Python+url2 爬虫技术

爬取分为,嗯,三个步骤大概,首先是用 python 的 url 库搭接网络连接部分,能够自动打开许多网页和下载它的 html,这个很简单,都是模板不用费脑子,然后是分析目标网站的 html,观察对应的要爬取的内容是怎么被包围在这些标签中的,然后是用 python 的正则表达式构建字段,从整个 html 里进行匹配,匹配成功了就输出,整个过程大致就是这样,关键是如何打开这些网址,以及如何匹配正确,就是这样。


在匹配之前,最好就是先用一个网页试着匹配一下,实验性的,不然匹配错了,输出一大堆错误的东西,也会降低效率

这回用的是 scrape 爬虫框架

这里有一点是,urllib2 现在与 urllib 合并了。。。然后如果你要用 urllib2 的话,它就是 urllib 里的 request,所以你单独倒一条:

Import urllib.request as urllib2

这样就可以愉快的玩耍啦!

然后可以这么写几句话看一下:

import urllib

import urllib.request as urllib2

import urllib3

response = urllib2.urlopen("http://www.smpeizi.com")

print(response.read())

就两句话,但是能传出来一大堆东西。

其实上面的 urlopen 参数可以传入一个 request 请求,它其实就是一个 Request 类的实例,构造时需要传入 Url,Data 等等的内容。比如上面的两行代码,我们可以这么改写:

request = urllib2.Request("http://www.pzzs168.com")

response = urllib2.urlopen(request)

print(response.read())

效果是一样的,但是会更加灵活,我们可以在构建 request 的时候填进许多内容,达到完全掌控网页的目的,因为现在的网页大多数都是动态的,因此我们往往会构建出非常复杂的 request

值得注意的是,在 python2 与 python3 中的 urlencode 的方法并不是在同一个地方。Python2 中提供了 urllib 和 urllib2 两个模块,urlencode 是在 urllib 下的,而在 python3 中只提供 urllib 和 urllib3 两个库,其中 urllib 包括了绝大多数功能,而 urllib3 只是作为一个拓展模块使用的。

然后,执行一下,报错了:

TypeError: POST data should be bytes, an iterable of bytes, or a file object. It cannot be of type str.

为什么会出现这种错误呢?上网一查,原来是 python2 与 python3 的版本问题导致的,现在网上大多还是 python2 的教程,所以用 python3 就会举步维艰,解决方法是在 urlencode 后面加上.encode (encoding=’UTF8’)// 就是这样

解决这个问题,然后又报错了,什么问题呢:

raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)

response = urllib2.urlopen("http://www.idiancai.com")

urllib.error.HTTPError: HTTP Error 405:

这个问题看起来是网络的问题,又在网上查了一下,405 是这个东西:

405 - 用来访问本页面的 HTTP 谓词不被允许(方法不被允许)

什么意思呢,就是有些网页在被访问的时候,服务器要求需要知道是什么操作系统,什么浏览器,甚至什么硬件信息,如果没有,它就会返回 405 错误,而这恰是爬虫所缺少的,怎么办呢?我们可以对其进行伪装:

values = {"username":"3256384696@qq.com","password":"XXXXXXXX",'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}

然后不出意料的是,又报错了, MMP,这回的错误的是:

AttributeError: 'bytes' object has no attribute 'items'

这是因为,python3 中,编码的时候区分了字符串和二进制,把 encode 改成 decode 就可以了

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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