一、Scrapy介绍Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 使用Scrapy爬取一个网页需四步骤：
创建一个Scrapy项目；
定义Item容器；
编写爬虫；
储存内容。
下图展现的是Scrapy的架构，包括组件及在系统中发生的数据流(图中绿色箭头)。
S
网络爬虫的大体流程其实就是解析网页，爬取网页，保存数据。三个方法，就完成了对网页的爬取，并不是很困难。以下是自己对流程的一些理解和总结，如有错误，欢迎指正。一、解析网页，获取网页源代码首先，我们要了解我们要爬取的网页，以豆瓣为例，我们要了解模拟浏览器头部信息，来伪装成浏览器。以及爬取的内容是什么，方便我们在后面爬取的过程中用正则表达式匹配内容，以便爬取。首先我们打开我们需要爬取的网页，f12打开开
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2023-07-04 18:46:46
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# 主题爬虫 Java 实现指南
## 简介
在本文中，我将指导你如何使用 Java 实现一个主题爬虫。主题爬虫可以帮助你从网络上收集特定主题的相关数据，以便进行进一步的分析和处理。我们将按照以下步骤进行实现。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定目标网站 |
| 2 | 确定爬取规则 |
| 3 | 编写爬虫代码 |
| 4 | 解析网页内容
原创
2023-08-08 22:47:33
57阅读
主题网络爬虫就是根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接, 保留主题相关的链接并将其放入待抓取的URL 队列中; 然后根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL, 并重复上述过程, 直到达到系统的某一条件时停止。所有被网络爬虫抓取的网页将会被系统存储, 进行一定的分析、过滤, 并建立索引, 对于主题网络爬虫来说, 这一过程所得到的分析结果还可能对后续的抓取过程进行反馈和指
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2023-08-10 10:16:35
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用python编写分布式爬虫1、 网络连接需要持续连接（persistent connection），DNS解析的瓶颈（先查本地DNS缓存）实现方法:基于python httplib（对http1.1完成对持续连接的支持(python的httplib完全支持http1.1)，如果不是http1.1那么可以使用urlopen对其进行一次连接）并对其socket对象进行控制,关键是加入对读取DNS本地
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2024-07-29 11:12:58
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# Java实现的主题爬虫
## 简介
在互联网时代，信息爆炸的背景下，如何快速获取我们感兴趣的信息是一项非常重要的技能。而主题爬虫就是一种获取指定主题下相关信息的工具。本文将教会你如何使用Java实现一个主题爬虫。
## 流程概述
下表是实现Java主题爬虫的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 选择合适的爬虫框架 |
| 2 | 确定目标网站 |
| 3
原创
2023-08-08 22:46:51
39阅读
想要爬取某宝的商品，如果只是用HttpURLConnection发个请求，失败率是很高的。一般想要保证成功率的话，都会选择真实的浏览器去抓取。以前常用的解决方案是selenium或phantomjs，但是它两的环境配置太麻烦了，对程序员极度不友好，自从谷歌推出Puppeteer后，puppeteer迅速流行起来，获得大家一致称赞。它是一个NodeJS库，但今天并不是要使用它来爬取某宝商品，而是使用
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2023-07-04 18:45:13
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《健壮高效的网络爬虫》主题分享 总括整个分享的主题叫做《健壮高效的网络爬虫》，本次分享从抓取、解析、存储、反爬、加速五个方面介绍了利用 Python 进行网络爬虫开发的相关知识点和技巧，介绍了不同场景下如何采取不同措施高效地进行数据抓取的方法，包括 Web 抓取、App 抓取、数据存储、代理选购、验证码破解、分布式抓取及管理、智能解析等多方面的内容，另外还结合了不同场景介绍了常用的一些工
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2023-06-09 03:26:42
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简介所谓分析，通常都是指从数据中获取“信息”。近来，随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的，要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是，与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名，主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题，并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘
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2023-08-30 09:40:27
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文章目录前言一、明确一个大方针二、分析网页1.查看页面结构三、开始动手吧1.获取网页信息2.获取图片地址3.全部代码总结 前言本案例仅用于技术学习每天与电脑为伴，天天看着默认的桌面屏幕，作为喜新厌旧的我怎么能忍？搜索桌面壁纸，随意的挑选了一个网址，开始爬取图片之旅。一、明确一个大方针中心主旨还是获取网页信息—提取图片信息—保存图片 使用到的库有requests，获取网页信息，BeautifulS
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2023-11-30 13:48:45
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两种办法，一种是用百度的API，效果还可以，不过好像每天有50次的调用的限制from aip import AipImageClassify
