爬虫

本文介绍了网络爬虫的工作流程,包括选取种子URL、DNS解析、网页下载与去重。强调了HTTP请求在爬虫中的重要性,并详细讲解了Python中实现HTTP请求的三种方式:urllib2/urllib、httplib以及第三方库Requests的使用方法,包括GET和POST请求的示例。

网络爬虫结构
网络爬虫的基本工作流程如下:
1,首先选取一部分精心挑选的种子URL。
2,将这些URL放入待抓取的URL队列。
3,从待抓取的URL对列中读取待抓取的队列URL,解析DNS,并且得到主机的IP,并将URL对应的网页下载下来,储存进已下载的网页库中。此外,将这些URL放进已抓取URL队列。
4,分析已抓取的URL队列中的URL,从已下载的网页数据中分析出其他URL,并和已抓取的URL进行比较去重,最后将去重过的URL放入待抓取URL队列,从而进入下一个循环。
通过上面的内容我们可以看到,读取URL,下载网页是每一个爬虫必备而且关键的功能,这就需要用到HTTP请求。
Python中实现HTTP请求的三种方式:
(1)urllib2/urllib实现
它们是python中的两个内置模块,要实现HTTP功能,实现方式是以urllib2为主,以urllib为辅。
urllib2提供一个基础函数urlopen,通过向指定的URL发出请求来获取数据。下面是一个最简单的形式:

import  urllib2
response=urllib2.urlopen('http://www.zhihu.com')
html=response.read()
print html

也可以将上面对http://www.zhihu.com的请求响应分为两步,一步是请求,一步是响应,形式如下:

import  urllib2
#请求
response=urllib2.Request('http://www.zhihu.com')
#响应
response=urllib2.urlopen(request)
html=response.read()
print html

上面这两种形式都是GET请求,接下来是POST请求,这时就用到了urllib。

import urllib
import urllib2
url='http://www.xxxxxx.com/login'
postdata={'username':'qiye'
          'password':'qiye'}
html=response.read()

但是有时会出现这种问题:即使POST请求的数据是对的,但是服务器拒绝你的访问。这样问题就出现在请求的头信息,服务器会检验请求头,来判断是否是来自浏览器的访问,这也是反爬虫的常用手段。
(2)httplib/urllib实现
httplib模块是一个底层基础模块,可以看到建立HTTP请求的每一步,但是实现的功能比较少,正常情况下比较少用到。
(3)
Requests
Requests库是第三方模块,需要额外进行安装。
以GET请求为例,

import requests
r=requests.get('http://www.baidu.com')
print r.content

POST中也是一样,比urllib2实现方式的代码量少。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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