JEFFREY LICHT: Sveiki.
Aš Jeffrey Licht.
Ir aš čia su jumis kalbėti apie Harvardo biblioteka ir statybos rytojaus
Šiandien biblioteka, I guess.
Taigi fonas čia šios sesijos pikio
yra iš esmės, kad yra bibliografinės daug duomenų
rasti Harvardo bibliotekose.
Ir yra galimybė, per kai iš įrankių
ir projektas, kuris manimi kuriama, gauti prieigą prie informacijos
ir priimti jį į vietas, Harvardo biblioteka yra ne daro dabar,
padaryti kažką naujo su juo, eksperimentas ir pažaisti su juo.
>> Taigi įvažiavimo į tai API vadinamas Harvardo biblioteka Debesis, kuri
yra atvira metaduomenų serveris, kurį aš kalbėti apie dabar.
Taigi, background yra tai, kad ten yra daug stuff Harvardo bibliotekoje.
Mes turime daugiau nei 13 mln Bibliografinė įrašų milijonai vaizdų,
ir tūkstančiai rasti pagalbos, kurios yra iš esmės dokumentus, aprašančius
kolekcijos, sakydamas, ką kas juose, dėžės dokumentus
ir tt, kad atstovauja daugiau milijonas individualūs dokumentai.
Ir ten taip pat daug " informacija, kad biblioteka turi
apie tai, kaip turinys yra naudojamas, kad gali būti įdomūs žmonės
kurie gali nori dirbti su juo.
>> Taigi, visa informacija biblioteka turi metaduomenis.
Taigi metaduomenys yra duomenys apie duomenis.
Taigi, kai kalbame apie informacija, kad tai
prieinama per bibliotekoje Debesis tai įmanoma,
tai nebūtinai tikrieji dokumentai
patys, nebūtinai visiškai teksto knygų arba pilną vaizdų,
nors, kad iš tiesų gali būti atvejis.
Bet tai tikrai informacijos apie duomenų.
>> Taigi jūs galite galvoti katalogavimo informacija, telefono numeriai, temos,
kiek kopijų knyga yra, ką
yra leidimai, kas yra formatai, autoriai, ir kt.
Taigi ten daug informacijos apie renkant informaciją, kuri,
savaime, yra natūra iš esmės naudinga.
Ir nors, jei esate daro nuodugnius tyrimus,
jūs akivaizdžiai nori patekti į faktinį turinį save ir pažvelgti į duomenis,
Metaduomenys yra naudingas, kalbant apie analizuojant, Corpus kaip visuma,
kaip ką yra kolekcijos.
Kaip jie susiję?
Tai padeda jums tikrai rasite kitų dalykų, kuri yra tikrai pagrindinis tikslas jį.
Iš taškas metaduomenis ir katalogas
yra padėti Jums susirasti visiems informacija, kad tai
galima per kolekcijų.
>> Taigi tai yra metaduomenų pavyzdys už į Harvardo bibliotekos knygos.
Taigi, tai ten.
Ir jūs galite pamatyti tai iš tikrųjų šiek tiek sudėtinga.
Ir dalis metaduomenų vertės per Harvardo bibliotekos sistemos
yra tai, kad tai buvo tarsi kurį sukaupė katalogų
ir surenkamos prašančių žmonių kompetencijos ir įgūdžių daug
ir manoma, kad ji laikui bėgant, kuris turi daug vertės.
>> Taigi, jei jūs imtis šiame įraše išvaizdą Paaiškintos Alisa, galite sužinoti,
jūs turite pavadinimą, kuris ją parašė, autorius, ir visi skirtingi dalykai
kurie žmonės į katalogą ją.
Ir jūs galite pamatyti ten pat, į dėti į daug geros informacijos
čia yra keletas dubliavimo.
Yra sudėtingumo daug, kad tai atsispindi per metaduomenų
kad jūs turite.
>> Taigi vienas knygos pavadinimas yra Alisa Stebuklų šalyje.
Taigi tai yra paaiškintą versija, kad knygoje.
Tačiau jis taip pat vadinamas komentuojami Alisa, Alisos nuotykius
Stebuklų, nes tai kažkas, kuris
Martin Gardner rašė ir komentuojami knygą.
Ir ten labai daug informacijos apie logikos galvosūkiai ir dalykų
per Alice, kad jums tikriausiai nežinojo apie tai.
Taigi jums reikia eiti jį perskaityti.
>> Bet jūs galite pamatyti ten detalumo daug čia
įskaitant identifikatorius, kai ją buvo sukurta, kur ji atėjo iš,
kalbant apie Harvardo sistema, ir taip toliau.
Taigi, tai yra iš mėginio Metaduomenų tipas
kad jūs galite pamatyti A knygos Harvardo biblioteka kolekcija.
>> Tai yra kažkas visiškai kitoks.
Taigi yra sistema, vadinama VIA Harvardo, kuri iš esmės
yra katalogavimo vaizdus ir objektus meno ir vizualiniai dalykai visoje Harvardo,
ir pridedant keletą metaduomenis jiems klasifikuojant juos,
ir, kai kuriais atvejais, teikiant mažų vaizdų miniatiūras
kad jūs galite pasiimti pažvelgti, jei to pageidaujate.
>> Taigi, tai yra iš pavyzdys metaduomenis, kad jūs turite už plokštės
iš, matyt, Alisa Stebuklų šalyje.
Ir jūs galite pamatyti ten mažiau metaduomenų čia.
Tai tiesiog kitoks objektas.
Ir taip ten mažiau informacijos.
