基于python爬虫的论文的开题报告

基于python爬虫的论文的开题报告

主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了

基于python爬虫的论文的开题报告题目

如下：1基于MapReduce的气候数据的分析2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现3基于概率图模型的蛋白质功能预测4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现5基于hbase搜索引擎的设计与实现6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现7客户潜在价值评估系统的设计与实现8基于神经网络的文本分类的设计与实现9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用12图像对象检测分析系统的研究和应用13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现15音乐推荐系统的研究与应用16基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的研究与应用17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用19基于深度残差网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究20基于大数据分析的门户信息推荐系统21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用

1、爬虫技术概述 网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。  2、爬虫原理 1 网络爬虫原理 Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为Spider或者Crawler。 2 网络爬虫系统的工作原理 在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。资源库是用来存放下载到的网页资源，一般都采用大型的数据库存储，如Oracle数据库，并对其建立索引。 控制器 控制器是网络爬虫的中央控制器，它主要是负责根据系统传过来的URL链接，分配一线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页的过程。 解析器 解析器是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要有：下载网页的功能，对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊HTML标签的功能，分析数据功能。 资源库 主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品有：Oracle、Sql Server等。 Web网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度(网页中链出超链接数)较大的网站的URL作为种子URL集合。网络爬虫系统以这些种子集合作为初始URL，开始数据的抓取。因为网页中含有链接信息，通过已有网页的 URL会得到一些新的 URL，可以把网页之间的指向结构视为一个森林，每个种子URL对应的网页是森林中的一棵树的根节点。这样，Web网络爬虫系统就可以根据广度优先算法或者深度优先算法遍历所有的网页。由于深度优先搜索算法可能会使爬虫系统陷入一个网站内部，不利于搜索比较靠近网站首页的网页信息，因此一般采用广度优先搜索算法采集网页。Web网络爬虫系统首先将种子URL放入下载队列，然后简单地从队首取出一个URL下载其对应的网页。得到网页的内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列。然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载，然后再解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络或者满足某种条件后才会停止下来。  网络爬虫的基本工作流程如下： 首先选取一部分精心挑选的种子URL； 将这些URL放入待抓取URL队列； 从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。   3 抓取策略 在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略： 1深度优先遍历策略 深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。我们以下面的图为例： 遍历的路径：A-F-G E-H-I B C D  2宽度优先遍历策略 宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。还是以上面的图为例： 遍历路径：A-B-C-D-E-F G H I 3反向链接数策略 反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其他人的推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后顺序。 在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。 4Partial PageRank策略 Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。 如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。下面举例说明： 5OPIC策略策略 该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。 6大站优先策略 对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。 3、爬虫分类 开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？上面说的爬虫，基本可以分3类： （1）分布式爬虫：Nutch （2）JAVA爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector （3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发） 1 分布式爬虫 爬虫使用分布式，主要是解决两个问题： 1)海量URL管理 2)网速 现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下： 1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。 2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。 3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。 4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。 5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。 6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是1，但是这个版本绑定了gora-3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nx和Nx，这个Nx官网上写的是可以支持到hbase 94。但是实际上，这个Nx的意思是N3之前、N1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。 所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。 如果你是要做搜索引擎，Nx是一个非常好的选择。Nx和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到N3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。

