{"id":367709,"date":"2024-05-21T03:26:49","date_gmt":"2024-05-21T03:26:49","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=367709"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=367709","title":{"rendered":"\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0432 80 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u0445 Python<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
<\/figure>\n

\u0412 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 \u044f \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0441\u0430\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0441 \u0442\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 Solr<\/a> \u2014 \u043e\u043f\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u0441\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Lucene<\/a>. \u042f \u0437\u043d\u0430\u043b \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430, \u043d\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0435\u0449\u0451 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0437\u0430\u043a\u0430\u0442\u0430\u043b \u0440\u0443\u043a\u0430\u0432\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f.<\/p>\n

\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445. \u0421\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043e \u00ab\u043a\u0440\u0438\u0437\u0438\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432\u00bb? \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c. \u0447\u0442\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0430\u0439\u0442\u044b \u043d\u0430\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 Google \u0438\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430. \u041a\u0430\u043a\u043e\u0432\u0430 \u0436\u0435 \u043c\u043e\u044f \u043c\u0438\u0441\u0441\u0438\u044f? \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043a\u0440\u043e\u0448\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0430\u0439\u0442\u044b \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438\u043c\u0438. \u042f \u0432\u0435\u0440\u044e \u0432 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u0430\u0432\u044b \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0430\u043b\u044b\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0442 SEO-\u0431\u0435\u0437\u0443\u043c\u0438\u044f Google.<\/p>\n

\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u043d\u0430 Python. \u041a\u0430\u043a \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e, \u0432\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0451\u043c GitHub (\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 microsearch<\/a>). \u042d\u0442\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u043a \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0443 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u043e\u043c, \u044d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044e\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430.<\/p>\n

\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430 \u044f \u0441\u043b\u0435\u0433\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b. \u0414\u0430, \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0432 80 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u0445 Python, \u043d\u043e \u044f \u0435\u0449\u0451 \u0438 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 (\u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, API, HTML-\u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435), \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 80 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.<\/p>\n

P.S. \u041d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442 \u0438 microsearch<\/code>, \u044f \u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043b\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0435<\/a>\u00a0\u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0411\u0430\u0440\u0442 \u0434\u0435 \u0413\u0451\u0434\u0435. \u041c\u043e\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0411\u0430\u0440\u0442\u0430, \u043d\u043e \u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0435-\u0447\u0442\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043b, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438: (1) \u043c\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0435\u0440 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443, (2) \u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n

microsearch<\/h2>\n

\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 microsearch<\/code>, \u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044f \u0438\u0437\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442: (1) \u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0435\u0440, (2) \u0438\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441, (3) \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, (4) \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043c\u043e\u0451\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n

\u041a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0435\u0440<\/h3>\n

\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 Google<\/a>), \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 Wallapop \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u043a\u0438\/\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u043f\u043b\u0435\u0439\u0441\u044b).<\/p>\n

\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u00ab\u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e Google\u00bb, \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0431\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0431\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b \u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0431\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0441 RSS. [\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u043b\u043e\u0433, \u043d\u043e \u043d\u0435\u0442 RSS-\u0444\u0438\u0434\u0430, \u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0440\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e. \u042f \u0441 \u0440\u0430\u0434\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0448\u0443\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448 \u0431\u043b\u043e\u0433 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0442 Google \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438.] \u0410 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e, \u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 Python asyncio<\/code>. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u043b\u043e \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441 20 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u0434\u043e 20 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434.<\/p>\n

\u0412 \u043c\u043e\u0451\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0432\u0437\u044f\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0437 642 RSS-\u0444\u0438\u0434\u043e\u0432. \u0418\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0444\u0438\u0434\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0441\u0442\u043e \u044f \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b (\u0431\u043b\u043e\u0433\u0438 \u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, data science, \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435), \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u044f\u0442\u044c\u0441\u043e\u0442 \u044f \u0441\u043e\u0441\u043a\u0440\u0435\u0439\u043f\u0438\u043b \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 surprisetalk blogs.hn<\/a>.<\/p>\n

