Python爬虫实战：抓取猫眼电影排行榜top100#4

爬虫专栏系列：http://t.csdnimg.cn/Oiun0

抓取猫眼电影排行

本节中，我们利用 requests 库和正则表达式来抓取猫眼电影 TOP100 的相关内容。requests 比 urllib 使用更加方便，而且目前我们还没有系统学习 HTML 解析库，所以这里就选用正则表达式来作为解析工具。

同时我会放出Xpath和Beautiful Soup版本的源代码，便于有基础的同学尝试。

1. 本节目标

本节中，我们要提取出猫眼电影 TOP100 的电影名称、时间、评分、图片等信息，提取的站点 URL 为 http://maoyan.com/board/4，提取的结果会以文件形式保存下来。

2. 准备工作

在本节开始之前，请确保已经正确安装好了 requests 库。如果没有安装，可以参考Python爬虫请求库安装-CSDN博客的安装说明。

3. 抓取分析

我们需要抓取的目标站点为http://maoyan.com/board/4，打开之后便可以查看到榜单信息，如图所示。

榜单信息

e526995897ee4e15b30bba58a85fcdc3.png

排名第一的电影是霸王别姬，页面中显示的有效信息有影片名称、主演、上映时间、上映地区、评分、图片等信息。

将网页滚动到最下方，可以发现有分页的列表，直接点击第 2 页，观察页面的 URL 和内容发生了怎样的变化，如图所示。

56d291fb4d794908b405b31ddc8cc702.png

可以发现页面的 URL 变成 TOP100榜 - 猫眼电影 - 一网打尽好电影，比之前的 URL 多了一个参数，那就是 offset=10，而目前显示的结果是排行 11~20 名的电影，初步推断这是一个偏移量的参数。再点击下一页，发现页面的 URL 变成了 猫眼验证中心，参数 offset 变成了 20，而显示的结果是排行 21~30 的电影。

由此可以总结出规律，offset 代表偏移量值，如果偏移量为 n，则显示的电影序号就是 n+1 到 n+10，每页显示 10 个。所以，如果想获取 TOP100 电影，只需要分开请求 10 次，而 10 次的 offset 参数分别设置为 0、10、20…90 即可，这样获取不同的页面之后，再用正则表达式提取出相关信息，就可以得到 TOP100 的所有电影信息了。

4. 抓取首页

接下来用代码实现这个过程。首先抓取第一页的内容。我们实现了 get_one_page 方法，并给它传入 url 参数。然后将抓取的页面结果返回，再通过 main 方法调用。初步代码实现如下：

import requests  
​
def get_one_page(url):  
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)   
            Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36'  
    }
​
    response = requests.get(url, headers=headers)  
    if response.status_code == 200:  
        return response.text  
    return None  
​
def main():  
    url = 'http://maoyan.com/board/4'  
    html = get_one_page(url)  
    print(html)  
​
main()

这样运行之后，就可以成功获取首页的源代码了。获取源代码后，就需要解析页面，提取出我们想要的信息。

5. 正则提取

接下来，回到网页看一下页面的真实源码。在开发者模式下的 Network 监听组件中查看源代码，如图所示。

b9a3260f9b324a7381b7654f1c6145d7.png

注意，这里不要在 Elements 选项卡中直接查看源码，因为那里的源码可能经过 JavaScript 操作而与原始请求不同，而是需要从 Network 选项卡部分查看原始请求得到的源码。

查看其中一个条目的源代码，如图所示。

136451b5fb1a44f5a7967b4d39fbd55f.png

可以看到，一部电影信息对应的源代码是一个 dd 节点，我们用正则表达式来提取这里面的一些电影信息。首先，需要提取它的排名信息。而它的排名信息是在 class 为 board-index 的 i 节点内，这里利用非贪婪匹配来提取 i 节点内的信息，正则表达式写为：

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>

随后需要提取电影的图片。可以看到，后面有 a 节点，其内部有两个 img 节点。经过检查后发现，第二个 img 节点的 data-src 属性是图片的链接。这里提取第二个 img 节点的 data-src 属性，正则表达式可以改写如下：

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)"

再往后，需要提取电影的名称，它在后面的 p 节点内，class 为 name。所以，可以用 name 做一个标志位，然后进一步提取到其内 a 节点的正文内容，此时正则表达式改写如下：

