文章目录前言一、Python爬虫入门课程心得二、pip模块三、实验内容实验1--单个网页爬虫实验2--多个站点循环爬取数据1.建立爬虫项目2.配置Scrapy框架（1）items文件的配置（2）middlewares文件的配置（3）pipelines文件的配置（4）settings文件的配置3.创建配置爬虫news文件4.开始爬取5.爬取结果实验3--Gerapy的搭建流程1.部署流程2.主机管
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2023-12-08 22:52:45
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一、本文内容简介二、具体内容
1. 中文分词的基本概念2.关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况3.具体SDK模块（C++）的组装方式
①准备内容：②开始组装三.注意事项 一、本文内容简介关于中文分词的基本概念关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况具体SDK模块(C++版)的组装方法二、具体内容1. 中文分词的基本概念中文分
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2023-07-05 12:53:39
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1、初识网络爬虫1.1 网络爬虫概述网络爬虫（又被称作网络蜘蛛、网络机器人），可以按照指定的规则（网络爬虫算法）自动浏览或抓取网络中的信息。1.2 网络爬虫的分类通用网络爬虫聚焦网络爬虫增量网络爬虫深层网络爬虫1.3网络爬虫的基本原理一个通用的网络爬虫基本工作流程如图所示。2、网络爬虫的常用技术URL地址与下载网页，这两项是网络爬虫必备而又关键的功能，说起这两个功能必然是离不开HTTP的，在Pyt
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2023-12-03 12:47:42
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使用turtle库，用户输入一个大于2的数，输出多边形import turtle
num=int(input())
turtle.setup(600,600,200,200)
turtle.pensize(5)
angle = (360/num)
turtle.begin_fill()
for i in range(num):
turtle.forward(100)
turtle.
1.1 认识爬虫网络爬虫作为收集互联网数据的一种常用工具，近年来随着互联网的发展而快速崛起。使用网络爬虫爬取网络数据首先需要了解网络爬虫的概念和主要分类，各类爬虫的系统结构，运作方式，常用的爬取策略，以及主要的应用场景，同时，出于版权和数据安全的考虑，还需要了解目前有关爬虫应用的合法性及爬取网站时需要遵守的协议。网络爬虫也被称为网络蜘蛛，网络机器人，是一个自动下载网页的计算机程序或者自动化脚本。网
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2024-01-15 03:34:59
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第8章 程序设计方法学8.1 实例13: 体育竞技分析8.1.1自顶向上和自低向上的设置方法自顶向下（设计）： 解决复杂问题的有效方法 将一个总问题表达为若干个小问题组成的形式 使用同样方法进一步分解小问题 直至，小问题可以用计算机简单明了的解决 自底向上(执行)--逐步组建复杂系统的有效测试方法 分单元测试，逐步组装
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2024-01-09 13:16:02
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爬虫基本原理讲解目标 ● 什么是爬虫？ ● 爬虫的基本流程 ●什么是Request和Response? ●Requset ●Response ●能抓怎样的数据？ ●解析方式 ●关于抓取的页面数据和浏览器里看到的●不一样的问题 ●如何解决js渲染的问题？ ●怎样保存数据？01.什么是爬虫爬虫就是网络爬虫，可以理解为一只在网络上爬行的蜘蛛，遇到需要的一些网页资源，就把它爬取下来，为己所用。爬虫就是请求
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2024-02-11 13:52:54
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关于“软工专硕北理工好考吗”的探讨
软件工程专业硕士（软工专硕）作为当前热门的研究生专业方向，吸引了大量希望深耕软件工程领域的学子。北京理工大学（北理工）作为国内知名的学府，其软工专硕更是备受关注。那么，北理工的软工专硕到底好考吗？这无疑是许多有意向报考的同学心中的疑问。
首先，我们需要明确的是，任何一所高校的研究生录取都是有一定难度的，这不仅仅是因为有激烈的竞争，更因为高校对于研究生入学有着
原创
2024-04-19 13:27:51
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关于“北理工软工研究生好考吗”的探讨
北京理工大学（北理工）作为国内一流的学府，其软件工程（软工）专业自然也是备受瞩目的焦点。不少对软件工程怀有浓厚兴趣的学生，都将目光锁定在了北理工的软工研究生上。但随之而来的问题便是：“北理工软工研究生好考吗？”这一问题背后涉及到的不只是考试的难易程度，还有学校的教学资源、师资力量、研究方向以及个人的准备程度等多方面的因素。
首先，从考试难度上来说，北理工的
原创
2024-04-16 09:52:39
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关于“软工专硕北理工好考吗女生”这一话题，我们首先要明确的是，软件工程专业硕士（软工专硕）的考试难度是相对的，它不仅取决于考生自身的知识储备、学习能力和努力程度，还与所报考的学校、专业方向以及当年的考试竞争情况有关。北京理工大学（北理工）作为国内一流的理工科高校，其软件工程专业自然也吸引了众多优秀的考生。
对于女生来说，考软工专硕并不存在性别上的劣势。在信息技术日益发展的今天，女性在软件工程领域
原创
2024-04-25 15:30:49
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# 如何用Python爬虫获取网页上的PPT
