Web クローラーとは何ですか?
Web クローラーは、Web ページを自動的に抽出するプログラムです。検索エンジンのために World Wide Web から Web ページをダウンロードし、検索エンジンの重要なコンポーネントです。従来のクローラーは、1 つまたは複数の最初の Web ページの URL から開始し、最初の Web ページの URL を取得します。Web ページをクロールするプロセス中、現在のページから新しい URL を継続的に抽出し、特定の URL が得られるまでキューに入れます。システムの停止条件が満たされています
クローラの用途は何ですか?
一般的な検索エンジンの Web ページ コレクターとして。 (google、baidu) は垂直型検索エンジンです。科学研究: オンライン人間行動、オンライン コミュニティ進化、人間力学研究、計量社会学、複雑なネットワーク、データ マイニング、およびその他の分野では大量のデータが必要です。Web クローラーは強力です。関連データを収集するためのツール。のぞき見、ハッキング、スパム送信...
クローラーは検索エンジンにとって最初で最も簡単なステップです
ウェブページのコレクション
インデックスの作成
クエリの並べ替え
クローラーを作成するにはどの言語を使用すればよいですか?
C、C。非常に効率的かつ高速で、Web 全体をクロールする一般的な検索エンジンに適しています。短所: 開発が遅く、執筆が臭くて長い。例: スカイネットのソース コード検索。
スクリプト言語: Perl、Python、Java、Ruby。シンプルで学びやすく、優れたテキスト処理により、Web コンテンツの詳細な抽出が容易になりますが、効率は高くないことが多く、少数の Web サイトを集中的にクローリングするのに適しています
C#? (情報管理の人が好む言語のようです)
最終的になぜPythonを選んだのですか?
クロスプラットフォームで、Linux と Windows を適切にサポートしています。
科学計算、数値フィッティング: Numpy、Scipy
可視化: 2D: Matplotlib (描画が非常に美しい)、3D: Mayavi2
複雑なネットワーク: Networkx
統計: R 言語とのインターフェイス: Rpy
対話型ターミナル
Web サイトの迅速な開発
シンプルな Python クローラー
1 import urllib 2 import urllib.request 3 4 def loadPage(url,filename): 5 """ 6 作用:根据url发送请求,获取html数据; 7 :param url: 8 :return: 9 """ 10 request=urllib.request.Request(url) 11 html1= urllib.request.urlopen(request).read() 12 return html1.decode('utf-8') 13 14 def writePage(html,filename): 15 """ 16 作用将html写入本地 17 18 :param html: 服务器相应的文件内容 19 :return: 20 """ 21 with open(filename,'w') as f: 22 f.write(html) 23 print('-'*30) 24 def tiebaSpider(url,beginPage,endPage): 25 """ 26 作用贴吧爬虫调度器,负责处理每一个页面url; 27 :param url: 28 :param beginPage: 29 :param endPage: 30 :return: 31 """ 32 for page in range(beginPage,endPage+1): 33 pn=(page - 1)*50 34 fullurl=url+"&pn="+str(pn) 35 print(fullurl) 36 filename='第'+str(page)+'页.html' 37 html= loadPage(url,filename) 38 39 writePage(html,filename) 40 41 42 43 if __name__=="__main__": 44 kw=input('请输入你要需要爬取的贴吧名:') 45 beginPage=int(input('请输入起始页')) 46 endPage=int(input('请输入结束页')) 47 url='https://tieba.baidu.com/f?' 48 kw1={'kw':kw} 49 key = urllib.parse.urlencode(kw1) 50 fullurl=url+key 51 tiebaSpider(fullurl,beginPage,endPage)
以上がクローラーが Python を使用する必要があるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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