JEFFREY LICHT: Hi there.
Saya Jeffrey Licht.
Dan saya di sini untuk bercakap dengan anda tentang Perpustakaan Harvard dan bangunan esok
perpustakaan hari ini, saya rasa.
Jadi latar belakang di sini, lapangan untuk sesi ini
pada dasarnya adalah bahawa terdapat banyak data bibliografi
yang terdapat di perpustakaan Harvard.
Dan ada peluang, melalui beberapa alat
dan projek yang yang sedang dibangunkan, untuk mendapatkan akses kepada maklumat yang
dan bawa ke tempat-tempat yang yang Perpustakaan Harvard tidak lakukan sekarang,
melakukan hal-hal baru dengan itu, eksperimen dan bermain-main dengannya.
>> Jadi pintu masuk ke dalam ini adalah API dipanggil Harvard Perpustakaan Awan, yang
adalah pelayan metadata terbuka, yang saya akan bercakap tentang sekarang.
Jadi latar belakang adalah bahawa terdapat banyak perkara dalam perpustakaan Harvard.
Kami mempunyai lebih 13 juta bibliografi rekod, berjuta-juta imej,
dan beribu-ribu mencari bantuan, yang pada dasarnya dokumen yang menerangkan
koleksi, berkata apa yang isinya, kotak kertas
dan sebagainya yang mewakili lebih sejuta dokumen individu.
Dan terdapat juga banyak maklumat bahawa perpustakaan ini mempunyai
tentang bagaimana kandungan yang digunakan yang boleh menarik minat orang
yang mungkin mahu bekerja dengannya.
>> Jadi semua maklumat yang perpustakaan ini mempunyai metadata.
Jadi metadata adalah data mengenai data.
Oleh itu, apabila kita bercakap mengenai maklumat itu
boleh didapati melalui perpustakaan awan yang tersedia,
ia tidak semestinya dokumen-dokumen sebenar
sendiri, tidak semestinya penuh teks buku atau imej yang penuh,
walaupun yang benar-benar boleh menjadi kes itu.
Tetapi ia adalah benar-benar maklumat mengenai data.
>> Jadi, anda boleh memikirkan pengkatalogan maklumat, nombor panggilan, mata pelajaran,
berapa banyak salinan buku ada, apa yang
adalah edisi, apakah format, penulis, dan sebagainya.
Jadi ada banyak maklumat tentang maklumat dalam koleksi itu,
dengan sendirinya, adalah sejenis memang berguna.
Dan walaupun jika anda melakukan kajian yang mendalam,
anda jelas mahu mendapatkan untuk sebenar content sendiri dan melihat data,
metadata yang berguna dari segi kedua-dua menganalisis korpus secara keseluruhannya,
seperti apa perkara yang dalam koleksi.
Bagaimana ia berkaitan?
Ia benar-benar membantu anda mencari hal-hal lain, yang benar-benar tujuan utama itu.
Titik yang metadata dan katalog
adalah untuk membantu anda mencari semua maklumat itu
yang terdapat di dalam koleksi.
>> Jadi ini adalah satu contoh metadata untuk sebuah buku di Perpustakaan Harvard.
Jadi ianya ada.
Dan anda boleh lihat ia sebenarnya sederhana kompleks.
Dan sebahagian daripada nilai metadata dalam sistem Perpustakaan Harvard
adalah bahawa ia menjadi semacam dibina oleh catalogers
dan dipasang oleh orang-orang yang memohon banyak kepakaran dan kemahiran
dan pemikiran kepadanya dari semasa ke semasa, yang mempunyai banyak nilai.
>> Jadi, jika anda mengambil lihat rekod ini untuk Annotated Alice, anda boleh mengetahui
anda telah mendapat tajuk, yang menulisnya, yang pengarang, dan semua mata pelajaran yang berbeza
yang orang telah katalog ke dalam.
Dan anda boleh lihat ada juga, dalam Selain banyak maklumat yang baik
di sini, ada beberapa pertindihan.
Terdapat banyak kerumitan itu digambarkan melalui metadata
bahawa anda mempunyai.
>> Jadi satu tajuk buku ini adalah Adventures Alice in Wonderland.
Jadi ini adalah beranotasi versi buku itu.
Tetapi ia juga dipanggil Annotated Alice, Adventures Alice
in Wonderland kerana ia sesuatu yang
Martin Gardner menulis dan beranotasi buku.
Dan ada banyak maklumat yang besar tentang teka-teki logik dan perkara
dalam Alice yang anda mungkin tidak tahu tentang.
Jadi, anda perlu pergi membacanya.
>> Tetapi anda boleh melihat ada banyak terperinci di sini,
termasuk pengenalan, apabila ia telah diwujudkan, di mana ia datang dari,
dari segi Harvard sistem, dan sebagainya.
Jadi ini adalah sampel jenis metadata
bahawa anda mungkin melihat untuk sebuah buku dalam koleksi Perpustakaan Harvard.
>> Ini adalah sesuatu yang sama sekali berbeza.
Jadi ada sistem yang dipanggil VIA Harvard, yang pada asasnya
adalah pengkatalogan imej dan objek seni dan perkara-perkara visual di seluruh Harvard,
dan menambah beberapa metadata kepada mereka, mengklasifikasikan mereka,
dan, dalam beberapa kes, menyediakan imej thumbnail kecil
bahawa anda boleh mengambil melihat jika anda ingin jadi.
>> Jadi ini adalah satu contoh yang metadata yang anda ada untuk pinggan
dari, mungkin, Alice in Wonderland.
Dan anda boleh lihat ada kurang metadata sini.
Ia hanya jenis yang berbeza daripada objek.
Dan jadi ada maklumat yang kurang.