import cv2
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 'X'
API_KEY = 'X'
SECRET_KEY = 'XX'
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_
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2023-09-25 18:47:44
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Jupyter Notebook 想必大家都不陌生了，数据分析或机器学习数据探索时特别方便。最近对它的颜值越来越不满意，尤其是晚上，感觉很刺眼，于是就换个暗点的主题。可能有同学还不了解 Jupyter Notebook 可以换主题，这里就简单介绍一下，下面我列出了常用的几个主题效果。如果有喜欢的可以安装试试，如无，可 Ctrl + w 文章目录技术提升安装主题库查看可用主题切换主题tips 技术提
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2023-10-08 14:34:50
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引言 近年来涌现出越来越多的非结构化数据，我们很难直接利用传统的分析方法从这些数据中获得信息。但是新技术的出现使得我们可以从这些轻易地解析非结构化数据，并提取出重要信息。 主题模型是处理非结构化数据的一种常用方法，从名字中就可以看出，该模型的主要功能就是从文本数据中提取潜在的主题信息。主题模型不同于其他的基于规则或字典的搜索方法，它是一种无监督学习的方法。 主题可以由语料库中的共现词项所定义，一
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2023-08-22 14:02:10
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图像主色提取算法我们在网易云上听歌, 略加设置就能在能看到这样的效果:网易云是怎么提取出专辑封面主要颜色的呢 首先, 我们需要思考如何表示一张图片. 图片是由一系列像素点组成的, 最简单的表示图片的方法就是用位图, 也即记录下每个像素点的 rgb 来表示 所以我们可以用一个 width * height * 3 的数组来表示一张图片, 其中 width 和 height 分别表示宽高, 3 代表
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2023-10-08 16:19:25
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主题建模可以帮助开发人员直观地理解和探索数据，以便更好地挖掘语料库中的主题。成功的主题建模需要多次迭代：清洗数据、读取结果、相应地调整预处理并重试。本文通过分析国家领导人从2014年到2021年的新春贺词的主题，对文本数据进行预处理，建立主题模型，模型验证，模型可视化等操作，最后通过主题模型总结出从中获得的信息。具体实现过程如下：1、数据预处理本文的文本数据为国家领导人从2014年到2021年的新
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2023-10-24 08:40:37
153阅读
主题建模是一种无监督的机器学习方法，它帮助我们发现文档(语料库)中隐藏的语义结构，它使我们能够快速的发现文档中
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2023-10-12 23:11:46
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概念主题：自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别主题分析的典型代表：隐含狄利克雷分布（LDA）LDA最明显的特征：能够将若干文档自动编码分类为一定数量的主题。主题数量需要人为确定主题数量原理通过对比新旧文档来判断模型的好坏，然后在不同参数的很多模型找到最优模型。 代码导入sklearn模块：from sklearn.feature_extraction.text im
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2023-11-09 23:12:07
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作为总结：1、这次做了一个非常糟糕的设计：我采用了深度优先搜索，当初之所以采用这种方式，是因为我要爬的数据都在搜索树的叶节点上，这样可以在代码中少用一个队列，事实上，这是个烂到家的设计。非叶节点的页面会长时间占着内存。一般爬虫会采用广度优先搜索，把要访问的连接保存在一个队列里面，好处：A、访问过的页面占用的内存能被回收B、速度更快，每个页面只解析一次。（虽然深度优先也是只解析一次，但虚拟机要帮忙维护很多小队列，以保持每个页面解析出来的链接）C、容易实现多线程并行爬数据。只要保持对队列的同步，多个线程就可以同时爬数据。2、对异常的态度A、对待致命错误，要退出程序，不要吸收。B、对待非致命异常，吸
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2012-09-06 23:59:00
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主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
一、主题模型在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。 主题可以被定义为“语料库中
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2023-10-24 22:38:14
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赛博朋克 - SynthWave '84你还记得 84 年那个无尽的夏天吗？自上而下在海洋高速公路上巡航，我们的头发和头上的风在霓虹灯梦中嗡嗡作响？这种配色方案受到现代 Synthwave 乐队（如 FM-84、Timecop 1983 和 The Midnight）的音乐和封面艺术的影响。上图使用的字体是 Fira Code ，如果你也是连体字的老粉了，那拿去吧你！地址：https:/
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2024-01-31 00:40:42
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