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Comment faire du web scraping et du data mining en C++ ?

WBOYoriginal: 2023-08-26 14:53:071387parcourir

Comment faire du web crawling et du data mining en C++ ?

Un robot d'exploration Web est un programme automatisé qui collecte des informations sur Internet. L’exploration de données est le processus d’extraction d’informations, de modèles et de connaissances précieux à partir de grandes quantités de données. Dans cet article, nous apprendrons comment utiliser le langage C++ pour l'exploration du Web et l'exploration de données.

Étape 1 : Configurer les requêtes réseau

Tout d'abord, nous devons utiliser C++ pour écrire du code permettant d'envoyer des requêtes HTTP afin d'obtenir les données requises du site Web cible. Nous pouvons utiliser la bibliothèque curl C++ pour implémenter cette étape. Voici un exemple de code :

#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>

size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, std::string* output) {
    size_t totalSize = size * nmemb;
    output->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
    return totalSize;
}

int main() {
    CURL* curl;
    CURLcode res;
    std::string output;

    curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
    curl = curl_easy_init();

    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "https://example.com");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &output);

        res = curl_easy_perform(curl);

        if (res != CURLE_OK) {
            std::cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << std::endl;
        }

        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    curl_global_cleanup();

    std::cout << output << std::endl;

    return 0;
}

Étape 2 : Analyser le HTML et extraire les données

À l'étape 1, nous avons obtenu le contenu HTML du site Web cible. Ensuite, nous devons utiliser une bibliothèque d'analyse HTML pour analyser le HTML et extraire les données requises. Il existe plusieurs bibliothèques d'analyse HTML populaires en C++, telles que Gumbo, LibXML et RapidXML. Ici, nous utiliserons la bibliothèque Gumbo pour l'analyse.

#include <gumbo.h>
#include <iostream>
#include <string>

void processElement(GumboNode* node) {
    if (node->type != GUMBO_NODE_ELEMENT) {
        return;
    }

    GumboAttribute* href;

    if (node->v.element.tag == GUMBO_TAG_A &&
        (href = gumbo_get_attribute(&node->v.element.attributes, "href"))) {
        std::cout << href->value << std::endl;
    }

    GumboVector* children = &node->v.element.children;

    for (size_t i = 0; i < children->length; ++i) {
        processElement(static_cast<GumboNode*>(children->data[i]));
    }
}

void parseHTML(const std::string& html) {
    GumboOutput* output = gumbo_parse(html.c_str());
    processElement(output->root);
    gumbo_destroy_output(&kGumboDefaultOptions, output);
}

int main() {
    std::string html = "<html><body><a href="https://example.com">Link</a></body></html>";
    parseHTML(html);
    return 0;
}

Étape 3 : Exploration et analyse de données

Une fois que nous avons obtenu les données dont nous avons besoin, nous pouvons utiliser divers algorithmes d'exploration et d'analyse de données en C++ pour analyser les données. Par exemple, nous pouvons utiliser la bibliothèque d'apprentissage automatique C++ pour effectuer une analyse de cluster, une analyse de classification et une analyse prédictive.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <mlpack/core.hpp>
#include <mlpack/methods/kmeans/kmeans.hpp>

int main() {
    arma::mat data = {
        {1.0, 1.0},
        {2.0, 1.0},
        {4.0, 3.0},
        {5.0, 4.0}
    };

    arma::Row<size_t> assignments;
    mlpack::kmeans::KMeans<> model(2);
    model.Cluster(data, assignments);

    std::cout << "Cluster assignments: " << assignments << std::endl;

    return 0;
}

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous avons utilisé l'algorithme KMeans de la bibliothèque mlpack pour effectuer une analyse de cluster sur l'ensemble de données donné.

Conclusion

En utilisant C++ pour écrire des codes de robot d'exploration Web et d'exploration de données, nous pouvons collecter automatiquement des données sur Internet et utiliser divers algorithmes d'exploration de données C++ pour l'analyse. Cette approche peut nous aider à découvrir des modèles et des modèles sous-jacents et à en tirer des informations précieuses.

Il convient de noter que, étant donné que l'exploration du Web et l'exploration de données impliquent l'accès et le traitement de grandes quantités de données, les problèmes de mémoire et de performances, ainsi que les problèmes de légalité et de protection de la vie privée doivent être traités avec soin lors de l'écriture du code pour garantir l'exactitude et l'exactitude des données. sécurité.

Références :

Documentation de la bibliothèque curl C++ : https://curl.se/libcurl/c/
Bibliothèque d'analyse HTML Gumbo : https://github.com/google/gumbo-parser
Bibliothèque d'apprentissage automatique mlpack : https://www.mlpack.org/

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