>> Anda kebanyakannya mempunyai fakta bahawa, panggilan nombor, pada dasarnya yang menciptakannya, -
>> Kita tidak tahu bila ia dibuat.
>> --and tajuk.
>> Satu lagi contoh.
Ini adalah bantuan dapatan.
Jadi ada koleksi Lewis Kertas Carroll di Harvard.
Jadi ini menerangkan apa yang adalah dalam koleksi itu.
Jadi seseorang telah melalui dan di seluruh daerah kotak
dan katalog itu, diberi sedikit latar belakang, menulis ringkasan apa yang di sini.
Dan jika anda adalah untuk melihat lagi pada ini, ini
menyala untuk laman dan halaman dan muka surat, tetapi akan memberitahu anda
apa surat dan apa yang tarikh dari apa peti
wujud di seluruh koleksi.
Tetapi ini adalah sesuatu bahawa, jika anda berada di Harvard,
anda boleh pergi dan sebenarnya melihat secara fizikal dan, mungkin, kita lihat.
>> Jadi ini adalah semua besar.
Ini metadata ini berguna.
Ada dalam sistem Perpustakaan Harvard.
Terdapat alat dalam talian di mana anda boleh pergi dan mengambil lihat pada itu,
dan melihatnya, dan mencari ia.
Dan anda boleh memotong dan dadu ia dalam banyak cara yang berbeza.
>> Tetapi ia adalah benar-benar hanya tersedia jika anda adalah seorang manusia duduk
di pelayar web anda atau sesuatu atau telefon anda dan memandu arah melaluinya.
Ia tidak benar-benar terdapat di apa-apa jenis fesyen yang boleh digunakan
untuk sistem lain atau komputer lain untuk menggunakan,
tidak dengan sistem yang ada dalam Perpustakaan Harvard,
tetapi sistem di dunia luar, hanya orang lain secara umum.
Jadi persoalannya ialah, bagaimana boleh kita menjadikannya tersedia kepada komputer
supaya kita boleh melakukan lebih menarik barang dengan ia daripada hanya
melayari IT diri kita?
>> Jadi mengapa anda mahu untuk melakukan ini?
Terdapat banyak kemungkinan.
Satu adalah anda boleh membina yang sama sekali cara yang berbeza melayari
kandungan yang boleh didapati melalui Perpustakaan Harvard.
Saya akan menunjukkan kepada anda satu kemudian dipanggil Stacklife,
yang mempunyai yang sama sekali berbeza mengambil mencari kandungan.
>> Anda boleh membina enjin cadangan.
Jadi Perpustakaan Harvard tidak dalam perniagaan untuk mengatakan, anda suka buku ini.
Kemudian pergi mengambil lihat ini 17 lain buku-buku yang mungkin anda akan berminat dalam
atau ini 18 imej-imej lain.
Tetapi yang pasti boleh menjadi ciri berharga.
Dan diberikan metadata, ia boleh menjadi mungkin untuk meletakkan bahawa bersama-sama.
Anda mungkin mempunyai keperluan yang berbeza dalam segi mencari kandungan,
seperti mungkin walaupun alat-alat yang boleh didapati bahawa perpustakaan membuat
yang ada, anda mungkin mahu untuk mencari cara yang berbeza
atau mengoptimumkan untuk kes penggunaan tertentu, yang mungkin ia sangat khusus.
Mungkin terdapat hanya beberapa orang di dunia ini yang
ingin mencari kandungan dengan cara ini, tetapi ia
akan menjadi besar jika kita boleh membiarkan mereka berbuat demikian.
Terdapat banyak analisis hanya dalam bagaimana orang
menggunakan kandungan yang akan benar-benar menarik untuk mengetahui tentang, mengetahui
apa buku yang digunakan, apa yang tidak, dan sebagainya.
Dan kemudian ada banyak peluang untuk mengintegrasikan
dengan maklumat lain yang di luar sana di web.
Oleh itu, kita have--
>> Sebagai contoh, NPR mempunyai segmen ulasan buku,
di mana mereka menemubual penulis tentang buku.
Dan supaya ia akan menjadi besar jika anda mencari sebuah buku di Harvard
Perpustakaan, dan kamu berkata, OK, ada menjadi satu temu bual dengan penulis.
Jom kita lihat itu.
Atau ada halaman Wikipedia, sebagai berwibawa, rujukan ilmiah
tentang buku ini yang anda mungkin mahu mengambil lihat.
>> Terdapat jenis sumber tersebar di seluruh web.
Dan membawa mereka bersama-sama boleh menjadi penggunaan yang besar
kepada seseorang melihat kandungan, mencari sesuatu.
Tetapi ia juga tidak jenis perkara yang anda hendak
mahu perpustakaan untuk bertanggungjawab untuk turun dan memburu ke bawah
semua sumber-sumber yang berbeza dan memasang mereka bersama-sama
kerana mereka berubah secara berterusan.
Dan apa yang mereka fikir adalah penting Mei tidak apa yang anda anggap penting.
>> Dan lebih-lebih lagi, pada dasarnya ada banyak perkara yang kami tidak terfikir lagi.
Jadi jika kita boleh membuka sehingga ini, lebih orang yang lain dari setengah dozen atau lebih,
yang sedang melihat ini pada secara tetap boleh memikirkan idea-idea
dan mengurut data, dan melakukan apa yang mereka mahu dengan ia.
>> Jadi kami ingin ini data yang sedia ada kepada dunia.
Nah, terdapat beberapa komplikasi.
Satu adalah bahawa metadata ini adalah dalam sistem yang berbeza.
Ada dalam format yang berbeza.
Jadi ada beberapa normalisasi yang perlu berlaku,
yang normal kerana proses membawa perkara-perkara dari format yang berbeza
dan pemetaan mereka kepada format tunggal supaya bidang akan berpadanan.
>> Terdapat beberapa sekatan hak cipta.
