Как разобрать по: Разбор слова по составу онлайн (морфемный разбор)

Содержание

В Крыму развернут ремонтный батальон, который чинит и обслуживает военную авто- и бронетехнику

Оборонная промышленность — прекрасный пример того, как можно развиваться, опираясь на отечественные технологии. Армия регулярно получает новую технику. И сейчас во время проведения специальной операции по защите Донбасса особая миссия у ремонтного батальона: он развернут в Крыму. Там чинят и обслуживают военную авто- и бронетехнику. В кротчайшие сроки выполняют работу любой сложности.

Грузовик с латинской Z на капоте теперь как новенький. Сцепление заменили всего за пару часов. Прогрев двигателя — и машина уезжает в расположение части.

В похожей на огромную палатку полевой автомастерской разве что эстакады нет. Ее заменяет передвижной кран-стрела. Инструмента же хватит на то, чтобы разобрать по винтикам грузовик и снова собрать.

Пускозарядное устройство для запуска машин, если есть какие-то проблемы с аккумулятором или со стартером для их проверки. Пост по ремонту электрооборудования.

«Если говорить про ремзону, есть вообще все и даже больше. У нас как всегда все предусмотрено под наши образцы техники, соответственно, все, что нужно», — говорит командир взвода ремонта автомобильной техники Вадим Кулик.

Это рембат — ремонтный батальон. Развернулся на площадке в Крыму. Здесь ремонтируют и обслуживают любую военную авто и бронетехнику.

«Подразделения полка абсолютно мобильны. Готовы развернуться в любой точке, в любом месте и производить все виды ремонта и обслуживания и при любой температуре», — говорит командир ремонтного восстановительного батальона Виталий Агабекян.

Главное, конечно, мастера. Этих специалистов на гражданке автосервисы с руками оторвут. Но сейчас во время специальной операции у них важная работа. Без своевременного ТО и текущего ремонта техника просто не поедет.

«Случайные люди в рембате не держатся. У нас все люди профессионалы. Могут выполнить любую задачу поставленную, ту, которая будет необходима по ремонту», — отмечает командир взвода ремонта автомобильной техники Вадим Кулик.

Жестких сроков никто не ставит, но у военных мастеров свои нормочасы. Например, полсуток на замену двигателя у танка или самоходки. К слову, такой агрегат весит тонну. В моторный отсек его установили за считанные минуты.

Это старый двигатель самоходной установки. Он весь в масле. Техники говорят, что мотор еще подлежит ремонту. А новый двигатель уже установили. К нему сейчас будут подключать все необходимые топливные системы, электроустановки и после этого САУ «Гвоздика» вновь встанет в строй.

В рембате есть и новая техника. Например, эта БМП-3 совсем недавно сошла с конвейера «Курганмашзавода». В Крым специально приехали уральские инженеры — в полевых условиях выполняют гарантийное обслуживание.

«На этой машине мы проводили пуско-наладочные работы, работы по прицельному комплексу, по работе тепловизора», — рассказывает руководитель сервисной группы «Курганмашзавода» Алексей Кеш.

Особняком на этой ремонтной базе стоит изъятая украинская техника. Все эти машины были брошены бойцами ВСУ. Все работает, все заводится. Но больше подходит для какого-нибудь музея. Например, это еще старый советский танк Т-64. Есть какие-то уникальные образцы. Вот такая самоделка на грузовом шасси под названием «Вепрь». Вот такая бронекапсула для десанта. В ближайшее время будет принято решение об утилизации всей этой техники.

куда приведут и как можно обойти авиационные санкции

02.03.2022

Российские авиакомпании столкнулись с беспрецедентными санкциями со стороны производителей воздушных судов, двигателей и авионики. Взаимное противостояние нанесет тяжелый урон транспортной и туристической отраслям всех сторон. Российская пострадает больше всего. Разбирались, в какой точке мы находимся и какие варианты есть дальше.

Один из самых сложных вопросов, который сейчас предстоит решать российским властям для сохранения экономической и транспортной систем, в том числе, с целью сохранения туристических потоков – это как сохранить нормальную работу гражданского авиационного флота в условиях санкций со стороны зарубежных государств.

Сегодня под угрозой тотального «приземления» находятся до 100% всех самолетов и вертолетов зарубежного производства, которые выполняют пассажирские перевозки в стране.

С точки зрения устойчивости рынков транспорта и туризма сейчас намного важнее найти ответ на вопрос «что делать?», а не «кто виноват?» и рассмотреть все возможные варианты действий, направленных на сохранение транспортной и экономической связанности российских регионов. Без этого никакие другие меры, направленные на поддержку туристического сектора, к сожалению, не будут достаточно действенными, подчеркивают опрошенные «Вестником АТОР» эксперты рынка.

КРЫЛЬЯ «ПОДРЕЗАЛИ» БОЛЬШИНСТВУ САМОЛЕТОВ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ РОССИИ

На данный момент ситуация такова. Евросоюз, США, Япония и Канада ввели широкий набор санкций против России, которые, в числе прочего, напрямую затрагивают транспортную отрасль. В результате российские авиакомпании поставлены в сложнейшую ситуацию: им надо решить, что делать с большинством самолетов своего парка, состоящего из воздушных судов иностранного производства, преимущественно взятых в лизинг. В лизинге у международных компаний находится более половины (55%) всего российского авиационного флота. А из 980 пассажирских лайнеров в лизинге 777 машин, которые составляют основу парка.

Санкциями со стороны производителей, лизингодателей, страховых компаний и компаний, осуществляющих поставку запчастей и технические работы для российских операторов, запрещено сейчас фактически все – кроме выполнения предполетного осмотра воздушного судна, возможность которого сохраняется для того, чтобы самолет мог вылететь из России для передачи лизингодателю.

КАКИЕ САМОЛЕТЫ ПОПАДАЮТ ПОД САНКЦИИ

Реальная ситуация несколько сложнее, чем «Airbus ввел санкции против российских самолетов, а Boeing – нет (update — 2 марта он тоже присоединился к санкциям)». Строительство и поддержание летной годности современного самолета – задача комплексная и за долгие годы мирной жизни ее привыкли решать исключительно в рамках международной кооперации. Поэтому на самолете производства Boeing могут быть произведенные в Европе «санкционные» двигатели, а самолет, который летает из Петербурга в Челябинск, может быть взят в лизинг у ирландской компании, а состоять из деталей, произведенных в десятке стран.

И с этой проблемой рынок уже столкнулся. Компания CFM, французско-американский производитель авиационных двигателей для самых распространенных в мире пассажирских самолетов – Airbus A320 и Boeing 737 –– уже уведомила российские авиакомпании о прекращении сотрудничества. Копия документа есть в распоряжении редакции «Вестника АТОР».

Компания перестала поставлять авиадвигатели, остановила их обслуживание, не станет оказывать никакой технической поддержки российским эксплуатантам и сервисным компаниям, прекратила выполнять соглашения о гарантиях, закрыла доступ к документации и колл-центру. На текущий момент в парках российских авиакомпаний эксплуатируется около 500 самолетов A320 и B737 с двигателями производства CFM.

Сейчас пока что можно говорить о том, что определенная часть российского авиафлота, имеющая меньше всего пересечений с европейскими компаниями, находится в относительной безопасности. Это, например, самолеты, произведенные в США, оборудованные двигателями производства неевропейских стран и находящиеся в лизинге или собственности у российских компаний. «Сбербанк Лизингу» и «ВЭБ-Лизингу» принадлежит как минимум изрядная доля Boeing-777 и Boeing-737 «Аэрофлота». Опрошенные эксперты сейчас не берутся назвать точное количество таких бортов у российских перевозчиков.

Авиарынок по-прежнему ожидает определенности по «авиасанкциям» со стороны американских властей и компаний, но надежда на то, что они останутся в стороне от европейских, мала (надежда исчезла 2 марта, Boeing тоже отказал в поставках запчастей и обслуживании самолетов российских авиакомпаний).

Параллельно рынок ждет новостей и из Китая: именно эта страна будет иметь шансы укрепить свои позиции в российской авиационной отрасли, если американские производители вслед за европейскими «подрежут крылья» нашему флоту.

КАКИЕ ПРОБЛЕМЫ ТРЕБУЮТ ПЕРВООЧЕРЕДНОГО РЕШЕНИЯ

На данный момент перед российской авиацией стоит четыре первоочередных проблемы, говорят собеседники «Вестника АТОР».

Первая – это угроза физически остаться без гражданского флота из-за требований возврата от лизингодателей.

Вторая – невозможность легально получать запчасти

Третья – невозможность производить обслуживание пока еще находящихся на нашей территории самолетов (то есть поддерживать летную годность). Ранее для прохождения «техосмотра» самолету нужно было лететь в свою зарубежную юрисдикцию.

Четвертая – это страхование. С отозванной страховкой не может быть выполнен ни один рейс, ни международный, ни внутрироссийский.

Рассмотрим все их – от самой простой к самой сложной.

СТРАХОВКИ: САМОЕ ПРОСТОЕ

С точки зрения всех опрошенных экспертов, это самый простой вопрос из всех. Критически значимая для рынка часть российского воздушного флота (точное количество бортов никто не берется назвать) перестраховывается на международном рынке – российские компании не в состоянии нести бремя этой ответственности в одиночестве.

Единственная возможность организовать страхование самолетов без международной помощи – это страхование российскими компаниями и перестрахование в полностью государственной российской компании. Такая есть – это РНПК, Российская национальная перестраховочная компания. 

ЧТО ДЕЛАТЬ С ЗАПЧАСТЯМИ И ТОИР

Намного сложнее ситуация с поставками запчастей и ТОиР. Несмотря на заверения со стороны отдельных экспертов в СМИ о том, что Россия, как некогда Иран, сможет обойтись «серыми» схемами поставок, на самом деле современные высокотехнологичные детали и узлы в самолетах далеко не так просто заменить без помощи производителей. И ситуация от иранской отличается тем, что в том случае санкции не распространялись на сопровождение летной годности по уже имеющимся контрактам. А в нашем – увы, распространяются.

Однако, если принимать во внимание общий принцип, что безвыходных ситуаций почти не бывает, то можно предположить, что обходные схемы все же найдутся. В речи экспертов при упоминании оных часто фигурируют Индия и Китай, что, впрочем, совершенно не значит, что они будут организованны с помощью именно этих стран.

САМОЛЕТЫ В РОССИИ МОГУТ ПОЧИНИТЬ, НО НЕ ВСЕ

Теперь что касается поддержания и сопровождения летной годности. Компания CFM в своем письме обратила внимание российских авиакомпаний на то, что теперь они сами несут ответственность за обеспечение летной годности всего его оборудования и компонентов. То есть сами должны убедиться, что оборудование не вышло за пределы утвержденного срока службы и не требует ремонта для возвращения в летное состояние.

Так, документами ИКАО (Doc. 9760) предусматриваются случаи отказа или невозможности исполнения разработчиком воздушного судна своих обязательств. Тогда у российского регулятора – Росавиации – остается право самостоятельно назначить в РФ разработчика, ответственного за поддержание летной годности всего парка самолетов Airbus и Boeing и других воздушных судов иностранного производства, оставшихся без сопровождения от оригинального разработчика.

«В конечном итоге решение этого вопроса сводится к наличию команды компетентных людей, которые имеют практический опыт работы в сертифицированной по EASA Part-21 J организации» (EASA – Европейское агентство по безопасности полетов), – говорит источник «Вестника АТОР» в отрасли.

В России в настоящий момент есть две компании с сертификатами EASA DOA (Design Organisation Approval – «одобрение организации разработчика») и по меньшей мере одна из них готова обсуждать возможности поддержания летной годности парка иностранных самолетов в переходный период.

Простыми словами, чтобы самолет продолжал летать, ему больше всего нужны не столько некие «международно признанные» сертификаты, а прежде всего специалисты, знакомые с его конструкцией, которые и смогут принять ответственное решение о безопасности данного конкретного самолета.

В 2014 году такой опыт был получен: грузовые авиакомпании тогда смогли обеспечить внутри России весь спектр инженерных решений по всем вопросам, связанным с ПЛГ для самолетов Ан-124 «Руслан» без участия Украины.

Такой способ далек от идеального или желаемого, но в нашем случае выбор стоит между необходимостью для людей физически передвигаться по стране и сохранением «юридической чистоты» флота. Но это один из возможных путей.

Эксперты полагают, что вряд ли речь пойдет о том, чтобы самостоятельно обслуживать в России немногочисленные суперсовременные лайнеры типа Aibus А350. Скорее всего, если такие решения и будут приняты, то в отношении более «обкатанного» флота. Например, самолетов семейства Airbus A320, Boeing B737 и некоторых других распространенных в России относительно «старых» массовых моделей.

САМОЕ СЛОЖНОЕ: ЧТО БУДЕТ С САМИМИ САМОЛЕТАМИ

По сообщениям из открытых источников, российские авиакомпании уже потеряли несколько бортов, выполняя международные перевозки. Первым в этой череде стал Boeing 777-300ER с регистрацией VP-BJP авиакомпании Nordwind, который выполнял грузовой рейс из Хабаровска в Мехико, напоминает портал frequentflyers.ru.

Также в сообщении говорится о самолете Boeing 737-800 авиакомпании «Победа» с регистрацией VQ-BTC, который был оставлен в аэропорту Стамбула по требованию лизингодателя, ирландской компании Avolon.

Выход из этой ситуации – не летать за рубеж на самолетах, которые находятся в лизинге у иностранных компаний (пока что только из Евросоюза). Либо летать только туда, где можно быть уверенным, что «принимающая» страна не станет оказывать содействия лизингодателям и европейским властям в деле «поимки» российского самолета. Возможно, такие обещания россиянам уже дал Египет – недаром S7 28 февраля

отменила, а затем восстановила рейсы в эту страну, после общения регуляторов.

Вполне вероятно, что решение будет найдено в этом, последнем «поле»: российские власти получат определенные гарантии от ряда стран, что они «будут нейтральны» и не станут задерживать самолеты российских авиаперевозчиков. В условиях небольшого выбора открытых направлений, практически все из которых политически нейтральны, это может быть и успешным.

ЭКСПЕРТЫ НЕ ИСКЛЮЧАЮТ КАБОТАЖ

Еще один из возможных путей решения проблемы с «санкционными» лизинговыми бортами – это каботаж. То есть использование самолетов зарубежных авиакомпаний, и вообще самолетов, зарегистрированных за рубежом для перевозки пассажиров и груза между двумя пунктами на территории России.

Согласно Чикагской конвенции, государство имеет право отказывать воздушным судам других стран перевозить по своей территории пассажиров, почту или груз – за деньги или бесплатно. Как правило государства широко используют это свое право в интересах собственных перевозчиков. Но в такой ситуации, в какой сейчас оказалась Россия, такое решение могло бы принести определенную пользу, считают специалисты. 

Опрошенные «Вестником АТОР» эксперты не исключили вероятности допуска на российский рынок перевозчиков из других стран.

Прецеденты уже были. Минтранс РФ разрешал иностранным авиакомпаниям выполнение полетов на внутренних воздушных линиях РФ в 2018 году – в преддверии чемпионата мира по футболу.

А согласно постановлению правительства №652 от 24 мая 2019 года, вступившему в силу 27 мая того же года, иностранные авиакомпании получили возможность выполнять разовые каботажные перевозки внутри РФ в целях оказания гуманитарной помощи, медицинской эвакуации и так далее.

Теоретически, ничего не мешает сейчас принять постановление, расширяющее спектр целей каботажа для иностранных авиакомпаний в России, так, чтобы они смогли выполнять и пассажирские перевозки.

МАЛЕНЬКИЕ, НО СВОИ. А ЧТО МОЖЕТ ПРОИЗВОДИТЬ РОССИЯ?

Про реальное полноценное импортозамещение в гражданской авиации сейчас говорить не приходится. С 2012 года утекло много времени, но ничего, кроме «полуимпортного» среднемагистрального и довольно проблемного Sukhoi Superjet по факту не появилось. На полноценное развертывание программ гражданского самолетостроения уйдет, по оценкам специалистов, минимум 5-7 лет. А летать надо сейчас.

За полгода в России могут поставить на крыло только самолеты малой авиации – вместимостью 4-6 мест с дальностью полета до 700 км. Вне зависимости от отсутствия санкций, это положительно скажется на организации пассажирских перевозок и туризме внутри самих российских регионов. Особенно там, где есть сложности с другими видами транспорта (Сибирь, Урал, Дальний Восток).

Малая авиация может стать неким «первым зерном», проросшим из почти засохшей почвы российского авиапрома. Но увы, это ничем не поможет решить вопрос обеспечения дальнемагистральных и даже среднемагистральных перевозок. Что по России, что за рубеж. 

УЩЕРБ НЕИЗБЕЖЕН ДЛЯ ОБЕИХ СТОРОН

Наивно полагать, что принятые западными странами санкционные меры в авиации навлекут на их экономики большую беду, чем на российскую авиаотрасль. Но нельзя говорить и о том, что санкционные решения пройдут для запада незамеченными.

Так, например, по данным из открытых источников, акции большинства европейских авиакомпаний за один день потеряли в цене от 6 % до 32% – просто из-за того, что в ответ на принимаемые Западом меры Россия закрыла свое воздушное пространство для самолетов европейских авиакомпаний.

Речь идет о выполнении почти 200 тыс. рейсов в год. И пока небо открыто для «азиатов» и закрыто для «европейцев», западные авиакомпании не могут конкурировать с восточными в вопросах организации прямых перелетов из Европы в Азию. И это касается не только пассажирских перевозок, но и грузовых.

