Парсинг получил хорошую практику, стал составляющим элементом поиска, накопил опыт безопасного использования регулярных выражений и стал причиной новых идей. Просто анализировать контент сайтов уже не так актуально, как раньше. Например, от поисковой выдачи пользователь ожидает большего, чем просто перечня сайтов, где встречается желаемое ключевое слово.
Поисковые машины уже научились не только спрягать ключевые слова, но и обрели представления о контексте в естественном смысле, а не в смысле содержания веб-страницы. Качество поисковой выдачи обрело реальную практическую ценность.
Формулы поиска и логика парсинга
Регулярные выражения – это странные и непривычные формы записи того, что требуется найти и разобрать по полочкам. Ошибка в регулярном выражении обходится очень дорого. Но регулярки быстро завоевали доверие разработчиков, которые научились пользоваться ими безопасно и практично. При этом позиции обычных строковых операций нисколько не пошатнулись.
Парсинг стал привычным и востребованным. Парсер сайтов – это любой сбор и анализ информации. Это может быть сторонний продукт или алгоритм, написанный собственными силами, для конкретной области применения. Это востребованное решение для анализа цен на аналогичные товары у конкурентов. Это сбор информации по новым программным продуктам. Это анализ динамики курсов биржи и многие другие задачи.
Парсер сайтов – это стремление отражать на своем веб-ресурсе то, к чему привык посетитель. Анализ и поиск ключевых моментов, которые делают конкурентов успешными, и применение этой информации для достижения своих целей.
Потоки информации и объем интереса посетителей
Информация, как лавина – растет в объеме по ходу движения, а в контексте меняется непрерывно. Но остается доступной и та информация, которая уже устарела. Интернет приобрел память, то есть поисковые выдачи помнят прошлое ничуть не хуже, чем находят настоящее.
Ресурсы интернета стареют, но не исчезают. Общая информационная картина складывается, как скальные породы, слоями. При этом нет никакой гарантии, что в определенной точке интернета десяток новых ресурсов сомнительного содержания закрыл собой действительно устаревший контент.
История ИТ-технологий знает множество событий, которые были неоправданно забыты, и для возрождения интереса к ним потребовалось время. Сегодня парсер – это не просто разбор полетов, это и оценка ситуации, и определение точек актуальности в общем потоке информации.
Объем интереса посетителей к той или иной теме – прекрасная идея для парсинга интересов. Обобщая динамику движения посетителя по собственному ресурсу или предлагая посетителю вопрос, предложение, ссылку или иной вариант привлечения внимания для определения вероятной реакции, разработчик переходит на другой уровень работы. Парсер – это уже не разбор контента, а исследование свежей реакции на конкретные инициативы.
Если раньше парсинг просто шерстил объемы информации, то сегодня он предлагает вопросы и исследует ответы на них.
Точки актуальности в потоке информации
ООП, облака, искусственный интеллект, защита от DDoS-атак, но где гарантия что именно это актуально и востребовано. Все перечисленное и многое другое и так известно, в той или иной мере используется, и парсинг по таким фразам не откроет ничего нового.
Но ООП в частности это не просто JavaScript или PHP. И в том, и в другом языке есть серьезные отличия, которые существенны, прекрасно дополняют друг друга и не противоречат в использовании. PHP-парсер может передавать данные в JavaScript браузера и получать обратно реакцию посетителя.
Посетитель – это человек, и этот человек несет в себе фактор актуальности, его действия в любом случае выражают его заинтересованность в решении конкретной проблемы, поиска информации по конкретной задаче.
Современный парсер – это не регулярное выражение, это – способ использовать посетителя (человека) для достижения конкретной цели. Пусть ищет человек, а не машина. Зачем тратить силы и придумывать мудренные механизмы парсинга, когда естественный интеллект сам по себе хочет помочь следствию и дознанию.
Определение точки актуальности у человека получится гораздо лучше, чем у любого самого быстрого, но искусственно-разумного компьютера. До реально разумных машин прогресс еще не дошел, так почему бы не использовать естественные возможности человека?
Оракулы и Oracle
Медиумы в жизни и программировании встречаются по сей день: мистика вечна и востребована. Oracle реально существует: пройдя трудный и значимый путь, Oracle создал плеяду отличных программных продуктов, выполнил большой объем качественной работы. Это замечательно, но в начале вычислительной эры идеи, к которым пришел Oracle сегодня, уже были, но их незаслуженно забыли.
Сегодня тоже есть идеи. И на этот раз авторитет лидера может их также закрыть.
Сегодня парсер – это объективный инструмент анализа ситуации, и не следует апеллировать к чисто программному решению. Разработчик должен проявить интуицию прежде, чем положит в основу алгоритма поиск нужного решения.
Разбирать гипертекст или естественный текст сегодня может даже школьник, даже не написав ни одной строчки кода. Но это будет статический вариант парсинга. Это будут алгоритмы вчерашнего дня.
Сегодня парсер – это идея исследования идей, а не статического информационного балласта. Информации всегда океан, но цель корабля - доставить груз и пассажиров, а не плавать по волнам прогресса и информационных явлений.
В свободное от основной работы время можно соорудить парсер "ВКонтакте" и находить удовлетворение от поиска каких-нибудь решений. Но там не то общество, оно не поможет найти решение, как создать косвенное наследование в реализации ООП на языке PHP и определить концепцию существования систем объектов на сервере в моменты отсутствия посетителя, инициировавшего ее создание.
А это, между прочим, весьма актуально, хотя и далеко не всем понятно.
Не все актуально, что понятно
Интеллект в своем развитии всегда проходит три стадии и тормозит на четвертой. Первые три:
- ситуация – ситуативный интеллект;
- репродукция – репродуцирующий интеллект;
- контекстуальный интеллект – решение реальных задач.
Четвертая стадия естественного интеллекта – умение применять активные знания на новых территориях. Там, где не ступала нога человека и прогресса. Это трудно, но возможно. Теория решения изобретательских задач более тридцати лет назад показала реальность и практичность трансформации знаний из одной области в другую.
Это было тогда реально значимое событие и, вероятно, это хороший повод сегодня вспомнить об этом.
