Scrapy en action : Baidu pilote le partage de cas d'application de robot d'exploration de voiture intelligente

Scrapy en action : partage de cas d'application de chenille de voiture intelligente piloté par Baidu

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, la technologie des voitures intelligentes devient de plus en plus mature et l'avenir est prometteur. Dans le développement de voitures intelligentes, une grande quantité de données collectées et analysées est inévitable. La technologie des robots d’exploration est donc cruciale. Cet article présentera un cas d'application de robot implémenté via le framework Scrapy pour vous montrer comment utiliser la technologie de robot pour obtenir des données relatives aux voitures intelligentes.

1. Contexte du cas

Baidu Drive Smart Car est une solution de conduite autonome lancée par Baidu. Il réalise la conduite autonome en intégrant des produits liés à la plateforme de conduite intelligente Baidu Apollo, tels que des cartes, un positionnement, une perception, une prise de décision et un contrôle de haute précision. Pour mieux comprendre les voitures intelligentes pilotées par Baidu, une grande quantité de données pertinentes doit être collectée, telles que des données cartographiques, des données de trajectoire, des données de capteurs, etc. L’acquisition de ces données peut être réalisée grâce à la technologie des robots.

2. Sélection du framework Crawler

Scrapy est un framework open source basé sur Python spécialement utilisé pour l'exploration de données. Il est très approprié pour explorer des données efficaces et à grande échelle, et présente une grande flexibilité et évolutivité. Par conséquent, nous avons choisi le framework Scrapy pour implémenter ce cas.

3. Cas pratique

Ce cas pratique prend comme exemple l'exploration des données cartographiques de voitures intelligentes pilotées par Baidu. Tout d’abord, nous devons analyser le site Web cible et confirmer les chemins de données et les règles qui doivent être explorés. Grâce à l'analyse, nous avons constaté que le chemin des données qui doit être exploré est : http://bigfile.baidu.com/drive/car/map/{ID}.zip, où ID est un nombre entier compris entre 1 et 70. Par conséquent, nous devons écrire un programme d'exploration Scrapy pour parcourir toute la plage d'ID et télécharger le fichier zip de carte correspondant à chaque ID.

Ce qui suit est le code principal du programme :

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)

Explication du code :

1. MapSpider est une classe héritée de scrapy.Spider, qui définit le nom du robot, le site Web cible et l'URL de départ.
2. start_urls est le point de départ du programme et définit le chemin des données qui doit être exploré. Ici, une compréhension de liste est utilisée pour générer toutes les URL auxquelles il faut accéder. Notez que Baidu gère les données cartographiques des voitures intelligentes et n'a que 70 identifiants, donc range(1,71) est la plage d'identifiants.
3. La fonction d'analyse est une fonction générale de traitement des réponses. Dans ce programme, utilisez-le pour envoyer une demande de téléchargement de la carte correspondant à chaque ID, et rappelez-la à la fonction save_file. La fonction
4. save_file est au centre de ce programme. Il gère le téléchargement de chaque fichier zip de carte, en les stockant sur le disque local.

4. Exécution du programme

Avant d'exécuter ce programme, vous devez installer la bibliothèque de requêtes Scrapy et Python. Une fois l'installation terminée, entrez la commande suivante dans la ligne de commande :

scrapy runspider map_spider.py

Le programme parcourra automatiquement les données cartographiques de tous les identifiants et les téléchargera sur le disque local.

5. Résumé

Cet article présente le cas d'application du robot d'exploration de données de cartes de voitures intelligentes piloté par Baidu, implémenté via le framework Scrapy. Grâce à ce programme, nous pouvons obtenir rapidement une grande quantité de données cartographiques, ce qui constitue un soutien important à la recherche et au développement de technologies liées aux voitures intelligentes. La technologie Crawler présente de grands avantages en matière d’acquisition de données. J’espère que cet article pourra être utile aux lecteurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!