《个人诗集——缓缓》

诗人以细腻的笔触描绘了个人在漫长岁月中的独行,透过晨露与秋霞,表达了对梦想的执着追求和对过去时光的深深怀念。诗中透露出坚韧与柔情并存的情感世界。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我怯于对你诉说,关于一人静默无言的岁月

漫漫长路,并无碧绿的灯塔

或者荣耀的花冠为我留存

这里,唯有尘与尘的沉默,一层覆盖一层

那被希望照亮的梦想者,终日伴随一串晨露

见证他深邃的双眼里,藏着秋天浓烈的霞光

一夜一夜,我迎风前行,把时光视为最忠诚的伙伴

并向它倾述我珍珠般的期盼

我徘徊在这繁盛而短暂的世界中

倾听我的过客们,时刻也在被我倾听

只是

我偶尔会怀念年少时经历的一次雨滴

有时陷入它若隐若现的柔情中

我猜想这么多年它缓缓而至为的是绕开我颠簸不定的前路

### 创建或获取诗集相关的 Python 爬虫程序 要实现一个能够抓取并存储古代诗歌的爬虫程序,可以按照以下方法设计。以下是基于 Python 的解决方案: #### 数据库选择 对于数据存储部分,可以选择 SQLite 或 MongoDB 来保存抓取到的数据[^1]。SQLite 是轻量级的关系型数据库,适合小型项目;而 MongoDB 则是非关系型数据库,更适合处理结构化程度较低的大规模数据。 #### 多线程爬虫基础 为了提高效率,建议使用多线程技术来加速网页请求过程。通过 `threading` 模块或者更高级别的框架如 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 可以轻松实现多线程功能。 #### 抓取逻辑示例 下面是一个简单的单线程版唐诗爬取模块代码片段[^3]: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_poems(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') poems = [] for poem_element in soup.find_all('div', class_='poem'): title = poem_element.h2.text.strip() content = poem_element.p.text.strip() author = poem_element.span.text.strip() poems.append({ "title": title, "content": content, "author": author }) return poems ``` 如果目标网站提供了分页机制,则可以通过循环调用上述函数完成全部页面的内容采集工作。 #### 存储至文件系统 将收集来的诗句存入本地磁盘也是常见需求之一,在此提供一段示范性代码用于说明如何把字典列表形式的结果序列化成 JSON 文件[^2]: ```python import json with open('li_bai_poems.json', mode='w', encoding='utf8') as f: json.dump(poems, f, ensure_ascii=False, indent=4) ``` #### 展示统计图表 最后一步是对所得资料做进一步分析挖掘价值所在,比如绘制条形图反映不同作者作品数目的对比情况或是制作词频分布云图等等. 使用 matplotlib 库可方便快捷地生成所需图形. ---
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