Jsoup学习整理（一）

最新推荐文章于 2019-09-14 10:18:55 发布

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#Jsoup

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这段时间需要做数据采集解析方面的工作

使用的是Jsoup基于Dom树解析内容

优点：

1、可以足够精确，只要被解析内容的标签规范，可以精确定位到自己需要的地方

2、选择器灵活，使用的是CSS选择器模式，可以很方便的定位

3、简单，一刻钟的学习时间就可以使用的

缺点：

1、每个不同模版的页面需要单独写解析，不好通用

确定要放弃本次机会？

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2401_84557608的博客

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操作HTML和文本3.对HTML元素、属性、文本进行操作在你解析一个Document之后可能想修改其中的某些属性值，然后再保存到磁盘或都输出到前台页面。可以利用Jsoup进行如下操作://div.html(“”);//First”);//在div前添加html内容Last”);//在div之后添加html内容// 添完后的结果:FirstLast//One”);// 添完后的结果:One这是对一个HTML中内容元素的设置五、爬取数据的思路。

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探索 Jsoup开源项目,深入解析技术点.(我认为他是一个非常好而很容易上手的工具)

积极努力的奔跑在互联网的世界里

09-21

1650

Jsoup与Jquery的区别: jsoup 是一款 Java 的HTML 解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于JQuery的操作方法来取出和操作数据。该版本包含一个支持 HTML5 的解析器分支，可确保跟现在的浏览器一样解析 HTML 的方法，同时降低了解析的时间和内存的占用。点击链接打开JsoupAPIJquery是继

Jsoup介绍

一掬净土

04-01

2835

一．Jsoup简介： jsoup 是一款Java 的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。在爬虫采集网页领域主要作用是用HttpClient获取到网页后具体的网页提取需要的信息的时候，就用到Jsoup，Jsoup可以使用强大的类似Jquery,css选择器，来获取需要

Jsoup学习总结

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本文摘抄其他博客或者技术论坛，自己搜集整理如下： Jsoup学习总结摘要 Jsoup是一款比较好的Java版HTML解析器。可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。 jSOUP主要功能从一个URL，文件或字符串中解析HTML；使用DOM或CSS选择器

jsoup学习整理（模拟登陆，乱码问题）

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学习至jsoup中文网http://www.open-open.com/jsoup/获取cookies（针对没有验证码或者有漏洞绕过验证的模拟登陆）【例如正方教务】Response res=null; res=Jsoup.connect(urlCookies)//要请求的链接 .followRedirects(false)//不处理自动重定向 ...

java爬虫jsoup1.11.3源码

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jsoup是一款强大的Java库，专为处理现实世界中的HTML而设计。它提供了一种方便的API，用于提取和操作数据，使用DOM，CSS和jQuery-like方法。jsoup能够解析HTML文档，清洁不规范的HTML，并可以从中提取结构化数据。这...

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用java+jsoup解析api本地帮助文档的一些实例，实测java1.6 html格式的API可用（对于一个学习java已有N年，但却一直停留在“曾经学过”的阶段人来说，java确实有其难处，类库相对较多。我最初设计目的是想要解析帮助...

Java 之jsoup 三种解析

wahaha

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Jsoup.parse ( ) Dom选择器 css选择器 xpath选择器 1.操作xml文档 1. 解析(读取)：将文档中的数据读取到内存中 2. 写入：将内存中的数据保存到xml文档中。持久化的存储 2..解析xml的方式： 1. DOM：将标记语言文档一次性加载...

西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化实战版

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西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。

【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解

最新发布

08-13

内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。

MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真

08-13

内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。

基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习

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内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。

MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用

08-13

内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。

APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析

08-13

内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。