Здравствуйте!
Создание программы для отслеживания изменений на сайтах и автоматического мониторинга заданной тематики — интересная задача, которая включает несколько этапов. Вот общая схема, которую можно использовать для разработки такой программы:
### 1. Определение требований
- **Тематика сайтов**: Чётко определите, какие темы вам нужны и какие сайты вас интересуют.
- **Функциональные требования**: Какие функции должна выполнять программа? (например, отслеживание изменений, уведомления, анализ контента).
- **Необходимые технологии**: Определите, какие языки программирования и технологии вы планируете использовать (например, Python, Beautiful Soup, Scrapy, базы данных и т.д.).
### 2. Поиск сайтов
- **Поисковики и API**: Используйте поисковые API (например, Google Custom Search API) для поиска сайтов по заданной тематике.
- **Списки сайтов**: Можно использовать существующие списки сайтов (например, каталоги, форумы и подобные ресурсы) как источники для первоначального сбора.
### 3. Сбор данных
- **Парсинг сайтов**: Используйте библиотеки, такие как Beautiful Soup или Scrapy для парсинга HTML-кода сайтов. Извлекайте нужную информацию, например, заголовки, мета-теги и контент.
- **Хранение данных**: Сохраняйте информацию о найденных сайтах в базе данных (например, SQLite, PostgreSQL) для дальнейшего анализа.
### 4. Мониторинг изменений
- **Регулярное сканирование**: Настройте задачу (например, через cron или другие планировщики задач) для регулярного сканирования сайтов. Можно сравнивать текущую и предыдущую версии содержимого для обнаружения изменений.
- **Хеширование**: Для оптимизации можно использовать хеширование страницы (например, MD5 или SHA256) — если хеш изменился, значит, контент сайта также изменился.
### 5. Уведомления
- **Системы уведомлений**: Настройте уведомления (например, через email, Telegram или другую систему) о найденных изменениях или новых сайтах.
- **Фильтрация**: Можно добавить фильтры для уведомлений, чтобы получать только важные изменения.
### 6. Обработка новых сайтов
- **Анализ ссылок**: При парсинге старых сайтов можете находить новые ссылки и добавлять их в очередь для будущего сканирования.
- **Краулинг**: Используйте краулинг для обхода новых сайтов. Следите за ссылками в контенте — это поможет находить новые ресурсы по тем же темам.
### 7. Тестирование и доработка
- **Тестирование**: Проведите тестирование программы, чтобы убедиться в её работоспособности и точности.
- **Итерации**: Вносите улучшения на основе обратной связи и результатов тестирования.
### 8. Документация
- **Документация**: Не забудьте составить документацию для пользователей, описывающую, как использовать программное обеспечение.
### Пример технологий
- Язык программирования: Python
- Библиотеки для парсинга: Beautiful Soup, Scrapy
- Библиотеки для работы с HTTP: Requests
- Базы данных: SQLite, PostgreSQL
- API для поиска: Google Custom Search API, Bing Search API
Это — базовый план, который можно адаптировать под ваши конкретные потребности. Удачи в разработке!