python爬虫的selenium库的使用

此博客围绕Python爬虫中Selenium库的使用展开,虽未给出具体内容,但可知聚焦于利用该库进行网页数据抓取等爬虫相关操作,Selenium库能助力模拟浏览器行为,在爬虫领域有重要应用。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

broesor =webdriver.Chrome()
# 创建一个chrome调试浏览器
broesor.get('http://www.baidu.com/index.html')
broesor.find_element_by_name('kw1')
# 根据name来寻找
broesor.find_element_by_id('wd1')
# 根据id来进行寻找
broesor.find_element(by='id',value='wd1')
# 根据id来进行寻找
broesor.find_element_by_class_name('td_header')
# 根据class的值来寻找
broesor.find_element_by_xpath('//*[id="td"]/span[1]/a')
# 根据xpath来寻找
broesor.find_element_by_xpath('//*[id="td"]/span[1]/a').click()
# 点击该路径的按钮
kw=broesor.find_element_by_id('wd')
kw.send_keys('李毅',Keys.ENTER)
# 寻找到id的所在,输入内容,并且回车
while True:
    for i in range(10):
        broesor.execute_script('window.scrollBy(0,1000)')
#         循环滚动
    broesor.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
#     滚动到最后
print(broesor.page_source)
# 打印网页的html代码
broesor.close()
# 关闭

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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