让vscode使用Pipenv工作环境

1、查看Pipenv的位置

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# 先激活Pipenv环境
pipenv shell
# 获取当前虚拟环境的位置
pipenv --venv

2、打开setting.json配置文件

  • Ctrl+Shift+P,输入settings,选择Open Settings(JSon)
  • 将之前得到的Pipenv环境路径添加进去

    “python.venvPath”: “C:\Users\Algorithm\.virtualenvs”

二分查找算法百度百科

算法效率O(log<sub>2</sub>n)(对数时间)
输入为一个有序的元素序列,如果要查找的元素包含在列表中,二分查找返回其位置,否则返回null

二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止;如果x<a[n/2],则只要在>数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.

仅当列表是有序的时候,二分查找才是有效的

python实现

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

def binary_search(list_1, item):

low = 0
high = len(list_1)-1

while low <= high:
'''使用 // 整除运算符可以不用int进行类型转换'''
#每次都检查中间的元素
mid = (low + high)/2
guess = list_1[int(mid)]

if guess == item:
return int(mid)#返回所在位置的索引
if guess < item: #猜的数字小了,修改low
low = mid+1
if guess > item: #猜的数字大了,修改high
high = mid-1
return None

def main():

list_2 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

print(binary_search(list_2, 8))
print(binary_search(list_2, 10))

main()

C++实现

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#include<iostream>
#include<typeinfo>
using namespace std;

int binary_search(int a[9],int n,int x)//n为元素个数
{
int mid;
int high,low=0;
int guess;

high = n-1;//数组下标从0开始

while(low <= high)
{
mid = (high+low)/2;
guess = a[mid];
if(guess == x)
return mid;
if(guess > x)
high = mid-1;
if(guess < x)
low = mid+1;
}
return -1;
}

int main()
{
int temp;
int a[9] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};

cout<<sizeof(a)/sizeof(int)<<endl;
cout<<typeid(sizeof(a)/sizeof(int)).name()<<endl;
temp = binary_search(a,sizeof(a)/sizeof(int),5);
cout<<temp<<endl;

return 0;
}

类型名获取

使用头文件typeinfo下的typeid(parameter).name()获取类型名


python生成器(generator)

  • 生成器是一种使用普通函数语法定义的迭代器
  • 包含yield语句的函数都是生成器,它是一个不断产生值的函数
  • 生成器每次使用yield产生一个值后,函数都将冻结,即在此处停止执行,等待重新被唤醒。被唤醒后从停止的地方开始继续执行

生成器推导(生成器表达式)

使用圆括号()创建一个生成器推导 ,它创建了一个可迭代的对象
使用next()函数可以获得生成器推导的下一个返回值

g = (i**2 for i in range(10))

网络爬虫框架scrapy

(配置型爬虫)

什么是爬虫框架?

  • 爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合
  • 爬虫框架是个半成品,帮助用户实现专业网络爬虫

scrapy框架结构(“5+2”结构)

  1. spider:
  • 解析downloader返回的响应(Response)
  • 产生爬取项(scraped item)
  • 产生额外的爬去请求(Request)
    需要用户编写配置代码
  1. engine(引擎):
  • 控制所有模块之间的数据流
  • 根据条件触发事件
    不需要用户修改
  1. scheduler(调度器):
  • 对所有爬取请求进行调度处理
    不需要用户修改
  1. downloader(下载器):
  • 根据请求下载网页
    不需要用户修改
  1. item pipelines():
  • 以流水线处理spider产生的爬取项
  • 由一组操作顺序组成,类似流水线,每个操作是一个Item Pipeline类型
  • 可能操作包括:清理、检验和查重爬取项中的HTML数据,将数据存储到数据库中
    需要用户编写配置代码
  1. downloader middleware(中间件):
  • 目的:实施engine、scheduler和downloader之间进行用户可配置的控制
  • 功能:修改、丢弃、新增请求或响应
    用户可以编写配置代码
  1. spider middleware(中间件):
  • 目的:对请求和爬去项的再处理
  • 功能:修改、丢弃、新增请求或爬取项
    用户可以编写配置代码

