- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏刷题笔记
7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
73120发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
34920编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
75830发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
Python-爬虫03：urllib.r
浏览器 就是互联网世界上公认被允许的身份，如果我们希望我们的爬虫程序更像一个真实用户，那我们第一步就是需要伪装成一个被浏览器。
85120发布于 2020-01-19 - 来自专栏机器学习养成记
R语言爬虫与文本分析
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 代码实现 R语言中，有两种进行数据获取的方式。一种是RCurl包+XML包，过程与python中的urllib与bs4相似，先读取网页代码再对html代码进行解析。 用wordcloud2绘制词云的方法在十九大讲话文本分析（R语言）中也有介绍，本次我们用自定义图片的方式设置词云形状，即设置figPath参数，注意，图片需要存放在wordcloud2中默认的文件夹下，
2.3K140发布于 2018-04-10 - 来自专栏机器学习AI算法工程
python爬虫+R数据可视化 实例
Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。 该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段 采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。 login_url = post_url 以下即可采用正则表达式，提取 今日发帖数，会员人数，在线人数 代码如下： #正则获取列表页 user_num,topic_num,online_num 这种广度搜索爬虫都会涉及到需要补全链接的坑 第二，数据处理和数据可视化 主要采用r语言读取数据，进行频数统计和图表展示 简单贴几段代码： 读取剪切板数据 并采用table()函数求频数 data3<-read.table("clipboard r语言版 ?
1.9K40发布于 2018-03-14 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
网页爬虫-R语言实现基本函数
#*************网页爬虫-R语言实现，函数库文件*******# #****作者：H***************************************# #****版本：v0.1
80240发布于 2019-02-14 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
【R语言】文本挖掘| 网页爬虫新闻内容
图4 网页爬虫结果
2K10发布于 2021-01-28 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
39210编辑于 2024-03-01 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
网页爬虫-R语言实现基本函数
#*************网页爬虫-R语言实现，函数库文件*******# #****作者：H***************************************# #****版本：v0.1
95170发布于 2018-03-16 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
70310发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.4K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏小徐学爬虫
告别低效：构建健壮R爬虫的工程思维
这些教训让我明白，熟练不等于精通，R爬虫的艺术不在于写出能跑的代码，而在于构建健壮、高效且礼貌的工程。今天，我想分享这些用教训换来的经验，希望你无需重蹈我的覆辙。 R语言爬虫老手，尤其是在从其他语言（如Python）转过来，或者习惯了小规模、一次性脚本的数据分析师，常常会陷入一些特定的思维定式和误区。这些误区会导致代码脆弱、效率低下，甚至引发法律风险。 以下是一些R语言爬虫老手都会犯的误区及其详细的解决方案：误区一：过度依赖 rvest + SelectorGadget 的“万能”组合表现： 认为所有网站都可以用 rvest::html_nodes() 根源： 低估了反爬虫机制的敏感性。默认的R User-Agent（例如 libcurl/... 或 r-curl/...）非常显眼。解决方案：模拟真实浏览器： 总是设置合理的HTTP请求头。 回顾这些坎坷，我的核心领悟是：强大的R爬虫绝非一堆函数调用，而是一个精心设计的系统。它需要我用侦探的眼光去发现隐藏API，用工程师的思维去处理错误与重试，用外交官的姿态去管理会话与延迟。
22510编辑于 2025-09-08 - 来自专栏R语言交流中心
R语言网络爬虫之Pubmed API的使用
今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。 1. 我们需要安装R语言实现网络爬虫的两个关键包： XML，RCurl。 安装R包大家都熟悉了： install.packages('XML'); install.packages('RCurl'); 或者你如果觉得写代码麻烦，你也可以通过R语言菜单实现： ? 2. R包安装成功后，在进行网络爬虫时需要加载这两个包：XML，RCurl。 R代码： library(XML) library(RCurl) 完成R包的加载。 3. R语言调用Pubmed API代码实例（获取基因SI和cancer相关的文献）： path='https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
7K40发布于 2019-07-31 - 来自专栏机器学习AI算法工程
R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习
在学完coursera的getting and Cleaning data后，继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。 再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖。。。 言归正传，拿了几个网页练手。 包括对拉勾网爬了一下虫，还尝试了对国外某黄页爬虫，对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段（我查的那个卖家，卖8.99和39.99最多，鞋子类），做了一下文本挖掘，还有爬了一下股票数据， 不过这个研究让我深刻体会到了爬虫的有效性！好玩！实用！ 受张丹老师的两条均线与R语言)鼓舞好大！我觉得学R嘛，用到实处才是重要的！玩爬虫玩的太开心都没跟JHU的课了。。。。 以后可以尝试按照自己和老爸的看股票习惯开发出类似的选股模型来~~
1.9K30发布于 2018-03-12 - 来自专栏小徐学爬虫
R语言初学者爬虫简单模板
习惯使用python做爬虫的，反过来使用R语言可能有点不太习惯，正常来说R语言好不好学完全取决于你的学习背景以及任务复杂情况。 对于入门学者来说，R语言使用rvest+httr组合，几行代码就能完成简单爬取（比Python的Scrapy简单得多），R语言数据处理优势明显，爬取后可直接用dplyr/tidyr清洗，小打小闹用R语言完全没问题 以下是一个适合初学者的R语言爬虫通用模板，使用rvest和httr包实现。 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:107.0) Gecko/20100101 Firefox/107.0")# ======================# 核心爬虫函数 ，常见的还是python爬虫，因为起特性可能经常遇到一些问题，例如：乱码问题、动态内容、登录验证、分页爬取，分别总结了对应的处理方法，如有更多问题可以留言咨询我。
26810编辑于 2025-07-03 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
55110编辑于 2022-06-28 - 来自专栏小徐学爬虫
R语言爬虫程序自动爬取图片并下载
R语言本身并不适合用来爬取数据，它更适合进行统计分析和数据可视化。而Python的requests，BeautifulSoup，Scrapy等库则更适合用来爬取网页数据。 如果你想要在R中获取网页内容，你可以使用rvest包。 另外，使用爬虫ip是爬虫的常见做法，以避免被目标网站封IP。 在Python中，你可以使用requests.get(url, proxies={‘duoip_proxy_host:your_proxy_port’})来设置爬虫ip。 在R中，我不清楚是否可以直接设置爬虫ip，但你可以在requests库的文档中查找相关信息。
46110编辑于 2023-11-14 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.4K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏小徐学爬虫
R语言中的rvest库写个视频爬虫通用代码
朋友让我用R语言的rvest库写一个通用的视频爬虫代码示例。首先，我需要回忆一下rvest库的主要功能，它主要是用来做网页抓取和解析的，类似于Python的BeautifulSoup。 但是视频爬虫的话，可能需要处理动态加载的内容，或者找到视频的直链地址，这可能有点挑战性，但是总体来说还是需要点水平的。 以下是一个使用 R 语言 rvest 库编写的通用视频爬虫代码示例，包含详细注释和注意事项：# 加载必要库library(rvest) # 网页抓取library(httr) # 处理HTTP请求 library(tools) # 处理文件扩展名# 设置通用视频爬虫函数video_crawler <- function( url, # 目标页面URL video_selector browserName = "chrome")remDr$open()remDr$navigate(url)page <- remDr$getPageSource()[[1]] %>% read_html()反爬虫策略
49010编辑于 2025-04-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号