使用beautifulsoup 处理抓取的网页内容

本文介绍了一个简单的Python爬虫程序,该程序使用requests和BeautifulSoup库从指定网站抓取新闻标题及其链接,并进一步获取新闻的具体内容。示例中展示了如何抓取中国公路网上的新闻标题和一篇关于海南一季度公路水路投资的文章。

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

一、爬取网页新闻标题及链接

一般网页的内容先是看到标题及其链接,点击链接后才看到新闻内容。因此首先要爬取网页新闻标题。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

newsurl="http://www.chinahighway.com/xw/xw_gnjt.php"
res=requests.get(newsurl)
res.encoding='gb2312'
soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml')
print(type(soup))
print(soup.name)
for news1 in soup.select('.homelia'):
    print(news1['href'])

    print(news1['title'])

<class 'bs4.BeautifulSoup'>
[document]
/news/2018/1167037.php
海南:全省一季度公路水路完成投资近40亿元
/news/2018/1167030.php
2017年交通运输行业发展统计公报(图)
/news/2018/1167021.php
“交通+旅游”推进服务大数据应用试点
/news/2018/1167020.php
五部门启动节能与新能源商用车积分管理研究
/news/2018/1167013.php

二、获取新闻内容

通过链接进一步获取新闻的实际内容

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
newsurl="http://www.chinahighway.com/news/2018/1167037.php"
res=requests.get(newsurl)
res.encoding='gb2312'
soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml')
print(type(soup))
print(soup.name)
for news1 in soup.select('.thetext'):   

    print(news1)


<p>  昨天上午,在铺前大桥第一标段施工现场,工人刘伟红正和10多位工友们一起忙着拼装大桥的钢内模,大颗的汗珠不断从他们头上滚下,“工期紧,任务重,今年的春节,我们都是在工地上过的。”不仅是在铺前大桥,在琼乐高速、万洋高速、文琼高速等我省重点交通项目建设现场,热火朝天的施工场面每天都在上演。
</p><p>  今年以来,按照省委、省政府的部署,省交通运输厅全力推进交通项目建设投资工作,紧抓执行不松懈,实现了一季度交通项目投资的“开门红”,“一桥六路”等备受关注的省重点交通建设项目都取得了重大进展。


<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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