python运动数据分析范文第1篇

一、Web数据挖掘概述

(1) Web数据挖掘的定义。Web数据挖掘, 也被称为Web信息挖掘、Web知识发现以及网络信息挖掘等等, 从本质来看指的是数据挖掘与Web领域相结合的一种技术产物。该技术主要是从海量芜杂的网页信息中快速的获取与规整出有价值的数据信息, 并通过数据转换、分析与建模处理, 对所获取的信息进行分析处理, 然后根据分析结果评估现状并作出预测性判断, 因此Web数据挖掘具有较大的科研与商业价值。 (2) Web数据挖掘的分类与特点。Web数据挖掘的主要目的是从网页超链接、网页内容以及Web使用日志中快速获取有价值的信息, 因此根据Web数据挖掘的主要目的与所使用数据的不同类别, 可以把Web数据挖掘划分为Web结构挖掘、Web内容挖掘以及Web使用挖掘。其中, Web内容挖掘又包括文本挖掘与多媒体挖掘两类。由于Web自身所具有的特性, 因此, Web数据挖掘也具有复杂性、动态性以及异构性等特点。在实践中, Web数据挖掘主要分为Web资源获取、Web数据预处理、Web数据转换与集成、模式识别以及模式分析这五个阶段, 常用的Web数据挖掘技术主要有分类、聚类以及统计分析等等。

二、基于Python语言的Web数据挖掘

Python是当前应用十分广泛的一种程序设计脚本语言, 以其自身良好的解释性、交互性以及面向对象等多种特性, 使得运用Python脚本语言所编写的程序代码具有良好的可读性, 同时使用此脚本语言所编写的结构化代码也使得程序的开发与维护更加具有高效性。此外, 加之Python脚本语言对于初学者而言具有更加简洁易懂以及使用环境活跃等特性, 使得Python脚本语言迅速成为当前程序设计的热门语言之一。

(一) 网络爬虫

网络爬虫 (Spider) 也被称为网页蜘蛛, 指的是通过预设的规则在网络上进行信息抓取的一种脚本或者是一组程序。

Python脚本语言运用于网络爬虫设计具有其独特的优势, Scraping正是基于Python语言开发并封装的自动网络爬虫框架, 通过此自动网络爬虫框架可以进行定向的数据爬取工作。在实际运行过程中, 只需要预先填入设计好的爬虫规则, 然后运用此网络爬虫框架即可快速获取所需要的准确网页数据。

(二) Web Scraping的原理与作用

从工作原理来看, Web Scraping计算机程序在网络通信的传输层, 主要是通过TCP协议与Web服务器进行数据传输, 在应用层运用HTTP协议与服务器进行相应的数据交互。从功能上看了, 该程序主要分为HTTP交互模块与HTML解析模块这两大块。抓取的过程首先是HTTP交互模块向服务器的Web端口发起TCP链接, 建立起相应的链接之后, 交互模块再向Web服务器发送HTTP请求报文, 交互模块接收到服务器的应答报文之后进行相应的HTTP包拆封, 从中提取HTML数据, 然后HTML解析模块对数据进行解析与提取, 最后将提取的数据以格式化的形式存储于数据库系统或者是简单的结构化文本文件中。Internet是一个迅速发展的巨大信息资源库, 这些信息资源的存在方式大多是无结构的文本形式, 这也就给网络信息资源分类造成了一定难度。此外, 此程序还具有抓取速度快、准确性高等特点。通过运用抓取程序抓取数据只需要下载基本的HTML数据即可, 并不需要下载相关的多媒体资源、样式表以及Java Script文件, 也不需要通过渲染引擎对页面进行排版布局, 这样就大大的缩短了下载时间。同时, 运用程序抓取数据也有效的减少了人工操作的遗漏或错误情况, 即使出现问题只需要简单的修改程序更加方便纠错。

(三) 基于Python语言的Web数据挖掘设计

众所周知, Python语言是一种面向对象的直译式程序设计语言, 其简洁的语法与丰富的数据类库, 使得Web Scraping数据挖掘具有较强的可读性同时也更加便于维护。

1. HTTP交互模块的实现

Python标准库中的urllib2模块, 此模块中定义的类和方法有效的实现了对HTTP通讯协议的支持。模块不仅支持HTTP代理, 简单的HTTP认证与跳转、Cookie等功能, 同时还支持HTTP请求报文的头以及实体增改, 实现对应答报文的头以及正文进行数据读取。模块中提供了最基本的HTTP请求构造与应答处理功能, 能够实现对Cookie进行管理与自动维护。