Cukup aneh, kemasukan Katalog tentang buku adalah bertanggungjawab untuk hak cipta.
Jadi, walaupun ia hanya maklumat yang diperoleh daripada buku,
itu hak cipta.
Dan bergantung kepada yang sebenarnya mencipta metadata yang,
mungkin ada sekatan ke atas yang boleh mengedarkannya, supaya- sama
>> Saya tidak tahu.
Ia mungkin atau mungkin tidak sama dengan keadaan lirik lagunya,
sebagai contoh.
Oleh itu, kita semua tahu bagaimana yang kuali keluar.
Oleh itu, anda perlu mendapatkan sekitar isu itu.
>> Dan kemudian sekeping lain adalah bahawa terdapat banyak data.
Jadi, jika saya seseorang yang mahu bekerja dengan data atau mempunyai idea yang sejuk,
berurusan dengan 14 juta rekod di laptop saya
boleh menjadi bermasalah dan sukar untuk menguruskan.
Oleh itu, kita mahu mengurangkan halangan untuk orang
dapat bekerja dengan data.
>> Jadi pendekatan yang diharapkan alamat semua kebimbangan ini adalah dua bahagian.
Satu sedang membina sebuah platform yang mengambil data daripada semua sumber-sumber yang berbeza
dan memburukkan itu, menormalkan, memperkaya, dan jenama
ia boleh didapati di satu lokasi.
Dan ia menjadikan ia boleh didapatkan melalui API awam yang orang boleh memanggil.
>> Jadi API adalah Aplikasi Programming Interface.
Dan pada dasarnya merujuk kepada Titik akhir yang sistem atau teknologi
boleh memanggil dan mendapatkan data kembali dalam format yang berstruktur dengan cara yang
bahawa ia boleh digunakan.
Jadi ia bukan bergantung berterusan ke laman web
dan mengikis off data itu, sebagai contoh.
>> Jadi ini adalah laman utama Perkara yang API Perpustakaan Awan,
yang pada dasarnya adalah versi dua.
Jadi ia lelaran kedua cuba untuk membuat semua data ini
kepada dunia.
Jadi ia http://api.lib.harvard.edu/v2/items.
Dan hanya untuk memecahkan ini turun sedikit, apa ini bermakna
adalah bahawa ini adalah versi dua API.
Terdapat versi satu, yang Saya tidak akan bercakap tentang.
Tetapi ada satu versi.
>> Dan jika anda sedang gunakan ini API, anda mendapat barangan.
Dan sebahagian daripada idea penubuhan sebuah API API adalah kontrak yang.
Ia sesuatu yang tidak akan berubah.
Jadi, sebagai contoh, -
>> Dan sebab itu adalah bahawa jika saya membina beberapa jenis sistem yang
akan menggunakan API perpustakaan awan untuk memaparkan buku-buku atau membantu orang mencari
maklumat dengan cara yang unik, apa yang kita tidak mahu berlaku
adalah untuk kita menukar cara API yang bekerja, dan tiba-tiba
semua yang memecah di sebelah pengguna akhir.
Jadi sebahagian daripada jika anda membuat API kepada dunia, ia
amalan yang baik untuk meletakkan nombor versi di dalamnya sehingga orang
mengetahui apakah versi mereka berurusan dengan.
>> Jadi, jika kita membuat keputusan kita mencari cara yang lebih baik membuat maklumat ini,
kita mungkin berubah bahawa untuk memanggil bahawa versi tiga.
Jadi semua orang yang masih menggunakan versi dua, yang masih akan bekerja.
Tetapi versi tiga akan mempunyai semua barangan yang baru.
>> Jadi ini adalah API, tetapi ini benar-benar kelihatan seperti URL.
Dan jadi apa ini adalah contoh adalah apa yang
dikenali sebagai API lain, yang boleh didapati lebih hanya sambungan web biasa.
Dan anda boleh sebenarnya pergi ke dalam penyemak imbas.
>> Jadi di sini saya baru sahaja membuka Firefox dan pergi ke api.lib.harvard.edu/v2/items.
Dan jadi apa yang saya dapatkan di sini adalah pada dasarnya halaman pertama
keputusan daripada keseluruhan set item yang kami ada.
Dan ia di sini dalam format XML.
Dan ia juga menjadi prettified oleh Firefox.
Ia tidak benar-benar mempunyai semua ini sedikit mengembang dan mengecut
doohickeys sini.
Ini adalah jenis yang lebih bagus cara versi untuk melihat ia.
>> Tetapi apa yang ini memberitahu kita adalah Saya telah meminta semua perkara.
Jadi terdapat 13289475 item.
Dan saya melihat pertama 10, bermula dari kedudukan sifar
kerana dalam sains komputer kita selalu bermula pada sifar.
Dan apa yang saya ada di sini, kalau aku runtuh ini, anda akan melihat saya telah mendapat 10 perkara.
>> Dan jika saya mengambil lihat pada item, saya boleh melihat bahawa saya telah mendapat maklumat mengenainya.
Dan ini adalah apa yang dipanggil bentuk arena.
Dan jadi saya akan menukar semula di sini untuk seketika.
OK.
>> Jadi mari kita mencari sesuatu di tertentu kerana perkara pertama yang
berlaku untuk datang apabila anda melihat penggunaan melalui keseluruhan koleksi
adalah, mengikut definisi, secara rawak.
Jadi mari kita lihat beberapa donat.
Oh.
>> OK.
Jadi donat.
Oleh itu, kita mendapati terdapat 80 item dalam koleksi bahawa rujukan donat.
Kami sedang mencari di 10 pertama mereka.
Sekarang, anda boleh lihat di sini cara yang Saya berkata, saya sedang mencari donat,
Saya hanya menambah sesuatu untuk rentetan pertanyaan URL.