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>

再提取主演、发布时间、评分等内容时，都是同样的原理。最后，正则表达式写为：

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>.*?star.*?>(.*?)</p>.*?releasetime.*?>(.*?)</p>.*?integer.*?>(.*?)</i>.*?fraction.*?>(.*?)</i>.*?</dd>

这样一个正则表达式可以匹配一个电影的结果，里面匹配了 7 个信息。接下来，通过调用 findall 方法提取出所有的内容。

接下来，我们再定义解析页面的方法 parse_one_page，主要是通过正则表达式来从结果中提取出我们想要的内容，实现代码如下：

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>.*?star.*?>(.*?)</p>.*?releasetime.*?>(.*?)</p>.*?integer.*?>(.*?)</i>.*?fraction.*?>(.*?)</i>.*?</dd>',
        re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    print(items)

这样就可以成功地将一页的 10 个电影信息都提取出来，这是一个列表形式，输出结果如下：

[('1', 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 霸王别姬 ', '\n                主演：张国荣，张丰毅，巩俐 \n        ', ' 上映时间：1993-01-01(中国香港)', '9.', '6'), ('2', 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 肖申克的救赎 ', '\n                主演：蒂姆・罗宾斯，摩根・弗里曼，鲍勃・冈顿 \n        ', ' 上映时间：1994-10-14(美国)', '9.', '5'), ('3', 'http://p0.meituan.net/movie/fc9d78dd2ce84d20e53b6d1ae2eea4fb1515304.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 这个杀手不太冷 ', '\n                主演：让・雷诺，加里・奥德曼，娜塔莉・波特曼 \n        ', ' 上映时间：1994-09-14(法国)', '9.', '5'), ('4', 'http://p0.meituan.net/movie/23/6009725.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 罗马假日 ', '\n                主演：格利高利・派克，奥黛丽・赫本，埃迪・艾伯特 \n        ', ' 上映时间：1953-09-02(美国)', '9.', '1'), ('5', 'http://p0.meituan.net/movie/53/1541925.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 阿甘正传 ', '\n                主演：汤姆・汉克斯，罗宾・怀特，加里・西尼斯 \n        ', ' 上映时间：1994-07-06(美国)', '9.', '4'), ('6', 'http://p0.meituan.net/movie/11/324629.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 泰坦尼克号 ', '\n                主演：莱昂纳多・迪卡普里奥，凯特・温丝莱特，比利・赞恩 \n        ', ' 上映时间：1998-04-03', '9.', '5'), ('7', 'http://p0.meituan.net/movie/99/678407.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 龙猫 ', '\n                主演：日高法子，坂本千夏，糸井重里 \n        ', ' 上映时间：1988-04-16(日本)', '9.', '2'), ('8', 'http://p0.meituan.net/movie/92/8212889.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 教父 ', '\n                主演：马龙・白兰度，阿尔・帕西诺，詹姆斯・凯恩 \n        ', ' 上映时间：1972-03-24(美国)', '9.', '3'), ('9', 'http://p0.meituan.net/movie/62/109878.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 唐伯虎点秋香 ', '\n                主演：周星驰，巩俐，郑佩佩 \n        ', ' 上映时间：1993-07-01(中国香港)', '9.', '2'), ('10', 'http://p0.meituan.net/movie/9bf7d7b81001a9cf8adbac5a7cf7d766132425.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 千与千寻 ', '\n                主演：柊瑠美，入野自由，夏木真理 \n        ', ' 上映时间：2001-07-20(日本)', '9.', '3')]

但这样还不够，数据比较杂乱，我们再将匹配结果处理一下，遍历提取结果并生成字典，此时方法改写如下：

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>.*?star.*?>(.*?)</p>.*?releasetime.*?>(.*?)</p>.*?integer.*?>(.*?)</i>.*?fraction.*?>(.*?)</i>.*?</dd>',
        re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    for item in items:
        yield {'index': item[0],
            'image': item[1],
            'title': item[2].strip(),
            'actor': item[3].strip()[3:] if len(item[3]) > 3 else '',
            'time': item[4].strip()[5:] if len(item[4]) > 5 else '',
            'score': item[5].strip() + item[6].strip()}

