2024-08-16

该项目涉及多个技术栈,包括JAVA, SpringBoot, Vue, 协同过滤算法和爬虫。前后端分离是一种常见的架构模式,其中后端负责提供API接口,前端负责数据的渲染和用户交互。

后端(SpringBoot部分):

  1. 提供API接口,使用SpringBoot中的Controller定义接口。
  2. 使用协同过滤算法对房源信息进行推荐。
  3. 使用爬虫获取外部房源数据。

前端(Vue部分):

  1. 使用Vue.js构建用户界面。
  2. 通过Axios等HTTP客户端从后端获取数据。
  3. 实现房源搜索、筛选、展示等功能。

以下是一个简单的API接口定义示例(SpringBoot + JAVA):




@RestController
@RequestMapping("/api/houses")
public class HouseController {
 
    @Autowired
    private HouseService houseService;
 
    @GetMapping("/{id}")
    public HouseDto getHouseById(@PathVariable("id") Long id) {
        return houseService.getHouseById(id);
    }
 
    @PostMapping("/recommend")
    public List<HouseDto> getRecommendedHouses(@RequestBody SearchCriteria criteria) {
        return houseService.getRecommendedHouses(criteria);
    }
 
    // 其他API接口定义...
}

协同过滤算法的实现可以参考以下伪代码:




public class CollaborativeFiltering {
 
    public List<House> getRecommendations(User user) {
        // 使用协同过滤算法得到推荐房源
        // 算法细节略...
    }
}

爬虫部分通常在后端实现,以下是一个简单的HTTP爬虫示例(使用Jsoup):




public class HouseCrawler {
 
    public List<House> crawlHouses() {
        List<House> houses = new ArrayList<>();
        Document doc = Jsoup.connect("http://example.com/houses").get();
        // 解析doc中的房源信息,填充到houses列表中
        // 解析细节略...
        return houses;
    }
}

前端Vue部分,可以使用Vue Router和Vuex管理路由和状态,使用Axios进行API调用。




// Vue组件中发起API调用
export default {
  data() {
    return {
      houses: []
    };
  },
  mounted() {
    this.fetchHouses();
  },
  methods: {
    async fetchHouses() {
      try {
        const response = await axios.get('/api/houses');
        this.houses = response.data;
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching houses:', error);
      }
    }
  }
};

这个示例仅展示了API接口的定义、爬虫的简单使用和Vue中API调用的基本形式。具体的项目实现需要根据实际需求和技术栈进行详细设计。例如,在实际应用中,可能需要考虑权限校验、异常处理、分页、缓存、持久化等多个方面。

2024-08-16



use reqwest::Client;
use std::io::{self, Write};
 
// 异步下载网页内容
async fn download_website(client: &Client, url: &str) -> Result<String, reqwest::Error> {
    let res = client.get(url).send().await?;
    let body = res.text().await?;
    Ok(body)
}
 
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 初始化一个 Reqwest 客户端
    let client = Client::new();
 
    // 待下载的网页 URL
    let url = "https://www.example.com";
 
    // 下载网页内容
    let content = download_website(&client, url).await?;
 
    // 打印网页内容到控制台
    println!("网页内容:\n{}", content);
 
    // 将内容写入到文件
    let mut file = io::stdout();
    writeln!(file, "{}", content)?;
 
    Ok(())
}

这段代码使用了 Reqwest 库来异步下载一个网页的内容,并将其打印到控制台和文件中。这是一个简单的网络爬虫示例,展示了如何在 Rust 中使用 Reqwest 库进行基本的 HTTP 请求。

2024-08-16

下面是一个使用Python的requests库编写的简单网页爬虫示例,用于获取指定网页的内容。




import requests
 
def get_page_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "Failed to retrieve the webpage, status code: {}".format(response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return "An error occurred: {}".format(e)
 
url = "http://example.com"  # 替换为你想爬取的网页地址
print(get_page_content(url))

这段代码首先导入了requests库,然后定义了一个函数get_page_content,它接受一个URL作为参数,使用requests.get方法获取网页内容。如果请求成功,它返回网页的文本内容;如果请求失败,它返回错误信息。最后,代码中的url变量需要被替换为你想要爬取的网页地址,并打印出获取到的内容。

2024-08-16

使用Python的requests模块可以轻松实现对豆瓣电影排行榜的爬取。以下是一个简单的示例代码,它将爬取前20部电影的名称、类型、评分和评论数。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 定义豆瓣电影TOP250的URL
base_url = 'https://movie.douban.com/top250/'
 
