python-BeautifulSoup相关

本文介绍如何利用Python中的BeautifulSoup库从网页中抓取图片资源。通过具体示例展示了安装配置方法及基本使用流程,包括解析HTML文档、查找img标签并提取src属性等关键步骤。

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安装相关

pip install beautifulsoup4

如果报警告,获取管理员权限

sudo pip install beautifulsoup4

相关示例:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import urllib
from bs4 import BeautifulSoup
import fnmatch
import sys

if __name__ == '__main__':
    # url = sys.argv[1] argv[1]可以从终端获取第一个参数,这个参数是个链接
    url = "http://image.baidu.com/search/detail?ct=503316480&z=0&ipn=d&word" \
          "=%E5%9B%BE%E7%89%87%E5%A4%A7%E5%85%A8&step_word=&hs=0&pn=7&spn=0&di=17" \
          "0858495280&pi=&rn=1&tn=baiduimagedetail&is=&istype=0&ie=utf-8&oe=utf-8&in" \
          "=&cl=2&lm=-1&st=undefined&cs=771442869%2C3734549669&" \
          "os=4146841493%2C2140196118&simid=3454161402%2C234964101&adpicid=0&ln=1982&" \
          "fr=&fmq=1473337294927_R&fm=&ic=undefined&s=undefined&se=&sme=&tab=0&" \
          "width=&height=&face=undefined&ist=&jit=&cg=&bdtype=0&oriquery=&objurl=http" \
          "%3A%2F%2Fpic250.quanjing.com%2FFLI_VC3%2FFV3518.jpg&fromurl=ippr_z2C%" \
          "24qAzdH3FAzdH3Fktzitpjfp_z%26e3Bq7wg3tg2_z%26e3Bv54AzdH3Fp5rtvAzdH3FFVncb" \
          "a&gsm=0&rpstart=0&rpnum=0"
    html = urllib.urlopen(url).read() # 获取链接内容
    soup = BeautifulSoup(html, "lxml") # 添加BeautifulSoup过滤参数

    for link in soup.find_all('img'): # 找到所有img标签的内容
        content = link.get("src") # 找到img中的属性src内容
        if type(content) == type(None): # 如果内容为空,直接跳过
            pass
        elif fnmatch.fnmatch(content,"*.jpg"): # 如果内容为jpg格式则输出
            print content
        else: # 其他一切都跳过
            pass
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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