Elm:
Analizando HTML

Cómo hacerlo:

Elm no dispone de una biblioteca incorporada para parsear HTML directamente, al igual que bibliotecas en JavaScript o Python debido a su énfasis en la seguridad de tipos y la evitación de errores en tiempo de ejecución. Sin embargo, puedes utilizar solicitudes Http para obtener contenido y luego usar expresiones regulares o procesamiento del lado del servidor para extraer la información necesaria. Para un análisis de HTML más complejo, un enfoque común implica utilizar un servicio de backend dedicado para parsear el HTML y retornar los datos en un formato con el que Elm pueda trabajar directamente, como JSON.

Aquí tienes un ejemplo de cómo obtener contenido HTML (asumiendo que la respuesta del servidor está en un formato limpio o un contenido de etiqueta específico):

import Browser
import Html exposing (Html, text)
import Http

type alias Model =
    { content : String }

initialModel : Model
initialModel =
    { content = "" }

type Msg
    = Fetch
    | ReceiveContent String

update : Msg -> Model -> (Model, Cmd Msg)
update msg model =
    case msg of
        Fetch ->
            ( model
            , Http.get
                { url = "https://example.com"
                , expect = Http.expectString ReceiveContent
                }
            )

        ReceiveContent content ->
            ( { model | content = content }
            , Cmd.none
            )

view : Model -> Html Msg
view model =
    text model.content

-- Supongamos que las definiciones de la función principal y las suscripciones siguen la estructura estándar de aplicaciones en Elm.

Para procesar la respuesta y realmente parsear elementos o datos específicos, podrías considerar enviar el contenido HTML a un endpoint de servidor que controles, donde podrías usar bibliotecas disponibles en lenguajes como JavaScript (Cheerio, Jsdom) o Python (BeautifulSoup, lxml) para el análisis, y luego retornar datos estructurados (como JSON) de vuelta a tu aplicación Elm.

Recuerda, parsear HTML directamente en código Elm del lado del cliente no es el patrón típico debido a las restricciones del lenguaje y la filosofía de fomentar una clara separación entre la obtención de contenido y su procesamiento. La arquitectura de Elm se inclina hacia el procesamiento de datos en un formato más seguro y predecible, como JSON.