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LLM-Online-Assistant
我要开发同款所属分类数据分析、提示词、LLM
授权协议MIT许可
作品详情
这个程序是一个网页爬取工具,主要包含以下功能模块:
用户界面模块: 使用 PyQt5 库构建,提供图形界面,让用户可以方便地输入关键词、选择搜索引擎、设置爬取页数和导出目录等参数,并查看爬取状态和结果。
爬取模块: 利用 requests 库发送网络请求,获取网页内容;使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容,提取标题、日期、链接和正文等信息。
并发处理模块: 使用 concurrent.futures 库实现并发爬取,提高爬取效率。
文件处理模块: 将爬取结果保存到文本文件中,并提供文件列表、复制和删除等功能。
日志记录模块: 使用 logging 库记录程序运行过程中的信息,方便调试和监控。
用户可以使用这个程序实现以下功能:
根据关键词,从指定的搜索引擎中爬取多个网页的内容。
选择爬取页数,控制爬取范围。
选择导出目录,方便管理爬取结果。
查看爬取状态和结果,包括字数、字符数等统计信息。
复制爬取结果到剪贴板。
删除不需要的爬取结果文件。
我的任务、技术栈和成果
在这个程序开发中,我主要负责以下任务:
设计和开发用户界面,包括布局、控件和交互逻辑。
实现网页爬取和解析功能,包括处理各种异常情况。
集成并发处理模块,提高爬取效率。
实现文件处理功能,包括保存、复制和删除等操作。
编写日志记录代码,方便调试和监控。
我使用了以下技术栈:
Python: 作为主要的编程语言。
PyQt5: 用于构建图形用户界面。
requests: 用于发送网络请求。
BeautifulSoup: 用于解析 HTML 内容。
concurrent.futures: 用于实现并发处理。
logging: 用于记录日志信息。
最终成果:
我成功地开发了这个网页爬取工具,实现了预期功能,并具有以下优点:
易于使用: 图形界面友好,操作简单直观。
功能强大: 支持多个搜索引擎,可以爬取大量网页内容。
效率高: 采用并发处理,爬取速度快。
结果清晰: 将爬取结果保存到文本文件中,方便查看和分析。
难点和解决方案
在开发过程中,我遇到了一些难点,例如:
网页结构变化: 不同的网页结构不同,需要针对不同网站编写不同的解析规则。
反爬虫机制: 一些网站会采取反爬虫措施,需要采取相应的应对措施,例如设置请求头、代理 IP 等。
并发控制: 并发爬取时,需要控制并发数量,避免对目标网站造成过大的压力。
针对这些难点,我采取了以下解决方案:
灵活的解析规则: 使用 BeautifulSoup 库提供的多种解析方法,并根据实际情况编写不同的解析规则。
反爬虫措施: 设置 User-Agent 头部信息,模拟浏览器访问;使用代理 IP 池,避免被封禁。
限制并发数量: 使用 concurrent.futures 库的 ThreadPoolExecutor 类,设置最大线程数,控制并发数量。
通过以上解决方案,我成功地克服了开发过程中的难点,并最终完成了这个网页爬取工具的开发。
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