2. HTML解析模块的实现

通过前面的HTML交互模块所取得的网站页面数据是结构混乱的, 数据较为粗糙字符编码也不确定并不符合XML规范。因此, 首先要确定文档的字符编码, 然后通过

的中的content-type元将数据解码成unicode的类型, 保证数据编码的一致性, 为后续数据的提取与储存提供方便。利用正则表达式可以快速的从复杂的文本中找到与规则相匹配的子串, 利用re模块进行数据提取。同时, XPath也可以方便的对HTML文档进行节点定位, 通过正则表达式与XPath就可以灵活的从HTML交互模块中提取任何感兴趣的节点信息, 并对所提取的信息进行反转义、去除冗余的空白字符与HTML标记等规范化处理。

3. 数据结构化存储

Web Scraping计算机程序最终输出的是结构化的数据, 并以unicode形式存储于文件与数据库系统中。对数据进行unicode字符编码要根据需要进行选择, 一般由数据所处的最终环境决定, 如果最终的数据应用在字符编码为UTF-8的网站上, 相应的就要选择相应的又UTF-8的编码进行存储。

三、结语

本文探讨了利用Python计算机程序语言进行Web数据挖掘的原理与方法, 分析了网络爬虫的算法优势以及相应的应用环境, 并就正则表达式数据存储方式以及抓取过程与方法进行了阐述, 体现了基于Python的Web数据挖掘的优势与特点, 有效的提高了Web数据挖掘的效率与性能。

摘要：本文介绍了Web数据挖掘的定义、分类以及特点, 阐述了Web数据挖掘在结构化数据方面所具有的速度快、准确性高等特点, 并从HTTP交互模块与HTML解析模块分析了Web数据挖掘的原理与流程, 并重点介绍了基于Python计算机程序语言的Web数据挖掘设计。

关键词：Python,大数据,数据挖掘,数据处理

参考文献

python运动数据分析范文第2篇

一、Python语言产生的背景

1989年荷兰人Guidovan Rossum开发了名为Python的脚本解释程序。Python是在ABC语言和Modula-3的基础上发展起来的, 并且结合了Unix shell和C的习惯。最初用于自动化脚本的编写, 随着后来不断地更新与新功能的添加, 逐渐被用于独立的项目开发。早起产生的社会反响不大, 在2004年以后其使用率直线上升, 并在2011年1月的TIOBE编程语言排行榜中夺取桂冠。

二、Python语言的特点

Python语言的优点主要如下:

解释型语言:Python语言不同于C语言, 代码在运行之前不需要进行编译。

动态型语言:变量声明是不需要说明变量类型, 例如直接编写x=01或x=”Python”。

面向对象:Python同时支持面向过程的函数编程与面向对象的抽象编程。支持通过组合 (composition) 与继承 (inheritance) 的方式定义类 (class) , 且没有存取说明符 (access specifier) 。

可移植性:Python作为开源软件, 用户可以自由地修改、复制及再分发源代码。且由于开源特性, Python已经被移植到Linux、Windows等平台上, 可以在基本所有的主流计算机平台上不加修改地运行。

可扩展性及可嵌入性:使用C/C++编写程序后在Python中使用, 可保证核心算法的运行速度及安全性。并可把Python嵌入C/C++程序中向用户提供脚本功能。

功能齐全:Python拥有庞大的标准库, 可以实现如正则表达式、文档生成、FTP、WAV、GUI等有关系统的操作。以及可定义的第三方库, 如web开发、爬虫、科学计算等。

Python语言缺点:

速度较慢:Python作为解释性语言, 运行速度较C/C++而言更慢。且由于现在电脑硬件配置普遍较高, 对实时性不强的程序基本没有影响。对实时性强的程序, 可以采用嵌入C程序的方法提高速度。

单行语句:由于Python在一条语句的末尾不加分号, 因此每行只能写一条语句。

强制缩进:Python代码块中不使用{}来明确模块边界, 而是使用缩进来写模块, 且在Python中代码块行首缩进的空白数必须相等。

三、Python语言的应用前景

(一) Web开发

Python提供了许多Web框架以便用户编写服务器端代码, 例如豆瓣和知乎就是基于Python语言开发的。在众多Web框架中, 最流行的是Django和Flask。Django为用户提供了全套的解决方案, 开发效率高, 易于纠错。Flask能够实现更加简单、灵活且细致的控制, 能够由用户自主决定实现方式, 实现更多的定制, 适用于小型网站的开发。

