beautifulsoup中find.text.strip()

时间: 2024-03-31 11:33:22 浏览: 209
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python爬虫案例开发教程.docx

在BeautifulSoup中，find()是用来查找第一个匹配指定标签的元素的方法。而text属性则用来获取该元素的文本内容。strip()方法则用来去除文本内容中的空格和换行符等空白字符。因此，find.text.strip()的作用是在找到的第一个匹配标签元素中获取其文本内容，并去除其中的空白字符。
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print(title.text.strip()) else: print(f"Failed to fetch the page. Status code: {response.status_code}") #### 四、注意事项 1. **CSS选择器调整**：示例中的CSS选择器（如class_='news-title'）是...
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- title_element.text.strip()：获取每个<h1>元素的文本内容，并去除首尾空白字符。 - data.append(title)：将提取的数据添加到列表中。 5. **处理提取到的数据** python for title in data: print...

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取天气信息 h = response.text a = soup.find_all("div",class_="weatherbox") b = a[0].text.strip() file.write(b[0:75]) file.close()报错

同时，请确保您已经正确导入了BeautifulSoup模块和相关的依赖库，并且response变量已经正确初始化。以下是一些可能的解决方案： 1. 检查文件是否成功打开：在调用file.write()之前，应该确保文件已经成功打开...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://search.51job.com/list/010000,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html' r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') job_list = soup.find_all('div', class_='el') for job in job_list: job_name = job.find('a').text.strip() company_name = job.find('span', class_='t2').text.strip() location = job.find('span', class_='t3').text.strip() salary = job.find('span', class_='t4').text.strip() print(f'{job_name} | {company_name} | {location} | {salary}')

这段代码是之前我给出的爬取 51job 网站数据的代码。这个代码可以爬取 51job 网站上关键词为 python 的职位信息，并输出职位名称、公司名称、工作地点和薪资。你可以根据需要修改关键词或输出的信息。...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re # 访问网页 url = 'http://lab1.xseclab.com/xss2_0d557e6d2a4ac08b749b61473a075be1/index.php' res = requests.get(url) # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') form = soup.find('form') question = form.find('div', {'class': 'col-xs-12 col-sm-9'}).text.strip() print(question) # 计算答案 pattern = re.compile(r'\d+') nums = pattern.findall(question) result = eval(nums[0] + nums[1] + nums[2]) print(result) # 提交答案 data = {'v': result} res = requests.post(url, data=data) # 获取 flag soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') flag = soup.find('div', {'class': 'alert alert-success'}).text.strip() print(flag)

这是一个 Python 脚本，用于访问一个网页，解析网页中的问题，计算答案并提交答案，最后获取 flag。 具体流程如下： 1. 使用 requests 库访问指定的网页，获取 HTML 内容。 2. 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML ...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2020.html'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')table = soup.find_all('table', {'class': 'table table-hover'})[0]tbody = table.find_all('tbody')[0]rows = tbody.find_all('tr')for row in rows: cols = row.find_all('td') print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip())代码发生list index out of range怎么解决

出现"list index out of range"的错误，通常是因为在使用索引访问列表... print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip()) else: print("表格列数不为3") 这样可以避免索引越界的错误。

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 构造请求urlurl = 'https://www.tianqi.com/zhongmou/10/'# 发送GET请求headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.43'}response = requests.get(url,headers=headers)# 判断请求是否成功if response.status_code == 200: # 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取天气信息 city = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='crumbs fl').find_all('a')[-1].text.strip() weather = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='wea').text.strip() temperature = soup.fin_alld('ul class_="weaul"', class_='tem').span.text.strip() wind = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='').i.text.strip() humidity = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='humidity').span.text.strip() # 将天气信息写入文本文件 with open('weather.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(f"城市：{city}\n天气：{weather}\n温度：{temperature}\n风力：{wind}\n湿度：{humidity}")else: print("请求天气预报数据失败！")检查并修改以上程序

city = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='crumbs fl').find_all('a')[-1].text.strip() weather = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='wea').text.strip() temperature = soup.fin_alld('ul ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import lxml headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel)" } for start_name in range(0, 250, 25): res = requests.get(f"https://book.douban.com/top250?start=", headers=headers) print(res.status_code) soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') t1 = soup.findAll('div', attrs={'class': 'pl2'}) for i in t1: t2 = i.find('a').text.strip() # 去除标签中的空格 print(t2)；去除其中会出现的空格

代码中的错误是在发送请求时没有正确地拼接 URL。应该将起始页数 start_name 与 URL 拼接在一起，修改如下： python import requests ... t2 = i.find('a').text.strip() # 去除标签中的空格 print(t2)

