python scikit-learn学习笔记

基于python的网络爬虫设计

基于p y t h o n的网络爬虫 设计 Last updated on the afternoon of January 3, 2021

基于python的网络爬虫设计 【摘要】近年来，随着网络应用的逐渐扩展和深入，如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求，在大数据时代，谁掌握了更多的数据，谁就可以获得更高的利益，而网络爬虫是其中最为常用的一种从网上爬取数据的手段。网络爬虫，即WebSpider，是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。那么，既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点，我们该如何实现它呢？在众多面向对象的语言中，首选python，因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序，可以使人在编程时保持自己的风格，并且编写的程 序清晰易懂，有着很广阔的应用前景。 关键词python爬虫数据 1前言 本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等）作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurposewebcrawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 编程设计目及思路 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用，对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解，提高对网页源代码的认知水平，学习用正则表达式来完成匹配查找的工作，了解数据库的用途，学习mongodb数据库的安装和使用，及配合python的工作。 （1)以世纪佳缘网为例，思考自己所需要的数据资源，并以此为基础设计自己的爬虫程序。 （2)应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网，加入变量打开多个网页。 （3)通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。 （4)用正则表达式分析源代码，找到所需信息导入excel。

NLP入门 实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)

大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。

为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取

2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文

相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.360docs.net/doc/a6932261.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)

基于python的网络爬虫设计

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 基于python的网络爬虫设计 基于 Python 的网络爬虫摘要随着计算机技术的不断发展，新的编程语言层出不穷，Python，Html 正是其中的佼佼者。 相比较早期普及的高级语言（Java,C 语言）等，Python 有着更加实用的模块和库，虽然牺牲了底层性，但却更加方便用于开发小型项目。 此外，Html 也已经被普遍用于网站前端，标记语言的特性结合CSS丰富了网页内容和形式，某种意义上也促进了更加人性化的电子商务系统的发展。 本文的网络爬虫正式基于 Python 语言编写的，通过对 Html 抓取加工将数据可视化，以监测逐渐从线下转移到线上，并随着电子商务发展越发简单普遍难以追踪的非法野生动物贸易。 本文首先对计算器语言的发展，尤其是 Python 和 Html 的优势、基础概念以及性能进行介绍。 最后着重介绍可以实现检测网络上非法野生动物贸易的爬虫的设计和实现。 程序主要包括三个模块： URL 解析，Html 抓取，本地输出。 Python 的开发环境和工具分别是 OS X 和 PyChram CE，主要调用了 Python 中的 Urllib2，beautifulsoup 模块。 最终的程序可以实现对指定网站，指定关键词抓取指定内容， 1 / 2

保存内容到本地，以便于追踪和检测。 关键字： Python ，HTML ，爬虫，非法野生动物贸易Python-Based quot;Illegal wildlife tradequot; Spider Electronics amp; Information Technology Program 11-1 Haozhi Zhu Supervisor Rui Zhao Abstract With the continuous development of computer technology, the new programming language after another, Python, Html is the one of the best. Compared to the early popularity of high-level language (Java, C language), etc., Python has a more practical modules and libraries, although at the expense of the underlying property, but it is more convenient for the development of small-scale projects. In addition, Html has also been widely used web front end, feature rich CSS markup language binding of web content and form, in a sense also promoted the development of a more user-friendly e-commerce system. In this paper, based on the official web crawler written in Python, Html crawling through the data visualization process to monitor the gradual shift from offline to online, and with the development of electronic commerce more simple universal untraceable illegal wildlife trade. Firstly, the development of the calculator language, especially Python and Html advantages, basic con...

山东建筑大学计算机网络课程设计《基于Python的网络爬虫设计》

山东建筑大学 课程设计成果报告 题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A 院（部）：管理工程学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：

目录 1 设计目的 (1) 2 设计任务内容 (1) 3 网络爬虫程序总体设计 (1) 4 网络爬虫程序详细设计 (1) 4.1 设计环境和目标分析 (1) 4.1.1 设计环境 (1) 4.1.2 目标分析 (2) 4.2 爬虫运行流程分析 (2) 4.3 控制模块详细设计 (3) 4.3 爬虫模块详细设计 (3) 4.3.1 URL管理器设计 (3) 4.3.2 网页下载器设计 (3) 4.3.3 网页解析器设计 (3) 4.4数据输出器详细设计 (4) 5 调试与测试 (4) 5.1 调试过程中遇到的问题 (4) 5.2测试数据及结果显示 (5) 6 课程设计心得与体会 (5) 7 参考文献 (6) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (6) 9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (9)

