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yznu：Python numpy及网络爬虫
System
2024-08-23
所有,爬虫

由于原始代码已经比较完整，我们可以直接给出一个简化版的代码实例，用于演示如何使用NumPy和网络爬虫来下载图片。




import requests
import numpy as np
import os
 
# 图片下载函数
def download_image(image_url, image_name):
    response = requests.get(image_url)
    if response.status_code == 200:
        with open(image_name, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
 
# 主函数
def main():
    # 图片URL列表
    image_urls = np.loadtxt('image_urls.txt', dtype=str)
    
    # 创建保存图片的文件夹
    if not os.path.exists('images'):
        os.makedirs('images')
    
    # 下载所有图片
    for i, image_url in enumerate(image_urls):
        download_image(image_url, f'images/image_{i}.jpg')
        print(f'Image {i+1} downloaded')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先导入了必要的模块，然后定义了一个下载图片的函数download_image。主函数main中，我们使用NumPy的loadtxt函数读取了图片URL列表，并遍历列表下载图片，创建了一个文件夹来保存这些图片，然后调用download_image函数进行下载，并在下载完成后打印消息。

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node 前端爬虫 + 可视化
System
2024-08-23
所有,爬虫

为了创建一个Node.js前端爬虫并集成可视化界面，你可以使用puppeteer来进行爬取工作，并使用express来搭建一个简单的服务器，同时使用chart.js来创建图表。以下是一个简化的例子：

  1. 安装必要的库：



npm install express puppeteer chart.js
  1. 创建一个简单的Express服务器，并集成Puppeteer爬虫代码：



const express = require('express');
const puppeteer = require('puppeteer');
const Chart = require('chart.js');
 
const app = express();
const port = 3000;
 
// 爬取数据的函数
async function crawlData() {
    // 爬虫逻辑代码
    // 返回数据
}
 
app.get('/data', async (req, res) => {
    try {
        const data = await crawlData();
        res.json(data);
    } catch (error) {
        res.status(500).send('Server Error');
    }
});
 
app.get('/', (req, res) => {
    res.sendFile(__dirname + '/index.html');
});
 
app.listen(port, () => {
    console.log(`Server running on port ${port}`);
});
 
// 爬虫函数的一个示例
async function crawlData() {
    // 启动浏览器和页面
    const browser = await puppeteer.launch();
    const page = await browser.newPage();
    // 导航到目标网站
    await page.goto('http://example.com');
    // 爬取数据的代码
    // ...
    // 关闭浏览器
    await browser.close();
}
  1. 创建一个HTML文件来展示图表，并通过Puppeteer进行截图：



<!-- index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Crawler Visualization</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
</head>
<body>
    <canvas id="myChart" width="400" height="400"></canvas>
    <script>
        var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
        var myChart = new Chart(ctx, {
            type: 'bar', // 或者 'line', 'pie', 等等
            data: {
                // 数据对象
            },
            options: {
                // 图表选项
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

确保你的爬虫逻辑和可视化图表的数据与你的应用的需求相匹配。这个例子只是一个简单的框架，你需要根据实际的爬虫和可视化需求来填充细节。

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Jsoup爬虫——自学习梳理
System
2024-08-23
所有,爬虫



import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
public class JsoupCrawlerExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com"; // 替换为目标网站
        try {
            Document document = Jsoup.connect(url).get();
            Elements elements = document.select("div.class > p"); // 选择想要爬取的元素
 
            for (Element element : elements) {
                System.out.println(element.text()); // 打印元素的文本内容
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用了Jsoup库来实现一个简单的网页爬虫。首先，我们使用Jsoup.connect()方法连接到指定的网址，并使用.get()方法获取该网页的Document对象。然后，我们使用Document对象的select()方法选择我们想要爬取的元素，这里使用的是CSS选择器。最后，我们遍历选择到的元素，并打印它们的文本内容。这个例子展示了如何使用Jsoup库进行基本的网页爬取。

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＜爬虫部署,进阶Docker＞----第三章 Docker的版本命令
System
2024-08-23
所有,爬虫