优化代码#coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://coi.hzau.edu.cn/' header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' +\ 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)' +\ 'Chrome/113.0.0.0' +\ 'Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57'} response = requests.get(url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') articles = soup.select(".list_right .list_right_list li") teacher_list = soup.find_al1("li", class_="name") for teacher in teacher_list: name = teacher.a.text.strip()#获取老师姓名 position = teacher.span.text.strip()#获取老师职位 print(f"姓名:{name}") print(f"职位:{position}") print("-------------")

position = teacher.span.text.strip() print(f"姓名:{name}") print(f"职位:{position}") print("-------------") 优化的地方包括： 1. 将请求头信息放在一个字典中，使代码更加简洁。 2. 将文章列表的...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd get_house_info (url) eaders = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') house_list = soup.find_all('li', class_='clear') house_info_list :list[dict[str,int]]= [] for i,house in enumerate(house_list,start=1): info = {} info['id'] = i info['title'] = house.find('div', class_='title').text.strip() info['positionInfo'] = house.find('div', class_='positionInfo').text.strip() info['address'] = house.find('div', class_='address').text.strip() info['followInfo'] = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() info['flood'] = house.find('div', class_='flood').text.strip() info['priceInfo'] = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() house_info_list.append(info) return house_info_list save_to_excel(house_info_list, file_name) df = pd.DataFrame(house_info_list) df.to_excel(file_name, index=False) if __name__ == '__main__': url = 'https://nj.lianjia.com/ershoufang/' #修改链接为当地链接 house_info_list = [] for i in range(1, 21): # 收集20页的数据，大约400条 page_url = f'{url}pg{i}/' house_info_list.extend(get_house_info(page_url)) save_to_excel(house_info_list, 'house.xlsx') 怎么修改return_info_house的错误

info['positionInfo'] = house.find('div', class_='positionInfo').text.strip() info['address'] = house.find('div', class_='address').text.strip() info['followInfo'] = house.find('div', class_='...

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_rental_info(url): response = requests(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser rental_list = soup_all('div', class_='content__list--item') for rental in rental_list: title = rental.find('p', class_='content__list--item--title').text.strip() price = rental.find('span', class_='content__list--item-price').text.strip() zone = rental.find('a', class_='content__list--item--des').text.strip() print(f'Title: {title}') print(f'Price: {price}') print(f'Zone: {zone}') print('---') page_count = 5 for page in range(1, page_count+1): url = f'https://sh.lianjia.com/zufang/pg{page}/' get_rental_info(url)

在函数get_rental_info中，它首先发送请求并获取页面的响应。然后使用BeautifulSoup将响应的文本解析为HTML对象。接着，它找到包含租房信息的div元素，并遍历每个租房信息。 对于每个租房信息，它找到标题、价格和...

-- coding: utf-8 -- from bs4 import BeautifulSoup from items import TravelsDetailItem from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider class TuniudetailSpider(RedisCrawlSpider): name = "detail_urls" allowed_domains = ["trips.tuniu.com"] redis_key = "tuniu:detail_urls" def parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text) tag_list_div = soup.find('div', {'class': 'tag-list clearfix'}) tag_list = tag_list_div.find_all('div') tags = [] for i in tag_list: tags.append(i.text) try: destination = soup.find('div', {'class': 'poi-container-header'}).p.text destination = destination.strip() price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text except Exception as e: destination="" price="" item = TravelsDetailItem() item["taglist"] = ",".join(tags) item["destination"] = destination item["price"] = price item["id"] = response.url.split("/")[-1] return item将每一行代码都作解释

price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text except Exception as e: destination="" price="" 从 HTML 内容中提取目的地和价格信息，如果提取失败则将值设为空字符串。 ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些小的优化

score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players....

import requests from bs4 import BeautifulSoup import lxml headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel)" } for start_name in range(0, 250, 25): res = requests.get(f"https://book.douban.com/top250?start=", headers=headers) print(res.status_code) soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') t1 = soup.findAll('div', attrs={'class': 'pl2'}) for i in t1: t2 = i.find('a') print(t2) break；去除输出中的空格

