Elm:
Аналіз HTML

Як зробити:

Elm не має вбудованої бібліотеки для безпосереднього парсингу HTML, подібно до бібліотек у JavaScript або Python, через акцент на безпеці типів і уникненні помилок виконання. Однак, ви можете використовувати запити Http для отримання контенту, а потім використовувати регулярні вирази або обробку на стороні сервера для витягування необхідної інформації. Для більш складного парсингу HTML поширеним підходом є використання спеціалізованого бекенд-сервісу для парсингу HTML і повернення даних у форматі, з яким Elm може працювати безпосередньо, як JSON.

Ось приклад отримання HTML контенту (припускаючи, що відповідь сервера у чистому форматі або специфічний контент тега):

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

-- Припускаємо, що визначення основної функції та підписок слідують стандартній структурі додатків Elm.

Для обробки відповіді з метою парсингу специфічних елементів або даних, ви можете розглянути відправку HTML-контенту на кінцеву точку сервера, який ви контролюєте, де ви можете використовувати доступні бібліотеки на мовах як JavaScript (Cheerio, Jsdom) або Python (BeautifulSoup, lxml) для парсингу, а потім повертати структуровані дані (як JSON) назад у ваш додаток Elm.

Пам’ятайте, безпосередній парсинг HTML у клієнтському коді Elm не є типовим патерном через обмеження мови та філософію заохочення чіткого розділення отримання та обробки контенту. Архітектура Elm спрямована на обробку даних у безпечнішому, більш передбачуваному форматі, як JSON.