1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务： 1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握； 2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力； 3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计 在本爬虫程序中共有三个模块： 1、爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫的运行情况 2、爬虫模块：包含三个小模块，URL管理器、网页下载器、网页解析器。 （1）URL管理器：对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理，可以从URL 管理器中取出一个待爬取的URL，传递给网页下载器。 （2）网页下载器：网页下载器将URL指定的网页下载下来，存储成一个字符串，传递给网页解析器。 （3）网页解析器：网页解析器解析传递的字符串，解析器不仅可以解析出需要爬取的数据，而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL，这些URL被解析出来会补充进URL管理器 3、数据输出模块：存储爬取的数据 4 网络爬虫程序详细设计 4.1 设计环境和目标分析 4.1.1 设计环境

Python网络爬虫实习报告

Python网络爬虫实习报告

目录 一、选题背景.................................................................................... - 2 - 二、爬虫原理.................................................................................... - 2 - 三、爬虫历史和分类......................................................................... - 2 - 四、常用爬虫框架比较..................................................................... - 2 - 五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）................................... - 3 -1分析网页 .. (3) 2爬取数据 (3) 3数据整理、转换 (4) 4数据保存、展示 (9) 5技术难点关键点 (10) 六、总结 ......................................................................................... - 13 -

一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较 Scrapy框架:Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架，是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取web页面并提取出结构化数据。Scrapy应用范围很广，爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。 Crawley框架:Crawley也是Python开发出的爬虫框架，该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。 Portia框架:Portia框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。 newspaper框架:newspaper框架是一个用来提取新闻、文章以及内容分析的Python爬虫框架。 Python-goose框架：Python-goose框架可提取的信息包括：<1>文章主体内容;<2>文章主要图片;<3>文章中嵌入的任heYoutube/Vimeo视频;<4>元描述;<5>元标签

山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬虫设计范文

山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬 虫设计

山东建筑大学 课程设计成果报告 题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A 院（部）：管理工程学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：

目录 1 设计目的 0 2 设计任务内容 0 3 网络爬虫程序总体设计 0 4 网络爬虫程序详细设计 (1) 4.1 设计环境和目标分析 (1) 4.1.1 设计环境 (1) 4.1.2 目标分析 (1) 4.2 爬虫运行流程分析 (2) 4.3 控制模块详细设计 (3) 4.3 爬虫模块详细设计 (3) 4.3.1 URL管理器设计 (3) 4.3.2 网页下载器设计 (4) 4.3.3 网页解析器设计 (5) 4.4数据输出器详细设计 (6) 5 调试与测试 (6) 5.1 调试过程中遇到的问题 (6) 5.2测试数据及结果显示 (7) 6 课程设计心得与体会 (7) 7 参考文献 (8) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (8)

9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (15)

1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务： 1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握； 2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力； 3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计

自然语言处理 第一章

自然语言处理课程讲义第一章绪论 王峰 华东师大计算机系

自然语言处理 Natural Language Processing ?参考教材 –俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书馆。 –宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 –Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc. ?考核方式与评价结构比例： –期末闭卷考试，考试成绩占60 ％，平时成绩40 % (包括考勤10% + 作业30%)。 ?教师 –王峰(fwang@https://www.360docs.net/doc/a6932261.html,) –信息楼645

课程内容 ?分词 ?词性标注 ?句法结构分析 ?语义分析 ?语篇分析 ?信息检索 ?机器翻译

提纲?问题的提出 ?NLP的概念 ?NLP的应用 ?NLP的发展历史?NLP的研究方法

问题的提出 我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。 ---A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950

基于python的网络爬虫设计

基于python的网络爬虫设计【摘要】近年来，随着网络应用的逐渐扩展和深入，如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求，在大数据时代，谁掌握了更多的数据，谁就可以获得更高的利益，而网络爬虫是其中最为常用的 一种从网上爬取数据的手段。 网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面（通常是首页） 开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一 直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛 就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。 那么，既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点，我们该如何实现它呢？在众多面向对象的语言中，首选python，因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序，可以使人在编程时保 持自己的风格，并且编写的程序清晰易懂，有着很广阔的应用前景。 关键词python 爬虫数据 1 前言 1.1本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等）作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如： (1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 1.2编程设计目及思路 1.2.1编程设计目的 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用，对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解，提高对网页源代码的认知水平，学习用正则表达式来完成匹配查找的工作，了解数据库的用途，学习mongodb数据库的安装和使用，及配合python的工作。 1.2.2设计思路

