以爬取--笔趣阁--大道争锋为例，测试相关组合的性能。 多线程代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Mar 4 10:39:55 2020
@author: wenzhe.tian
多进程+多线程
多进程+协程
"""
book_name_list=['大道争锋']
####### 开始工作
import time
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2024-08-22 20:46:01
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增量爬虫增量爬虫案例---->猫眼演员信息爬取网站需求代码实现 增量爬虫通过爬虫程序监测某网站数据更新的情况，以便可以爬取到该网站更新出的新数据。如 何进行增量式的爬取工作：在发送请求之前判断这个 URL 是否爬取过。在解析内容后判断这部分内容是否爬取过。写入存储介质时判断内容是否在介质中。不难发现，其实增量爬取的核心是去重，至于去重的操作在哪个步骤起作用，只能说各 有利弊。在我看来，前两
# 如何实现Python爬虫频繁有验证码
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python爬虫频繁有验证码的过程。下面是整个流程的步骤图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[获取页面源码]
B --> C[识别验证码]
C --> D[输入验证码]
D --> E[提交表单]
E --> F[解析响应数据]
原创
2024-01-02 10:38:53
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笔者在本科阶段想学却一致没有学的Python爬虫，没有想到研究僧阶段刚进实验室的第一周就被安排学习了。这周笔者主要学习的有：UA黑名单饶过、JS混淆和验证码认证。其中，验证码认证是花费时间最长的，问题及代码如下：一、输入式验证码用户根据图片输入相应的数字和字母，这种验证码出现相对较早，也较为普遍，对于Python爬虫来说，也较为简单。解决办法式用Python的第三方库Tesserocr-OCR，代
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2023-11-06 17:13:08
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1、 健壮性。网络不稳定，网页格式有问题，这些情况都是会发生的。当发生了这些情况是，爬虫不能抛出异常，而后退出，应该做适当的异常处理。2、 使用多线程下载技术。否则，一个一个也没下载，使用单线程，在爬取页面上浪费的时间会非常之多。3、持久化问题。包括页面下载的持久化，还有链接的持久化问题。可以分批下载，使用文件存储，或者使用数据库存储，使用sqlite应该会是 一个比较好的选择。4、登陆需要Coo
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2023-06-20 10:41:55
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相信很多爬虫工作者在进行数据爬取过程中经常会遇到“您的请求太过频繁，请稍后再试”，这个时候心里莫名的慌和烦躁、明明爬虫代码也没有问题啊，怎么突然爬不动了呢？那么，很有可能，你的爬虫被识破了，这只是友好的提醒，如果不降低请求就会拉黑你的ip了。我们都知道遇到这种情况使用代理就解决了，用代理IP确实不失为一个解决问题的好办法。IP被封了就换新IP继续爬，或者用很多IP同时多线程爬，都很给力的。但是有时
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2021-03-24 10:47:44
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本节目标 本节我们就以知网的验证码为例，讲解一下利用 OCR 技术识别此种图形验证码的方法。准备工作 识别图形验证码需要的库有 Tesserocr，如果没有安装可以参考第一章的安装说明。获取验证码 为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地，以供测试。 打开开发者工具，找到验证码元素，可以看到这是一张图片，它的 src 属性是 CheckCode.aspx，在这里我们直接将这个链接打开： htt
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2024-01-11 08:26:07
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★ FP-growth算法的作用： 该算法是代替Apriori算法来高效发现频繁集，但不能用于发现关联规则。★ FP-growth算法的组成： 该算法需要构建三部分：1. 项头表 2. FP树 3.节点链表&
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2024-02-29 10:50:16
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http://zhumeng8337797.blog.163.com/blog/static/100768914201261625145485/ robots.txt 文件对抓取网络的搜索引擎漫游器（称为漫游器）/*漫游器就是网络爬虫，或者搜索引擎机器人。随便你怎么叫它。*/ 或者进行限制。这些漫游器是自动的，在它们访问网页前会查看是否存在限制其访问特定网页的 rob
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2023-07-03 12:28:13
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# 使用 Python 实现频繁的 SSH 客户端