>> Jūs dažniausiai turi tai, kad skambutis skaičius, iš esmės, kuris ją sukūrė, -
>> Mes nežinome, kada jis buvo sukurtas.
>> --and pavadinimą.
>> Kitas pavyzdys.
Tai išvada pagalba.
Taigi ten of Lewis kolekcija Carroll dokumentai Harvardo.
Taigi tai apibūdina, ką yra toje kolekcijoje.
Taigi kas išgyveno ir atrodė per visus langelius
ir kataloguoti ją, nes kai fonas, parašyta santrauką, ką čia.
Ir jei jums buvo ieškoti toliau į tai, šis
eina puslapių ir puslapių ir puslapiai, bet jums pasakys
kas raidės ir kas datos nuo to, ką dėžutės
egzistavo visoje kolekcijoje.
Bet tai yra kažkas, kad, jei esate Harvardo,
galite eiti ir iš tikrųjų fiziškai atrodo aukštyn ir, matyt, pažvelgti.
>> Taigi visa tai puiku.
Šis metaduomenų naudinga.
Tai į Harvardo bibliotekos sistema.
Yra įrankiai internete, kur jums gali eiti ir pažvelgti į jį,
ir pamatyti jį, ir ieškoti jį.
Ir jūs galite gabalas tai ir kauliukai jį daug skirtingų būdų.
>> Bet tai tikrai tik tada, jei Jūs esate žmogus sėdi
Jūsų interneto naršyklėje ar kažką arba jūsų telefonas ir naršyti per ją.
Tai tikrai ne galima bet Naudingo mados natūra
kitų sistemų arba kiti kompiuteriai naudoti,
ne sistemomis Harvardo biblioteka
bet sistemos išoriniu pasauliu, tik kiti žmonės apskritai.
Taigi klausimas, kaip mes galime kad ji būtų prieinama kompiuteriai
kad mes galime padaryti įdomiau Daiktai su juo ne tik
Naršymo IT save?
>> Taigi, kodėl gi jūs norite tai padaryti?
Yra daug galimybių.
Vienas iš jų yra jums gali sukurti visiškai Kitoks būdas naršyti
turinys, prieinama per Harvardo bibliotekų.
Aš jums parodysiu vieną vėliau pavadintą Stacklife,
kuris turi visiškai skirtingi imtis ieško turinį.
>> Jūs galite kurti rekomendaciją variklį.
Taigi Harvardo biblioteka nėra verslas sakydamas jums patinka šią knygą.
Tada eikite imtis šių 17 kitų išvaizdą knygos, kurios jums gali būti domina
ar šie 18 kitų vaizdų.
Bet tai, žinoma, galėtų būti vertingas bruožas.
Ir atsižvelgiant į metaduomenis, ji gali būti įmanoma įdėti, kad kartu.
Jūs galite turėti skirtingus poreikius terminai ieškoti turinio,
kaip gal nepaisant priemonių, kad yra žinoma, kad biblioteka daro
galima, galbūt norėsite ieškoti skirtingu būdu
arba optimizuoti konkrečiam naudojimo atveju, kuri gal tai labai specializuotos.
Gal yra tik keli žmonių pasaulyje, kurie
norite ieškoti turinį Tokiu būdu, tačiau ji
Būtų puiku, jei mes gali leisti jiems tai daryti.
Yra Analytics daug vos, kaip žmonių
naudoti turinį, kuris būtų tikrai Įdomu žinoti apie, sužinoti
kas knygos yra naudojami, tai, kas yra ne, ir taip toliau.
Ir tada ten daug " galimybė integruoti
su kita informacija, tai ten internete.
Taigi, mes have--
>> Pavyzdžiui, NPR turi Knygų apžvalga segmentas,
kur jie interviu Autoriai apie knygas.
Ir todėl būtų puiku, jei buvo žiūrint knygą į Harvardo
Biblioteka ir jūs sakote, gerai, ten buvo su autoriaus interviu.
Vykime pažvelgti, kad išvaizdą.
Arba ten Vikipedija puslapį, nes autoritetingas, mokslo nuoroda
apie šią knygą, kuri jus galbūt norėsite pažvelgti.
>> Yra šių šaltinių rūšys išsibarsčiusios visoje internete.
Ir juos suvienyti galėtų būti puikus naudojimas
kad kažkas žiūri turinys, ieško kažko.
Bet tai taip pat nėra rūšies dalykas norite
noriu biblioteka, kuri būtų atsakinga už lėkimą ir medžioklės žemyn
visi šie skirtingi šaltiniai ir prijungti juos kartu
nes jie nuolat keičiasi.
Ir ką jie galvoja svarbu gegužės ne tai, ką jūs manote yra labai svarbi.
>> Ir tuo labiau, kad, iš esmės nėra daug dalykų, mes turime ne maniau dar.
Taigi, jei mes galime atidaryti tai padaryti daugiau žmonės be pusę tuzino ar panašiai,
kurie žiūri šią nuo reguliariai gali galvoti apie idėjas
ir masažas duomenis ir daryti tai, ką jie nori su juo.
>> Taigi, mes norime, kad tai laisvus pasauliui duomenys.
Na, yra pora komplikacijų.
Vienas iš jų yra, kad šis metaduomenų yra skirtingose ​​sistemose.
Tai skirtingais formatais.
Taigi yra keletas normalizavimas kuris turi įvykti,
kuri normalizavimas yra nuo procesas pareikšti dalykų iš įvairių formatų
ir atvaizduoti juos į vieną formatu taip, kad laukai sutaps.
