Scrapy in Aktion: Baidu treibt die gemeinsame Nutzung von Anwendungsfällen für Smart-Car-Crawler voran

Scrapy in Aktion: Baidu-gesteuerter Smart-Car-Crawler-Anwendungsfallaustausch

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz wird die Smart-Car-Technologie immer ausgereifter und die Zukunft ist vielversprechend. Bei der Entwicklung intelligenter Autos ist eine große Menge an Datenerfassung und -analyse unvermeidlich. Daher ist die Crawler-Technologie von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel wird ein Crawler-Anwendungsfall vorgestellt, der über das Scrapy-Framework implementiert wird, um Ihnen zu zeigen, wie Sie mithilfe der Crawler-Technologie Daten zu intelligenten Autos erhalten.

1. Fallhintergrund

Baidu Drive Smart Car ist eine von Baidu eingeführte autonome Fahrlösung. Es realisiert autonomes Fahren durch die Bereitstellung von Produkten im Zusammenhang mit der intelligenten Fahrplattform Baidu Apollo, wie hochpräzise Karten, Positionierung, Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Steuerung. Um ein tieferes Verständnis von Baidu-gesteuerten Smart Cars zu erlangen, muss eine große Menge relevanter Daten gesammelt werden, wie z. B. Kartendaten, Flugbahndaten, Sensordaten usw. Die Erfassung dieser Daten kann durch Crawler-Technologie erfolgen.

2. Auswahl des Crawler-Frameworks

Scrapy ist ein Open-Source-Framework auf Basis von Python, das speziell für das Daten-Crawling verwendet wird. Es eignet sich sehr gut zum Crawlen großer und effizienter Daten und verfügt über eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit. Daher haben wir uns für das Scrapy-Framework entschieden, um diesen Fall zu implementieren.

3. Praktischer Fall

Dieser praktische Fall nimmt das Crawlen von Baidu-gesteuerten Smart-Car-Kartendaten als Beispiel. Zuerst müssen wir die Zielwebsite analysieren und die Datenpfade und Regeln bestätigen, die gecrawlt werden müssen. Durch die Analyse haben wir herausgefunden, dass der Datenpfad, der gecrawlt werden muss, ist: http://bigfile.baidu.com/drive/car/map/{ID}.zip, wobei ID eine Ganzzahl von 1 bis 70 ist. Daher müssen wir ein Scrapy-Crawler-Programm schreiben, um den gesamten ID-Bereich zu durchqueren und die Karten-ZIP-Datei herunterzuladen, die jeder ID entspricht.

Das Folgende ist der Hauptcode des Programms:

import scrapy

class MapSpider(scrapy.Spider):
    name = "map"
    allowed_domains = ["bigfile.baidu.com"]
    start_urls = ["http://bigfile.baidu.com/drive/car/map/" + str(i) + ".zip" for i in range(1, 71)]

    def parse(self, response):
        url = response.url
        yield scrapy.Request(url, callback=self.save_file)

    def save_file(self, response):
        filename = response.url.split("/")[-1]
        with open(filename, "wb") as f:
            f.write(response.body)

Codeerklärung:

1. MapSpider ist eine von scrapy.Spider geerbte Klasse, die den Namen des Crawlers, die Zielwebsite und die Start-URL definiert.
2. start_urls ist der Startpunkt des Programms und definiert den Datenpfad, der gecrawlt werden muss. Hierbei wird ein Listenverständnis genutzt, um alle URLs zu generieren, auf die zugegriffen werden muss. Beachten Sie, dass die Kartendaten von Baidu für intelligente Autos nur 70 IDs haben, sodass „range(1,71)“ der Bereich der IDs ist.
3. Die Parse-Funktion ist eine allgemeine Funktion zur Verarbeitung von Antworten. Verwenden Sie es in diesem Programm, um eine Download-Anfrage für die Karte zu senden, die jeder ID entspricht, und rufen Sie sie an die Funktion save_file zurück. Die Funktion „save_file“ steht im Mittelpunkt dieses Programms. Es übernimmt den Download jeder Karten-ZIP-Datei und speichert sie auf der lokalen Festplatte.
4. Programmausführung

Bevor Sie dieses Programm ausführen, müssen Sie die Anforderungsbibliothek von Scrapy und Python installieren. Geben Sie nach Abschluss der Installation den folgenden Befehl in die Befehlszeile ein:

scrapy runspider map_spider.py

Das Programm durchsucht automatisch die Kartendaten aller IDs und lädt sie auf die lokale Festplatte herunter.

5. Zusammenfassung

In diesem Artikel wird der Anwendungsfall des Baidu-gesteuerten Smart Car Map Data Crawlers vorgestellt, der über das Scrapy-Framework implementiert wird. Durch dieses Programm können wir schnell eine große Menge an Kartendaten erhalten, was eine starke Unterstützung für die Forschung und Entwicklung von Smart-Car-bezogenen Technologien darstellt. Die Crawler-Technologie bietet große Vorteile bei der Datenerfassung. Ich hoffe, dieser Artikel kann den Lesern hilfreich sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonScrapy in Aktion: Baidu treibt die gemeinsame Nutzung von Anwendungsfällen für Smart-Car-Crawler voran. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!