这样就可以成功提取出电影的排名、图片、标题、演员、时间、评分等内容了，并把它赋值为一个个的字典，形成结构化数据。运行结果如下：

{'image': 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 张国荣，张丰毅，巩俐 ', 'score': '9.6', 'index': '1', 'title': ' 霸王别姬 ', 'time': '1993-01-01(中国香港)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 蒂姆・罗宾斯，摩根・弗里曼，鲍勃・冈顿 ', 'score': '9.5', 'index': '2', 'title': ' 肖申克的救赎 ', 'time': '1994-10-14(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/fc9d78dd2ce84d20e53b6d1ae2eea4fb1515304.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 让・雷诺，加里・奥德曼，娜塔莉・波特曼 ', 'score': '9.5', 'index': '3', 'title': ' 这个杀手不太冷 ', 'time': '1994-09-14(法国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/23/6009725.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 格利高利・派克，奥黛丽・赫本，埃迪・艾伯特 ', 'score': '9.1', 'index': '4', 'title': ' 罗马假日 ', 'time': '1953-09-02(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/53/1541925.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 汤姆・汉克斯，罗宾・怀特，加里・西尼斯 ', 'score': '9.4', 'index': '5', 'title': ' 阿甘正传 ', 'time': '1994-07-06(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/11/324629.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 莱昂纳多・迪卡普里奥，凯特・温丝莱特，比利・赞恩 ', 'score': '9.5', 'index': '6', 'title': ' 泰坦尼克号 ', 'time': '1998-04-03'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/99/678407.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 日高法子，坂本千夏，糸井重里 ', 'score': '9.2', 'index': '7', 'title': ' 龙猫 ', 'time': '1988-04-16(日本)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/92/8212889.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 马龙・白兰度，阿尔・帕西诺，詹姆斯・凯恩 ', 'score': '9.3', 'index': '8', 'title': ' 教父 ', 'time': '1972-03-24(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/62/109878.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 周星驰，巩俐，郑佩佩 ', 'score': '9.2', 'index': '9', 'title': ' 唐伯虎点秋香 ', 'time': '1993-07-01(中国香港)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/9bf7d7b81001a9cf8adbac5a7cf7d766132425.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 柊瑠美，入野自由，夏木真理 ', 'score': '9.3', 'index': '10', 'title': ' 千与千寻 ', 'time': '2001-07-20(日本)'}

到此为止，我们就成功提取了单页的电影信息。

6. 写入文件

随后，我们将提取的结果写入文件，这里直接写入到一个文本文件中。这里通过 JSON 库的 dumps 方法实现字典的序列化，并指定 ensure_ascii 参数为 False，这样可以保证输出结果是中文形式而不是 Unicode 编码。代码如下：

def write_to_file(content):  
    with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:  
        print(type(json.dumps(content)))  
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False)+'\n')

通过调用 write_to_file 方法即可实现将字典写入到文本文件的过程，此处的 content 参数就是一部电影的提取结果，是一个字典。

7. 整合代码

最后，实现 main 方法来调用前面实现的方法，将单页的电影结果写入到文件。相关代码如下：

def main():  
    url = 'http://maoyan.com/board/4'  
    html = get_one_page(url)  
    for item in parse_one_page(html):  
        write_to_file(item)

到此为止，我们就完成了单页电影的提取，也就是首页的 10 部电影可以成功提取并保存到文本文件中了。

8. 分页爬取

因为我们需要抓取的是 TOP100 的电影，所以还需要遍历一下，给这个链接传入 offset 参数，实现其他 90 部电影的爬取，此时添加如下调用即可：

if __name__ == '__main__':  
    for i in range(10):  
        main(offset=i * 10)

这里还需要将 main 方法修改一下，接收一个 offset 值作为偏移量，然后构造 URL 进行爬取。实现代码如下：

def main(offset):  
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)  
    html = get_one_page(url)  
    for item in parse_one_page(html):  
        print(item)  
        write_to_file(item)

