Windows环境下的NodeJs妹子图网爬虫项目教程

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0 下载量 188 浏览量 更新于2024-11-23 收藏 10KB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于node的爬虫(爬取对象_妹子图网).zip" 知识点: 1. 爬虫基础概念:爬虫(Web Crawler)是一种按照一定的规则,自动抓取互联网信息的程序或脚本,其主要目的是从互联网上获取数据。爬虫的编写通常涉及网络请求、HTML解析、数据存储等技术。 2. Node.js基础:Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,它使用事件驱动、非阻塞I/O模型,使其轻量又高效,非常适合网络爬虫的开发。Node.js支持通过npm(Node.js的包管理器)安装各种模块,比如用于发送HTTP请求的request模块,用于解析HTML的cheerio模块等。 3. 爬虫技术实现:本项目的爬虫实现应该是基于Node.js环境,利用JavaScript语言开发而成。由于妹子图网作为爬取对象,项目开发者需要解决如何对目标网站进行有效的HTTP请求,包括模拟登录(如果需要)、解析网页内容、提取图片链接、下载图片等一系列过程。 4. 爬虫法律与伦理:在进行网络爬虫开发时,需要遵守相关法律法规和网站的robots.txt协议,尊重网站版权和隐私政策,避免非法爬取或侵犯他人权益。此外,项目开发者应当遵守数据抓取的伦理,合理控制爬虫的访问频率,避免对目标网站造成过大压力。 5. 项目测试环境:项目在Windows 10/11操作系统上经过测试,并确认一切正常。这说明项目具有良好的跨平台性,可以在多种Windows操作系统版本中运行。但需要注意的是,若在其他操作系统上部署,可能需要进行相应的环境配置和调整。 6. 项目文件结构:根据提供的压缩包文件名称列表,可以看出项目可能包含源码文件、授权码说明文件以及可能是文档或项目说明文件。这些文件将帮助用户理解项目的运作方式和使用方法。 7. Python标签与项目关联:尽管项目标题与“Node.js”相关,但标签中出现了“Python”。这可能是因为Python也常用于编写爬虫,或者项目可能在某些部分使用了Python语言,或者这是项目说明的一部分,用于引导用户了解与项目相关的技术栈。 8. 毕业设计与部署教程:本项目适合作为毕业设计,意味着它应该具有一定的教学意义和完成度,能够帮助学习者理解网络爬虫的整个开发和部署流程。压缩包中包含的部署教程说明,能够指导用户如何将爬虫项目从源码部署到运行环境,这对于新手学习者尤为重要。 总结,该基于Node.js的爬虫项目旨在爬取妹子图网的图片资源,并附有项目源码和详细说明,适合用作毕业设计的实践项目。项目具有较好的平台兼容性和明确的使用教程,可以为学习网络爬虫技术的用户提供宝贵的实践经验。不过在使用该爬虫项目时,应确保遵守相关法律法规,尊重目标网站的版权和隐私政策。

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传