免疫组织化学方法检测牛海绵状脑病(BSE)和羊痒病(Scrapie)

按照本实验室建立的牛海绵状脑病免疫组织化学方法 ,将自制单克隆抗体4C11与PK酶消化处理的牛海绵状脑病阳性切片和羊痒病阳性切片进行反应 ,发现单抗4C11不仅能与牛海绵状脑病阳性切片发生强烈的免疫反应 ,而且也能与羊痒病阳性切片发生强烈的免疫反应。从阳性切片和阴性切片的实验来看 ,单克隆抗体4C11没有非特异性染色反应 ,并且也没有背景染色。用瑞士进口单抗6H4进行的对照实验获得了同样的结果。因此 ,可以用自制的单克隆抗体4C11替代昂贵的进口单抗6H4来监测我国的牛海绵状脑病和羊痒病。

基于Scrapy框架的互联网招聘信息可视化技术研究

互联网技术的飞速发展给人们获取信息带来了便利,而爆炸式增长的数据也为信息分析带来了挑战。尤其是毕业生在面对海量招聘数据时,容易迷失在海量数据中,因此本文借助网络爬虫Scrapy框架从招聘网站爬取了大量招聘岗位数据,并通过数据预处理、数据分析、数据可视化等一系列操作实现招聘信息的智能化分析。一方面能够及时了解招聘岗位的详细需求情况,为高校毕业生求职指明方向;另一方面便于高校根据市场人才需求情况及时调整人才培养方案,为社会培养出符合市场需求的高质量人才。

Scrapy框架辅助下的Python爬虫系统研究

为了解决传统网络爬虫在大型网站上提取信息效率不高的问题,研究引入了Scrapy框架作为Python网络爬虫的提取方法。以某图书网站为案例,文章深入分析了该网站的页面结构,编写了高效的爬虫文件源码,用于提取目标网站的关键信息,包括图书名称、价格、定价、作者和销量排名等。研究结果表明,通过对主流网站的信息提取实验,在实际应用中展示了该方法取得了良好的效果,可以成功提出需要的信息,并根据提取出的图书价格和销量排名信息可以分析出价格与销量之间的关系,实现了对大型网站的信息提取任务。研究为爬虫技术在数据采集和分析领域的应用提供了有力的支持,为信息爬取与处理提供了新的解决方案。

基于Python的房产信息网站数据采集策略分析

阐述Python数据采集和数据分析系统的设计与流程,应用Scrapy框架爬取二手房网站中的数据信息,进行处理后存入数据库中,结合不同房源的地区数据、地区均价、装修情况、房屋户型等基础条件,合理分析二手房市场的现状信息、房屋价格走向、检索目标,将数据结果进行可视化展示。

基于SVM的动态网页爬取方法研究

文章提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的动态网页识别方法,并结合Scrapy开源网络爬虫框架构建了动态网页的网络爬虫,实现了对动态网页的高效识别和内容抓取。以httpbin.org为测试网站,使用SVM模型对静态和动态网页进行分类,随后利用Scrapy框架动态调整抓取策略,验证了该方法的可行性和有效性。

基于直觉模糊推理的校园网络舆情信息监测研究

在开展网络舆情信息监测时,由于语言值具有犹豫属性,导致监测结果的可靠性较低,为此,提出基于直觉模糊推理的校园网络舆情信息监测研究。以Scrapy框架为基础,对校园网络平台中目标事件相关的网络舆情信息进行采集,在舆情信息监测阶段,引入了直觉模糊推理机制,利用语言真值直觉模糊矩阵校园网络舆情信息模糊集进行简化处理后,利用语言值犹豫度参数计算各组数据的语言值相容度,将不受六元语言真值直觉模糊关系影响的语言值作为监测结果。在测试结果中,Precision达到了67.88%,F1值也达到了53.12%。