到此为止，我们的猫眼电影 TOP100 的爬虫就全部完成了，再稍微整理一下，完整的代码如下：

正则表达式版本
import json  
import requests  
from requests.exceptions import RequestException  
import re  
import time  

def get_one_page(url):  
    try:  
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like   
                Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36'  
        }

        response = requests.get(url, headers=headers)  
        if response.status_code == 200:  
            return response.text  
        return None  
    except RequestException:  
        return None  

def parse_one_page(html):  
   pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(\d+)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name"><a' 
+ '.*?>(.*?)</a>.*?star">(.*?)</p>.*?releasetime">(.*?)</p>' 
+ '.*?integer">(.*?)</i>.*?fraction">(.*?)</i>.*?</dd>', re.S)  
    items = re.findall(pattern, html)  
    for item in items:  
        yield {'index': item[0],  
            'image': item[1],  
            'title': item[2],  
            'actor': item[3].strip()[3:],  
            'time': item[4].strip()[5:],  
            'score': item[5] + item[6]  
        }  

def write_to_file(content):  
    with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:  
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')  

def main(offset):  
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)  
    html = get_one_page(url)  
    for item in parse_one_page(html):  
        print(item)  
        write_to_file(item)  

if __name__ == '__main__':  
    for i in range(10):  
        main(offset=i * 10)  
        time.sleep(1)
Xpath版本
from lxml import etree

def parse_one_page_xpath(html):
    root = etree.HTML(html)
    items = root.xpath('//dd[@class="board-index"]')
    for item in items:
        yield {
            'index': item.xpath('.//i[@class="board-index"]/text()')[0],
            'image': item.xpath('.//img[@class="board-index-img"]/@data-src')[0],
            'title': item.xpath('.//a/text()')[0],
            'actor': item.xpath('.//p[@class="star"]/text()')[0][3:].strip(),
            'time': item.xpath('.//p[@class="releasetime"]/text()')[0][5:].strip(),
            'score': item.xpath('.//i[@class="integer"]/text()')[0] + item.xpath('.//i[@class="fraction"]/text()')[0]
        }

# 修改main函数来使用XPath版本
def main(offset):
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page_xpath(html):
        print(item)
        write_to_file(item)



if __name__ == '__main__':  
    for i in range(10):  
        main(offset=i * 10)  
        time.sleep(1)
Beautiful Soup版本
from bs4 import BeautifulSoup

def parse_one_page_bs(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    items = soup.find_all('dd', class_='board-index')
    for item in items:
        yield {
            'index': item.find(i_class='board-index').get_text(),
            'image': item.find(img_class='board-index-img')['data-src'],
            'title': item.find(a_tag=True).get_text(),
            'actor': item.find(p_class='star').get_text()[3:].strip(),
            'time': item.find(p_class='releasetime').get_text()[5:].strip(),
            'score': item.find(i_class='integer').get_text() + item.find(i_class='fraction').get_text()
        }

# 修改main函数来使用BeautifulSoup版本
def main(offset):
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page_bs(html):
        print(item)
        write_to_file(item)



if __name__ == '__main__':  
    for i in range(10):  
        main(offset=i * 10)  
        time.sleep(1)

现在猫眼多了反爬虫，如果速度过快，则会无响应，所以这里又增加了一个延时等待。

9. 运行结果

最后，我们运行一下代码，输出结果类似如下：

{'index': '1', 'image': 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c',   
    'title': ' 霸王别姬 ', 'actor': ' 张国荣，张丰毅，巩俐 ', 'time': '1993-01-01(中国香港)', 'score': '9.6'}  
{'index': '2', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title':   
    ' 肖申克的救赎 ', 'actor': ' 蒂姆・罗宾斯，摩根・弗里曼，鲍勃・冈顿 ', 'time': '1994-10-14(美国)', 'score': '9.5'}  
...  
{'index': '98', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/76/7073389.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': ' 东京物语 ',   
    'actor': ' 笠智众，原节子，杉村春子 ', 'time': '1953-11-03(日本)', 'score': '9.1'}  
{'index': '99', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/52/3420293.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': ' 我爱你 ',   
    'actor': ' 宋在河，李彩恩，吉海延 ', 'time': '2011-02-17(韩国)', 'score': '9.0'}  
{'index': '100', 'image': 'http://p1.meituan.net/movie/__44335138__8470779.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title':   
    ' 迁徙的鸟 ', 'actor': ' 雅克・贝汉，菲利普・拉波洛，Philippe Labro', 'time': '2001-12-12(法国)', 'score': '9.1'}

