3、网页数据抓取与解析全攻略

网页数据抓取与解析全攻略

1. 利用Scrapy抓取Python.org网站数据

1.1 Scrapy简介

Scrapy是一款广受欢迎的开源Python抓取框架,最初专为抓取数据而设计,如今已发展成为强大的网页爬虫解决方案。与之前使用的Requests、urllib2和Beautiful Soup不同,Scrapy集成了多种功能,拥有众多内置模块和扩展。其主要特性如下:
- 内置扩展:可处理HTTP请求、压缩、认证、缓存,操作用户代理和HTTP头。
- 数据选择与提取:支持CSS、XPath等选择器语言,还能利用正则表达式选择内容和链接。
- 编码支持:处理不同语言和非标准编码声明。
- 灵活API:可重用和编写自定义中间件与管道,方便实现自动下载资源和存储数据等任务。

1.2 操作步骤

采用编程模式创建爬虫,以下是具体代码( 01/03_events_with_scrapy.py ):

import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

class PythonEventsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pythoneventsspider'
    start_urls = ['https://www.python.org/events/python-events/',]
    found_events = []

    def parse(self, response):
        for
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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