基于Python的爬虫模拟OAuth2.0授权登录

2018.08 网络爬虫是一个程序或脚本,根据某些规则自动从万维网获取信息。网络爬虫主要分为爬虫、通用网络爬虫、增量爬虫(增量爬虫)和Deep Web 爬虫(Deep Web)。聚焦爬虫又被称作为主题爬虫,是一个为了爬取与主题相关页面的爬虫。主要解决的是使用聚焦网络爬虫在获取所需资源中遇到需要通过OAuth2.0登录的问题。 1爬虫模拟登录的基本策略 随着大数据时代的到来,海量的数据爆炸式的出现 在网络之中[1] 。数据所包含的价值也逐渐凸显出来,需要从互联网中获取海量的数据,以手工获取的形式效率低下,如果以爬虫的形式获取需要的数据则会节省大量的人力物力。在通过爬虫获取需要数据的过程中,被爬取网站常常要求登录后才能访问某些页面。并且许多网站是通过OAuth2.0授权来获取页面访问权限的。 当前常见的爬虫模拟登录的策略有: 策略一:爬虫模拟浏览器登录对应网站,通过使用代码来模拟浏览器的登录从而获取对应网站的Cook?ies 信息并且储存,这种方法实现难度较高,但是不需要考虑到Cookies 过期的问题。 策略二:间接通过各种方式从浏览器获取包含用户信息的Cookies,把Cookies 放在代码中,这种策略实现比较难度低,但是Cookies 容易过期,在大规模使用时繁琐。 主要利用策略一来实现爬虫模拟OAuth2.0授权登录。 2OAuth2.0授权的实现流程 OAuth2.0的认证流程如图1所示[2],具体流程如下: (1)客户端(Client)携带身份验证信息向认证服务器 (Authorization server)请求认证;(2)认证服务器验证用户身份信息,验证成功返回访问许可(Authorization code);(3)客户端携带从认证服务器获取到的访问许可访问资源服务器(Resource server) (4)资源服务器 验证客户端提交的访问许可,验证成功后资源服务给客户端访问令牌,访问令牌中包括作用域、有效时间以及其他属性[3]。 3 爬虫通过OAuth2.0授权登录 3.1获取需要提交表单值 通过浏览器调试工具获取登录所需要提交的表单信 息如图2所示,大部分网站提交的表单包括账号、密码以及数个hidden 域的字段,hidden 域的字段的作用主要是为了收集和发送信息,hidden 域的字段值分为固定值和随机值。可以通过浏览器调试工具查看多次提交流基金项目：2017年国家大学生创新创业训练计划项目(项目编号201711654008),湖北省教育厅教研项目(2016424)。 作者简介：张少谦(1998-),男,研究方向:软件工程;周天宏(1963-),男,通讯作者,硕士,教授,研究方向:计算机应用、计算机辅助教育等。收稿日期：2018-06-05 基于Python 的爬虫模拟OAuth2.0授权登录 张少谦，周天宏* （武汉商学院信息工程学院，武汉430056） 摘 要:随着大数据时代的到来，越来越多的信息涌入互联网。以人工的形式在互联网中获取所需信息费时费力，而以网络爬虫的形式获取所需资源节省则大量人力物力财力。在通过网络爬虫获取所需资源的过程中爬虫需要模拟人工登录从而获取某些资源，网络爬虫的模拟登录是实现网络爬虫的一个重要环节，以Python 语言作为开发语言，解决使用网络爬虫过程中所遇到的需要通过模拟OAuth2.0授权登录的问题。剖析了模拟登录整体流程，并且给出了爬虫通过OAuth2.0登录的具体的应用实例。关键词:网络爬虫；模拟登录；OAuth2.0授权登录 图1OAuth2.0的工作流程 认证服务器 客户端 资源服务器 44