>> Yra keletas autorinių teisių apribojimai.
Keista, katalogas įrašas apie knyga yra atsakinga už autorių teisių.
Taigi, nors tai tik kilęs iš knygos informacija,
tai autorių teisių.
Ir priklausomai nuo, kas iš tikrųjų sukurta, kad metaduomenys,
gali būti taikomi apribojimai, kas gali platinti ją panaši to--
>> Nežinau.
Jis gali arba negali būti panašus į Dainų žodžiai situacija,
Pavyzdžiui.
Taigi, mes visi žinome, kaip kad keptuvės dėmesį.
Taigi jums reikia gauti maždaug tuo klausimu.
>> Ir tada dar gabalas kad ten daug duomenų.
Taigi, jei aš esu tas, kuris nori dirbti su duomenimis arba turi atvėsti idėja,
susijusius su 14 milijonų įrašai apie mano nešiojamas
gali būti problemiškas ir sunku valdyti.
Taigi, mes norime sumažinti kad žmonėms kliūtys
kad būtų galima dirbti su duomenimis.
>> Taigi požiūris, kad tikiuosi adresai visų šių problemų yra dviejų dalių.
Vienas stato platformą, kurioje būtų duomenys iš visų šių skirtingų šaltinių
ir apsunkina tai, normalizuoja, praturtina jį ir daro
ji būtų prieinama vienoje vietoje.
Ir ji tampa prieinama per visuomenės API, kad žmonės gali skambinti.
>> Taigi API taikymas Programavimo sąsaja.
Ir tai iš esmės reiškia, kad vertinamoji baigtis, kad sistema ar technologija
galite skambinti ir gauti duomenis atgal struktūrizuotu formatu taip
, kad jis gali būti naudojamas.
Taigi, tai nepriklauso nuo plečiasi į svetainę
ir grandymo duomenis išjungtas jo, pavyzdžiui.
>> Taigi tai yra namų puslapis Biblioteka Debesis punktas API
kuris yra iš esmės jo versija du.
Taigi, tai antroji pasikartojančių bando padaryti visą šį duomenų
prieinama pasaulyje.
Taigi, tai http://api.lib.harvard.edu/v2/items.
Ir tik padalyti šiek tiek, ką tai reiškia
yra tai, kad tai yra iš API dviejų versija.
Yra versija, sudaranti Nesiruošiu kalbėti apie.
Bet yra viena versija.
>> Ir jei jūs skambinate tai API gaunate daiktus.
Ir dalis iš idėjos API API sutartis.
Tai kažkas, kad yra nesiruošia keisti.
Taigi, pavyzdžiui, -
>> Ir priežastis yra ta, kad jei aš sukurti tam tikrą sistemą natūra, kad
ketina naudoti biblioteka debesis API rodyti knygas ar padėti žmonėms rasti
informacija unikalių būdų, ką mes nenorime, kad taip atsitiktų
yra mums eiti keisti, kaip kad API veikia, ir staiga
viskas pertraukos ant galutinio vartotojo pusės.
Taigi dalis, jei jūs darote API prieinama visame pasaulyje, tai
gera praktika įdėti versijos numeris joje todėl žmonės
žinoti, kokia versija jie susijusius su.
>> Taigi, jei mes nuspręsime, mes rasti geresnį būdą Kad ši informacija būtų prieinama,
mes galime pakeisti, kad būtų skambinti tą versiją trys.
Taigi visi, kurie yra vis dar naudojate versija du, kad dar bus dirbti.
Bet versija trijų būtų turėti visą naują medžiagą.
>> Taigi, tai yra API, bet šis tikrai atrodo kaip URL.
Ir taip, kas tai yra pavyzdys yra tai, kas
vadinamas likusi API, kuri yra prieinama daugiau tik reguliariai interneto ryšį.
Ir jūs galite iš tikrųjų eiti į jį naršyklėje.
>> Taigi čia aš ką tik atvėrė Firefox ir nuėjo į api.lib.harvard.edu/v2/items.
Ir kas man čia taip yra iš esmės pirmas puslapis
Rezultatų iš viso nustatyti daiktų, kad mes turime.
Ir tai čia XML formatu.
Ir jis taip pat buvo prettified Firefox.
Ji neturi tikrųjų turėti visi šie mažai plečiasi ir perkančioji
doohickeys čia.
Tai tarsi gražiau versija būdas pažvelgti į jį.
>> Bet ką tai mums yra Aš prašė visus elementus.
Taigi yra 13.289.475 elementus.
Ir aš žiūriu pirmas 10, pradedant padėtyje nulinio
nes kompiuterių mokslo mes visada pradėti nuo nulio.
Ir ką aš turiu čia, jei aš tiesiog žlugti tai pamatysite aš turiu 10 daiktų.
>> Ir jei aš pažvelgti elemento, galiu matyti, kad aš turiu informacijos apie jį.
Ir tai yra tai, kas vadinama MODS forma.
Ir todėl aš ruošiuosi pereiti grįžti čia akimirką.
Gerai.
>> Taigi leiskite ieškoti kažko specifinė, nes pirmasis elementas, kuris
atsitinka sugalvoti, kai jums atrodo, per visą surinkimo
yra pagal apibrėžimą, atsitiktinai.
Taigi pažiūrėkime kai spurgos.
O.
>> Gerai.
Taigi spurgos.
Taigi mes nustatėme, yra 80 elementų rinkinys, nuoroda spurgos.
Mes ieškome pirmajame 10 iš jų.
