scrapy_novel_python

本文介绍了一个使用Python Scrapy框架实现的小说爬虫项目。该爬虫能够从指定网站抓取《一念永恒》这部小说的所有章节链接及内容,并将其保存到本地文件中。通过分析网页结构并利用BeautifulSoup进行解析,爬虫实现了自动化下载。

scrapy_novel_python

 1 # _*_ coding:UTF _8_
 2 from bs4 import BeautifulSoup
 3 import requests,sys
 4 class downloader(object):
 5     def __init__(self):
 6         self.server = 'http://www.biqukan.com/'
 7         self.target = 'http://www.biqukan.com//1_1094/'
 8         self.names = []
 9         self.urls = []
10         self.nums = 0
11     #获取下载链接
12     def get_download_url(self):
13         reg = requests.get(url = self.target)
14         html = reg.text
15         div_bf = BeautifulSoup(html)
16         div = div_bf.find_all('div', class_ = 'listmain')
17         a_bf = BeautifulSoup(str(div[0]))
18         a = a_bf.find_all('a')
19         self.nums = len(a[15:])
20         for each in a[15:]:
21             self.names.append(each.string)
22             self.urls.append(self.server + each.get('href'))
23     #获取章节内容
24     def get_contents(self,target):
25         req = requests.get(url = target)
26         html = req.text
27         bf = BeautifulSoup(html)
28         texts = bf.find_all('div',class_ = 'showtxt')
29         texts = texts[0].text.replace('\xa0'*8,'\n\n')
30         return texts
31     #写入文件
32     def writer(self,name,path,text):
33         write_flag = True
34         with open(path,'a',encoding='utf-8') as f:
35             f.write(name + '\n')
36             f.writelines(text)
37             f.write('\n\n')
38 if __name__ == '__main__':
39     dl = downloader()
40     dl.get_download_url()
41     print('《一念永恒》开始下载:')
42     for i in range(dl.nums):
43         dl.writer(dl.names[i],'一念永恒.txt',dl.get_contents(dl.urls[i]))
44         sys.stdout.write("已下载:%.3f%%" % float(i/dl.nums) + '\r')
45         sys.stdout.flush()
46     print('《一念永恒》下载完成')

 

posted @ 2018-03-22 12:54 Edge_of_Eternity 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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