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最新推荐文章于 2024-04-30 22:52:46 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-30 22:52:46 发布 · 381 阅读

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python使用BeautifulSoup的方式爬取https://www.douban.com/doulist/152361157/所有页书籍的名称、评分、作者、出版社、出版年，并存储在excel文件中

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url = "https://www.douban.com/doulist/152361157/" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } ...

基于Python Scrapy实现的爬取豆瓣读书9分榜单的书籍数据采集爬虫系统含数据集和全部源代码

07-10

# allowed_domains = ["https://www.douban.com/doulist/1264675/"] start_urls = ( 'https://www.douban.com/doulist/1264675/', ) URL = '...

使用BeautifulSoup的方式爬取https://www.douban.com/doulist/152361157/所有页书籍的名称、评分、作者、出版社、出版年，并存储在excel文件中。

12-04

html_content = get_html("https://www.douban.com/doulist/152361157/") ``` 2. 解析HTML找到所需信息： ```python def parse_books(html_content): soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') # 查找书籍...

【实验3.1]使用Scrapy采集豆瓣读书评分在9分以上的图书数据。要求采集每本图书的数据，包括图书名、评分、作者、出版社和出版年份。

m0_60472361的博客

04-30

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手把手教你爬虫，顺顺利利完成【实验3.1]使用Scrapy采集豆瓣读书评分在9分以上的图书数据。要求采集每本图书的数据，包括图书名、评分、作者、出版社和出版年份。

117页-图解重要数据处理安全要求(1).pdf

11-26

117页-图解重要数据处理安全要求(1)

基于C++与ROS的双机械臂协同控制系统：Gazebo仿真与UR10实体机器人集成开发实践

最新发布

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统，实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟，并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩，所有程序代码均通过系统性调试验证，保证可直接部署运行。系统架构包含三个核心模块：基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段，开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块，通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面，建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路，解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践，可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念，控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展，具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发，例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据，特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明，便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

掌握系统变化的艺术

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本书聚焦于现代软件系统中变化的常态性，提出以模型驱动和知识管理为核心的应对框架。通过元建模、可变性设计与协同追踪技术，支持系统全生命周期的持续演化。内容涵盖从需求到运维的多层级变革管理，强调跨领域协作与形式化方法的融合，为构建高适应性系统提供理论与实践指南。

基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）

11-26

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Comfyui文本转语音工作流以及素材和插件资源

11-26

Comfyui文本转语音工作流以及素材和插件资源适用人群：自媒体创作者、视频剪辑师、内容运营者（需高效生成配音素材）；开发工程师、产品经理；教育 / 办公场景从业者；对 AI 音视频创作感兴趣的用户。使用场景及目标核心场景：短视频平台运营；其他说明提供可直接套用的工作流文件，无需复杂编程基础；

BYD BF7612CM系列MCU资源包（整理版）

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本资源包是为使用BYD BF7612CM系列MCU的开发者整理的资料集合。由于初次接触该系列MCU时遇到了不少问题，因此将搜集到的优质资源进行了整理和上传，希望能为大家提供帮助，减少开发过程中的困扰。资源内容本资源包主要包含以下内容：官方固件库：提供BYD官方发布的BF7612CM系列MCU的固件库，方便开发者进行底层驱动开发。 Keil编译与仿真工具：包含在Keil开发环境中编译和仿真BF7612CM系列MCU所需的芯片包和JTAG驱动，确保开发环境的顺利搭建。官方MCU产品应用注意事项：提供BYD官方发布的MCU产品应用注意事项，帮助开发者避免常见问题，提高开发效率。第三方例程：搜集了一些第三方开发者分享的BF7612CM系列MCU的例程，涵盖了多种应用场景，供开发者参考和学习。触摸按键应用标准：提供BYD官方发布的触摸按键应用标准，帮助开发者快速上手触摸按键的开发。

https://www.douban.com/doulist/3936288/只要标题和评分 250部电影的，Python爬虫

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豆瓣电影Top 250列表是一个非常受欢迎的排行榜单，如果你想用Python编写一个简单的爬虫获取这些电影的信息，比如标题和评分，你可以使用第三方库如`requests`、`BeautifulSoup`或者`selenium`来抓取网页内容。以下是一个简化的示例，使用了`beautifulsoup4`库： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_top_250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 设置请求头模拟浏览器访问 response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 解析HTML movie_list = [] for item in soup.find_all('div', class_='hd'): # 找到每个电影条目 title = item.find('span', itemprop='name').text rating = float(item.find('span', class_='rating_num')['title']) # 获取评分 movie_list.append({'title': title, 'rating': rating}) return movie_list else: print("Failed to fetch the data.") movies_data = get_top_250_movies() for movie in movies_data: print(f"标题: {movie['title']}, 评分: {movie['rating']} 分")