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  • 高炉料面的分类与案例匹配算法
  • 随笔记录方便自己和同路人查阅。#------------------------------------------------我是可耻的分割线-------------------------------------------在前面电话号码正则表达式的...有许多这样的“缩写字符分类”。如...

    随笔记录方便自己和同路人查阅。

    #------------------------------------------------我是可耻的分割线-------------------------------------------

    在前面电话号码正则表达式的例子中,你知道\d可以代表任何数字。也就是说,\d是正则表达式(0|1|2|3|4|5|6|7|8|9)的缩写。

    有许多这样的“缩写字符分类”。如:

    \d表示0到9的任何数字

    \D表示除0到9的数字以外的任何字符

    \w表示任何字符、数字或下划线字符(可以认为是匹配“单词”字符)

    \W表示除字符、数字或下划线字符以外的任何字符

    \s表示空格、制表符或换行符(可以认为是匹配“空白”字符)

    \S表示除空格、制表符和换行符以外的任何字符

    字符分类对于缩短正则表达式很有用。字符分类[0-5]只匹配数字 0 到 5,这比输入(0|1|2|3|4|5)要短很多。

    #------------------------------------------------我是可耻的分割线-------------------------------------------

    示例代码:

    #! python 3

    # -*- coding:utf-8 -*-

    # Autor: Li Rong Yang

    import re#导入模块

    xmasRegex = re.compile(r'\d+\s\w+')

    xmasRegex = xmasRegex.findall('''12 drummers, 11 pipers, 10 lords, 9 ladies,

    8 maids, 7swans, 6 geese, 5 rings, 4 birds, 3 hens, 2 doves, 1 partridge''')

    print(xmasRegex)

    运行结果:

    展开全文
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  • follwing-sibling following-sibling 选取当前节点之后的所有同级节点,跟preceding-sibling一样都是选取同级同父的节点,只不过following是取对应节点之后的...# 获取所有大分类标签dt dt_list = '//*[@id="book...
    follwing-sibling
    

    following-sibling 选取当前节点之后的所有同级节点,跟preceding-sibling一样都是选取同级同父的节点,只不过following是取对应节点之后的节点,preceding-sibling取的是该节点之前的节点。

    在这里插入图片描述

    1. 遍历京东图书的伪代码:

    # 获取所有大分类标签dt
            dt_list = '//*[@id="booksort"]/div[2]/dl/dt'
            
            #遍历52个大分类
            for dt in dt_list:
                category = './a/text()'
                # 根据大分类找小分类
                em_list = './following-sibling::* [1]/em'
                
                for em in em_list:
                    small_category = '.a/text()'
                    # 注意点: 小分类的链接需要拼接 加 http
                    small_link = 'http' + './a/@href'
               
    

    2.scrapy数据数据解析:

     response.xpah().extract()
     response.xpah().extract_first() 取一个数据
    

    在这里插入图片描述

    1. 检验爬取大分类下对应的小分类:
    class BookSpider(scrapy.Spider):
        name = 'book'
        allowed_domains = ['jd.com']
        # 第一层 爬取所有图书--首页
        start_urls = ['https://book.jd.com/booksort.html']
    
        def parse(self, response):
            # 获取所有大分类标签dt
            dt_list = response.xpath('//*[@id="booksort"]/div[2]/dl/dt[1]')
    
            # 遍历52个大分类
            for dt in dt_list:
                # 完整的 图书数据包括 : 大分类 小分类 名字 作者 出版社 价格
                # item{} 设置一个容器 用来存储解析来的数据 方便与以后添加进数据库
                item = {}
                item['category'] = dt.xpath('./a/text()').extract_first()
    
                # 根据大分类找小分类
                em_list = dt.xpath('./following-sibling::* [1]/em')
    
                for em in em_list:
                    item['small_category'] = em.xpath('./a/text()').extract_first()
                    # 注意点: 小分类的链接需要拼接 加 http
                    small_link = 'http' + em.xpath('./a/@href').extract_first()
                    print(item)
    

    在这里插入图片描述

    4. 开始遍历60本书

     # 遍历解析 60本书的详细信息
    	 list_book = '//*[@id="plist"]/ul/li'
            for book in list_book :
                # 书名
                name = './/div[@class="p-name"]/a/em/text()'
                
                # 作者
                author = './/span[@class="p-bi-name"]/span/a/text()'
                
                # 出版社
                store = './/span[@class="p-bi-store"]/a/text()' 
                         
                # 价格
                price = './/div/strong[@class="J_price"]/i/text()'
                
                # 图片地址
                default_image = "https:"+'.//div/div[@class="p-img"]/a/img/@src'
    
    

    代码:

        def parse_book(self,response):
            item = response.meta.get('book')
            # 解析所有书的数据 --60本
            list_book = response.xpath('//*[@id="plist"]/ul/li/div')
    
            # 遍历解析 60本书的详细信息
            for book in list_book[:2]:
                # 书名
                item['name'] = book.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/em/text()').extract_first()
    
                # 作者
                item['author'] = book.xpath('.//span[@class="p-bi-name"]/span/a/text()').extract_first()
    
                # 出版社
                item['store'] = book.xpath('.//span[@class="p-bi-store"]/a/text()').extract_first()
    
                # 价格
                item['price'] = book.xpath('.//strong[@class="J_price"]/i/text()').extract_first()
    
                # 图片地址
                item['default_image'] = book.xpath('.//div/div[@class="p-img"]/a/img/@src').extract_first()
    
                print(item)
    

    结果
    在这里插入图片描述

    5在控制台输入: scrapy crawl book -o data.json
    在这里插入图片描述之后会生成data.json 文件,看不懂就粘贴复制到:https://www.json.cn/
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    展开全文
  • 输出层的神经元数应该与分类匹配(分类数大于等于2)则是一个监督学习任务,对吗?   不对!   解析:这与输出的编码(encoding)方式有关,如果是one-hot encoding,就满足条件,不过你也可以以二进制的方式来...

    输出层的神经元数应该与分类数匹配(分类数大于等于2)则是一个监督学习任务,对吗?

      不对!
      解析:这与输出的编码(encoding)方式有关,如果是one-hot encoding,就满足条件,不过你也可以以二进制的方式来输出分类结果,比如00,01,10,11代表不同的四类。

    展开全文
  • 随笔记录方便自己和同路人查阅。 #------------------------------------... 有时候你想匹配一组字符,但缩写的字符分类(\d、\w、\s)太宽泛。你可以用用方括号定义自己的字符分类。 列如,字符分类[aeiouAEIOU]将...

    随笔记录方便自己和同路人查阅。

    #------------------------------------------------我是可耻的分割线-------------------------------------------

      有时候你想匹配一组字符,但缩写的字符分类(\d、\w、\s)太宽泛。你可以用用方括号定义自己的字符分类。

    列如,字符分类[aeiouAEIOU]将匹配所有元音字符,不论大小写。

    #------------------------------------------------我是可耻的分割线-------------------------------------------

      示例代码:

    #! python 3
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # Autor: Li Rong Yang
    import re#导入re模块
    vowelRegex = re.compile(r'[aeiouAEIOU]')#建立自己的分类,匹配所有的[aeiouAEIOU]方括号的内容
    mo = vowelRegex.findall('RoboCop eats baby food. BABY FOOD.')#查找文本内容
    print(mo)#打印内容
    

      运行结果:

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/lirongyang/p/9575256.html

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  • 字符分类[0-5]只匹配数字 0 到 5,这比 输入(0|1|2|3|4|5)要短很多。   #------------------------------------------------我是可耻的分割线-------------------------------------------  示例代码: #!...
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