https://i.jzj9999.com/quoteh5/ 这个网站能使用微信小程序云函数抓取内容吗
时间: 2023-12-18 22:03:24 浏览: 38
可以的，你可以使用云函数来抓取该网站的内容。具体步骤如下：
1. 在小程序开发者工具中创建一个云函数，命名为 `fetchData`（或者你喜欢的其他名称）。
2. 在 `fetchData` 文件中，使用 `axios` 或 `request` 等 HTTP 请求库发送请求，获取目标网站的 HTML 内容。
3. 使用 `cheerio` 或 `jsdom` 等库对 HTML 内容进行解析，提取出你需要的数据。
4. 在云函数中返回提取出的数据。
5. 在小程序的页面中调用云函数，获取数据并展示到页面上。
需要注意的是，如果你要抓取的网站存在反爬策略，你可能需要使用一些反反爬的技巧来绕过这些限制。同时，也需要遵守网站的规定，不要进行恶意行为。
相关问题
使用微信小程序云函数来抓取这网页的文字数据https://i.jzj9999.com/quoteh5/
抓取网页数据需要使用爬虫技术，微信小程序云函数目前只支持 Node.js 环境，我们可以使用 Node.js 的一个爬虫库 `cheerio` 来实现网页数据抓取。
以下是实现步骤：
1. 在微信小程序云开发控制台中创建一个云函数，命名为 `scrapeData`。
2. 在 `scrapeData` 目录下创建一个 `index.js` 文件。
3. 安装 `cheerio` 库，在 `scrapeData` 目录下打开命令行，执行以下命令：
```
npm install cheerio
```
4. 编写代码如下：
```js
// 引入依赖
const cloud = require('wx-server-sdk')
const axios = require('axios')
const cheerio = require('cheerio')
// 初始化 cloud
cloud.init()
// 云函数入口函数
exports.main = async (event, context) => {
// 抓取数据的网页地址
const url = 'https://i.jzj9999.com/quoteh5/'
try {
// 使用 axios 发送 GET 请求，并获取返回结果
const response = await axios.get(url)
// 使用 cheerio 加载返回结果的 HTML 内容
const $ = cheerio.load(response.data)
// 获取需要的数据
const data = $('div[class="content"]').text()
// 返回数据
return {
data
}
} catch (err) {
// 错误处理
return {
err
}
}
}
```
5. 保存文件，执行部署操作。
6. 在小程序端调用云函数 `scrapeData`，获取抓取到的数据。
用html写一个关于网抑云的治愈网页代码
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>网抑云治愈站</title>
<meta charset="UTF-8">
<style>
body {
background-color: #f5f5f5;
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 0;
padding: 0;
}
header {
background-color: #f9c2ff;
padding: 20px;
text-align: center;
}
h1 {
font-size: 50px;
margin: 0;
}
nav {
background-color: #e7e7e7;
padding: 20px;
}
nav ul {
list-style-type: none;
margin: 0;
padding: 0;
display: flex;
justify-content: center;
}
nav li {
margin: 0 10px;
}
nav a {
color: #000;
font-size: 20px;
text-decoration: none;
}
main {
padding: 50px;
display: flex;
flex-wrap: wrap;
justify-content: center;
align-items: center;
}
.card {
background-color: #fff;
box-shadow: 0 4px 8px 0 rgba(0, 0, 0, 0.2);
max-width: 300px;
margin: 10px;
text-align: center;
padding: 20px;
}
.card img {
max-width: 100%;
height: auto;
}
.card h2 {
font-size: 24px;
margin: 10px 0;
}
.card p {
font-size: 18px;
margin: 10px 0;
}
footer {
background-color: #333;
color: #fff;
padding: 20px;
text-align: center;
}
</style>
</head>
<body>
<header>
<h1>网抑云治愈站</h1>
<p>一起来放松一下吧！</p>
</header>
<nav>
<ul>
<li><a href="#music">音乐</a></li>
<li><a href="#video">视频</a></li>
<li><a href="#picture">图片</a></li>
</ul>
</nav>
<main>
<div class="card">
<img src="https://i.loli.net/2021/11/02/dH5OLZr3NwK1jzJ.jpg" alt="音乐">
<h2 id="music">音乐</h2>
<p>听一些轻柔的音乐，让自己的心情变得平静。</p>
<audio controls>
<source src="https://m10.music.126.net/20211102100844/2f2c1c2dca21e18cad7a906f4f9d8a08/ymusic/obj/w5zDlMODwrDDiGjCn8Ky/8912340972/6f1a/ae99/6e49/60f8c0d8d6b2c2d1fda5a5b5e8d5c5ac.mp3" type="audio/mpeg">
</audio>
</div>
<div class="card">
<video controls>
<source src="https://vdept.bdstatic.com/376b6d6554566c717a6f6336396c6f6e/724b4a425a444d6b/aae62e7b32c4b6e56b0c1d9f0709e4d4c7f4a86a3a4cbf4b06cfa7ba42d2c9d7fbca700c2d2f5988d0df75252b6e7f6.mp4?auth_key=1635819041-0-0-55bead4f7a3ce3a0b4d0e4d8d7ba9bb2" type="video/mp4">
</video>
<h2 id="video">视频</h2>
<p>看一些可爱的小动物视频，让自己的心情变得温暖。</p>
</div>
<div class="card">
<img src="https://i.loli.net/2021/11/02/ABmJb9zU6FRyMkE.jpg" alt="图片">
<h2 id="picture">图片</h2>
<p>欣赏一些美丽的风景图片，让自己的心情变得舒畅。</p>
</div>
</main>
<footer>
<p>网抑云治愈站 © 2021</p>
</footer>
</body>
</html>
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Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。
Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。
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变量：MATLAB 中的变量不需要预先声明，直接赋值即可。
数组：MATLAB 使用方括号 [] 创建数组，数组索引从 1 开始。
运算符：包括加、减、乘、除、乘方等。
函数：MATLAB 有大量内置函数，也可以编写自定义函数。
2. 绘图
MATLAB 提供了丰富的绘图功能，如绘制线图、散点图、柱状图、饼图等。
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x = 0:0.01:2*pi;
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plot(x, y);
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3. 数据分析
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实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成
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用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB，其中w(n)是零均值高斯色噪声，w(n)=0.8*w(n-1)+e(n)，e(n)服从零均值方差为se的高斯分布
以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码：
```matlab
% 参数设置
N = 100; % 信号长度
se = 0.5; % 噪声方差
w = zeros(N,1); % 高斯色噪声
w(1) = randn(1)*sqrt(se);
for n = 2:N
w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se);
end
% 计算频率估计CRLB
fs = 1; % 采样频率
df = 0.01; % 频率分辨率
f = 0:df:fs/2; % 频率范围
M = length(f);
CRLB = zeros(M,1);
for
JSBSim Reference Manual
JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。