Как проводить разбор синтаксический разбор: Синтаксический разбор простого предложений — Правила и примеры

Содержание

«Как провести синтаксический разбор предложения?» — Яндекс Кью

Морфологический разбор глагола «проводить» онлайн.

План разбора.

Для слова «проводить» найдено 2 варианта морфологического разбора

Часть речи. Общее значение
Часть речи слова «проводить» — глагол
Морфологические признаки.
1. проводить (инфинитив)
2. Постоянные признаки:
  - 2-е спряжение
  - переходный
  - несовершенный вид
  Непостоянные признаки:
  - изъявительное наклонение.
Если нет, наверное, вам придётся проводить его сюда.
Выполняет роль сказуемого.

Часть речи. Общее значение
Часть речи слова «проводить» — глагол
Морфологические признаки.
1. проводить (инфинитив)
2. Постоянные признаки:
  - 2-е спряжение
  - переходный
  - совершенный вид
  Непостоянные признаки:
  - изъявительное наклонение.
Если ребёнок отстаёт в развитии, то упражнения в различении и называний цветов следует проводить систематически и в разнообразной форме.
Выполняет роль сказуемого.

Поделитесь страницей с друзьями — это

лучшая благодарность

Морфологический разбор другого слова

Все разделы Морфологический разбор Роль в предложении

Часть речи. Общее значение
Морфологические признаки.
1. Начальная форма (инфинитив)
2. Постоянные признаки:
  - Вид (совершенный (что сделать?) или несовершенный (что делать?)
  - переходный (употребляется с сущeствительным в винительном падеже без предлога)/ непереходный (не употребляется с существительным в винительном падеже без предлога).
  - Спряжение
  Непостоянные признаки:
  - Наклонение в зависимости от вопроса:
    - Изъявительное — что делал? что делает? что сделает?
    - Повелительное — что делай?
    - условное — что делал бы? что сделал бы?
  - Число
  - Время (если есть)
  - Лицо (если есть)
  - Род (если есть)
Синтаксическая роль (подчеркнуть как член предложения, является главным или второстепенным членом предложения)

Поделитесь страницей с друзьями — это

лучшая благодарность

Оцени материал

14 голосов, оценка 4. 357 из 5

План разбора составлен на основе общих правил, в зависимости от класса и предпочтений учителя ответ может отличаться. Если ваш план разбора отличается от представленного, просто сопоставьте его с данными нашего ответа.

Если морфологический разбор глагола «проводить» имеет несколько вариантов, то выберите наиболее подходящий вариант разбора исходя из контекста предложения.

Разборы производились исходя из заложенного программного алгоритма, результаты в редких случаях могут быть недостоверны, если вы нашли несоответствие пожалуйста сообщите нам. Представленный результат используется вами на свой страх и риск.

Что такое парсинг данных? | ScrapingBee

Анализ данных — это процесс получения данных в одном формате и преобразования их в другой формат. Вы найдете синтаксические анализаторы, используемые повсюду. Они обычно используются в компиляторах, когда нам нужно проанализировать компьютерный код и сгенерировать машинный код.

Это происходит постоянно, когда разработчики пишут код, который запускается на оборудовании. Парсеры также присутствуют в механизмах SQL. Механизмы SQL анализируют запрос SQL, выполняют его и возвращают результаты.

В случае парсинга веб-страниц это обычно происходит после извлечения данных с веб-страницы с помощью парсинга веб-страниц. После того, как вы собрали данные из Интернета, следующим шагом будет сделать их более читабельными и удобными для анализа, чтобы ваша команда могла эффективно использовать результаты.

Хороший анализатор данных не ограничен определенными форматами. Вы должны иметь возможность вводить данные любого типа и выводить данные другого типа. Это может означать преобразование необработанного HTML в объект JSON или они могут взять данные, извлеченные со страниц, отображаемых на JavaScript, и преобразовать их в всеобъемлющий файл CSV.

