Java HTML解析器封装与第三方库集成指南

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0 下载量 104 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 4.13MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Html_Parser.zip_Parser_java parser" 从提供的文件信息中,我们可以推测这是一个关于HTML解析器的Java库压缩包。以下是基于文件信息的关键知识点: 1. **HTML解析器**: HTML解析器是一种用于分析HTML文档的软件组件,它能够将HTML文档中的标记转换成树状的数据结构。解析器允许开发者读取、遍历和操作HTML内容,这对于网页内容的抓取、数据提取、网页重构等多种应用场景至关重要。 2. **Java语言实现**: 解析器是用Java语言编写的。Java是一种广泛使用的编程语言,它具有跨平台、面向对象、安全性高等特点。Java广泛应用于服务器端、移动应用、大型系统等领域。使用Java编写的HTML解析器意味着它可以在Java虚拟机(JVM)上运行,具有良好的跨平台特性。 3. **第三方组件**: 描述中提到了“Thrid party”,这表明该HTML解析器是一个第三方提供的库。第三方库是指由其他公司或个人开发,不属于原始项目,但可以被集成到项目中使用的代码库。它们通常用来解决特定问题,加速开发过程,并减少重复劳动。使用第三方库,开发人员可以专注于应用逻辑的实现,而不必从头开始编写基础功能。 4. **文件结构说明**: - **license.txt**:包含该软件的许可证信息,通常是开源协议,例如GNU通用公共许可证(GPL)或Apache许可证等。开发者需要遵守这些协议才能合法使用该软件。 - **readme.txt**:这是一个常见的文件,用于提供软件的基本介绍、安装指南、使用说明和作者信息等。开发者在初次接触一个库或软件时,通常会首先阅读这个文件,以获取快速的入门指导。 - ***.txt**:这可能是一个与第三方下载资源网站***相关的说明文件,可能包含有关该解析器库的特定下载说明或资源链接。 - **src.zip**:这个文件包含了HTML解析器库的源代码。开发者可以通过查看源代码来了解库的内部工作方式,以及如何进行定制或调试。 - **bin**:这个文件夹可能包含了预编译的二进制文件,允许开发者无需重新编译源代码,直接运行解析器。 - **docs**:这个文件夹应该包含了HTML解析器的文档,包括API文档、使用示例和高级特性说明,对于理解如何使用该解析器至关重要。 - **lib**:这个文件夹通常包含了解析器依赖的其他库文件。在Java项目中,lib文件夹通常用于存放所需的jar包或库文件,确保解析器能够在项目中正确运行。 5. **Java解析器类型**: Java中常见的HTML解析器包括Jsoup、HTMLCleaner、JTidy等。这些库各有特点,例如Jsoup库提供了非常方便的API用于解析HTML文档,并可以轻松提取和操作数据。开发者需要根据实际项目需求选择合适的HTML解析器。 根据以上分析,可以确定该压缩包是一个第三方提供的HTML解析器库,用户需要根据许可证文件中的协议进行合法使用。通过阅读readme文档和官方文档,开发者可以快速上手该解析器,并利用提供的源代码和二进制文件深入学习和定制解析器功能。而lib目录中的库文件则是确保解析器能够正常工作的重要依赖。

import numpy as np import csv import pandas as pd import numpy as npjk import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决图标中汉字显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决图标中汉字显示问题 from urllib.request import urlopen,Request from bs4 import BeautifulSoup #云计算2113方宇-2021058226 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'} url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&enc=utf-8&wq=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&pvid=405a663911e84dd3822389ef5b97c147' response = Request(url,headers=headers) res = urlopen(response) data = res.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(data,'html.parser') ddd=soup.find('ul',class_="gl-warp clearfix") bbb=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-price>strong>i')#价格 ccc=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-shop>span>a')#店名 #云计算2113方宇2021058226 get_rmb_date = [] for i in bbb: get_rmb_date.append(i.text) get_shop_date = [] for i in ccc: get_shop_date.append(i.text) data = [] for i in range(len(get_shop_date)): temp = [] temp.append(get_shop_date[i]) temp.append(get_rmb_date[i]) data.append(temp) print(data) #云计算2113-方宇2021058226 f = open('D:/mypython/mycode/2021058226.csv','w',encoding='utf-8') csv_write = csv.writer(f) csv_write.writerow(['商品店家','商品价格']) for i in data: csv_write.writerow(i) f.close() #云计算2113方宇-2021058226 csv_file ='D:/mypython/mycode/2021058226.csv' csv_data=pd.read_csv(csv_file,low_memory=False) csv_df=pd.DataFrame(csv_data) dfl=csv_df.head(n=10) print(dfl) plt.figure(figsize = (10,6)) x = np.arange(10) y = np.array(dfl['商品店家']) xticks = list(dfl['商品价格']) print(x,y,xticks) p=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] plt.xticks(p,y,rotation=20) plt.bar(p,xticks,color='red') plt.show()如何将词云柱状图按序排列

2023-06-08 上传