Dabar galite matyti čia taip, kad Aš pasakiau aš ieškau spurgos,
Aš ką tik pridėjo kažką užklausa eilutė URL.
Taigi Q yra lygus spurgos, kurį galite matyti šiek tiek lengviau čia.
>> Ir tai iš esmės reiškia, kad yra už API, spec, kurie
apibrėžia, ką visi šie parametrai reiškia.
Ir tai reiškia, kad mes ketiname ieškoti viskas spurgos.
>> Taigi pirmuoju punktu čia mes turime jūs galite pamatyti pavadinimas yra Donuts,
ir ten yra subtitrų vadinamas Amerikos aistra, kuri yra, manau,
reikia.
Yra daug different--
Kai jūs gaunate į tašką gauti duomenis,
yra daug skiriasi daug formatai, kad jūs galite gauti jį į.
Ir yra skirtingi privalumai ir trūkumai visiems iš jų.
Taigi tai viena, jūs galite pamatyti čia ši forma yra labai turtingas.
Ir tai standartizuota.
>> Taigi ten specifinis pavadinimas srityje, subtitrų srityje.
Yra pakaitinis pavadinimas, Amerikos aistra.
Yra vardas, susijęs su juo.
Tipas išteklių yra tekstas.
Yra daug informacijos Čia šiuo formatu.
>> Tačiau yra krūva įvairių formatų.
Taigi, ką mes buvome tik žiūri yra formatas
vadinami Modifikacijos, kuris reiškia Meta duomenys Objekto aprašymas tarnyba,
potencialiai.
Aš iš tikrųjų ne visai tikri, apie S. Bet tai gana sudėtinga formatas.
Tai numatytoji formatas.
>> Bet tai viena, kuri išlaiko Visų duomenų gausumo
kad biblioteka turi, nes tai labai artima tai,
biblioteka naudoja viduje.
Tai standartas, kuris yra naudojami visoje šalyje,
visoje akademinių bibliotekų pasaulyje.
Ir tai labai sąveikios.
Taigi, jei jūs turite dokumentas kad yra mados formatu,
galite duoti, kad kam nors kitam kurių sistemos suprasti mados,
ir jie gali jį importuoti.
Taigi tai standartas.
Tai labai gerai apibrėžta, labai specifinė.
Ir tai yra tai, kas daro ją sąveikios, nes jei kas nors sako,
tai pakaitinis pavadinimas įrašo, visi žino, ką tai reiškia.
Apie atvirkštinė pusė, tai labai sudėtinga.
>> Taigi, jei jūs pažvelgti ne šio įrašo čia
jei aš tiesiog norite gauti pavadinimas šio dokumento,
šios knygos, kuri yra turbūt Donuts, Amerikos aistra, apdorojant jį
yra šiek tiek dalyvauja.
Kadangi ten dar formatas vadinamas "Dublin Core,
kuris yra daug, daug paprastesnė formatas.
>> Ir taip čia matote, nėra pavadinimas, paantraštė, pakaitinis pavadinimas.
Yra tik pavadinimas, Donuts, Amerikos aistra,
o kitas pavadinimas, Amerikos aistra.
Taigi, kai jūs ieškote kokia forma norite gauti duomenis iš,
Daug kas priklauso nuo to, kaip jūs ketinate jį naudoti.
Ar jūs naudojate už sąveika, ar Jums
norite ką nors paprasto, kad gali būti lengviau dirbti su?
>> Apie atvirkštinė pusė, iš daug Išsamiau gauti rūšiuoti sutraiškyto žemyn.
Jūs galite prarasti niuansų kas tam tikroje srityje priemonės
jei jūs susiduriame su Dublin Core, kurį nebūtų gauti su mados.
Taigi tie, kurie du iš formatų galite gauti iš API.
Ir iš esmės, mes laikome jis atsilieka į mados scenos.
Bet mes galime suteikti jums jį Modifikacijos ir Dublin Core ir visa kita taip pat.
Kitas aspektas, kai Jūs ieškote į duomenų
yra, galite jį gauti arba kaip JSON, kuris reiškia JavaScript Object ženklinimą,
arba XML, kuris reiškia Extensible Markup Language.
Ir šie duomenys atstovybės ir turi lygiai tuos pačius duomenis, tiksliai
tie patys laukai.
Bet jie tiesiog sintaksiškai skiriasi.
>> Taigi tai yra a--
Na, tegul tiesiog pereiti.
Taigi tai yra mūsų užklausos dėl spurgos XML formatu.
Jei aš tiesiog pereiti tai būtų JSON, Matau, kad atrodo kitaip.
Taigi, dabar tai yra tas pats turinys, bet skirtingos struktūros.
Yra mažiau laužtiniuose skliaustuose.
Yra mažiau kalbantys.
>> Ir tai yra formatas, kuris, jei jūs dirba interneto aplinkoje,
Jūs greičiausiai vyksta norite naudoti, nes vienas
iš gražumynai apie JSON yra tai suderinama su JavaScript.
Taigi, jei aš rašau web app, aš galiu traukti JSON ir tiesiog dirbti su juo tiesiogiai.
Kadangi su XML, tai šiek tiek daugiau sudėtinga.
Taigi dar kartą, tai yra tiek naudinga.
Jie tiesiog yra skirtingi naudojimo atvejai kur žmonės gali norėti juos naudoti.
Gerai.
Taigi atgal į API.
Taigi, mes galime ieškoti for--
>> Aš suteikti pavyzdžiu ieškoti spurgos.
Mes taip pat galime ieškoti tik ypač lauke per čia.
