框架的使用(三):scrapy

本文介绍如何使用Scrapyshell进行爬虫代码调试。Scrapyshell是一个交互式终端,可在不启动Spider的情况下测试提取数据的代码。若安装了IPython,则Scrapyshell将使用IPython以获得更强大的功能。

scrapy 终端( scrapy shell)的运用

scrapy终端是一个交互终端,供您在未启动spider下调试代码,其本意是用来测试提取数据的代码

一旦熟悉了Scrapy终端后,您会发现其在开发和调试spider时发挥的巨大作用。

如果您安装了 IPython ,Scrapy终端将使用 IPython (替代标准Python终端)。 IPython 终端与其他相比更为强大,提供智能的自动补全,高亮输出,及其他特性。

我们强烈推荐您安装 IPython ,特别是如果您使用Unix系统(IPython 在Unix下工作的很好)。 详情请参考 IPython installation guide 。

启动终端

您可以使用 shell 来启动Scrapy终端:

scrapy shell <url>

<url> 是您要爬取的网页的地址。

例如:scrapy shell 'http://www.baidu.com'




内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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