Кроме того, лизингодатели сами могут оказаться в невыгодном положении, если  Россия отдаст подсанкционные самолеты (а это совсем не точно). Тогда им предстоит решать проблему – куда теперь вообще можно «пристроить» 500-700 бортов. На нынешнем «ковидном» авиарынке это сложно.

Эксперты подчеркивают: нынешнее противостояние двух систем исключительно отрицательно сказывается на всем международном рынке пассажирских перевозок и туризма, которые только-только начали подниматься из пепла в завершении пандемии COVID-19.

Екатерина Тропова

Фото: pixabay.com

Вернуться назад

Подготовка к олимпиаде | olymp.mephi.ru

Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом по физике 2020:

Вступительное слово

Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по физика 2020 11 класс

Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по физика 2020 10 класс

Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по физика 2020 9 класс

Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по физика 2020 8 класс

Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по физика 2020 7 класс

Публикации в журналах

Потенциал, 03. 2018. стр. 63-74 
Потенциал, 10. 2017. стр. 56-61 
Потенциал, 06. 2017. стр. 68-77 
Квант. № 7, 2017. стр. 14-15 
Квант. № 10, 2017. стр. 14-18 

Пособия / Отраслевая физико-математическая олимпиада школьников «Росатом»:  

  • Физика. В помощь школьникам 7-11 классов: Учебно-методическое пособие / С.Е. Муравьев. — М.: НИЯУ МИФИ
  • Математика. В помощь школьникам 7-11 классов: Учебно-методическое по-собие / Т.И. Бухарова, С.А. Гришин, О.В. Нагорнов, Д.Г. Орловский, Е.Х. Садекова, Е.Б. Сандаков; под ред. О.В. Нагорнова. — М.: НИЯУ МИФИ
  • Отраслевая физико-математическая олимпиада школьников «Росатом». В помощь школьникам 7–11 классов, 2016
  • Задачи по физике олимпиады «Росатом-2009» (с решениями и ответами),2010

Видеоуроки:

Олимпиадные задания по молекулярной физике, 2008

  • Школы для победителей и призеров олимпиады
    • Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по математике 2014-2015 уч.г.
    • Видео-разбор  заданий олимпиады «Росатом» по физике 2014-2015 уч.г.
    • Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по физике 2013-2014 уч.г.
    • Видео-разбор заданий олимпиады «Росатом» по математике 2013-2014 уч.г.
    • Видеоурок «Разбор заданий по математике» (2013 год)
    • Видеоурок: «Разбор заданий по физике» (2013 год)
    • Видеоурок: «Разбор заданий по физике» (2012 год)

разбор событий, теории и что будет в 3 сезоне

2 глава откровенного драматического сериала Сэма Левинсона «Эйфория» подошла к концу. Оцениваем 2 сезон, разбираем его события и пытаемся понять, что героев сериала ждет в 3 сезоне.

Боль и сожаления поколения Z

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

2 сезон сериала «Эйфория» продолжает рассказ о группе американских подростков, показывая их любовные и дружеские отношения, попытки найти себя, залечить травмы прошлого и преодолеть страхи. Несмотря на то, что шоу преимущественно рассказывает о девушках и парнях, которые еще даже не закончили школы, их драматичные истории рассказаны по-взрослому, без выстраивания волшебных сказочных замков, сулящих героям светлое будущее.

Создатель шоу Сэм Левинсон демонстрирует, как шокирующие потрясения прошлого сказываются на настоящем персонажей и влияют на их будущее. Недостаток родительской любви, страшную тоску по потерям, неспособность разобраться в собственных чувствах каждый из них переживает по-своему. У кого-то проблемы выливаются в попытки забыться под действием препаратов, у других – в нездоровые или откровенно токсичные отношения.

Тоску и боль в душах своих персонажей Левинсон запечатлевает с еще большей искренностью и чувственностью. Во 2 сезоне драматургически и режиссерски «Эйфория» сделала ощутимый шаг вперед. Сэм Левинсон еще глубже разобрался в характерах и жизненном пути своих персонажей, тоньше изобразил их черты, раскрыв героев с новых сторон. Эффектный кинематографический стиль усиливает чувственный эффект этий историй, талантливо подчеркивая ту или иную эмоцию в нужный момент.

Чтобы прочувствовать переживания и войти в положение героев «Эйфории», важно не осуждать персонажей шоу, которые, безусловно, не лишены своих недостатков, не навешивать на них ярлыки, а постараться человечески понять незащищенность юных неокрепших душ и умов от влияния потрясений и постоянных изменений в окружающем их мире. Персонажи этого шоу приглашают нас в свою жизнь, полную сомнений, тревог и тоски, разделяя со зрителем моменты горя и счастья.

2 сезон «Эйфории» – один из самых откровенных и чувственных портретов поколения Z. Создатель и режиссер шоу Сэм Левинсон и прекрасный актерский состав сериала тонко передают перипетии судеб своих персонажей, в которых отражается боль и робкие надежды молодежи нашего времени. Хотя Левинсон еще не делился подробностями сюжета 3 сезона «Эйфории», уже сейчас можно разобрать важные события финала и предположить, к чему они приведут в будущих сериях.

Будет ли 3 сезон «Эйфории»?

Да: еще до финала 2 сезона «Эйфории» исполнительный вице-президент HBO Programming Франческа Орси отметила успех проекта и объявила, что сериал продлили на 3 сезон.

Когда выйдет 3 сезон «Эйфории»?

На данный момент точной информации о дате релиза 3 сезона «Эйфории» нет. Из-за пандемии между выходом 1 и 2 сезона прошло порядка 2,5 лет. Можно предположить, что раз пандемия пошла на спад, то теперь ждать премьеру 3 сезона долго не придется. Однако свою роль в этом могут сыграть занятость создателей и актеров шоу в других проектах. В любом случае, 3 сезон «Эйфории» стоит ждать не раньше весны 2023 года.

Прощание Ру и Эллиота

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

В финальном 8 эпизоде 2 сезона Ру навещает Эллиота и признается герою Доминика Файка, что он невольно спас ее жизнь. Героиня Зендаи не дала четкого ответа на вопрос, могут ли они остаться друзьями, согласившись с тем, что им эта дружба вредит. Есть ощущение, что отношения героев все-таки продолжатся, но на этот раз персонажи попробуют найти в них жизнеутверждающее начало. Доминик Файк в интервью Джимми Фэллону подтвердил возвращение Эллиота в 3 сезоне

Конец любовных отношений Ру и Джулс

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

В последней серии 2 сезона после пьесы на слова любви Джулс Ру молча целует ее, но не отвечает взаимностью, таким образом прощаясь с ней. Последующий внутренний монолог героини Зендаи лишь подтверждает расставание. Есть вероятность, что связь Ру и Джулс перерастет в приятельскую, так как сложно представить, чтобы герои вообще не пересекались в 3 сезоне.

Новое начало Ру и дружба с Лекси

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

В последних сериях 2 сезона Ру вновь пробует излечиться от наркотической зависимости. Важную роль в этом сыграла и талантливая пьеса Лекси, которая помогла ей пережить своего рода катарсис, взглянуть на себя без стыда и ненависти.

Хочется верить, что в 3 сезоне в жизни героини Зендаи все-таки начнется новая глава, в которой она постарается найти утешение не в саморазрушении, а в чем-то созидательном, как героиня Мод Апатоу. Конечно, без соблазна вернуться к веществам не обойдется, но все же развитие персонажа требует чего-то другого. Если, конечно, Сэм Левинсон не готовит для главной героини трагический исход. Было бы логично в 3 сезоне перезапустить дружбу Ру и Лекси. В любом случае на этот раз финал сезона для Ру получился более оптимистичным. Она, пускай и рассталась с любимым человеком, но сделала важный шаг в борьбе с зависимостью и продвинулась в принятии страшной потери отца.

Гибель Эштрея

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

Когда Кастер пришел к Феско и Эштрею (также Пепельница), чтобы тайно получить признание об убийстве Мыши для полиции, Фэй успела предупредить Феско. Увы, Эштрей этого сигнала не увидел и напал на Кастера, почувствовав неладное. Парень решил не сдаваться полиции, и это привело к перестрелке. В итоге он случайно ранил Феско, а один из спецназовцев выпустил в Пепельницу автоматную очередь. В интервью E! News актер Джейвон Уолтон, играющий Эштрея, признался, что сам точно не знает, погиб ли его персонаж. По его словам, изначально по сценарию подстрелить должны были Феско, но Левинсон переписал материал. Учитывая, что лазерный прицел перед выстрелом был направлен прямо в голову парня, да и пуль было выпущено больше одной, возвращение Эштрея в 3 сезоне будет чудом.

Перспективы отношений Феско и Лекси

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

После перестрелки спецназ увел Феско, которого в 3 сезоне ждет разбирательство в причастности к убийству Мыши. Кастер так и не получил от него признание на запись, так что полиции еще предстоит доказать его связь с преступлением. Ситуация, конечно, повлияет на отношения Феско и Лекси, которые сблизились во 2 сезоне и, вопреки противоположностям во всем, нашли между собой кое-что общее. Если ли у них будущее? Не исключено, ведь в 3 сезоне герой Ангуса Клауда может, например, получить последний шанс в качестве информатора. Правда, тогда ему придется бросить вызов Лори и ее людям, которые, возможно, еще придут выбивать долг у Ру.

Конец дружбы Мэдди и Кэсси?

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

Крепкая дружба Кэсси и Мэдди потерпела крах из-за связи Кэсси с Нейтом. Мэдди сказала бывшей подруге, что ее расставание с Нейтом – только начало. Учитывая характер героини Алексы Деми, такое предупреждение можно расценивать как личную угрозу. Но, возможно, она просто предупреждает Кэсси, что для ее токсичного романа с Нейтом случившееся – лишь начало. Для отношений Мэдди и Кэсси произошедшее, конечно, – сильнейший удар, однако нельзя исключать, что в 3 сезоне героини все-таки придут к перемирию. Их может вновь объединить как раз сочувствие на почве нездоровых отношений с персонажем Джейкоба Элорди.

Месть Нейта

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

В финальном 8 эпизоде 2 сезона Нейт даже после извинений отца решает не давать ему еще один шанс. Парень сдает его полиции вместе с копией секс-видео. Тем самым Нейт не только обрек отца на тюрьму – если ему, конечно, не удастся каким-то образом оправдаться, – но и разрушил собственные перспективы перенять отцовский бизнес с нормальной репутацией. 3 сезон покажет, как родные Нейта приняли его отчаянное решение и как это сказалось на их отношениях. Что касается любовных связей персонажа Джейкоба Элорди, то после вымогательств секс-видео у Мэдди с пушкой у ее головы, дорога назад к героине Алексы Деми ему должна быть закрыта. А вот токсичный роман с Кэсси, скорее всего, к концу еще не подошел. Перспектив совместного счастья, однако, в этих отношениях разглядеть почти невозможно.

Есть ли шанс у романа Итана и Кэти?

Кадр из 2 сезона сериала «Эйфория» / HBO

Во 2 сезоне «Эйфории» Итан раскрыл себя с новой яркой стороны, что, возможно, все-таки поможет его отношениям с Кэти укрепиться. Однако есть вероятность, что это, наоборот, лишь усугубит положение, если Кэти никогда и не испытывала к нему настоящей любви и сейчас просто завидует его таланту.

Разбор аналитики журналиста «Новой газеты» о 8-летнем кризисе на Украине. Ридус

Журналист «Новой газеты» Павел Каныгин излагает свою версию истории восьмилетнего кризиса на Украине. Он пытается путем подтасовки фактов опровергнуть геноцид в Донбассе со стороны ВСУ и обвиняет во всем «сепаратистов» и Россию.

Хочется развенчать его заявления. Итак, поехали.


Кто первый начал

По мнению журналиста, войну начал не Киев, а «сепары» в Донбассе. Жителям юго-востока Украины, видите ли, не понравилось, что в их стране власть захватили радикалы, которые сразу же после госпереворота проголосовали в Верховной раде за отмену закона «Об основах государственной языковой политики». Этот документ предоставлял русскому языку статус регионального в тех областях, где он является родным хотя бы для 10% жителей. В Крыму и на Юго-Востоке Украины на русском разговаривало большинство.

Также автор умалчивает об отношении лидеров Майдана к жителям Донбасса. Но интернет не позволит забыть предложение Юлии Тимошенко «окружить Донбасс колючей проволокой» или знаменитую майданную кричалку «москалей на ножи». Не секрет, что «москалями» украинские радикалы называют всё русскоязычное население, а не только москвичей.

Далее Каныгин пишет, «что у многих из этих людей (пророссийских активистов Донбасса. — Прим. „Ридуса“) были российские паспорта», а массовые митинги за Россию в Одессе, Херсоне, Запорожье, Харькове, Донецке, Луганске «вызвали мощный всплеск национальных чувств среди сторонников Майдана».

Такой «всплеск», что сторонники Майдана из западных областей поехали «наводить порядки» на Юго-Восток. Бравые молодчики из «Правого сектора»* отправились сносить памятники Ленину в Днепропетровск и Запорожье, избивать людей с георгиевскими ленточками в Донецк и Луганск и, наконец, сожгли десятки человек в одесском Доме профсоюзов. Об этом автор почему-то не пишет…

Сотник Микола отстреливает горящих людей в Доме профсоюзов.

Российские паспорта

Наличие российских документов у противников киевского режима в Донбассе или хотя бы у их лидеров даже комментировать бессмысленно. Это откровенный фейк.

Стоит ли напоминать, что большинство политических и военных лидеров городов Юго-Востока — коренные жители Украины: Игорь Марков, Олег Царев, Алексей Журавко, Алексей Селиванов, Владимир Рогов, Павел Губарев, Алексей Мозговой, Александр Захарченко, Александр Ходаковский, Андрей Пургин и так далее, перечислять можно долго.

Оборона Славянска

«Неприкаянные пацаны» у автора — это контрактники 25-й аэромобильной бригады ВСУ. Подразделения этой ВЧ были остановлены мирными жителями Донбасса в момент, когда они выполняли приказ Турчинова по зачистке «сепаратистов». В итоге ребята сложили оружие.

В Славянске ополченцы их накормили, дали каждому по 100 долларов на дорогу (лично видел) и отправили по домам. Несколько десятков десантников из этой бригады изъявили желание продолжить воевать в ополчении. Те же, кто вернулся на Украину, вскоре были признаны изменниками. Командиру этой части дали большой тюремный срок, а бригада была расформирована.

Когда впервые все «ахнули»

Впервые все «ахнули» не после убийства депутата Рыбака, а на несколько месяцев раньше. Когда протестующие на Майдане заживо жгли безоружный «Беркут», когда известному журналисту и блогеру Сергею Рулеву в подвале Киевской городской администрации вырывала плоскогубцами ногти чеченско-украинская террористка Амина Окуева, когда грузинские снайперы под руководством одного из лидеров Майдана Сергея Пашинского стреляли по «Беркуту» и протестующим.

Первое насилие

«Первые акты настоящего военного насилия» начались задолго до 22 мая 2014 года. В пасхальную ночь, 20 апреля 2014 года, четыре джипа «Правого сектора»* расстреляли блокпост в пригороде Славянска, который установили местные жители. В ту ночь убили бывшего афганца-инвалида без ноги, 20-летнего парня и еще одного мужчину. Судмедэксперт морга Славянска потом сильно удивлялся, когда увидел ножевое ранение в голову у одного из погибших на блокпосту.

После этого была «Хатынь» в Одессе, убийство украинским снайпером беременной женщины на балконе ее дома в Славянске и множество других преступлений.

Журналист НГ пишет, что протестующие на Западной Украине захватывали здания, но не блокировали деятельность руководства. Прям зайки пушистые…

А почему он молчит о том, что в самом начале Майдана были захвачены военные части во Львовской, Тернопольской, Ивано-Франковской областях и оружие из этих частей потом использовалось на Крещатике против силовиков? Конечно, они не блокировали деятельность местного руководства. Потому что это руководство само поддержало госпереворот.

Если бы отряды футбольных фанатов и членов «Правого сектора»* не устроили побоище на Майдане при содействии США и Европы, если бы они не поехали «усмирять» Донбасс и Крым, то не было бы группы Стрелкова. Это примерно из разряда «если бы СССР не провоцировал Гитлера своими богатствами и размерами, то тот бы не напал». Или вспоминаются слова из басни Крылова: «Ты виноват уж тем, что хочется мне кушать…»

Когда автор пишет, что не было резни в городах, подконтрольных Киеву, он забывает о том, что 11 мая 2014 года по всему Донбассу прошел референдум «О государственной самостоятельности ДНР и ЛНР». И в том же Мариуполе нацисты препятствовали этому голосованию «гуманными» и «европейскими» методами — выстрелами по избирателям из автомата Калашникова.

Смешно читать о том, что киевская власть провела суды над нацистами, виновными в пытках мирных жителей. Кроме дела батальона «Торнадо», который прославился жесточайшими расправами над мирными, не было сделано больше ничего.

Никто толком не расследовал убийства людей снайперами на Майдане, убийства депутатов Верховной рады от «Партии регионов», писателя Олеся Бузины, пытки населения бойцами «Азова», «Айдара» и других, сожжение людей в Одессе, обстрелы жилых районов Донбасса солдатами ВСУ.

Примечательно, что автор российского издания, сравнивая ополченцев и активистов «Правого сектора»*, называет украинских радикалов «патриотически настроенными», а жителей Донбасса, которые взяли оружие, чтобы защитить свои дома от этих бандитов, — «патриотами-идиотами».

