记录背景:最近由于想实现GMIItoRGMII的功能,因此需要调用ODDR原语. ODDR:Dedicated Dual Data Rate (DDR) Output Register 通过ODDR把两路单端的数据合并到一路上输出,上下沿同时输出数据,上沿输出a路下沿输出b路:如果两路输入信号一路恒定为1,一路恒定为0,那么输出的信号实际上就是输入的时钟信号. 调用的Verilog语句是: // ODDR: Output Double Data Rate Output Register with

案例一 抓取对象: 新浪国内新闻(http://news.sina.com.cn/china/),该列表中的标题名称.时间.链接. 完整代码: from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://news.sina.com.cn/china/' web_data = requests.get(url) web_data.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(web_data.text,'

(1)安装Scrapy环境 步骤请参考:https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205 需要注意的是,安装的时候需要根据自己的python的版本进行安装. (2)创建Scrapy项目 通过命令创建: scrapy startproject tutorial 在任意文件夹运行都可以,如果提示权限问题,可以加sudo运行.这个命令将会创建一个名字为tutorial的文件夹,文件夹结构如下: |____scrapy.cfg # Scr

案例一 抓取对象: 新浪国内新闻(http://news.sina.com.cn/china/),该列表中的标题名称.时间.链接. 完整代码: from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://news.sina.com.cn/china/' web_data = requests.get(url) web_data.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(web_data.text,'

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 之前一直想用爬虫登陆并抓取twitter数据,试过scrapy,requests等包,都没成功,可能是我还不太熟悉的原因,不过 今天发现了一个新包tweepy,专门用于在P

上一篇中已经分析了详情页的url规则,并且对items.py文件进行了编写,定义了我们需要提取的字段,本篇将具体的items字段提取出来 这里主要是涉及到选择器的一些用法,如果不是很熟,可以参考:scrapy选择器的使用 依旧是在lagou_c.py文件中编写代码 首先是导入LagouItem类,因为两个__init__.py文件的存在,所在的文件夹可以作为python包来使用 from lagou.items import LagouItem 编写parse_item()函数(同样为了详细解释

学习python一周,学着写了一个爬虫,用来抓取360百科的词条,在这个过程中.因为一个小小的修改,程序出现一些问题,又花了几天时间研究,问了各路高手,都没解决,终于还是自己攻克了,事实上就是对list列表理解不够深入导致的.这个bug非常有借鉴意义,分享出现. 先看看终于抓取出的结果: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gr

自3月25至今,已经好久没有写学习日志了,今天在写日志抓取合并的小方法,发现抓取后的日志并米有依据系统执行的日志顺序排序.日志抓取排列逻辑如下: 通过日志标识,从各个日志文件(例如 use.log,error.log 等)中获取所需日志列表 合并日志列表 升序排序 输出日志报告 结果最后获取日志信息后,发现实际产出结果与预期结果不相符,如下所示: -- ::, - INFO - [main] [cn.ffp.autotest.api.report.ReportHelper:] - [] 开始生成

1.显示4位验证码 注:大小写字母.数字混合 public static void main(String[] args) { String s="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";//设定验证码的集合 String s1=""; for(int i=0;i<4;i++){ int n=(int)(Math.random()*1000)%s.length();//取余

下载远程(第三方服务器)文件.图片,保存到本地(服务器)的方法.保存抓取远程文件.图片   将一台服务器的文件.图片,保存(下载)到另外一台服务器进行保存的方法: 1 #region 图片下载 2 3 #region 图片下载[使用流.WebRequest进行保存] 4 /// <summary> 5 /// 图片下载[使用流.WebRequest进行保存] 6 /// </summary> 7 /// <param name="fileUrl">图

最近在弄网页爬虫这方面的,上网看到关于htmlagilitypack搭配scrapysharp的文章,于是决定试一试~ 于是到https://www.nuget.org/packages/ScrapySharp去看看, 看到这句下载提示:To install ScrapySharp, run the following command in the Package Manager Console PM> Install-Package ScrapySharp 接下去我就去找package man

这一篇首先从allitebooks.com里抓取书籍列表的书籍信息和每本书对应的ISBN码. 一.分析需求和网站结构 allitebooks.com这个网站的结构很简单,分页+书籍列表+书籍详情页. 要想得到书籍的详细信息和ISBN码,我们需要遍历所有的页码,进入到书籍列表,然后从书籍列表进入到每本书的详情页里,这样就能够抓取详情信息和ISBN码了. 二.从分页里遍历每一页书籍列表 通过查看分页功能的HTML代码,通过class＝"current"可以定位当前页码所在span标签,此s