Парсеры активно используются при очистке веб-страниц, потому что получаемый нами необработанный HTML-код нелегко понять. Нам нужно преобразовать данные в формат, понятный человеку. Это может означать создание отчетов из строк HTML или создание таблиц для отображения наиболее актуальной информации.

Несмотря на то, что синтаксические анализаторы можно использовать по-разному, в этой статье блога основное внимание будет уделено анализу данных для веб-скрапинга, поскольку это онлайн-активность, с которой ежедневно сталкиваются тысячи людей.

Как создать анализатор данных

Независимо от того, какой тип анализатора данных вы выберете, хороший анализатор выяснит, какая информация из строки HTML полезна, и основываясь на заранее определенных правилах. Процесс синтаксического анализа обычно состоит из двух этапов: лексического анализа и синтаксического анализа.

Лексический анализ — это первый шаг в разборе данных. По сути, он создает токены из последовательности символов, которые поступают в синтаксический анализатор в виде строки неструктурированных данных, таких как HTML. Синтаксический анализатор создает токены, используя лексические единицы, такие как ключевые слова и разделители. Он также игнорирует ненужную информацию, такую как пробелы и комментарии.

После того, как синтаксический анализатор разделил данные между лексическими единицами и нерелевантной информацией, он отбрасывает всю нерелевантную информацию и передает релевантную информацию на следующий шаг.

Следующей частью процесса разбора данных является синтаксический анализ. Здесь происходит построение дерева синтаксического анализа. Синтаксический анализатор берет соответствующие токены из шага лексического анализа и упорядочивает их в виде дерева. Любые дополнительные нерелевантные токены, такие как точки с запятой и фигурные скобки, добавляются к вложенной структуре дерева.

После завершения анализа дерева у вас останется соответствующая информация в структурированном формате, который можно сохранить в файле любого типа. Существует несколько различных способов создания анализатора данных, от создания его программно до использования существующих инструментов. Это зависит от потребностей вашего бизнеса, количества времени, вашего бюджета и некоторых других факторов.

Для начала давайте взглянем на библиотеки парсинга HTML.

Библиотеки синтаксического анализа HTML

Библиотеки синтаксического анализа HTML отлично подходят для добавления автоматизации в ваш процесс парсинга веб-страниц. Вы можете подключить многие из этих библиотек к парсеру через вызовы API и анализировать данные по мере их получения.

Вот несколько популярных библиотек для разбора HTML:

Scrapy или BeautifulSoup

Это библиотеки, написанные на Python. BeautifulSoup — это библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML. Scrapy — это парсер данных, который также можно использовать для парсинга веб-страниц. Когда дело доходит до парсинга веб-страниц с помощью Python, доступно множество вариантов, и все зависит от того, насколько практичным вы хотите быть.

Cheerio

Если вы привыкли работать с Javascript, вам подойдет Cheerio. Он анализирует разметку и предоставляет API для управления результирующей структурой данных. Вы также можете использовать Puppeteer. Это можно использовать для создания снимков экрана и PDF-файлов определенных страниц, которые можно сохранить и в дальнейшем анализировать с помощью других инструментов. Существует множество других веб-скраперов и веб-парсеров на основе JavaScript.

JSoup

Для тех, кто работает в основном с Java, также есть варианты. JSoup — один из вариантов. Он позволяет вам работать с реальным HTML через свой API для извлечения URL-адресов, извлечения и обработки данных. Он действует как веб-скребок и веб-парсер. Может быть сложно найти другие варианты Java с открытым исходным кодом, но это определенно стоит посмотреть.

Nokogiri

Также есть вариант для Ruby. Взгляните на Нокогири. Это позволяет вам работать с HTML и HTML с Ruby. У него есть API, аналогичный другим пакетам на других языках, который позволяет вам запрашивать данные, которые вы извлекли из веб-скрейпинга. Он добавляет дополнительный уровень безопасности, поскольку по умолчанию считает все документы ненадежными. Анализ данных в Ruby может быть сложным, так как бывает сложнее найти драгоценные камни, с которыми можно работать.