Jadi q sama donat, yang anda boleh melihat sedikit lebih mudah di sini.
>> Dan ini pada dasarnya bermakna ada a spec untuk API, yang
mentakrifkan apa semua parameter ini bermakna.
Dan ini bermakna kita akan mencari segala-galanya untuk donat.
>> Jadi perkara yang pertama di sini kita mempunyai anda boleh melihat tajuk adalah Donuts,
dan terdapat sari kata bernama Suatu Passion Amerika, yang adalah, saya rasa,
yang sesuai.
Terdapat banyak different--
Setelah anda mendapatkan ke titik di mendapatkan data,
terdapat banyak berbeza format yang anda boleh mendapatkan ke dalam.
Dan terdapat beberapa kekuatan yang berbeza dan kelemahan untuk mereka semua.
Jadi satu ini, anda boleh melihat di sini, borang ini adalah sangat kaya.
Dan ia diseragamkan.
>> Jadi ada tajuk tertentu lapangan, medan sari kata.
Ada silih ganti tajuk, Satu Passion Amerika.
Terdapat nama yang dikaitkan dengannya.
Jenis sumber adalah teks.
Ada banyak maklumat di sini dalam format ini.
>> Tetapi ada sekumpulan format yang berbeza.
Jadi apa yang kita hanya melihat adalah format yang
dipanggil Mods, yang bermaksud Metadata Objek Penerangan Perkhidmatan,
berpotensi.
Saya sebenarnya tidak berapa pasti tentang S. Tetapi ia format yang agak kompleks.
Ia format lalai.
>> Tetapi ia adalah mereka yang memelihara kekayaan semua data yang
bahawa perpustakaan mempunyai kerana ia sangat dekat dengan apa yang
perpustakaan yang menggunakan dalaman.
Ia adalah satu standard yang digunakan di seluruh negara,
di seluruh dunia dalam perpustakaan akademik.
Dan ia amat saling beroperasi.
Jadi jika anda telah mendapat dokumen yang yang adalah dalam format arena,
anda boleh memberikan yang kepada orang lain sistem yang memahami Mods,
dan mereka boleh mengimportnya.
Jadi ia satu standard.
Ia sangat ditakrifkan dengan baik, yang sangat khusus.
Dan itulah yang menjadikannya antara operasi kerana jika seseorang berkata,
ini adalah tajuk silih ganti rekod, semua orang tahu apa yang bermakna.
Pada sebelah flip, ia sangat rumit.
>> Jadi, jika anda melihat dengan rekod ini di sini,
jika saya hanya mahu untuk mendapatkan Tajuk dokumen ini,
buku ini, yang mungkin Donuts, Satu Passion Amerika, menghuraikan keluar
adalah sedikit terlibat.
Manakala terdapat satu lagi format dipanggil Dublin Core,
yang jauh, format yang lebih mudah.
>> Dan supaya anda lihat di sini, tidak ada tajuk, sari kata, tajuk ganti.
Hanya ada tajuk, Donuts, Satu Passion Amerika,
dan satu lagi tajuk, Passion Amerika.
Oleh itu, apabila anda melihat apa bentuk anda ingin mendapatkan data daripada,
banyak bergantung kepada bagaimana anda akan menggunakannya.
Adakah anda menggunakan untuk antara operasi atau adakah anda
mahukan sesuatu yang mudah yang mungkin lebih mudah untuk bekerja dengan?
>> Pada sebelah flip, banyak yang mendapatkan butiran semacam squished ke bawah.
Anda mungkin kehilangan nuansa apa cara bidang tertentu
jika anda berurusan dengan Dublin Core, yang anda tidak akan mendapat dengan arena.
Jadi mereka adalah dua daripada format anda boleh keluar dari API.
Dan pada dasarnya, kita menjaga di belakang tabir dalam arena.
Tetapi kita boleh memberikan anda dalam arena dan Dublin Core dan apa-apa lagi serta.
Pertimbangan lain apabila yang anda cari dalam data yang
adalah anda boleh mendapatkan ia sebagai sama ada JSON, yang bermaksud JavaScript Objek Notasi,
atau XML, yang bermaksud Extensible Markup Language.
Dan ini perwakilan data kedua-dua mempunyai tepat data yang sama, betul-betul
aliran yang sama.
Tetapi mereka hanya sintaksis yang berbeza.
>> Jadi ini adalah a--
Nah, mari kita menukar.
Jadi ini adalah pertanyaan kami untuk donat dalam format XML.
Jika saya menukar ini menjadi JSON, Saya dapat melihat ia kelihatan berbeza.
Jadi sekarang ini adalah kandungan yang sama, tetapi struktur yang berbeza.
Terdapat kurungan sudut yang lebih sedikit.
Ada kurang berjela-jela.
>> Dan ini adalah format yang, jika anda bekerja dalam persekitaran web,
anda kemungkinan besar akan mahu menggunakan kerana satu
satu perkara yang menarik mengenai JSON adalah ia serasi dengan JavaScript.
Jadi, jika saya menulis aplikasi web, saya boleh tarik dalam JSON dan hanya bekerja dengannya secara langsung.
Manakala dengan XML, ia adalah satu sedikit sedikit lebih rumit.
Jadi sekali lagi, ini adalah kedua-dua berguna.
Mereka hanya kes-kes penggunaan yang berbeza di mana orang mungkin mahu menggunakannya.
OK.
Jadi kembali kepada API.
Oleh itu, kita boleh mencari bagi-
>> Saya berikan satu contoh mencari donat.
Kami juga boleh mencari hanya dalam bidang tertentu dalam sini.
Jadi, daripada mencari rekod keseluruhan,
Saya hanya boleh mencari bidang tajuk.