开始学习网络数据挖掘方面的知识,首先从Beautiful Soup入手(Beautiful Soup是一个Python库,功能是从HTML和XML中解析数据),打算以三篇博文纪录学习Beautiful Soup的过程,第一篇是Beautiful Soup基础知识,后两篇利用前边的Beautiful Soup知识完成一个简单的爬虫,抓取allitebook.com的书籍信息和ISBN码,再根据ISBN码去amazon.com抓取书籍对应的价格. 一.Beautiful Soup简介 网络数据挖掘指

::bat制作抓取Android设备的logcat,并保存以时间命名的txt文件至设备目录 1 @ECHO off adb wait-for-device ECHO 正在连接设备 adb logcat -c @ECHO off ::获取设备名称 adb pull system/build.prop E:\daily_space\temp.txt find "ro.product.name" E:\daily_space\temp.txt >E:\daily_space\1.txt

1.这是什么鬼? 哦?美女? 最近看了这一篇文章:http://cuiqingcai.com/1001.html 大概说的是用Python和Pyspider(这货好像是我的一位师兄写的,吓尿),抓取淘宝淘女郎的所有美女照片.只是里面还要敲一堆代码,还要用其他动态js运行框架,看着好不烦人啊. Hawk是沙漠君开发的一款爬虫和清洗工具,目前已经在Github开源: https://github.com/ferventdesert/Hawk 最近沙漠君很开心啊,开发的Hawk在GitHub上上百个s

1. 主角出场:Hawk介绍 Hawk是沙漠之鹰开发的一款数据抓取和清洗工具,目前已经在Github开源.详细介绍可参考:http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5454190.html 强烈建议先读这篇文章,该文介绍了详细原理和抓取链家二手房的攻略,以此为基础,才能较好的理解整个操作. GitHub地址:https://github.com/ferventdesert/Hawk 本文将讲解通过本软件,获取大众点评的所有美食数据,可选择任一城市,也可以很方便地修改成获取

Hawk-数据抓取工具:简明教程 标签(空格分隔): Hawk Hawk: Advanced Crawler& ETL tool written in C#/WPF 1.软件介绍 HAWK是一种数据采集和清洗工具,依据GPL协议开源,能够灵活,有效地采集来自网页,数据库,文件, 并通过可视化地拖拽, 快速地进行生成,过滤,转换等操作.其功能最适合的领域,是爬虫和数据清洗. Hawk的含义为"鹰",能够高效,准确地捕杀猎物. HAWK使用C# 编写,其前端界面使用WPF开发,支持

闲着无聊,逛知乎.发现想找点有意思的回答也不容易,就想说要不写个爬虫帮我把点赞数最多的给我搞下来方便阅读,也许还能做做数据分析(意淫中--) 鉴于之前用python写爬虫,帮运营人员抓取过京东的商品品牌以及分类,这次也是用python来搞简单的抓取单页面版,后期再补充哈. #-*- coding: UTF-8 -*- import requests import sys from bs4 import BeautifulSoup #------知乎答案收集---------- #获取网页body

python3.4学习笔记(十七) 网络爬虫使用Beautifulsoup4抓取内容 Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器,它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree). 它提供简单又常用的导航(navigating),搜索以及修改剖析树的操作.它可以大大节省你的编程时间. Beautiful Soup Documentation — Beautiful Soup 4.4.0 documentationhttp://www.crummy

英文原文:Build a Website Crawler based upon Scrapy 标签: Scrapy Python 209人收藏此文章, 我要收藏renwofei423 推荐于 11个月前 (共 9 段, 翻译完成于 12-30) (14评)  参与翻译(3人): LeoXu, BoydWang, Garfielt 仅中文 | 中英文对照 | 仅英文 | 打印此文章 Scrapy是一个用于爬行网站以及在数据挖掘.信息处理和历史档案等大量应用范围内抽取结构化数据的应用程序框架,广泛用

windbg简介 Windbg是在windows平台下,强大的用户态和内核态调试工具.相比较于Visual Studio,它是一个轻量级的调试工具,所谓轻量级指的是它的安装文件大小较小,但是其调试功能,却比VS更为强大.它的另外一个用途是可以用来分析dump数据.哈哈,这是我们最需要的,可以用来分析并发测试场景或生产环境的性能及稳定性问题.它能够通过dump文件轻松的定位到问题根源,学会使用它,将有效提升我们的问题解决能力和效率. windbg版本和符合表 不同版本的程序需要对应版本的抓取工具及