网络爬虫

网络爬虫从待抓取URL队列开始,通过DNS解析获取IP并下载网页,存储并更新已抓取URL。主要类型有批量、增量和垂直爬虫。优秀爬虫需具备高性能、可扩展性、健壮性和友好性。抓取策略包括宽度优先、非完全PageRank和特定策略如OCIP、大网站优先。

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给定种子URL,将种子URL放入待抓取的URL队列中,爬虫从待抓取URL队列中依次读取,并将URL通过DNS解析,获得对应网站服务器的ip地址,然后下载网页,然后存储在下载网页库,和已抓取URL队列中,然后抽取出没有抓取的URL,加入到待抓取URL队列的队尾。

2,爬虫类型

(1)批量式爬虫(Batch crawler):有比较明确的抓取范围和目标,当爬虫达到设定的目标时,即停止抓取。

(2)增量式爬虫(Incremental crawler):保持不断抓取网页,对于抓到的网页,定期更新,通用的商业搜索引擎爬虫属于此类。

(3)垂直式爬虫(Focused crawler):关注特定的主题内容或特定行业的网页,特点和难点:如何确定一个网页是否属于特定行业或者主题。

3,优秀爬虫的特性

(1)高性能:爬虫下载网页的速度,常用评价标准:每一秒能够下载网页的数目。

(2)可扩展性:

(3)健壮性:爬虫对于处理各种异常情况的能力,比如网页HTML编程不规范,被抓取服务器突然死机,爬虫陷阱等

(4)友好性:保护网站部分私密部分,减少被抓取网站的网络负载。

4,抓取策略

(1)宽度优先遍历策略

将新下载的网页包含的链接直接添加到待抓取的URL队列末尾。

2)非完全PageRank策略

PageRank的思想是对URL进行排序,对已经下载的URL,和待抓取的URL看成一个集合,在这个集合内进行pagerank计算,计算完成,将待抓取的URL按照得分高低进行排序。


3)OCIP策略

4)大网站优先策略

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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