YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

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Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

本项目旨在通过爬取大量的评论数据，分析游客对潍坊和淄博的情感态度，从而为有意向去这两个城市旅游的人提供有价值的参考。通过对评论的情感分析，我们可以解游客对潍坊和淄博的整体评价以及他们在评论中表达的情感倾向。同时，我们还可以获取对这两个城市的客观评价、满意度水平和不满意之处的细节解。这些信息可以帮助旅游从业者、景点管理者和相关决策者更好地了解游客对潍坊和淄博旅游体验的感受，进一步改善景点的服务质量和提升游客的满意度。此外，这些评论数据的情感分析还可以为市场营销活动、旅游推广和舆情管理等方面的决策提供有价值的参考。

一个爬取微信公众号文章的爬虫

python小爬虫学习思路讲解

基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程） 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述

爬虫逆向实战（二十七）-某某招标投标网站招标公告

Python网络数据抓取代码主要涉及Python爬虫技术，可以用于自动化采集网络上的数据，如网页内容、图片、视频、音频等。这些数据可以用于数据分析、机器学习、自然语言处理等多个领域。 适用人群： Python网络数据抓取代码适用于具有一定Python编程基础和网络基础知识的人群，包括数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理工程师、Web开发工程师等。 使用场景： Python网络数据抓取代码可以用于自动化采集数据，包括网站内容、电商产品信息、股票行情、新闻报道等，也可以用于建立垂直搜索引擎、舆情监测、市场调研、信息挖掘等多个领域。 其他说明： Python网络数据抓取代码需要遵守网络爬虫法律法规，不能对数据进行商业用途。此外，为了防止对目标网站造成过大的流量压力，建议使用数据抓取框架或限制爬取频率。同时，网络数据抓取也需要遵守网络伦理和道德规范，不得侵犯他人隐私和知识产权。