Журналист НГ может сколько угодно обвинять Моторолу, Гиви и Стрелкова в убийствах членов «Правого сектора»* (официально не являющихся комбатантами и не подпадающих под конвенцию о военнопленных), но он не может опровергнуть сотни случаев крайне гуманного отношения ополченцев к пленным солдатам ВСУ, которых лечили, кормили и отпускали домой. Этому есть множество видеоподтверждений. Чего стоят сотни украинских солдат, перешедших через российскую границу во время жарких боев 2014—2015 годов. Думаю, все помнят, как к ним относились россияне.

Конечно, «не было» геноцида. Как канцлер Германии Шольц и сказал. Ведь Европа проигнорировала тысячи жалоб от жителей ДНР и ЛНР на целенаправленные обстрелы жилых районов со стороны ВСУ, на убийства и пытки нацбатами, на энергоблокаду со стороны Киева и так далее.

Примеров множество. На фото ниже — разрушенная в результате обстрелов ВСУ жилая пятиэтажка в Николаевке под Славянском.

А вот видео обстрела жилых районов Донецка.

Вопрос: это ж насколько надо быть косоруким, чтобы попадать снарядами в жилые дома, а не в окопы ополченцев? Посмотрите фронтовые сводки ополчения, и вы увидите, что все позиции и блиндажи расположены в пригородах, а не в жилых домах, да еще и многоэтажных.

Вывод здесь один. Стреляя по заведомо известным мирным объектам, ВСУ изначально использовали тактику запугивания населения.

Между тем Каныгин продолжает оправдывать геноцид, устроенный киевскими властями, и пытается рассказать про какие-то концлагеря для украинцев в ДНР и ЛНР. Конечно же, он не приводит ни одного доказательства и умалчивает о том факте, что в народных республиках с первых дней их становления были сформированы суды, которые регулировали любые действия по отношению к пленным или шпионам.

Также он не пишет о секретных тюрьмах СБУ, по поводу которых возмущались даже в Европе. О них даже в «Википедии» есть информация, почитайте. За эти восемь лет там замучили немало противников майданного режима.

Посмотрите это видео, где украинские военные меняют гражданских людей на своих солдат. Там женщина с сахарным диабетом, которая помогала гуманитаркой Донбассу, рассказывает о пытках в одной из тюрем СБУ.

В завершение этого разоблачения хочется сказать, что на сегодняшний день фейковой информации гораздо больше, нежели правды. В том числе подобная «аналитика» журналиста НГ строится на откровенных вбросах и манипуляции фактами. Будьте бдительны, не поддавайтесь на уловки и учитесь критически мыслить.

____________________________________________

* «Правый сектор» — запрещенная в России организация.

разбор трейлера / Кино и сериалы / iXBT Live

Небольшой разбор вышедшего трейлера сериала «Star Wars: Оби-Ван Кеноби» на Disney+.

Оби-Ван Кеноби является одним из самых главных и одним из самых любимых персонажей саги о далёкой-далёкой галактике. Сыгранный в оригинальной трилогии Алеком Гиннессом, он полюбился всем фанатом франшизы. Юэн Макгрегор, сыгравший уже молодого Кеноби в приквелах, развил образ учителя Энакина Скайуокера. Мультсериал Войны Клонов подарил великому джедаю глубины. И вот, пришло время Оби-Вану вернуться на экраны. Сериал про него уже давно ждали все любители Звездных Войн. Наконец, нам показали первый трейлер, и он прекрасен.

Что показали в трейлере

Трейлер стартует с того, что нам показывают Оби-Вана, занимающегося обыденными делами на Татуине. Его закадровый голос говорит нам, что они проиграли свой бой. Оби-Ван наблюдает за маленьким Люком и просит его оставаться в тени. Затем нам показывают, как на какую-то станцию прибывает шаттл, а Гранд Инквизитор допрашивает кого-то. Закадровым голосом нам говорят, что ключ в охоте на джедаев — это терпение.

В следующем кадре Оби-Ван, по всей видимости, пользуясь общественным транспортом, пересекает пустыню. Далее нам мельком показывают совет Инквизиторов, после чего одна из них допрашивает мирных жителей. Среди них нам показывают Оуэна Ларса – дядю Люка Скайокера. Затем эта же Инквизиторша ищет кого-то, но уже на другой локации. Имперский шаттл прибывает куда-то, а Инквизиторы продолжают поиски. Оби-Ван наблюдает за ними.

Затем нам вновь показывают Гранд Инквизитора. Он, угрожая световым мечом, пытается узнать где «он». Кого они ищут точно неизвестно. Возможно самого Оби-Вана, возможно кого-то другого. В следующем кадре нам мельком показывают какой-то город, Инквизитора и штурмовиков. Затем уже Инквизиторша преграждает путь световым мечом убегавшему человеку, а кто-то изучает какие-то символы. Далее следует перестрелка. В конце трейлера нам еще раз показывают Оби-Вана и мы слышим прерывистое дыхание Дарта Вейдера. Так же нам говорят, что кодекс джедаев и их принципы — это их главная слабость.

О чем будет сериал

Чтож. Исходя из показанного в трейлере, очевидно, что сам сериал сконцентрируется на Инквизиторах в качестве главных противников Оби-Вана Кеноби. И пусть самому Гранд Инквизитору ничего не угрожает (его конец мы увидим в мультсериале Повстанцы), за других Инквизиторов ничего сказать нельзя. Они будут искать Кеноби, но зная их способности, Оби-Вану вполне по силам расправиться с любым из них.

Сюжет сериала развернется спустя 10 лет после окончания Мести Ситхов. Все это время Оби-Ван Кеноби наблюдал за тем, как растет Люк Скайокер. Самого маленького Люка нам засветили в самом трейлере. Но не думаю, что с ним будет много сцен. Так же мне интересно, сколько экранного времени получит Оуэн Ларс. К его роли вновь вернется Джоэл Эдгертон. Не скажу, что он прям суперзвезда, но все же довольно известный актер. Было бы странно приглашать его ради пары минут. Хотя, кто знает, кто знает.

Еще была информация, что самому Кеноби придется либо защищать, либо спасать из плена маленькую принцессу Лею. Вероятно, именно здесь они и познакомятся, ведь в четвертом эпизоде Лея уже была с ним немного знакома, когда оправляла своё послание. В любом случае, очевидно, что события сериала затронут не только Татуин. Многие кадры трейлера показывают нам другие планеты.

Так же я жду возвращение Хейдена Кристенсена. Говорят, нам покажут флэшбек с молодым Энакином, для чего актера омолодят. Дыхание Дарта Вейдера в конце трейлера так же может означать, что и сам Вейдер так или иначе появится в сюжете сериала. Думаю, его появления ждут абсолютно все те, кто будет смотреть этот сериал.

Итог

Я давно жду этот проект. В последнее время Дисней наконец нашли удачную формулу для развития Звездных Войн. Пусть новая трилогия в сознании фанатов не существует, со своими сериалами Микки Маус пока особо сильно не начудил. Буду надеяться, что и сериал про Оби-Вана выйдет достойным. Юэн Макгрегор же определенно не подведет, он отличный актер.

Релиз проекта состоится в конце мая на Disney+ (а у нас сами знаете где). Сериал будет состоять из шести эпизодов. Будем ждать этот проект, потому что, Оби-Ван Кеноби, на вас вся надежда.

Детальный разбор хакерских атак на госсайты и «Дію»: почему государство снова не справилось

15 февраля украинские банки, госсайты и «Дія» массово легли после массированной DDoS-атаки. Работоспособность некоторых ресурсов удалось восстановить только спустя сутки. О возможных причинах произошедшего и о том, что помешало отразить атаки, мы спросили у экспертов в области кибербезопасности – основателя «Украинского киберальянса» Андрея Барановича и специалиста по информбезопасности Константина Корсуна.

Хакеры пытались замаскироваться под польских националистов

DDoS-атаке предшествовала массовая SMS-рассылка с польских телефонных номеров с телефонным кодом +48. В этих сообщениях клиентам от имени «ПриватБанка» приносились извинения в связи с перебоями в работе его банкоматов.

«Насколько я понимаю, это была проба пера. В начале рассылаются сообщения о том, что банкоматы работать не будут, а потом пытаются с помощью DDoS-атак повалить и сами банки с госсайтами. Если бы их удалось повалить полностью, то это вызвало бы панику среди населения», – рассказал один из основателей «Украинского киберальянса» Андрей Баранович.  

Характерно, что и 14 января и 15 февраля хакеры совершали атаки под прикрытием флагов другой страны. В данном случае это была Польша.

«Я уверен, что поляки тут совершенно ни при чем. Наверняка это “сюрприз” со стороны РФ. Например, 14 января произошла массовая утечка данных из МВД, портала “Дія” и Минрегиона. Тогда же были проведены дефейсы (тип хакерской атаки, при которой страница вебсайта заменяется другой), маскируемые под польских националистов”, – говорит один из основателей «Украинского киберальянса» Андрей Баранович. 

Напомним, что тогда хакеры подменили содержимое главной страницы сайта правительства, отдельных министерств и портала «Дія». На ресурсах можно было увидеть следующее сообщение на трех языках: 

По словам Барановича, сначала в сети появился образец данных из МТСБУ (моторное (транспортное) страховое бюро Украины), а уже после этого начались атаки и пошла SMS-рассылка. Дефейсы от 14 января, которые приписывали польским националистам и вчерашние польские номера – это звенья одной цепи.

Как говорит эксперт, и там и там была некая «проба пера», во время которой выяснялось, что именно можно сделать с системами компьютерной защиты в случае дальнейшей эскалации. Баранович уверен, что мы имеем дело с военной операцией российских спецслужб, а не криминальными хакерами или польскими националистами.

Несмотря на громкие заявления про утвержденную на госуровне киберстратегию и открытие центра кибербезопасности, госсектор вновь оказался не готов к хакерским атакам. Единственное, что смогли сделать службы кибербезопасности сайтов Минобороны и ЗСУ, так это отключить их от интернета, хотя, на самом деле, этого можно было избежать.

«В DDoS-атаках нет ничего нового. Этому явлению уже больше 20 лет, и есть хорошо известные способы, как с ними бороться. Например, можно фильтровать трафик для того, чтобы разделить нагрузку. Специалисты обо всех этих методах знают и умеют их использовать. Да, “Госспецсвязь”, “Киберцентр” и СНБО что-то делают, но они могли подготовиться и лучше. И, прежде всего, не сама “Госспецсвязь”, а те компании, чьи сайты атаковали хакеры», – поясняет Андрей Баранович.  

Для защиты «Дии» использовали Arbor – дорогое оборудование, которое не помогло отразить атаки

Во время вчерашней пресс-конференции министр цифровой трансформации Михаил Федоров заявил, что для защиты портала «Дія» от кибератак и фильтрации вредоносного трафика они используют оборудование компании Arbor.

Но как поясняют ITC.ua эксперты по кибербезопасности, Arbor в чистом виде – не панацея от всех проблем. Чтобы это специализированное оборудование работало эффективно, его должны настраивать и обслуживать компетентные специалисты. Для утилизации вредоносного трафика обязательно нужно задействовать мощности резервных серверов от частных компаний, которые специализируются на противодействии DDoS-атакам. Эффективность работы Arbor также зависит от провайдера, который будет его обслуживать.

«Если там достаточно интернет-каналов, чтобы принять весь этот трафик, то он способен их почистить. Любая “железка” – это не гарантия сама по себе. Ее необходимо правильно настроить и подключить, чтобы трафик до нее дошел», – объяснил Андрей Баранович.  

Для справки: стоимость сетевого устройства Arbor Networks APS составляет порядка $84 тысяч.

«Американских гигантов, таких как AWS, Azure или Cloudflare, бесполезно атаковать. Украинские компании по сравнению с ними – это как первоклассник против чемпиона мира по боксу», – добавляет специалист по информационной безопасности Константин Корсун.

Обычно DDoS-атаки особой угрозы не несут, но в «Дие» не хватило ресурсов для их отражения

Сама по себе DDoS-атака особой угрозы для госсайтов не несет. Это не онлайн-казино и не интернет-магазин, где неработающий сайт приводит к колоссальным убыткам. Но неработающие сайты госслужб и банков могут вызвать панические настроения среди населения – в любой непонятной ситуации граждане бегут к банкоматам снимать наличку.

«Мощность атаки по данным компании “Хостмастер”, поддерживающей домен gov.ua, составила 60 Gbps. Это не очень много. Они подключили дополнительный сервер, что позволило им поддержать работоспособность доменной системы, хоть и с небольшими перебоями. Я не знаю, сколько именно досталось другим сайтам, но даже канала шириной в полтерабита хватило бы чтобы быстро справиться с атакой», – отмечает Андрей Баранович.  

Скриншот с платформы Arbor, опубликованный министром цифровой трансформации Михаилом Федоровым, показывает трафик в реальном времени. На нем видно, что вредоносный трафик в день атаки измерялся 600 тысячами пакетов в секунду.

 

«Даже если это большие пакеты, это всего лишь 2-2,5 Gbps. Если 2 Gbps представляют какую-то угрозу для “Дії”, значит у них что-то пошло не так. Если бы у них это все было настроено правильно, то они бы эту атаку даже не заметили», – считает Андрей Баранович.  

В качестве примера он приводит сайт КМДА, у которого 10-гигабитное подключение к интернету и трафик в 2-2,5 Gbps. Чтобы перегрузить их канал во время очередной DDoS-атаки, киберпреступники вынуждены были сгенерировать вредоносный трафик объемом 15 Gbps.

«Как видите, портал “Дія” «лежал» до утра, поэтому все эти Arbor компании, с которыми они сотрудничают, ничего не смогли с этим поделать. Это свидетельствует о том, что их ресурсы ограничены. Россияне, наверное, знают, сколько мегабит выдержит украинская система, поэтому они дали 150 мегабит. И все сайты “легли”, – рассказывает подробности специалист по информационной безопасности Константин Корсун.

По мнению Корсуна, хакерам можно эффективно противостоять, если использовать сервера в США. Но это запрещено украинским законодательством. Элементы любой государственной ІТ-системы должны физически находиться на территории Украины. Иначе их аттестат соответствия комплексной системы защиты информации будет аннулирован. 

Почему не удалось отбить DDoS-атаки

Как поясняют опрошенные ITC.ua эксперты, если поступает огромное количество «мусорных запросов», то есть два способа справиться с ними:

  1. расширить канал и подключить резервные серверы;
  2. постоянно фильтровать трафик, отсеивая весь «мусор».

«Как я понимаю, использовался как один метод, так и другой. Просто недостаточно быстро и недостаточно четко все получилось. Поэтому и было заметно падение», – говорит Андрей Баранович.

Ситуацию могли бы спасти резервные сервера, но это крайне затратное предприятие.

«Представьте, что у вас работает все на одном сервере, а вы еще держите 10-20 других. Это абсолютно нерентабельно с точки зрения бизнеса. Именно поэтому используют аутсорсинговые компании, предлагающие антидидосовые решения, которые при необходимости масштабируются до необходимого количества», ― говорит специалист по информационной безопасности Константин Корсун.

Причастна ли к ситуации Россия?

Вероятнее всего атаки координировались российскими спецслужбами, но ІР-адреса не имеют никакого отношения к странам, с территории которых совершается DDoS-атака. На самом деле, это могут быть какие угодно адреса, поясняют наши собеседники.

«Разговоры о том, что атака совершается из России или Китая, – это полный бред. Как я понимаю, Федорову показали этот скриншот с Arbor, а он, поскольку не очень разбирается в технической части вопроса, назвал несколько стран, которые попали в топ новостей. С тем же успехом могли быть любые другие страны. В случае сопряженной DDoS-атаки ІР могут быть любые», – считает Андрей Баранович.

С начала войны ситуация с защитой данных лучше не стала

В 2015-2016 гг. в Украине уже были блэкауты, вызванные вмешательством в работу электростанций извне. С тех пор в системе безопасности нашей критически важной инфраструктуры практически ничего не изменилось. Как показывает опыт предыдущих лет, россияне могут легко находить в ней бреши и беспрепятственно отключать подачу электроэнергии едва ли не по всей стране.

«У нас ничего не меняется с начала войны. В мирное время госсектор полагается на полицию. А хакерам неинтересно ломать сайты госструктур, поскольку это вызывает одни проблемы, а прибыли от этого никакой”, ―  рассказал Баранович. 

Как утверждает Баранович, сейчас в Даркнете продают стомегабайтный архив с данными, украденными из государственных систем. Но это никого не волнует. И то, что это диверсия со стороны России, тоже никем не озвучивается. 

«Конечно, когда происходит атака все пытаются что-то сделать. Но ведь цель всех этих мероприятий по кибербезопасности в том, чтобы этого не происходило, правда? Не в том, чтобы героически бороться, а в том, чтобы останавливать атаки на ранних стадиях», – поделился Андрей Баранович.

Тут можно вспомнить неготовность украинских госструктур к отражению предыдущих атак 13-14 января. Тогда, судя по всему, хакеры воспользовались уязвимостью OctoberCMS (уязвимость October CMS позволяет злоумышленникам получить доступ к учетным записям после сброса пароля), которую вовремя не устранили апдейтом. Двумя другими лазейками для хакеров стали сайт компании Kitsoft (IT-компания, которая создает IT-продукты для госорганов и бизнеса), имевшей админдоступ к правительственным сайтам), а также уязвимость в Java Apache Log4j (критическая брешь в ПО, которая позволяет злоумышленникам запускать неавторизованный удаленный код). В качестве основного орудия использовалась так называемая APT-атака (Advanced Persist), а также ПО для взлома WhisperGate.

По мнению Барановича, говорить о кибербезопасности не приходится еще и потому, что в госучреждениях зачастую отсутствуют не только инженер по безопасности, но и системный администратор. Всего в Украине насчитывается около 100 тысяч госучреждений. Даже если выделить каждому из них по два IT-специалиста, этого все равно будет недостаточно. Единственный выход – отдать системы в обслуживание бизнес-организациям.