(二) 数据科学

Python在数据科学方面的应用包括机器学习、数据分析和数据的可视化。

机器学习作为人工智能的一个子领域, 通过为算法提供大量的样本, 让机器在学习的过程中不断积累经验, 产生对事物的一般描述从而达到识别的目的。例如YouTube和Amazon的推荐系统, 根据用户浏览情况向其推荐符合喜好的物品。Python中内置许多机器学习库, 包括带有内置热门算法的scikit-learn和能够自定义创建算法的TensorFlow。

要对分析数据, 首先要对其进行可视化处理。可视化后的数据能够直观地展示信息的结构, 使得抽象的信息具象化。Matplotlib是Python中用于数据可视化处理的2D绘图库, 通过matplotlib用户仅需很简单的代码便可绘制直方图、功率谱、散点图等。

(三) 其他

除此之外Python还可以应对几乎任何方向的技术编程, 例如爬虫、云计算、人工智能、金融分析和游戏开发等, Python中都有相应的库为其提供全方位的支持。

四、结语

Python语言由于其自身特点, 在很多领域都非常优秀, 是一门真正的全栈语言。对于未来人工智能领域的发展, Python语言会继续发挥其不可代替的作用, 推进信息时代的持续发展。

摘要：本文通过介绍Python语言的产生背景、特点及应用前景, 阐述了其是编程中不可代替的语言, 为未来互联网新型产业的发展奠定了基础。

关键词：Python,Web开发,数据科学

参考文献

[1] 康计良.Python语言的可视化编程环境的设计与实现[D].西安:西安电子科技大学, 2012.

[2] 朱贇.Python语言的Web开发应用[J].电脑知识与技术, 2017, 13 (32) :95-96.

python运动数据分析范文第3篇

近年来一个熟悉又陌生的名词“物联网”已经悄无声息的融入到我们的生活中。物联网物物相关联的网络, 物联网技术将智能安防系统的应用推向高潮, 使其在通讯中更智能化、更人性化。在物联网不断普及的当下, “智能安防系统”物联网典型代表之一, 受到社会经济市场的极大关注, 智能安防系统的必要性也是很多人探讨的话题。智能安防系统是以住宅为平台, 利用网络通信技术、综合布线技术等构成, 是人类科学和艺术的完美结合, 它源于生活, 并服务于生活。目前国内许多人并没有将智能安防系统看作是生活必需品, 认为是可有可无的存在, 对生活也不造成多大的好坏影响。但是在很多欧洲国家, 智能安防系统已是非常普及, 在美国就有超过40000户家庭正在使用智能安防系统。相比较而言在国内, 智能安防系统在家庭用户鲜少拥有, 且智能安防系统尚属新兴产业, 还需要改善和进步, 才能让更多的消费者认可。另一个方面, 虽然智能安防系统具有安全性和可靠性的特点, 但它的技术在实行上还略显复杂, 使得成本较高, 让大众消费者难以接受。

但近年来关于一氧化碳中毒、煤气爆炸、入室盗窃造成的人员与经济损失的报道屡见不鲜, 越来越多的家庭用户逐渐意识到智能安防的必要性。从物联网“十二五”规划, 习近平的深谋远见, 特朗普的智慧, 智能安防系统的普及指日可待。

二、项目的主要内容及实施目标

本项目所设计的智能安防系统采用树莓派作为主控, 程序采用可移植、简单、明确的Python语言编写, 各器件检测到的危险数据发送到树莓派, 让用户了解到家里的各种实时动态。无论用户身处室内或室外都可以了解家内情况, 实现对住宅安全情况的掌握。互联网时代, 每一个人都会访问互联网, 而且随着互联网的普及, 成本更低, 使用更方便, 更适用于广大消费者。而芯片的自我控制是解放人力, 生产力进步的表现。让人与机器之间的沟通交流更智能化。我们想通过这次的设计达到二者的相结合, 通过云端来实现智能安防系统可控设备的控制, 为用户打造更加贴心、安全的个性化智能安防系统体验。智能安防系统报警系统是同家庭的各种传感器、功能键、探测器及执行器共同构成家庭的安防体系, 是家庭安防体系的"大脑"。报警功能包括防火、防盗、煤气泄露报警及紧急求助等功能, 报警系统采用先进智能型控制网络技术、由微机管理控制, 实现对匪情、盗窃、火灾、煤气、紧急求助等意外事故的发生发给树莓派, 对紧急事件及时进行处理, 以达到把损失降低到最低的目的, 对于监测到的各类信息可以存储起来, 人们可以通过网络访问了解家里情况, 通过情况做出相应的应对。