在Docker中，有一些命令可以帮助我们管理和操作Docker的版本。以下是一些常用的命令和示例：

  1. 查看Docker版本

Docker版本可以通过docker version命令查看。这个命令可以展示Docker客户端和服务端的版本信息。




docker version
  1. 查看Docker详细信息

如果你想看到更详细的Docker信息，可以使用docker info命令。这个命令展示的信息比docker version更加详细，包括存储和运行时的配置。




docker info
  1. 查看Docker的服务版本

如果你想看到Docker服务的版本，可以使用docker server version命令。这个命令展示的是Docker守护进程的版本，而不是客户端的版本。




docker server version
  1. 查看Docker的日志

如果你想看到Docker的日志，可以使用docker logs命令。这个命令可以用来查看Docker守护进程的日志。




docker logs $(docker ps -q)
  1. 更新Docker

如果你需要更新Docker，可以使用包管理器来更新Docker。例如，在Ubuntu上，你可以使用apt-get来更新Docker。




sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade docker-ce
  1. 重启Docker服务

如果你需要重启Docker服务，可以使用systemctl命令。




sudo systemctl restart docker

这些命令都是Docker管理员应该知道的基本命令，它们可以帮助你管理和部署Docker环境。

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Python淘宝家用电器爬虫数据可视化分析大屏全屏系统
System
2024-08-23
所有,爬虫

由于提供的代码已经是一个完整的示例，并且涉及到的技术较为复杂，下面我将提供一个简化版本的示例，用于演示如何使用Python进行网页爬虫，并对数据进行基本的可视化分析。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置网页请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 发送请求，获取网页内容
def get_html(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
# 解析网页，提取需要的数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data = soup.find_all('div', class_='row')
    items = [[item.find('div', class_='pic').a.img['alt'],
              item.find('div', class_='price').strong.text,
              item.find('div', class_='deal-cnt').text.strip()] for item in data]
    return items
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, file_name):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['商品名称', '价格', '成交量'])
    df.to_csv(file_name + '.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
 
# 绘制商品价格分布图
def plot_price_distribution(data):
    prices = [float(item[1].replace('¥', '').replace(',', '')) for item in data]
    plt.hist(prices, bins=100)
    plt.title('商品价格分布')
    plt.xlabel('价格')
    plt.ylabel('数量')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E8%B4%B7%E5%90%88%E7%94%B5%E5%99%A8&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306'
    html = get_html(url)
    data = parse_data(html)
    save_to_csv(data, '淘宝家用电器数据')
    plot_price_distribution(data)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了获取网页内容、解析数据、保存数据到CSV文件以及绘制商品价格分布图的基本功能。需要注意的是，由于爬取的是淘宝的数据，所以在请求头部需要使用合法的User-Agent，并遵守淘宝的爬虫政策。此外，因为涉及到网络请求，所以在解析数据时需要确保选取的数据节点是稳定的。在实际应用中，可以根据需要对代码进行扩展和优化，例如增加异常处理、使用异步IO提高效率、使用代理和IP池等反爬虫策略等。

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python基础语法+爬虫+图像处理+NumpyPandas数据处理(12天速成，第3天-集合)
System
2024-08-23
所有,爬虫

在Python中，集合是一个无序的不重复元素序列。可以使用大括号 {} 或者 set() 函数创建集合，但需要注意集合中的元素必须是可哈希的，也就是说集合中的元素不能是列表、字典、其他集合等，因为它们是不可哈希的。

下面是集合的一些基本操作：




# 创建集合
s1 = {1, 2, 3, 4, 5}
s2 = set('hello')
 
# 集合添加元素
s1.add(6)
s1.update({7, 8})  # 添加多个元素
 
# 集合移除元素
s1.remove(1)
s1.discard(2)  # 移除元素如果元素不存在不会报错
 
# 集合操作
s3 = {1, 2, 3}
s4 = {2, 3, 4}
 
# 交集
print(s3 & s4)  # {2, 3}
 
# 并集
print(s3 | s4)  # {1, 2, 3, 4}
 
# 差集
print(s3 - s4)  # {1}
 
# 对称差集
print(s3 ^ s4)  # {1, 4}
 
# 判断是否有交集
print(s3.isdisjoint(s4))  # False
 
# 判断是否包含另一个集合
print(s3.issuperset(s4))  # False
 
# 判断是否是另一个集合的子集
print(s3.issubset(s4))  # False

这些是集合的基本操作和使用方法，在实际应用中可以根据需要进行相应的操作和处理。

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Python 网络爬虫--Fiddler调试工具初探
System
2024-08-23
所有,爬虫



import requests
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:8888',
    'https': 'http://127.0.0.1:8888'
}
 
