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  • 这是2019年王道出的关于OS的考研视频讲解,配套王道的OS考研书籍,还有视频讲解的PPT,加上王道OS考研书籍的课后习题的讲解(这个讲解不是每一题都讲,而是选出几题讲解而已)。
  • Java经典算法讲解

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    在面试中,算法题目是必须的,通过算法能够看出一个程序员的编程思维,考察对复杂问题的设计...算法是学习所有编程语言的基础,在Java的学习过程中首先也会选择以算法起步,本次课程重点讲解Java开发中常用的基本算法。
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    千人学习 2018-08-31 08:44:31
    渗透测试工具详解视频教程,该课程分为三个部分,1、针对web扫描工具介绍,2、针对抓包工具介绍,3、针对信息探测介绍。(没章节都会将该章节介绍的工具共享给大家)这三部分基本涵盖了渗透测试中百分之80常见工具的...
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    Qt入门教程详细讲解
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    热门讨论 2018-01-26 09:59:54
    通过一个实例,讲解了MQTT 在智能家居中的应用。硬件采用W5500EVB。
  • 关于Python爬虫的超详细讲解,用例子来给大家一步步分析爬虫的代码原理,由浅入深,老年人来了,我也给你整明白。
     
    

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    在这里插入图片描述

    讲解我们的爬虫之前,先概述关于爬虫的简单概念(毕竟是零基础教程)

    爬虫

    网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人)就是模拟浏览器发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序。
    原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情,爬虫都能够做。

    为什么我们要使用爬虫

    互联网大数据时代,给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
    过去,我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息,这些信息数量有限,且是经过一定的筛选,信息相对而言比较有效,但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导,以致于我们视野受限,无法了解到更多的信息和知识。
    互联网大数据时代,我们突然间,信息获取自由了,我们得到了海量的信息,但是大多数都是无效的垃圾信息。
    例如新浪微博,一天产生数亿条的状态更新,而在百度搜索引擎中,随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
    在如此海量的信息碎片中,我们如何获取对自己有用的信息呢?
    答案是筛选!
    通过某项技术将相关的内容收集起来,在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
    这个信息收集分析整合的工作,可应用的范畴非常的广泛,无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
    网络爬虫技术,虽说有个诡异的名字,让能第一反应是那种软软的蠕动的生物,但它却是一个可以在虚拟世界里,无往不前的利器。

    爬虫准备工作

    我们平时都说Python爬虫,其实这里可能有个误解,爬虫并不是Python独有的,可以做爬虫的语言有很多例如:PHP,JAVA,C#,C++,Python,选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单,而且功能比较齐全。
    首先我们需要下载python,我下载的是官方最新的版本 3.8.3
    其次我们需要一个运行Python的环境,我用的是pychram
    在这里插入图片描述
    也可以从官方下载,
    我们还需要一些库来支持爬虫的运行(有些库Python可能自带了)
    在这里插入图片描述
    差不多就是这几个库了,良心的我已经在后面写好注释了
    在这里插入图片描述
    (爬虫运行过程中,不一定就只需要上面几个库,看你爬虫的一个具体写法了,反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装)

    爬虫项目讲解

    我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码
    我们要爬取的就是这个网站:https://movie.douban.com/top250

    这边我已经爬取完毕,给大家看下效果图,我是将爬取到的内容存到xls
    在这里插入图片描述

    我们的爬取的内容是:电影详情链接,图片链接,影片中文名,影片外国名,评分,评价数,概况,相关信息。

    代码分析

    先把代码发放上来,然后我根据代码逐步解析

    # -*- codeing = utf-8 -*-
    from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析,获取数据
    import re  # 正则表达式,进行文字匹配`
    import urllib.request, urllib.error  # 制定URL,获取网页数据
    import xlwt  # 进行excel操作
    #import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作
    
    findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则
    findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
    findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
    findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
    findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
    findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
    findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
    
    
    
    
    def main():
        baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="  #要爬取的网页链接
        # 1.爬取网页
        datalist = getData(baseurl)
        savepath = "豆瓣电影Top250.xls"    #当前目录新建XLS,存储进去
        # dbpath = "movie.db"              #当前目录新建数据库,存储进去
        # 3.保存数据
        saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种
        # saveData2DB(datalist,dbpath)
    
    
    
