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大学计算机作业中涉及爬虫程序,并使用了matplotlib库。

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简介:
通过运用Python编程语言进行动漫数据的网络抓取,并将获取到的信息存储于Excel表格之中,随后,借助NumPy库对这些数据进行深入的分析处理,并最终利用Matplotlib库将数据以图表的形式呈现出来。

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  • 和matplotlib.rar
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    这是一个包含使用Python编写的基本网页抓取程序(利用爬虫技术)及数据可视化代码(采用matplotlib库)的项目文件包,适用于大学生完成计算机相关课程作业。 使用Python爬取动漫数据信息,并将其保存在Excel表格中。之后利用numpy进行数据分析,使用matplotlib进行数据可视化。
  • Python.zip
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    本项目为《Python爬虫课程》期末大作业,内含多个基于Python编写的网络数据抓取程序及分析脚本,涵盖网站信息提取、数据分析处理等关键技术。 项目工程资源在经过严格测试并确认可以直接运行且功能正常后才上传分享。这些资源可以轻松复制复刻,并提供完整的资料包以便于快速重现相同项目。本人拥有丰富的系统开发经验(全栈开发),如有任何使用问题,欢迎随时联系寻求帮助和支持。 【资源内容】:具体项目的详细信息可以在页面下方查看“资源详情”,其中包括完整源码、工程文件及必要的说明文档等。 【适用范围】:此优质项目适用于各类场景中的复刻和扩展开发,包括但不限于项目设计与开发、毕业设计、课程作业、学科竞赛参赛作品以及初期的项目立项等方面。此外,这些资料也非常适合用来进行学习和技术实践。 附带帮助服务还包括提供相关开发工具及学习材料等支持,鼓励大家在技术上不断进步和发展。请注意本资源仅供非商业用途的技术交流和开源学习使用;对于涉及版权或内容侵权的问题,请自行负责并及时通知处理。收取的费用仅用于补偿整理与收集资料所花费的时间成本。
  • 习课天气状况
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    本机器学习课程大作业运用算法模型对历史天气数据进行分析和预测,旨在掌握统计方法在气象学中的应用。 文档内容是关于机器学习课程期末大作业的Python实现项目,包含完整的代码和详细的文档,有需要的话可以下载。
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    该压缩文件包含本学期Python课程的大作业源代码,主要实现了一个网页爬虫项目,涵盖了Python网络编程、数据解析及存储等关键技术。 在大二第一学期的Python学习过程中,学生们通常会接触到各种编程概念和技术,这些知识点对于构建一个成功的爬虫项目至关重要。Python作为一门强大的编程语言,因其简洁的语法和丰富的库资源,成为了开发网络爬虫的首选工具。 在这个大作业中,我们可能会涉及到以下几个核心的Python爬虫知识点: 1. **基础语法与数据结构**:理解和掌握Python的基础语法是必要的,如变量、条件语句、循环、函数等。此外,了解如何使用列表、字典、元组等数据结构,以便存储和处理爬取的数据。 2. **HTTP与网络请求**:爬虫工作离不开对HTTP协议的理解,包括GET和POST请求,以及头信息(headers)、cookies、session等。Python的`requests`库是进行网络请求的常用工具,学会使用它可以方便地获取网页内容。 3. **HTML与CSS选择器**:解析网页内容时,需要理解HTML的基本结构,以及如何使用CSS选择器定位目标元素。`BeautifulSoup`库是常用的HTML解析工具,它结合CSS选择器可以高效地抓取所需信息。 4. **正则表达式**:正则表达式(regex)用于匹配和提取文本中的特定模式。在爬虫中,它常用于从HTML文本中提取数据,如邮箱、电话号码或日期。 5. **网页动态加载处理**:许多网站使用JavaScript动态加载内容,这需要使用到如`Selenium`这样的浏览器自动化工具,模拟真实用户交互,获取完整页面信息。 6. **爬虫框架**:Python有许多成熟的爬虫框架,如`Scrapy`,它提供了一整套的解决方案,包括请求管理、中间件、管道、爬虫调度等,使得爬虫项目更加结构化和易于维护。 7. **数据存储**:爬取的数据需要存储,可能的格式有CSV、JSON,甚至数据库如SQLite或MySQL。Python的`pandas`库可以方便地处理和存储数据。 8. **异常处理与防封策略**:爬虫过程中会遇到各种异常,如网络错误、编码问题等,需设置合理的异常处理机制。同时,为了避免被目标网站封IP,可以设置延时、使用代理IP、模拟浏览器行为等策略。 9. **实战经验**:理论知识与实际操作相结合,通过完成这个大作业,学生可以加深对Python爬虫的理解,提升解决问题的能力。 利用zgl_resource文件中的资源(如代码示例和教程链接),学生们可以更深入地学习和实践上述提到的Python爬虫技术。在实践中不断探索和学习将使大二学生在这个Python大作业中收获颇丰。
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