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。
2024-03-18 09:59:54 69KB 爬虫 python 数据收集
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QuoraScraper 使用Python Selenium的Quora Web搜寻器
2024-03-10 19:27:14 1KB Python
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Quora Duplicate Questions Dataset 是用于判别文本中问题对是否重复的数据集,其被用于文本分类研究,旨在为任何人提供训练和测试语义等效模型的机会。 该数据集由超过 400,000 行潜在问题重复对组成,每行包含问题的 ID、问题的完整文本以及指示该行是否包含重复对的二进制值。 该数据集由 Quora 团队于 2017 年发布,主要发布人有 Shankar Iyer、Nikhil Dandekar 和 Kornél Csernai。
2022-07-13 16:05:22 12.35MB 数据集
kaggle Quora Question Pairs
2022-02-21 17:07:32 364KB 深度学习
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Kaggle的Quora重复问题检测比赛的解决方案 可以通过以下链接找到比赛: ://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs使用该解决方案,我在3307个团队中排名第23(最高1%)。 考虑到其他顶级解决方案,这是一个相对轻量级的模型。 先决条件 从下载预训练的单词向量,即Gloves.840B.300d,并将其放入项目目录。 从下载火车和测试数据。 创建一个名为“数据”的文件夹并将其放入。 将所有软件包安装在requirements.txt中。 管道 该代码是用Python 3.5编写的,并在装有Intel i5-6300HQ处理器和Nvidia G
2021-12-28 22:47:54 63KB nlp neural-network regex siamese-network
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判断两个问题句是否表达一个意思。包含 "id","qid1","qid2","question1","question2","is_duplicate"
2021-11-15 22:06:37 13.19MB Quora 深度学习
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暂无描述
2021-10-29 17:23:51 56.77MB 数据集
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Quora-挑战 附近 附近的cd; 做测试 浏览器扩展
2021-07-11 17:03:07 773KB Go
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美国知识问答网站 Quora 上的问题答案数据集,可用以进行重复问题检测。
2021-07-05 13:06:12 20.36MB 自然语言理解 NLP 问题答案匹配
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释义张量流 Tensorflow(1.1.0)中实现了多种用于复述的模型和代码。 我非常小心地记录了代码,并解释了整个模型中各个步骤的操作。 希望对于那些想开始使用Tensorflow的人来说,这将是一个教学示例代码! 到目前为止,此仓库已实现: 基本的暹罗LSTM基准,大致基于的模型 如所述,带有附加“匹配层”的Siamese LSTM模型 。 的或多或少的最新的双边多视角匹配模型 。 欢迎添加更多模型/优化或修补现有模型的公关! 模型代码的大部分位于 很多数据处理代码都来自受其启发,如果您喜欢此项目的结构,请检查一下它们! 安装 该项目是在Python 3.5中开发
2021-06-30 21:38:50 91KB nlp machine-learning deep-learning tensorflow
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