Parsing je v zadnjem času postal še posebej priljubljen, vendar se je njegova zamisel pojavila in se je uporabljala že dolgo časa. Obdelava velikih količin podatkov, pod katerimi vir ni formaliziran, in algoritem je strogo določena, relevantna in priljubljena naloga.

Kaj je razčlenjevanje? Koncept je pogosto povezan z internetom, vendar avtomatizacija procesov obdelave informacij temelji na lokalnem programiranju. Porazdeljena obdelava informacij ne bi bila tako učinkovita, če ne bi bila pred dolgim ​​obdobjem teorije in prakse analize besedila.

Splošna ideja razčlenjevanja

Program razčlenjevanja se lahko izvaja v katerem koli programskem jeziku. Vir podatkov je:

internet;

poseben seznam spletnih virov;

Prehod v lokalno omrežje;

podatkovna zbirka;

skenirani material in drugo.

Eno od dobrih orodij za reševanje nalog razčlenjevanja je programiranje strežnikov v PHP, XML, CSS, HTML in drugi podobni podatkovni formati, ki so najbolj iskani in pogosti viri. Rezultat razčlenjevanja, na primer:

dinamika valutnega trga;

kotacije na borzi;

podnebni podatki;

posodobitev programske opreme;

novice in dogodki po svetu itd.

Področje uporabe določa in zapolnjuje specifično vsebino koncepta, omogoča razumevanje, kaj je razčlenjevanje.

Vpliv področja naloge na algoritem razčlenjevanja

Delo informacijskih sistemov na področju trgovanja z delnicami se bistveno razlikuje.iz dela sistema skladišč. V prvem primeru obstaja strogo specifičen, redko variabilni spekter virov in fiksni algoritem za pridobivanje zahtevanih podatkov. V drugem primeru je potrebna prepoznava slike, grafične informacije pa se pretvorijo v besedilo.


Očitno je, da je taka razčlenitev v teh dveh primerih. Bistveno se razlikuje:

za razumevanje prvotnega;

z algoritmom njegove obdelave.

Zbiranje podnebnih informacij ne sme temeljiti na strogo določenem obsegu virov. Na tem področju se ne spreminja le število možnosti za pridobitev informacij o viru, temveč tudi verjetna sprememba logike razčlenjevanja. Številna finančna spletna mesta ali geografski viri (podnebje, vreme, napovedi) ponujajo obiskovalcem ne njihovih strani, ampak priložnost za prenos posodobljenih informacij. Pojavi se težava - razčleniti datoteko. Pogosto ni dovolj, da vzamemo nove linije, ki niso bile v prejšnjih nalogah. Prenesena datoteka pogosto vsebuje spremembe za vso vsebino. Pri pisanju učinkovitih programov razčlenjevanja ta točka ne bi smela biti izključena niti v primerih, ko je področje uporabe statično.

Analiza logike razčlenjevanja

V večini primerov takšno razčlenjevanje določi programer. Na to lahko vpliva kupec. Pogosto so ideje in algoritmi razvijalca, zlasti na ravni podjetja, resno znanje in poslovna skrivnost avtorja. Opazovanje dela iskalnikov, ki so nekoč analizirali internetni prostor z zbiranjem informacij; ki se stalno posodabljajozbrani, če želite ohraniti svoj informacijski arzenal na sodobni in sedanji ravni, razumete, da vedno obstaja ujemanje:

odhodni (ključna zahteva);

iskanje (odgovor na zahtevo).

To je klasična formula za razčlenjevanje, pod katero leži edinstvena osnova. Parsing algoritem je težko rešiti, vendar analiziranje niza ključnih besed in primerjava rezultatov iskanja lahko določi ustrezno uporabo določenih orodij. Glavno merilo za vsak informacijski proces: skladnost naloge s prejeto rešitvijo. Dober dodatek k odločitvi je njen pomen. Ni vsak spletni vir na svojih straneh poroča o datumu posodabljanja informacij, če pa primerjamo predhodne rezultate razčlenjevanja s trenutnimi, lahko sklepamo, kako posodabljamo ta vir.

Dinamika razčlenjevanja ob meji

Kaj je razčlenjevanje - jasno je, kdaj je cilj zbirati potrebne informacije. Obstajajo merila, obstaja spekter podatkovnih virov in namen. Obstajajo lahko druga pojasnila glede pogojev naloge in ideje o želeni rešitvi. Če uporabljate PHP XML, CSS, HTML, potem ni težav. Ti opisi jezikov so strogo formalni in s pravilno uporabo regularnih izrazov lahko dobite zanesljiv rezultat. Če ustvarjalec vira, ki parsira, spremeni strukturo strani, doda opis ali nove oznake, potem želene informacije ne spadajo v pisni regularni izraz, rezultat pa bo vključeval netočno vzorčenje. Obseg razčlenjevanja lahko razširite, da zajame večkoličino informacij, nato pa določite prejete ali ozke omejitve iskanja in prejmete najmanj informacij. V prvem primeru je potrebno vložiti dodatne stroške za filtracijo prejetega vzorca, v drugem primeru pa je enostavno zamuditi nekaj pomembnega. Najboljša rešitev je formalizirati ciljne informacije ne le v smislu pričakovane vsebine in okolja označevanja, temveč tudi v kontekstu prve in dinamike drugega. Kopičenje izkušnje označevalnega okolja potrebne vsebine, je mogoče z dokaj visoko verjetnostjo določiti meje želenega položaja, ne imeti velike izbire nepotrebnih in ne izgubiti pomembnih.