《精通Python爬虫框架Scrapy》第4章 从Scrapy到移动应用

本章介绍了如何从Scrapy爬虫到创建移动应用的流程。首先选择了Appery.io作为手机应用框架,因为其能快速创建跨平台应用,并提供了数据库和集合的创建。接着,使用Scrapy填充Appery.io的数据库,通过API key和Scrapy管道将爬取的数据导入。最后,创建了手机应用界面,将数据映射到用户界面,实现了从数据抓取到移动端展示的完整流程。

我能够听到人们的尖叫声:“Appery.io是什么,一个手机应用的专用平台,它和Scrapy有什么关系?”那么,眼见为实吧。你可能还会对几年前在Excel电子表格上给某个人(朋友、管理者或者客户)展示数据时的场景印象深刻。不过现如今,除非你的听众都十分老练,否则他们的期望很可能会有所不同。在接下来的几页里,你将看到一个简单的手机应用,这是一个只需几次单击就能够创建出来的最小可视化产品,其目的是向利益相关者传达抽取所得数据的力量,并回到生态系统中,以源网站网络流量的形式展示它能够带来的价值。

我将尽量保持简短的启发式示例,在这里它们将展示如何充分利用你的数据。只有当你有一个具体的应用用于消费数据时,才可以安全地略过本章。本章将会向你展示如何以当下最流行的方式——手机应用,向公众展示你的数据。

借助于适当的工具向手机应用提供数据将是非常容易的事情。目前有许多优秀的跨平台手机应用开发框架,如PhoneGap、使用Appcelerator云服务的Appcelerator、jQuery Mobile和Sencha Touch。

本章将使用Appery.io,因为它可以让我们使用PhoneGap和jQuery Mobile快速创建iOS、Android、Windows Phone以及HTML5手机应用。我和Scrapy都与Appery.io无任何利益关联。我会鼓励你独立进行调研,看看除了本章中提出的功能外,它是否也能符合你的需求。请注意这是一个付费服务,你可以有14天的试用期,不过在我看来,它可以让人无需动脑就能快速开发出原型,尤其是对于那些不是网络专家的人来说,

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
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