200-Study | Python学习 | 爬虫项目 | JD商品评论 | 小牛电动车-01

项目需求

  • 收集京东平台小牛电动车的用户评价,不含其它周边类似配件的用户评价。

步骤

  1. 获取小牛电动车各个型号的产品列表及对应的产品页链接
  2. 按照各个型号给出的产品页链接,爬取每个产品的商品评价

selenium爬取

# 京东评论 爬取
from selenium import webdriver
import time
import numpy as np
import pandas as pd
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException

chromeOptions = webdriver.ChromeOptions()
chromeOptions.add_argument('--proxy-server=127.0.0.1:8118')
 # 京东的反爬虫机制是对疑似爬虫用户禁封IP的形式,所以访问时注意设置代理IP
 # 如果所需的爬虫较多,需要设置休息时间
browser = webdriver.Chrome(options=chromeOptions)

#browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://mall.jd.com/view_search-625118.html')
browser.maximize_window()
# 找到五个产品分类
category = browser.find_elements_by_partial_link_text('小牛电动')[:5]
category_name = [cate.text for cate in category]
category_links = [cate.get_attribute('href') for cate in category]
time.sleep(np.random.randint(0,5))  # 京东的反爬虫机制是对疑似
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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