国科大移动互联网技术课程爬虫与NLP作业解析

资源摘要信息:"国科大移动互联网技术第三章爬虫和NLP部分四次作业" 本资源包含了国科大移动互联网技术课程中第三章爬虫技术和自然语言处理(NLP)部分的四次作业的Python源码以及项目说明。内容涉及爬虫开发、网络信息的抓取、数据存储、以及相关的技术实现方法。 1. 第一次作业: - 使用URILIB和正则表达式从Ucas网站中爬取邮箱和电话号码。 - 在人民网上抓取最新栏目文章，要求提取文章的标题、链接和来源。 - 对JD网站手机图片进行爬取。 2. 第二次作业: - 从学校信息门户网站爬取学校概况、组织机构等信息，包括相关目录名称。 - 抓取人民邮电出版社的推荐书籍信息，包括书名和价格。 - 使用requests库进行数据抓取，并将结果保存至数据库。 3. 第三次作业: - 使用requests和cookies技术完成淘宝网站的登录过程。 - 使用Scrapy框架实现自动登录学校信息门户网站，并获取网页下的各个条目名称和链接。 - 采用Scrapy爬取Ucas网站教学科研的新闻，提取新闻标题等信息。 4. 其他信息: - 资源内包含个人完成的大作业代码，所有代码均已测试运行成功。 - 答辩评审平均分为96分，资源质量较高。 - 如在运行过程中遇到问题，可以进行私聊询问，提供远程教学支持。 该资源的下载和使用可帮助学习者深入理解Python在网络爬虫和自然语言处理中的应用，掌握使用requests和Scrapy等工具进行数据采集和自动化登录的技术，同时也能了解如何将抓取的数据存储至数据库中。 【相关知识点详细说明】 1. 网络爬虫技术： - 爬虫的定义：网络爬虫是一个自动提取网页内容的程序，是搜索引擎的基础。 - 工具选择：在本资源中使用了Python的URILIB模块和requests库进行网页内容的抓取。 - 正则表达式：用于匹配和提取网页中的特定数据格式，如邮箱、电话号码等。 - 自动化登录：通过requests和cookies实现网站登录自动化。 2. Scrapy框架： - Scrapy是Python中一个快速、高层次的网页抓取和网络爬虫框架。 - 本资源中使用Scrapy框架来完成淘宝网站登录和Ucas网站新闻的爬取任务。 3. 数据处理和存储： - 数据解析：爬取数据后通常需要使用如BeautifulSoup等库对网页数据进行解析。 - 数据库存储：将爬取的数据保存至数据库，如MySQL、MongoDB等，以便于后续的数据分析和使用。 4. 自然语言处理(NLP)： - 虽然本次资源重点在于爬虫技术，但爬取的内容可能涉及文本数据，对这些数据进行后续处理（如分类、情感分析等）即为NLP的应用。 5. Python编程语言： - Python是数据科学和网络爬虫开发的首选语言，其丰富的库和框架使得开发更加高效。 【项目说明】 项目文档中应该包含了每个作业的具体要求，代码的运行环境配置说明，以及可能出现的问题和解决方案。资源的下载者应该按照文档指导，首先搭建运行环境，然后逐步运行各作业代码，验证其功能。对于代码中不懂的环节或遇到的问题，可以通过文档给出的联系方式寻求帮助。 此资源对于计算机科学与技术、数据科学和网络技术专业的学生来说，是一个非常好的实践案例和学习材料，通过实际操作可以加深对网络爬虫技术的理解并提高实际开发能力。同时，资源中所展示的项目规范和文档编写也是项目管理中非常重要的部分，值得学习者借鉴和应用。