数据流

  • 1.Engine从Spider处获得爬取请求(Request)
  • 2.Engine将爬取请求转发给Scheduler,用于调度
  • 3.Engine从Scheduler处获得下一个爬取的请求
  • 4.Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader
  • 5.爬取网页后,Downloader形成响应(Response),通过中间件(Middleware)发给Engine
  • 6.Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理
  • 7.Spider处理响应后产生爬取项(scraped item)和新的爬取请求(Requests)给Engine
  • 8.Engine将爬取项发送给Item Pipeline(框架出口)
  • 9.Engine将爬取请求发送给Scheduler

  • Engine控制各模块数据流,不间断从Scheduler处获得爬取请求,直到请求为空
  • 框架入口:Spider的初始爬取请求
  • 框架出口:Item Pipeline

scrapy命令行

格式

scrapy <command> [options] [args]

常用命令

命令 说明 格式
startproject 创建一个新工程 scrapy startproject [dir]
genspider 创建一个爬虫 scrapy genspider [options] [domain]
settings 获得爬虫配置信息 scrapy settings [options]
crawl 运行一个爬虫 scrapy crawl
list 列出工程中所有的爬虫 scrapy list
shell 启动URL调试命令行 scrapy shell [url]

demohttps://python123.io/ws/demo.html

创建工程

scrapy startproject python123demo


创建爬虫

scrapy genspider demo python123.io
//生成了一个名为demo的spider
//在spider目录下增加代码文件demo.py(该文件也可以手工生成)    

demo.py文件

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):
name = 'demo'
allowed_domains = ['python123.io']
start_urls = ['http://python123.io/']

def parse(self, response):
pass

配置产生的spider爬虫

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):
name = 'demo'
#allowed_domains = ['python123.io']
start_urls = ['http://python123.io/ws/demo.html']

def parse(self, response):
#存储文件名demo.html
file_name = response.url.split('/')[-1]
with open(file_name,"wb") as f:
f.write(response.body)
self.log('Saved file %s' % file_name)#日志

* 另一个版本

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):
name = 'demo'
#allowed_domains = ['python123.io']
#start_urls = ['http://python123.io/ws/demo.html']
def start_requests(self):
urls = [
'http://python123.io/ws/demo.html'
]
for url in urls:
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

def parse(self, response):
#存储文件名demo.html
file_name = response.url.split('/')[-1]
with open(file_name,"wb") as f:
f.write(response.body)
self.log('Saved file %s' % file_name)#日志

运行爬虫

scrapy crawl demo

Scrapy爬虫数据类型

  • Request类
  • Response类
  • Item类

Request类

class scrapy.http.Request()
  • Request对象表示一个HTTP请求
  • 由Spider生成,由Downloader执行
属性 方法
.url Requests对应的请求URL地址
.method 对应的请求方法,’GEt’、’POST’等
.headers 字典类型风格的请求头
.body 请求内容主体,字符串类型
.meta 用户添加的扩展信息,在Scrapy内部模块间传递信息使用
.copy 复制该请求

Response类

class scrapy.http.Response()
  • Response对象表示一个HTTp响应
  • 由Downloader生成,由Spider处理
属性或方法 说明
.url Response对应的URL地址
.status HTTP状态码,默认是200
.headers Response对应的头部信息
.body Response对应的内容信息,字符串类型
.flags 一组标记
.request 产生Response类型对应的Request对象
.copy() 复制该响应

Item类

class scrapy.item.Item()
  • Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容
  • 由Spider生成,由Item Pipeline处理
  • Item类似字典类型,可以按照字典类型操作

Scrapy爬虫的使用步骤

  1. 创建一个工程和Spider模板
  2. 编写Spider
  3. 编写Item Pipeline
  4. 优化配置策略

scrapy爬虫信息提取方法

  • Beautifui Soup
  • lxml
  • re
  • XPath Selector
  • CSS Selector