(一) 主控芯片树莓派

基于系统的可靠性和稳定性考虑, 主控芯片我们选择树莓派作为主控, 树莓派是一台功能完整的迷你电脑, 一台完整的电脑所拥有的功能, 树莓派全都有 (只是体积变得更小) 。树莓派除了能完成传统嵌入式能够做到的网络视频监控、网络传感、音频解码等等外, 还能完成视频解码、机器视觉、3D游戏等等, 可以为我们多一个显示的界面, 以便于我们去了解家庭各部分的情况, 做到绝对的掌控。

(二) 图像采集树莓派模块摄像头

图像的采集, 我们选择树莓派摄像头模块, 因为对于树莓派最契合的就是树莓派摄像头模块, 它可以帮助用户检测家庭发生的各种情况, 可以为不在家的用户提供一个清晰的视野, 对盗窃匪情的发生有了预防作用, 当发生损失后, 也可以帮助人们快速破案, 将损失降到最低。

(三) 各类信号采集传感器

而对于气体传感器的选择, 我毫不犹豫的选择低成本的MQ-2气体传感器。MQ-2气体传感器是可用于家庭的气体泄漏监测装置, 适用于监测液化气、甲烷、酒精、烟雾。他的特点是广泛的探测范围、高灵敏度、极高的稳定性、驱动电路简单。对于温湿度传感器的选择, 我的首选就是比较简单好用的数字温湿度传感器DHT11, 它是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器, 该传感器包括一个电阻式感湿器元件和一个NTC测温元件, 它应用于专用的数字模块采集技术和温湿度传感技术。

(四) 系统与云端的连接--网络接口

为了将我们的系统设备方便的接入云端, 我们计划采用内嵌RJ-45接口, RJ-45接

口就是我们现在最常见的网络设备接口, 俗称“水晶头”, 专业术语为RJ-45连接器, 属于双绞线以太网接口类型。用它来实现远程传输, 做到无论身在何处, 只要有网络的存在, 都可以对家里情况了如指掌, 做到真正的智能安防。

(五) 自动控制

让我们的系统具有自己的“思维”, 能够根据当前情况, 自己采取相应的措施。比如室内可燃性气体超标, 我们的系统会自动开启我们的排风扇, 从而使该统有自动处理危险的功能, 从而保证家庭财产安全, 对于突发事故, 按下紧急按钮, 可发出警报, 可以传输给云端, 通知户主以及周围邻居, 以达到最快救援, 降低损失的目的。

(六) 人机交互界面

利用网页来实现交互, 可以方便的利用手机浏览器来登录IP地址, 利用网页实现远程传输, 显示家庭内部的各种情况, 即使户主不在家, 只要有网络就可以对家庭内部的情况了解, 以随时做出应对。

附:项目硬件系统组成

本系统包含了接收终端和发射终端两个部分, 树莓派为本设计的主控芯片, 另外, 系统还包含温湿度传感器模块、气体传感器模块, 树莓派摄像头模块, 烟雾传感器等。

摘要：本方案采用了树莓派为主控的智能安防系统。该系统主要温湿度传感器模块、气体传感器模块, 树莓派摄像头模块, 烟雾传感器等模块构成。有树莓派为主控来显示该系统的功能。通过选择树莓派摄像头模块对图像进行采集, 对于气体传感器的选择, 选择低成本的MQ-2气体传感器。对于温湿度传感器的选择, 我的首选就是比较简单好用的数字温湿度传感器——DHT11, 采用内嵌RJ-45接口将我们的系统设备方便的接入云端, 让我们的系统具有自己的“思维”, 能够根据当前情况, 自己采取相应的措施。本方案利用了身边的材料, 采用的树莓派是基于系统的可靠性和稳定性考虑, 采用MQ-2气体传感器是可用于家庭的气体泄漏监测装置, 采用内嵌RJ-45接口实现远程传输。

关键词：树莓派,MQ-2气体传感器,内嵌RJ-45接口,Python算法

参考文献

[1] 陈根.互联网+智能家居[M].机械工业出版社, 2015.