Taigi vietoj ieškoti Visas įrašas,
Galiu tik ieškoti antraštinės dalies srityje.
Ir todėl dabar yra 25 dalykų, kuriuos turi spurgos pavadinime, iš kurių vienas
apie atkurti pelkynai valdymo
iš spurgos skylė programa, kuri yra tikriausiai
mes ieškome nebūtinai tai, kas , kai mes ieškome spurgos.
>> Jūs taip pat galite, kai esate susiduriame su API--
>> Dalis, kurių API suteikia žmonėms prieigą prie didelių duomenų rinkinių.
Ir ten yra pora skiriasi įrankių, galite naudoti, kaip tai padaryti.
Vienas iš jų yra labai paprasta, jums gali vartyti duomenimis.
Taigi kaip jei jūs užklausą per web sąsają,
Jūs galite peržvelgti puslapis vienas, du puslapis, trys puslapis.
Jūs galite padaryti tą patį dalykas per API.
Jums tiesiog reikia būti aiškiai nurodyta, kaip jūs tai darote.
>> Taigi, pavyzdžiui, jei aš ieškau mano pirmos užklausos čia
kur aš darai paiešką dalykų su spurgos pavadinime, galiu pasakyti,
ir ribinė lygus 20, o tai reiškia, man duoti pirmuosius 20 įrašus, o ne
Pirmasis 10, kuris yra numatytas, nes noriu pažvelgti 20 metu.
Arba galiu pasakyti, nustatyti pradėti lygi 20 ir ribos
lygus 20, kuri duos man fiksuoja 21 per 40.
>> Taigi, manau, dalykas atimti čia
kad mes naudojame užklausos stygos nustatyti parametrus dėl užklausą.
Ir tai leidžia jums kontroliuoti ką jūs gaunate atgal.
>> Kita priemonė, kurią galite naudoti, -
>> Ir tai yra tikrai naudinga sąlygos tyrinėti duomenis.
>> --is kažką vadinama faceting.
Taigi terminas faceting yra nebūtinai bendra.
Bet jūs visi matę.
Jei pažvelgti į Amazon, pavyzdžiui,
ir jūs atlikite paiešką spurgos knygose
Čia jie gavo knygų serija, ir jie sugrupuoti pagal kategorijas,
ir gausite skirtingas kategorijas, ir kiek knygų kiekvienos kategorijos
parodyti.
>> Taigi tai iš esmės aspektas.
Jūs imtis visų savo knygų, 1800 knygų, atitinkančių spurgos Amazon.
12 iš jų yra pusryčiai kategorijoje.
21 tešloje ir kepti, ir taip toliau ir taip toliau.
>> Taigi tai tikrai naudinga priemonė tyrinėti turinį
per biblioteką, taip pat nes kai jūs pažvelgti aspektas,
ji suteikia jums tai, ką dalykai idėja egzistuoja, kaip ir kokių tipų temomis
yra labiausiai populiarus per savo užklausą rinkinys.
Ir jis padeda jums vairuoti off ir tyrinėti.
Taigi, mes galime padaryti tą patį.
>> Jei norime naudoti API ir pažvelgti aspektų,
mes pridėti dar vieną parametrą mūsų draugas užklausos eilutė.
Taigi briaunų lygus, atskirti kableliais sąrašas, ką mes norime FACET toliau.
Taigi, vienas iš briaunų gali būti taikomi.
Kitas gali būti kalba.
Ir todėl, jei mes paleisti tą užklausą, mes get--
Tai atrodo gana daug čia tas pats.
Bet mes pridėjome prie pabaigos sąrašo ir briaunų rinkinys.
Taigi, mes turime formuoja vadinamas objektas.
Taigi tai mums sako, kad jei aš žiūriu ne mano 80 rezultatų iš spurga užklausą,
13 iš jų turi taikyti JAV.
Trys turi kurioms spurgos.
Trys turėti temą pelkių atkūrimo,
kuris gali būti mūsų skylė spurgos.
Du iš jų, Simpsonai, ir taip toliau ir taip toliau.
>> Taigi, tai gali būti naudinga, jei jums norite susiaurinti paiešką.
Tai gali padėti jums tai padaryti.
Ypač jei turite daugiau nei, tarkim, 80 rezultatai.
>> Be to, mes taip pat paprašė už briaunų kalba.
Taigi, jei mes pažvelgti į mūsų rezultatus, matome 76 iš jų yra anglų kalba, keturi prancūzų,
du ispanų, du, manau, kad tai nenustatyta arba nežinoma, olandų ir lotynų.
Taigi, manau, kad lotynų spurga rezultatas, vėlgi,
neturi nieko bendro su kepinių.
Bet ten jūs einate.
>> Taigi, tai yra tarsi parodyti jums, kaip jūs galite traukti turinį atgal
nuo API tik per interneto naršyklė, kuri yra puikus.
Bet tai tikrai nėra tai, ką būtų paprastai naudojant API už jį.
Taigi vienas iš pavyzdžių, kaip jūs iš tiesų gali padaryti tai aš
parašyta super maža programa, kuris, vėlgi, nėra mano riestainio paiešką
ir pasirenka pora laukus ir rodo juos lentelėje.
Taigi tai yra labai daug Tas pats turinys, kad mes tiesiog
pjūklas su keletą sričių ištrauktas.
Taigi sąrašą pavadinimų, kad vieta kokia knygos
apie, kalba, ir taip toliau ir taip toliau.