Dan sehingga kini terdapat 25 perkara-perkara yang mempunyai donat dalam tajuk, satu daripadanya
adalah tentang mengembalikan tanah lembap dalam pengurusan
lubang dalam donat program, yang mungkin
tidak semestinya apa yang kita cari apabila kita mencari donat.
>> Anda juga boleh, apabila anda berurusan dengan API-- satu
>> Sebahagian daripada mempunyai API memberi orang akses kepada set data yang besar.
Dan terdapat beberapa yang berbeza alat yang anda boleh gunakan untuk berbuat demikian.
Satu adalah, sangat mudah, anda boleh halaman melalui data.
Jadi, seolah-olah anda lakukan pertanyaan melalui antara muka web,
anda boleh melihat halaman satu, halaman dua, tiga halaman.
Anda boleh melakukan perkara yang sama perkara melalui API.
Anda hanya perlu menjadi jelas dalam bagaimana anda melakukannya.
>> Sebagai contoh, jika saya sedang mencari pada pertanyaan pertama saya di sini,
di mana saya melakukan carian untuk sesuatu dengan donat dalam tajuk, saya boleh katakan,
dan had bersamaan 20, yang bermaksud memberi saya 20 rekod pertama, tidak
10 pertama, yang lalai, kerana saya mahu melihat 20 pada satu masa.
Atau saya boleh katakan, menetapkan memulakan bersamaan dengan 20 dan had
sama dengan 20, yang akan memberi saya merekodkan 21 melalui 40.
>> Jadi saya rasa perkara yang untuk mengambil di sini adalah
bahawa kita menggunakan tali pertanyaan untuk menetapkan parameter pada pertanyaan itu.
Dan ia membolehkan kawalan anda apa yang anda kembali.
>> Satu lagi alat yang boleh anda gunakan, -
>> Dan ini adalah benar-benar membantu dalam segi meneroka data.
>> --is sesuatu yang dinamakan faceting.
Jadi faceting istilah ini tidak semestinya sama.
Tetapi anda semua telah melihat sebelum ini.
Jika anda lihat di Amazon, sebagai contoh,
dan anda melakukan carian untuk donat dalam buku,
di sini mereka telah mendapat satu siri buku-buku, dan mereka dikumpulkan mengikut kategori,
dan anda mendapat kategori yang berbeza, dan berapa banyak buku dalam setiap kategori
muncul.
>> Jadi ini adalah pada dasarnya satu aspek.
Anda mengambil semua buku-buku mereka, yang 1,800 buku-buku yang sesuai dengan donat di Amazon.
12 daripada mereka adalah dalam kategori sarapan.
21 dalam pastri dan baking, dan sebagainya dan sebagainya.
>> Jadi ini adalah benar-benar yang berguna alat untuk meneroka kandungan
di perpustakaan serta kerana apabila anda melihat satu aspek,
ia memberi anda idea tentang apa subjek wujud, seperti apa jenis mata pelajaran
adalah yang paling popular dalam set pertanyaan anda.
Dan ia membantu anda memandu kira dan meneroka.
Oleh itu, kita boleh melakukan perkara yang sama.
>> Jika kita mahu menggunakan API dan melihat aspek,
kami menambah satu lagi parameter untuk rakan kami rentetan pertanyaan.
Jadi aspek sama yang dipisahkan oleh koma senarai apa yang kita mahu pada aspek.
Jadi salah satu aspek mungkin tertakluk.
Satu lagi mungkin bahasa.
Dan jadi jika kita berjalan pertanyaan itu, kami get--
Ia kelihatan cukup banyak yang sama di sini.
Tetapi kami telah menambah ke akhir senarai satu set aspek.
Oleh itu, kita mempunyai aspek yang dikenali sebagai mata pelajaran.
Jadi ini memberitahu kita bahawa jika saya melihat pada 80 keputusan saya dari pertanyaan donat,
13 daripada mereka mempunyai tertakluk Amerika Syarikat.
Tiga mempunyai donat tertakluk.
Tiga mempunyai subjek daripada pemulihan paya,
yang mungkin kami dalam lubang donat.
Dua daripada mereka, Simpsons, dan sebagainya dan sebagainya.
>> Jadi ini boleh menjadi berguna jika anda mahu menyempitkan carian anda.
Ia boleh membantu anda melakukannya.
Terutamanya jika anda mempunyai lebih daripada, katakan, 80 keputusan.
>> Begitu juga, kita juga meminta untuk aspek bahasa.
Oleh itu, jika kita melihat keputusan kami, kami melihat 76 daripada mereka adalah dalam bahasa Inggeris, empat di Perancis,
dua di Sepanyol, dua, saya rasa itulah undefined atau tidak diketahui, Belanda dan Latin.
Jadi saya fikir Latin hasil donut, sekali lagi,
mempunyai apa-apa kaitan dengan barang-barang bakar.
Tetapi ada anda pergi.
>> Jadi ini adalah semacam menunjukkan anda bagaimana anda boleh menarik kandungan belakang
dari API hanya melalui pelayar web, yang besar.
Tetapi ia tidak benar-benar apa yang anda lakukan biasanya menjadi dalam menggunakan API untuk itu.
Jadi, satu contoh bagaimana anda sebenarnya boleh melakukan ini adalah saya telah
menulis program super kecil, yang, sekali lagi, adakah carian donat saya
dan memilih beberapa bidang dan memaparkannya dalam jadual.
Jadi ini adalah sangat banyak yang kandungan yang sama kita hanya
saw dengan bidang beberapa ditarik keluar.
Jadi senarai tajuk, yang lokasi apa buku
adalah kira-kira, bahasa, dan sebagainya dan sebagainya.
>> Jadi bagaimana ini sebenarnya berlaku, sejak Saya rasa kita perlu melihat beberapa kod,
is--
>> Apa yang kita ada di sini adalah mudah HTML Laman yang memaparkan teks,
selamat datang ke awan perpustakaan dan kemudian memaparkan jadual keputusan.