python运动数据分析范文第4篇

一、根据性能测试系统程序结构进行测试体系设计

(一) 根据系统测试类型进行测试体系设计

首先, 要结合性能测试体系的资源处理模式, 对影响该进程的process结构进行完整的调查, 根据process结构的特点, 对相关数据资源存储程序实施类型分析, 增强系统资源调用过程中的重点信息处置顺畅性。在完成了数据资源保存结构设计之后, 必须结合系统资源的价值调用体系特点, 对具体的函数资源入口数据处理要求进行分析与完善, 并保证所有的事件性质的资源都能结合断点资源体系的设计分析要求, 对具体的通信资源体系价值分析模式予以研究, 增强系统资源调用处理过程中的事件类型控制质量。

(二) 数据资源管控体系的实现

要对联合体数据资源管控体系当中的命令控制体系进行完整的价值分析, 并对具备回应性特点的系统资源调用信号进行函数价值的调取分析, 切实保证全部的命令性质的信号资源可以适应函数子进程的应用要求, 为测试类型的合理控制创造有利的基础性条件。要对当前的系统资源返回值应用要求进行完整的分析, 以便子进程在暂停状态下的数据资源分析处理模式可以根据状态分析体系的处理控制要求进行运作, 以便子进程可以在测试体系处在暂停状态下的初始化模式进行控制, 保证测试类型可以适应性能分析体系的资源控制要求。

二、python量化投资平台的实现

(一) 根据系统进程模式进行测试体系的实现

要结合性能控制体系的系统资源价值调用要求, 对处在命令控制模式之下的系统运作类型实施完整的分析, 并且跟据系统操作类型的进程控制特点, 对函数资源的入口分析体系进行完整的价值分析, 切实保证所有的子进程数据资源都可以在函数价值得到合理控制的情况下适应子进程状态控制要求, 为系统返回值价值的实现创造有利的基础性条件。除此之外, 要对进程管理工作执行过程中的状态信息特点进行完整的分析处置, 并保证系统的进程状态可以适应测试数据暂停状态下的命令执行体系控制特点, 为具体的信号资源调用价值的提高创造进程控制层面的支持。要对处在资源配套分析模式中的系统暂停特点加以研究, 切实结合资源循环体系的控制要求, 对通信数据资源实施监控程序的研究, 并对监控程序运行构成中的数据状态分析体系提供良好的体制基础, 保证具备暂停性特点的稳定。

(二) 多进程监控进程性能的实现

首先, 要对测试技术应用过程中的文件资源启动程序进行完整的分析, 保证数据资源可以在导入处理的过程中, 适应文件资源体系的调用控制要求, 切实保证所有的数据资源导入程序可以在监控体系运转的过程中, 适应入口函数的处理控制要求, 为数据资源监控体系的有效运转创造子进程的有利条件。除此之外, 要对现有的子进程调用程序进行完整的分析, 并对具体的程序资源控制体系进行分析设计, 为全部的数据资源执行体系提供有利的客观条件, 并保证任务处理工作的全部程序都能适应性能数据资源的收集处理要求, 保证全部的性能数据控制方案可以在监控机制的有效影响之下得到准确处理。在执行具体的性能测试业务的过程中, 要根据性能测试工作执行过程中的监控技术进程特点, 进行具体的子进程控制机制建设, 为后续的子进程业务控制程序提供合理的监控资源模式, 并保证后续的函数资源体系可以在子进程的有效控制之下进行命令参数的价值研究, 增强程序资源体系在命令参数领域的执行价值。

(三) 数据库设计与实现

在系统已经开始进行应用程序价值分析及控制之后, 必须对首要的性能测试数据从参数加以分析, 并根据数据资源的类型特点, 对具体的系统调用研究程序实施控制, 为系统调用数据资源的进程处理提供有利的客观环境, 增强子进程对函数调用返回体系的控制质量。在完成了初次的系统资源返回调用处理之后, 要对当前的子进程控制模式实施完整的分析处理, 并对现有的子进程数据空间加以完整的研究, 根据目前数据资源进程副本的数据资源控制要求, 对具体的子进程数据存储空间进行分析, 保证数据资源的存储业务可以在存储空间的有效维护之下进行性能测试体系的运用, 增强存储空间资源代码的分析处理质量。在空间资源副本的处理体系完成基本的运作之后, 必须对子进程的关联体系实施完整的分析处置, 以便资源存储空间的运行策略能够适应资源共享代码的应用要求, 增强资源控制体系下的子进程执行策略处理价值, 确保子进程的跟踪数据处理价值可以得到高质量的控制。