\n\u041a\u043e\u0434 \u043a\u0440\u0430\u0443\u043b\u0435\u0440\u0430<\/summary>\n
\n
import argparse import aiohttp import asyncio import feedparser import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup import logging  logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__)   def parse_feed(feed_url):     try:         feed = feedparser.parse(feed_url)         return [entry.link for entry in feed.entries]     except Exception as e:         print(f\"Error parsing feed {feed_url}: {e}\")         return []   async def fetch_content(session, url):     async with session.get(url) as response:         return await response.text()   async def process_feed(feed_url, session, loop):     try:         post_urls = await loop.run_in_executor(None, parse_feed, feed_url)         tasks = [fetch_content(session, post_url) for post_url in post_urls]         post_contents = await asyncio.gather(*tasks)         cleaned_contents = [clean_content(content) for content in post_contents]         return list(zip(post_urls, cleaned_contents))     except Exception as e:         print(f\"Error processing feed {feed_url}: {e}\")         return []   def clean_content(html_content):     soup = BeautifulSoup(html_content, \"html.parser\")     for script in soup([\"script\", \"style\"]):         script.extract()     text = soup.get_text()     lines = (line.strip() for line in text.splitlines())     chunks = (phrase.strip() for line in lines for phrase in line.split(\"  \"))     cleaned_text = \" \".join(chunk for chunk in chunks if chunk)     return cleaned_text   def parse_args():     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument(\"--feed-path\")     return parser.parse_args()   async def main(feed_file):     async with aiohttp.ClientSession() as session:         loop = asyncio.get_event_loop()         with open(feed_file, \"r\") as file:             feed_urls = [line.strip() for line in file]          tasks = [process_feed(feed_url, session, loop) for feed_url in feed_urls]         results = await asyncio.gather(*tasks)      flattened_results = [item for sublist in results for item in sublist]     df = pd.DataFrame(flattened_results, columns=[\"URL\", \"content\"])     df.to_parquet(\"output.parquet\", index=False)   if __name__ == \"__main__\":     args = parse_args()     asyncio.run(main(args.feed_path))<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u0418\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441<\/h3>\n
\u0418\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0438\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c \u0432 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435.<\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b defaultdict<\/code>\u00a0\u0441 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 dict[str, dict[str, int]]<\/code>. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 (str<\/code>) \u0435\u0449\u0451 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 URL (str<\/code>) \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 URL (int<\/code>). \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 URL \u0432 0<\/code>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043d\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432 URL, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043d\u043e\u043b\u044c.<\/p>\n
\u041b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435 SearchEngine<\/code>. \u041c\u044b \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n
class SearchEngine:     def __init__(self):         self._index: dict[str, dict[str, int]] = defaultdict(lambda: defaultdict(int))         self._documents: dict[str, str] = {}<\/code><\/pre>\n
\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 index<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 URL \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0435, \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 (\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451 \u0432 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435), \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441.<\/p>\n
def index(self, url: str, content: str) -> None:     self._documents[url] = content     words = normalize_string(content).split(\" \")     for word in words:         self._index[word][url] += 1<\/code><\/pre>\n
\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a URL \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0445.<\/p>\n
def bulk_index(self, documents: list[tuple[str, str]]):     for url, content in documents:         self.index(url, content)<\/code><\/pre>\n
\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 get_url<\/code>, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432\u0441\u0435 URL, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e.<\/p>\n
def get_urls(self, keyword: str) -> dict[str, int]:     keyword = normalize_string(keyword)     return self._index[keyword]<\/code><\/pre>\n
\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 Foo<\/code>\u00a0\u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c Hello, World! My name is Foo!<\/code> \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 Bar<\/code>\u00a0\u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c Hello, World! My name is Bar, I'm not Foo!<\/code>\u00a0\u0441 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 Foo<\/code> \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n
>>> from microsearch.engine import engine >>> engine.index(\"Foo\", \"Hello, World! My name is Foo!\") >>> engine.index(\"Bar\", \"Hello, World! My name is Bar, I'm not Foo!\") >>> engine.get_urls(\"foo\") defaultdict(<class 'int'>, {'Foo': 1, 'Bar': 1}) >>> engine.get_urls(\"Foo\") defaultdict(<class 'int'>, {'Foo': 1, 'Bar': 1})<\/code><\/pre>\n
\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n
