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  • 花瓣网分析
    2018-04-13 17:26:14

          我们在显示生活中看到自然植物,有树有花,那么有的花分花瓣非常精致复杂,有的花的花瓣非常简单,当然还有其他类似的植物。比如说牡丹画的花瓣层层叠加从圆心往外渗透,牵牛花就简单的一个喇叭形状,为什么会出现这么简单和复杂的花瓣?对以上的自然现象我们展开数理分析。

          我们所得出的尝试性的结论就是:我们是否可以根据花瓣的层次叠加以及花瓣构成的复杂和简单花瓣组合得出这个花在自然界的进化程度以及他的自然特性。

          根据花瓣复杂关系,我们映射到函数分析上,首先观察其形状,花的形状为什么整体轮廓表现出圆的性质,在受到一系列的力之后为什么他总能保持自己的位置和形状?

          大体可以分为这么几点:

          1、开销性:复杂的花瓣对植物本身来讲开销很大,你比如说(温度,水分、土壤、空气质量、分布密度等等)考虑的因素就多,那么开销相对也大,但是见得花瓣植物内体可以很好的避开某些因素,或者是忽略某些因素的存在

          2、对出在的外环境考虑:一旦一处受到危险,对整体来说调整速度慢,而简单的调整速度快(比如说植物受到重力影响的时候,因为每瓣都要调整,所以少瓣的植物调整快,温度和辐射等等)

          3、在位置和时间的考虑:少瓣的植物能很好的避开伤害,保留最原始的野性,不易突变

          4、当然唯一的属性改变这可能是无法避免的:dna是一个螺旋形的,所处植物务必会按照离子体做球形转换,提供位置和时间生成野性进化,简单植物易于野性球形的离子转化,所以进化跟稳,更快。

          所以我的结论是:花瓣也是复杂的植物进化度要比花瓣少的植物进化度高,简单花瓣植物进化自然野性要快和稳定与花瓣多的植物。

          结合数学分析一下:

          f1(x)=wx;w为常数;

          f2(x)=z(x)+g(x)+d(x)+------+h(x);

          如果f(x)表示开销性标量,那么z(x),g(x),d(x)-----h(x),每一项都表示了对f2(x)的开销,简单必定稳定,随意发f2(x)的不稳定性很强。

           我们的数理分析的结果就是简单f1(x)的可以扩张成很多种不稳定项f2(x)的包涵项,而f2(x)不稳定包含项易于和成近似稳定项f1(x),例如我们的泰勒级数,牛顿二项式,等等

           注:这种不稳定会无穷趋近稳定,本质就是寻找所处环境的一种相对稳定

    (希望大家积极讨论,该喷的就喷,请勿手下留情)

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    一:前言

    嘀嘀嘀,上车请刷卡。昨天看到了不错的图片分享网——花瓣,里面的图片质量还不错,所以利用selenium+xpath我把它的妹子的栏目下爬取了下来,以图片栏目名称给文件夹命名分类保存到电脑中。这个妹子主页 是动态加载的,如果想获取更多内容可以模拟下拉,这样就可以更多的图片资源。这种之前爬虫中也做过,但是因为网速不够快所以我就抓了19个栏目,一共500多张美图,也已经很满意了。

    先看看效果:

    Paste_Image.png

    Paste_Image.png

    二:运行环境IDE:Pycharm

    Python3.6

    lxml 3.7.2

    Selenium 3.4.0

    requests 2.12.4

    三:实例分析

    1.这次爬虫我开始做的思路是:进入这个网页然后来获取所有的图片栏目对应网址,然后进入每一个网页中去获取全部图片。(如下图所示)

    Paste_Image.png

    Paste_Image.png

    2.但是爬取获取的图片分辨率是236x354,图片质量不够高,但是那个时候已经是晚上1点30之后了,所以第二天做了另一个版本:在这个基础上再进入每个缩略图对应的网页,再抓取像下面这样高清的图片。

    Paste_Image.png

    四:实战代码

    1.第一步导入本次爬虫需要的模块__author__ = '布咯咯_rieuse'

    from selenium.webdriver.common.by import By

    from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

    from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

    from selenium import webdriverimport requestsimport lxml.htmlimport os

    2.下面是设置webdriver的种类,就是使用什么浏览器进行模拟,可以使用火狐来看它模拟的过程,也可以是无头浏览器PhantomJS来快速获取资源,['--load-images=false', '--disk-cache=true']这个意思是模拟浏览的时候不加载图片和缓存,这样运行速度会加快一些。WebDriverWait标明最大等待浏览器加载为10秒,set_window_size可以设置一下模拟浏览网页的大小。有些网站如果大小不到位,那么一些资源就不加载出来。# SERVICE_ARGS = ['--load-images=false', '--disk-cache=true']# browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS)browser = webdriver.Firefox()wait = WebDriverWait(browser, 10)browser.set_window_size(1400, 900)

