教程 | 零代码复制网页房源信息至表格中

本文介绍了如何利用小O网兜的可视化工具,通过简单几步快速从互联网房产网站抓取大量房源信息,自动化导入Excel,显著提高数据整理效率。操作包括新建任务、配置字段、设置翻页和执行任务,适用于地产分析和地域价值研究。

一 摘要

地区房价分析,地域价值分析等,需要大量样本数据作为分析源。一些互联网网站上汇聚了大量房源信息,用户可以通过复制粘贴方式直观的将信息复制到表格中,只是操作及其繁琐,工作量较大。

使用小O网兜,通过可视化、自助式配置,能够快速的将网页内容自动化的复制到表格中。

下面介绍操作步骤。

二 操作步骤

1 新建任务文件

此步骤无需多言,直接看图,新建的任务文件扩展名为 xop,备份或迁移文件可以复制该文件即可。

接下来所有步骤产生的数据都会保存在此XOP文件中。

2 新建任务

在浏览器上访问目标页码,复制网页地址,新建任务,在界面上粘贴网页地址,点击确定新建任务。

3 配置字段

双击打开网页,网页显示后,在中间的配置栏中配置需要复制的数据项。

数据块的概念,如图,红色块表示一个数据块,蓝色表示数据项

依次配置数据项保存至字段,重点是数据块的选取。

参考上图配置数据块的数据项完毕。

4 配置翻页

配置翻页信息,目的是让程序自动翻页执行,逐页复制数据。

参考下图,选择分页数据块

参考下图创建翻页链接

每个翻页项会依次自动执行。

所有配置i完成后,下面开始执行。

3 执行任务

1 单步执行

根据需要,可以手动翻页后,单步执行动作,进行数据复制操作。

如下图步骤

手动翻页,如下图,再次执行【扫描页面】和【读取数据】两个动作节点,将下一页信息复制至表格中。

重复上述步骤,手动翻页后,执行动作,将每个页面内容复制至表格中。

2 循环执行(无人留守运行)

除手动翻页,我们也可以让程序自动翻页执行动作,进行数据复制操作。

配置完毕翻页项后,在任务树上右键点击【打开网页】节点,如下图

程序会进入自动循环模式,依次执行链接列表中的链接,每个链接会执行【扫描】和【读取】数据动作,直至所有翻页均执行完成。

如下图,绿色表示完成,黄色表示正在执行。

所有链接执行完毕后,如下图

三 导出数据

我们可以将数据导出成CSV格式数据,可以在EXCEL中打开。

导出数据在EXCEL中查看

到此就是小O网兜复制网页信息的全过程,感兴趣的朋友可登陆官网下载软件。

【完】

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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