基于Python的网络爬虫-开题报告

基于Python的网络爬虫的设计与实现 1．本课题所涉及的问题在国内（外）的研究现状综述 无论国内国外，随着动态网页技术的发展，网络爬虫的难度也越来越高。很大一部分的动态网页是搜索不到的，例如聊天室系统，另外还有很多页面是需要注册为用户并登录才可以看到，并且在登录过程中有输入验证码这一操作，验证码现在对于网络爬虫是一大难题。目前来说，大多数爬虫是用后台脚本类语言写的，其中python无疑是用的最多最广的，并且页诞生了很多优秀的库和框架。但是一般来说，搜索引擎的爬虫对爬虫的效率要求更高，对于大多用户提出的与主题或者领域相关的查询需求，传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果为了克服通用搜索引擎的不足，提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。现在，聚焦爬虫已经成为爬虫的研究热点之一。 2．本人对课题任务书提出的任务要求及实现预期目标的可行性分析过去，不管是翻阅书籍，还是通过手机，电脑等从互联网上手动点击搜索信息，视野受限，信息面太过于狭窄，且数据量大而杂乱，爆炸式信息的更新速度是快速且不定时的。要想手动获取到海量的信息，并进行分析整理，都要耗费巨多的时间，精力，效率低下，但是通过网络爬虫，根据需求获取海量网络数据，进行数据清洗，去重，入库，存表，数据可视化，把分析结果反馈给用户，并把数据结合搜索引擎存储，用户在查询数据的时候实现搜索建议，搜索结果关键字高亮化，展示热门搜索等功能，精简搜索范围，提高搜索效率，提供令人满意的结果，克服了通用搜索引擎的不足。 3．本课题需要重点研究的、关键的问题及解决的思路 绝大部分网站都有反爬虫机制,数据不能获取到,这时需要采取设置请求头,设置请求的时间间隔,伪造代理信息或者采取其他的措施来解决。部分网站需要登录之后才能找到需要的数据,在登录的过程中会遇到输入验证码的问题,可以选择模拟登陆,第一次登录之后,鼠标右键,查看网络,查找登录时的参数字段信息,利用这些字段名,通过模拟浏览器操作实现自动登录,验证码可以选择手动输入也可以选择人工打码。数据库性能会因为表结构的设计受到很大的影响,每张表的字段值或多或少,需要合理的设计数据库,这个可以通过垂直分表，水平分表,选择合适的存储引擎等来实现,在存储的过程中,选择异步存储,依靠连接池来实现数据量过大导致的时间,性能,效率上的问题。 4．完成本课题所必须的工作条件（如工具书、实验设备或实验环境条件、某类市场调研、计算机辅助设计条件等等）及解决的办法 1.Windows系统 2.Firefox和Firebug、FirePath组件 3.Elasticsearch环境 4.安装MySQL 5.Python语言环境

使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注

使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注 深度学习简介 深度学习的资料很多，这里就不展开了讲，本文就介绍中文NLP的序列标注工作的一般方法。 机器学习与深度学习 简单来说，机器学习就是根据样本(即数据)学习得到一个模型，再根据这个模型预测的一种方法。 ML算法很多，Naive Bayes朴素贝叶斯、Decision Tree决策树、Support Vector Machine支持向量机、Logistic Regression逻辑回归、Conditional Random Field 条件随机场等。 而深度学习，简单来说是一种有多层隐层的感知机。 DL也分很多模型，但一般了解Convolution Neural Network卷积神经网络、Recurrent Neural Network循环神经网络就够了(当然都要学，这里是指前期学习阶段可以侧重这两个)。 异同：ML是一种浅层学习，一般来说都由人工设计特征，而DL则用pre-training或者无监督学习来抽取特征表示，再使用监督学习来训练预测模型（当然不全都是这样）。 本文主要用于介绍DL在中文NLP的应用，所以采用了使用最为简单、方便的

DL框架keras来开发，它是构建于两个非常受欢迎的DL框架theano和tensorflow之上的上层应用框架。 NLP简介 Natural Language Process自然语言处理又分为NLU自然语言理解和NLG自然语言生成。而分词、词性标注、实体识别、依存分析则是NLP的基础工作，它们都可以理解为一种序列标注工作。 序列标注工作简介 词向量简介 Word Embedding词向量方法，用实数向量来表示一个词的方法，是对One-hot Representation的一种优化。优点是低维，而且可以方便的用数学距离衡量词的词义相似度，缺点是词一多，模型就有点大，所以又有工作提出了Char Embedding方法，这种方法训练出来的模型很小，但丢失了很多的语义信息，所以又有基于分词信息的字向量的研究工作。 中文NLP序列标注之CWS CWS简介 Chinese Word Segmentation中文分词是中文NLP的基础，一般来说中文分词有两种方法，一种是基于词典的方法，一种是基于ML或者DL的方法。CWS的发展可以参考漫话中文分词，简单来说基于词典的方法实现简单、速度快，但是对歧义和未登录词没有什么好的办法，而基于ML和DL的方法实现复杂、速度较慢，但是可以较好地应对歧义和OOV(Out-Of-Vocabulary)。 基于词典的方法应用最广的应该是正向最大匹配，而基于ML的CWS效果比

