Parsování se v poslední době stalo obzvláště populární, ale jeho myšlenka vyšla najevo a byla používána již dlouho. Zpracování velkých svazků dat, při nichž zdroj není formalizován, a algoritmus je přísně fixní, relevantní a populární úkol.

Co je to analýza? Koncept je běžně spojen s internetem, ale automatizace procesů zpracování informací je zakotvena v místním programování. Distribuované zpracování informací by nebylo tak účinné, kdyby předcházelo dlouhému období teorie a praxe textové analýzy.

Obecná idea parsování

Program parsování lze provádět v libovolném programovacím jazyce. Zdroj dat je:

internet;

konkrétní seznam webových zdrojů;

Brána do místní sítě;

databáze;

naskenovaný materiál a další.

Jedním z dobrých nástrojů pro řešení úkolů parsování je programování serverů v PHP, XML, CSS, HTML a jiné podobné formáty dat jsou nejvyhledávanější a častější zdroje. Výsledek analýzy, například:

dynamika měnového trhu;

kotace na burze cenných papírů;

klimatické údaje;

aktualizace softwaru;

zprávy a události ve světě atd.

Rozsah aplikace určuje a vyplňuje konkrétní obsah konceptu, umožňuje vám pochopit, co je analýza.

Vliv oblasti úkolů na algoritmus parsování

Práce informačních systémů v oblasti obchodování s akciemi se výrazně lišíz práce skladovacího systému. V prvním případě existuje přísně specifické, zřídka variabilní spektrum zdrojů a pevný algoritmus pro získání požadovaných dat. Ve druhém případě je třeba rozpoznávání obrazu, grafické informace se převedou na text.


Je zřejmé, že takový rozbor je v těchto dvou případech. Je podstatně odlišný:

pro pochopení daného originálu;

algoritmem jeho zpracování.

Sběr informací o klimatu nemůže být založen na přesně vymezeném rozsahu zdrojů. V této doméně se změní nejen počet možností získání zdrojových informací, ale také pravděpodobná změna logiky analýzy. Mnoho finančních stránek nebo geografických zdrojů (klima, počasí, prognózy) nabízejí návštěvníkům nejen své stránky, ale možnost stáhnout aktualizované informace. Problém nastává - provést analýzu souboru. Často nestačí vzít nové linie, které nebyly v předchozích úkolech. Často stažený soubor znovu obsahuje změny ve vašem obsahu. Při psaní efektivních parsovacích programů by tento bod neměl být vyloučen ani v případech, kdy se rozsah aplikace zdá statický.

Analýza parsovací logiky

Ve většině případů takový parsování určuje programátor. To může být ovlivněno zákazníkem. Často nápady a algoritmy developera, zejména na úrovni společnosti, jsou vážným know-how a obchodním tajemstvím autora. Sledování práce vyhledávačů, které současně analyzovaly internetový prostor shromažďováním informací; které jsou neustále aktualizoványshromážděný, který si přeje udržet svůj informační arzenál na moderní a současné úrovni, chápete, že je vždy shoda:

odchozí (klíčová žádost);

vyhledávání (odpověď na požadavek).

Jedná se o klasický vzorec analýzy, pod kterým leží jedinečný základ. Parsování algoritmus je obtížné řešit, ale analýza sady klíčových slov a porovnání výsledků vyhledávání může určit vhodné použití některých nástrojů. Hlavním kritériem pro jakýkoli informační proces: soulad úkolu s přijatým řešením. Dobrým doplněním k rozhodnutí je jeho význam. Ne každý webový zdroj hlásí na svých stránkách datum aktualizace informací, ale pokud srovnáme předchozí výsledky analýzy s aktuálními, můžeme vyvodit závěry o tom, jak aktualizujeme tento zdroj.

Dynamika hraničního rozboru

Co je parsování - je zcela jasné, když je cílem shromáždit potřebné informace. Existují kritéria, existuje spektrum zdrojů dat a účel. Mohou existovat další objasnění podmínek úkolu a představ o požadovaném řešení. Pokud používáte PHP XML, CSS, HTML, pak nejsou žádné problémy. Tyto jazykové popisy jsou přísně formální a se správným používáním regulárních výrazů můžete mít spolehlivý výsledek. Pokud tvůrce zdroje, který pars upravuje strukturu stránky, přidá popis nebo nové značky, pak požadovaná informace nespadá pod písemný regulární výraz a výsledek bude obsahovat nepřesné vzorkování. Můžete rozšířit rozsah parsování tak, abyste získali více informacímnožství informací a pak zadat přijaté nebo omezit limity vyhledávání a získat minimální informace. V prvním případě je nutné vynaložit dodatečné náklady na filtrování přijatého vzorku, ve druhém případě je snadné projít něco důležitého. Nejlepším řešením je formalizovat cílené informace nejen z hlediska očekávaného obsahu a prostředí tagů, ale v kontextu prvního a dynamiky druhého. Hromadí zkušenosti požadovanou značku obklopující obsah může být dostatečně vysoká míra pravděpodobnosti určit hranice požadované polohy, nemají velký vzorek a neztrácet příliš významné.