【python爬虫学习经历一】

本文详细介绍了URL的组成部分及网络爬虫的基本操作,通过示例代码展示了如何使用urllib2库获取网页内容。

感谢csdn 博主: 请叫我汪海

1.URL的格式由三部分组成: 

①第一部分是协议(或称为服务方式)。

②第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。

③第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。

第一部分和第二部分用“://”符号隔开,

第二部分和第三部分用“/”符号隔开。

第一部分和第二部分是不可缺少的,第三部分有时可以省略。 

爬虫最主要的处理对象就是URL,它根据URL地址取得所需要的文件内容,然后对它 进行进一步的处理。

因此,准确地理解URL对理解网络爬虫至关重要。

2.最简单的爬虫程序:

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

这样直接把百度首页的原代码打出来了。

或者

import urllib2
req = urllib2.Request('http://www.baidu.com')
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()
print the_page

3.urllib2的常用方法:

.Request() 发送请求

.urlope你()打开网页

.read() 读取网页

内容概要:本文介绍了个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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