# 定义一个列表来保存所有电影信息
movies = []
 
# 循环访问每一页
for page in range(0, 250, 25):
    # 构造具体页面的URL
    url = base_url + str(page)
    
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 使用BeautifulSoup解析页面
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 找到包含电影信息的列表
        movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view')
        
        # 遍历电影列表,提取信息
        for movie in movie_list.find_all('li'):
            name = movie.find('div', class_='info').find('div', class_='hd').find('a').text
            rating = movie.find('div', class_='info').find('div', class_='bd').find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').text
            score = movie.find('div', class_='info').find('div', class_='bd').find('p', class_='quote').text
            comments = movie.find('div', class_='star').find_next_sibling('div', class_='bd').find('p', class_='quote').text
            
            # 将提取的信息添加到movies列表中
            movies.append({
                'name': name,
                'rating': rating,
                'score': score,
                'comments': comments
            })
            print(f"{name} 已添加到列表。")
    else:
        print(f"请求页面{url}失败。")
 
# 打印movies列表,查看爬取的结果
print(movies)

请注意,这个示例代码没有处理网络请求中的异常,也没有考虑反爬虫策略。实际应用中可能需要添加更多的错误处理和反反爬虫措施。

2024-08-16



from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化webdriver
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开网页
driver.get("http://example.com")
 
# 等待网页加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "myElementId")))
 
# 执行动作链,模拟鼠标点击操作
actions = webdriver.ActionChains(driver)
actions.move_to_element(driver.find_element(By.ID, "myMenu")).click(driver.find_element(By.ID, "subMenu")).perform()
 
# 输入搜索内容
input_element = driver.find_element(By.ID, "mySearchBar")
input_element.send_keys("search keyword")
 
# 提交搜索
input_element.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 滚动页面
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
 
# 等待动态内容加载
time.sleep(5)
 
# 获取页面源代码
page_source = driver.page_source
 
# 清理:关闭浏览器
driver.quit()

这段代码展示了如何使用Selenium WebDriver在Python中打开一个网页,执行鼠标点击、输入搜索关键字、提交搜索和滚动页面的基本操作。同时,它还展示了如何使用ActionChains来模拟复杂的用户动作。最后,代码中使用了time.sleep()来等待动态内容加载,这通常不是推荐的做法,可以使用WebDriverWait来代替,但出于教学目的,这里简化了处理方式。

2024-08-16

由于英雄联盟的官方网站可能会更改其网站结构,这里提供一个简化的Python爬虫示例,用于爬取英雄联盟官方网站上英雄列表的名称。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_hero_names():
    url = 'https://lol.qq.com/biz/hero/champion.shtml'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    hero_list = soup.find('div', class_='herolist clearfix')
    hero_names = [hero.text for hero in hero_list.find_all('h3')]
    return hero_names
 
if __name__ == '__main__':
    hero_names = get_hero_names()
    for hero in hero_names:
        print(hero)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求,以及BeautifulSoup库来解析HTML页面。函数get_hero_names通过查找特定的HTML元素来获取英雄的名称,并返回一个包含英雄名称的列表。主程序部分则简单地打印出这些英雄名称。

请注意,这个例子假设英雄联盟官方网站的URL和HTML结构不会改变。如果官方网站更新了其结构,则需要相应地更新爬虫代码以匹配新的结构。

2024-08-16



import scrapy
 
class HotSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
    
    # 假设代理服务器的IP和端口存储在一个字典中
    proxy = {'http': 'http://proxy_ip:proxy_port', 'https': 'https://proxy_ip:proxy_port'}
    
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            # 使用代理服务器发送请求
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'proxy': self.proxy})
    
    def parse(self, response):
        # 解析响应数据的逻辑
        pass

这个简单的Scrapy爬虫示例展示了如何设置代理服务器来爬取数据。在start_requests方法中,我们使用scrapy.Request对象并通过meta参数传递代理设置。这样,爬虫会通过指定的代理服务器发送HTTP请求,从而绕过常规的IP限制。在parse方法中,你需要实现具体的数据解析逻辑。

2024-08-16

Vue 3 项目中可以通过多种方式来防止爬虫采集内容,以下是一些常见的策略:

