Wie führt man Web Scraping und Data Mining in C++ durch?-C++-php.cn

Wie führt man Web Scraping und Data Mining in C++ durch?

WBOY

Freigeben： 2023-08-26 14:53:07

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Wie führt man Web Scraping und Data Mining in C++ durch?

Wie führt man Webcrawling und Data Mining in C++ durch?

Ein Webcrawler ist ein automatisiertes Programm, das Informationen im Internet sammelt. Beim Data Mining werden wertvolle Informationen, Muster und Wissen aus großen Datenmengen extrahiert. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Sprache C++ für Web-Crawling und Data Mining verwenden.

Schritt 1: Netzwerkanfragen einrichten

Zuerst müssen wir mit C++ Code schreiben, um HTTP-Anfragen zu senden, um die erforderlichen Daten von der Zielwebsite zu erhalten. Wir können die C++-Curl-Bibliothek verwenden, um diesen Schritt zu implementieren. Hier ist ein Beispielcode:

#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>

size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, std::string* output) {
    size_t totalSize = size * nmemb;
    output->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
    return totalSize;
}

int main() {
    CURL* curl;
    CURLcode res;
    std::string output;

    curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
    curl = curl_easy_init();

    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "https://example.com");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &output);

        res = curl_easy_perform(curl);

        if (res != CURLE_OK) {
            std::cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << std::endl;
        }

        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    curl_global_cleanup();

    std::cout << output << std::endl;

    return 0;
}

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Schritt 2: HTML analysieren und Daten extrahieren

In Schritt 1 haben wir den HTML-Inhalt der Zielwebsite erhalten. Als nächstes müssen wir eine HTML-Parsing-Bibliothek verwenden, um den HTML-Code zu analysieren und die erforderlichen Daten zu extrahieren. Es gibt mehrere beliebte HTML-Parsing-Bibliotheken in C++, wie Gumbo, LibXML und RapidXML. Hier verwenden wir die Gumbo-Bibliothek zum Parsen.

#include <gumbo.h>
#include <iostream>
#include <string>

void processElement(GumboNode* node) {
    if (node->type != GUMBO_NODE_ELEMENT) {
        return;
    }

    GumboAttribute* href;

    if (node->v.element.tag == GUMBO_TAG_A &&
        (href = gumbo_get_attribute(&node->v.element.attributes, "href"))) {
        std::cout << href->value << std::endl;
    }

    GumboVector* children = &node->v.element.children;

    for (size_t i = 0; i < children->length; ++i) {
        processElement(static_cast<GumboNode*>(children->data[i]));
    }
}

void parseHTML(const std::string& html) {
    GumboOutput* output = gumbo_parse(html.c_str());
    processElement(output->root);
    gumbo_destroy_output(&kGumboDefaultOptions, output);
}

int main() {
    std::string html = "<html><body><a href="https://example.com">Link</a></body></html>";
    parseHTML(html);
    return 0;
}

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Schritt 3: Data Mining und Analyse

Sobald wir die benötigten Daten erhalten haben, können wir verschiedene Data Mining- und Analysealgorithmen in C++ verwenden, um die Daten zu analysieren. Beispielsweise können wir die C++-Bibliothek für maschinelles Lernen verwenden, um Clusteranalysen, Klassifizierungsanalysen und prädiktive Analysen durchzuführen.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <mlpack/core.hpp>
#include <mlpack/methods/kmeans/kmeans.hpp>

int main() {
    arma::mat data = {
        {1.0, 1.0},
        {2.0, 1.0},
        {4.0, 3.0},
        {5.0, 4.0}
    };

    arma::Row<size_t> assignments;
    mlpack::kmeans::KMeans<> model(2);
    model.Cluster(data, assignments);

    std::cout << "Cluster assignments: " << assignments << std::endl;

    return 0;
}

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Im obigen Codebeispiel haben wir den KMeans-Algorithmus der mlpack-Bibliothek verwendet, um eine Clusteranalyse für den angegebenen Datensatz durchzuführen.

Fazit

Durch die Verwendung von C++ zum Schreiben von Webcrawler- und Data-Mining-Codes können wir automatisch Daten aus dem Internet sammeln und verschiedene C++-Data-Mining-Algorithmen zur Analyse verwenden. Dieser Ansatz kann uns helfen, zugrunde liegende Muster und Muster zu entdecken und daraus wertvolle Informationen abzuleiten.

Es ist zu beachten, dass beim Schreiben von Code sorgfältig auf Speicher- und Leistungsprobleme sowie Fragen der Rechtmäßigkeit und des Datenschutzes geachtet werden muss, da beim Webcrawlen und Data Mining auf große Datenmengen zugegriffen und diese verarbeitet werden müssen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und korrekt sind Sicherheit.

Referenzen:

Dokumentation zur C++-Curl-Bibliothek: https://curl.se/libcurl/c/
Gumbo-HTML-Parsing-Bibliothek: https://github.com/google/gumbo-parser
mlpack-Bibliothek für maschinelles Lernen : https://www.mlpack.org/

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man Web Scraping und Data Mining in C++ durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!