    # 爬取网页
    def getData(baseurl):
        datalist = []  #用来存储爬取的网页信息
        for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数,10次
            url = baseurl + str(i * 25)
            html = askURL(url)  # 保存获取到的网页源码
            # 2.逐一解析数据
            soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
            for item in soup.find_all('div', class_="item"):  # 查找符合要求的字符串
                data = []  # 保存一部电影所有信息
                item = str(item)
                link = re.findall(findLink, item)[0]  # 通过正则表达式查找
                data.append(link)
                imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
                data.append(imgSrc)
                titles = re.findall(findTitle, item)
                if (len(titles) == 2):
                    ctitle = titles[0]
                    data.append(ctitle)
                    otitle = titles[1].replace("/", "")  #消除转义字符
                    data.append(otitle)
                else:
                    data.append(titles[0])
                    data.append(' ')
                rating = re.findall(findRating, item)[0]
                data.append(rating)
                judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
                data.append(judgeNum)
                inq = re.findall(findInq, item)
                if len(inq) != 0:
                    inq = inq[0].replace("。", "")
                    data.append(inq)
                else:
                    data.append(" ")
                bd = re.findall(findBd, item)[0]
                bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', "", bd)
                bd = re.sub('/', "", bd)
                data.append(bd.strip())
                datalist.append(data)
    
        return datalist
    
    
    # 得到指定一个URL的网页内容
    def askURL(url):
        head = {  # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
            "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
        }
        # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容)
    
        request = urllib.request.Request(url, headers=head)
        html = ""
        try:
            response = urllib.request.urlopen(request)
            html = response.read().decode("utf-8")
        except urllib.error.URLError as e:
            if hasattr(e, "code"):
                print(e.code)
            if hasattr(e, "reason"):
                print(e.reason)
        return html
    
    
    # 保存数据到表格
    def saveData(datalist,savepath):
        print("save.......")
        book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
        sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
        col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
        for i in range(0,8):
            sheet.write(0,i,col[i])  #列名
        for i in range(0,250):
            # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句,用来测试
            data = datalist[i]
            for j in range(0,8):
                sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
        book.save(savepath) #保存
    
    # def saveData2DB(datalist,dbpath):
    #     init_db(dbpath)
    #     conn = sqlite3.connect(dbpath)
    #     cur = conn.cursor()
    #     for data in datalist:
    #             for index in range(len(data)):
    #                 if index == 4 or index == 5:
    #                     continue
    #                 data[index] = '"'+data[index]+'"'
    #             sql = '''
    #                     insert into movie250(
    #                     info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)
    #                     values (%s)'''%",".join(data)
    #             # print(sql)     #输出查询语句,用来测试
    #             cur.execute(sql)
    #             conn.commit()
    #     cur.close
    #     conn.close()
    
    
    # def init_db(dbpath):
    #     sql = '''
    #         create table movie250(
    #         id integer  primary  key autoincrement,
    #         info_link text,
    #         pic_link text,
    #         cname varchar,
    #         ename varchar ,
    #         score numeric,
    #         rated numeric,
    #         instroduction text,
    #         info text
    #         )
    #
    #
    #     '''  #创建数据表
    #     conn = sqlite3.connect(dbpath)
    #     cursor = conn.cursor()
    #     cursor.execute(sql)
    #     conn.commit()
    #     conn.close()
    
    # 保存数据到数据库
    
    
    
    
    
    
    
    if __name__ == "__main__":  # 当程序执行时
        # 调用函数
         main()
        # init_db("movietest.db")
         print("爬取完毕!")
    
    

    下面我根据代码,从下到下给大家讲解分析一遍
    在这里插入图片描述

    -- codeing = utf-8 --,开头的这个是设置编码为utf-8 ,写在开头,防止乱码。
    然后下面 import就是导入一些库,做做准备工作,(sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了)。
    下面一些find开头的是正则表达式,是用来我们筛选信息的。
    (正则表达式用到 re 库,也可以不用正则表达式,不是必须的。)
    大体流程分三步走:

    1. 爬取网页
    2.逐一解析数据
    3. 保存网页

    先分析流程1,爬取网页,baseurl 就是我们要爬虫的网页网址,往下走,调用了 getData(baseurl) ,
    我们来看 getData方法

      for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数,10次
            url = baseurl + str(i * 25)
    

    这段大家可能看不懂,其实是这样的:
    因为电影评分Top250,每个页面只显示25个,所以我们需要访问页面10次,25*10=250。

    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
    

    我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面,比如i=1时

    https://movie.douban.com/top250?start=25

    我放上超链接,大家可以点击看看会跳到哪个页面,毕竟实践出真知。
    在这里插入图片描述

    然后又调用了askURL来请求网页,这个方法是请求网页的主体方法,
    怕大家翻页麻烦,我再把代码复制一遍,让大家有个直观感受

    def askURL(url):
        head = {  # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
            "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
        }
        # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容)
    
        request = urllib.request.Request(url, headers=head)
        html = ""
        try:
            response = urllib.request.urlopen(request)
            html = response.read().decode("utf-8")
        except urllib.error.URLError as e:
            if hasattr(e, "code"):
                print(e.code)
            if hasattr(e, "reason"):
                print(e.reason)
        return html
    

    这个askURL就是用来向网页发送请求用的,那么这里就有老铁问了,为什么这里要写个head呢?
    在这里插入图片描述

    这是因为我们要是不写的话,访问某些网站的时候会被认出来爬虫,显示错误,错误代码

    418

    这是一个梗大家可以百度下,

    418 I’m a teapot

    The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
    the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
    is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
    April Fools’ joke in 1998.