在当今互联网时代，爬虫技术成为了数据获取的重要工具。虽然刚入行的小白可能面对许多困难，但通过本篇文章，你将能够掌握如何使用Python爬虫技术来获取网页上的PPT文件。接下来，我们将详细描述整个流程，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是获取网页PPT的主要步骤，表格如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-22 06:26:38
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# Python 觅知网 PPT 爬虫开发指南
**引言**
在现代教学和研究中，资源的获取尤为重要。而“觅知网”作为一个知识共享平台，提供了大量的教学与研究资料，特别是PPT文档，这些材料对学生和研究者都非常有价值。本文将介绍如何使用Python开发一个简单的爬虫，帮助用户从觅知网抓取PPT文档。
## 一、爬虫基本原理
网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于自动访问互
老样子，先上最后成功的源码（在D盘创建一个"D:\PPT"文件夹，直接将代码执行就可获取到PPT）：import requests
import urllib
import os
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
def getPPT(url):
f = requests.
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2023-07-05 22:32:30
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爬虫技术一、什么是网络爬虫：网络爬虫(web crawler)，也叫网络蜘蛛(spider)，是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。二、爬虫分类：主要分为以下三类：1、小规模，数据量小，爬取速度不敏感；对于这类网络爬虫我们可以使用Requests库来实现，主要用于爬取网页；2、中规模，数据规模较大，爬取速度敏感；对于这类网络爬虫我们可以使用Scrapy库来实现，主要用于爬
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2023-07-06 12:28:16
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本文所讲的爬虫实战属于基础、入门级别，使用的是python2.7实现的。 爬虫原理和思想本项目实现的基本目标：在捧腹网中，把搞笑的图片都爬下来，注意不需要爬取头像的图片，同时，将图片命好名放在当前的img文件中。爬虫原理和思想 爬虫，就是从网页中爬取自己所需要的东西，如文字、图片、视频等，这样，我们就需要读取网页，然后获取网页源代码，然后从源代码中用正则表达式进行匹配，最后把匹配成功的信息存入相关
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2023-07-25 15:31:05
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一、爬虫的概念： 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟客户端发送网络请求，接收请求响应， 一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。 二、爬虫的分类： 1、通用爬虫：通常指搜索引擎的爬虫 2、聚焦爬虫：针对特定网站的爬虫 三、爬
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2023-10-03 21:11:03
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文章目录Requests库网络爬虫requests.get()的基本使用框架requests.get()的带异常处理使用框架（重点）requests库的其他方法和HTTP协议（非重点）requests.get()的可选参数网络爬虫引发的问题（非重点）常见问题：网页禁止Python爬虫访问 Requests库网络爬虫Requests库概述：Requests库是最简单和最基础的Python网络爬虫库，
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2023-10-23 09:47:36
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一、Scrapy简介爬虫的应用方面：通过网络技术向指定的url发送请求，获取服务器响应内容使用某种技术（如正则表达式，XPath等）提取页面中我们感兴趣的信息高效的识别响应页面中的链接信息，顺着这些链接递归安装scrapypip install scrapy本人在安装的时候并没有报以上错误成功安装scrapy之后，可以通过doc来查看scrapy的文档 。python -m pydoc
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2023-12-23 18:20:40
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但不管怎样，爬虫技术是无罪的，还是值得我们开发人员去学习了解一下的。在学习之前，我们还是要先了解一下相关概念。什么是爬虫网络爬虫：又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，可数据源从哪里来，花钱买，没预算，只能从其它网站就行抓取。细分下来，业内分为两类：爬虫和反爬虫。反爬虫：顾名思义，就是防止你来我网站或A
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2023-07-31 19:25:15
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Python网络爬虫获取网站楼盘数据因为需要从网上抓取楼盘信息，所以研究了一下如何使用Python来实现这个功能。具体步骤如下：第一步，获取包含楼盘数据的网页HTML源代码。使用urllib库来获取网页数据，代码如下：from urllib import request
resp = request.urlopen(url)
html_data = resp.read().decode('utf-
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2023-08-09 17:06:24
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