可以在输出 t2 之前使用 strip() 方法去除字符串两端的空格，例如： python ... t2 = i.find('a').text.strip() # 去除标签中的空格 print(t2) break 这样输出的 t2 就不会包含空格了。

import requests from bs4 import BeautifulSoup from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor url_template = 'https://book.douban.com/tag/编程?start={}&type=T' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} def get_book_list(start): url = url_template.format(start) response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') book_list = soup.find_all('li', class_='subject-item') return book_list def get_book_info(book): title = book.find('div', class_='info').a.get_text().strip() rating = book.find('span', class_='rating_nums').get_text().strip() return title, rating if __name__ == '__main__': with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: futures = [] for start in range(0, 100, 20): futures.append(executor.submit(get_book_list, start)) books = [] for future in futures: books.extend(future.result()) futures = [] for book in books: futures.append(executor.submit(get_book_info, book)) for future in futures: title, rating = future.result() print(title, rating)改成正确代码

title = book.find('div', class_='info').a.get_text().strip() rating = book.find('span', class_='rating_nums').get_text().strip() return title, rating if __name__ == '__main__': with ...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 构造请求头headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}# 发送请求response = requests.get('https://book.douban.com/tag/', headers=headers)# 解析页面soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 获取标签列表tag_list = soup.find_all('a', class_='tag-title-wrapper')book_list = []for tag in tag_list: # 构造标签页的链接 tag_url = tag['href'] # 发送标签页的请求 tag_response = requests.get(tag_url, headers=headers) # 解析标签页 tag_soup = BeautifulSoup(tag_response.text, 'html.parser') # 获取图书列表 book_items = tag_soup.find_all('li', class_='subject-item') # 遍历图书列表，获取图书名称和作者 for item in book_items: title = item.find('div', class_='info').h2.a.text.strip() author = item.find('div', class_='info').find('div', class_='pub').text.strip().split('/')[0] book_list.append((title, author))# 将图书列表转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(book_list, columns=['书名', '作者'])# 导出为 Excel 文件df.to_excel('book_list.xlsx', index=False)改进这段代码

author = item.select_one('.info .pub').text.strip().split('/')[0] book_list.append((title, author)) # 将图书列表转换为 DataFrame df = pd.DataFrame(book_list, columns=['书名', '作者']) # 导出为 ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = 'https://www.shanghairanking.cn/institution' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} data_list = [] for i in range(1, 6): params = { 'type': '0', 'page': str(i), 'num': '20', 'sort': 'sort_xw' } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table', class_='rk-table') tbody = table.find('tbody') tr_list = tbody.find_all('tr') for tr in tr_list: td_list = tr.find_all('td') name = td_list[0].text.strip() region = td_list[1].text.strip() manage = td_list[2].text.strip() category = td_list[3].text.strip() double_first_class = td_list[4].text.strip() data_list.append([name, region, manage, category, double_first_class]) df = pd.DataFrame(data_list, columns=['校名', '地区', '管理部门', '类别', '双一流']) df.to_csv('shanghairanking.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') print('数据已保存到shanghairanking.csv文件中！')报错tbody = table.find('tbody') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find'怎么解决

在这个代码中，出现这个错误的原因可能是因为 BeautifulSoup 没有找到 class 为 'rk-table' 的 table 元素。你可以在代码中增加一个判断语句来避免这个错误： table = soup.find('table', class_='rk-table') ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} movies = [] for page in range(0, 250, 25): params = {'start': page, 'filter': ''} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text rating = movie.find('span', class_='rating_num').text movies.append((title, rating)) for movie in movies: print(movie[0], movie[1])增加爬取导演，演员和上映时间还有电源类型

这里的代码中，movie.find('div', class_='bd').p.text 可以获取到电影的详细信息，包括导演、演员、上映时间和电影类型。需要对这个字符串进行进一步的处理，才能得到我们需要的信息。具体处理方法可以根据字符串...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://nantong.anjuke.com/sale/chongchuan/?from=HomePage_TopBar' # 获取网页内容 response = requests.get(url) html = response.content.decode('utf-8') # 解析网页内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') house_list = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'}) # 遍历房源信息 for house in house_list: # 房型 house_type = house.find('div', {'class': 'house-details'}).find_all('span')[0].text.strip() # 面积 area = house.find('div', {'class': 'house-details'}).find_all('span')[1].text.strip() # 小区 community = house.find('div', {'class': 'house-details'}).find_all('span')[2].text.strip() # 区域地点 location = house.find('div', {'class': 'house-details'}).find_all('span')[3].text.strip() # 总价 total_price = house.find('span', {'class': 'price-det'}).text.strip() # 每平方单价 unit_price = house.find('span', {'class': 'unit-price'}).text.strip() # 输出采集的数据 print('房型：', house_type) print('面积：', area) print('小区：', community) print('区域地点：', location) print('总价：', total_price) print('每平方单价：', unit_price) print('')为基础完成对数据进行清洗、处理：将面积、总价、每平方单价中的单位去除，并将数据转换为浮点型，将区域地点中的区和路名去除，仅保留中间的区域（例；取“崇川-北大街-幸福大道”中的“北大街”）。输出结果。

area = house.find('div', {'class': 'house-details'}).find_all('span')[1].text.strip()[:-2] # 去除单位 community = house.find('div', {'class': 'house-details'}).find_all('span')[2].text.strip() ...

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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。