Регулярное выражение

Теперь, когда у вас есть представление о том, какие библиотеки доступны для ваших потребностей в веб-скрапинге и анализе данных, давайте рассмотрим распространенную проблему с анализом HTML — регулярные выражения. Иногда данные плохо отформатированы внутри тега HTML, и нам нужно использовать регулярные выражения для извлечения нужных данных.

Вы можете создавать регулярные выражения, чтобы получить именно то, что вам нужно, из сложных данных. Такие инструменты, как regex101, могут быть простым способом проверить, правильно ли вы ориентируетесь на данные или нет. Например, вы можете захотеть получить данные конкретно из всех тегов абзаца на веб-странице. Это регулярное выражение может выглядеть примерно так:

/

(.*)<\/p>/

Синтаксис регулярных выражений немного меняется в зависимости от того, с каким языком программирования вы работаете. В большинстве случаев, если вы работаете с одной из перечисленных выше библиотек или чем-то подобным, вам не придется беспокоиться о создании регулярных выражений.

Если вы не заинтересованы в использовании одной из этих библиотек, вы можете подумать о создании собственного синтаксического анализатора. Это может быть сложно, но потенциально стоит затраченных усилий, если вы работаете с очень сложными структурами данных.

Создание собственного синтаксического анализатора

Если вам нужен полный контроль над анализом данных, создание собственного инструмента может оказаться эффективным вариантом. Вот несколько вещей, которые следует учитывать перед созданием собственного парсера.

Пользовательский синтаксический анализатор может быть написан на любом языке программирования, который вам нравится. Вы можете сделать его совместимым с другими используемыми вами инструментами, такими как веб-сканер или веб-скребок, не беспокоясь о проблемах интеграции.
В некоторых случаях создание собственного инструмента может быть рентабельным. Если у вас уже есть команда разработчиков, это может быть не слишком сложной задачей для них.
У вас есть детальный контроль над всем. Если вы хотите настроить таргетинг на определенные теги или ключевые слова, вы можете это сделать. Каждый раз, когда вы обновляете свою стратегию, у вас не будет проблем с обновлением анализатора данных.

Хотя, с другой стороны, создание собственного синтаксического анализатора сопряжено с рядом проблем.

HTML страниц постоянно меняется. Это может стать проблемой обслуживания для ваших разработчиков. Если вы не предвидите, что ваш инструмент синтаксического анализа станет очень важным для вашего бизнеса, отнимать время от разработки продукта может быть неэффективно.
Создание и поддержка собственного анализатора данных может быть дорогостоящим. Если у вас нет команды разработчиков, вы можете заключить контракт на работу, но это может привести к поэтапным счетам, основанным на почасовых ставках разработчиков. Есть также затраты на повышение квалификации разработчиков, которые плохо знакомы с проектом, поскольку они выясняют, как все работает.
Вам также потребуется купить, построить и поддерживать сервер для размещения вашего пользовательского синтаксического анализатора. Он должен быть достаточно быстрым, чтобы обрабатывать все данные, которые вы отправляете через него, иначе вы можете столкнуться с проблемами последовательного анализа данных. Вам также необходимо убедиться, что сервер остается в безопасности, поскольку вы можете анализировать конфиденциальные данные.

Наличие такого уровня контроля может быть полезным, если синтаксический анализ данных является важной частью вашего бизнеса, в противном случае это может добавить больше сложности, чем необходимо. Есть много причин для создания собственного синтаксического анализатора, просто убедитесь, что он стоит вложений по сравнению с использованием существующего инструмента.

Анализ метаданных schema.

org

Существует также другой способ анализа веб-данных через схему веб-сайта. Стандарты веб-схем управляются schema.org, сообществом, которое продвигает схемы для структурированных данных в Интернете. Веб-схема используется, чтобы помочь поисковым системам понять информацию на веб-страницах и обеспечить лучшие результаты.

