyś analizowały przestrzeń internetową, zbierając informacje; które są stale aktualizowanezebrane, chcąc zachować swój arsenał informacyjny na poziomie nowoczesnym i aktualnym, rozumiesz, że zawsze istnieje dopasowanie:
wychodzące (żądanie kluczowe);
wyszukiwanie wyszukiwania (odpowiedź na żądanie).
Jest to klasyczna formuła parsowania, pod którą kryje się wyjątkowa podstawa. Algorytm analizy składniowej jest trudny do rozwiązania, ale analiza zestawu słów kluczowych i porównanie wyników wyszukiwania może decydować o odpowiednim wykorzystaniu określonych narzędzi. Główne kryterium dla każdego procesu informacyjnego: zgodność zadania z otrzymanym rozwiązaniem. Dobrym dodatkiem do decyzji jest jej trafność. Nie każdy zasób sieciowy podaje na swoich stronach datę aktualizacji informacji, ale jeśli porównamy poprzednie wyniki analizy z bieżącymi, możemy wyciągnąć wnioski dotyczące sposobu aktualizacji tego zasobu.
Dynamika analizy granicznej
Co to jest parsowanie - jest jasne, kiedy istnieje cel gromadzenia niezbędnych informacji. Istnieją kryteria, istnieje spektrum źródeł danych i cel. Mogą być inne wyjaśnienia warunków zadania i pomysłów dotyczących pożądanego rozwiązania. Jeśli używasz PHP XML, CSS, HTML, to nie ma problemów. Te opisy języków są ściśle sformalizowane i przy prawidłowym użyciu wyrażeń regularnych można uzyskać wiarygodny wynik. Jeśli twórca zasobu, który parsuje, modyfikuje strukturę strony, dodaje opis lub nowe tagi, to pożądana informacja nie jest zapisywana w regularnym wyrażeniu, a wynik będzie zawierał niedokładne próbkowanie. Możesz rozszerzyć zakres analizowania, aby uchwycić więcejilość informacji, a następnie określić otrzymane lub zawęzić limity wyszukiwania i otrzymać minimum informacji. W pierwszym przypadku konieczne jest dodatkowe wydatki na filtrację otrzymanej próbki, w drugim przypadku łatwo jest przeoczyć coś ważnego. Najlepszym rozwiązaniem jest sformalizowanie ukierunkowanych informacji nie tylko pod względem oczekiwanej zawartości i środowiska tagów, ale także w kontekście pierwszego i dynamiki drugiego. Akumulując doświadczenie środowiska znaczników potrzebnej treści, możliwe jest, z dość dużym prawdopodobieństwem, określenie granic pożądanej pozycji, nie ma dużego wyboru niepotrzebnego i nie tracącego znaczącego.
