六:爬虫-数据解析之BeautifulSoup4

news2024/11/27 9:41:44

六:bs4简介

基本概念:

简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据官方解释如下:

'''
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,
所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
'''

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式。BeautifulSoup会帮节省数小时甚至数天的工作时间。BeautifulSoup3目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用BeautifulSoup4。

bs4的安装

由于 Bautiful Soup 是第三方库,因此需要单独下载,下载方式非常简单,执行以下命令即可安装:
pip install bs4
由于BS4 解析页面时需要依赖 文档解析器,所以还需要安装 lxml 作为解析库 所以我们还需要安装lxml,安装方式如下:
pip install lxml
Python 也自带了一个文档解析库 html.parser, 但是其解析速度要稍慢于 lxml。除了上述解析器外,还可以使用 html5lib 解析器,安装方式如下:
pip install html5lib
注意:bs4是依赖lxml库的,只有先安装lxml库才可以安装bs4库

文档解析器优缺点

下表列出了主要的解析器,以及它们的优缺点:
image.png
推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高。在Python2.7.3之前的版本和Python3中3.2.2之前的版本,必须安装lxml或html5lib, 因为那些Python版本的标准库中内置的HTML解析方法不够稳定。
提示: 如果一段HTML或XML文档格式不正确的话,那么在不同的解析器中返回的结果可能是不一样的。因此我们可以根据情况去选择对应的文档解析器。具体情况具体分析。

bs4的使用

快速开始

创建BS4解析对象是万事开头的第一步,这非常地简单,语法格式如下所示:
1、导入解析包
from bs4 import BeautifulSoup
2、创建beautifulsoup解析对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘html.parser’)
上述代码中,html_doc 表示要解析的文档,而 html.parser 表示解析文档时所用的解析器,此处的解析器也可以是 ‘lxml’ 或者 ‘html5lib’

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""
# 创建一个soup对象
soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
print(soup,type(soup))
# 格式化文档输出
print(soup.prettify())
# 获取title标签内容 <title>The Dormouse's story</title>
print(soup.title) 
# 获取title标签名称: title
print(soup.title.name) 
# title标签里面的文本内容: The Dormouse's story
print(soup.title.string)
# 获取p段落
print(soup.p)

bs4的对象种类

  • tag : html中的标签。

可以通过BeautifulSoup分析Tag的具体内容,具体格式为soup.name,其中name是html下的标签。

  • NavigableString : 标签中的文本对象。
  • BeautifulSoup : 整个html文本对象。

可以作为Tag对象。

  • Comment : 特殊的NavigableString对象,如果html标签中有注释,则可过滤注释符号并保留注释文本。
from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

'''
tag : 标签
NavigableString : 可导航的字符串
BeautifulSoup : bs对象
Comment : 注释
'''
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
# print(soup)
'''tag:标签'''
print(type(soup.title))
print(type(soup.p))
print(type(soup.a))

'''NavigableString : 可导航的字符串'''
from bs4.element import NavigableString
print(type(soup.title.string))

'''BeautifulSoup : bs对象'''
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
print(type(soup))

'''Comment : 注释'''
html = "<b><!--同学们好呀加油学习--></b>"
soup2 = BeautifulSoup(html, "html.parser")
print(soup2.b.string, type(soup2.b.string))

遍历文档树

遍历子节点
  • contents 返回的是一个所有子节点的列表(了解)
  • children 返回的是一个子节点的迭代器(了解)
  • descendants 返回的是一个生成器遍历子子孙孙(了解)
  • string 获取标签里面的内容(掌握)
  • strings 返回是一个生成器对象用过来获取多个标签内容(掌握)
  • stripped_strings 和strings 基本一致 但是它可以把多余的空格去掉(掌握)
遍历父节点(了解)
  • parent 直接获得父节点
  • parents 获取所有的父节点
遍历兄弟节点(了解)
  • next_sibling 下一个兄弟结点
  • previous_sibling 上一个兄弟结点
  • next_siblings 下一个所有兄弟结点
  • previous_siblings上一个所有兄弟结点
from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html>
<head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
</body>
</html>
"""
'''
生成器 迭代器  可迭代对象 三者之间的关系 
'''
#  获取单个标签中的内容
soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml")
r1 = soup.title.string  # 获取标签里面的内容
print(r1)