Произойдет ли это, и приведут ли в порядок в украинском государстве систему кибербезопасности – вопрос открытый. Зато глава Минцифры наверняка уже не раз успел пожалеть о своих словах о том, что «роль кибербезопасности немного преувеличена». Судя по происходящим событиям – она сильно недооценена.

Как анализировать данные из Excel с помощью Mailparser

Excel — замечательный инструмент, но иногда вам нужно, чтобы бизнес-данные были доступны в других приложениях, таких как CRM или Google Sheets.

Когда в документах Excel содержится большой объем данных, их анализ вручную становится серьезной проблемой. Это трудоемкая задача, которая может стоить вам возможностей, а ее повторяющийся характер может привести к ошибкам.

К счастью, этот процесс можно автоматизировать, чтобы сэкономить огромное количество времени и денег.Эта статья научит вас анализировать данные из Excel с помощью Mailparser и отправлять их в любое приложение. Давайте начнем.

Анализ данных из Excel

Попробуйте бесплатно. Кредитная карта не требуется.

Как анализировать данные из Excel

Анализ данных означает, что вы разбиваете их на отдельные компоненты. Например, вы разделили столбец полных имен на один столбец для имен и один для фамилий.

Существует несколько способов извлечения данных из Excel и отправки их в другое место.Давайте рассмотрим два разных метода.

Метод 1: анализ данных из Excel вручную

Сначала откройте электронную таблицу Excel и выделите столбец с объединенными данными, которые вы хотите проанализировать.

Затем перейдите на вкладку «Данные» и щелкните значок «Текст в столбцы». Появится всплывающее окно под названием «Мастер преобразования текста в столбцы». Теперь у вас есть три быстрых шага для анализа данных в Excel:

Шаг 1: Выберите «С разделителями» и нажмите «Далее».

Шаг 2 : Выберите разделитель, который отделяет данные, которые вы хотите проанализировать. Это может быть запятая, точка с запятой, пробел, табуляция или любой другой символ, который вы можете ввести в поле рядом с «Другое». После того, как вы выбрали разделитель, нажмите «Далее».

Шаг 3: Выберите «Общие» в разделе «Формат данных столбца» и нажмите «Готово».

Проанализированные данные теперь будут отображаться в нескольких столбцах.

Теперь вы можете копировать и вставлять столбцы, содержащие проанализированные данные, в используемое вами приложение (Google Таблицы, Salesforce и т. д.).).

Однако этот метод применим только в том случае, если вам нужно проанализировать один документ. Если ваша команда регулярно получает десятки или даже сотни электронных таблиц, анализ данных вручную будет занимать слишком много времени, чтобы иметь смысл. В этом случае вам нужен инструмент, который автоматизирует процесс ввода данных.

Метод 2: анализ данных из Excel с помощью Mailparser

Если в вашем бизнесе большие объемы данных хранятся в Excel, и вы хотите автоматизировать рабочий процесс ввода данных, то Mailparser — гораздо более эффективная альтернатива.Вот общий обзор того, как это работает.

  • Шаг 1: Создайте учетную запись Mailparser (бесплатно на 30 дней)
  • Шаг 2: Создайте почтовый ящик
  • Шаг 3: Отправьте электронную таблицу Excel на свой почтовый ящик
  • Шаг 4: Добавить правила синтаксического анализа
  • Шаг 5: Отправьте проанализированные данные в выбранное приложение

Теперь давайте подробнее рассмотрим каждый шаг.

Шаг 1. Создайте учетную запись Mailparser

Первое, что вам нужно сделать, это зарегистрировать учетную запись Mailparser.Это бесплатно, и вам не нужно вводить данные кредитной карты.

Попробуйте бесплатно

30-дневная пробная версия. Кредитная карта не требуется.

Шаг 2. Создайте почтовый ящик

После того, как ваша учетная запись будет создана, вы должны создать папку «Входящие», куда будут отправляться ваши документы Excel. Нажмите «Создать свой первый почтовый ящик».

Появится всплывающее окно. Введите имя для своего почтового ящика, добавьте заметки, если хотите, и нажмите «Сохранить». В этом примере я просто назвал свой почтовый ящик «Входящие 1».

Mailparser мгновенно сгенерирует уникальный адрес электронной почты для вашего нового почтового ящика. Это связано с тем, что Mailparser использует электронную почту в качестве источника данных. Он может извлекать данные из электронных писем, а также из прикрепленных к ним документов, таких как PDF, Word или, в нашем случае, Excel.

Шаг 3. Отправьте электронную таблицу Excel на свой почтовый ящик

Отправьте электронное письмо с вложенной электронной таблицей Excel — в формате XLS, XLSX или CSV — на ваш адрес электронной почты Mailparser.

Примечание. Вы можете настроить автоматическую пересылку электронных писем с вложениями Excel в папку «Входящие» Mailparser. Таким образом, вам не придется вручную отправлять их в Mailparser каждый раз, когда вы их получаете.

Зайдите в свою учетную запись Mailparser, нажмите «Входящие 1» в левом верхнем углу экрана и выберите свой почтовый ящик.

Вы найдете свое электронное письмо с прикрепленным к нему файлом Excel; нажмите здесь. Время парсить данные!

Шаг 4. Добавьте правила синтаксического анализа

Правило синтаксического анализа — это набор инструкций, которые вы даете алгоритму Mailparser, чтобы он мог распознавать, реорганизовывать и извлекать нужные вам данные.

Каждый почтовый ящик имеет определенный набор правил анализа, которые сообщают Mailparser, как анализировать данные из Excel. Поэтому, если вы хотите проанализировать данные из документов, которые используются для разных целей, или документов в других форматах, таких как Word, создайте новые почтовые ящики с другими правилами анализа. Обратите внимание, что вы можете создать до 10 почтовых ящиков с помощью бесплатного плана.

Теперь нажмите на полученное электронное письмо, и вы заметите, что Mailparser уже проанализировал данные, поскольку макет файла Excel, который я использовал, довольно прост.На этом этапе вы уже можете отправлять данные стороннему приложению. Но перед этим мы хотим сделать еще один шаг — добавим несколько правил парсинга.

Нажмите «Правила» на левой боковой панели, затем нажмите оранжевую кнопку «Создать правило синтаксического анализа».

Нажмите «Вложение», чтобы установить файл Excel в качестве источника данных для анализа.

Прокрутите вниз и выберите «Содержимое файла (ячейки таблицы)» в раскрывающемся меню рядом с «Анализ вложений».Редактор правил теперь будет отображать столбцы и строки из электронной таблицы Excel.

Теперь вот что я хочу сделать со своими данными:

  1. Удалите первую строку, так как электронная таблица, в которую я отправлю данные, уже будет иметь строку заголовка с той же информацией.
  2. Удалить столбец № 2
  3. Разделите столбец № 3 на два столбца: один для имени человека, а другой для его должности.

Для этого прокрутите вниз и нажмите кнопку с надписью «Добавить фильтр ячеек» справа.Появится раскрывающийся список. Наведите курсор на «Удалить и выбрать» и нажмите «Удалить строки».

Mailparser по умолчанию выбирает первую строку, но вы можете удалить любую строку, просто выбрав ее номер. Вы также можете удалить несколько строк одновременно, если хотите.

Посмотрите, как Mailparser показывает, как выглядит ваша электронная таблица до и после добавления фильтра. Первое правило синтаксического анализа установлено, поэтому давайте перейдем к следующему.

Для каждого дополнительного правила синтаксического анализа, которое вы хотите добавить, просто прокрутите вниз до последнего, и вы найдете новую кнопку «Добавить фильтр ячеек».Перейдите к «Удалить и выбрать» и нажмите «Удалить столбцы».

Выберите «2» в раскрывающемся списке рядом с «Удалить столбцы», и второй столбец исчезнет.

 

Переходя к шагу 3, мы хотим отобразить имена и должности в отдельных столбцах. Для этого прокрутите вниз и нажмите кнопку «Добавить фильтр ячеек». Наведите курсор на «Разделить, объединить и транспонировать» и нажмите «Разобрать столбцы».

Перейдите в раскрывающееся меню справа рядом с «Разобрать столбцы» и выберите «Разделить по символу».

Мы собираемся установить специальный символ, чтобы определить, где разделить данные в столбце (как в методе 1). Этот символ представляет собой запятую, которую вы видите после имен в столбце № 2.

Поэтому выберите «2» в раскрывающемся списке рядом с «Разделить столбец» и введите запятую в поле рядом с «при появлении». Редактор правил применит этот новый фильтр и покажет результат ниже. Теперь имена находятся в столбце № 2, а позиции — в столбце № 3.

Вот оно! Теперь данные анализируются, как предполагалось.Не забудьте прокрутить страницу вниз и нажать «ОК, выглядит хорошо!» справа.

Введите имя для ваших правил синтаксического анализа и нажмите «Проверить и сохранить», чтобы сохранить его.

Теперь каждый раз, когда электронное письмо с электронной таблицей Excel отправляется в папку «Входящие 1», Mailparser будет применять правила синтаксического анализа для изменения порядка и извлечения данных, как в этом примере.

Шаг 5. Отправьте проанализированные данные в выбранное приложение

Ваши данные готовы к отправке туда, куда нужно — почти готово!

Mailparser использует веб-перехватчики, автоматический метод передачи данных из одного места в другое, для отправки данных, проанализированных из Excel, в сторонние API или веб-приложения, которые вы уже используете.В этом примере мы хотим отправить данные в Google Sheets.

Но сначала убедитесь, что на вашем Google Диске есть электронная таблица, которая будет служить местом назначения для данных. Строка заголовка должна соответствовать проанализированным данным:

Убедитесь, что в ячейках строки заголовка нет специальных символов; в противном случае соответствующий столбец не сможет быть заполнен.

В Mailparser перейдите в «Интеграции» и нажмите кнопку «Добавить новую интеграцию» справа.

Выберите интеграцию, в которую вы хотите отправить данные, в данном случае это Google Таблицы.

Далее на этом экране вам нужно добавить свою учетную запись Google, электронную таблицу, в которую вы хотите отправлять данные, и рабочий лист, в который вы хотите, чтобы данные отображались.

Но пока не нажимайте на оранжевую кнопку. Вместо этого нажмите «Отображение полей».

 

Вы можете увидеть содержимое строки заголовка, указанной слева.Все, что вам нужно сделать, это установить для каждого столбца проанализированной электронной таблицы тот, который соответствует ему в электронной таблице Google. Выберите столбец из каждого раскрывающегося списка, и вы увидите предварительный просмотр соответствующих данных справа. Убедившись, что все в порядке, нажмите «Сохранить и протестировать».

Всплывающее окно запросит подтверждение. Нажмите «Отправить тестовые данные» и перейдите к электронной таблице Google, чтобы увидеть результат:

.

И все! Теперь ваши данные анализируются и отображаются именно так, как вы хотите.

Как видите, синтаксический анализ данных из Excel с помощью Mailparser прост и не требует технических навыков. Просто нужно знать, где нажимать, и это руководство только что провело вас шаг за шагом.

Помните, что вы можете настроить свой почтовый ящик на автоматическую обработку всех входящих писем, следуя установленным вами правилам анализа. Итак, то, на что вручную уходили часы за часами, теперь можно сделать за считанные минуты!

Представьте, сколько человеко-часов и денег может сэкономить ваш бизнес, автоматизировав этот рабочий процесс ввода данных.Синтаксический анализ данных из Excel с помощью Mailparser делает процесс плавным и точным — после того, как ваши правила анализа установлены и протестированы, вам не придется беспокоиться о человеческих ошибках, которые вызывают задержки и требуют денег.

Автоматизировать синтаксический анализ из Excel

Попробуйте бесплатно. Кредитная карта не требуется.

Вы можете экспортировать проанализированные данные в любой API или веб-приложение, которое вы уже используете. Это может быть:

Полный список интеграций можно посмотреть здесь.

Несколько компаний, которые полагаются на Mailparser

Многие компании используют Mailparser для быстрого и точного анализа данных не только из Excel, но и из других источников.Давайте посмотрим на некоторые из них:

  • Atlanta Green Maids в течение многих лет боролись с ручным вводом данных, теряя бесчисленное количество часов, чтобы передать заказы клиентов в свое программное обеспечение CRM. После открытия Mailparser компания смогла эффективно автоматизировать этот процесс. Теперь заказы, размещенные на их веб-сайте, отправляются в почтовый ящик, где Mailparser обрабатывает данные и отправляет их в программное обеспечение CRM через Zapier.
  • Movinga, стартап, работающий в сфере переездов в Европе, регулярно получает большое количество потенциальных клиентов.Использование Mailparser позволило Movinga быстро извлекать информацию о лидах из электронных писем и использовать ее для преобразования лидов быстрее, чем у конкурентов.
  • United Worx — компания, занимающаяся веб-разработкой, которая полагается на Mailparser для сбора электронных писем, очистки HTML-кода, извлечения информации о лидах и отправки ее в решение CRM, используемое их клиентами. Возможность отправлять клиентам сотни потенциальных клиентов в месяц стала ключевым преимуществом United Worx.

Часто задаваемые вопросы

Что такое анализ электронной почты?

Анализ электронной почты — это автоматизированный процесс, который извлекает данные из тела электронной почты и/или вложений.Вы можете структурировать данные по своему усмотрению, а затем отправлять их в любое используемое приложение. Анализ электронной почты сэкономит вашему бизнесу много времени и денег и позволит вашей команде сосредоточиться на более важных задачах.

Как использовать Mailparser?

Проще говоря, вы создаете почтовый ящик, куда будете отправлять электронные письма. Затем вы создаете правила синтаксического анализа для структурирования данных по мере необходимости. Наконец, вы настроили свою рабочую электронную почту для пересылки писем и вложений в Mailparser.

Использовать Mailparser очень просто и не требует технических навыков.Пользовательский интерфейс удобен, и инструкции предоставляются по пути.

Как сохранить электронное письмо в виде электронной таблицы?

Следуйте инструкциям, приведенным в этой статье, чтобы преобразовать электронную почту в электронную таблицу.

Как извлечь определенные данные из Excel?

Отправьте электронную таблицу Excel в папку «Входящие» Mailparser и установите правила синтаксического анализа, которые изолируют нужные данные. Посетите наш центр поддержки для получения более подробной информации о том, как использовать Mailparser.Если вам нужна помощь, свяжитесь с нашей службой поддержки, и они свяжутся с вами в ближайшее время.

Анализ данных из Excel

Попробуйте бесплатно. Кредитная карта не требуется.

Руководство по концепции синтаксического анализа



Руководство по концепции синтаксического анализа

Открыть тему с навигацией

Зачем нужен синтаксический анализ

Важным аспектом соответствия данных назначению является их структура. находится в.Зачастую сама конструкция не подходит для нужд данных. Например:

  • В системе сбора данных нет полей для каждая отдельная часть информации с различным использованием, что приводит к тому, что пользователь обходные пути, такие как ввод большого количества отдельных фрагментов информации в единственное свободное текстовое поле или использование неправильных полей для информации, которая не имеет очевидного места (например, размещение информации о компании в отдельных полях контактов).
  • Данные необходимо перенести в новую систему с другая структура данных.
  • Дубликаты должны быть удалены из данных, и трудно определить и удалить дубликаты из-за структуры данных (например, идентификаторы ключевых адресов, такие как номер помещения, не разделяются от остальной части адреса).

В качестве альтернативы структура данных может быть правильной, но использование оно недостаточно контролируется или подвержено ошибкам.Например:

  • Пользователи не обучены собирать все необходимые информацию, вызывая такие проблемы, как ввод контактов с помощью «читов данных», а не реальных имена в полях имени
  • Приложение отображает поля в нелогичном порядок, что приводит к тому, что пользователи вводят данные не в те поля
  • Пользователи вводят повторяющиеся записи способами, трудно обнаружить, например, ввод неточных данных в несколько записей, представляющих один и тот же сущности, либо введя точные данные, но не в те поля.

Все эти проблемы приводят к ухудшению качества данных, что во многих случаях может дорого обходиться бизнесу. Поэтому для бизнеса важно быть в состоянии анализировать данные для этих проблем, и решить их там, где необходимо.

Парсер OEDQ

Процессор OEDQ Parse предназначен для использования разработчиками. процессов качества данных для создания пакетных парсеров для понимания и преобразование конкретных типов данных — например, данных имен, Адресные данные или описания продуктов.Тем не менее, это общий парсер в котором нет правил по умолчанию, специфичных для любого типа данных. Зависит от данных правила могут быть созданы путем анализа самих данных и установки Parse конфигурация.

Терминология

Синтаксический анализ — часто используемый термин как в области качества данных, и в вычислительной технике в целом. Это может означать что угодно, от простого «нарушения данные до полного синтаксического анализа естественного языка (NLP), который использует сложные искусственный интеллект, позволяющий компьютерам «понимать» человеческий язык.Также часто используется ряд других терминов, связанных с синтаксическим анализом. Опять таки, они могут иметь немного разные значения в разных контекстах. это поэтому важно определить, что мы подразумеваем под синтаксическим анализом и связанным с ним термины в OEDQ.

Обратите внимание на следующие термины и определения:

Срок

Определение

Разбор

В OEDQ синтаксический анализ определяется как применение заданных пользователем бизнес-правила и искусственный интеллект, чтобы понимать и проверять массивы любых типов данных и, при необходимости, улучшать их структуру для того, чтобы сделать его пригодным для использования.

Жетон

Маркер — это часть данных, которая распознается как единица синтаксическим анализом. процессор с помощью правил. Заданное значение данных может состоять из одного или нескольких токенов.

Маркер может быть распознан с помощью синтаксического или семантического анализа. данных.

