Chapter 13:Understanding HTML&Assignment(2)

本文介绍了一个使用Python进行网页链接爬取的递归函数实现。该函数通过urllib和BeautifulSoup库来解析HTML并抽取指定位置的链接,根据用户设定的循环次数重复这一过程。文章讨论了在递归调用过程中如何正确管理和初始化列表变量,以及在函数内部修改传递参数的问题。

先贴代码,这个任务主要是抽取链接到其他页面的超链接,然后进入,在抽取,再进入。如此反复。(抽取几次代码中是根据用户输入的次数决定)

import urllib
from BeautifulSoup import *

lst=list()
i=0
url = raw_input('Enter url:')
count=raw_input('Enter count:')
position=raw_input('Enter position:')

def crawl(url):
    html = urllib.urlopen(url).read()
    soup = BeautifulSoup(html)
    tags = soup('a')
    for tag in tags:
        lst.append(tag.get('href', None))
#    url = lst[int(position)-1]


for i in range(int(count)+1):
    print url
    crawl(url)
    url = lst[int(position)-1]
    lst=[]

我用的是def一个函数然后递归调用的方法。
这次主要遇到的两个问题,
一个是构造的list,在每次进入函数时应该将它清零,否则输出的url将一直是第一次的。(因为其他的会被append()到后面)
二是关于能否在函数中修改传入的参数(本例中为url)的值,在这个例子中是不可以(参见crawl()中我注释掉的那行),但是我还没找到原因,如果在函数中修改url的值,同样一直输出第一次找到的url。

*python中设定要几次循环的方法:

for i in range(4)

则i会从0循环到3

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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