# 获取html中所有的标签内容
r2 = soup.html.strings  # 返回是一个生成器对象用过来获取多个标签内容
print(r2)
for i in r2:
    print(i)

r3 = soup.html.stripped_strings  # 和strings基本一致 但是它可以把多余的空格去掉
print(r3)  # 生成器对象 <generator object Tag._all_strings at 0x000001A73C538AC8>
for i in r3:
    print(i)

搜索文档树

find()
  • find()方法返回搜索到的第一条数据
find_all()
  • find_all()方法以列表形式返回所有的搜索到的标签数据
实例应用
html = """
<table class="tablelist" cellpadding="0" cellspacing="0">
    <tbody>
        <tr class="h">
            <td class="l" width="374">职位名称</td>
            <td>职位类别</td>
            <td>人数</td>
            <td>地点</td>
            <td>发布时间</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=33824&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云区块链高级研发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=29938&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云高级后台开发</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>2</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31236&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐运营开发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>2</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31235&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐业务运维工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34531&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级研发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34532&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级图像算法研发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31648&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG11-高级AI开发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>4</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32218&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32217&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a id="test" class="test" target='_blank' href="position_detail.php?id=34511&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG11-高级业务运维工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>
"""
  1. 获取所有的tr标签;
# 1 获取所有的tr标签
trs = soup.find_all("tr")  # 这是个列表过滤器
for tr in trs:
    print(tr)
    print("*" * 150)
  1. 获取第二个tr标签;
# 2 获取第二个tr标签
tr = soup.find_all("tr")[1]
print(tr)
  1. 获取获取所有的class =even的tr标签
trs = soup.find_all("tr", class_="even")  # 但这里如果直接用class不行 class是作为我们的关键字
# trs = soup.find_all("tr", attrs={"class": "even"})  这两种方式都可
for tr in trs:
    print(tr)
    print("*" * 150)
  1. 获取所有a标签里面的href属性值;
# 5 获取所有的a标签的href属性
a_li = soup.find_all("a")
for a in a_li:
    href = a.get("href")
    print(href)
  1. 获取所有的岗位信息。
trs = soup.find_all("tr")[1:]
for tr in trs:
    tds = tr.find_all("td")
    # print(tds)
    job_name = tds[0].string
    print(job_name)

select()方法

我们也可以通过css选择器的方式来提取数据。但是需要注意的是这里面需要我们掌握css语法https://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asp

from bs4 import BeautifulSoup

html = """
<table class="tablelist" cellpadding="0" cellspacing="0">
    <tbody>
        <tr class="h">
            <td class="l" width="374">职位名称</td>
            <td>职位类别</td>
            <td>人数</td>
            <td>地点</td>
            <td>发布时间</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=33824&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云区块链高级研发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=29938&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云高级后台开发</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>2</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31236&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐运营开发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>2</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31235&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐业务运维工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34531&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级研发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34532&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级图像算法研发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31648&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG11-高级AI开发工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>4</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32218&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32217&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a id="test" class="test" target='_blank' href="position_detail.php?id=34511&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG11-高级业务运维工程师(深圳)</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>
"""
soup = BeautifulSoup(html, "lxml")

# 获取所有的tr标签
# trs = soup.select("tr")
# for i in trs:
#     print(i)

# 获取第二个tr标签
# tr = soup.select("tr")[1]
# print(tr)

# 获取所有class等于even的tr标签
# trs = soup.select(".even")


# 获取所有的a标签的href属性
# a_tags = soup.select("a")
# print(a_tags)
# for a in a_tags:
#     href = a.get("href")
#     print(href)


# 获取所有的职位信息
trs = soup.select("tr")[1:]
print(trs)
for tr in trs:
    print(tr)
    print(list(tr.strings))
    info = list(tr.stripped_strings)[0]
    print(info)

修改文档树

  • 修改tag的名称和属性
  • 修改string 属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
  • append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
  • decompose() 修改删除段落,对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉
from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
"""
● 修改tag的名称和属性
● 修改string  属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
● append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
● decompose() 修改删除段落,对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉
"""
# 修改tag的名称和属性
tag_p = soup.p
print(tag_p)
tag_p.name = "w"
tag_p["class"] = "content"
print(tag_p)


# 修改string  属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
tag_p = soup.p
print(tag_p.text)
tag_p.string = "you need python"
print(tag_p.text)

# append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
tag_p = soup.p
print(tag_p)
tag_p.append("真的C!")
print(tag_p)

# # decompose() 修改删除段落,对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉
r = soup.title
print(r)
r.decompose()
print(soup)

csv模块

什么是csv?