基于流程控制的国际气象通信数据收集管理系统的设计与实现

近年来,天气和气候业务对国外数据种类和时效要求不断提高,为解决大量数据的收集分发压力以及管理问题,设计并实现了基于流程控制的国际气象通信数据收集管理系统。系统应用数据收集器Logstash、Inotify监听机制与分析平台Kibana等技术,支持多种通信协议,扩展Scrapy网络爬虫功能,通过流程控制、任务调度等方式实现大量数据快速高效收集和集成管理,有效提高数据并行处理能力和可扩展性,且设计了全流程监视,保障数据时效。系统已经上线提供服务,为业务/科研用户提供全球观测数据、国外卫星数据和数值预报产品等300余种,日收集数据量约2 TB。

基于Scrapy框架的微博用户信息采集系统设计与实现

为深入了解新浪微博用户的有关情况,从中找出最有影响力的微博用户,发现当前新浪微博中的意见领袖,需要知道每位微博用户迄今为止已发表的微博数、关注数和粉丝数等信息。为此使用Python语言设计实现了一个基于Scrapy框架的网络爬虫,该爬虫根据输入的微博用户标识号ID抓取该用户目前已发表的微博数、关注数和粉丝数等信息。由于要连续多次访问微博网站,为了不让微博网站拒绝访问,在设计的爬虫中使用了用户代理和IP代理,其中IP代理选用隧道代理这一动态类型。实验结果表明下载七千多位微博用户的信息用时6小时22分钟。

跨境电商新品榜数据自动跟踪研究与实现

选品是跨境电商运营的一个痛点,采集跨境电商新品榜数据能够获取市场趋势和竞争情况,为选品提供数据依据,使用人工跟踪新品榜数据难度大、效率低。因此,文章提出一种程序化实现新品榜数据自动跟踪的解决方案,使用Scrapy实现新品榜数据自动采集,使用存储过程和表值参数实现数据批量存储,使用Selenium实现商品商标自动化验证。该方案能够自动、高效获得新品榜数据,并将R (REGISTER)标商品自动清除,降低侵权风险,为跨境电商选品提供科学的数据依据,解决了跨境电商选品难的痛点。

基于Python的三种网络爬虫技术研究

针对网络爬虫技术选型较多,影响抓取效率和准确性的问题,对基于Python语言的Requests、Scrapy和Selenium三种主流爬虫技术进行分析。首先,安装配置开发环境,完成单线程和多线程爬虫软件开发;其次,爬取“站长之家”网站10页、100页、500页和1,000页简历数据,计算爬取时间;最后,通过爬取“中国裁判文书网”中的数据验证突破反爬虫机制的能力。实验结果表明,Requests爬虫使用一行代码就能实现数据爬取,开发定制灵活;Scrapy爬虫技术平均每页的抓取时间为0.02 s,并发性能突出;Selenium爬虫技术破解网站反爬虫机制能力强。因此,开发网络爬虫技术要综合考虑业务需求和技术特点,只有这样,才能达到最佳的数据抓取效果。

基于Python的网络爬虫技术研究

随着网络中数据量的快速增长,网络爬虫作为搜索引擎中非常关键的一项技术,如何准确、高效地批量获取到更具价值的信息一直是其研究难点。针对此问题,本文基于Python语言的Scrapy框架展开了深入研究,在此基础上构建了通用的网络爬虫框架,并针对其关键模块的功能实现进行了详细阐述,为相关研究提供了一定的参考价值。

基于Scrapy的新浪微博数据爬虫研究

为了快速获取到新浪微博中的数据,在学习和分析当前爬虫技术的原理、核心模块和运行过程的基础上,文章将探索实现一个基于Scrapy框架的网络爬虫工具,以完成数据捕获等目标。该工具可根据一个或多个微博关键词搜索相关微博信息,并将搜索结果写入本地文件。实验结果显示:该爬虫拥有较好的加速比,可以快速地获取数据,并且这些数据具有一定的实时性和准确性。

基于大数据技术的数据分析处理平台设计与实现

针对目前大数据分析处理组件多而乱、平台技术架构复杂等问题,综合应用MapReduce、Hive、Sqoop等大数据技术,结合Scrapy数据采集框架,设计一种数据分析处理平台,利用SpringBoot及Vue技术搭建Web系统,实现处理结果的可视化。应用该平台对中国蔬菜网上的某一批发市场数据进行分析处理,得出年度蔬菜最高最低差价、年度价格排名前十的蔬菜品种等指标统计结果,分析结果对该批发市场的蔬菜投放及价格调控具有一定的指导意义。