    我是一个茶壶

    在这里插入图片描述

    所以我们需要 “装” ,装成我们就是一个浏览器,这样就不会被认出来,
    伪装一个身份。
    在这里插入图片描述

    来,我们继续往下走,

      html = response.read().decode("utf-8")
    

    这段就是我们读取网页的内容,设置编码为utf-8,目的就是为了防止乱码。
    访问成功后,来到了第二个流程:

    2.逐一解析数据

    解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup(靓汤) 这个库,这个库是几乎是做爬虫必备的库,无论你是什么写法。

    下面就开始查找符合我们要求的数据,用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
    正则表达式去匹配,

    findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则
    findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
    findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
    findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
    findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
    findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
    findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
    

    匹配到符合我们要求的数据,然后存进 dataList , 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。

    最后一个流程:

    3.保存数据

        # 3.保存数据
        saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种
        # saveData2DB(datalist,dbpath)
    

    保存数据可以选择保存到 xls 表, 需要(xlwt库支持)
    也可以选择保存数据到 sqlite数据库, 需要(sqlite3库支持)

    这里我选择保存到 xls 表 ,这也是为什么我注释了一大堆代码,注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码,二者选一就行

    保存到 xls 的主体方法是 saveData (下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库)

    def saveData(datalist,savepath):
        print("save.......")
        book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
        sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
        col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
        for i in range(0,8):
            sheet.write(0,i,col[i])  #列名
        for i in range(0,250):
            # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句,用来测试
            data = datalist[i]
            for j in range(0,8):
                sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
        book.save(savepath) #保存
    

    创建工作表,创列(会在当前目录下创建),

       sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
        col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    

    然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。

    最后运作成功后,会在左侧生成这么一个文件
    在这里插入图片描述

    打开之后看看是不是我们想要的结果
    在这里插入图片描述

    成了,成了!

    在这里插入图片描述

    如果我们需要以数据库方式存储,可以先生成 xls 文件,再把 xls 文件导入数据库中,就可以啦

    本篇文章讲解到这里啦,我感觉我讲的还算细致吧,爬虫我也是最近才可以学,对这个比较有兴趣,我肯定有讲的不好的地方,欢迎各位大佬来指正我 。

    我也在不断的学习中,学到新东西第一时间会跟大家分享
    大家可以动动小手,点波关注不迷路。

    如果关于本篇文章有不懂的地方,欢迎大家下面留言,我知道的都会给大家一 一解答。

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  • 51单片机智能小车的通俗易懂讲解

    万次阅读 多人点赞 2019-07-04 11:53:43
    现在我们既然讲解的是循迹小车,那么你还需要循迹传感器 . . . . 循迹模块安装位置,如下图所示 … . . . . 就是这么简单,我们的循迹小车,配置模块就是这么多, . . . . 再通过程序的编写。我们的循迹小车,就...

    在这里插入图片描述
    .
    .
    从上面导航图,我们可以看到,智能小车,共分为三步

    外部检测,控制中心,轮子输出控制。

    等于人的

    在这里插入图片描述

    .
    .
    因为单片机控制中心和轮子输出控制是一样的,只有前面的外部检测,换个模块工作而已。
    .
    .

    在这里插入图片描述

    .
    .
    .

    .

    我们以一个循迹小车为例子讲解,当你明白这个后,其它的实验你就明白了。
    先来讲解一下公共的控制中心,和轮子输出的组装。
    .
    .

    在这里插入图片描述.
    .

    组装小车,只需要三样东西。
    1 车模。
    2 控制中心板。
    3 轮子电机驱动模块。
    .
    .

    1车模。
    对于新手来说你需要一个车模,当然也可以自己制作一个模型,下面这个是两个电机的智能小车。
    .
    .

    在这里插入图片描述
    .
    .

    上面这个车模包含有,1个车模底板,2个减速电机,2个轮子,1个万向轮(上面图片,电池盒下面那个),1个电池盒。
    这种车模很多地方都有,你只要按照说明书组装成功就可以了。
    .
    .

    2 主控板
    另外你还需要一个单片机最小系统作为控制中心
    .
    .

    在这里插入图片描述
    .
    .

    这个主控板的单片机型号是,STC89C52RC,你也可以选择更高级类型的51单片机
    .
    .
    3 轮子电机驱动模块。
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    这个电机驱动系统的模块是L298N(上面图片,最大黑色那个)
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    这种驱动模块是可以同时驱动两个电机的,完全可以满足你小车的驱动动力,为什么要驱动呢?因为主控板的电流太弱了,不够功率让电机运行,所以才会有电机驱动模块的产生。
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    但是,不论外部检测是什么,上面的小车基础配置是公用的
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    下面是外部检测讲解。

    现在我们既然讲解的是循迹小车,那么你还需要循迹传感器
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    循迹模块安装位置,如下图所示

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    就是这么简单,我们的循迹小车,配置模块就是这么多,
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    再通过程序的编写。我们的循迹小车,就可以循黑色线走了,非常简单。

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    智能小车小资料:点我下载

    希望同学们喜欢了

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