\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0438\u0445 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e PageRank<\/a> Google, \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, BM25<\/a>, \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430. \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c BM25. \u0412\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c Q<\/em><\/strong> \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c D<\/em><\/strong> \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n
\"\\sum_{i=1}^n<\/p>\n
\u0433\u0434\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 Q<\/em><\/strong> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 q1<\/sub><\/em><\/strong>,\u00a0q2<\/sub><\/em><\/strong>, \u2026,\u00a0q<\/em><\/strong>n<\/sub><\/em>, \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 D<\/em><\/strong>\u00a0\u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 |D<\/em><\/strong>|, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a avgdl<\/em><\/strong>,\u00a0k1<\/sub><\/em><\/strong>\u00a0\u0438 b<\/em><\/strong>\u00a0\u2014 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b,\u00a0f(qi<\/sub>, D)<\/em><\/strong>\u00a0\u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 qi<\/sub><\/em><\/strong>\u00a0\u0432 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 D<\/em><\/strong> \u0438, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, IDF(qi<\/sub>)<\/em><\/strong>\u00a0\u2014 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c\u0430\u044f \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
\"\\text{IDF}(q_i)<\/p>\n
\u0433\u0434\u0435 N<\/em><\/strong>\u00a0\u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0430 n(qi<\/sub>)<\/em><\/strong>\u00a0\u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 qi<\/sub><\/em><\/strong>. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f IDF<\/em><\/strong>, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438.<\/p>\n
\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0432\u0441\u0435\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 SearchEngine<\/code>. \u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u044b k1<\/sub><\/em><\/strong>\u00a0\u0438 d<\/em><\/strong>\u00a0\u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430:<\/p>\n
class SearchEngine:     def __init__(self, k1: float = 1.5, b: float = 0.75):         self._index: dict[str, dict[str, int]] = defaultdict(lambda: defaultdict(int))         self._documents: dict[str, str] = {}         self.k1 = k1         self.b = b<\/code><\/pre>\n
\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u043e\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435:<\/p>\n
@property def posts(self) -> list[str]:     return list(self._documents.keys())  @property def number_of_documents(self) -> int:     return len(self._documents)  @property def avdl(self) -> float:      return sum(len(d) for d in self._documents.values()) \/ len(self._documents)<\/code><\/pre>\n
\u0418\u043c\u0435\u044f \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a BM25. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n
def idf(self, kw: str) -> float:     N = self.number_of_documents     n_kw = len(self.get_urls(kw))     return log((N - n_kw + 0.5) \/ (n_kw + 0.5) + 1)<\/code><\/pre>\n
\u0418 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a BM. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e URL \u0441 \u0438\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n
def bm25(self, kw: str) -> dict[str, float]:     result = {}     idf_score = self.idf(kw)     avdl = self.avdl     for url, freq in self.get_urls(kw).items():         numerator = freq * (self.k1 + 1)         denominator = freq + self.k1 * (1 - self.b + self.b * len(self._documents[url]) \/ avdl)         result[url] = idf_score * numerator \/ denominator     return result<\/code><\/pre>\n
\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 BM25 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430. \u0418\u043c\u0435\u044f \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 search<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0443.<\/p>\n
\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 search<\/code>\u00a0\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 (\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u0430\u043c), \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 BM25 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c URL \u0441 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n
def search(self, query: str) -> dict[str, float]:     keywords = normalize_string(query).split(\" \")     url_scores: dict[str, float] = {}     for kw in keywords:         kw_urls_score = self.bm25(kw)         url_scores = update_url_scores(url_scores, kw_urls_score)     return url_scores<\/code><\/pre>\n
\u0421\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0432\u0437\u044f\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n
>>> from microsearch.engine import engine >>> engine.index(\"Foo\", \"Hello, World! My name is Foo!\") >>> engine.index(\"Bar\", \"Hello, World! My name is Bar, I'm not Foo!\") >>> engine.search(\"foo\") {'Foo': 0.19869271730423296, 'Bar': 0.16844281759753774} >>> engine.search(\"foo bar\") {'Foo': 0.19869271730423296, 'Bar': 0.8088260293054897}<\/code><\/pre>\n
\u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0432 \u0432\u0441\u0451 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 80 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u0445 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n
\n\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430 \u0432 80 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u0445 Python<\/summary>\n
\n