这里省略了中间的部分输出结果。可以看到，这样就成功地把 TOP100 的电影信息爬取下来了。

这时我们再看下文本文件，结果如图所示。

运行结果

a24304a0a6e34b28852682ac4314cd35.png　

可以看到，电影信息也已全部保存到了文本文件中了，大功告成！

本节中，我们通过爬取猫眼 TOP100 的电影信息练习了 requests 和正则表达式的用法。这是一个最基础的实例，希望大家可以通过这个实例对爬虫的实现有一个最基本的思路，也对这两个库的用法有更深一步的了解。

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引言 在机器学习的无监督学习领域&#xff0c;聚类算法是一种关键的技术&#xff0c;用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法&#xff08;如K-Means&#xff09;不同&#xff0c;密度聚类关注于数据分布的密度&#xff0c;旨在识别被低密度区域分隔的高…
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谷歌 DeepMind 联合斯坦福推出了主从式遥操作双臂机器人系统增强版ALOHA 2

谷歌 DeepMind 联合斯坦福推出了主从式遥操作双臂机器人系统增强版ALOHA 2

谷歌 DeepMind 联合斯坦福推出了 ALOHA 的增强版本 ——ALOHA 2。与一代相比&#xff0c;ALOHA 2 具有更强的性能、人体工程学设计和稳健性&#xff0c;且成本还不到 20 万元人民币。并且&#xff0c;为了加速大规模双手操作的研究&#xff0c;ALOHA 2 相关的所有硬件设计全部开…
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VDB-具有动态拓扑的高分辨率稀疏体积表示方法

VDB-具有动态拓扑的高分辨率稀疏体积表示方法

论文地址&#xff1a;Museth_TOG13.pdf 概述 论文提出了一个称为VDB的新颖数据结构和算法&#xff0c;它可以高效地表示三维网格上的稀疏、随时间变化的数据。 VDB的数据结构基于B树&#xff0c;包含一个动态的根节点&#xff0c;以及多个内部节点和叶节点层次&#xff0c;这…
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Guava RateLimiter单机实战指南

Guava RateLimiter单机实战指南

欢迎来到我的博客&#xff0c;代码的世界里&#xff0c;每一行都是一个故事 Guava RateLimiter单机实战指南 前言maven坐标引入业务实现重要参数和方法关于warmupPeriod实战 前言 想象一下你是一位大厨&#xff0c;正在烹饪美味佳肴。突然之间&#xff0c;前来就餐的人潮如潮水…
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查看系统进程信息的Tasklist命令

查看系统进程信息的Tasklist命令

Tasklist命令是一个用来显示运行在本地计算机上所有进程的命令行工具&#xff0c;带有多个执行参数。另外&#xff0c;Tasklist可以代替Tlist工具。通过任务管理器&#xff0c;可以查看到本机完整的进程列表&#xff0c;而且可以通过手工定制进程列表方式获得更多进程信息&…
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【stomp实战】websocket原理解析与简单使用

【stomp实战】websocket原理解析与简单使用

一、WebSocket 原理 WebSocket是HTML5提供的一种浏览器与服务器进行全双工通讯的网络技术&#xff0c;属于应用层协议。它基于TCP传输协议&#xff0c;并复用HTTP的握手通道。浏览器和服务器只需要完成一次握手&#xff0c;两者之间就直接可以创建持久性的连接&#xff0c; 并…
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Python入门知识点分享——（二十）继承和方法重写

Python入门知识点分享——（二十）继承和方法重写

今天是大年三十&#xff0c;祝大家龙年大吉&#xff0c;当然无论何时何地&#xff0c;我们都不要忘记继续学习。今天介绍的是继承和方法重写这两种面向对象编程特点。继承机制指的是&#xff0c;一个类&#xff08;我们称其为子类或派生类&#xff09;可以使用另一个类&#xf…
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备战蓝桥杯---动态规划（基础3）

备战蓝桥杯---动态规划（基础3）

本专题主要介绍在求序列的经典问题上dp的应用。 我们上次用前缀和来解决&#xff0c;这次让我们用dp解决把 我们参考不下降子序列的思路&#xff0c;可以令f[i]为以i结尾的最大字段和&#xff0c;易得&#xff1a; f[i]max(a[i],a[i]f[i-1]); 下面是AC代码&#xff1a; #in…
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vue3 之 商城项目—登陆

vue3 之 商城项目—登陆

整体认识 登陆页面的主要功能就是表单校验和登陆登出业务 路由配置 模版 <script setup></script><template><div><header class"login-header"><div class"container m-top-20"><h1 class"logo"&g…
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【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【A题 七鳃鳗性别比与资源可用性】【解题思路】