基于线性回归的房产分析与展示系统设计

线上营销平台房源数据离散分布,帮助消费者正确搜集房源信息、预测房价、制定购房决策对于提高购房效率具有重要作用。以房地产线上营销平台的结构化房产信息为研究对象,首先采用网络爬虫技术Scrapy框架采集并处理小区信息、房源信息等数据,选取其中具有代表性的特征,基于最小二乘法建立并优化多元线性回归模型,进行房产价格预测;然后开发一个基于Vue框架的Web端房产信息分析与展示系统,后端采用SpringBoot框架连接关系型数据库MySQL存储数据。最终实现了房源信息检索、比较及数据可视化功能,为购房者提供了房源价格展示、分析以及购房辅助决策服务。

基于Hadoop平台的岗位需求分析——以计算机软件行业为例

近年来,随着高校毕业生人数不断上升,毕业生就业竞争压力与日俱增。本文以计算机软件行业为例,设计并实现了一种基于大数据技术的行业招聘信息分析系统。利用Scrapy爬虫框架采集网络招聘数据,在Hadoop平台上,使用MapReduce对空值、重复值、异常值等异常数据进行数据预处理后,储存于HDFS分布式文件系统。之后选取行业、职位、地域等多个维度对行业招聘需求进行分析,挖掘出针对高职院校人才招聘的精准需求,并使用Java Web进行数据可视化展示。实践表明,计算机软件行业在职位、地域上存在较大差别,该系统能够为大学生在职业生涯规划上提供更有效的决策。

基于安卓的古诗词典App开发

在现如今经济高速发展的时代,人们对这一传统文化的记忆逐渐淡去。该App根据这一社会现象,使用现在流行的Python的Scrapy框架获取古诗词数据,使用Django框架构建服务器端程序,主流的Kotlin语言实现客户端程序,该App运行于安卓系统手机端。该App的服务用户是热爱古诗词的大众群体,让他们能够重温古诗词的经典,并且继承和发扬这一优秀的文化。

基于Scrapy的高性能网站状态批量采集系统

为实现对网站是否可用、域名解析是否发生变化、页面响应速度是否正常等状态的监测,需要定时批量采集上述信息,本文基于Scrapy框架设计并实现高性能网站状态批量采集系统。利用Scrapy异步IO框架高吞吐量的特点,可在短时间内完成大批量网站状态信息采集工作,能够有效地支撑后续网站状态监测分析。

基于Python的新浪微博舆情监控系统设计

利用Python开发工具和相关框架,设计了一种新浪微博舆情监控系统。文章首先分析了舆情监控的目的和现实意义,并阐述了国内外研究现状,然后从数据采集层、分析层和应用层三个层次构建了新浪微博舆情监控系统。通过Django框架开发Web网页,利用Scrapy爬取相关网络信息,并存储到MySQL数据库中,然后利用Pandas对数据进行清洗,Wordcloud对网络信息数据进行统计词频,生成词云,最后利用百度大脑的自然语言处理接口AiPNlP库进行情感分析,通过ECharts对分析的结果进行可视化。实验结果表明,本舆情监控系统可以对新浪微博的舆情热点进行有效的监测。

基于Scrapy框架网络爬虫技术的信贷大数据采集与应用研究

大数据技术为解决信息不对称问题提供了良好的思路,文中基于Scrapy框架网络爬虫技术,使企业可以获取更多用户的信贷信息,确保数据的完整性、可靠性,为信贷决策提供有效支撑。同时,文中基于Scrapy框架网络爬虫技术,提出了信贷大数据采集系统的设计方案,从而在互联网中获取更多有效数据,解决了企业信贷信息的不对称问题,减少了信贷风险。

基于Scrapy的太原二手房爬虫的设计与实现

随着经济的快速发展,人们买房获取数据信息越来越便利,但网络的海量数据也给人们快速摘取有用信息带来了很大的困难,同样太原二手房数据量也很庞大。利用Scrapy框架快速高效的爬取太原链家二手房数据,并对数据完成处理和存储,为买房人群提供有用信息数据参考。