nutch crawler 解析 下

本文介绍Apache Nutch中的网页内容解析(parse)及数据库更新(updatedb)过程。解析阶段仅处理HTTP状态码成功的页面,并通过插件完成文本解析工作。数据库更新则依据抓取与解析结果更新crawlDB,为后续抓取做准备。

好,咱们继续。

parse

$bin/nutch parse $commonOptions $skipRecordsOptions $CRAWL_PATH/segments/$SEGMENT

CLASS=org.apache.nutch.parse.ParseSegment

这就是传说中的解析网页内容的操作。

map中:

首先只解析成功的内容,看上一步返回的状态码,如果不是成功的情况直接 return . 下一步又是通过插件来解析文本的,看来得重开一篇专门讲插件的, 干活都在插件中。 

 

updatedb

$bin/nutch updatedb $commonOptions $CRAWL_PATH/crawldb  $CRAWL_PATH/segments/$SEGMENT

CLASS=org.apache.nutch.crawl.CrawlDb

更新 crawlDb中的内容了。

map中:

万年不变的 urlfilter  urlNormalizers  这一步看吐了。

然后根据 segments 下面 fetch 和 parse 中的内容更新 crawlDB 。为下一轮抓取做一些准备。

 

下一个操作是invertlinks 跟抓取没有什么关系。暂时忽略吧。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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