基于Python专用型网络爬虫的设计及实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a6932261.html, 基于Python专用型网络爬虫的设计及实现作者：贾棋然 来源：《电脑知识与技术》2017年第12期 摘要：网络爬虫一种网络机器人，也有人说是网页的蜘蛛。随着科技在生活和工作中的应用，计算机也成了人们最为依赖的工具，随着互联网的信息管理量的逐渐增加，搜索引擎也是这个时期被创造并投入使用。但是初被使用的搜索引擎是无法精确搜索到人们需要的信息，面对人们越来越多样的需求，这样的搜索引擎已经无法满足人们的需求了。所以就有人研究了一种专用性的网络爬虫，它能解决传统搜索引擎的出现的局限性，所以该文将会对Python专用型的网络爬虫进行分析和探讨。 关键词：网络爬虫；Python；数据的挖掘；搜索引擎 在很多用户进行搜索引擎的使用中，往往会出现很多不需要的信息，这就是传统搜索引擎的局限性。通过传统的搜索引擎进行信息的搜索中，还需要用户对搜索到的信息进行分析，最终寻找到自己需要的信息。就目前的网络发达现状，这样的搜索引擎是非常浪费时间的，而且准确性也不高，用户很容易丧失搜索的心情。所以，本文将会针对这一问题，对专用型的网络爬虫进行分析，提高信息检索的效率。 1分析Python和爬虫系统设计需求 1.1Python的网络爬虫 网络爬虫主要是通过每个网页的链接地址进行相关内容的查找，然后将结果直接传送给用户，不用通过人工进行浏览器的操作来获取信息了。而Python是一种广泛应用的脚本语言，它自身带有urllib2、urllib相关的爬虫基础库等，在Python语言的基础上开发出的一种开源软件则是Scrapy，它可以在Linux、Windows等多种操作系统中使用。如果被获取的网页经过大量的HTML源代码进行编写，这种情况下需要下载很多内容，但是用户可以在Scrapy爬虫系统上制定一部分模块，从而实现爬虫的功能。 1.2爬虫系统设计需求 在进行网络爬虫系统的开发时，对系统建设进行分析是基础性问题，同时也要将符合设计该系统的代码和功能规范提出来。这样能够促进网络爬虫系统顺利的开发，进而保证开发的结果能够符合系统功能的基本需求。网络爬虫系统的建设基本上同时通过模块化进行的设计，一般每个功能都要自己的模块。这样能够方便以后进行代码的维护，而且还能提高代码的重要性。将整个系统分成不同的模块，之后把每个模块的功能编制完成，这样整个网络爬虫体系的功能就是已经完成了。本系统主要是根据某些用户的上网习惯，进行网络专用型的爬虫系统设计，根据用户的不同需求，确定网络爬虫系统中的各个功能。而且在进行系统的设计时，还要

自然语言处理实验报告

“自然语言处理”实验报告

专业：智能科学与技术 班级：1501 学号：0918150102 姓名：宋晓婷 日期：2018/4/16

目录 实验1 (5) 1、实验目的： (5) 2、实验原理和内容： (5) 3、实验环境和编程语言： (5) 4、主要功能及实现： (5) 5、实验结论 (11) 实验2 中文分词 (11) 1、实验目的和内容 (11) 2、实验原理 (12) 3、实验平台及语言 (13) 4、主要功能及实现 (14) 4.1 算法流程图 (14) 4.2实验结果 (14) 5、实验结论 (16) 实验三中文文本分类 (17) 1、小组成员以及分工 (17) 2、实验目的和内容 (17) 3、实验原理以及数据处理 (17)

4、实验平台和语言 (20) 5、实验结果 (20) 6、实验结论 (21) 四、实验1-3 代码 (21)