    3.parser(url, param)这个函数用来解析网页,后面有几次都用用到这些代码,所以直接写一个函数会让代码看起来更整洁有序。函数有两个参数:一个是网址,另一个是显性等待代表的部分,这个可以是网页中的某些板块,按钮,图片等等...def parser(url, param):

    browser.get(url)

    wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, param)))

    html = browser.page_source

    doc = lxml.html.fromstring(html)return doc

    4.下面的代码就是解析本次主页面 然后获取到每个栏目的网址和栏目的名称,使用xpath来获取栏目的网页时,进入网页开发者模式后,如图所示进行操作。之后需要用栏目名称在电脑中建立文件夹,所以在这个网页中要获取到栏目的名称,这里遇到一个问题,一些名称不符合文件命名规则要剔除,我这里就是一个 * 影响了。def get_main_url():

    print('打开主页搜寻链接中...')try:

    doc = parser('http://huaban.com/boards/favorite/beauty/', '#waterfall')

    name = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/div[2]/h3/text()')

    u = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/@href')for item, fileName in zip(u, name):

    main_url = 'http://huaban.com' + item

    print('主链接已找到' + main_url)if '*' in fileName:

    fileName = fileName.replace('*', '')

    download(main_url, fileName)except Exception as e:

    print(e)

    Paste_Image.png

    5.前面已经获取到栏目的网页和栏目的名称,这里就需要对栏目的网页分析,进入栏目网页后,只是一些缩略图,我们不想要这些低分辨率的图片,所以要再进入每个缩略图中,解析网页获取到真正的高清图片网址。这里也有一个地方比较坑人,就是一个栏目中,不同的图片存放dom格式不一样,所以我这样做img_url = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src')

    img_url2 = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src')

    这就把两种dom格式中的图片地址都获取了,然后把两个地址list合并一下。img_url +=img_url2

    在本地创建文件夹使用filename = 'image\{}\'.format(fileName) + str(i) + '.jpg'表示文件保存在与这个爬虫代码同级目录image下,然后获取的图片保存在image中按照之前获取的栏目名称的文件夹中。def download(main_url, fileName):

    print('-------准备下载中-------')try:

    doc = parser(main_url, '#waterfall')if not os.path.exists('image\\' + fileName):

    print('创建文件夹...')

    os.makedirs('image\\' + fileName)

    link = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a/@href')# print(link)

    i = 0for item in link:

    i += 1

    minor_url = 'http://huaban.com' + item

    doc = parser(minor_url, '#pin_view_page')

    img_url = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src')

    img_url2 = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src')

    img_url +=img_url2try:

    url = 'http:' + str(img_url[0])

    print('正在下载第' + str(i) + '张图片,地址:' + url)

    r = requests.get(url)

    filename = 'image\\{}\\'.format(fileName) + str(i) + '.jpg'with open(filename, 'wb') as fo:

    fo.write(r.content)except Exception:

    print('出错了!')except Exception:

    print('出错啦!')if __name__ == '__main__':

    get_main_url()

    五:总结

    这次爬虫继续练习了Selenium和xpath的使用,在网页分析的时候也遇到很多问题,只有不断练习才能把自己不会部分减少,当然这次爬取了500多张妹纸还是挺养眼的。

    展开全文
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  • 昨天看到了不错的图片分享——花瓣,里面的图片质量还不错,所以利用selenium+xpath我把它的妹子的栏目下爬取了下来,以图片栏目名称给文件夹命名分类保存到电脑中。这个妹子主页...

    一:前言

    嘀嘀嘀,上车请刷卡。昨天看到了不错的图片分享网——花瓣,里面的图片质量还不错,所以利用selenium+xpath我把它的妹子的栏目下爬取了下来,以图片栏目名称给文件夹命名分类保存到电脑中。这个妹子主页http://huaban.com/boards/favorite/beauty 是动态加载的,如果想获取更多内容可以模拟下拉,这样就可以更多的图片资源。这种之前爬虫中也做过,但是因为网速不够快所以我就抓了19个栏目,一共500多张美图,也已经很满意了。

    先看看效果:

    1240

    Paste_Image.png

    1240

    Paste_Image.png

    二:运行环境

    IDE:Pycharm

    Python3.6

    lxml 3.7.2

    Selenium 3.4.0

    requests 2.12.4

    三:实例分析

    1.这次爬虫我开始做的思路是:进入这个网页http://huaban.com/boards/favorite/beauty然后来获取所有的图片栏目对应网址,然后进入每一个网页中去获取全部图片。(如下图所示)

