package com.powerX; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select.Elements; import java.io.*; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.MalformedURLException; import java.net.URL; public class Main { publ
按要求实现下列问题：* 1)封装一个新闻类，包含标题和内容属性，提供get、set方法，重写toString方法，打印对象时只打印标题；** 2)只提供一个带参数的构造器，实例化对象时，只初始化标题；并且实例化两个对象：* 新闻一：中国多地遭雾霾笼罩空气质量再成热议话题* 新闻二：春节临近北京“卖房热”** 3)
数据挖掘案例实战1—百度新闻标题、网址、日期及来源 获取网页源代码编写正则表达式提取新闻1.提取新闻的来源和日期2.提取新闻的网址和标题 数据清洗并打印输出1.新闻标题的清洗2.新闻来源和日期的清洗 总代码理解 获取网页源代码 import requests headers = {'User-Age
<!DOCTYPE html> <html> <head> <!--网页中小窗口的代码1.0今天学到这里。每个标签都设置了自己的hight和line-height--> <meta charset="utf-8"> <title>document</title> <style type="text/css"> body{
写在前面 本博客仅用于个人期末复习，软件工程初学，欢迎指出错误及指导！ 一、ArrayList类 通过导入Java中的ArrayList类来创建，并且实现简单的添加、删除、替换操作 /* * 使用ArrayList类方法实现简单的列表添加和删除等操作 */ package demo; import ja
本文的目标 本文的目标是训练出上市公司新闻的分类模型，根据新闻标题将上市公司的新闻自动分为利好、利空和模糊中性三类。 本文是创新创业项目第一阶段的技术总结，只给出了设计方法和结果，不提供源码。 实现步骤 1.获取原始数据 使用爬虫调用百度搜索引擎的接口，获取了10000余条
超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338171330 笔者开源了一个带有超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目。 该项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目（感谢大佬们的开源），并根据自己的理解，将代码进行重构，
上一节讲到对于元素的操作和浏览器的常用操作如何通过代码实现，这次来学习如何通过定位元素，来获取元素的信息（元素属性、信息等） 获取元素相关的信息 size：元素的大小 text：元素内文本 is_displayed( ) ：元素是否可见 is_enabled()： 元素是否可用（一般用于判断按钮是否置灰） is_selected( )
import requestsimport jsonheaders = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36"}url = 'https://xueqiu.com/statuses/hot/listV2.json?'
1.主题：百度新闻爬取 2. python代码： import requests from bs4 import BeautifulSoup def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status()
1：文本标题标签：h1-h6 特点：有默认的样式，文字会加粗，而且字号不一样。 h1标签比较特殊，唯一性，单个网页中只能够出现一次，一般用于网站的logo。 h2-h6标签：板块的标题、一段叙述性文本的标题。 需要注意的问题：h1-h6 不
