HTMLparser的初步使用

本文介绍了一种使用htmlparser从百度搜索结果中提取信息的方法。通过定制化的NodeFilter,可以精准定位到包含搜索结果的节点,并进一步提取每个结果的标题和详情内容。

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

本次测试为从利用htmlparser来提取百度搜索结果。

1.引入jar包(百度能找到)

2.package com.wzxy.SearchEngines.Util;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
 import java.util.Set;
 
 import org.htmlparser.Node;
 import org.htmlparser.NodeFilter;
 import org.htmlparser.Parser;
import org.htmlparser.filters.LinkStringFilter;
 import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;
 import org.htmlparser.filters.OrFilter;
import org.htmlparser.filters.RegexFilter;
 import org.htmlparser.tags.LinkTag;
 import org.htmlparser.util.NodeList;
import org.htmlparser.util.ParserException;

import com.wzxy.SearchEngines.Model.Datas;
public class HtmlFileParser {

      //获取子链接,url为网页url,filter是链接过滤器,返回该页面子链接的HashSet
         public static List<Datas> extracLinks(String url, LinkStringFilter filter) {
    
             Set<String> links = new HashSet<String>();
             List<String> titile = new ArrayList();
             List<Datas> content = new ArrayList();
             try {
                 Parser parser = new Parser(url);
                 parser.setEncoding("utf-8");

                //获取内容的过滤器
                 NodeFilter contentFilter = new NodeFilter() {
                   public boolean accept(Node node) {
                     if(node.getText().indexOf("class=\"result c-container")>0) //获取这个开头的节点
                       {
                             return true;
                         } else {
                             return false;
                         }
                     }
                 };
                 //获取页码的过滤器
                 NodeFilter pageFilter = new NodeFilter() {
                       public boolean accept(Node node) {
                         if(node.getText().indexOf("p id=\"page")>0)//获取这个开头的节点
                           {
                                 return true;
                             } else {
                                 return false;
                             }
                         }           
                     };

                 NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(contentFilter);
                 for (int i = 0; i < list.size(); i++) {//遍历节点
                     Node tag = list.elementAt(i);
                     titile.add(tag.toHtml());
                     Datas da = new Datas();
                     Node n = tag.getFirstChild();
                     Node n2 = (tag.getChildren().toNodeArray())[1];
                     System.out.println("title的内容"+n.toHtml());
                     da.title=n.toHtml();
                     System.out.println("content的内容"+n2.toHtml());
                     da.detail=n2.toHtml();
                     content.add(da);
                     
                     
                 }
                 
                 System.out.println("拿到的列表的数量是:"+content.size());
              /*   
                 NodeList page = parser.extractAllNodesThatMatch(pageFilter);
                 
                 for (int i = 0; i < page.size(); i++) {
                     Node tag = list.elementAt(i);
                   //  titile.add(tag.toHtml());
                     System.out.println("page的内容"+tag.toHtml());
                 }*/
             } catch (ParserException e) {//捕捉parser的异常
                 e.printStackTrace();
             }
             return content;
         }
     }



基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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