CSV (Comma Separated Values),即逗号分隔值(也称字符分隔值,因为分隔符可以不是逗号),是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件。python自带了csv模块,专门用于处理csv文件的读取

csv模块的使用
写入csv文件

1 通过创建writer对象,主要用到2个方法。一个是writerow,写入一行。另一个是writerows写入多行
2 使用DictWriter 可以使用字典的方式把数据写入进去

读取csv文件

1 通过reader()读取到的每一条数据是一个列表。可以通过下标的方式获取具体某一个值
2 通过DictReader()读取到的数据是一个字典。可以通过Key值(列名)的方式获取数据

csv文件操作应用
"""csv写入文件"""
import csv

persons = [('岳岳', 20, 175), ('月月', 22, 178), ('张三', 20, 175)]
headers = ('name', 'age', 'heigth')
with open('persons.csv', mode='w', encoding='utf-8',newline="")as f:
    writer = csv.writer(f)  # 创建writer对象
    writer.writerow(headers)  # 将表头写入进去
    for i in persons:
        writer.writerow(i)  # 将列表中的值写入进去


# Dictwriter 写入字典数据格式
import csv

persons = [
    {'name': '岳岳', 'age': 18, 'gender': '男'},
    {'name': '岳岳2', 'age': 18, 'gender': '男'},
    {'name': '岳岳3', 'age': 18, 'gender': '男'}
]

headers = ('name', 'age', 'gender')
with open('person2.csv', mode='w', encoding='utf-8',newline="")as f:
    writer = csv.DictWriter(f, headers)
    writer.writeheader() # 写入表头
    writer.writerows(persons)

"""csv读取文件"""
# 方式一
import csv
with open('persons.csv',mode='r',encoding='utf-8',newline="")as f:
    reader = csv.reader(f)
    print(reader)   # <_csv.reader object at 0x0000021D7424D5F8>
    for i in reader:
        print(i)

# 方式二
import csv
with open('person2.csv', mode='r', encoding='utf-8',newline="")as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    print(reader)  # <_csv.reader object at 0x0000021D7424D5F8>
    for i in reader:
        # print(i)
        for j, k in i.items():
            print(j, k)

bs4实例应用

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import csv

"""
目标url = "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml"
需求: 爬取全国所有城市的温度(最低气温) 并保存到csv文件中 
保存格式:[{"city":"北京","temp":"5℃"},{"xxx":"xxx","xxx":"xxx"},.....]
涉及技术: request csv bs4

思路与页面分析:
1 获取网页源码并创建soup对象 
2 将拿到的数据进行解析拿到目标数据
    2.1 先找到整页的div class = 'conMidtab'标签
    2.2 接下来找到它下面的每一个省或者是直辖市的table标签
    2.3 对拿到的tables数据进行过滤 找到table标签下面所有的tr标签 需要注意,要把前2个tr标签过滤掉
    2.4 再找到tr标签里面所有的td标签(第0个就是城市 倒数第二个就是温度)
3 将获取的数据进行存储 
"""


# 定义一个函数用于获取网页源码并解析数据
def getscroce(every_url):
    # 目标url
    # url = "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml"
    # 请求头数据
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(every_url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    # 获取到的网页源码
    html = response.text

    # 将获取的网页源代码进行解析
    # 1 创建一个soup对象
    soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')
    # print(soup)

    # 2 先找到整页的div class = 'conMidtab'标签
    conMidtab = soup.find('div', class_='conMidtab')
    # print(conMidtab)

    # 3接下来找到它下面的每一个省或者是直辖市的table标签
    tables = conMidtab.find_all('table')
    # print(tables)

    # 4对拿到的tables数据进行过滤 找到table标签下面所有的tr标签(需要注意,要把前2个tr标签过滤掉)

    # 定义一个列表 将字典数据进行存储 然后准备写入csv
    templist = []

    for table in tables:
        trs = table.find_all('tr')[2:]
        # print(trs)
        for index, tr in enumerate(trs):
            # print(index,tr)
            # 在找到tr标签里面所有的td标签(第0个就是城市 倒数第二个就是温度)
            tds = tr.find_all('td')
            # print(tds)
            # 获取城市存在的td标签
            city_td = tds[0]
            if index == 0:
                city_td = tds[1]
            # print(city_td)

