使用 Python 爬取网页数据

本文介绍了使用Python进行网络数据采集的基本方法,包括使用urllib.request获取网页、伪造请求头信息和主体、使用代理IP避免IP封禁、检测网页编码方式及处理页面跳转等关键步骤。

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1. 使用 urllib.request 获取网页

urllib 是 Python 內建的 HTTP 库, 使用 urllib 可以只需要很简单的步骤就能高效采集数据; 配合 Beautiful 等 HTML 解析库, 可以编写出用于采集网络数据的大型爬虫;

注: 示例代码使用Python3编写; urllib 是 Python2 中 urllib 和 urllib2 两个库合并而来, Python2 中的 urllib2 对应 Python3中的 urllib.request

简单的示例:


 

2. 伪造请求头信息

有时爬虫发起的请求会被服务器拒绝, 这时就需要将爬虫伪装成人类用户的浏览器, 这通常通过伪造请求头信息实现, 如:


 

3. 伪造请求主体

在爬取某一些网站时, 需要向服务器 POST 数据, 这时就需要伪造请求主体;

为了实现有道词典在线翻译脚本, 在 Chrome 中打开开发工具, 在 Network 下找到方法为 POST 的请求, 观察数据可以发现请求主体中的 ‘ i ‘ 为经过 URL 编码的需要翻译的内容, 因此可以伪造请求主体, 如:


 

也可以使用 add_header() 方法伪造请求头, 如:


 

4. 使用代理IP

为了避免爬虫采集过于频繁导致的IP被封的问题, 可以使用代理IP, 如:


 

注: 使用爬虫过于频繁的访问目标站点会占用服务器大量资源, 大规模分布式爬虫集中爬取某一站点甚至相当于对该站点发起DDOS攻击; 因此, 使用爬虫爬取数据时应该合理安排爬取频率和时间; 如: 在服务器相对空闲的时间 ( 如: 凌晨 ) 进行爬取, 完成一次爬取任务后暂停一段时间等;

5. 检测网页的编码方式

尽管大多数网页都是用 UTF-8 编码, 但有时候会遇到使用其他编码方式的网页, 因此必须知道网页的编码方式才能正确的对爬取的页面进行解码;

chardet 是 python 的一个第三方模块, 使用 chardet 可以自动检测网页的编码方式;

安装 chardet : pip install charest

使用:


 

6. 获得跳转链接

有时网页一个页面需要在原始 URL 的基础上进行一次甚至多次跳转才能最终到达目的页面, 因此需要正确的处理跳转;

通过 requests 模块的 head() 函数获得跳转链接的 URL , 如


 

转载于:https://www.cnblogs.com/Pythonmiss/p/10717226.html

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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