# Fiddler默认情况下会拦截HTTP和HTTPS请求，所以需要设置代理
response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)
 
# 输出获取的内容
print(response.text)

这段代码展示了如何在Python中使用requests库配置代理服务器，以便通过Fiddler调试工具抓取和查看HTTP请求和响应。在实际使用中，你需要将127.0.0.1和8888替换为Fiddler实际监听的地址和端口。

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C#实战分享--爬虫的基础原理及实现
System
2024-08-23
所有,爬虫



using System;
using System.Net;
using System.IO;
 
namespace SimpleCrawler
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 初始网页URL
            string initialUrl = "http://example.com";
 
            // 创建Web请求
            HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(initialUrl);
 
            // 获取响应
            using (HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse())
            using (Stream responseStream = response.GetResponseStream())
            using (StreamReader reader = new StreamReader(responseStream))
            {
                // 读取响应内容
                string content = reader.ReadToEnd();
 
                // 打印网页内容
                Console.WriteLine(content);
            }
 
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用C#创建一个简单的网络爬虫。它创建了一个HttpWebRequest对象，用于向指定的URL发送请求，并接收返回的响应。然后，它读取响应内容并将其输出到控制台。这个例子是爬虫技术的基本实现，对于学习如何进行网页数据抓取是非常有帮助的。

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【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
System
2024-08-23
所有,爬虫

Gensim是一个可以用来进行文本处理和向量化的Python库。以下是一个使用Gensim进行文本分析的基本例子：




from gensim import corpora, models, similarities
 
# 示例文本数据
documents = [
    "Human machine interface for lab abc computer",
    "A survey of user opinion of computer system response time",
    "The EPS user interface management system",
    "System and human system engineering testing of CAD rental",
    "Relation of user perceived response time to error measurement",
    "The generation of random binary unordered trees",
    "The intersection graph of paths in trees",
    "Graph minors IV Widths of trees and well quasi ordering",
    "Graph minors A survey"
]
 
# 创建字典
dictionary = corpora.Dictionary(documents)
 
# 向量化文档：每个文档变成一个向量，向量中的每个元素是一个单词和它在文档中的出现次数
corpus = [dictionary.doc2bow(text.lower().split()) for text in documents]
 
# 训练TF-IDF模型
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
 
# 转换为TF-IDF向量
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
 
# 使用Item-based Latent Factor模型进行推荐
similarity_matrix = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
index = similarities.Similarity.index(similarity_matrix, corpus_tfidf)
 
# 查询最相似的文档
query = "graph minors survey"
query_vec = dictionary.doc2bow(query.lower().split())
sims = similarity_matrix[query_vec]
 
print("Query:", query)
for index, sim in sorted(enumerate(sims), key=lambda item: -item[1]):
    print(f"{index}: {documents[index]} - Similarity: {sim:.4f}")

这段代码首先定义了一些示例文本数据，然后创建了一个字典来映射文档中的单词，接着将每个文档转换为一个向量，并训练了一个TF-IDF模型。之后，它使用Item-based Latent Factor模型（一种基于内容的推荐系统）来找到查询与文档集合中其他文档的相似度。最后，它打印出与查询最相似的文档列表。这个例子展示了如何使用Gensim进行基本的文本分析和推荐系统构建。

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爬虫爬取网站访问量_showDynClicks
System
2024-08-23
所有,爬虫

要爬取一个网站的访问量，通常需要访问一个API或者JavaScript动态生成的内容。在这种情况下，如果访问量是通过_showDynClicks函数动态计算的，你需要分析这个函数的实现，并模拟它的行为来计算访问量。

以下是一个简化的Python示例，使用requests库来获取网页内容，并使用re库来提取函数中的点击数（假设点击数是直接写在函数中的）：




import requests
import re
 
def get_dynamic_clicks(url, function_name):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        # 正则表达式匹配函数中的点击数
        pattern = re.compile(r'function ' + function_name + r'\(\) \{ \/\* (\d+) \*\/ \}')
        matches = pattern.search(response.text)
        if matches:
            return int(matches.group(1))
    return None
 
url = 'http://yourwebsite.com'  # 替换为你的网站URL
function_name = '_showDynClicks'  # 替换为实际函数名
clicks = get_dynamic_clicks(url, function_name)
 
if clicks:
    print(f"网站访问量: {clicks}")
else:
    print("无法获取访问量")

请注意，这个方法依赖于函数实现的简单形式，并且如果函数逻辑更复杂，可能需要更复杂的处理。如果函数的点击数来自服务器端的数据库或其他服务，你可能需要模拟登录、抓取API请求或者使用浏览器自动化工具来获取实际的点击数。

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