Токенизация

Первоначальный синтаксический анализ данных, чтобы разбить их на свои наименьшие единицы (базовые токены) с использованием правил.Каждому базовому токену присваивается тег, например , который используется для представления непрерывной последовательности буквенных символов.

Базовый жетон

Начальный токен, распознаваемый Tokenization. Последовательность базы Жетоны позже могут быть объединены для формирования нового Токена в Классификации или Реклассификация.

Классификация

Семантический анализ данных для придания значения базовым токенам, или последовательности базовых токенов. Каждая классификация имеет тег, например «Здание», и уровень классификации (Действительный или Возможный), который используется при выборе лучшее понимание неоднозначных данных.

Проверка токена

Набор правил классификации, применяемый к атрибуту в для проверки определенного типа токена.

Реклассификация

Необязательный дополнительный этап классификации, который позволяет классифицированные токены и неклассифицированные (базовые) токены, подлежащие реклассификации как один новый токен.

Образец токена

Объяснение строки данных с использованием шаблона тегов токена, либо в одном атрибуте или в нескольких атрибутах.

Строка данных может быть представлена ​​с использованием нескольких различных токенов. узоры.

Выбор

Процесс, с помощью которого процессор Parse пытается выбрать «лучший» объяснение данных с использованием настраиваемого алгоритма, где запись имеет множество возможных объяснений (или шаблонов токенов).

Разрешение

Категоризация записей с заданным выбранным объяснением (токен образец) с результатом (пройдено, просмотрено или не пройдено) и необязательным комментарием. Разрешение также может разрешать записи в новую структуру вывода, используя правила на основе выбранного шаблона токена.

Обзор процессора OEDQ Parse

На следующей диаграмме показано, как OEDQ Parse процессор работает:

См. страницы справки для OEDQ. Разберите процессор для получения полных инструкций по его настройке.

Справка по Oracle ® Enterprise Data Quality, версия 9.0
Copyright © 2006,2011 Oracle и/или ее дочерние компании. Все права защищены.

Разбор данных вручную | Строки

Введение

Итак, в нашем курсе для начинающих мы говорили о получении данных с помощью рекомендуемых строк и таблиц. Но иногда вы хотите получить дополнительные специальные данные — и это, друзья мои, то, что мы рассмотрим в этой статье.

В этом уроке вы познакомитесь с:

  • Использованием обозревателя данных
  • JSON
  • Разбор JSON с помощью JsonPath

Готовы? Поехали 🚀!

Использование проводника данных

В нашей электронной таблице щелкните Найдите , чтобы убедиться, что в ячейке E2 есть {companies}. Затем:

  1. Щелкните значок проводника данных.
  2. Выберите вкладку Все данные .
  3. Нажмите на треугольник рядом с организациями , вы увидите всплывающий список номеров.
  4. Нажмите треугольник рядом с 0 , чтобы получить подробную информацию о компании.

Круто, правда? Как насчет того, чтобы попытаться внести часть этих данных в нашу электронную таблицу?

Ввод данных в электронную таблицу вручную

Чтобы получить одно значение из ответа в проводнике данных, просто наведите указатель мыши на значение, щелкните Скопировать и вставьте его в ячейку. Легкий!

Проверьте это!

Хорошо, но что это за информация на вкладке Все данные ? Почему это было в странном формате ?
Что ж, данные, которые вы получаете от функций интеграции, имеют формат, называемый JSON.И если вы действительно хотите максимально использовать Rows, вам обязательно нужно немного узнать о JSON.

JSON

Когда мы отправляем информацию через Интернет, мы отправляем ее в формате JSON — и все, что есть, это текст в парах ключ-значение. Это как со словарем — слово, которое вы ищете, является ключом, а определение — значением. Это выглядит так:

И вы можете отправлять практически любые данные, которые вы можете себе представить:

Объекты

Объекты JSON похожи на главы в словаре, в то время как вложенных объектов являются отдельными запись в словаре.Если вы посмотрите на приведенный ниже пример, вы увидите, что у нас есть несколько объектов и что адрес имеет вложенный объект с дополнительными данными.

Массивы

Массивы JSON позволяют хранить более одного значения в ключе, к которому вы можете обращаться по отдельности. Если вы посмотрите на приведенный ниже пример, вы увидите, что у нас есть два ключа ( офисов и сотрудников ), которые «технически» содержат более одного значения.

Однако для компьютеров офисов имеет только одно значение — это всего одна строка, «Берлин, Порту» .Если вы хотите получить первый город (Берлин), вы не сможете — вы всегда получите всю строку.

Массивы сообщают компьютеру, что в них хранятся отдельные значения. Другими словами, компьютер понимает, что «Джереми» и «Патриция» — это отдельные люди в служащих . И благодаря этому мы можем получить каждый элемент ( сотрудников ) в этом массиве ( сотрудников ).

Массивы объектов

Массивы могут хранить те же данные, что и объект JSON, включая… другие объекты!

Почему? Допустим, у вас есть список компаний в массиве (Apple и Rows), и для каждой из этих компаний вы хотите сохранить одинаковую информацию (например, домен и адрес). В этом случае имеет смысл иметь массив, и для каждой компании в этом массиве у вас будет объект, содержащий всю эту информацию. Взгляните на пример ниже, и все станет немного яснее.

Если мы еще раз посмотрим на данные в E2, то увидим, что компаний — это массив, и каждая отдельная компания в этом массиве — это объекты.

Мы почти закончили с теорией — нам осталось научиться еще одному: как снова считать 🤯.

Подсчет в JSON

Первый элемент любого объекта или массива на самом деле равен нулю. Почему? Что ж, это исходит из программирования, и нам просто нужно это принять.

Как видите, как только мы попадаем в другой объект или массив, отсчет снова начинается с нуля.

Зачем тебе все это знать? Ну, вы будете много работать с JSON — либо создавая его самостоятельно, либо когда вы хотите извлечь значения из данных, которые вы получаете от функции интеграции.

Разбор JSON

Хорошо, давайте вернемся к более практическим вещам. Если мы посмотрим на формулу в ячейке, куда мы вставили значение из Data Explorer, вы увидите такую ​​формулу:

В строках есть классная функция PARSE() , которая просматривает возвращенный JSON и извлекает значение, которое вы хотите. Как это работает просто:

Первый параметр теперь довольно легко понять, верно? Это просто ячейка или формула, которая вернет данные JSON.Но что, черт возьми, такое JsonPath!? Не бойтесь — просто читайте дальше и все станет понятно 😉.

JsonPath

JsonPath — это язык, который мы используем для навигации по JSON и извлечения информации. Давайте посмотрим на предыдущий пример и проанализируем, что происходит:

Теперь в ячейке, куда вы скопировали формулу, попробуйте изменить 0 на 1 . Вы должны волшебным образом увидеть, что значение меняется в этой ячейке. Довольно круто, верно?

А если вместо 1 ввести * ? Вы снова получаете ячейку {data}, верно? Давайте нажмем и посмотрим, что произошло:

Ответ на все

Звездочка * — это оператор, который означает «все».Итак, в этом случае мы говорим: зайдите в каждый элемент в организациях и получите мне значение имя .

И, наконец, что если мы заменим «имя» на «имя», «домен» ? Вы получите массив объектов только с именем и доменом! В следующем уроке вы поймете, зачем все это пригодится 🤩.

Регистрация

Хорошо, это было много, мы знаем. Но не волнуйтесь, пока вы знаете эти общие идеи, вы золоты:

Что такое ключ и значение?

Ключ — это имя, в котором хранится некоторая информация.Информация, хранящаяся в нем, называется значением .

С чего начать отсчет в JSON: с 0 или с 1?

Вы всегда начинаете с 0 .

Что такое JsonPath?

Это язык, который мы используем для навигации и извлечения данных из JSON.

Впереди

Если вы легко ответили на эти вопросы, вы, вероятно, хотите знать, зачем вам все это нужно знать. И именно поэтому далее мы поговорим об автоматической вставке данных из ответов JSON самостоятельно!

Промежуточное ПО Express body-parser

узел.js промежуточное ПО для разбора тела.

Разбор тела входящего запроса в промежуточном программном обеспечении перед вашими обработчиками, доступными по треб.тел. им.

Примечание Поскольку форма req.body основана на пользовательском вводе, все свойства и значения в этом объекте ненадежны и должны быть проверены прежде чем доверять. Например, req.body.foo.toString() может дать сбой в нескольких случаях. способами, например, свойство foo может отсутствовать или может не быть строкой, и toString может быть не функцией, а строкой или другим вводом пользователя.

Узнайте об анатомии транзакции HTTP в Node.js.

Это не работает с составными телами из-за их сложного и типичного большая природа. Для составных тел вас может заинтересовать следующее модули:

Этот модуль предоставляет следующие парсеры:

Другие парсеры тела, которые могут вас заинтересовать:

Установка

  $ npm установить парсер тела
  

API

  var bodyParser = требуется ('парсер тела')
  

Объект bodyParser предоставляет различные фабрики для создания промежуточного программного обеспечения.Все ПО промежуточного слоя заполнит свойство req.body проанализированным телом, когда заголовок запроса Content-Type соответствует опции type или пустой объект ( {} ), если не было тела для анализа, Content-Type не совпадал, или произошла ошибка.

Различные ошибки, возвращаемые этим модулем, описаны в раздел ошибок.

bodyParser.json([параметры])

Возвращает промежуточное ПО, которое анализирует только json и просматривает только те запросы, где заголовок Content-Type соответствует опции type .Этот парсер принимает любые Кодировка Unicode тела и поддерживает автоматическую накачку gzip и выкачать кодировок.

Новый объект body , содержащий проанализированные данные, заполняется по запросу объект после промежуточного программного обеспечения (например, req.body ).

Опции

Функция json принимает необязательный объект options , который может содержать любой из следующие ключи:

надуть

Если установлено true , то сдутые (сжатые) тела будут раздуты; когда false , сдутые тела отбраковываются.По умолчанию true .

лимит

Управляет максимальным размером тела запроса. Если это число, то значение указывает количество байтов; если это строка, значение передается в байтовая библиотека для разбора. По умолчанию до '100kb' .

оживитель

Параметр Reviver передается непосредственно в JSON.parse в качестве второго аргумент. Вы можете найти больше информации об этом аргументе в документации MDN о JSON.разобрать.

строгий

При значении true будут приниматься только массивы и объекты; когда ложно будет принять что-либо JSON.parse принимает. По умолчанию true .

тип

Параметр type используется для определения типа носителя, который будет использоваться промежуточным программным обеспечением. разобрать. Эта опция может быть строкой, массивом строк или функцией. Если не функция, тип параметр передается непосредственно в type-is библиотека, и это может быть именем расширения (например, json ), типом mime (например, application/json ) или тип mime с подстановочным знаком (например, */* или */json ).Если функция, то типа option вызывается как fn(req) , и запрос анализируется, если он возвращает правдивый стоимость. По умолчанию application/json .

проверить

Опция Verify , если она предоставлена, называется Verify(req, res, buf, encoding) , где buf — это буфер необработанного тела запроса, а кодировка — это кодировка запроса. Парсинг можно прервать, выдав ошибку.

bodyParser.raw([параметры])

Возвращает промежуточное ПО, которое анализирует все тела как Буфер и просматривает только запросы, в которых заголовок Content-Type соответствует опции type . Этот Парсер поддерживает автоматическое расширение кодировок gzip и deflate .

Новый объект body , содержащий проанализированные данные, заполняется по запросу объект после промежуточного программного обеспечения (например, req.body ).Это будет объект Buffer . тела.

Опции

Функция raw принимает необязательный объект options , который может содержать любой из следующие ключи:

надуть

Если установлено true , то сдутые (сжатые) тела будут раздуты; когда false , сдутые тела отбраковываются. По умолчанию true .

лимит

Управляет максимальным размером тела запроса. Если это число, то значение указывает количество байтов; если это строка, значение передается в байтовая библиотека для разбора.По умолчанию до '100kb' .

тип

Параметр type используется для определения типа носителя, который будет использоваться промежуточным программным обеспечением. разобрать. Эта опция может быть строкой, массивом строк или функцией. Если это не функция, параметр типа передается непосредственно в type-is библиотека и это может быть именем расширения (например, bin ), типом mime (например, application/octet-stream ) или MIME-тип с подстановочным знаком (например, */* или заявка/* ).Если функция, то опция type называется fn(req) и запрос анализируется, если он возвращает истинное значение. По умолчанию приложение/октет-поток .

проверить

Опция Verify , если она предоставлена, называется Verify(req, res, buf, encoding) , где buf — это буфер необработанного тела запроса, а кодировка — это кодировка запроса. Парсинг можно прервать, выдав ошибку.

bodyParser.text([параметры])

Возвращает ПО промежуточного слоя, которое анализирует все тела как строку и рассматривает только запросы, в которых заголовок Content-Type соответствует опции type . Этот Парсер поддерживает автоматическое расширение кодировок gzip и deflate .

Новая строка body , содержащая проанализированные данные, заполняется по запросу объект после промежуточного программного обеспечения (например, req.body ). Это будет строка тело.

Опции

Функция text принимает необязательный объект options , который может содержать любой из следующие ключи:

кодировка по умолчанию

Укажите набор символов по умолчанию для текстового содержимого, если набор символов не указанный в заголовке Content-Type запроса. По умолчанию utf-8 .

надуть

Если установлено true , то сдутые (сжатые) тела будут раздуты; когда false , сдутые тела отбраковываются.По умолчанию true .

лимит

Управляет максимальным размером тела запроса. Если это число, то значение указывает количество байтов; если это строка, значение передается в байтовая библиотека для разбора. По умолчанию до '100kb' .

тип

Параметр type используется для определения типа носителя, который будет использоваться промежуточным программным обеспечением. разобрать. Эта опция может быть строкой, массивом строк или функцией. Если не функция, тип параметр передается непосредственно в type-is библиотека, и это может быть именем расширения (например, txt ), типом mime (например, text/plain ) или mime введите с подстановочным знаком (например, */* или text/* ).Если функция, то типа option вызывается как fn(req) , и запрос анализируется, если он возвращает истинное значение. По умолчанию текст/обычный .

проверить

Опция Verify , если она предоставлена, называется Verify(req, res, buf, encoding) , где buf — это буфер необработанного тела запроса, а кодировка — это кодировка запроса. Парсинг можно прервать, выдав ошибку.

парсер тела.urlencoded([параметры])

Возвращает промежуточное программное обеспечение, которое анализирует только urlencoded тел и просматривает только запросы, в которых заголовок Content-Type соответствует опции type . Этот парсер принимает только кодировку UTF-8 тела и поддерживает автоматический инфляция gzip и дефляция кодировок.

Новый объект body , содержащий проанализированные данные, заполняется по запросу объект после промежуточного программного обеспечения (т.е. требуется корпус ). Этот объект будет содержать пары ключ-значение, где значение может быть строкой или массивом (когда расширенный является false ) или любого типа (когда расширенный равен true ).

Опции

Функция urlencoded принимает необязательный объект options , который может содержать любой из следующих ключей:

расширенный

Опция расширенный позволяет выбирать между синтаксическим анализом данных в кодировке URL с библиотекой querystring (когда false ) или библиотекой qs (когда правда ).«Расширенный» синтаксис позволяет использовать расширенные объекты и массивы. закодирован в формате URL-кодирования, что позволяет использовать JSON-подобный опыт с URL-кодированием. Для получения дополнительной информации, пожалуйста см. библиотеку qs.

По умолчанию true , но использование значения по умолчанию устарело. Пожалуйста исследуйте разницу между qs и querystring и выберите соответствующую настройку.

надуть

Если установлено true , то сдутые (сжатые) тела будут раздуты; когда false , сдутые тела отбраковываются.По умолчанию true .

лимит

Управляет максимальным размером тела запроса. Если это число, то значение указывает количество байтов; если это строка, значение передается в байтовая библиотека для разбора. По умолчанию до '100kb' .

параметрLimit

Опция parameterLimit управляет максимальным количеством параметров, разрешены в URL-кодированных данных. Если запрос содержит больше параметров чем это значение, клиенту будет возвращена ошибка 413.По умолчанию 1000 .

тип

Параметр type используется для определения типа носителя, который будет использоваться промежуточным программным обеспечением. разобрать. Эта опция может быть строкой, массивом строк или функцией. Если не функция, тип параметр передается непосредственно в type-is библиотека, и это может быть именем расширения (например, urlencoded ), типом mime (например, application/x-www-form-urlencoded ) или MIME-тип с подстановочным знаком (например, */x-www-form-urlencoded ).Если функция, то опция типа вызывается как fn(req) и запрос анализируется, если он возвращает истинное значение. По умолчанию до application/x-www-form-urlencoded .

проверить

Опция Verify , если она предоставлена, называется Verify(req, res, buf, encoding) , где buf — это буфер необработанного тела запроса, а кодировка — это кодировка запроса. Парсинг можно прервать, выдав ошибку.

Ошибки

Промежуточное ПО, предоставляемое этим модулем, создает ошибки, используя http-ошибки модуль. Ошибки обычно имеет свойство status / statusCode , которое содержит предлагаемый Код ответа HTTP, предоставляет свойство , чтобы определить, является ли свойство сообщения должно быть показано клиенту, свойство типа для определения типа error без сопоставления с сообщением и свойством body , содержащим прочитанное тело, если оно доступно.

Ниже приведены распространенные ошибки, хотя может возникнуть любая ошибка. по разным причинам.

кодировка содержимого не поддерживается

Эта ошибка возникает, если запрос имеет заголовок Content-Encoding , который содержал кодировку, но для параметра «инфляция» было установлено значение false . То свойство status установлено на 415 , свойство type установлено на 'encoding.unsupported' , а для свойства charset будет установлено значение кодировка, которая не поддерживается.

