Što je parsiranje: svrha i logika

Parsiranje je postalo osobito popularno u posljednje vrijeme, no njegova se ideja pojavila i dugo se upotrebljava. Obrada velikih količina podataka u kojima izvor nije formaliziran, a algoritam je strogo fiksiran, stvaran i popularan zadatak.

Što je parsiranje? Koncept se obično povezuje s internetom, ali automatizacija procesa obrade informacija ukorijenjena je u lokalnom programiranju. Distribuirana obrada informacija ne bi bila toliko učinkovita, da ga ne prethodi dugo razdoblje teorije i prakse analize teksta.

Opća ideja raščlanjivanja

Program za analizu može se izvršiti na bilo kojem programskom jeziku. Izvor podataka je:

• Internet;
• određeni popis web resursa;
• pristupnika za lokalnu mrežu;
• baza podataka;
• skeniranog materijala i još mnogo toga.

Jedan dobar alat za rješavanje problema je rastavljanje na strani poslužitelja programiranje u PHP, XML, CSS, HTML, i drugi slični formati podataka su najpopularniji i često njihovi izvori.

Rezultat analize, na primjer:

• dinamika deviznog tržišta;
• citati na burzi;
• klimatski podaci;
• ažuriranja softvera;
• vijesti i događaje u svijetu i tako dalje.

Sfera primjene definira i ispunjava konkretnim značenjem koncepta, omogućuje razumijevanje raščlanjivanja.

Učinak domene zadatka na algoritam analize

Rad informacijskih sustava na području razmjene znatno se razlikuje od rada računovodstvenog sustava skladišta. U prvom slučaju postoji strogo specifičan, rijetko promjenjivi spektar resursa i fiksni algoritam za dobivanje traženih podataka. U drugom slučaju, morate prepoznati slike, pretvoriti grafičke informacije u tekst.

Očito je da je takvo raščlanjivanje u ova dva slučaja. To je bitno drukčije:

• razumijevanjem izvornog datuma;
• pomoću algoritma njegove obrade.

Prikupljanje informacija o klimi ne može biti vođeno strogo definiranim rasponom izvora. U ovom području, ne razlikuje se samo broj opcija za dobivanje početnih informacija, već i vjerojatna promjena u raščlambi analize.

Mnoga financijska mjesta ili zemljopisni resursi (klima, vrijeme, prognoze) posjetiteljima ne nude svoje stranice, već mogućnost da preuzmu ažuriranu količinu informacija. Zadatak je analizirati datoteku. Često nije dovoljno uzeti nove linije, koje nisu bile u prethodnim preuzimanjima.

Često nova prenesena datoteka sadrži izmjene u cijelom svom sadržaju. Prilikom pisanja učinkovitih programa analize, ta se točka ne smije isključiti ni u slučajevima kada je opseg primjene statičan.

Analiza raščlanjivanja logike

U većini slučajeva programer prepoznaje ono što se raščlanjuje. Na to može utjecati i kupac. Često ideje i algoritmi developera, osobito na razini tvrtke - ovo je ozbiljan know-how i komercijalna tajna autora.

Gledanje rad tražilicama, koje je u jednom trenutku pars prostranstva interneta, koji se stalno prikupljanje informatsiyu- navesti okupili, želeći zadržati svoj arsenal informacija o modernoj i ažurirane razini, shvatit ćete da uvijek postoji linija:

• izvor (ključni upit);
• izlaz za pretraživanje (odgovor na upit).

To je klasična formulacija parsiranja, ispod koje leži jedinstven temelj. Algoritam analize teško je riješiti, ali analizom ukupnog broja ključnih riječi i usporedbom rezultata rezultata pretraživanja možete odrediti odgovarajuću primjenu određenih alata.

Glavni kriterij bilo kojeg informacijskog procesa: korespondencija zadatka s dobivenim rješenjem. Dobar dodatak rješenju je njegova važnost. Nije svaki web resurs informira na stranicama informaciju Datum ažuriranja, ali ako usporedimo dosadašnje rezultate analize trenutačnog, moguće je izvući zaključke ažurirati ovaj resurs.

Dinamika granica parsiranja

Ono što je raščlanjivanje sasvim je razumljivo kada postoji svrha prikupljanja potrebnih informacija. Postoje kriteriji, postoji spektar izvora podataka i cilj. Mogu postojati i druga pojašnjenja o uvjetima problema i idejama o željenom rješenju.

Ako koristite PHP na XML, CSS, HTML, onda nema problema. Ovi jezici za opisivanje podataka su strogo formalni i pravilnom primjenom regularnih izraza omogućavaju pouzdani rezultat.

Ako resurs kreator, koji se rastavlja, mijenja strukturu stranice, dodavanje opisa ili nove oznake, a zatim se tražene informacije nije već potpadaju pod pismenog regularni izraz, a rezultat će sadržavati netočne uzorak.

Moguće je proširiti granice raščlanjivanja kako bi se prikupile više informacija, a zatim precizirale dobivene informacije, ili suzili granice pretraživanja i dobili najmanje informacija. U prvom slučaju, morate ići na dodatne troškove filtriranja dobivenog uzorka, u drugom slučaju, lako je propustiti nešto važno.

Najbolje je rješenje formalizirati ciljanu informaciju, ne samo u smislu očekivanog sadržaja i označenog okruženja, već u kontekstu prve i dinamike druge. Zbog akumuliranja iskustva označenog okruženja potrebnog sadržaja, moguće je s dovoljnom točnošću utvrditi granice položaja željene, da ne bi imali veliki uzorak viška i da se ne bi izgubili značajni.