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2018-10-19 12:47 来源:鲁中网

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继希罗多德之后,修昔底德的史著中也常常征引或述及铭文资料,2世纪的旅行家保桑尼阿斯在游历希腊期间,对所见铭文与遗迹描述得更加详尽。作为新时代我国文化创新发展的指导思想,习近平新时代中国特色社会主义文化思想,体现了鲜明的民族性、深厚的人民性、时代的先进性与历史的传承性,契合当今中国的国情,符合最广大人民的根本利益,具有极强的凝聚力与引领力。

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  从这个意义上说,中国共产党史与新中国的历史是密不可分的。四、跟踪学科发展前沿,推出一批原创性研究成果北京师范大学韩在柱领衔的“脑神经系统疾病及语言障碍的语言学研究”课题组,从不同角度利用多种方法开展语言障碍的理论和应用研究,开发出汉语障碍的评估系统和汉语脑功能定位的分析方法,建立多套大型数据库,多篇研究成果发表在认知神经科学领域国际顶尖期刊,影响因子总和为,为后续相关研究积累了宝贵资料;北京师范大学刘超领衔的“中国人社会认知的特征:心理与脑科学的整合研究”课题组,从心理学与脑科学整合的角度集中探讨中国人社会认知的特征,采用问卷量表、行为实验、人脑连接网络、群体交互等多种手段,系统研究在中国人社会认知的公平与道德认知过程的心理与脑机制,研究成果发表在《BrainandLanguage》上并被美国知名心理学教科书详细介绍。

众所周知,由于历史和文化上的关联,《三国演义》在日本、韩国、越南等汉文化圈国家的影响巨大,传播广泛。

  这些地方实践为民众提供了自由讨论的公共平台,民众借此获得更加全面的信息和更具说服力的观点,在理性沟通和思辨中实现偏好转换并最终达成共识。

  随着雅典的崛起,古典时代的文化成就显赫,民主昌盛,以石刻为主的铭文也进入“长铭期”,数量上亦以雅典为最。现共设有马列·科社、党史·党建、哲学、理论经济、应用经济、管理学、统计学、政治学、社会学、人口学、法学、国际问题研究、中国历史、世界历史、考古学、民族问题研究、宗教学、中国文学、外国文学、语言学、新闻学与传播学、图书馆·情报与文献学、体育学23个学科规划评审小组。

  佛经内外都有一些出自高僧或居士文人之手的成熟的诗歌、小说、戏剧类作品,它们是佛教文学的代表,其中偈颂与赞歌等佛教歌诗、佛传与僧传等佛教传记、变文与佛教说唱文学,以及譬喻、小说等文学文类,或者具有佛教文学特色,或者是佛教文学成就较高、影响较大的文学文类,具有重要的文类学研究意义。

  人们必须有了正确的世界观、方法论,才能更好观察和解释自然界、人类社会、人类思维各种现象,揭示蕴含在其中的规律。这就要求我们,在落实意识形态工作责任制上,加强阵地建设和管理,重点抓好各级组织与领导干部的学习与践行;要发挥主流媒体的引导力,提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力,加强互联网综合治理体系,营造清朗的网络文化空间。

  单纯文体是文体的原初形态,因为它只具备某种文体最低限度的特质,故曰单纯文体。

  澳门威尼斯注册网站编著这部长达150万字的权威国史专著,历时20载,凝聚着几代国史工作者的不懈努力。

  1825年,《希腊铭文集》第一分册出版;最终成书的四卷本中,前两卷由伯克编撰,第三卷由J.弗朗兹编撰,至1859年E.库尔提乌斯与A.基希霍夫完成了第四卷的编撰工作,H.勒尔负责整理的全书索引于1877年出版。该年度报告内容丰富,图文并茂,尤其是28个附录表格详尽收录了2014年度国家社科基金项目课题指南、各类项目立项名单和结项名单、《成果文库》《成果要报》目录以及近年出版的部分项目成果目录、在顶级期刊发表的部分论文目录等,并附全书光盘,具有重要的资料价值和研究参考价值。