Dan ada jelas tidak keputusan dalam meja apabila halaman yang mendapat dimuatkan.
Tetapi apa yang kita lakukan adalah, pertama sekali, kita
yang memuatkan perpustakaan dipanggil jQuery, yang pada dasarnya
perpustakaan JavaScript, yang menjadikannya sangat mudah untuk memanipulasi JavaScript
Asli, HTML, dan membuat laman web, logik pihak pelanggan dan laman web.
>> Jadi apa yang kita ada di sini adalah jQuery mempunyai kaedah yang dikenali sebagai Get,
yang pada dasarnya akan pergi ke URL yang, yang, dalam kes ini,
URL adalah biasa ini mencari.
Dan kemudian akan mendapatkan kandungan daripada bahawa URL dan kemudian menjalankan fungsi di atasnya.
Oleh itu, kita berkata pergi ke api.lib.harvard / edu.
Cari donat.
Beri kami 20 rekod.
Dan kemudian jalankan fungsi ini, yang Saya telah dipilih, lulus ia data.
Dan data adalah JSON yang mendapat kembali dari API.
>> Dan kemudian kita katakan, dalam masa yang data ada bidang yang dipanggil item.
Dan jika saya pergi lihat di belakang salah satu keputusan yang ada di sini,
ada sesuatu yang called--
>> Nah, ia dipanggil item.
Supaya mudahan.
Dan apa yang ia lakukan adalah ia pergi melalui setiap item
dan kemudian panggilan lain fungsi pada setiap perkara.
Dan fungsi yang pada dasarnya mengambil nilai
item tersebut, yang dasarnya rekod individu
dan membolehkan kita untuk menarik keluar tajuk, liputan dan bahasa.
>> Oleh itu, kita memanggil fungsi pada setiap item yang kami kembali dari API.
Dan jika anda hanya melihat dengan di bahagian ini di sini,
apa yang kita lakukan adalah kami mewujudkan rentetan,
yang pada dasarnya adalah beberapa markup HTML semeja, dengan value.title,
yang merupakan tajuk yang objek, value.coverage,
iaitu perlindungan, -
>> Dan kita lakukan cek di sini untuk melihat siapa yang undefined
dan menyembunyikannya jika ia berkata undefined, kerana kita tidak benar-benar berminat
dalam itu.
>> --and maka bahasa.
Dan kemudian apa yang kami lakukan adalah appending yang
kepada meja yang ada di dikenalpasti oleh tali ini di sini.
Dan bagaimana jQuery bekerja adalah apa ini mengatakan
sedang mencari meja dengan idea keputusan dan menambah teks ini kepadanya.
Dan ini adalah meja dengan hasil idea.
Jadi apa yang anda berakhir dengan halaman ini adalah di sini.
Dan untuk melihat source--
Nah, sumber yang tidak sebenarnya dikemaskini apabila yang berlaku.
Jadi, anda boleh melihat sebenar keputusan jadual di sini walaupun.
>> Jadi itu hanya satu contoh yang mudah melakukan pertanyaan yang sangat asas terhadap API
dan memaparkan maklumat dalam beberapa lain membentuk, dan tidak melakukan apa-apa yang terlalu mewah.
Kini, satu lagi contoh adalah seperti permohonan bertulis oleh David Weinberger
sebagai demo ini, yang pada dasarnya menunjukkan anda
bagaimana anda boleh mash sehingga keputusan anda mendapatkan dari API perpustakaan awan
dengan, katakan, Buku Google.
>> Dan pemikiran di sini ialah saya boleh menjalankan pertanyaan terhadap Buku Google,
mendapat carian teks penuh, mendapatkan beberapa keputusan kembali, mengetahui yang mana satu item-item
benar-benar wujud dalam Hollis, sistem perpustakaan,
dan kemudian memberikan saya pautan kembali kepada perkara-perkara tersebut.
Jadi, jika saya mencari, ia adalah malam yang gelap dan bergelora, saya
kembali sekumpulan keputusan daripada Google, dan kemudian satu hasil
iaitu A Wrinkle dalam Masa.
Dan ini adalah pautan kepada buku-buku yang wujud dalam sistem Perpustakaan Harvard.
>> Jadi saya rasa yang penting di sini bukan begitu banyak bahawa ini boleh atau tidak boleh
menjadi cara yang anda mahu untuk mencari perpustakaan,
tetapi ia adalah sama sekali berbeza cara yang tidak disediakan untuk anda
sebelum ini, seperti anda tidak mempunyai cara untuk melakukan teks penuh mencari pada buku yang walaupun
merupakan sebahagian daripada sistem Perpustakaan Harvard.
Jadi sekarang ini adalah cara yang bahawa anda boleh melakukannya.
Dan anda boleh memaparkan mereka dalam apa sahaja format yang anda mahu.
Jadi yang penting di sini adalah, pada dasarnya, kami membuka cara baru untuk rakyat
untuk bekerja dengan data.
>> Satu lagi awan perpustakaan ialah ia membantu mendedahkan beberapa data penggunaan
bahawa perpustakaan mempunyai.
Jadi, jika anda pergi ke perpustakaan, dan yang anda cari buku,
anda tidak semestinya sebenarnya mempunyai idea,
untuk semua item dalam subjek tertentu, apa yang
orang dalam masyarakat, sama ada
ditakrifkan sebagai Harvard atau negara atau kelas anda,
apa yang perlu mereka dapati yang paling berguna?
Dan perpustakaan yang sebenarnya mempunyai tan maklumat mengenai apa yang
adalah yang paling berguna kerana jika banyak daripada orang yang menyemak buku,
yang memberitahu anda sesuatu.