三、结论

在计算机技术高速发展的情况下, python量化投资平台的作用得到了进一步优化显现。因此, 针对计算机技术资源的发展特点, 对python量化投资平台进行初始性设计, 并制定与实际情况相符合的python量化投资平台优化运行策略, 对提升python量化投资平台的综合性建设质量, 具有十分重要的意义。

摘要：python量化投资平台是提升计算机技术资源应用质量的关键, 在大数据技术快速发展的情况下, 对python量化投资平台进行测试体系的优化设计, 并对其实现方案进行制定, 是目前很多python量化投资平台建设人员重点关注的问题。

关键词：python量化投资平台,设计,实现

参考文献

[1] 荣萍, 巩卉, 徐网林.量化对冲投资大有作为陆家嘴成功搭建量化对冲基金投资平台[J].中国高新区, 2016 (09) :49-51.

[2] 黄吉平.大数据时代量化投资:功能、挑战与解决路径[J].金融纵横, 2015 (05) :10-15.

[3] 付辉.现代金融理论演化对证券投资学教学改革的启示[J].金融教育研究, 2018, 31 (02) :74-80.

python运动数据分析范文第5篇

如今网络上遍布着各种各样的信息, 但是用户所感兴趣的信息只占少部分, 这时就需要使用爬虫技术, 把用户所感兴趣的信息从大量的数据中提取并保存下来。针对爬虫技术的研究、应用有很多, 李保国使用爬虫技术动态的新闻的评论进行爬取[1], 陈琳[2]、赵丽娜[3]等人通过模拟登陆分别对微博用户正文和图书借阅信息进行爬取, 潘巧智等人[4]针对在大数据的环境下设计的爬虫程序。但是本文所研究的仅仅爬取下来链接和验证码是不够的, 还要分别打开进行下载, 如果手工操作会浪费时间, 所以与Selenium2相结合[5]来进行下载。本文在之前研究的基础上, 使用Python语言设计程序, 模拟自动登陆, 对帖子评论中的百度云链接和验证码进行爬取, 然后自动打开链接, 将链接内的文件下载保存。

二、相关介绍

爬虫技术简单说就是自动获取网页上信息的技术, 首先对目标网页发出请求, 得到响应的内容后, 根据需求对响应的内容进行解析, 进而得到目标信息。但是有的信息只有登录后才能获取到, 所以就需要进行模拟登陆。模拟登陆一般采取的是添加cookie的方式来进行, cookie中保存的是用户的登录信息, 首先手动登陆一次, 将得到的cookie信息添加到程序中, 再运行程序就可以直接登陆成功。

使用Selenium2也可实现自动登陆, 通过定位控件, 将用户名和密码写入程序, 直接填入相应的位置, 点击登陆然后登陆成功。Selenium2是一个用于Web应用程序测试的工具, 可以使用常用的语言实现自动化, 其中webdriver使用浏览器原始的API, 直接对浏览器页面里的元素进行操作。但是对不同的浏览器处理方式有所不同, 常用的有FirefoxDriver和ChromeDriver, 本文使用的是chrome浏览器, 使用的也就是ChromeDriver来对信息进行爬取。

三、详细设计

(一) 模拟登陆百度

因为要爬取贴吧帖子内容, 有些信息必须登陆后才能获取到, 所以在爬虫开始前得先进行模拟登陆, 模拟登陆采取的是Python+Selenium2, url传入的为百度的网址, driver调用get方法, 打开给定url, 使用time.sleep (2) 实现等待, 保证页面加载完整, 然后使用driver.find_element_by_id () 进行定位, 通过定位模拟点击右上角的登陆, 在显示的登陆方法模拟选择用户名密码登陆, 将用户的用户名和密码分别模拟填入, 点击登陆即可成功登陆, 注意在页面跳转的时候设置时间进行等待以便页面加载完成。

