2024-08-17

乱码问题通常是由于网页编码和解析编码不一致导致的。在Python中,可以通过指定编码格式来解决这个问题。

解决方法:

  1. 确定网页的正确编码:查看网页源代码,找到 <meta charset="编码格式"> 标签,确认正确的编码格式。
  2. 使用requests库获取网页内容时,使用正确的编码:



import requests
 
url = "http://example.com"
response = requests.get(url)
response.encoding = '正确的编码格式'  # 例如:'utf-8', 'gbk' 等
html = response.text
  1. 在解析网页内容时,确保使用的解析器支持该编码格式。
  2. 如果网页没有指定编码,可以尝试使用chardet库自动检测编码:



import chardet
 
# 假设html是网页内容
detected_encoding = chardet.detect(html)['encoding']
html = html.decode(detected_encoding).encode('utf-8')
  1. 如果以上方法都不行,可能需要手动尝试不同的编码格式,直到找到正确的匹配。
  2. 在处理数据时,确保数据处理的过程中编码一致,如果需要,可以使用.encode().decode()方法进行编码转换。
2024-08-17

在Python中,获取数据可以通过几种方式完成,包括使用公开API、从网页爬取数据以及从数据库中读取数据。以下是一些示例代码:

  1. 使用公开API获取数据:



import requests
 
# 假设有一个公开API URL
api_url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(api_url)
 
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print('Error:', response.status_code)
  1. 使用BeautifulSoup库从网页爬取数据:



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 假设我们要从一个网页获取数据
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
 
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 假设我们要获取所有的段落文本
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.text)
  1. 从数据库中读取数据(例如使用SQLite):



import sqlite3
 
# 假设有一个SQLite数据库文件
database_path = 'data.db'
 
# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect(database_path)
cursor = conn.cursor()
 
# 执行SQL查询
query = 'SELECT * FROM table_name'
cursor.execute(query)
 
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

这些示例展示了如何从不同的来源获取数据。实际应用中,你需要根据具体的数据源选择合适的方法,并且可能需要处理额外的安全性、权限和性能因素。

2024-08-17

以下是一个简化的示例代码,展示了如何使用jsoup和xpath解析一个简单的小说网站,并获取书籍信息。




import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class NovelCrawler {
 
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com/novels"; // 替换为小说章节列表页面的URL
        List<NovelInfo> novels = crawlNovelList(url);
        // 打印或保存novels信息
    }
 
    private static List<NovelInfo> crawlNovelList(String url) {
        List<NovelInfo> novelList = new ArrayList<>();
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            Elements novelElements = doc.select("div.novel-list > a"); // 替换为实际的小说列表元素选择器
            for (Element novelElement : novelElements) {
                String novelUrl = novelElement.attr("abs:href");
                String novelName = novelElement.text();
                novelList.add(new NovelInfo(novelName, novelUrl));
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return novelList;
    }
 
    static class NovelInfo {
        String name;
        String url;
 
        public NovelInfo(String name, String url) {
            this.name = name;
            this.url = url;
        }
 
        // getters, setters, toString 等
    }
}

这段代码展示了如何使用jsoup库来从一个简单的网页中抓取小说列表信息。在实际应用中,你需要根据目标网站的HTML结构来调整选择器。这个例子中的novelElements需要替换为实际小说列表的选择器。同时,你需要为每本小说创建一个NovelInfo对象来保存其名称和URL。

请注意,爬取网络数据应遵守相关法律法规及网站的robots.txt规则,并尊重作者的版权。此外,过度频繁的爬取可能会导致IP封禁,因此应合理设置爬取频率。

2024-08-17

由于篇幅限制,以下是7个Python爬虫案例的核心函数代码。

  1. 从网页爬取表格数据:



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com/table'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
table = soup.find('table')  # 根据实际情况调整选择器
 
rows = table.find_all('tr')
for tr in rows:
    cols = tr.find_all('td')
    for td in cols:
        print(td.text.strip(), end=' ')
    print()
  1. 从网页爬取图片:



import requests
 
url = 'http://example.com/image'
r = requests.get(url)
with open('image.jpg', 'wb') as f:
    f.write(r.content)
  1. 从网页爬取链接:



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))
  1. 使用多线程或多进程爬取网页数据:



import requests
from multiprocessing.pool import ThreadPool
 
urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', ...]
 
def get_content(url):
    return requests.get(url).text
 
pool = ThreadPool(processes=4)  # 根据实际情况调整线程数
results = pool.map(get_content, urls)
pool.close()
pool.join()
 
for result in results:
    print(result)
  1. 使用代理服务器爬取数据:



import requests
 
url = 'http://example.com'
proxy = {'http': 'http://proxy.example.com:8080', 'https': 'https://proxy.example.com:8080'}
 
r = requests.get(url, proxies=proxy)
print(r.text)
  1. 登录后爬取数据:



import requests
 
url = 'http://example.com/protected'
payload = {'username': 'user', 'password': 'pass'}
 
r = requests.post(url, data=payload)
print(r.text)
  1. 使用Selenium自动化爬取JavaScript渲染的网页数据:



from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')
print(driver.page_source)
driver.close()