Ada sesuatu telah sebab-sebab tertentu mereka ingin website saya.
Banyak orang meletakkannya di rizab.
>> Jika ia dalam senarai simpanan bagi banyak kelas, yang memberitahu anda sesuatu.
Jika ahli-ahli fakulti memeriksa ia keluar banyak dan mahasiswa tidak,
yang memberitahu saya sesuatu.
Sebaliknya, yang juga memberitahu anda sesuatu.
Jadi ia akan menjadi benar-benar menarik untuk menyatakan maklumat yang di luar sana dan membiarkan
orang menggunakannya untuk membantu mereka mencari bekerja dalam sistem perpustakaan.
Sisi lain dari ini adalah terdapat beberapa privasi serius
kebimbangan kerana salah satu rukun teras perpustakaan
adalah kami tidak akan memberitahu orang apa yang orang lain baca.
Dan jika anda katakan ini buku telah dipinjam empat kali
dalam sesuatu bulan tertentu, yang boleh digunakan
untuk menghubungkan kembali kepada sesuatu orang dengan data tanpa nama de-
dan mencari siapa yang diperiksa ia keluar.
Jadi cara yang kita boleh avoid--
Cara yang kita boleh cuba untuk mengeluarkan beberapa isyarat dari semua maklumat yang
tanpa melanggar kebimbangan privasi sesiapa
pada dasarnya kita melihat 10 tahun data penggunaan, -
>> Jadi, dalam tempoh masa yang panjang.
>> --and berkata, OK, mari kita lihat bagaimana banyak kali kerja ini telah digunakan,
dan oleh yang dalam tempoh ini masa, dan kemudian pada dasarnya
memberikan kembali nombor, yang kita panggil skor timbunan, yang pada asasnya
mewakili berapa banyak ia telah digunakan.
Dan number-- yang
Banyak pengiraan yang berbeza pergi ke nombor tersebut.
--but ia adalah sangat kasar metrik yang memberikan anda
beberapa idea bagaimana masyarakat boleh menghargai kerja itu.
>> Dan jadi lain semacam walaupun lebih berisi daripada permohonan
yang mengambil kesempatan ini adalah sesuatu yang
dipanggil Stacklife, yang sebenarnya boleh didapati melalui Harvard utama
Portal Perpustakaan.
Jadi, anda pergi ke library.harvard.edu.
Anda akan melihat beberapa yang berbeza cara mencari perpustakaan.
Dan salah seorang daripada mereka dipanggil Stacklife.
>> Dan ini adalah suatu permohonan yang menelusuri kandungan perpustakaan,
tetapi benar-benar dibina di atas API ini.
Jadi tidak ada barangan khas berlaku di belakang tabir.
Tidak ada akses kepada data yang anda tidak mempunyai.
Ia menggunakan API untuk menyediakan anda dengan pelayaran yang sama sekali berbeza
pengalaman.
>> Jadi, jika saya mencari Alice in Wonderland dalam kes ini,
Saya mendapat hasil yang kelihatan seperti ini, yang cukup much--
>> Ia hampir sama dengan apa-apa carian lain anda mungkin lakukan, kecuali dalam hal ini
kita kedudukan barang-barang dengan stackscore, yang memberi anda
beberapa idea bagaimana popular ini item berada dalam masyarakat.
Dan begitu jelas, Alice in Wonderland oleh Walt Disney adalah sangat popular.
Tetapi anda juga boleh melihat empat pasukan teratas di sini adalah yang anda mungkin tidak actually--
>> Perkara-perkara yang sangat digunakan, tetapi anda tidak boleh dengan serta-merta
menyambung dengan Alice in Wonderland.
Jadi rakan lama kami ini Annotated Alice adalah di sini.
Jadi saya boleh mengambil lihat ia.
Dan kini apa yang saya cari pada dasarnya yang ditetapkan daripada-
Saya boleh mempunyai ini Annotated Alice di sini.
Saya mempunyai maklumat mengenainya.
Dan saya juga mempunyai sebuah stackscore daripada, dalam kes ini, 26.
Dan ini memberitahu saya semacam kurang bagaimana kami dapat stackscore ini,
seperti yang diperiksa ia keluar, seperti bagaimana banyak kali ia telah diperiksa,
seperti fakulti atau undergrads, bagaimana banyak salinan perpustakaan itu telah,
dan sebagainya dan sebagainya.
>> Dan anda juga boleh, cukup menarik di sini, melayari susunan hampir.
Jadi data di sini, ini menunjukkan anda semacam
daripada perwakilan maya apa kekuatan rak
kelihatan seperti jika anda mengambil semua pegangan perpustakaan
dan meletakkan mereka bersama-sama pada satu rak tak terhingga.
Dan perkara yang baik adalah bahawa kita can--
>> Pertama sekali, metadata mengenai buku
sering memberitahu anda apabila ia telah diterbitkan.
Ia memberitahu anda berapa banyak muka surat ia mempunyai.
Ia mungkin memberitahu anda dimensi.
Jadi, anda boleh melihat yang yang digambarkan di sini dari segi saiz buku.
>> Dan kemudian kita boleh menggunakan stack rata untuk menyerlahkan
buku-buku yang mempunyai markah timbunan lebih tinggi.
Jadi, jika itu lebih gelap, ini bermakna, mungkin, ianya lebih kerap digunakan.
Jadi dalam kes ini, saya akan meneka bahawa ini
adalah versi Alice in Wonderland yang sangat biasa digunakan dan paling
diakses, perpustakaan mempunyai paling salinan bagi.
Jadi jika anda sedang mencari untuk Alice in Wonderland,
ini mungkin menjadi tempat yang baik untuk memulakan.
>> Dan maka di sini anda juga boleh link keluar untuk, katakan, Amazon untuk membeli buku,
dan sebagainya dan sebagainya.
