用蜘蛛抓卓越亚马逊碰到的问题



这个可不叫什么“少了”东西。

web服务器(不管是中间层次系统的还是人家业务处理用的程序)针对不同的浏览器客户端,本来就就可能自动产生不完全一样的html的。同时中间代理服务器也会修改html。同时浏览器也会修改html。

但是一般来说,得到的html在语法结构上、那些对业务有意义的部分,是相同的。

例如这类<meta ......>,比如说人家人家输出的时候ContentEncoding是gb2312的,但是你在浏览器上设置了“要使用utf8编码”,那么我估计类似chrome这种浏览器就会自动转换html内容并且自动在html中插入这个<meta ......>。也就是说这是浏览器给你改了html。

但是各个环节都可能修改html。web应用程序也完全可能根据客户端的不同,或者cookie不同,或者当时业务处理是数据不同,或者也许恰好更新了web应用程序,而输出不同的html。不要抠html的字眼,你只要注意需要采集的语法元素是否存在就可以了。

例如你需要采集 <xxx yyy="...." zzz="...." /> 这样一个东西,所写出的采集程序如果纠结于“到底是yyy属性在前还是zzz属性在前”这就很扯淡了。如果你发现有人给你写的采集程序“范例”连这个先后次序调转都应付不了,那我就劝你扔掉这种程序。因为此程序显然不是针对html语法来设计采集流程的,而是死抠低级的单词的匹配,必定非常非常地庞大、繁琐、逻辑混乱、无厘头般地复杂10倍。


如果你学习写采集程序时,有个正确的指导,就不会纠结于低级的问题了。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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