摘 要 随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产交易越来越火，尤其二手房交易市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房交易网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。 本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。 经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。 关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

描述与平均角度相关的问题并提供解决这些问题的程序。 提供了一个演示程序来测试各种情况并确保平均值按预期出现。 该程序的版本提供了以度或弧度工作的形式，尽管底层代码以弧度工作。

详见默认安装目录C:\TSEPro下的文件“推荐使用e32源代码编辑器.doc” 为防内容被恶意篡改，参考 MD5 (TSEPro11_Setup.exe) = d98ce8ddaee6d3e101db35e7324e35ae

VB写的地磅仪表数据读取工具，包括调用了一个仪表通信采集工具、上海耀华、托利多等大众仪表，有一定的参考价值

函数[x,y]=sampling(a,b,c) 对相同长度的矩阵a，b进行长度为c的采样，并返回采样后的两组数据，便于画图

前言 关于python版本，我一开始看很多资料说python2比较好，因为很多库还不支持3，但是使用到现在为止觉得还是pythin3比较好用，因为编码什么的问题，觉得2还是没有3方便。而且在网上找到的2中的一些资料稍微改一下也还是可以用。 好了，开始说爬百度百科的事。 这里设定的需求是爬取北京地区n个景点的全部信息，n个景点的名称是在文件中给出的。没有用到api，只是单纯的爬网页信息。  1、根据关键字获取url 由于只需要爬取信息，而且不涉及交互，可以使用简单的方法而不需要模拟浏览器。 可以直接 http://baike.baidu.com/search/word?word