Co je to analýza: účel a logika

Parsování se v poslední době stalo obzvláště oblíbeným, ale jeho myšlenka se objevila a používá se dlouho. Zpracování velkého množství dat, ve kterých zdroj není formalizován, a algoritmus je přísně pevný, aktuální a populární úkol.

Co je to analýza? Koncept je obvykle spojen s internetem, ale automatizace procesů zpracování informací je zakořeněna v místním programování. Distribuované zpracování informací by nebylo tak účinné, kdyby nebylo předcházeno dlouhým obdobím teorie a praxe textové analýzy.

Obecná idea parsování

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

• Internet;
• konkrétní seznam webových zdrojů;
• brána k místní síti;
• databáze;
• skenovaný materiál a další.

Jeden dobrý nástroj pro řešení problémů je server-side programování rozebrat v PHP, XML, CSS, HTML a další podobné formáty dat jsou nejoblíbenější a nejčastější jejich zdroje.

Výsledek analýzy, například:

• dynamika devizového trhu;
• kotace na burze cenných papírů;
• klimatické údaje;
• aktualizace softwaru;
• zprávy a události ve světě a tak dále.

Oblast aplikace definuje a naplňuje konkrétní koncept, umožňuje pochopit, co je parsování.

Vliv domény úkolu na algoritmus parsování

Práce informačních systémů v oblasti směnného obchodu se výrazně liší od práce účetního systému skladu. V prvním případě existuje přísně specifické, zřídka variabilní spektrum zdrojů a pevný algoritmus pro získání požadovaných dat. V druhém případě musíte rozpoznat obrázky, převést grafické informace na text.

Je zřejmé, že takový rozbor je v těchto dvou případech. V podstatě se liší:

• porozumění danému originálu;
• algoritmem jeho zpracování.

Shromažďování informací o klimatu nemůže být vedeno přesně vymezeným spektrem zdrojů. V této oblasti se mění nejen počet možností získání počátečních informací, ale také pravděpodobná změna logiky analýzy.

Mnoho finančních stránek nebo geografických zdrojů (klima, počasí, prognózy) nabízejí návštěvníkům ne vlastní stránky, ale možnost stáhnout aktualizované množství informací. Úkolem je analyzovat soubor. Často nestačí vzít nové řádky, které nebyly v předchozích stahováních.

Často nově nahraný soubor obsahuje změny v jeho obsahu. Při psaní účinných parsovacích programů by tento bod neměl být vyloučen ani v případech, kdy je rozsah aplikace statický.

Analýza logiky parsování

Ve většině případů je to, co analyzuje programátor. To může být také ovlivněno zákazníkem. Často nápady a algoritmy vývojáře, zejména na úrovni firmy - to je vážné know-how a obchodní tajemství autora.

Sledoval práci vyhledávačů, který najednou Pars rozlohy na internetu, které jsou neustále sbírání informatsiyu- specifikovat shromáždili, kteří chtějí zachovat svůj arzenál informací o moderní a aktuální úrovni, si uvědomit, že vždy existuje řada:

• zdroj (klíčový dotaz);
• vyhledávací výstup (odpověď na dotaz).

Jedná se o klasický vzorec analýzy, pod kterým leží jedinečný základ. Algoritmus parsování je obtížné vyřešit, ale analýzou souhrnu klíčových slov a porovnáním výsledků výsledků vyhledávání můžete určit vhodnou aplikaci určitých nástrojů.

Hlavní kritérium jakéhokoli informačního procesu: korespondence úlohy s získaným řešením. Dobrým doplňkem řešení je jeho význam. Ne každý webový zdroj informuje na svých stránkách datum aktualizace informací, ale pokud porovnáte předchozí výsledky analýzy s aktuálním, můžete vyvodit závěry o tom, kolik aktualizujeme tento zdroj.

Dynamika hranic analýzy

Co je parsování, je zcela srozumitelné, když je třeba získat potřebné informace. Existují kritéria, existuje spektrum zdrojů dat a cíl. Mohou existovat další objasnění podmínek problému a myšlenek ohledně požadovaného řešení.

Pokud používáte PHP na XML, CSS, HTML, pak není problém. Tyto jazyky popisu dat jsou přísně formální a správné používání regulárních výrazů umožňuje mít spolehlivý výsledek.

V případě, že tvůrce zdroj, který je analyzován, mění strukturu stránky, přidejte popis, nebo nové značky, pak je požadovaná informace již není spadají pod písemné regulární výraz, a výsledek bude obsahovat nepřesné vzorek.

Je možné rozšiřovat hranice parsování tak, aby bylo možné získat více informací a poté upřesnit získané informace nebo omezit hranice vyhledávání a získat minimální množství informací. V prvním případě musíte přejít na další náklady na filtrování výsledného vzorku, ve druhém případě je snadné nechat ujít něco důležitého.

Nejlepším řešením bude formalizovat cílovou informaci nejen z hlediska očekávaného obsahu a označeného prostředí, ale i v kontextu prvního a dynamiky druhého. Kumulování zkušenosti prostředí s označením požadovaného obsahu je možné s dostatečnou přesností stanovit hranice polohy požadované, neměli by mít velký vzorek přebytku a neztratit význam.