>> Taigi, kaip tai iš tiesų nutiko, nes Aš manau, kad mes turime pažvelgti į kai kodas,
is--
>> Ką mes turime čia yra paprastas HTML puslapis, kuris rodomas tekstas,
kviečiame bibliotekos debesų ir tada parodo rezultatų lentelę.
Ir yra akivaizdžiai jokių rezultatų stalo, kai puslapis gauna pakraunami.
Bet ką mes darome yra, visų pirma, mes
dedate biblioteka pavadinimu JQuery, kuris iš esmės yra
JavaScript biblioteka, kuri leidžia ją labai lengva manipuliuoti JavaScript
gimtoji, HTML ir kurti tinklalapius, kliento pusėje logika ir tinklalapius.
>> Taigi, ką mes turime čia yra JQuery turi metodą, vadinamą Gauti,
kuris iš esmės bus eiti į URL, kuris, šiuo atveju,
tai susipažinę ieško URL.
Ir bus tada gauti iš turinio kad URL ir tada paleisti į jį funkciją.
Taigi, mes pasakė eiti į api.lib.harvard / edu ".
Ieškoti spurgos.
Duok mums 20 įrašų.
Ir tada paleisti šią funkciją, Aš pasirinko, perduoti ją duomenis.
Ir duomenys yra JSON, kad gavo grįžo iš API.
>> Ir tada mes pasakyti, kad per duomenų nėra laukas vadinamas elementas.
Ir jei aš einu pažiūrėti atgal vienas iš šių rezultatų, kad'S čia,
kažkas called--
>> Na, tai vadinama punktas.
Taip, kad gali būti, kad.
Ir ką ji daro tai eina per kiekvieno elemento
ir tada prašo kitą funkcija kiekvieno elemento.
Ir, kad funkcijos iš esmės vartoja vertę
elemento, kuris yra iš esmės atskiras įrašas
ir leidžia mums ištraukite pavadinimas, aprėptį ir kalba.
>> Taigi mes vadiname apie kiekvieną funkciją elementas, kuris grįžome iš API.
Ir jei jūs tiesiog pažvelgti Šiuo gabalas čia,
ką mes darome yra mes sukurti eilutę,
kuri iš esmės yra kai html aplink stalą, su value.title,
kuris yra iš dalies pavadinimas objektas, value.coverage,
kuris yra padengimas, -
>> Ir mes darome čekį čia norėdami pamatyti, kas neapibrėžta
ir paslėpti jį, jei jis sako neapibrėžta, nes mes ne tikrai domina
tuo, kad.
>> --and tada kalba.
Ir kas tada mes darote, yra pridedant, kad
į lentelę, kuri yra nustatė šią eilutę čia.
Ir kaip JQuery darbai kas tai sakydamas
yra surasti stalo su idėja rezultatai ir pridėti šį tekstą į jį.
Ir tai yra stalas su idėja rezultatus.
Taigi, ką jūs galų gale su tai puslapis čia.
Ir tam, kad galėtumėte peržiūrėti source--
Na, šaltinis yra ne iš tikrųjų atnaujinamas, kai tai atsitiko.
Taigi jūs galite pamatyti faktinį rezultatai stalo čia nors.
>> Taigi tai tik paprastas pavyzdys daro labai paprastas užklausą prieš API
ir rodyti informaciją kai kurie kiti forma, o ne ką nors per išgalvotas.
Dabar kitas pavyzdys yra kaip taikymas parašė David Weinberger
kaip tai demo, kuris iš esmės parodo,
kaip jūs galite sutrinkite iki rezultatus jūs gauti iš bibliotekos debesys API
su, tarkim, "Google Books".
>> Ir mąstymas čia yra, kad aš galiu paleisti prieš "Google" knygas užklausą
gauti pilną teksto paieška, kažkiek rezultatus atgal, sužinoti, kuris iš šių elementų
iš tikrųjų egzistuoja Hollis, bibliotekos sistema,
ir tada man nuorodos atgal į tų daiktų.
Taigi, jei aš ieškoti, jis buvo tamsus ir audringą naktį, aš
grįžti į rezultatus krūva iš "Google", ir tada vienas rezultatas
kuris yra in Time raukšlių.
Ir tai yra nuorodos į knygas, kad egzistuoja per Harvardo bibliotekos sistema.
>> Taigi, manau, čia taškas yra ne tiek daug, kad šis gali arba negali
būti taip, kad norite ieškoti bibliotekoje,
tačiau ji yra visiškai skirtingi taip, kad nebuvo prieinami jums
anksčiau, kaip jūs neturėjo daryti būdas Visą tekstą ieško knygų, kad net
buvo dalis Harvardo bibliotekos sistema.
Taigi dabar tai būdas kad jūs galite padaryti, kad.
Ir jūs galite pamatyti juos kokia forma norite.
Taigi čia taškas yra, iš esmės, mes atveria naujus kelius žmonėms
dirbti su duomenimis.
>> Kitas biblioteka debesies gabalas yra tai, kad ji padeda atskleisti kai kurių naudojimo duomenis
kad biblioteka turi.
Taigi, jei jūs einate į biblioteką, ir jūs ieškote knygų,
Jūs nebūtinai iš tikrųjų turi idėją,
pagal visus elementus ypač atsižvelgiant, kas
Yra žmonių, iš bendruomenė, ar tai
apibrėžiamas kaip Harvardo ar Šalis ar jūsų klasė,
Ką jie rado labiausiai naudinga?
Ir biblioteka iš tikrųjų turi tonų informacijos apie tai, ką
yra labai naudinga, nes jei daug žmonių yra patikrinti knygą,
kad jums pasakys kažką.