синтаксический анализ сущности не удался

Эта ошибка возникает, когда запрос содержит объект, который не может быть анализируется промежуточным программным обеспечением. Свойство status имеет значение 400 , тип свойство имеет значение 'entity.parse.failed' , а для свойства body установлено значение значение сущности, которое не удалось проанализировать.

проверка объекта не удалась

Эта ошибка возникает, когда запрос содержит объект, который не может быть не удалось выполнить проверку с помощью определенной опции Verify .Свойство статуса : установлен на 403 , свойство type установлено на 'entity.verify.failed' , а Свойство body установлено на значение сущности, которая не прошла проверку.

запрос прерван

Эта ошибка возникает, когда запрос прерывается клиентом перед чтением тело закончилось. Свойство получено будет установлено на количество байтов, полученных до того, как запрос был прерван, и свойство ожидаемых равно установить количество ожидаемых байтов.Для свойства status установлено значение 400 . и свойство type установлено на 'request.aborted' .

Объект запроса слишком велик

Эта ошибка возникает, когда размер тела запроса превышает «предел» вариант. Свойство limit будет установлено на ограничение в байтах и ​​длину . свойство будет установлено на длину тела запроса. Свойство статуса : установлено значение 413 , а для свойства type установлено значение 'entity.слишком.большой' .

размер запроса не соответствует длине содержимого

Эта ошибка возникает, когда длина запроса не соответствует длине от заголовок Content-Length . Обычно это происходит, когда запрос неправильно сформирован, обычно, когда заголовок Content-Length вычислялся на основе символов вместо байтов. Для свойства status установлено значение 400 , а для свойства тип . установлено значение 'request.size.invalid' .

кодировка потока не должна быть установлена ​​

Эта ошибка возникает, когда что-то вызвало метод req.setEncoding до к этому промежуточному программному обеспечению. Этот модуль работает непосредственно только с байтами, и вы не можете вызовите req.setEncoding при использовании этого модуля. Для свойства status установлено значение 500 и свойство type имеет значение 'stream.encoding.set' .

слишком много параметров

Эта ошибка возникает, когда содержание запроса превышает настроенное параметрLimit для парсера urlencoded .Для свойства status установлено значение 413 и свойство type имеет значение 'parameters.too.many' .

неподдерживаемый набор символов «BOGUS»

Эта ошибка возникает, если запрос содержит параметр charset в Заголовок Content-Type , но модуль iconv-lite не поддерживает его ИЛИ парсер не поддерживает. Кодировка также содержится в сообщении как в свойстве charset . Для свойства status установлено значение 415 , type свойство установлено в 'charset.unsupported' и свойство charset установлена ​​кодировка, которая не поддерживается.

неподдерживаемое кодирование содержимого «подделка»

Эта ошибка возникает, если запрос имеет заголовок Content-Encoding , который содержал неподдерживаемую кодировку. Кодировка содержится в сообщении а также в свойстве кодирования . Для свойства status установлено значение 415 , для свойства type установлено значение 'encoding.unsupported' и кодировка для свойства задана неподдерживаемая кодировка.

Примеры

Express/Connect универсальный

верхнего уровня

В этом примере показано добавление универсального синтаксического анализатора JSON и URL-кодирования в качестве промежуточное ПО верхнего уровня, которое будет анализировать тела всех входящих запросов. Это самая простая установка.

  переменная экспресс = требуется('экспресс')
var bodyParser = требуется ('тело-парсер')

вар приложение = экспресс()

// разбираем приложение/x-www-form-urlencoded
приложение.использовать (bodyParser.urlencoded ({расширенный: ложь}))

// разбираем приложение/json
app.use(bodyParser.json())

app.use (функция (req, res) {
  res.setHeader('Тип содержимого', 'текст/обычный')
  res.write('вы опубликовали:\n')
  res.end(JSON.stringify(req.body, null, 2))
})
  

Express для конкретного маршрута

Этот пример демонстрирует добавление парсеров тела специально для маршрутов, которые нужно их. В общем, это наиболее рекомендуемый способ использования body-parser с Выражать.

  переменная экспресс = требуется('экспресс')
var bodyParser = требуется ('тело-парсер')

вар приложение = экспресс()

// создаем парсер приложения/json
вар jsonParser = bodyParser.json()

// создаем парсер application/x-www-form-urlencoded
var urlencodedParser = bodyParser.urlencoded({extended: false})

// POST /login получает тела в кодировке urlencode
app.post('/login', urlencodedParser, function (req, res) {
  res.send('добро пожаловать,' + req.body.username)
})

// POST /api/users получает тела JSON
app.post('/api/users', jsonParser, function (req, res) {
  // создаем пользователя в req.body
})
  

Изменение принятого типа для парсеров

Все синтаксические анализаторы принимают опцию типа , которая позволяет изменить Content-Type , который будет анализировать ПО промежуточного слоя.

  переменная экспресс = требуется('экспресс')
var bodyParser = требуется ('тело-парсер')

вар приложение = экспресс()

// анализировать различные пользовательские типы JSON как JSON
app.use(bodyParser.json({ тип: 'application/*+json' }))

// парсить что-то нестандартное в буфер
app.use (bodyParser.raw ({ тип: 'application/vnd.custom-type' }))

// разбираем тело HTML в строку
app.use(bodyParser.text({тип: 'текст/html'}))
  

Лицензия

Массачусетский технологический институт

Как работает JavaScript: синтаксический анализ, абстрактные синтаксические деревья (AST) + 5 советов, как сократить время синтаксического анализа | от Lachezar Nickolov

Это пост №14 из серии, посвященной изучению JavaScript и его строительных компонентов.В процессе определения и описания основных элементов мы также поделимся некоторыми практическими правилами, которые мы используем при создании SessionStack, приложения JavaScript, которое должно быть надежным и высокопроизводительным, чтобы помочь пользователям видеть и воспроизводить дефекты веб-приложений в режиме реального времени.

Если вы пропустили предыдущие главы, вы можете найти их здесь:

Все мы знаем, как все может запутаться, если окажется в одном большом куске JavaScript. Этот фрагмент кода нужно не только передать по сети, но и проанализировать, скомпилировать в байт-код и, наконец, выполнить.В предыдущих постах мы обсуждали такие темы, как движок JS, среда выполнения и стек вызовов, а также движок V8, который в основном используется Google Chrome и NodeJS. Все они играют жизненно важную роль во всем процессе выполнения JavaScript. Тема, которую мы планируем представить сегодня, не менее важна: мы увидим, как большинство движков JavaScript разбирают текст во что-то значимое для машины, что происходит после этого и как мы, как веб-разработчики, можем использовать эти знания в своих интересах.

Итак, давайте сделаем шаг назад и в первую очередь посмотрим, как работают языки программирования.Независимо от того, какой язык программирования вы используете, вам всегда понадобится программное обеспечение, которое может взять исходный код и заставить компьютер что-то делать. Это программное обеспечение может быть интерпретатором или компилятором. Независимо от того, используете ли вы интерпретируемый язык (JavaScript, Python, Ruby) или скомпилированный (C#, Java, Rust), всегда будет одна общая часть: синтаксический анализ исходного кода в виде обычного текста в структуру данных, называемую абстрактное синтаксическое дерево (AST). AST не только представляют исходный код в структурированном виде, но также играют важную роль в семантическом анализе, когда компилятор проверяет правильность и правильность использования программы и языковых элементов.Позже AST используются для генерации фактического байт-кода или машинного кода.

AST используются не только в языковых интерпретаторах и компиляторах. Они имеют множество применений в компьютерном мире. Один из наиболее распространенных способов их использования — статический анализ кода. Статические анализаторы не выполняют код, переданный им на вход. Тем не менее, им необходимо понимать структуру кода. Например, вы можете захотеть реализовать инструмент, который находит общие структуры кода, чтобы вы могли реорганизовать их, чтобы уменьшить дублирование.Вы могли бы сделать это, используя сравнение строк, но реализация будет очень простой и ограниченной. Естественно, если вы заинтересованы в реализации такого инструмента, вам не нужно писать собственный парсер. Существует множество реализаций с открытым исходным кодом, которые полностью совместимы со спецификациями Ecmascript. Эсприма и Акорн, чтобы назвать пару. Есть также много инструментов, которые могут помочь с выводом, производимым синтаксическим анализатором, а именно AST. AST также широко используются при реализации транспиляторов кода.Так, например, вы можете захотеть реализовать транспилятор, который преобразует код Python в JavaScript. Основная идея заключается в том, что вы будете использовать транспилятор Python для создания AST, который затем вы будете использовать для создания обратного кода JavaScript. Вы спросите, как это вообще возможно. Дело в том, что AST — это просто другой способ представления некоторого языка. Перед синтаксическим анализом он представляется как текст, который следует некоторым правилам, составляющим язык. После парсинга он представляется в виде древовидной структуры, содержащей точно такую ​​же информацию, что и входной текст.Поэтому мы всегда можем сделать обратный шаг и вернуться к текстовому представлению.

Итак, давайте посмотрим, как создается AST. В качестве примера у нас есть простая функция JavaScript:

Анализатор выдаст следующий AST.

Обратите внимание, что для наглядности это упрощенная версия того, что может создать синтаксический анализатор. Фактический AST намного сложнее. Идея здесь, однако, состоит в том, чтобы почувствовать, что будет первым, что произойдет с исходным кодом, прежде чем он будет выполнен.Если вы хотите увидеть, как выглядит фактический AST, вы можете проверить AST Explorer. Это онлайн-инструмент, в который вы передаете код JavaScript, и он выводит AST для этого кода.

Зачем мне знать, как работает парсер JavaScript, спросите вы. В конце концов, браузер должен нести ответственность за то, чтобы он работал. И вы правы, вроде. На приведенном ниже графике показано общее время, выделяемое на различные этапы процесса выполнения JavaScript. Посмотрите внимательно и посмотрите, не найдете ли вы что-нибудь интересное.

Вы его видели? Посмотрите внимательнее. В среднем браузеру требуется от 15% до 20% общего времени выполнения для разбора JavaScript. Цифры я не придумал. Это статистика из реальных приложений и веб-сайтов, которые так или иначе используют JavaScript. Теперь 15% может показаться вам не много, но поверьте мне, это так. Типичный SPA загружает около 0,4 МБ JavaScript, и браузеру требуется около 370 мс для его разбора. Опять же, вы можете сказать, ну, это не так уж и много.Это не так много само по себе. Имейте в виду, что это только время, необходимое для анализа кода JavaScript в AST. Это не включает само выполнение или любые остальные процессы, происходящие во время загрузки страницы, такие как рендеринг CSS и HTML. И это все относится только к десктопу. Как только мы перейдем к мобильным устройствам, все быстро усложнится. Время, затрачиваемое на синтаксический анализ, часто может быть в два-пять раз больше на телефонах, чем на настольных компьютерах.

На приведенном выше графике показано время парсинга пакета JavaScript объемом 1 МБ на мобильных и настольных устройствах разного класса.

Более того, веб-приложения становятся все более сложными с каждой минутой, так как все больше бизнес-логики передается на сторону клиента, чтобы обеспечить более нативный пользовательский интерфейс. Вы можете легко понять, насколько это влияет на ваше приложение/веб-сайт. Все, что вам нужно сделать, это открыть инструменты разработчика браузера и позволить ему измерить количество времени, затрачиваемое на синтаксический анализ, компиляцию и все остальное, что происходит в браузере, пока страница не будет полностью загружена.

К сожалению, в мобильных браузерах нет инструментов разработчика.Но не беспокойтесь. Это не значит, что вы ничего не можете с этим поделать. Вот почему существуют такие инструменты, как DeviceTiming. Это может помочь вам измерить время синтаксического анализа и выполнения скриптов в контролируемой среде. Он работает, обертывая локальные скрипты кодом инструментовки, так что каждый раз, когда ваши страницы открываются с разных устройств, вы можете локально измерять время синтаксического анализа и выполнения.

Хорошо то, что движки JavaScript многое делают, чтобы избежать избыточной работы и стать более оптимизированными.Вот несколько вещей, которые движки делают в основных браузерах.

V8, например, выполняет потоковую передачу скриптов и кэширование кода. Потоковая передача сценариев означает, что асинхронные и отложенные сценарии анализируются в отдельном потоке, как только начинается загрузка. Это указывает на то, что синтаксический анализ выполняется практически сразу после загрузки скрипта. Это приводит к тому, что страницы загружаются примерно на 10% быстрее.

Код JavaScript обычно компилируется в байт-код при каждом посещении страницы. Однако этот байт-код затем отбрасывается, когда пользователь переходит на другую страницу.Это происходит потому, что скомпилированный код во многом зависит от состояния и контекста машины во время компиляции. Именно здесь Chrome 42 представляет кэширование байт-кода. Это метод, при котором скомпилированный код хранится локально, поэтому, когда пользователь возвращается на ту же страницу, все шаги, такие как загрузка, синтаксический анализ и компиляция, могут быть пропущены. Это позволяет Chrome сэкономить около 40% времени на синтаксическом анализе и компиляции. Кроме того, это также приводит к экономии заряда батареи мобильных устройств.

В Opera движок Carakan может повторно использовать вывод компилятора из другой недавно скомпилированной программы.Нет требования, чтобы код был с той же страницы или даже домена. Этот метод кэширования на самом деле очень эффективен и позволяет полностью пропустить этап компиляции. Он основан на типичном поведении пользователя и сценариях просмотра: всякий раз, когда пользователь следует определенному пути пользователя в приложении/на веб-сайте, загружается один и тот же код JavaScript. Однако двигатель Carakan уже давно заменен на Google V8.

Движок SpiderMonkey, используемый Firefox, не все кэширует. Он может перейти в стадию мониторинга, где подсчитывается, сколько раз выполняется данный скрипт.На основе этого подсчета он определяет, какие части кода являются горячими и нуждаются в оптимизации.

Очевидно, некоторые принимают решение ничего не делать. Мачей Стаховяк, ведущий разработчик Safari, утверждает, что Safari не кэширует скомпилированный байт-код. Это то, что они рассмотрели, но не реализовали, поскольку генерация кода составляет менее 2% от общего времени выполнения.

Эти оптимизации не влияют напрямую на синтаксический анализ исходного кода JavaScript, но они определенно делают все возможное, чтобы полностью его пропустить.Что может быть лучше оптимизации, чем вообще ее не делать?

Мы можем сделать многое, чтобы сократить время начальной загрузки наших приложений. Мы можем свести к минимуму количество поставляемого JavaScript: меньше скриптов, меньше синтаксического анализа, меньше выполнения. Для этого мы можем доставлять только код, необходимый для определенного маршрута, вместо того, чтобы загружать все одним большим блоком. Например, шаблон PRPL проповедует этот тип доставки кода. В качестве альтернативы мы можем проверить наши зависимости и посмотреть, нет ли чего-то лишнего, что не делает ничего, кроме раздувания нашей кодовой базы.Однако эти вещи заслуживают отдельной темы.

Цель этой статьи — обсудить, что мы, как веб-разработчики, можем сделать, чтобы помочь синтаксическому анализатору JavaScript выполнять свою работу быстрее. И есть. Современные синтаксические анализаторы JavaScript используют эвристику, чтобы определить, будет ли определенный фрагмент кода выполняться немедленно или его выполнение будет отложено на некоторое время в будущем. Основываясь на этих эвристиках, синтаксический анализатор будет выполнять либо нетерпеливый, либо ленивый синтаксический анализ. Нетерпеливый синтаксический анализ проходит через функции, которые должны быть скомпилированы немедленно.Он выполняет три основные функции: строит AST, строит иерархию областей и находит все синтаксические ошибки. С другой стороны, ленивый синтаксический анализ используется только для функций, которые еще не нужно компилировать. Он не создает AST и не находит все синтаксические ошибки. Он строит только иерархию областей, что экономит примерно половину времени по сравнению с нетерпеливой оценкой.

Понятно, что это не новая концепция. Даже такие браузеры, как IE 9, поддерживают такой тип оптимизации, хотя и в довольно примитивной форме по сравнению с тем, как работают современные парсеры.

Итак, давайте посмотрим на пример того, как это работает. Скажем, у нас есть JavaScript со следующим фрагментом кода:

Как и в предыдущем примере, код загружается в синтаксический анализатор, который выполняет синтаксический анализ и выводит AST. Итак, у нас есть что-то вроде:

Объявление функции foo , которая принимает один аргумент (x). Он имеет один оператор возврата. Функция возвращает результат операции + над x и 10.

Объявление функции bar , которая принимает два аргумента (x и y).Он имеет один оператор возврата. Функция возвращает результат операции + над x и y.

Выполнить вызов функции bar с двумя аргументами 40 и 2.

Выполнить вызов функции console.log с одним аргументом, являющимся результатом предыдущего вызова функции.

Так что только что произошло? Парсер увидел объявление функции foo, объявление функции bar, вызов функции bar и вызов функции console.log. Но подождите минутку… парсер выполняет дополнительную работу, которая совершенно не имеет значения.Это разбор функции foo. Почему это не имеет значения? Потому что функция foo никогда не вызывается (или, по крайней мере, не в этот момент времени). Это простой пример, который может показаться чем-то необычным, но во многих реальных приложениях многие объявленные функции никогда не вызываются.

Здесь вместо разбора функции foo мы можем отметить, что она объявлена ​​без указания того, что она делает. Фактический синтаксический анализ происходит при необходимости, непосредственно перед выполнением функции. И да, ленивому парсингу по-прежнему нужно найти все тело функции и сделать для него объявление, но это все.Ему не нужно синтаксическое дерево, потому что оно еще не будет обработано. Кроме того, он не выделяет память из кучи, которая обычно занимает изрядное количество системных ресурсов. Короче говоря, пропуск этих шагов приводит к значительному повышению производительности.

