1） 实验1具体要求和步骤 1. 设计爬虫系统从至少10个网站完成至少20万条网页信息的采集； 2. 设计或采用3种分词算法完成对网页中文本信息的分词和预处理； 3. 设计对文本内容敏感性判定方法，设计文本情感属性判定方法，设计针对不良信息的快速检测方法；

实验1的要求和步骤如下：

1. 设计爬虫系统从至少10个网站完成至少20万条网页信息的采集：在设计爬虫系统时，需要考虑如何获取目标网站的网页信息，如何进行网页的解析和存储等问题。可以使用 Python 等编程语言编写爬虫程序，使用第三方库如 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等来简化开发流程，并注意遵守相关法律法规和网站的使用协议。

2. 设计或采用3种分词算法完成对网页中文本信息的分词和预处理：对于采集到的网页信息，需要对其中的文本信息进行分词和预处理，以便后续的文本分析和挖掘。可以采用传统的基于规则或统计的分词算法如正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配等，也可以使用深度学习等方法来进行分词。

3. 设计对文本内容敏感性判定方法，设计文本情感属性判定方法，设计针对不良信息的快速检测方法：在采集和处理网页信息时，需要考虑如何对文本内容进行敏感性和情感属性的判定，以及如何快速检测和识别包含不良信息的文本。可以采用机器学习等方法训练分类器，或者使用字典匹配、规则匹配等方法进行快速判定和检测。需要注意的是，对于包含个人隐私、敏感信息或者侵犯他人权益的文本，需要加强保护和安全措施，避免造成不必要的法律风险。

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对天气网站进行爬虫1个月的数据，晴天，下雨，多云，使用某个算法

对天气网站进行爬虫，爬取一个月的数据，然后使用机器学习算法进行分类，将天气分为晴天、下雨和多云三类，具体实现过程如下：

1. 确定爬取的天气网站和需要爬取的数据。

比如我们要爬取中国天气网的天气数据，包括日期、天气状况、温度等等。

2. 使用Python的爬虫框架Scrapy进行网页解析和数据提取。

使用Scrapy框架可以方便地进行网页解析和数据提取，具体实现过程如下：

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Scrapy框架使用命令`scrapy startproject project_name`来创建项目，然后使用命令`scrapy genspider spider_name website_url`来创建爬虫。在定义爬虫的时候，需要定义爬取的起始URL和数据提取的规则。

- 编写数据提取规则。

Scrapy框架提供了一些选择器来方便地进行数据提取，比如XPath选择器和CSS选择器。在编写数据提取规则的时候，需要使用这些选择器来定位所需要的数据。

- 使用管道进行数据处理和存储。

Scrapy框架提供了管道（Pipeline）来方便地进行数据处理和存储，比如清洗数据、去重数据、存储数据等等。我们可以编写自己的管道来对爬取到的数据进行处理和存储。

3. 对爬取到的数据进行清洗和处理。

对爬取到的数据进行清洗和处理，比如去除HTML标签、去除重复数据等等。可以使用Python的字符串处理函数、正则表达式等方法进行数据清洗和处理。

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将爬取到的天气数据分为晴天、下雨和多云三类，可以使用机器学习算法进行分类。具体实现过程如下：

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选取一些有代表性的特征作为机器学习算法的输入，比如日期、温度、湿度、风向等等。可以使用Python的特征提取库进行特征提取。

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根据特征的类型和数据集的规模选择合适的机器学习算法进行分类，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。可以使用Python的机器学习库进行算法选择和训练。

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采用交叉验证等方法对机器学习算法进行评估，并根据评估结果对算法进行优化。

5. 分析和展示分类结果。

将分类结果进行分析和展示，比如绘制各种天气的分布图、绘制分类结果的混淆矩阵等等。

总之，对天气网站进行爬虫和机器学习算法分类需要我们熟练掌握Python的爬虫框架、数据处理和存储、机器学习算法等技术，同时也需要我们对所爬取的天气数据有一定的了解和认识。

写一个python爬虫和数据分析可视化系统需要用到哪些知识和资料以及涉及到的网站

为了编写python爬虫和数据分析可视化系统，你需要掌握以下技能：

1. Python编程语言

2. 网络爬虫技术，包括数据爬取、解析和存储

3. 数据分析和处理工具，例如Numpy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等

4. 数据库技术（例如MySQL和MongoDB）以及对SQL语言的了解

5. Web开发技术，包括后端框架和前端框架，例如Django和React等

6. 计算机视觉和机器学习的基本知识，例如图像处理和统计分析等

为了学习这些知识和技能，你可以参考以下资源：

1. Python官方文档：https://docs.python.org/3/

2. 网络爬虫相关文档和教程，例如Scrapy、BeautifulSoup和Requests等

3. 数据分析和可视化的在线资源和教程，例如DataCamp、Kaggle和Dataquest等

4. Web开发的相关资源和教程，例如Django官方文档、React官方文档和MDN Web Docs等

5. 机器学习和计算机视觉的相关资源和教程，例如Python机器学习库Scikit-learn和计算机视觉库OpenCV等

这些资源可以在搜索引擎和技术社区（例如Stack Overflow和GitHub）中找到。在编写python爬虫和数据分析可视化系统时，你还可以参考一些相关的博客文章和示例代码。