这些代码示例提供了爬虫任务的不同方法,包括解析HTML、多线程/多进程处理、使用代理、登录认证以及自动化操作。在实际应用中,你需要根据目标网站的具体情况进行适当的调整和优化。

2024-08-17



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def simple_crawler(url, keyword):
    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'}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 使用BeautifulSoup查找包含关键字的段落
            paragraphs = soup.find_all('p', string=[lambda text: keyword in text if text else False])
            for p in paragraphs:
                print(p.text)
        else:
            print(f"Failed to retrieve the webpage: {response.status_code}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"There was a problem: {e}")
 
# 使用示例
simple_crawler('https://www.example.com', '关键字')

这段代码定义了一个简单的网络爬虫函数simple_crawler,它接受一个URL和一个关键字作为参数。函数使用requests库获取网页内容,并使用BeautifulSoup解析网页。然后,它查找包含关键字的段落并打印它们的文本。这个例子展示了如何使用Python进行基本的网页爬取和内容提取。

2024-08-17

由于原始代码较为复杂且涉及到第三方库的使用,我们将提供一个简化的核心函数示例,展示如何使用PySpark读取数据和进行基本的数据处理。




from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
 
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("CinemaRecommender").getOrCreate()
sc = SparkContext.getOrCreate()
 
# 定义一个简单的函数,用于加载数据
def load_data(path):
    return spark.read.csv(path, header=True, inferSchema=True)
 
# 定义一个简单的函数,用于数据处理
def process_data(df):
    # 示例处理:选取部分列,进行简单的数据清洗
    df = df.select("title", "rating", "genre").filter("genre = '国剧'")
    return df
 
# 定义一个简单的函数,用于将处理后的数据保存到HDFS
def save_data(df, path):
    df.write.csv(path)
 
# 假设数据已经通过爬虫获取并存储在HDFS的某个路径下
data_path = "hdfs://path/to/your/data"
 
# 加载数据
df = load_data(data_path)
 
# 数据处理
processed_df = process_data(df)
 
# 保存处理后的数据
save_data(processed_df, "hdfs://path/to/your/processed_data")
 
# 停止Spark会话
spark.stop()

这个示例展示了如何使用PySpark读取数据、进行简单的数据处理,并将处理后的数据保存到HDFS。这个过程是一个典型的数据处理流程,可以作为使用PySpark的入门示例。

2024-08-17

要爬取一个网站的所有子页面内容,你可以使用Python中的requests和beautifulsoup4库。以下是一个简单的示例代码,用于爬取一个网站的所有子页面的标题和URL。

首先,确保安装了所需的库:




pip install requests
pip install beautifulsoup4

然后,使用以下代码作为爬虫的基本框架:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import queue
 
# 初始化一个队列,用于存储待爬取的URL
url_queue = queue.Queue()
 
# 将起始URL放入队列
start_url = 'http://example.com'
url_queue.put(start_url)
 
# 初始化一个集合,用于存储已爬取的URL,避免重复爬取
crawled_urls = set()
 
def get_url_queue():
    return url_queue
 
def get_crawled_urls():
    return crawled_urls
 
def crawl_page(url):
    """
    爬取单个页面的内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            print(f'Failed to crawl {url}, status code: {response.status_code}')
    except requests.exceptions.RequestException:
        print(f'Failed to crawl {url}, an error occurred')
 
def create_sitemap(content):
    """
    解析页面内容,提取子页面URL
    """
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    for link in soup.find_all('a'):
        href = link.get('href')
        if href and href not in crawled_urls and 'http' not in href:
            # 构建完整的URL
            full_url = '{}{}'.format(start_url, href) if href[0] == '/' else href
            # 将新的URL放入队列
            url_queue.put(full_url)
 
def main():
    """
    主函数,控制爬虫的执行流程
    """
    while not url_queue.empty() or len(crawled_urls) == 0:
        if not url_queue.empty():
            # 从队列中获取待爬取的URL
            url = url_queue.get()
            # 检查URL是否已被爬取
            if url not in crawled_urls:
                # 爬取页面内容
                content = crawl_page(url)
                if content:
                    # 解析页面内容,提取子页面URL
                    create_sitemap(content)
                    # 将当前爬取的URL加入已爬取的集合
                    crawled_urls.add(url)
                    print(f'Crawled: {url}')
        # 为了避免无限循环,每次检查是否队列为空后,暂停一段时间
        import time
        time.sleep(5)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

请注意,这个代码示例仅用于学习目的,并且不包括错误处理和效率优化。实际应用中,你可能需要考虑并发请求、处理robots.txt、限制请求频率、使用用户代理、处理JavaScript渲染的内容等问题。此外,确保你了解并遵守网站的robots.txt规则以及法律法规,不要进行滥用网站资源。