在网络编程中，SSH (Secure Shell) 是一种广泛用于安全远程登录和其他网络服务的协议。在 Python 中，我们可以使用 `paramiko` 库来轻松实现 SSH 客户端。本文将教授你如何实现频繁的 SSH 客户端。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现频繁 SSH 客户端，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 06:16:35
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#coding=utf-8
import tree_builder
import copy
class Tree_miner(object):
"""tree_miner类. 作用:对Tree进行频繁项集的挖掘"""
def __init__(self, Tree=None, min_sup=-1, headerTable={}):
"""tree_miner的初始化. Tree即为构造好的FP_
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2024-03-07 14:27:37
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基于Python的机器学习实战：Apriori 目录：1.关联分析2. Apriori 原理3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集4.从频繁集中挖掘关联规则5. 总结 1.关联分析 返回目录关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系表现为两种形式：1.频繁项集(frequency item sets)：经常同时出现的一些元素的集合；2.关联规则
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2024-01-29 16:59:47
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问题描述：给定整数A1,A2,...,AN(可能为负数），求(Ai+...Aj)的最大值（为了方便起见，如果所有整数均为负数，则最大子序列和为0）。一.首先给出了一个递归的算法 复杂度为O(Nlog(N))，这个方法采用一种“分治”(divide-and-conquer)策略。在我们的例子中，最大子序列和可能出现在三处。或者整个出现在输入数据的左半部，或者整个出现右半部，或者跨越输入数据
频繁项集的发现是数据挖掘中的一个重要任务，它帮助我们从大量数据中挖掘出频繁出现的模式和关联关系。随着数据规模不断扩大，使用 Python 来处理频繁项集的技术和工具也在不断演进。本文将从各个方面剖析如何利用 Python 解决频繁项集的问题，帮助你理解并应用这些技术。
在数据科学领域，频繁项集的挖掘通常用于市场篮子分析、推荐系统和多维数据分析等多种应用场景。然而，当数据量庞大时，我们面临的主要挑
# Python Apriori频繁集合
## 引言
Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。频繁项集是指在一个数据集中经常一起出现的项的集合。这对于市场篮子分析、推荐系统、关联规则挖掘等任务非常有用。Python中有许多库可以实现Apriori算法，本文将介绍一种常用的库——mlxtend中的Apriori算法的使用方法。
## Apriori算法简介
Apr
原创
2023-09-18 07:19:36
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最近在学习Python语言，接下来是尼玛哥遇到的一些小小的列表操作小结序列分为可变与不可变，接下来编写一部分可变序列的方法：1 ,利用列表的append 进行增加一项数据 s.append( 元素)、s.append ([数组]) 如图 ，也可以插入一个数组，但是，要插入多个元素时，利用append 并不能实现需要使用扩展元素进行追加 &n
# 使用Python进行频繁序列挖掘：SPAN算法简介
在数据挖掘的领域中，频繁模式挖掘是一个重要的任务。特别是在序列数据中，频繁序列挖掘（Frequent Sequence Mining）能够帮助我们发现数据中的潜在规律。本文将介绍一种知名的频繁序列挖掘算法——SPAN，以及如何用Python实现该算法。
## 什么是频繁序列挖掘？
频繁序列挖掘的目标是从一个序列数据库中找出在某个最小支持
一、频繁集定义：item：项，或元素。transaction：全部项的非空子集。dataset：数据库，所有transaction。itemset：项集，一组共同出现的项。k-itemset：含k个项的itemset。频繁项：某元素/项出现的频繁大于σ。频繁项集：频率高的项构成的集合，需满足一定阈值条件。极大频繁项集：元素个数最多的频繁项集合。强规则：它所对应的条件概率大于Φ。指标项集
所 谓挖掘频繁模式，关联和相关，即指在出现的数据集中找到一个经常出现的序列模式或者是一个经常出现的数据结构。就像搞CPU设计的人知道，Cache的预 取机制有流预取和指针预取，前者就是发现流模式，即发现在地址上顺序出现的序列模式，后者即发现指针链接模式，即链式数据结构。比 如一个人逛超市，她的购物篮里可能装有各种商品的组合。我们设想所有的商品构成全集，每种商品用0-1表示是否出现，那么每个购物篮就
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2023-11-21 14:27:39
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关联规则挖掘经典算法Apriori就是挖掘频繁项目集的算法，但是在面对大规模数据时其效率很低，尤其是挖掘2，3，4频繁项目集时，其实2频繁项目集挖掘可以看作是共现问题，项目中我们发现如果把2频繁项目集当作共现问题来求解其效率较当作频繁项目集求解要高很多，下面说下我们的求解思路。 对于大规模数据，要想加快速度最直观的想法就是做
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2024-06-11 18:04:33
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