自动爬取论坛数据的Web Scaping工具及数据集转换

需积分: 5 0 下载量 116 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 254KB ZIP 举报
资源摘要信息: "forum_dataset"是一个用于从话语论坛收集数据的Web Scraping工具。Web Scraping是一种从网页中提取信息的自动化技术。这种工具通常使用一种或多种编程语言编写,以便自动化地浏览网页、搜索特定的数据,并将这些数据保存到本地文件中。在这个案例中,forum_dataset工具使用了selenium和beautifulsoup 4两个非常流行的库来完成这个任务。 Selenium是一个自动化测试工具,它可以通过模拟浏览器操作来实现网页的自动化控制。通过selenium,forum_dataset能够模拟用户的行为,比如打开网页、滚动页面、点击按钮等,从而实现自动下载用户配置文件和帖子的功能。 BeautifulSoup是一个Python库,它用于解析HTML和XML文件。它能够从复杂的HTML文档中提取数据,功能强大且易于使用。forum_dataset使用BeautifulSoup 4来分析由selenium下载的HTML文件,并从中提取相关信息。 提取的信息最终被保存为json文件。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在这个论坛数据集中,每条帖子的信息都被存储在一个JSON对象中。 Dataset对象是数据集的一种表示形式,它包含所有的帖子数据。在Python的Pandas库中,Dataset对象可以通过加载JSON文件来创建,这样用户就可以使用Pandas提供的各种函数来处理数据集了。用户可以对Dataset对象进行过滤,只查看符合特定条件的帖子,也可以将其打印为表格,以便更直观地查看和分析数据。 【HTML】是超文本标记语言(HyperText Markup Language)的缩写,它是一种用于创建网页的标准标记语言。HTML文档包含了HTML元素,这些元素通过标签(如<p>、<div>、<a>等)定义,用于构建网页的结构和内容。在forum_dataset中,BeautifulSoup 4库被用来解析下载的HTML文件,从而提取出用户配置文件和帖子的相关信息。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的forum_dataset-main,很可能指的是论坛数据集的主要部分,或者是指包含整个数据集的压缩文件。压缩文件是一种减少文件大小以便于存储和传输的文件格式。常见的压缩格式包括.zip、.rar、.gz等。在这个案例中,我们假设forum_dataset-main是一个包含了所有提取的数据和代码的压缩文件,用户需要解压这个文件才能使用forum_dataset工具。 综上所述,forum_dataset是一个强大的Web Scraping工具,它结合了selenium和beautifulsoup 4来自动收集论坛数据,并以JSON和Pandas Dataset对象的形式进行存储和处理。这一过程涉及到HTML的解析,以及数据的压缩和解压操作,使得论坛数据的自动化收集和分析成为可能。

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

2023-05-30 上传