Есть много практических причин, по которым люди хотят анализировать метаданные схемы. Например, компании могут захотеть проанализировать схему продукта электронной коммерции, чтобы найти обновленные цены или описания. Журналисты могли анализировать определенные веб-страницы, чтобы получить информацию для своих новостных статей. Существуют также веб-сайты, которые могут собирать такие данные, как рецепты, практические руководства и технические статьи.

Схема бывает разных форматов. Вы услышите о JSON-LD, RDFa и схеме микроданных. Это форматы, которые вы, вероятно, будете анализировать.

JSON-LD — это нотация объектов JavaScript для связанных данных. Это сделано из многомерных массивов. Он реализован с использованием стандартов schema.org с точки зрения SEO. JSON-LD, как правило, проще в реализации, поскольку разметку можно вставлять непосредственно в HTML-документ.

RDFa (Структура описания ресурсов в атрибутах) рекомендуется консорциумом World Wide Web (W3C). Он используется для встраивания операторов RDF в XML и HTML. Одно большое различие между этим и другими типами схем заключается в том, что RDFa определяет только метасинтаксис для семантической маркировки.

Микроданные — это спецификация HTML WHATWG, которая используется для вложения метаданных в существующий контент на веб-страницах. Стандарты микроданных позволяют разработчикам создавать собственный словарь или использовать другие, такие как schema.org.

Все эти типы схем легко анализируются с помощью ряда инструментов на разных языках. Есть библиотека от ScrapingHub, еще одна от RDFLib.

Существующие инструменты анализа данных

Мы рассмотрели ряд существующих инструментов, но есть и другие отличные сервисы.

Например, API поиска Google ScrapingBee. Этот инструмент позволяет вам очищать результаты поиска в режиме реального времени, не беспокоясь о времени безотказной работы сервера или обслуживании кода. Вам нужен только ключ API и поисковый запрос, чтобы начать сбор и анализ веб-данных.

Существует множество других инструментов для очистки веб-страниц, таких как JSoup, Puppeteer, Cheerio или BeautifulSoup.

Несколько преимуществ покупки веб-парсера включают:

Использование существующего инструмента требует минимального обслуживания.
Вам не нужно тратить много времени на разработку и настройку.
У вас будет доступ к службе поддержки, специально обученной использованию и устранению неполадок этого конкретного инструмента.

Некоторые недостатки покупки веб-парсера включают:

У вас не будет детального контроля над всем, как ваш парсер обрабатывает данные. Хотя у вас будет несколько вариантов на выбор.

Это может быть дорогой первоначальный взнос.
Вам не нужно беспокоиться об устранении проблем с сервером.

Заключительные мысли

Анализ данных — это обычная задача, связанная со всем, от исследования рынка до сбора данных для процессов машинного обучения. После того как вы собрали данные, используя сочетание веб-сканирования и веб-скрапинга, они, скорее всего, будут в неструктурированном формате. Это затрудняет получение проницательного смысла от него.

Использование синтаксического анализатора поможет вам преобразовать эти данные в любой желаемый формат, будь то JSON, CSV или любое другое хранилище данных. Вы можете создать свой собственный синтаксический анализатор для преобразования данных в строго заданный формат или использовать существующий инструмент для быстрого получения данных. Выберите тот вариант, который принесет наибольшую пользу вашему бизнесу.

синтаксический анализ — Пропускать все до успешного синтаксического анализа

Здесь есть три большие проблемы.

Первый , как вы определяете dayParser , он всегда пытается разобрать остальную часть текста как дату. Например, если ваш входной текст "2019-01-01 foo bar" , то dayParser сначала использует всю строку, так что dayString == "2019-01-01 foo bar" , а затем попытается разобрать эту строку как дату. Что, конечно же, потерпело бы неудачу.

Чтобы иметь более разумное поведение, вы могли бы откусить только начало строки, похожее на дату, и попытаться разобрать его, например:

 деньПарсер =
  parseDay =<< много (цифра <|> char '-')

Эта реализация отрезает начало ввода, состоящего из цифр и тире, и пытается разобрать его как дату.