实验1 1、实验目的： 本实验学习如何在利用NLTK进行分词\词性分析与句法分析,。通过次实 验项目的练习，增强学生对课堂理论知识的理解，帮助学生以知识获取 与自主实践相结合，学习对英文自然语言信息的处理的实践。 2、实验原理和内容： NLTK自然语言处理工具包，里面包含了许多处理自然语言的库可以直接 调用，本实验利用NLTK对obama。txt语料库进行对应的分词和词频统 计，再对布朗语料库进行词性和句法分析。 3、实验环境和编程语言： windows下anaconda3 spyder(python3.6) 4、主要功能及实现： 4.1 怎样载入自己的英文语料库（obama.txt），在自己的语料库中找出responsibility，education和working出现的频率及其他们词干出现的频率。（使用nltk的英文分词函数tokenize和stem）。 ①使用open以及read函数读取obama.txt文档，调用nltk里面的word_tokenize()函数，先把文档进行分词，再调用nltk中的FreDist()函数进行词频统计。统计responsibility，education和working出现的频率。结果见表一。

基于python的网络爬虫设计

基于p y t h o n的网络爬虫设计【摘要】近年来，随着网络应用的逐渐扩展和深入，如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求，在大数据时代，谁掌握了更多的数据，谁就可以获得更高的利益，而网络爬虫是其中最为常用的 一种从网上爬取数据的手段。 网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面（通常是首页） 开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一 直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛 就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。 那么，既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点，我们该如何实现它呢？在众多面向对象的语言中，首选python，因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序，可以使人在编程时 保持自己的风格，并且编写的程序清晰易懂，有着很广阔的应用前景。 关键词python 爬虫数据 1 前言 本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google 等）作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如： (1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 编程设计目及思路 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用，对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解，提高对网页源代码的认知水平，学习用正则表达式来完成匹配查找的工作，了解数据库的用途，学习mongodb数据库的安装和使用，及配合python的工作。 （1)以世纪佳缘网为例，思考自己所需要的数据资源，并以此为基础设计自己的爬虫程序。（2)应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网，加入变量打开多个网页。 （3)通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。

Python从入门到精通：光环大数据学员笔记全整理

https://www.360docs.net/doc/a6932261.html, Python从入门到精通：光环大数据学员笔记全整理 光环大数据Python培训了解到，Python被称为胶水语言，受到了很多编程初学者和其他需要职业提升的编程者的热捧，为了方便小伙伴们的学习，光环大数据Python开发团队特别整理了《Python开发从入门到精通》的学习路径资料，囊括了整个学习过程的重点与精华，内容全部由光环大数据Python开发团队采编撰写而成，欢迎大家支持！！！ 详情请看： 一、Python入门准备 1.为什么Python这么火？ 2.Python如何快速入门？ 3.Python入门之学习资料推荐 4.Python必备的19个编程资源 5.Python入门知识点总结 6.Python学不好怎么办？ 7.Python学习有哪些阶段？ 8.参加Python培训会有前景吗？ 9.Python培训班真的有效吗？ 10.参加Python培训前应该做哪些准备？ 二、Python入门知识 1.Python安装教程 2.Pyenv在centos6.9安装教程 3.linux下多版本python环境配置教程 4.python语法基础总结 5.python基础语法之if,else,for,while,continue,break 6.Python循环 三、Python中级进阶

https://www.360docs.net/doc/a6932261.html, 1.Python基础之重定向和管道 2.Python函数式编程指南：函数 3.Python函数式编程指南：迭代器 4.Python函数式编程指南：生成器 5.python装饰器详解 四、Python高级技巧 1.装饰器深度解析 2.深入Python字典 3.Python线程技术 4.Python的异步IO：Asyncio简介 5.Python实现线程安全队列 五、Python常用工具 1.2017最受欢迎的15大Python库 2.5个高效Python库 3.Django官方教程 4.PythonDjango的正确学习方法 5.Python自然语言处理工具小结 7.数据科学常用Python工具 六、Python实战练习 1.Python破解斗地主残局 2.python实现爬虫功能 3.Python脚本完成登入新浪微博并批量下载 4.使用Python–PCA分析进行金融数据分析 5.用python制作游戏外挂吗？ 6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云 7.使用Scrapy爬起点网的完本小说 8.TensorFlow计算加速 七、其他