webscraper 爬取二级网页_web scraper——简单的爬取数据【二】

本文介绍如何使用Web Scraper工具爬取百度实时热点数据,包括创建站点、设置分页爬取、选择元素、提取所需信息、运行脚本及导出CSV格式的数据。教程中还提供了爬取微博关注列表粉丝信息的示例。

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

在上文中我们已经安装好了web scraper现在我们来进行简单的爬取,就来爬取百度的实时热点吧。

文本太长,大部分是图片,所以上下操作视频吧,视频爬取的是昵称不是百度热点数据

爬取步骤

创建站点

打开百度热点,ctrl+shit+i进入检测工具,打开web scraper创建站点

进入 创建站点页面 站点名称和爬取地址点击创建站点即可

如果要爬取分页数据那就将参数写成范围的如:

想要爬取微博某博主关注列表的1-5页的粉丝信息,通过url的跳转发现微博关注列表和数字有关

https://weibo.com/p/1003061752021340/follow?relate=fans&page=

所以只要把写成一个范围的即可

https://weibo.com/p/1006051234552257/follow?relate=fans&page=[1-5]

爬取数据

首先创建一个element的select

创建element信息

select选择最外层的盒子,确认无误后点击Done selecting!

然后回到web scraper控制台,查看信息无误后勾选multiple确认无误后,创建element的select

### LSTM的输入与输出机制 #### 输入结构 LSTM是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),其设计目的是解决传统RNN在处理长时间序列时存在的梯度消失或爆炸问题。LSTM通过引入门控机制来控制信息流,从而能够有效捕捉长期依赖关系。 对于LSTM而言,其输入通常是一个三维张量,形状为 `(样本数, 时间步长, 特征维度)`。具体来说: - **样本数**表示数据集中有多少条独立的时间序列。 - **时间步长**指每一条时间序列包含多少个时间点的数据。 - **特征维度**则代表每个时间点上的特征向量长度[^1]。 例如,在自然语言处理任务中,如果我们将一句话看作是一组单词组成的序列,则这里的“时间步长”就是句子中的词数量,“特征维度”可以是每个词经过嵌入层后的向量大小。 #### 输出形式 LSTM 的输出取决于具体的配置方式以及应用场景: 1. 对于单层 LSTM 来说,它会针对每一个时间步返回隐藏状态 \(h_t\) 和细胞状态 \(c_t\) 。其中隐藏状态作为当前时刻该节点对外界表达的信息载体;而细胞状态内部存储着更深层次的历史记忆信息[^2]。 2. 当构建深层 LSTM 结构 (即堆叠多个 LSTM 层) 时,前一层的所有时间步输出将被送至下一层作为新输入继续传播计算直到最后一层结束为止。 3. 实际应用过程中往往还需要附加额外操作比如加入全连接层(FC),以便最终得到符合需求的目标值——无论是连续型变量还是离散类别标签等不同类型的任务目标都可以通过调整 FC 后面激活函数的形式达成目的。 4. 在某些特定情况下如仅关心整个序列最后一步的状态而非中间过程变化情况的话可以直接取最后一个时间步对应的 h_T 或 c_T 进行后续处理而不是保留全部历史记录下来。 5. 另外值得注意的是当涉及到多维或多模态数据源联合建模的时候可能还会存在更加复杂的组合模式比如说同时考虑视觉图像帧加上音频片段共同作用影响未来趋势走向等问题此时就需要灵活运用不同类型的编码解码器架构配合起来完成相应功能实现[^3]。 ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(None, feature_dim), return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(output_size, activation='softmax') ]) ``` 上述代码展示了一个简单的基于 TensorFlow/Keras 构造出来的带有单层 LSTM 单元并设置 `return_sequences` 参数为 True 表明希望获取每一时刻 t 所产生的隐含层状态 ht 给予下一个 Dense Layer 做进一步分类决策使用的例子。
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