Итак, в предыдущем примере синтаксический анализатор сделал бы что-то вроде следующего.

Обратите внимание, что объявление функции foo подтверждается, но это все. Больше ничего не было сделано для перехода в тело самой функции.В этом случае тело функции было всего лишь одним оператором возврата. Однако, как и в большинстве реальных приложений, он может быть намного больше, содержать несколько операторов возврата, условий, циклов, объявлений переменных и даже объявлений вложенных функций. И все это было бы пустой тратой времени и системных ресурсов, поскольку функция никогда не будет вызвана.

Это довольно простая концепция, но на самом деле ее реализация далеко не проста. Здесь мы показали один пример, который точно не единственный.Весь метод применим к функциям, циклам, условным выражениям, объектам и т. д. В основном, ко всему, что необходимо разобрать.

Например, вот один довольно распространенный шаблон для реализации модулей в JavaScript.

Этот шаблон распознается большинством современных парсеров JavaScript и является сигналом того, что код внутри должен быть тщательно проанализирован.

Так почему же синтаксические анализаторы не всегда выполняют ленивый анализ? Если что-то анализируется лениво, это должно быть выполнено немедленно, и это на самом деле сделает его медленнее.Он собирается сделать один ленивый синтаксический анализ и еще один нетерпеливый синтаксический анализ сразу после первого. Это приведет к замедлению на 50% по сравнению с просто жадным разбором.

Теперь, когда у нас есть общее представление о том, что происходит за кулисами, пришло время подумать о том, что мы можем сделать, чтобы помочь синтаксическому анализатору. Мы можем написать наш код таким образом, чтобы функции анализировались в нужный момент. Есть один шаблон, который распознается большинством синтаксических анализаторов: заключение функции в круглые скобки. Это почти всегда положительный сигнал для синтаксического анализатора о том, что функция будет выполнена немедленно.Если синтаксический анализатор увидит открывающую скобку и сразу после нее объявление функции, он с готовностью проанализирует функцию. Мы можем помочь синтаксическому анализатору, явно объявив функцию как таковую, которая будет выполняться немедленно.

Допустим, у нас есть функция с именем foo.

Поскольку нет очевидных признаков того, что функция будет выполнена немедленно, браузер выполнит ленивый синтаксический анализ. Однако мы уверены, что это неверно, поэтому мы можем сделать две вещи.

Сначала мы сохраняем функцию в переменной:

Обратите внимание, что мы оставили имя функции между ключевым словом function и открывающей скобкой перед аргументами функции.Это не обязательно, но рекомендуется, так как в случае сгенерированного исключения трассировка стека будет содержать фактическое имя функции, а не просто слово .

Синтаксический анализатор все еще будет выполнять ленивый анализ. Этого можно избежать, добавив одну маленькую деталь: заключив функцию в круглые скобки.

В этот момент, когда синтаксический анализатор увидит открывающую круглую скобку перед ключевым словом function, он немедленно выполнит нетерпеливый синтаксический анализ.

Это может быть довольно сложно управлять вручную, так как нам нужно знать, в каких случаях синтаксический анализатор решит лениво или жадно анализировать код.Кроме того, нам нужно было бы потратить время на размышления о том, будет ли определенная функция вызываться немедленно или нет. Мы точно не хотим этого делать. И последнее, но не менее важное: это затруднит чтение и понимание нашего кода. Чтобы помочь нам в этом, на помощь приходят такие инструменты, как Optimize.js. Их единственная цель — оптимизировать время начальной загрузки исходного кода JavaScript. Они проводят статический анализ вашего кода и модифицируют его таким образом, что функции, которые должны быть выполнены первыми, заключаются в скобки, чтобы браузер мог с готовностью проанализировать их и подготовить к выполнению.

Итак, мы пишем код как обычно, и есть фрагмент кода, который выглядит так:

Вроде все нормально, работает как положено и быстро, потому что перед объявлением функции стоит открывающая скобка. Здорово. Конечно, перед запуском в производство нам нужно минимизировать наш код, чтобы сэкономить байты. Следующий код является выходом минификатора:

Вроде нормально. Код работает как прежде. Хотя чего-то не хватает. Минификатор удалил круглые скобки, заключающие функцию, и вместо этого поместил один восклицательный знак перед функцией.Это означает, что синтаксический анализатор пропустит это и выполнит ленивый синтаксический анализ. Кроме того, чтобы иметь возможность выполнить функцию, она будет выполнять активный анализ сразу после ленивого. Все это замедляет работу нашего кода. К счастью, у нас есть такие инструменты, как Optimize.js, которые делают всю тяжелую работу за нас. Передача минимизированного кода через Optimize.js приведет к следующему выводу:

Это больше похоже на то. Теперь у нас есть лучшее из обоих миров: код минимизирован, а синтаксический анализатор правильно определяет, какие функции нужно анализировать жадно, а какие лениво.

Но почему мы не можем делать всю эту работу на стороне сервера? В конце концов, гораздо лучше сделать это один раз и передать результаты клиенту, чем каждый раз заставлять каждого клиента выполнять эту работу. Что ж, продолжается дискуссия о том, должны ли движки предлагать способ выполнения предварительно скомпилированных сценариев , чтобы это время не тратилось впустую в браузере. По сути, идея состоит в том, чтобы иметь инструмент на стороне сервера, который может генерировать байт-код, который нам нужно будет только передать по сети и выполнить на стороне клиента.Тогда мы увидим некоторые существенные различия во времени запуска. Звучит заманчиво, но не все так просто. Это может иметь противоположный эффект, поскольку он будет больше и, скорее всего, потребуется подписать код и обработать его из соображений безопасности. Команда V8, например, работает над тем, чтобы избежать повторного разбора кода, поэтому предварительная компиляция может оказаться не такой уж полезной.

  • Проверьте свои зависимости. Избавьтесь от всего, что не нужно.
  • Разделите код на более мелкие фрагменты вместо загрузки одного большого двоичного объекта.
  • По возможности откладывайте загрузку JavaScript. Вы можете загрузить только необходимые фрагменты кода на основе текущего маршрута.
  • Используйте инструменты разработчика и DeviceTiming, чтобы найти узкое место.
  • Используйте такие инструменты, как Optimize.js, чтобы помочь синтаксическому анализатору решить, когда анализировать с энтузиазмом, а когда лениво.

SessionStack — это инструмент, который визуально воссоздает все, что происходило с конечными пользователями в тот момент, когда у них возникла проблема при взаимодействии с веб-приложением.Инструмент не воспроизводит сеанс как реальное видео, а моделирует все события в изолированной среде в браузере. Это влечет за собой некоторые последствия, например, в сценариях, когда кодовая база текущей загруженной страницы становится большой и сложной.

Вышеуказанные методы — это то, что мы недавно начали включать в процесс разработки SessionStack. Такие оптимизации позволяют нам быстрее загружать SessionStack. Чем быстрее SessionStack сможет освободить ресурсы браузера, тем более плавный и естественный пользовательский интерфейс будет предлагать инструмент при загрузке и просмотре пользовательских сеансов.

Существует бесплатный план, если вы хотите попробовать SessionStack.

Ресурсы

Как разобрать JSON с помощью Telegraf в InfluxDB Cloud

В Telegraf 1.19 мы выпустили новый парсер JSON ( json_v2 ). Исходный парсер страдал от негибкой конфигурации, и было несколько довольно распространенных случаев, когда данные не могли быть проанализированы. Несмотря на то, что процессор Starlark позволяет решить множество крайних случаев синтаксического анализа, это все же более продвинутый подход, требующий написания скриптов.Мы внесли множество улучшений в новый синтаксический анализатор JSON, который поможет вам легко считывать данные JSON в InfluxDB.

Что включено в новый анализатор JSON v2?

Анализатор json_v2 предлагает улучшенный подход к сбору метрик из JSON, но по-прежнему поддерживает все функции исходного анализатора JSON (который во избежание путаницы будет называться json_v1).

Вот пример конфигурации вашего json_v2.

  [[входы.файл]]
    файлы = []
    формат_данных = "json_v2"
    [[inputs.file.json_v2]]
        имя_измерения_путь = ""
        временная метка_путь = ""
        timestamp_format = ""
        [[inputs.file.json_v2.object]]
            путь = ""
            timestamp_key = ""
            timestamp_format = ""
            disable_prepend_keys = ложь
            [inputs.file.json_v2.object.renames]
                ключ = "новое имя"
            [входы.файл.json_v2.object.fields]
                ключ = "целое"  

Независимые запросы GJSON

Ограничение синтаксического анализатора json_v1 заключалось в том, что вы могли предоставить только один запрос GJSON, и вы могли использовать только возвращенные данные из этого запроса для построения линейного протокола. Парсер json_v2 позволяет вам предоставлять несколько независимых запросов GJSON, чтобы вы могли собирать временную метку ( timestamp_path ), имя измерения ( Measurement_name_path ) и поля/теги из любого места в JSON.

Более подробная, но понятная конфигурация Telegraf

Конфигурация больше не следует формату, требующему предваряющего json_ для ключа конфигурации, а вместо этого использует подтаблицы TOML ( [[inputs.file.json_v2.object]] ). Цель этого изменения — предоставить более удобный для чтения файл конфигурации, чтобы вы могли четко видеть четкую разницу между конфигурацией плагина и конфигурацией парсера. Хотя это приводит к более подробному конфигурационному файлу, улучшенная возможность записи/чтения файла должна компенсировать это.

Больше контроля над типом поля

При использовании json_v1 вы были ограничены использованием json_string_fields для указания поля в виде строки. В json_v2 теперь вы можете указать любой тип, который поддерживает линейный протокол InfluxDB для поля, даже, если возможно, конвертировать между типами (установка type = «int» , чтобы преобразовать все значения в целые числа). Подробнее читайте в разделе Типы в файле README парсера.

Управление результирующими именами тегов/полей

Парсер json_v2 предоставляет вам возможность переименовывать все теги/поля, не требуя шага постобработки, как парсер json_v1.У вас также есть доступ к настройке disable_prepend_keys

, который вы можете включить, чтобы автоматически предоставлять более чистые имена полей/тегов, которые не включают родительские ключи, добавляемые в начале при сборе из вложенных массивов/объектов.

Настройка Telegraf для приема JSON

Пример погоды

Для примера конфигурации мы будем использовать текущие данные о погоде в формате JSON с сайта openweathermap.org. Вам нужно будет зарегистрироваться и получить ключ API для доступа к данным, но текущая погода будет выглядеть следующим образом.

  {
   "координата": {
      «лон»:-0,1257,
      «широта»: 51,5085
   },
   "Погода":[
      {
         «идентификатор»: 802,
         "основной":"Облака",
         "description":"рассеянные облака",
         "значок":"03n"
      }
   ],
   «база»: «станции»,
   "основной":{
      "темп": 16.15,
      "по ощущениям": 16.22,
      "temp_min":15.31,
      «temp_max»: 16,98,
      "давление":998,
      "влажность":92
   },
   "видимость":10000,
   "ветер":{
      «скорость»: 4.12,
      "град": 210
   },
   "облака": {
      "все":40
   },
   «дт»: 1628202887,
   "система": {
      "тип": 2,
      "идентификатор": 2019646,
      "страна":"ГБ",
      "восход": 1628137828,
      "закат": 1628192550
   },
   «часовой пояс»: 3600,
   "идентификатор": 2643743,
   "имя":"Лондон",
   "треска":200
}  

Синтаксис пути JSON

Синтаксис запроса, используемый в синтаксическом анализаторе Telegraf JSON v2, представляет собой синтаксис пути GJSON. Для большинства параметров конфигурации в синтаксическом анализаторе JSON v2 вам потребуется указать путь запроса GJSON, поэтому это очень полезно, когда вы настраиваете использование игровой площадки GJSON при разработке и отладке вашего запроса.

Прежде чем сразу приступить к настройке синтаксического анализатора, убедитесь, что вы понимаете формат вашего JSON и то, что вы хотите в качестве временных меток, измерений, тегов и полей.

1. Установите формат входных данных в вашем плагине

JSON в настоящее время является одним из многих поддерживаемых форматов входных данных для Telegraf. Это означает, что любой входной плагин, содержащий параметр data_format , может быть установлен на json_v2 , и вы можете начать синтаксический анализ данных JSON с помощью парсера json_v2.

data_format = «json_v2»

2. Задайте имя измерения (необязательно)

У подключаемого модуля ввода, который вы используете, скорее всего, уже есть имя измерения по умолчанию, очень часто это будет имя подключаемого модуля. Если вы хотите переопределить это имя по умолчанию, вы можете жестко запрограммировать его с помощью параметра Measurement_name  в синтаксическом анализаторе. Если вы хотите, чтобы ваше измерение было установлено значением в вашем документе JSON, вы можете установить запрос GJSON в опции Measurement_name_path .Запрос должен возвращать одно значение данных, иначе синтаксический анализатор будет использовать имя измерения по умолчанию. Опция Measurement_name_path имеет приоритет над Measurement_name , если вы установили обе.

3. Определите в своем документе JSON, собираетесь ли вы использовать подтаблицы полей и тегов или объекты (или и то, и другое!)
4. Установите желаемое значение в качестве метки времени и ее формат (необязательно)

Если в документе JSON есть временные метки, которые вы хотите проанализировать, вы можете использовать параметры timestamp_path и timestamp_format вместе.Вы настроите timestamp_path с путем запроса GJSON к вашему значению времени. Затем timestamp_format должен быть установлен на unix , unix_ms , unix_us , unix_ns или «опорное время» Go, которое определяется как конкретное время: Mon Jan Jan 2: 05:04 МСТ 2006 .

При синтаксическом анализе времени, которое не включает спецификатор часового пояса, предполагается, что время указано в формате UTC. Чтобы по умолчанию использовать другой часовой пояс или местное время, укажите параметр json_timezone.Для этого параметра следует установить значение Unix TZ, например America/New_York или Local , чтобы использовать системный часовой пояс. Если вы используете timestamp_timezone , необходимо настроить timestamp_format и timestamp_path .

Если ни один из этих параметров timestamp  не настроен, по умолчанию Telegraf будет использовать текущее время для всех созданных показателей.

5. Установите нужные теги из данных JSON

Чтобы обозначить значения в вашем JSON, которые вы хотите использовать в качестве тегов, вы настроите файл  .пометить подтаблицу , как [inputs.http.json_v2.tag] . В своей подтаблице вы добавите путь к запросу GJSON в опции path . Если вы определите путь GJSON для возврата одного значения, вы получите единую результирующую метрику тега. Однако если вы определите путь GJSON для возврата массива значений, то каждый тег будет помещен в отдельную метрику (это также будет работать для полей на следующем шаге). Напоминаем, что теги всегда хранятся в виде строк, независимо от исходного типа данных в вашем документе JSON.

Для наших данных о погоде я добавлю город и идентификатор в качестве тегов. В погоде JSON поле местоположения называется name . Мне нужно более описательное имя тега, поэтому в моем парсере я могу установить rename  в подтаблице, чтобы переименовать его в city . Вы можете установить только один тег для каждой подтаблицы, но если вам нужно несколько тегов, вы можете включить несколько подтаблиц в свой синтаксический анализатор.

  [[inputs.http.json_v2.tag]]
          путь = "имя"
          переименовать = "город"
      [[входы.http.json_v2.tag]]
          путь = "id"  
6. Добавьте нужные поля из данных JSON

Вы захотите добавить поля, которые вы будете считывать из ваших данных JSON. Это очень похоже на то, как вы настроили бы свои теги, используя подтаблицу .field с запросом GJSON к вашему значению JSON, установленному как путь . Вы можете легко переименовать любые имена полей с помощью параметра переименовать и изменить тип данных поля с помощью типа .Типы данных могут быть установлены как float, int, uint, string или bool. В отличие от синтаксического анализатора json_v1, для чтения строковых полей в новом синтаксическом анализаторе JSON не требуется специальной настройки.

В нашем примере с погодой мы могли бы технически прочитать весь документ JSON, но мне нужны только несколько значений, таких как температура, скорость ветра и широта/долгота (чтобы визуализировать мои данные на карте!!). Парсер по умолчанию удаляет добавленные ключи, поэтому моя скорость ветра будет считываться так же, как speed , поэтому я собираюсь переименовать ее в wind_speed .Позже в этом блоге я покажу вам, как сохранять предварительно добавленные ключи, когда мы читаем объекты целиком.

Я собираюсь преобразовать тип данных температуры из числа с плавающей запятой в целое число, установив type = «int»  в его подтаблице.

  [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "погода.#.описание"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "основной.temp"
          тип = "целое"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "ветер.скорость"
          переименовать = "скорость_ветра"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "координата.lon"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "coord.lat"  
7. Настройка объектов для анализа

Ваш документ JSON часто будет содержать полные объекты JSON с ключами и значениями, которые вы хотите проанализировать. Вместо того, чтобы назначать каждый отдельный ключ с помощью поля или тега подтаблиц, которые обсуждались на предыдущем шаге, вы можете использовать подтаблицу объекта для считывания всех частей ваших объектов JSON.Давайте продолжим использовать погодный JSON для этой конфигурации. А пока мы прочитаем весь документ JSON и покажем, как легко выбрать ключи для включения в JSON.

а. Установите путь к вашему объекту JSON

Использование игровой площадки GJSON для определения пути к вашему объекту JSON невероятно полезно для того, чтобы убедиться, что ваш запрос извлекает весь объект JSON, который вы хотите прочитать. Поскольку мы хотим прочитать весь наш прогноз погоды, я собираюсь установить path = "@это" .Если бы мы хотели проанализировать только общую погодную статистику в объекте main , мы бы установили path = «main» , и он считывает следующие данные.