    1240

    Paste_Image.png

    1240

    Paste_Image.png

    2.但是爬取获取的图片分辨率是236x354,图片质量不够高,但是那个时候已经是晚上1点30之后了,所以第二天做了另一个版本:在这个基础上再进入每个缩略图对应的网页,再抓取像下面这样高清的图片。

    1240

    Paste_Image.png

    四:实战代码

    1.第一步导入本次爬虫需要的模块

    __author__ = '布咯咯_rieuse'

    from selenium.webdriver.common.by import By

    from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

    from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

    from selenium import webdriver

    import requests

    import lxml.html

    import os

    2.下面是设置webdriver的种类,就是使用什么浏览器进行模拟,可以使用火狐来看它模拟的过程,也可以是无头浏览器PhantomJS来快速获取资源,['--load-images=false', '--disk-cache=true']这个意思是模拟浏览的时候不加载图片和缓存,这样运行速度会加快一些。WebDriverWait标明最大等待浏览器加载为10秒,set_window_size可以设置一下模拟浏览网页的大小。有些网站如果大小不到位,那么一些资源就不加载出来。

    # SERVICE_ARGS = ['--load-images=false', '--disk-cache=true']

    # browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS)

    browser = webdriver.Firefox()

    wait = WebDriverWait(browser, 10)

    browser.set_window_size(1400, 900)

    3.parser(url, param)这个函数用来解析网页,后面有几次都用用到这些代码,所以直接写一个函数会让代码看起来更整洁有序。函数有两个参数:一个是网址,另一个是显性等待代表的部分,这个可以是网页中的某些板块,按钮,图片等等...

    def parser(url, param):

    browser.get(url)

    wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, param)))

    html = browser.page_source

    doc = lxml.html.fromstring(html)

    return doc

    4.下面的代码就是解析本次主页面http://huaban.com/boards/favorite/beauty/ 然后获取到每个栏目的网址和栏目的名称,使用xpath来获取栏目的网页时,进入网页开发者模式后,如图所示进行操作。之后需要用栏目名称在电脑中建立文件夹,所以在这个网页中要获取到栏目的名称,这里遇到一个问题,一些名称不符合文件命名规则要剔除,我这里就是一个 * 影响了。

    def get_main_url():

    print('打开主页搜寻链接中...')

    try:

    doc = parser('http://huaban.com/boards/favorite/beauty/', '#waterfall')

    name = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/div[2]/h3/text()')

    u = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/@href')

    for item, fileName in zip(u, name):

    main_url = 'http://huaban.com' + item

    print('主链接已找到' + main_url)

    if '*' in fileName:

    fileName = fileName.replace('*', '')

    download(main_url, fileName)

    except Exception as e:

    print(e)

    1240

    Paste_Image.png

    5.前面已经获取到栏目的网页和栏目的名称,这里就需要对栏目的网页分析,进入栏目网页后,只是一些缩略图,我们不想要这些低分辨率的图片,所以要再进入每个缩略图中,解析网页获取到真正的高清图片网址。这里也有一个地方比较坑人,就是一个栏目中,不同的图片存放dom格式不一样,所以我这样做

    img_url = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src')

    img_url2 = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src')

    这就把两种dom格式中的图片地址都获取了,然后把两个地址list合并一下。img_url +=img_url2

    在本地创建文件夹使用filename = 'image\{}\'.format(fileName) + str(i) + '.jpg'表示文件保存在与这个爬虫代码同级目录image下,然后获取的图片保存在image中按照之前获取的栏目名称的文件夹中。

    def download(main_url, fileName):

    print('-------准备下载中-------')

    try:

    doc = parser(main_url, '#waterfall')

    if not os.path.exists('image\\' + fileName):

    print('创建文件夹...')

    os.makedirs('image\\' + fileName)

    link = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a/@href')

    # print(link)

    i = 0

    for item in link:

    i += 1

    minor_url = 'http://huaban.com' + item

    doc = parser(minor_url, '#pin_view_page')

    img_url = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src')

    img_url2 = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src')

    img_url +=img_url2

    try:

    url = 'http:' + str(img_url[0])

    print('正在下载第' + str(i) + '张图片,地址:' + url)

    r = requests.get(url)

    filename = 'image\\{}\\'.format(fileName) + str(i) + '.jpg'

    with open(filename, 'wb') as fo:

    fo.write(r.content)

    except Exception:

    print('出错了!')

    except Exception:

    print('出错啦!')

    if __name__ == '__main__':

    get_main_url()

    五:总结

    这次爬虫继续练习了Selenium和xpath的使用,在网页分析的时候也遇到很多问题,只有不断练习才能把自己不会部分减少,当然这次爬取了500多张妹纸还是挺养眼的。

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