Turi buvę kokių nors priežasčių jie nori patikrinti.
Daug žmonių padėkite jį ant rezervą.
>> Jei tai rezervo sąrašą siuntos Klasių, kad jums pasakys kažką.
Jei fakulteto nariai yra patikrinti jį iš daug ir bakalaurai nėra,
kad pasakoja man kažką.
Atvirkščiai, kad taip pat sako jums kažką.
Taigi būtų tikrai įdomu įdėti šią informaciją ten ir tegul
žmonių jį naudoti, siekiant padėti jiems rasti veikia per bibliotekų sistemos.
Atvirkštinė pusė tai yra keletas rimtų privatumas
susijęs, nes vieną iš Pagrindiniai principai, bibliotekoje
yra mes neketiname būti pasakoja žmonės, ką kiti žmonės skaito.
Ir net jei jūs sakote, tai Knyga buvo patikrinome keturis kartus
tam tikrą mėnesį, , kad galėtų būti naudojamas
susieti atgal į ypač asmuo de detoksikacija duomenis
ir išsiaiškinti, kas patikrinti jį.
Taigi taip, kad mes galime avoid--
Taip, kad mes galime pabandyti išgauti kai iš visos informacijos signalas
nepažeidžiant niekieno privatumo apsaugos klausimams
Iš esmės mes pažvelgti į 10 metų naudojimo duomenimis, -
>> Taigi, tai ilgą laiką.
>> --and pasakyti, gerai, pažiūrėkime, kaip daug kartų šis darbas buvo naudojamas,
ir kurie per šį laikotarpį laiko, ir tada iš esmės
duoti atgal numerį, kurį mes vadiname kamino rezultatas, kuris iš esmės
atstovauja kiek jis buvo naudojamas.
Ir tai number--
Įvairių skaičiavimų daug eiti į tą skaičių.
--but tai labai grubus metrika, kuri suteikia jums
kai, kaip idėja bendruomenė gali vertinti šį darbą.
>> Ir taip kitas dar rūšiuoti daugiau sukonkretinti prašymą
kad mano pranašumą tai yra kažkas,
vadinamas Stacklife, kuris yra iš tikrųjų galima per pagrindinį Harvardo
Biblioteka portalo.
Taigi jūs einate į library.harvard.edu.
Jūs pamatysite skiriasi skaičių būdų ieškoti bibliotekoje.
Ir vienas iš jų yra vadinamas Stacklife.
>> Ir tai yra programa, kuri žiūrint į bibliotekos turinį,
tačiau yra visiškai pastatytas ant viršaus šių API.
Taigi nėra ypatinga medžiaga vyksta užkulisiuose.
Nėra prieigos prie duomenų, kad jūs neturite.
Tai naudojant API suteikti jums su visiškai kitokia naršymui
patirtis.
>> Taigi, jei aš ieškoti Alice Stebuklų šiuo atveju,
Gaunu rezultatą, kuris atrodo kaip ši, kuri yra gana much--
>> Tai labai panaši į bet kurią kitą paieškos jums gali padaryti, išskyrus šiuo atveju
mes rango elementus pagal stackscore, kuri suteikia jums
kai, kaip populiarus jie idėja daiktai buvo bendruomenėje.
Ir taip aišku, Alisa Stebuklų Walt Disney yra labai populiarus.
Bet jūs taip pat galite pamatyti keturių didžiausių Čia yra tie, galbūt ne actually--
>> Dalykų, kurie yra labai naudojamos, bet jums gali ne iš karto
sujungti su Alice in Wonderland.
Taigi, mūsų senas draugas Annotated Alisa yra čia.
Taigi aš galiu į ją žiūrėti.
O dabar ką aš ieškote ne iš esmės yra nustatyti of--
Galiu turėti paaiškintos Alisa čia.
Turiu informacijos apie jį.
Ir aš taip pat turiu stackscore of, šiuo atveju, 26.
Ir tai man sako, tarsi maždaug kaip mes su šiuo stackscore,
kaip kas patikrinti jį, pavyzdžiui, kaip daug kartų buvo patikrinome,
kaip fakulteto ar undergrads, kaip daug kopijų biblioteka,
ir taip toliau ir taip toliau.
>> Ir jūs galite taip pat įdomu, čia peržiūrėti šūsnis praktiškai.
Taigi duomenys čia, tai yra parodyti jums, rūšiuoti
virtualios atstovavimo apie ką tinkamumo galia
atrodo, jei buvo priimti visi bibliotekos ūkiai
ir sudėti juos kartu vienos begalinės lentynos.
Ir malonus dalykas yra tai, kad mes can--
>> Pirmiausia, metaduomenis apie šių knygų
dažnai nurodo, kada jis buvo paskelbtas.
Jis jums pasakys, kiek puslapių jis turi.
Tai gali pasakyti matmenis.
Taigi jūs galite pamatyti, kad manimi čia atsispindi kalbant apie knygų dydžio.
>> Ir tada mes galime naudoti kamino rezultatą pabrėžti
knygos, kuriuose yra didesni kamino balus.
Taigi, jei ji tamsesnė, tai reiškia, kad, matyt, ji yra naudojama dažniau.
Taigi šiuo atveju, aš ketina spėti, kad tai
yra Alice in Wonderland versija kad yra labai plačiai naudojama ir labiausiai
atvertas, biblioteka yra labiausiai kopijas.
Taigi, jei jūs ieškote Alice in Wonderland,
tai gali būti gera vieta pradėti.
>> Ir tada čia taip pat galite susieti iš , tarkim, "Amazon pirkti knyga,
ir taip toliau ir taip toliau.