  {
"темп": 16.15,
"по ощущениям": 16.22,
"темп_мин": 15.31,
"temp_max": 16,98,
"давление": 998,
"влажность": 92
}  

Однако для набросков остальных наших примеров мы собираемся следовать чтению всего документа JSON с @this .

б.Установите метку времени, ее формат и часовой пояс, как описано в шаге 4 выше

.

Если в вашем объекте JSON есть значение метки времени, которое вы хотели бы установить в качестве метки времени, вам необходимо установить параметры метки времени в подтаблице object . Они следуют тем же правилам, что и глобальные настройки меток времени, описанные выше.

в. Отключить или включить предварительно добавленные ключи из вложенных данных

Этот параметр — довольно захватывающая новая функция парсера JSON v2, которая может помочь очистить ваши данные в правильном сценарии.Теперь вы можете легко удалить родительские ключи, прикрепленные к имени вложенного ключа, установив для параметра disable_prepend_keys значение true. В данных о погоде, если для этого параметра установлено значение false , наши имена полей будут такими: coord_lat , coord_long , main_temp . Но если установить для этого параметра значение true, у нас будут более чистые имена lat , long и temp  , которые по-прежнему дают нам представление о значении.

Важно отметить, что если эта функция включена, повторяющиеся имена будут перезаписывать друг друга.Например, у вас часто будут разные вложенные ключи с названием `name`. Если этот параметр включен и вы читаете несколько ключей имени без родительских ключей, они не будут включены все. Поэтому важно, чтобы вы посмотрели на ключи вашего JSON, прежде чем включить этот параметр. По этой причине этот параметр по умолчанию имеет значение false.

д. Определите список ключей, которые вы хотели бы включить или исключить из вашего объекта JSON

Когда вы имеете дело с большим объектом JSON для анализа и есть только несколько полей, которые вы хотите включить или, с другой стороны, исключить, вы можете легко сделать это с помощью включенных_ключей = []  или включенных_ключей = [] настройки.Я собираюсь сохранить свою конфигурацию простой, поэтому я собираюсь просто получить широту, долготу, температуру и скорость ветра от объекта со следующей конфигурацией.

include_keys = ["coord_lat", "coord_lon", "main_temp", "wind_speed"]

эл. Определите теги из ваших объектов JSON

Вы также захотите определить ключи в вашем JSON, которые вы хотите сделать тегами. Теги всегда являются строками, поэтому независимо от того, какое значение они изначально имеют в вашем JSON, они будут храниться как строки.Теги обычно являются метаданными/информативным типом данных, поэтому для моих данных о погоде я собираюсь установить название города и идентификатор в качестве тегов.

теги = ["имя", "id"]

Конфигурации примера погоды

Использование подтаблиц полей и тегов
  [[inputs.http]]
  URL = [
   "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=london&appid=$API_KEY&units=metric"
  ]
  tagexclude = ["URL", "хост"]
  формат_данных = "json_v2"
  [[входы.http.json_v2]]
      имя_измерения = "открытая погода"
      [[inputs.http.json_v2.tag]]
          путь = "имя"
          переименовать = "город"
      [[inputs.http.json_v2.tag]]
          путь = "идентификатор"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "погода.#.основной"
          переименовать = "резюме"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "основной.temp"
          тип = "целое"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "ветер.скорость"
          переименовать = "скорость_ветра"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "координата.lon"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "coord.lat"  

Вывод:

  openweather,city=London,id=2.643743e+06 description="умеренный дождь", lat=51.5085,lon=-0.1257,temp=13i,wind_speed=4.63 163285

00000000
Использование подтаблиц полей и объектов
  [[inputs.http]]
  URL = [
   "https://апи.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=london&appid=$API_KEY&units=metric"
  ]
  tagexclude = ["URL", "хост"]
  формат_данных = "json_v2"
  [[входы.http.json_v2]]
      имя_измерения = "открытая погода"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "погода.#.описание"
      [[inputs.http.json_v2.field]]
          путь = "погода.#.описание"
      [[входы.http.json_v2.object]]
            путь = "@это"
            disable_prepend_keys = истина
            include_keys = ["coord_lat", "coord_lon", "main_temp", "wind_speed"]
            теги = ["имя", "идентификатор"]  

Вывод:

  открытая погода, идентификатор = 2.643743e+06,name=London description="умеренный дождь",широта=51,5085,долгота=-0,1257,скорость=4,63,температура=13,68 1632859241000000000  

Перенос конфигураций с JSON v1 на v2

Мы не планируем отказываться от парсера json_v1 в любых версиях Telegraf 1.x. Однако любые улучшения, внесенные в синтаксический анализ JSON в Telegraf, будут внесены только в парсер json_v2.

Анализатор json_v2 предлагает улучшенный подход к сбору метрик из JSON, но по-прежнему поддерживает все функции исходного анализатора JSON (который во избежание путаницы будет называться json_v1).Поэтому миграция должна быть возможной для всех конфигураций, и мы надеемся, что в процессе улучшится старая конфигурация.

Вот пример того, как старая конфигурация, использующая велосипед Baywheels, обменивается данными о состоянии станции с фрагментом JSON.

  {
    "данные": {
        "станции": [
            {
                "last_reported": 1626817316,
                "num_ebikes_available": 3,
                "station_id": "549",
                "is_returning": 1,
                "eightd_has_available_keys": ложь,
                "is_renting": 1,
                "num_bikes_disabled": 0,
                "legacy_id": "549",
                "num_docks_disabled": 0,
                "station_status": "активный",
                "количество доков_доступно": 9,
                "количество велосипедов_доступно": 26,
                "установлено": 1
            }
        ]
    },
    "последнее_обновление": 1626818120,
    "ттл": 5
}  

JSON v1:

  [[входы.http]]
  URL = ["https://gbfs.baywheels.com/gbfs/en/station_status.json"]
  формат_данных = "json"
  json_query = "данные.станции"
  tag_keys = ["идентификатор_станции"]
  json_string_fields = ["eightd_has_available_keys", "legacy_id", "station_status"]
  json_time_key = "последний_отчет"
  json_time_format = "Юникс"  

JSON v2:

  [[inputs.http]]
    URL = ["https://gbfs.baywheels.com/gbfs/en/station_status.json"]
    формат_данных = "json_v2"
        [[входы.http.json_v2]]
            [[входы.http.json_v2.object]]
                путь = "данные.станции"
                теги = ["station_id"]
                timestamp_key = "последний_отчет"
                timestamp_format = "Unix"  

Обе конфигурации приведут к этому результату:

  http,host=MBP15-SWANG.local,station_id=549,url=https://gbfs.baywheels.com/gbfs/en/station_status.json восемьd_has_available_keys=false,is_installed=1,is_renting=1,is_returning=1 ,legacy_id="549",num_bikes_available=26,num_bikes_disabled=0,num_docks_available=9,num_docks_disabled=0,num_ebikes_available=3,station_status="active" 1626817316000000000  

Больше примеров!

Существует бесконечное количество примеров форматов JSON, с которыми вы можете столкнуться.Вот несколько примеров, к которым мы специально хотели обратиться с помощью нового синтаксического анализатора JSON. Обязательно ознакомьтесь с полным списком примеров тестовых данных здесь.

Вложенные теги

Иерархия JSON в целом вызвала бы много проблем в старом парсере, поскольку было бы трудно сохранить теги при сохранении иерархии JSON. Пользователям часто приходилось сглаживать свои данные JSON, чтобы синтаксический анализатор работал. С новым парсером json_v2 каждый массив может быть правильно прочитан.

Ввод JSON:

  {
  "Группа А": [
    {
      "Подгруппа 1": [
        {
          "Количество": 0,
          "Ошибки": 0,
          «Серийный номер»: «9JHNGTUT»,
          «Модель»: «WDC WUH721414ALE604»,
          "Прошивка": "LDGSW07G"
        }
      ]
    }
  ],
  "Группа Б": [
    {
      "Подгруппа 1": [
        {
          "Количество": 0,
          "Ошибки": 0,
          «Серийный номер»: «9JHLPW9T»,
          «Модель»: «WDC WUH721414ALE604»,
          "Прошивка": "LDGSW07G"
        }
      ]
    }
  ]
}  

Конфигурация:

  [[входы.http]]
    urls = ["https://gist.githubusercontent.com/sjwang90/6c3b066656aa3cece50b4642a4cfef88/raw/3b591c7d3c0bd85687ea90ed920c0d47ee5/hierarchy-tags.json"]
    tagexclude = ["URL", "хост"]
    формат_данных = "json_v2"
    [[входы.http.json_v2]]
        [[входы.http.json_v2.object]]
            path = "Группа A.#.Подгруппа 1"
            tags = ["Прошивка", "Модель", "Серийный номер"]
        [[входы.http.json_v2.object]]
            path = "Группа B.#.Подгруппа 1"
            теги = ["Прошивка", "Модель", "Серийный номер"]  

Вывод:

  http, встроенное ПО = LDGSW07G, модель = WDC\ WUH721414ALE604, серийный номер = 9JHNGTUT количество = 0, ошибки = 0 1633389803000000000
http, встроенное ПО = LDGSW07G, модель = WDC\ WUH721414ALE604, серийный номер = 9JHLPW9T, количество = 0, ошибки = 0 1633389803000000000  

Отметка времени за пределами вложенного массива

Временные метки, которые не находились за пределами массива, вызывали проблемы в синтаксическом анализаторе JSON v1.В новом синтаксическом анализаторе JSON v2 метки времени можно запускать как независимый запрос. Этот формат JSON может быть распространен в средах IoT, где о событии сообщается с нескольких устройств в определенное время. Чтобы сделать этот блог и эти примеры интересными, я использовал ту же структуру для потоков Spotify Бритни Спирс.

Ввод JSON:

  {
"отметка времени": 1626449400,
"Спотифай": [
{
"album": "Ой... я сделал это снова",
"песня": "Сильнее",
"одиночный": правда,
"потоки": 87467784
},
{
"album": "Упс...Я сделал это снова",
"песня": "Дорогой дневник",
"одиночный": ложь,
"потоки": 2243088
},
{
"альбом": "Коллекция синглов",
"песня": 3,
"одиночный": правда,
"потоки": 67

9 } ] }

Конфигурация:

  [[inputs.http]]
    urls = ["https://gist.githubusercontent.com/sjwang90/a7b370eb8cdbd59970e4d5eccdd3438f/raw/3bd22befd0b1c5d0eb398c8391ec29eff2621630/britney.json"]
    tagexclude = ["URL", "хост"]
    формат_данных = "json_v2"
        [[входы.http.json_v2]]
            имя_измерения = "Бритни"
            timestamp_path = "отметка времени"
            timestamp_format = "Unix"
            [[входы.http.json_v2.object]]
                путь = "спотифи"
                теги = ["альбом, песня"]  

Вывод:

  альбом Бритни = "Ой... я сделал это снова", сингл = правда, песня = "Сильнее", потоки = 87467784 1626449400000000000
альбом Бритни = "Ой... я сделал это снова", сингл = ложь, песня = "Дорогой дневник", потоки = 2243088 1626449400000000000
Альбом Бритни = "Коллекция синглов", сингл = правда, песня = 3, потоки = 67

9 1626449400000000000

Попробуйте!

Используйте новый синтаксический анализатор JSON, чтобы начать отправку данных в облако InfluxDB.Пожалуйста, обращайтесь с любыми вопросами в канал #telegraf нашего Slack сообщества InfluxData или публикуйте любые вопросы на нашем сайте сообщества.

Похожие сообщения в блоге

Как анализировать любой веб-сайт

Я поделюсь своим подходом, который помогает мне создавать надежные парсеры любого веб-сайта.

Я не буду приводить здесь реальные скрипты, но опишу, как я извлекаю данные с любого веб-сайта. Это должно быть полезно, когда вам нужно решить, как и какую часть веб-сайта следует анализировать.

  1. Найти официальный API
  2. Найти запросы XHR в инструментах разработчика браузера
  3. Найти данные JSON в HTML страницы
  4. Рендеринг страницы с помощью любого безголового браузера Scrapy

    Крутые компании проводят множество A/B-тестов, чтобы повысить конверсию и улучшить воронки своих веб-сайтов. Это означает, что макет (HTML) и форматирование данных могут быть легко изменены на следующей неделе. В идеале вы хотите закодировать синтаксический анализатор один раз и без периодической адаптации его к новому макету.

    Не анализировать HTML, если ничего не работает. XPath и Beutifulsoup не устойчивы к изменениям веб-сайта.

    Найдите официальный API

    Иногда веб-сайты просто предоставляют вам API, чтобы вы могли извлечь необработанные данные, которые могут вам понадобиться. Вам нужно проверить, существует ли API, прежде чем пытаться что-либо разобрать. Не тратьте время на борьбу с HTML и файлами cookie, если вам это не нужно.

    Некоторые веб-сайты все еще имеют RSS-каналы. Они сделаны так, чтобы их легко анализировали машины, но они больше не популярны, поэтому на большинстве веб-сайтов их нет.Если вы хотите извлечь данные из каких-то блогов или новостных сайтов — вам обязательно нужно проверить наличие RSS-каналов!

    Ищите запросы XHR

    Все современные веб-сайты (не в даркнете, лол) используют Javascript для получения данных. Это позволяет веб-сайтам плавно открываться и загружать контент (данные) после отображения основного макета (HTML, скелет).

    Обычно эти данные извлекаются Javascript с помощью запросов GET/POST. Отличным примером является Producthunt:

    Просто возьмите необработанные данные JSON!

    Рабочий процесс прост:

    1. Откройте веб-страницу, которую вы хотите проанализировать
    2. Щелкните правой кнопкой мыши —> Проверка (откройте инструменты разработчика в вашем браузере)
    3. Откройте вкладку «Сеть» и выберите фильтр XHR (чтобы отображались только запросы, которые могут вам понадобиться)
    4. Найдите запросы, которые возвращают нужные вам данные
    5. Скопируйте этот запрос как cURL и используйте его в коде вашего синтаксического анализатора

    Иногда вы замечаете, что эти запросы XHR требуют больших строк — токенов, файлов cookie и сеансов.Они генерируются с использованием Javascript или бэкэнда. Не тратьте время на изучение кода JS, чтобы понять, как они были созданы.

    Вместо этого вы можете попробовать просто скопировать-вставить их из браузера в свой код — обычно они действительны в течение 7-30 дней. Возможно, это нормально для ваших нужд. Или вы можете найти другой запрос XHR (например, /login ), который выводит все токены и сеансы, которые вам нужны. В противном случае я бы предложил перейти на автоматизацию браузера (Selenium, Puppeteer, Splash и т. д.).

    Ищите данные JSON в HTML-коде

    Но иногда в целях SEO некоторые данные уже встроены в HTML-страницу: если вы откроете исходный код любой страницы Linkedin, вы заметите огромный JSONS в ее HTML.

    Просто используйте эти JSON из HTML-кода, потому что вероятность того, что его структура будет изменена, очень-очень мала. Напишите свой синтаксический анализатор для извлечения этих JSON, используя простые регулярные выражения или базовые инструменты, которые вы уже знаете.

    Если вы видите данные JSON в HTML-коде страницы, вам не нужно отображать их с помощью автономных браузеров — вы можете просто использовать вызовы GET (например, request.get в Python).

    Render JS

    Для масштабируемости и простоты я предлагаю использовать кластеры удаленных браузеров.Недавно я нашел крутую удаленную автоматизацию сети Selenium под названием Selenoid. Их служба поддержки ужасна, но сам микросервис довольно легко запустить на вашей машине. В результате у вас будет волшебный URL-адрес, который вы вставите в свой драйвер Selenium для удаленного рендеринга всего, а не локально, например. с помощью файла chromedriver. Супер полезно.

    Это мой фрагмент использования Selenoid (Python). Обратите внимание на параметр enable_vnc : он откроет соединение VNC, чтобы увидеть, что происходит в удаленном браузере Selenoid.

      деф get_selenoid_driver(
        enable_vnc = False, browser_name = "firefox"
    ):
        возможности = {
            "browserName": имя_браузера,
            "версия": "",
            "enableVNC": enable_vnc,
            "enableVideo": Ложь,
            "экранРазрешение": "1280x1024x24",
            "sessionTimeout": "3 м",
            
            # Кто-то тоже использовал эти параметры, давайте их тоже
            "goog:chromeOptions": {"excludeSwitches": ["enable-automation"]},
            "предпочтения": {
                "credentials_enable_service": Ложь,
                "профиль.password_manager_enabled": Ложь
            },
        }
    
        драйвер = webdriver.Remote(
            command_executor = SELENOID_URL,
            желательные_возможности = возможности,
        )
        driver.implicitly_wait(10) # ждем загрузки страницы несмотря ни на что
    
        если включить_vnc:
            print(f"Вы можете просмотреть VNC здесь: {SELENOID_WEB_URL}")
        return driver  

    После рендеринга страницы вы можете случайно найти JSON со всеми необходимыми данными в HTML-коде страницы. Опять же, попробуйте извлечь этот JSON и взять из него все необходимые данные вместо того, чтобы пытаться анализировать HTML-теги и поля, которые могут измениться на следующей неделе.

      driver.get(url_to_open)
    html = driver.page_source  

    Parse HTML

    Если вы не можете найти ни правильный XHR-запрос, ни JSON в HTML-коде страницы, это означает, что веб-сайт использует SSR, который предварительно заполняет все данные. В этом редком случае (вероятно, старый веб-сайт) остается только попытаться извлечь нужные данные с помощью селекторов CSS или XPath.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.