基于python爬虫的论文

叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。

主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了

基于python爬虫的论文标题

大体的进度如下：增加了Cron： 用来告诉程序每隔30分钟 让一个task 醒来， 跑到指定的那几个博客上去爬取最新的更新用google 的 Datastore 来存贮每次爬虫爬下来的内容。。只存贮新的内容。。就像上次说的那样，这样以来 性能有了大幅度的提高： 原来的每次请求后， 爬虫才被唤醒 所以要花大约17秒的时间才能从后台输出到前台而现在只需要2秒不到对爬虫进行了优化 Cyaml 来安排每个程序醒来的时间经过翻文档， 问问题终于弄明白google的cron的工作原理－－实际上只是google每隔指定的时间虚拟地访问一个我们自己指定的url…因此在Django 下， 根本不需要写一个纯的python 程序 一定不要写：if __name__=="__main__": 只需要自己配置一个url 放在py里：def updatePostsDB(request): #deleteAll() SiteInfos=[] SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="L2ZStory" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="wordpress" SiteIappend(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="YukiLife" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="sina" SiteIappend(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="ZLife" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="wordpress" SiteIappend(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="ZLife_Sina" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="sina" SiteIappend(SiteInfo) try: for site in SiteInfos: feedurl=site['feedurl'] blog_type=site['blog_type'] PostSite=site['PostSite'] PostInfos=getPostInfosFromWeb(feedurl，blog_type) recordToDB(PostSite，PostInfos) Msg="Cron Job D" except Exception，e: Msg=str(e) return HttpResponse(Msg)yaml 要放在跟yaml同一个级别上：cron:- description: retrieve newest postsurl: /task_updatePosts/schedule: every 30 minutes在py 里只要指向这个把task_updatePostsDB 指向url就好了调试这个cron的过程可以用惨烈来形容。。。在stackoverflow上有很多很多人在问为什么自己的cron不能工作。。。我一开始也是满头是汗，找不着头脑。。。最后侥幸弄好了，大体步骤也是空泛的很。。但是很朴实：首先，一定要确保自己的程序没有什么syntax error…然后可以自己试着手动访问一下那个url 如果cron 正常的话，这个时候任务应该已经被执行了 最后实在不行的话多看看log… Datastore的配置和利用－－Using Datastore with Django我的需求在这里很简单－－没有join…所以我就直接用了最简陋的django-这个py 是个重点：复制代码代码如下:from appengine_dels import BaseModelfrom xt import dbclassPostsDB(BaseModel):link=LinkProperty()title=StringProperty()author=StringProperty()date=DateTimeProperty()description=TextProperty()postSite=StringProperty()前两行是重点中的重点。。。。我一开始天真没写第二行。。。结果我花了2个多小时都没明白是怎么回事。。得不偿失。。。读写的时候， 千万别忘了。。。PostDBput()一开始的时候，我为了省事，就直接每次cron被唤醒， 就删除全部的数据， 然后重新写入新爬下来的数据。。。结果。。。一天过后。。。有4万条读写纪录。。。。而每天免费的只有5万条。。。。所以就改为在插入之前先看看有没有更新， 有的话就写，没的话就不写。。总算把数据库这部分搞好了。。。爬虫的改进：一开始的时候，爬虫只是去爬feed里给的文章。。这样一来，如果一个博客有24＊30篇文章的话。。。最多只能拿到10篇。。。。这次，改进版能爬所有的文章。。我分别拿孤独川陵， 韩寒， Yuki和Z的博客做的试验。。成功的很。。。其中孤独川陵那里有720＋篇文章。。。无遗漏掉的被爬下来了。。import urllib#from BeautifulSoup import BeautifulSoupfrom pyquery import PyQuery as pqdef getArticleList(url): lstArticles=[] url_prefix=url[:-6] Cnt=1 response=urlopen(url) html=ad() d=pq(html) try: pageCnt=d("SG_pages")find('span') pageCnt=int(d(pageCnt)xt()[1:-1]) except: pageCnt=1 for i in range(1，pageCnt+1): url=url_prefix+str(i)+"html" #print url response=urlopen(url) html=ad() d=pq(html) title_spans=d("atc_title")find('a') date_spans=d('atc_tm') for j in range(0，len(title_spans)): titleObj=title_spans[j] dateObj=date_spans[j] article={} article['link']= d(titleObj)attr('href') article['title']= d(titleObj)xt() article['date']=d(dateObj)xt() article['desc']=getPageContent(article['link']) lstAappend(article) return lstArticles def getPageContent(url): #get Page Content response=urlopen(url) html=ad() d=pq(html) pageContent=d("articalContent")xt() #print pageContent return pageContentdef main(): url='_1191258123_0_html'#Han Han url="_1225833283_0_html"#Gu Du Chuan Ling url="_1650910587_0_html"#Feng url="_1583902832_0_html"#Yuki lstArticles=getArticleList(url) for article in lstArticles: f=open("blogs/"+article['date']+"_"+article['title']+"xt"，'w') write(article['desc']de('utf-8')) ＃特别注意对中文的处理 lose() #print article['desc'] if __name__=='__main__': main()对PyQuery的推荐。。很遗憾的说， BueautifulSoup让我深深的失望了。。。在我写上篇文章的时候，当时有个小一直找不到原因。。在我回家后，又搭上了很多时间试图去弄明白为什么BueautifulSoup一直不能抓到我想要的内容。。。后来大体看了看它selector部分的源代码觉得应该是它对于很多还有