(二) 爬取贴吧帖子内的百度云链接与提取码

登陆以后, 手动打开目标帖子, 此时按下f12, 再刷新网页, 点击network下的XHR, 可以看到有一个名为totalcomment的对象, 然后看该对象的comment_url, 这个comment_url就是之后提取信息所要用的, 而且每一页的相应的评论的comment_url都是有规律的, 通过程序就可以将所有页面帖子的评论信息都爬取下来。Urllib.request是一个打开url的可拓展的类库, 库中的urlopen (url) 获取了url的页面, 请求每一页的comment_url之后获取到响应的内容, 此时格式为bytes类型, 使用read () 方法对响应的数据读取, 并使用json.loads () 对数据进行解码, 将其转换为json格式s, 根据需求对json格式的数据进行评论提取s[data’][comment_list’], 再对json数据进行分析, 得到具体的每一条评论, 利用正则表达式匹配出评论中的百度云链接和提取码, 但可能存在只有链接没有提取码的情况, 为了对应提取码则为’, 直到帖子内的所有目标内容都被爬取下来,

(三) 将百度云链接内的内容下载到指定路径

爬取百度云链接内的文件采取广度优先的策略, 就是先把所有的链接和提取码都爬取下来之后, 再按顺序将文件爬取下来。上一步将帖子里的百度云链接和提取码分别放在两个List中, 下载使用Python+Selenium2实现自动下载, 模拟登陆百度云, 通过循环, 首先模拟请求一个链接, 进行定位然后模拟填写、点击进行下载, 这里可能会有两种情况, 一种是有提取码的, 一种是没有提取码的, 所以下载是的方法中有两部分, 通过判断链接对应的提取码是否为’来选择之后的操作。打开后要注意等待一定时间再进行下载, 下载完成后再继续下载下一个文件, 直到所有的文件都被下载下来, 再将chrome浏览器关闭。

四、总结

使用本文设计的程序, 可以快速的将贴吧帖子中的百度云资源下载下来, 在满足需求的同时, 提高了效率, 而且程序不仅仅在本文场景中适用, 也可适用于其他应用。

摘要：随着信息技术的发展, 人们在网络上的交流变得十分的频繁, 很多用户选择在特定的贴吧分享自己的信息资源, 其他用户如果感兴趣则会去查看并下载, 但是每个帖子里的资源可能有很多, 单个去下载会十分的繁琐, 本文使用Python设计的程序, 通过模拟登陆, 把目标帖子中的百度云链接以及提取码爬取下来, 之后利用Selenium2自动的把每个链接内的文件下载到指定目录中, 实现快速下载, 减少重复操作, 提高效率。

关键词：百度,Python,Selenium2

参考文献

[1] 李保国.基于聚类与LDA的新闻评论主题挖掘研究[D].武汉:武汉纺织大学, 2016.

[2] 陈琳, 任芳.基于Python的新浪微博数据爬虫程序设计[J].信息系统工程, 2016 (9) :97-99.

[3] 赵丽娜, 李伟, 康犇, 张凯.基于Python爬虫的借阅数据获取[J].北华航天工业学院学报, 2018, 28 (4) :61-62.

[4] 潘巧智, 张磊.浅谈大数据环境下基于Python的网络爬虫技术[J].网络安全技术与应用, 2018 (5) :65.

python运动数据分析范文第6篇

视觉是人类获取信息的主要途径, 大部分基于视觉的应用效果都依赖于图像质量。大数据时代, 数字图像已经被广泛地应用到国民经济各个领域。并且随着信息技术的发展, 图像的应用场景也会不断地延伸, 人们对图像数据的质量也会提出更高的要求, 然而在获取图像的过程中, 由于设备、技术等原因导致了获取的图像清晰度不能满足特定任务的需求, 因此数字图像处理技术就发挥了重要的作用。

图像的分辨率是衡量图像清晰度的重要指标, 分辨率越高, 数据能传达的信息越多, 越有利于图像在任务中的应用和分析。提高图像分辨率是图像处理中的重要任务之一。

图像超分辨率重建是以获取的原始图像或退化的图像序列为输入数据, 通过一系列图像处理和算法, 生成更高质量图像的技术和过程, 是综合了图像处理、人工智能等多门学科的交叉技术。目前已经在医学图像处理、视频监控等方面得到了应用, 随着图像应用领域的扩大, 图像高清重建技术将得到更多的关注, 有着更加广阔的应用前景。1964年, Harris和Goodman提出了利用外推频谱的方法合成细节信息更丰富的单帧图像技术是最早出现的图像超分辨率概念。后人对其进行了进一步的研究, 并相继提出了各种图像重建方法。