            # 定义一个字典用于保存数据  城市和温度
            tempdict = {}

            # 获取城市文本数据
            city = list(city_td.stripped_strings)[0]
            # print(city)
            # 获取最低温度
            temp_td = tds[-2]
            temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]
            # print(temp)

            tempdict['city'] = city
            tempdict['temp'] = temp
            # 将字典数据添加到列表中
            templist.append(tempdict)
    # print(templist)  # 通过打印发现 {'city': '河北', 'temp': '20'} 这个根本不存在
    '''
        如果是直辖市你取第0个td标签没有问题,所有的数据也是正常的
        如果是省你不能取第0个td标签了(省的名字),取第一个td标签,但是所有的都取第一个td那么这样其它城市又不对了。因为其它的城市都是第0个td标签
        我们只需要做一个判断,什么时候取第0个td 什么时候取第一个td
    '''
    # 将获取的数据进行返回 用于下一步进行数据的存储
    return templist

# 定义一个函数用于保存解析到的数据
def writeData(alltemplist):
    header = ('city', 'temp')
    with open('weather.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')as f:
        # 创建写入对象
        writer = csv.DictWriter(f, header)
        # 写入表头
        writer.writeheader()
        # 写入数据
        writer.writerows(alltemplist)

# 定义一个主函数 用来执行各个函数
def main():
    # 定义一个列表保存全国城市的温度
    alltemplist = []
    model_url = "http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml"
    # 定义一个列表 用于保存八大地区的url

    urlkey_list = ["hb", "db", "hd", "hz", "hn", "xb", "xn", "gat"]
    for i in urlkey_list:
        every_url = model_url.format(i)
        print(every_url)
        # templist = getscroce()  # 舍去
        alltemplist += getscroce(every_url)
    # print(templist)
    # 将获取的数据进行传递 用于保存csv
    writeData(alltemplist)

    # enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。
    # for i,j in enumerate(range(10)):
    #     print(i,j)


if __name__ == '__main__':
    main()

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1320583.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

中断响应,解决死锁的例子

对于关键字synchronized来说&#xff0c;如果一个线程在等待锁&#xff0c;那么结果只有两种情况&#xff0c;要么它获得这把锁继续执行&#xff0c;要么它就保持等待。而使用重入锁&#xff0c;则提供另外一种可能&#xff0c;那就是线程可以被中断。也就是在等待锁的过程中&a…

【Java 集合】ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue, 顾名思义: 基于数组的阻塞队列, 位于 JUC (java.util.concurrent) 下, 是一个线程安全的集合, 其本身具备了 不支持 null 元素: 存入 null 元素会抛出异常固定容量: 在初始化时需要指定一个固定的容量大小。这意味着一旦队列达到最大容量&#xff0c;将不再…

去除Antd组件库中上传文件中的一些默认样式

最近写的项目用到了antd组件库中的Upload了 <><Upload {...UploadProps} classNamechooseFile><Button style{{ marginRight: 8px }}>选择文件</Button></Upload><Button type"primary" onClick{upload}>开始上传</Button&g…

YOLOv8代码下载及环境配置

Github 下载YOLOv8官方代码进入Miniconda pytorch虚拟环境&#xff0c;或者用Pycharm打开文件进入虚拟环境&#xff0c;切换到YOLOv8代码目录&#xff0c;输入pip install -r requirements.txt 安装YOLOv8环境。 如果报错&#xff1a;WARNING: Ignore distutils configs in set…

高级桌面编程(一)

前言 学习心得&#xff1a;C# 入门经典第8版书中的第15章《高级桌面编程》 创建控件并设置样式 1 样式 Style WPF 当中我们可以对每一个控件进行完全的自定义。我们可以随意更改控件外观和功能。提供我们能完成这样的效果与控件的样式&#xff08;Style&#xff09;有着不可分…

OpenCV技术应用(8)— 如何将视频分解

前言&#xff1a;Hello大家好&#xff0c;我是小哥谈。本节课就手把手教大家如何将一幅图像转化成热力图&#xff0c;希望大家学习之后能够有所收获~&#xff01;&#x1f308; 目录 &#x1f680;1.技术介绍 &#x1f680;2.实现代码 &#x1f680;1.技术介绍 视频是…

蚂蚁SEO强引蜘蛛是什么

强引蜘蛛在网页中是指一些特殊类型的网页&#xff0c;这些网页具有极高的吸引力和价值&#xff0c;能够吸引搜索引擎蜘蛛&#xff08;Spider&#xff09;的强烈关注和抓取。强引蜘蛛的网页通常具有以下特点&#xff1a; 如何联系蚂蚁seo&#xff1f; baidu搜索&#xff1a;如…

