浅葱de琴
这里简单介绍一下吧,以抓取网站静态、动态2种数据为例,实验环境win10+,主要内容如下:
抓取网站静态数据(数据在网页源码中):以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下,主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段,如下:
对应的网页源码如下,包含我们所需要的数据:
2.对应网页结构,主要代码如下,很简单,主要用到requests+BeautifulSoup,其中requests用于请求页面,BeautifulSoup用于解析页面:
程序运行截图如下,已经成功爬取到数据:
抓取网站动态数据(数据不在网页源码中,json等文件中):以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据,主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息,截图如下:
打开网页源码中,可以发现数据不在网页源码中,按F12抓包分析时,才发现在一个json文件中,如下:
2.获取到json文件的url后,我们就可以爬取对应数据了,这里使用的包与上面类似,因为是json文件,所以还用了json这个包(解析json),主要内容如下:
程序运行截图如下,已经成功抓取到数据:
至此,这里就介绍完了这2种数据的抓取,包括静态数据和动态数据。总的来说,这2个示例不难,都是入门级别的爬虫,网页结构也比较简单,最重要的还是要会进行抓包分析,对页面进行分析提取,后期熟悉后,可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取,可以更方便一些,效率更高,当然,如果爬取的页面比较复杂,像验证码、加密等,这时候就需要认真分析了,网上也有一些教程可供参考,感兴趣的可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
xieyouliab
应用1:关键词自动生成
核心思想是对于某个文档中的某个词,计算其在这个文档中的标准化TF值,然后计算这个词在整个语料库中的标准化IDF值。在这里,标准化是说对原始的计算公式进行了一些变换以取得更好的衡量效果,并避免某些极端情况的出现。这个词的TF-IDF值便等于TF*IDF。对于这个文档中的所有词计算它们的TF-IDF值,并按照由高到低的顺序进行排序,由此我们便可以提取我们想要的数量的关键词。
TF-IDF的优点是快捷迅速,结果相对来说比较符合实际情况。缺点是当一篇文档中的两个词的IDF值相同的时候,出现次数少的那个词有可能更为重要。再者,TF-IDF算法无法体现我词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为重要性相同,这是不正确的。存在的解决办法是对文章的第一段和每段的第一句话给予比较大的权重。
应用2:计算文本相似度
明白了对于每个词,如何计算它的TF-IDF值。那么计算文本相似度也轻而易举。我们已经计算了文章中每个词的TF-IDF值,那么我们便可以将文章表征为词的TF-IDF数值向量。要计算两个文本的相似度,只需要计算余弦即可,余弦值越大,两个文本便越相似。
应用3:自动摘要
以第一个图为例,其中的cluster一共有7个词,其中4个是关键词。因此它的重要性分值就等于(4*4)/7=。然后,找出包含cluster重要性分值最高的句子(比如5句),把它们合在一起,就构成了这篇文章的自动摘要。具体实现可以参见
类似的算法已经被写成了工具,比如基于Java的Classifier4J库的SimpleSummariser模块、基于C语言的OTS库、以及基于classifier4J的C#实现和python实现。
笨笨猫Shirley
别折腾了,不打算往爬虫方向发展的话没必要自己学,爬虫所需要的技术非常广泛、且对深度都有一定要求,不存在“快速学会”的情况。所有那些吹快速学会爬虫的培训班都是扯淡,那些课程学完后的水平连傻瓜式爬虫工具都不如,有啥意义?再说了,你们写论文、做研究又不会需要什么很大量、很高频、很实时的数据,那些傻瓜式爬虫工具完全足够了,点几下就能出数据。
为了做到更优雅,这次抛弃了urllib库的引用,使用requests和beautifulsoup搭配的方式进行 首先构建一个请求并且响应它然后呢到上找一篇文
轻舞飞扬舞翩跹 4人参与回答 2023-12-07 知网中的外文文献大多都是摘要,知网和外文文献机构只是合作关系对外文文献只收录了摘要,并没有把全文收录到知网中。所以,下载外文文献最有效的方法还是去文献来源数据库
風雨飘零 3人参与回答 2023-12-11 作为学生,我们平时要收集大量的文献资料来阅读,尤其是写论文的时候需要文献作为参考,可是知网上面的文献一般都很难下载下来,不过在知网上面免费下载论文也还是有办法。
恋上这个冬 3人参与回答 2023-12-10 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: Administrator # @Dat
火山红虎 5人参与回答 2023-12-08 打开知网官网后,在搜索框填上你的论文题目,检索一下,如果同名的比较多,再检索结果里检索作者姓名就行了。
易叉叉叨叨 4人参与回答 2023-12-07