【python爬虫】喜欢看小说又手头紧的小伙伴一定要看这篇文章,带你一步步制作一个小说下载器

本文教你如何使用Python和相关模块,如requests和parsel,制作一个小说下载器。从发送请求到解析数据,逐步讲解如何爬取并保存小说内容,特别适合喜欢阅读但又预算有限的小伙伴。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言
嗨喽!这里是魔王,欢迎来到这篇文章。小说想必大家非常熟悉, 无论上班、在家还是干什么只要空闲,许多人都会看看小说让自己的精神世界解解馋!但是有时候叭,没钱!流量贵!免费看书软件一大堆广告!又是一大难题,哎!生活!那么今天我就为大家带来一个好案例!用python制作爬取小说下载器!

案例:

Python实现全网小说下载器
请添加图片描述

基本开发环境

  • python 3.8
  • pycharm

相关模块的使用

requests >>> 数据请求模块 pip install requests
parsel >>> 数据解析模块 pip install parsel >>> 这个模块不支持 3.9,最好是3.8或3.6

安装方法

win + R 输入 cmd 然后点击确定 在输入 安装命令
如果出现红色报错, 网络连接超时 是需要切换国内的镜像源 黄色是警告 提示你可以更新pip版本

黄色在这里插入图片描述

需要Python环境安装包/pycharm激活码/使用教程/学习资料/视频教程的小伙伴可以私聊我哦!

大概思路

如果爬取的是小说内容

– 小试牛刀 爬取一章小说
– 爬取一本小说内容
– 搜索小说名字 然后就可以下载相应的小说内容

如果你想要的通过Python代码取进行下载小说

– 如何获取这些数据内容 >>> 小说章节标题 以及 小说内容 (用Python代码模拟浏览器 发送请求)
– 弄一个下载进度条显示
– 控制爬取的速度 就不会爬蹦

爬虫基本步骤

  • 发送请求
  • 获取数据
  • 解析数据, 目标 获取 小说章节标题 以及 小说内容
爬取的网址:[https://www.biqugee.com/]

代码步骤如下:

一. 发送请求函数"

def get_response(html_url):
    response = requests.get(html_url)
    return response

二. 获取所有章节url地址

def get_novel_url(html_url):
    response = get_response(html_url)
    selector = parsel.Selector(response.text)
    href = selector.css('#list dd a::attr(href)'
非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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