C++ Qt开发:ComboBox下拉组合框组件

Qt 是一个跨平台C图形界面开发库&#xff0c;利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序&#xff0c;在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置&#xff0c;实现图形化开发极大的方便了开发效率&#xff0c;本章将重点介绍ComboBox下拉组合框组件的常用方法及灵活运用…

概率论复习

第一章&#xff1a;随机概率及其概率 A和B相容就是 AB 空集 全概率公式与贝叶斯公式&#xff1a; 伯努利求概率&#xff1a; 第二章&#xff1a;一维随机变量及其分布&#xff1a; 离散型随机变量求分布律&#xff1a; 利用常规离散性分布求概率&#xff1a; 连续性随机变量…

Unity 如何通过2D Sprite切割一张图为多张

1、理解 在一些2D游戏开发中&#xff0c;我们常常使用2D Sprite把一张大图切割成多个小图使用。 这样做有不少好处&#xff0c;首先&#xff0c;通过精准使用小图&#xff0c;能够一定程度上节省内存&#xff0c;提高渲染性能。 其次把同类的小图做成一张大图在切割使用会更…

强大的数学软件 GeoGebra 多平台适用

GeoGebra 是一款教育数学软件&#xff0c;可以帮助学生和教师探索、学习和教授各种数学概念和科学领域的知识。GeoGebra 以其灵活性和强大的功能而闻名&#xff0c;它融合了几何、代数、微积分、概率、统计和其他数学领域的工具&#xff0c;以及绘图和计算功能。 功能 GeoGeb…

深度学习项目实战:垃圾分类系统

简介&#xff1a; 今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向&#xff0c;这里主要讨论图像分类任务–垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候&#xff0c;我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络&#xff0c;然后前后端交互的采用的是java spring …

【开源】基于Vue和SpringBoot的天然气工程业务管理系统

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块三、使用角色3.1 施工人员3.2 管理员 四、数据库设计4.1 用户表4.2 分公司表4.3 角色表4.4 数据字典表4.5 工程项目表4.6 使用材料表4.7 使用材料领用表4.8 整体E-R图 五、系统展示六、核心代码6.1 查询工程项目6.2 工程物资…

详解—【C++】lambda表达式

目录 前言 一、lambda表达式 二、lambda表达式语法 2.1. lambda表达式各部分说明 2.2. 捕获列表说明 三、函数对象与lambda表达式 前言 在C98中&#xff0c;如果想要对一个数据集合中的元素进行排序&#xff0c;可以使用std::sort方法。 #include <algorithm> #i…

mysql函数(三)之常见数学函数

MySQL提供了很多常用的数学函数&#xff0c;常见的数学函数及使用如下&#xff1a; ABS(X)&#xff1a;返回X的绝对值。 例子&#xff1a;SELECT ABS(-5); – 结果为5 效果图&#xff1a; CEIL(X)&#xff1a;返回大于或等于X的最小整数值。 例子&#xff1a;SELECT CEIL(3.2…

13603个字彻底弄清linux

13603个字彻底弄清linux 关键命令说明 系统关机命令linux查看文本的指令mountdmesggrepfindlsusblsof linux软件开发知识点 linux进程间通讯方式内存申请函数gcc编译过程文件系统硬链接和软连接linux内核子系统进程几种状态文件系统组成linux文件类型linux常用的系统调用函数f…

MidJourney笔记(8)-ask和blend命令

经过前面的课程介绍,我相信大家对MidJourney有一定的认识,接下来就给大家介绍一下MidJourney的常用命令。 /ask 获取问题答案。 我一开始以为是随便问题都可以问,最后发现只能回答MidJourney相关的问题。 我们先试试一些日常生活问题: 今天天气如何? 以为它不会识别中文,…

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

Levenberg-Marquardt算法是一种用于非线性最小化问题的优化算法&#xff0c;通常用于训练神经网络。它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点&#xff0c;旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播&#xff08;BP&#xff09;神经网络的详细推…

【vtkWidgetRepresentation】第十四期 二维标注

很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ:870202403 前言 本文分享vtk中的二维标注,主要用于医学领域,希望对各位小伙伴有所帮助! 感谢各位小伙伴的点赞+关注,小易会继续努力分享,一起进步! 你的点赞就是我的动力(^U^)ノ~YO 目录 前言 1. vtkBiDimension…

智能优化算法应用:基于吉萨金字塔建造算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于吉萨金字塔建造算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于吉萨金字塔建造算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.吉萨金字塔建造算法4.实验参…