C++ で Web クローリングとデータマイニングを行うにはどうすればよいですか?-C++-php.cn

C++ で Web クローリングとデータマイニングを行うにはどうすればよいですか?

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リリース： 2023-08-26 14:53:07

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C++ で Web クローリングとデータマイニングを行うにはどうすればよいですか?

C で Web クローリングとデータマイニングを実行するにはどうすればよいですか?

Web クローラーは、インターネット上の情報を収集する自動プログラムです。データマイニングは、大量のデータから貴重な情報、パターン、知識を抽出するプロセスです。この記事では、Web スクレイピングとデータマイニングに C 言語を使用する方法を学びます。

ステップ 1: ネットワークリクエストを設定する

まず、C を使用して HTTP リクエストを送信し、ターゲット Web サイトから必要なデータを取得するコードを記述する必要があります。このステップを実行するには、C のカールライブラリを使用できます。以下はサンプルコードです。

#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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ステップ 2: HTML を解析してデータを抽出する

ステップ 1 では、ターゲット Web サイトの HTML コンテンツを取得しました。次に、HTML 解析ライブラリを使用して HTML を解析し、必要なデータを抽出する必要があります。 C には、Gumbo、LibXML、RapidXML などの一般的な HTML 解析ライブラリがいくつかあります。ここでは、解析に Gumbo ライブラリを使用します。

#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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ステップ 3: データマイニングと分析

必要なデータを取得したら、C のさまざまなデータマイニングおよび分析アルゴリズムを使用してデータを分析できます。たとえば、C の機械学習ライブラリを使用して、クラスター分析、分類分析、予測分析などを実行できます。

#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;
}