图像分辨率退化因素主要包括运动变换D、成像系统F、成像系统分辨率R以及加性噪声N的影响, 线性模型可以表示为:。超分辨率图像与图像降分辨率退化模型是可逆过程, 这一过程为图像超分辨率重建技术奠定了理论基础。当前的超分辨率重建技术主要有基于插值、重构和学习的重建算法。基于插值的重建技术出现较早, 它将单副图像看作是平面上的一个点, 在已知像素信息的基础上, 用高分辨率信息进行插值拟合, 这一过程可以用插值核来完成, 算法相对简单。随后陆续出现的迭代反投影等基于重构的算法则是从图像的退化模型出发, 通过提取低分辨率图像中的关键信息, 并结合高分辨率图像的先验知识来约束超分辨率过程。随着人工智能的兴起, 超分辨率重建技术利用了大量的训练数据, 基于数据学习和模型训练, 训练学习不同分辨率图像之间的映射关系预测高分辨率从而实现图像的超分辨率重建。建立映射关系的算法有K-近邻学习算法、回归学习算法和基于深度学习算法等。随着深度学习这一人工智能分支的深入研究, 基于深度学习算法逐渐显露出优势。

二、Python在人工智能方面的应用优势

当前最热门的人工智能编程语言Python是2018年IEEE Spectrum编程语言排行榜之首。作为一门科学研究语言, Python的三大用途是Web开发、数据科学 (包括深度学习、数据分析和数据可视化) 、脚本编程。作为一门开源程序语言, Python开发的程序可以轻松地移植到很多平台。Python在人工智能方面应用的优越性主要是它的开发效率高, 有庞大的第三方数据处理库支撑, 如Numpy、Scipy、MatPlotlib、Torch等。其中Numpy库是Python程序中最基础的库, 它使得Python能够对矩阵进行方便的运算, 这也是Python能够方便处理图像数据的基础工具。Numpy能够改善数学矢量运算性能, 加快程序执行速度。Scipy是一个针对工程和科学库, 它的功能是在Numpy基础提供高效的数学运算, 比如积分、导数、优化等。MatPlotlib是Python的绘图库, 利用MatPlotlib, 仅需要几行代码, 就可以生成直方图、散点图等各种数据图。另外, Python的Broadcasting机制使得形状不同的矩阵和标量之间可以直接运算, 简化了编程代码, 是Python的一大创新。

三、Python在图像超分辨率技术中的应用

SRCNN模型是人工智能领域早期出现的图像超分辨率重建解决方案, 包括图像块的提取和特征表示、特征非线性映射和重建。Python实现SRCNN处理模型, 采用三个卷积核, 第一层为 (991) , 第二层为 (1164) , 第三层为 (5532) 。首先图像预处理时将图像像素取值归一化处理后放大, 然后将放大后的图像作为卷积网络的输入, 进行插值运算。SRCNN的两个评价指标:PSNR (峰值信噪比) 和SSIM (结构相似性) 。2018年提出的SFTGAN超分辨率重建方法, 使用图像的分割掩码作为超分辨率的先验特征条件, 即模型中有特征空间转换层, 在超分辨图像的合成中使用语义图, 语义图的生成依赖图像分割网络。模型除了低分辨率图像的输入还有一个分割语义图的输入, 语义图约束了图像重建的解空间。Python实现SFTGAN模型的结构代码:

(1) 调用Torch的nn.Sequential容器快速搭建神经网络, 继承了Module的神经网络结构, 按构造顺序对网络进行添加。

self.res=B.sequential (conv0, conv1, conv2) #sequential容器组织连接网络

(2) 定义模型架构、网络的卷积层数和blocks。

(3) 定义核心的SFTLayer层, 定义空间特征变换映射, 部分核心组成如下:

SFTLayer特征转换模块是网络的核心部分, 它简化了模型的训练复杂度。

和另一应用广泛的矩阵运算工具Matlab相比, Python实现图像超分辨率算法的优点是有丰富的插件可以调用。在本例中, Python调用Torch快速搭建神经网络, 调用Opencv处理图像格式, 运用numpy进行计算, 这些工具给Python开发提供了很大的便利, 也是Python能在人工智能领域占据榜首的重要因素。

摘要：图像超分辨率重建技术是低分辨率图像经过一系列算法处理后转换成高分辨率图像的过程, 随着图像数据的应用领域不断延伸, 这一技术也逐渐成了图像处理研究热点之一。近几年Python语言在人工智能领域逐渐占领榜首, 它的优越性在于强大的第三方数据处理工具的支持。本文在图像超分辨率重建技术发展和Python语言特点的基础上, 介绍了Python语言在实现超分辨率图像中的应用。