Taškas čia, vėlgi, yra ne tiek daug, kad šis
yra geriausias būdas naršyti biblioteka ar tinkama priemonė kiekvienai progai.
Bet tai dar vienas būdas tai daryti.
Ir darant duomenis prieinama per API, kuri
yra pagamintas iš labai paprastų statybinių blokų, kuri leidžia jums ieškoti turinio,
Jūs galite kurti kažką kaip tai, kad gali
būti ypač vertinga kai kurių žmonių.
>> Taigi, kad tarsi, kiek noriu pasakyti tikrai, apie ką API
ir ką ji atskleidžia, ten visa krūva daiktų užkulisiuose, kurie
Aš tik ketina paliesti trumpai tik todėl, kad tarsi ateina į tai
iš visiškai skirtingų kampu sąlygos, kaip daro kažką panašaus į tai
gauti įdėti į vietą?
>> Taigi, API yra standartinis susieti su visą šį turinį.
Tačiau gauti jį ten, Pirmas dalykas, kurį mes turėjome padaryti
buvo apjungti informacijos knygų ir paveikslėlių
ir išvada, pagalba, kolekcija dokumentas iš įvairių Harvardo sistemas.
Aleph, VIA ir OASIS yra The sistemų pavadinimai.
Ir jie iš esmės pereiti į vamzdynų, apdorojimas vamzdyno.
>> Taigi, visų pirma, mes eksportuoti failai iš visų šių sistemų.
Mes juos padalinti į atskirus elementus.
Taigi, mes turime failą, kuris yra gigabaitų, kuri turi milijoną joje įrašus.
Taigi, mes padalinti jį į atskirus elementus.
Tada kiekvieno elemento, mes konvertuoti jį į Modifikacijos, nes kai kurie iš jų
yra gimtoji Modifikacijos, kai kurie iš jų nėra.
Taigi mes juos visus būti toje pačioje formatu.
Tada yra įvairių sodrinimo veiksmus, kur
mes pridėti daugiau informacijos į duomenų nei buvo galima bibliotekoje.
Taigi, mes reikia pridėti, visų pirma, mes turime ką bibliotekos laikykite jį.
Mes eiti per žingsnio Skaičiuojant stackscore.
Mes einame per kitą žingsnį pridėti daugiau metaduomenis pagal
ką kolekcijos žmonių galėjo pridėti this--
>> Žmonės sukurti kolekcijos daiktais.
Kas kolekcijos ji priklauso?
Kaip jau žmonės tagged šis turinys praeityje?
Tada jums filtruoti, ir jūs apriboti įrašai, nes, kaip jau minėjau,
ten kai kurie įrašai, kad dėl autorių teisių priežasčių, mes negalime rodyti.
Ir tada mes juos pakrauti į kažką, vadinamą
Solr, kuris yra ne misspelling, bet yra iš programinės įrangos gabalas vardas
kad daro paieškos indeksavimo, kuris diskai visą paiešką už API.
Ir tada ji tampa prieinama API, ir žmonės gali jį naudoti.
>> Taigi tai, kaip teisingai paprastas procesas.
Vienas įdomus dalykų apie tai,
kad mes susiduriame su 13 milijonų įrašų
ir mes ketiname būti susijusios arba daugiau.
Ir norime, kad būtų galima apdoroti tai gana greitai mados.
Tai užima daug laiko apdoroti 13 mln įrašus.
>> Taigi, kaip šis vamzdynas yra įsteigti, kad jūs can--
Spėju, kad pranašumą vamzdynų, problema, kad mes
bando išspręsti čia yra tai, kad visos transformacijos visi
Šie žingsniai tai Vamzdynas yra atskiriamos.
Nėra priklausomybės.
Jei perdirbimo vienos knygos įrašas,
ten nėra priklausomybės kad tarp kitos knygos.
>> Taigi, ką mes galime padaryti, tai, iš esmės, kiekvienu vamzdyno žingsnio,
mes įdėti jį į debesis eilėje.
Teko būti Amazon Web Services.
Taigi ten yra sąrašas, pasakyti, 10000 elementus,
turi būti normalizuotas ir konvertuojami į Modifikacijos formatu.
Ir mes suktis tiek daug serverių kaip mes norime, gal 10 serverių.
Ir kiekvienas iš šių serverių tiesiog sėdi ten, atrodo, kad eilėje,
mato, kad yra vienas, kad turi būti tvarkomi, išsitraukia ją išjungti eilėje,
perdirba ir lazdos tai kitą eilę.
>> Ir tai kas, kad leidžia mums padaryti, tai kreiptis, iš esmės,
tiek daug įrangos, kaip mes norime, kad ši problema labai trumpą laiką
taip greitai, kaip tvarkyti duomenis įmanoma, kuri yra kažkas, kad tik,
dabar Debesis kompiuterija pasaulyje Mes galime teikimo serveriai esmės
akimirksniu, yra ta, kad naudinga.
Taigi mes neturime turėti milžinas serveris sėdi
visą laiką daryti tvarkymą , kad gali atsitikti tik kartą per savaitę.
>> Taigi, kad dažniausiai jis.
Yra dokumentai, galima už biblioteka Cloud punktas API
Šiuo URL adresu, kuris bus galima vėliau.
Ir eikite pažvelgti jį pamatyti, jei nėra nieko,
turite kokių nors idėjų.
Žaisti su juo.
Kvailioti.
Ir tikiuosi, jūs galite ateiti su kažkuo labai.
Ačiū.