【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【A题 七鳃鳗性别比与资源可用性】【解题思路】

我们通过将近半天的搜索数据&#xff0c;查到了美国五大湖中优势物种的食物网数据&#xff0c;以Eric伊利湖为例&#xff0c;共包含34各优势物种&#xff0c;相互之间的关系如下图所示&#xff1a; 一、题目 &#xff08;一&#xff09; 赛题原文 2024 MCM Problem A: Reso…
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OpenCV 笔记(21)：图像色彩空间

OpenCV 笔记(21)：图像色彩空间

1. 图像色彩空间 图像色彩空间是用于定义颜色范围的数学模型。 它规定了图像中可以使用的颜色以及它们之间的关系。它决定了图像中可以显示的颜色范围。不同的色彩空间可以包含不同的颜色范围&#xff0c;因此选择合适的色彩空间对于确保图像在不同设备上看起来一致非常重要。…
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【开源】基于JAVA+Vue+SpringBoot的假日旅社管理系统

【开源】基于JAVA+Vue+SpringBoot的假日旅社管理系统

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 系统介绍2.2 QA 问答 三、系统展示四、核心代码4.1 查询民宿4.2 新增民宿评论4.3 查询民宿新闻4.4 新建民宿预订单4.5 查询我的民宿预订单 五、免责说明 一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVAVueSpringBootMySQL的假日旅社…
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专业145+总分400+合肥工业大学833信号分析与处理综合考研经验电子信息通信，真题，大纲，参考书

专业145+总分400+合肥工业大学833信号分析与处理综合考研经验电子信息通信，真题，大纲，参考书

今年专业课145总分400&#xff0c;我总结一下自己的专业课合肥工业大学833信号分析与处理和其他几门的复习经验。希望对大家复习有帮助。 我所用的教材是郑君里的《信号与系统》&#xff08;第三版&#xff09;和高西全、丁玉美的《数字信号处理》&#xff08;第四版&#xff…
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HiveSQL——共同使用ip的用户检测问题【自关联问题】

HiveSQL——共同使用ip的用户检测问题【自关联问题】

注&#xff1a;参考文章&#xff1a; SQL 之共同使用ip用户检测问题【自关联问题】-HQL面试题48【拼多多面试题】_hive sql 自关联-CSDN博客文章浏览阅读810次。0 问题描述create table log( uid char(10), ip char(15), time timestamp);insert into log valuesinsert into l…
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微软AD域替代方案，助力企业摆脱hw期间被攻击的窘境

微软AD域替代方案，助力企业摆脱hw期间被攻击的窘境

在红蓝攻防演练&#xff08;hw行动&#xff09;中&#xff0c;AD域若被攻击成功&#xff0c;是其中一个扣分最多的一项内容。每年&#xff0c;宁盾都会接到大量AD在hw期间被攻击&#xff0c;甚至是被打穿的企业客户。过去&#xff0c;企业还会借助2FA双因子认证加强OA、Exchang…
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蓝桥杯每日一题------背包问题（一）

蓝桥杯每日一题------背包问题（一）

背包问题 阅读小提示&#xff1a;这篇文章稍微有点长&#xff0c;希望可以对背包问题进行系统详细的讲解&#xff0c;在看的过程中如果有任何疑问请在评论区里指出。因为篇幅过长也可以进行选择性阅读&#xff0c;读取自己想要的那一部分即可。 前言 背包问题可以看作动态规…
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UE4运用C++和框架开发坦克大战教程笔记（十八）（第55~57集）

UE4运用C++和框架开发坦克大战教程笔记（十八）（第55~57集）

UE4运用C和框架开发坦克大战教程笔记&#xff08;十八&#xff09;&#xff08;第55~57集&#xff09; 55. UI 进入退出动画HideOther 面板出现时隐藏其他面板添加面板出现和收起的动画效果编写遮罩管理器前的准备 56. 弹窗进入界面57. UI 显示隐藏与遮罩转移完善遮罩管理器 55…
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