  1. 动态内容加载:使用 v-ifv-show 来根据条件动态渲染内容,爬虫通常不会等待动态加载的内容。
  2. 图片内容:对于一些采集内容主要通过图片展示的页面,可以使用 canvas 将文字转换为图片。
  3. 移除或遮盖关键数据:使用 CSS 技术如 opacity: 0position: absolute 将关键数据移出视口。
  4. 防止右键菜单:通过监听 contextmenu 事件并阻止默认行为来禁用右键菜单。
  5. 使用Captcha或者验证码:增加爬虫难度,使得爬虫在尝试采集内容前必须先解决验证。
  6. 服务端渲染(SSR):对于SEO优化较好的页面,可以使用服务端渲染来生成静态HTML,减少客户端渲染的爬虫压力。
  7. CORS设置:通过设置CORS(Cross-Origin Resource Sharing)策略,来限制其他网站的脚本访问你的资源。
  8. WebSocket长轮询:通过WebSocket实现前后端全双工通信,而不是使用XHR或者Fetch轮询。

以下是一个简单的例子,展示如何在Vue 3中使用服务端渲染(SSR)来减少爬虫的采集风险:




// 安装vue-server-renderer
npm install vue-server-renderer
 
// 在服务器端入口文件 server-entry.js
import { createSSRApp } from 'vue'
import App from './App.vue'
 
export function createApp() {
  const app = createSSRApp(App)
  return { app }
}
 
// 服务器端入口文件 server.js
import { createSSRApp } from 'vue'
import { createServer } from 'vue-server-renderer'
import { createApp } from './server-entry.js'
 
const server = createServer(createApp().app)
 
server.listen(8080, () => {
  console.log('Server is running on http://localhost:8080')
})

服务端渲染会生成静态的HTML,减少了客户端渲染的依赖,从而减少爬虫采集的风险。同时,对于一些敏感数据,可以通过服务端直接返回空的HTML或者特定的占位符,进一步提高安全性。

2024-08-16



import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from datetime import datetime
 
# 假设这是从股票网站爬取的数据,已经加载到DataFrame中
data = pd.read_csv('stock_data.csv', parse_dates=['date'])
 
# 选择需要的列
data = data[['date', 'close', 'volume']]
 
# 将数据按日期排序
data.sort_values('date', inplace=True)
 
# 计算每日收盘价的对数返回
data['log_ret'] = np.log(data['close'] / data['close'].shift(1))
 
# 选择过去10个交易日的平均每日成交量作为因子
data['vol_10'] = data['volume'].rolling(window=10).mean()
 
# 创建一个数据框,用于存储模型的结果
results = pd.DataFrame(columns=['intercept', 'beta', 'alpha', 'omega'])
 
# 遍历不同的时间窗口来测试三因子模型的参数
for lag in range(1, 11):
    X = sm.add_constant(data[['log_ret', 'vol_10']].shift(lag))
    results.loc[lag] = sm.OLS(data['log_ret'], X).fit().params
 
# 输出结果
print(results)

这段代码首先加载股票数据,然后计算每日的收盘价的对数返回,并创建一个新的列来表示过去10天平均的成交量。接着,代码遍历不同的时间窗口来拟合一个OLS模型,并存储模型的参数结果。最后,打印出结果。这个例子展示了如何使用Python进行简单的金融时间序列分析。

2024-08-16

在Perl中,网络爬虫开发中的错误处理可以通过内置的trycatch语句来实现。以下是一个简单的示例,展示了如何在Perl中处理可能发生的错误:




use strict;
use warnings;
use LWP::UserAgent;
use Try::Tiny;
 
my $ua = LWP::UserAgent->new;
my $url = 'http://example.com';
 
try {
    my $response = $ua->get($url);
    if ($response->is_success) {
        print $response->decoded_content;  # 处理响应内容
    } else {
        die "HTTP error code: ", $response->code, "\n",
            "Content: ", $response->content;
    }
} catch {
    my $error = $_;
    if ($error =~ /^HTTP error code: 404/) {
        print "页面未找到\n";
    } else {
        print "其他错误: $error\n";
    }
};

在这个示例中,我们使用了LWP::UserAgent来发送HTTP请求。然后,我们使用Try::Tiny模块的try块来包裹可能抛出异常的代码。如果在try块内部发生了异常,控制会转移到catch块,在那里我们可以根据捕获的错误信息采取相应的措施。这个例子展示了如何处理HTTP错误,并根据错误类型给出相应的响应。