Semalt Expert: Analiza składni w sieci tak łatwa jak ABC

Wszyscy stanęli w obliczu sytuacji, w której konieczne jest zebranie i usystematyzowanie dużej ilości informacji. W przypadku standardowych zadań są gotowe usługi, ale co, jeśli zadanie nie jest trywialne i nie ma gotowych rozwiązań? Istnieją dwa sposoby: zrób wszystko ręcznie i marnuj dużo czasu lub zautomatyzuj rutynowy proces i uzyskaj wynik wielokrotnie szybciej. Druga opcja jest oczywiście bardziej preferowana, dlatego podamy kilka informacji o parserach internetowych.

Jak działa parser WWW?

Niezależnie od tego, w jakim języku programowania jest zapisany parser WWW, algorytm jego działania pozostaje taki sam:

1. Dostęp do Internetu, dotarcie do kodu zasobu internetowego i pobranie go.

2. Odczytywanie, wyodrębnianie i przetwarzanie danych.

3. Prezentacja wyodrębnionych danych w użytecznej formie - .txt, .sql, .xml, .html i innych formatach.

Oczywiście parsery internetowe nie czytają tekstu, po prostu porównują proponowany zestaw słów z tym, co znaleźli w Internecie i działają zgodnie z danym programem. To, co parser robi z zawartością, którą znajduje, jest zapisywane w wierszu poleceń zawierającym zestaw liter, słów, wyrażeń i znaków składni programu.

Analizatory składni w PHP

PHP jest bardzo przydatne do tworzenia parserów internetowych - ma wbudowaną bibliotekę libcurl, która łączy skrypt ze wszystkimi typami serwerów, w tym z protokołami https (połączenie szyfrowane), ftp, telnet. PHP obsługuje wyrażenia regularne, przez które parser WWW przetwarza dane. Posiada bibliotekę DOM dla XML, rozszerzalnego języka znaczników, który zwykle prezentuje wyniki pracy parsera internetowego. PHP dobrze dogaduje się z HTML, ponieważ został stworzony do automatycznego generowania.

Parsery WWW w języku Python

Chociaż w przeciwieństwie do PHP, język programowania Python jest narzędziem ogólnego zastosowania (nie tylko narzędziem programistycznym dla sieci Web), doskonale radzi sobie z parsowaniem. Powodem jest wysoka jakość samego języka.

Składnia Pythona jest prosta, przejrzysta, przyczynia się do oczywistych rozwiązań często nieoczywistych zadań. W rezultacie w tym języku utworzono wiele dobrze znanych bibliotek do analizowania stron internetowych.

Pyparsing

Wyrażenia regularne są używane do analizowania. W tym celu istnieje moduł Python o nazwie re, ale jeśli nigdy nie pracowałeś z wyrażeniami regularnymi, mogą cię pomylić. Na szczęście istnieje wygodne i elastyczne narzędzie parsujące o nazwie Pyparsing. Jego główną zaletą jest to, że sprawia, że kod jest bardziej czytelny i umożliwia dodatkowe przetwarzanie analizowanego tekstu.

Piękna Zupa

Beautiful Soup to napisany na parserze internetowym Python do parsowania składni plików HTML / XML, który może konwertować nawet niewłaściwe znaczniki do drzewa parsowania. Obsługuje proste i naturalne sposoby nawigacji, wyszukiwania i modyfikowania drzewa parsowania. W większości przypadków pomoże to zaoszczędzić godziny, a nawet dni pracy.

Wniosek

Nauczyłeś się kilku podstawowych informacji o parserach internetowych i dwóch językach programowania najbardziej przydatnych do tworzenia i korzystania z parsera internetowego, a także o niektórych bibliotekach, które się przydadzą. Oczywiście istnieje wiele innych opcji analizowania stron internetowych, ale te przykłady mogą pomóc w rozpoczęciu pracy.

mass gmail