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Scrapy en action : partage de cas d'application de chenille de voiture intelligente piloté par Baidu
Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, la technologie des voitures intelligentes devient de plus en plus mature et l'avenir est prometteur. Dans le développement de voitures intelligentes, une grande quantité de données collectées et analysées est inévitable. La technologie des robots d’exploration est donc cruciale. Cet article présentera un cas d'application de robot implémenté via le framework Scrapy pour vous montrer comment utiliser la technologie de robot pour obtenir des données relatives aux voitures intelligentes.
1. Contexte du cas
Baidu Drive Smart Car est une solution de conduite autonome lancée par Baidu. Il réalise la conduite autonome en intégrant des produits liés à la plateforme de conduite intelligente Baidu Apollo, tels que des cartes, un positionnement, une perception, une prise de décision et un contrôle de haute précision. Pour mieux comprendre les voitures intelligentes pilotées par Baidu, une grande quantité de données pertinentes doit être collectée, telles que des données cartographiques, des données de trajectoire, des données de capteurs, etc. L’acquisition de ces données peut être réalisée grâce à la technologie des robots.
2. Sélection du framework Crawler
Scrapy est un framework open source basé sur Python spécialement utilisé pour l'exploration de données. Il est très approprié pour explorer des données efficaces et à grande échelle, et présente une grande flexibilité et évolutivité. Par conséquent, nous avons choisi le framework Scrapy pour implémenter ce cas.
3. Cas pratique
Ce cas pratique prend comme exemple l'exploration des données cartographiques de voitures intelligentes pilotées par Baidu. Tout d’abord, nous devons analyser le site Web cible et confirmer les chemins de données et les règles qui doivent être explorés. Grâce à l'analyse, nous avons constaté que le chemin des données qui doit être exploré est : http://bigfile.baidu.com/drive/car/map/{ID}.zip, où ID est un nombre entier compris entre 1 et 70. Par conséquent, nous devons écrire un programme d'exploration Scrapy pour parcourir toute la plage d'ID et télécharger le fichier zip de carte correspondant à chaque ID.
Ce qui suit est le code principal du programme :
import scrapy class MapSpider(scrapy.Spider): name = "map" allowed_domains = ["bigfile.baidu.com"] start_urls = ["http://bigfile.baidu.com/drive/car/map/" + str(i) + ".zip" for i in range(1, 71)] def parse(self, response): url = response.url yield scrapy.Request(url, callback=self.save_file) def save_file(self, response): filename = response.url.split("/")[-1] with open(filename, "wb") as f: f.write(response.body)
Explication du code :
4. Exécution du programme
Avant d'exécuter ce programme, vous devez installer la bibliothèque de requêtes Scrapy et Python. Une fois l'installation terminée, entrez la commande suivante dans la ligne de commande :
scrapy runspider map_spider.py
Le programme parcourra automatiquement les données cartographiques de tous les identifiants et les téléchargera sur le disque local.
5. Résumé
Cet article présente le cas d'application du robot d'exploration de données de cartes de voitures intelligentes piloté par Baidu, implémenté via le framework Scrapy. Grâce à ce programme, nous pouvons obtenir rapidement une grande quantité de données cartographiques, ce qui constitue un soutien important à la recherche et au développement de technologies liées aux voitures intelligentes. La technologie Crawler présente de grands avantages en matière d’acquisition de données. J’espère que cet article pourra être utile aux lecteurs.
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