Titik di sini, sekali lagi, tidak begitu banyak yang ini
adalah cara terbaik untuk melayari perpustakaan atau alat yang tepat untuk setiap kesempatan.
Tetapi ia adalah satu lagi cara untuk melakukannya.
Dan dengan membuat data yang boleh didapati melalui API, yang
diperbuat daripada blok bangunan yang sangat mudah, yang membolehkan anda untuk mencari kandungan,
anda boleh membina sesuatu seperti ini yang boleh
menjadi luar biasa berharga bagi sesetengah orang.
>> Jadi itulah semacam, seberapa banyak yang saya mahu untuk mengatakan benar-benar tentang apa API adalah
dan apa yang ia mendedahkan, ada keseluruhannya sekumpulan barangan di belakang tabir, yang
Saya hanya akan menyentuh secara ringkas hanya kerana ia jenis datang pada ini
dari sudut yang sama sekali berbeza dalam segi bagaimana sesuatu seperti ini
dapat dimasukkan ke dalam tempat?
>> Jadi API adalah standard yang antara muka untuk semua kandungan ini.
Tetapi untuk mendapatkan ia di sana, Perkara pertama yang kita perlu buat
telah bekerjasama maklumat buku dan imej
dan alat bantu mencari, koleksi dokumen daripada pelbagai sistem Harvard.
Aleph, VIA, dan OASIS adalah nama-nama sistem.
Dan mereka pada dasarnya pergi ke talian paip, talian paip pemprosesan.
>> Jadi pertama sekali, kita eksport fail dari semua sistem-sistem ini.
Kami berpecah mereka ke unit barangan.
Oleh itu, kita mempunyai fail, yang merupakan satu gigabyte, yang mempunyai satu juta rekod di dalamnya.
Oleh itu, kita berpecah sehingga ke barangan.
Kemudian, bagi setiap perkara, kita menukarkannya ke dalam arena, kerana sesetengah
adalah Mods secara asal, sebahagian daripada mereka tidak.
Oleh itu, kita mendapatkan mereka semua untuk dalam format yang sama.
Kemudian terdapat pelbagai langkah pengayaan, di mana
kita menambah lebih banyak maklumat kepada data yang daripada yang terdapat di perpustakaan.
Oleh itu, kita perlu menambah, pertama sekali kita mempunyai apa perpustakaan memegangnya.
Kita melalui satu langkah mengira stackscore itu.
Kita melalui satu lagi langkah menambah metadata dari segi
apa koleksi orang mungkin telah ditambah this--
>> Orang ramai mewujudkan koleksi barangan.
Apa koleksi adakah ia tergolong dalam?
Bagaimanakah orang telah menandakan nama kandungan ini pada masa lalu?
Kemudian anda menapis, dan anda menghadkan rekod kerana, seperti yang saya nyatakan,
ada beberapa rekod itu, kerana sebab hak cipta, kita tidak boleh dipaparkan.
Dan kemudian kita memuatkan mereka ke dalam sesuatu yang dinamakan
Solr, yang bukan kesalahan ejaan, tetapi adalah nama suatu perisian
yang melakukan carian mengindeks, yang mendorong semua carian di belakang API.
Dan kemudian ia menjadi tersedia kepada API, dan orang boleh menggunakannya.
>> Jadi ini adalah seperti yang agak proses mudah.
Salah satu yang menarik perkara yang mengenainya adalah
bahawa kita berhadapan dengan 13 juta rekod
dan kita akan berurusan atau lebih.
Dan kita mahu menjadi mampu untuk mengendalikan ini dengan cara yang agak cepat.
Ia mengambil masa yang lama untuk memproses 13 juta rekod.
>> Jadi bagaimana ini adalah saluran paip ditubuhkan ialah anda can--
Saya rasa kelebihan yang talian paip, masalah yang kami
cuba untuk menyelesaikan di sini, adalah bahawa semua perubahan, semua
langkah-langkah ini dalam saluran paip adalah diasingkan.
Tidak ada pergantungan.
Jika anda sedang memproses rekod satu buku,
tidak ada pergantungan pada yang antara lain buku.
>> Jadi apa yang boleh kita lakukan pada dasarnya, pada setiap langkah dalam perancangan,
kita letakkan ke dalam baris gilir dalam awan.
Saya kebetulan berada di Amazon Web Services.
Jadi ada senarai, berkata, 10,000 item yang
perlu pulih dan ditukar kepada format arena.
Dan kita berputar sebagai banyak pelayan seperti yang kita mahu, mungkin 10 pelayan.
Dan setiap orang hanya pelayan duduk di sana, kelihatan dalam barisan itu,
melihat bahawa ada satu yang perlu diproses, menarik ia di luar barisan,
memproses, dan kayu pada barisan depan.
>> Dan jadi apa yang membolehkan kita lakukan adalah memohon, pada dasarnya,
perkakasan yang kita mahu ini masalah untuk jangka masa yang sangat singkat
untuk memproses data secepat mungkin, yang merupakan sesuatu yang hanya,
kini dalam dunia perkomputeran awan kita boleh peruntukan pelayan dasarnya
serta-merta, adalah yang berguna.
Oleh itu, kita tidak perlu mempunyai pelayan gergasi duduk di sekitar
semua masa untuk melakukan pemprosesan yang mungkin berlaku hanya sekali seminggu.
>> Jadi yang kebanyakannya ia.
Ada dokumentasi untuk Perpustakaan Awan Perkara API
di URL ini, yang akan boleh didapati kemudian.
Dan sila pergi mengambil lihat itu untuk melihat jika ada apa-apa,
anda mempunyai apa-apa idea.
Bermain dengannya.
Main-main.
Dan mudah-mudahan anda boleh datang dengan sesuatu yang besar.
Terima kasih.