Обратите внимание, что это быстрая и грязная реализация. Это неточно. Например, эта реализация примет ввод типа "2019-01-0123456" и попытается проанализировать его как дату, но, конечно же, потерпит неудачу. Из вашего вопроса неясно, хотите ли вы по-прежнему анализировать 2019-01-01 и оставьте остальные, или вы хотите не считать это правильной датой. Если вы хотите быть очень точным в этом, вы можете указать точный формат так точно, как хотите, например:

 dayParser = do
  y <- считать 4 цифры
  пустота $ символ '-'
  m <- попытка (подсчитать 2 цифры) <|>
  подсчитать 1 цифру
  пустота $ символ '-'
  d <- попытка (подсчет 2 цифр) <|> подсчет 1 цифры
  parseDay$y++"-"++m++"-"++d

Эта реализация ожидает точного формата даты.

Второй , есть логическая проблема: ваш daysParser пытается сначала парсить какой-то мусор, потом парсить много дней, а потом опять парсить какой-то мусор. Эта логика не допускает случая, когда многие даты имеют какой-то мусор между ними.

Третья проблема намного сложнее. Видите ли, как работает комбинатор try — если парсер не сработает, то try откатит позицию ввода, а если парсер сработает, то вход остается израсходованным ! Это означает, что вы не можете использовать try в качестве прогноза с нулевым потреблением, как вы пытаетесь сделать в manyTill anyChar $ try dayParser .

Такой синтаксический анализатор будет выполнять синтаксический анализ до тех пор, пока не найдет дату, а затем потребляет дату , ничего не оставляя следующему синтаксическому анализатору и вызывая его сбой.

Проиллюстрирую более простым примером. Рассмотрим это:

 > parseString (many (char 'a')) mempty "aaa"
Успех "ааа"

Круто, он разбирает три 'a' с. Теперь добавим в начало попытку:

 > parseString (try (char 'b') *> many (char 'a')) mempty "aaa"
Успех "ааа"

Удивительно, это все еще работает: попытка не удалась, а затем мы анализируем три 'a' , как и раньше.

Теперь давайте изменим try с 'b' на 'a' :

 > parseString (try (char 'a') *> many (char 'a')) mempty "aaa"
Успех "аа"

Смотри, что получилось: try израсходовал первые 'a' , оставив только два для анализа

много .

Мы можем даже расширить его, чтобы он больше походил на ваш подход:

 > p = manyTill anyChar (try (char 'a')) *> many (char 'a')
> parseString p пустой "ааа"
Успех "аа"
> parseString p пустой "cccaaa"
Успех "аа"

Видишь, что происходит? manyTill правильно пропускает все 'c' до первого 'a' , но затем также потребляет этот первый 'a' !

Кажется, нет разумного способа (как я вижу) иметь такой прогноз с нулевым потреблением. Вы всегда должны потреблять первый успешный удар.

Если бы у меня была эта проблема, я бы, вероятно, прибегнул к рекурсии: разбору символов один за другим, на каждом шаге проверяя, могу ли я получить день, и объединяя их в список. Что-то вроде этого:

 данных WhatsThis = AChar Char | День День | EOF
дниПарсер = сделать
  r <- (ADay <$>  dayParser) <|> (AChar <$> anyChar) <|> (EOF <$ eof)
  случай г из
    AДень д -> сделать
      отдых <- daysParser
      чистый $ d : отдых
    AChar _ ->
      daysПарсер
    ЭОФ ->
      чистый []

Он пытается проанализировать день, и если это не удается, просто пропускает символ, если только символов больше нет. Если синтаксический анализ дня прошел успешно, он рекурсивно вызывает сам себя, а затем добавляет день к результату рекурсивного вызова.

Обратите внимание, что этот подход не очень компонуемый: он всегда потребляет все до конца ввода. Если вы хотите составить его с чем-то другим, вы можете заменить eof параметром:

 daysParser stop = do
 r <- (ADay <$> dayParser) <|> (AChar <$> anyChar) <|> (EOF <$ stop)
 .

РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7