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Python 批量下载图片

要批量下载图片,首先的有个图片的地址,要批量下载,那么就得解析网页,自动获取图片的地址,一页的图片总是不够的,所以需要翻页。

下载图片

下载图片就要用到网络库,用的是 request

  • 创建requests,注意开启stream
  • 因为图片都比较大,用流的方式保存图片
r = requests.get(url, stream=True)
filename = os.path.join(base_path, str(index)+".jpg")
with open(filename, 'wb') as fd:
    for chunk in r.iter_content(1024):
        fd.write(chunk)

解析图片url

现在网页都是用js来加载内容,所以抓取的静态网页是没有图片的。所以需要等js加载完内容才能去获取图片。
比较简单的方法使用浏览器来模拟,找到Python的selenium库。
简单介绍下安装selenium库。
1.使用pip
pip3 install -U selenium
但是一直失败,无奈使用源码安装
selenium clone 下来
运行 python3 setup.py install
3.使用的chrome,的下载连接chrome的驱动
chromedriver
4.就可以用chrome来加载网页了

 web = webdriver.Chrome("path/chromedriver"))
 web.get("http://pp.163.com/pp/#p=10&c=-1&m=3&page=1")
 web.find_elements_by_css_selector("a.img.js-anchor.etag.noul")

分页

这个就是找到下一按钮,在点击

 next = web.find_element_by_css_selector("span.pgi.pgb.pgbright.iblock")
 next.click()

完整代码在github

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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