2024-08-17

在JavaScript中编写一个简单的爬虫通常需要使用axiosrequest等库来发送HTTP请求,以及cheerio来解析返回的HTML内容。以下是一个简单的示例,用于抓取一个网页上的所有链接。

首先,确保安装所需的包:




npm install axios cheerio

然后,编写爬虫代码:




const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
 
const url = 'http://example.com'; // 替换为你想爬取的网站
 
axios.get(url).then(response => {
    const $ = cheerio.load(response.data);
 
    $('a').each((i, link) => {
        const href = $(link).attr('href');
        console.log(href);
    });
}).catch(error => {
    console.error('Error fetching the webpage:', error);
});

这段代码会输出从指定网页上抓取的所有链接。你可以根据需要修改选择器,以抓取不同的数据,例如图片、标题等。

请注意,爬虫应该遵守robots.txt协议,并在允许的范围内爬取数据,避免对网站造成过大压力或违反版权法律。

2024-08-17

以下是一个简单的Scrapy爬虫示例,用于爬取电影天堂网站的电影信息。请注意,实际爬虫应该遵守robots.txt协议,并使用合理的间隔时间进行爬取,避免对服务器造成过大压力。

首先,创建一个新的Scrapy项目:




scrapy startproject movie_spider

然后,定义爬虫的items.py:




# movie_spider/items.py
import scrapy
 
class MovieItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()
    size = scrapy.Field()
    magnet = scrapy.Field()

接下来,编写爬虫的spider:




# movie_spider/spiders/movie_spider.py
import scrapy
from movie_spider.items import MovieItem
 
class MovieSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie_spider'
    allowed_domains = ['www.dy2018.com']
    start_urls = ['http://www.dy2018.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取电影信息的链接
        movie_links = response.css('div.index_movies ul li a::attr(href)').extract()
        for link in movie_links:
            movie_url = response.urljoin(link)
            yield scrapy.Request(movie_url, callback=self.parse_movie)
 
        # 提取分页信息,这里简化处理,只爬取第一页
        # next_page_url = response.css('a.next_page::attr(href)').extract_first()
        # if next_page_url:
        #     yield response.follow(next_page_url, self.parse)
 
    def parse_movie(self, response):
        item = MovieItem()
 
        # 提取电影名称
        item['name'] = response.css('div.content_info_top h1::text').extract_first()
 
        # 提取详细信息
        info = response.css('div.content_info p::text').extract()
        item['info'] = ''.join(info).strip()
 
        # 提取下载链接
        download_links = response.css('div.downlist a::attr(href)').extract()
        for link in download_links:
            if 'magnet' in link:
                item['magnet'] = link
                break
 
        # 提取种子信息
        item['size'] = response.css('div.downlist a::text').extract_first()
 
        # 提交item到管道
        yield item

最后,设置items.py中定义的字段,并保存爬取的数据。

确保你的Scrapy项目的settings.py文件中启用了item pipelines来保存数据:




# movie_spider/pipelines.py
 
class MoviePipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 这里可以添加保存数据到数据库或文件的代码
        with open('movies.json', 'a+') as f:
            f.write(json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n')
        return item

并在\`se

2024-08-16

在实现滑块缺口识别时,通常需要以下步骤:

  1. 加载预训练的CNN模型(如ResNet、Inception等)。
  2. 加载滑块图像。
  3. 对滑块图像进行预处理,使其适合CNN模型的输入。
  4. 使用模型进行前向传播,提取特征。
  5. 对比滑块和缺口图像的特征,判断是否匹配。

以下是一个简化的Python伪代码示例,展示了如何加载模型并提取特征:




import torch
from torchvision.models import resnet50
from PIL import Image
import numpy as np
 
# 加载预训练的ResNet50模型
model = resnet50(pretrained=True)
model.eval()  # 设置为评估模式
 
# 加载滑块图像
slide_image = Image.open("slide_block.png")
 
# 预处理滑块图像
normalize = torch.transforms.Normalize(
    mean=[0.485, 0.456, 0.406],
    std=[0.229, 0.224, 0.225]
)
to_tensor = torch.transforms.ToTensor()
 
slide_tensor = normalize(to_tensor(slide_image))
slide_tensor = slide_tensor.unsqueeze(0)  # 增加一个维度以匹配batch_size
 
# 使用模型提取特征
with torch.no_grad():
    slide_features = model(slide_tensor).squeeze()
 
# 加载缺口图像特征(这里假设已经计算好了)
gap_features = np.load("gap_features.npy")
 
# 计算滑块和缺口的相似度(这里使用的是简单的欧氏距离作为例子)
similarity = np.linalg.norm(slide_features - gap_features)
 
# 判断相似度是否小于某个阈值来确认匹配
if similarity < threshold:
    print("匹配成功!")
else:
    print("匹配失败!")

请注意,这个示例假定你已经有了缺口的特征向量,并且有一个预训练的CNN模型。在实际应用中,你需要首先训练或者使用预训练模型来提取图像特征,然后才能进行特征比对。而特征比对通常使用机器学习或者深度学习方法来自动化,或者手动设定阈值进行比较。