Chapter09_01.zip压缩包内容解析

需积分: 5 0 下载量 114 浏览量 更新于2024-10-31 收藏 623KB ZIP 举报
资源摘要信息:"文件标题为'Chapter09_01.zip'，但描述和标签信息未给出，压缩包子文件的文件名称列表中仅包含'Chapter09_01'。根据这些信息，我们可以推断，该文件很可能是与计算机科学或信息技术相关的某个章节的压缩文件，具体是第九章的第一部分。由于没有更详细的信息，我们无法确定该章节的具体主题，但我们可以从常见的IT知识体系中进行合理推测。 在信息技术领域，章节标题通常与特定的技术或概念相关。例如，如果这是一本关于编程的书籍，'Chapter09_01'可能涉及特定的编程语言、框架或技术的深入介绍。如果这是一本关于网络安全的教材，它可能涵盖网络安全策略、特定类型的网络攻击、防御措施或加密技术等主题。此外，如果这是一本关于系统管理或操作系统的书籍，该章节可能讨论系统配置、网络服务、存储管理或操作系统的内部工作机制。 由于缺乏具体内容，我们无法提供更精确的知识点。但是，考虑到文件格式为'.zip'，这是一个广泛使用的压缩文件格式，通常用于文件存储和传输，以减少文件大小或便于打包多个文件。因此，可以猜测该压缩文件可能包含多个相关文件，例如代码示例、图表、练习题或额外的阅读材料，这些都可能作为辅助材料来帮助理解和应用该章节的核心概念。 总结来说，由于缺乏描述和标签信息，我们无法确切知道'Chapter09_01.zip'的具体内容。不过，我们可以推测，该文件是与信息技术相关的教学材料的一部分，可能是一本教材的章节，涵盖了某一特定主题的深度讲解，并可能包含了支持材料以辅助学习和实践。"

java1_chapter1_java_base.zip

2019-08-29 上传
"java1_chapter1_java_base.zip"这个压缩包文件显然包含了Java初学者的第一课源代码，旨在教授基础的Java知识。让我们深入探讨一下Java编程的基础，以及在这个阶段你可能会学到的关键概念。 首先，Java是一种面向...

Chapter02_Layout_Project.zip

2022-10-21 上传
《布局设计：深入理解Chapter02_Layout_Project.zip》 在Android开发中，布局设计是构建用户界面（UI）的核心部分。"Chapter02_Layout_Project.zip" 是一个专门探讨布局设计的项目压缩包，旨在帮助开发者提升在...

AUTOSAR_MCAL_CRYPTO.zip

2020-08-14 上传
specification are described in CRYPTO Driver chapter of this document. AUTOSAR CRYPTO driver requirements and APIs are described in the AUTOSAR CRYPTO driver software specification document

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

2023-05-05 上传
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

2023-05-05 上传
2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) 使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件，将其存储为DataFrame格式，并将第一...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import random import time main_url="http://www.xsbiquge.org/book/11432/" headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/114.0' } main_req=requests.get(main_url,headers=headers) title_list=[] chapters_list=[] main_bs4=BeautifulSoup(main_req.text,"html.parser") #print(main_bs4.text) main_find_list=main_bs4.find_all("div",class_="info-chapters flex flex-wrap")[1].select("a") #print(main_find_list[1].text) #print(len(main_find_list)) for i in main_find_list: #print(i) title_list.append(i.text) chapters_list.append("www.xsbiquge.org"+i["href"]) #print(title_list) #print(chapters_list) fp=open("./shu.txt","w",encoding="utf-8") for i,chapter_url in enumerate(chapters_list): chapter_req=requests.get(chapter_url,headers=headers) chapter_bs4=BeautifulSoup(chapter_req.text,"html.parser") print(chapter_bs4.select("#article"))

2023-06-10 上传
2. `chapters_list` 中存储的是每个章节的链接地址，但是在输出章节内容时，代码中使用了 `chapter_bs4.select("#article")`，这个选择器是用来选择 id 为 `article` 的元素，但是章节内容并没有这个 id，所以需要...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据（二级页面地址）存放于此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据（三级页面地址和章节名）存放于此列表 def get_url(url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: res.encoding =res.apparent_encoding print("页面获取成功") return res.text else: print("页面返回异常",res.status_code) except: print("页面获取错误") def get_book_list(self.url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url+i for i in self.bbok_list] self.book_list.remove('http://10.1.88.252:7000/庆余年') print(book_list) def get_chapter_list(self,url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self.chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_liat(book) for chapter in chapter_list: self.get_content(chapter) book_s = book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()这是一段爬虫代码，找出里面的错误并改正

2023-06-02 上传
4. 在 `get_chapter_list` 方法中，将 `self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n","")))` 改为 `self.chapter_list.append((self.root_url+a["href"],a.text.replace("\n","")))`，因为需要获取完整...

import requests from lxml import etree import os # 发送请求并获取HTML url = 'http://www.kanunu8.com/book3/6879/' response = requests.get(url) html_string = response.content.decode('gbk') #print(html_string) # 将HTML字符串转换为etree对象 root = etree.HTML(html_string) print(root) # 获取章节列表 chapter_list = root.xpath(u'//tr[@bgcolor="#ffffff"]/td') print(chapter_list) # 循环获取每个章节的内容 for chapter in chapter_list: chapter = chapter.xpath('./a/@href') chapter_url = url + chapter[0] print(chapter_url) response = requests.get(chapter_url) chapter_html_string = response.content.decode('gbk') print("---------") print(chapter_html_string) chapter_root = etree.HTML(chapter_html_string) print(chapter_root) title = chapter_root.xpath('//tr/td[@bgcolor="#FFFFFF"]/strong/font/text()')[0] content_list = chapter_root.xpath('//tr/td[@bgcolor="#FFFFFF"]/p/text()') #text_block = content_list.replace('
', '') #content = ''.join(content_list) print("---------------------") print(title) print(content_list) os.makedirs('动物农场', exist_ok=True) with open(os.path.join('动物农场', title + '.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content_list)

2023-06-08 上传
chapter = chapter.xpath('./a/@href') chapter_url = url + chapter[0] response = requests.get(chapter_url) response.encoding = response.apparent_encoding chapter_html_string = response.text ...

帮我把一下代码设置一个合理请求头，并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功！") return res.text else: print("页面返回异常！", res.status_code) except: print("页面获取错误！") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

2023-06-02 上传
for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main() ``` 这样就可以更好地模拟...

如何利用Matlab实现OFDM系统的信道估计以及峰均功率比(PAPR)降低？请结合《新加坡南洋理工OFDM教程：Chapter_6_OFDM_Notes.pdf概要》进行说明。

2024-11-08 上传
结合《新加坡南洋理工OFDM教程：Chapter_6_OFDM_Notes.pdf概要》提供的教程，学习者不仅可以获得理论知识，而且能够通过实际的Matlab仿真项目，更加深刻地理解信道估计和PAPR降低在OFDM系统中的具体实现。...
学不会前端的小林
  • 粉丝: 0
  • 资源: 1
上传资源 快速赚钱

最新资源