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目的

学习如何从互联网上获取数据。数据科学必须掌握的技能之一。

本文所用到的第三方库如下: requests, parsel, selenium

requests负责向网页发送HTTP请求并得到响应,parsel负责解析响应字符串,selenium负责JavaScript的渲染。

网络爬虫是什么

网络爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取网站信息的程序或者脚本。

如何爬取网站信息

写爬虫之前,我们必须确保能够爬取目标网站的信息。

不过在此之前必须弄清以下三个问题:

  • 网站是否已经提供了api

  • 网站是静态的还是动态的

  • 网站是否有反爬的对策

情形1:开放api的网站

一个网站倘若开放了api,那你就可以直接GET到它的json数据。

比如xkcd的about页就提供了api供你下载

import requests
requests.get('https://xkcd.com/614/info.0.json').json()

那么如何判断一个网站是否开放api呢?有3种方法:

  • 在站内寻找api入口

  • 用搜索引擎搜索“某网站 api”

  • 抓包。有的网站虽然用到了ajax(比如果壳网的瀑布流文章),但是通过抓包还是能够获取XHR里的json数据的。

怎么抓包:F12 - Network - F5刷新即可 | 或者用fiddle等工具也可以

情形2:不开放api的网站

如果此网站是静态页面,那么你就可以用requests库发送请求,再用HTML解析库(lxml、parsel等)来解析响应的text

解析库强烈推荐parsel,不仅语法和css选择器类似,而且速度也挺快,Scrapy用的就是它。

你需要了解一下css选择器的语法(xpath也行),并且学会看网页的审查元素。

比如获取konachan的所有原图链接

from parsel import Selector
res = requests.get('https://konachan.com/post')
tree = Selector(text=res.text)
imgs = tree.css('a.directlink::attr(href)').extract()

如果此网站是动态页面,先用selenium来渲染JS,再用HTML解析库来解析driver的page_source。

比如获取hitomi.la的数据(这里把chrome设置成了无头模式)

from selenium import webdriver
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get('https://hitomi.la/type/gamecg-all-1.html')
tree = Selector(text=driver.page_source)
gallery_content = tree.css('.gallery-content > div')

情形3:反爬的网站

目前的反爬策略常见的有:验证码、登录、封ip等。

验证码:利用打码平台破解(如果硬上的话用opencv或keras训练图)

登录:利用requests的post或者selenium模拟用户进行模拟登陆

封ip:买些代理ip(免费ip一般都不管用),requests中传入proxies参数即可

其他防反爬方法:伪装User-Agent,禁用cookies等

推荐用fake-useragent来伪装User-Agent

from fake_useragent import UserAgent
headers = {'User-Agent': UserAgent().random}
res = requests.get(url, headers=headers)

如何编写结构化的爬虫

如果能成功地爬取网站信息,那么你已经成功了一大半。

其实爬虫的架构很简单,无非就是创造一个tasklist,对tasklist里的每一个task调用crawl函数。

大多数网页的url构造都是有规律的,你只需根据它用列表推倒式来构造出tasklist对于那些url不变的动态网页,先考虑抓包,不行再用selenium点击下一页
如果追求速度的话,可以考虑用concurrent.futures或者asyncio等库。

import requests
from parsel import Selector
from concurrent import futures

domain = 'https://www.doutula.com'

def crawl(url):
    res = requests.get(url)
    tree = Selector(text=res.text)
    imgs = tree.css('img.lazy::attr(data-original)').extract()

# save the imgs ...

if __name__ == '__main__':
    tasklist = [f'{domain}/article/list/?page={i}'
for i in range(1, 551)]

with futures.ThreadPoolExecutor(50) as executor:
        executor.map(crawl, tasklist)

数据存储的话,看你的需求,一般都是存到数据库中,只要熟悉对应的驱动即可。

常用的数据库驱动有:pymysql(MySQL),pymongo(MongoDB)

如果你需要框架的话

文章读到这里,你应该对爬虫的基本结构有了一个清晰的认识,这时你可以去上手框架了。

轻量级框架(looter):https://github.com/alphardex/looter

工业级框架(scrapy):https://github.com/scrapy/scrapy




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