from collections import defaultdict from math import log import string   def update_url_scores(old: dict[str, float], new: dict[str, float]):     for url, score in new.items():         if url in old:             old[url] += score         else:             old[url] = score     return old  def normalize_string(input_string: str) -> str:     translation_table = str.maketrans(string.punctuation, ' ' * len(string.punctuation))     string_without_punc = input_string.translate(translation_table)     string_without_double_spaces = ' '.join(string_without_punc.split())     return string_without_double_spaces.lower()   class SearchEngine:     def __init__(self, k1: float = 1.5, b: float = 0.75):         self._index: dict[str, dict[str, int]] = defaultdict(lambda: defaultdict(int))         self._documents: dict[str, str] = {}         self.k1 = k1         self.b = b      @property     def posts(self) -> list[str]:         return list(self._documents.keys())      @property     def number_of_documents(self) -> int:         return len(self._documents)      @property     def avdl(self) -> float:         # todo: refactor this. it can be slow to compute it every time. compute it once and cache it         return sum(len(d) for d in self._documents.values()) \/ len(self._documents)      def idf(self, kw: str) -> float:         N = self.number_of_documents         n_kw = len(self.get_urls(kw))         return log((N - n_kw + 0.5) \/ (n_kw + 0.5) + 1)      def bm25(self, kw: str) -> dict[str, float]:         result = {}         idf_score = self.idf(kw)         avdl = self.avdl         for url, freq in self.get_urls(kw).items():             numerator = freq * (self.k1 + 1)             denominator = freq + self.k1 * (                 1 - self.b + self.b * len(self._documents[url]) \/ avdl             )             result[url] = idf_score * numerator \/ denominator         return result      def search(self, query: str) -> dict[str, float]:         keywords = normalize_string(query).split(\" \")         url_scores: dict[str, float] = {}         for kw in keywords:             kw_urls_score = self.bm25(kw)             url_scores = update_url_scores(url_scores, kw_urls_score)         return url_scores      def index(self, url: str, content: str) -> None:         self._documents[url] = content         words = normalize_string(content).split(\" \")         for word in words:             self._index[word][url] += 1      def bulk_index(self, documents: list[tuple[str, str]]):         for url, content in documents:             self.index(url, content)      def get_urls(self, keyword: str) -> dict[str, int]:         keyword = normalize_string(keyword)         return self._index[keyword]<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441<\/h3>\n
\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a, \u043d\u043e \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c. \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 FastAPI, \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u043e\u043c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0435 N URL.<\/p>\n
\n\u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430 FastAPI<\/summary>\n
\n
import argparse from fastapi import FastAPI, Form, Path, Request from fastapi.responses import HTMLResponse from fastapi.staticfiles import StaticFiles from fastapi.templating import Jinja2Templates import pandas as pd from uvicorn import run  from microsearch.engine import SearchEngine   app = FastAPI() engine = SearchEngine() templates = Jinja2Templates(directory=\"templates\") app.mount(\"\/static\", StaticFiles(directory=\"static\"), name=\"static\")   def get_top_urls(scores_dict: dict, n: int):     sorted_urls = sorted(scores_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)     top_n_urls = sorted_urls[:n]     top_n_dict = dict(top_n_urls)     return top_n_dict   @app.get(\"\/\", response_class=HTMLResponse) async def search(request: Request):     posts = engine.posts     return templates.TemplateResponse(         \"search.html\", {\"request\": request, \"posts\": posts}     )   @app.get(\"\/results\/{query}\", response_class=HTMLResponse) async def search_results(request: Request, query: str = Path(...)):     results = engine.search(query)     results = get_top_urls(results, n=5)     return templates.TemplateResponse(         \"results.html\", {\"request\": request, \"results\": results, \"query\": query}     )   @app.get(\"\/about\") def read_about(request: Request):     return templates.TemplateResponse(\"about.html\", {\"request\": request})   def parse_args():     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument(\"--data-path\")     return parser.parse_args()   if __name__ == \"__main__\":     args = parse_args()     data = pd.read_parquet(args.data_path)     content = list(zip(data[\"URL\"].values, data[\"content\"].values))     engine.bulk_index(content)     run(app, host=\"127.0.0.1\", port=8000)<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435:<\/p>\n
\"Search<\/p>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c how to build a search engine?<\/code><\/p>\n
\"Search<\/p>\n
\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 «how to build a search engine».<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u042f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0439 UI, \u0438 \u0447\u0442\u043e UX \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0432\u044b\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435, \u044f \u0441\u0430\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b \u0435\u0433\u043e \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f.<\/p>\n
\u041d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n
\u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c, \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043c\u043e\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442. \u0412\u043e\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n