


Bagaimana untuk melakukan rangkak web dan perlombongan data dalam C++?
Bagaimana cara melakukan rangkak web dan perlombongan data dalam C++?
Perangkak web ialah program automatik yang mengumpul maklumat di Internet. Perlombongan data ialah proses mengekstrak maklumat, corak dan pengetahuan berharga daripada sejumlah besar data. Dalam artikel ini, kita akan belajar cara menggunakan bahasa C++ untuk merangkak web dan perlombongan data.
Langkah 1: Sediakan permintaan rangkaian
Pertama, kita perlu menggunakan C++ untuk menulis kod untuk menghantar permintaan HTTP untuk mendapatkan data yang diperlukan daripada tapak web sasaran. Kita boleh menggunakan perpustakaan curl C++ untuk melaksanakan langkah ini. Berikut ialah contoh kod:
#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; }
Langkah 2: Menghuraikan HTML dan mengekstrak data
Dalam langkah 1, kami telah memperoleh kandungan HTML tapak web sasaran. Seterusnya, kita perlu menggunakan perpustakaan penghuraian HTML untuk menghuraikan HTML dan mengekstrak data yang diperlukan. Terdapat beberapa perpustakaan penghuraian HTML yang popular dalam C++, seperti Gumbo, LibXML dan RapidXML. Di sini, kami akan menggunakan perpustakaan Gumbo untuk menghurai.
#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; }
Langkah 3: Perlombongan dan Analisis Data
Setelah kami memperoleh data yang kami perlukan, kami boleh menggunakan pelbagai algoritma perlombongan dan analisis data dalam C++ untuk menganalisis data. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin C++ untuk melaksanakan analisis kelompok, analisis klasifikasi dan analisis ramalan.
#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; }
Dalam contoh kod di atas, kami menggunakan algoritma KMeans pustaka mlpack untuk melakukan analisis kelompok pada set data yang diberikan.
Kesimpulan
Dengan menggunakan C++ untuk menulis perangkak web dan kod perlombongan data, kami boleh mengumpul data secara automatik daripada Internet dan menggunakan pelbagai algoritma perlombongan data C++ untuk analisis. Pendekatan ini boleh membantu kami menemui corak dan corak asas serta memperoleh maklumat berharga daripadanya.
Perlu diambil perhatian bahawa memandangkan rangkak web dan perlombongan data melibatkan akses dan pemprosesan sejumlah besar data, memori dan isu prestasi, serta isu kesahihan dan perlindungan privasi perlu dikendalikan dengan teliti semasa menulis kod untuk memastikan ketepatan data dan keselamatan.
Rujukan:
- Dokumentasi perpustakaan curl C++: https://curl.se/libcurl/c/
- Pustaka penghuraian HTML Gumbo: https://github.com/google/gumbo-parser
- Perpustakaan pembelajaran mesin mlpack : https://www.mlpack.org/
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan rangkak web dan perlombongan data dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Struktur Data Bahasa C: Perwakilan data pokok dan graf adalah struktur data hierarki yang terdiri daripada nod. Setiap nod mengandungi elemen data dan penunjuk kepada nod anaknya. Pokok binari adalah jenis pokok khas. Setiap nod mempunyai paling banyak dua nod kanak -kanak. Data mewakili structtreenode {intData; structtreenode*left; structtreenode*right;}; Operasi mewujudkan pokok traversal pokok (predecision, in-order, dan kemudian pesanan) Node Node Carian Pusat Node Node adalah koleksi struktur data, di mana unsur-unsur adalah simpul, dan mereka boleh dihubungkan bersama melalui tepi dengan data yang betul atau tidak jelas yang mewakili jiran.

Kebenaran mengenai masalah operasi fail: Pembukaan fail gagal: Kebenaran yang tidak mencukupi, laluan yang salah, dan fail yang diduduki. Penulisan data gagal: Penampan penuh, fail tidak boleh ditulis, dan ruang cakera tidak mencukupi. Soalan Lazim Lain: Traversal fail perlahan, pengekodan fail teks yang salah, dan kesilapan bacaan fail binari.

Artikel membincangkan penggunaan rujukan RValue yang berkesan dalam C untuk bergerak semantik, pemajuan sempurna, dan pengurusan sumber, menonjolkan amalan terbaik dan penambahbaikan prestasi. (159 aksara)

C 20 julat meningkatkan manipulasi data dengan ekspresi, komposiliti, dan kecekapan. Mereka memudahkan transformasi kompleks dan mengintegrasikan ke dalam kod sedia ada untuk prestasi dan kebolehkerjaan yang lebih baik.

Fungsi bahasa C adalah asas untuk modularization kod dan bangunan program. Mereka terdiri daripada pengisytiharan (tajuk fungsi) dan definisi (badan fungsi). Bahasa C menggunakan nilai untuk lulus parameter secara lalai, tetapi pembolehubah luaran juga boleh diubahsuai menggunakan lulus alamat. Fungsi boleh mempunyai atau tidak mempunyai nilai pulangan, dan jenis nilai pulangan mestilah selaras dengan perisytiharan. Penamaan fungsi harus jelas dan mudah difahami, menggunakan nomenclature unta atau garis bawah. Ikuti prinsip tanggungjawab tunggal dan pastikan kesederhanaan fungsi untuk meningkatkan kebolehkerjaan dan kebolehbacaan.

Pengiraan C35 pada dasarnya adalah matematik gabungan, yang mewakili bilangan kombinasi yang dipilih dari 3 dari 5 elemen. Formula pengiraan ialah C53 = 5! / (3! * 2!), Yang boleh dikira secara langsung oleh gelung untuk meningkatkan kecekapan dan mengelakkan limpahan. Di samping itu, memahami sifat kombinasi dan menguasai kaedah pengiraan yang cekap adalah penting untuk menyelesaikan banyak masalah dalam bidang statistik kebarangkalian, kriptografi, reka bentuk algoritma, dll.

Artikel ini membincangkan menggunakan semantik Move dalam C untuk meningkatkan prestasi dengan mengelakkan penyalinan yang tidak perlu. Ia meliputi pelaksanaan pembina bergerak dan pengendali tugasan, menggunakan STD :: bergerak, dan mengenal pasti senario utama dan perangkap untuk Appl yang berkesan

Artikel ini membincangkan penghantaran dinamik dalam C, kos prestasinya, dan strategi pengoptimuman. Ia menyoroti senario di mana penghantaran dinamik memberi kesan kepada prestasi dan membandingkannya dengan penghantaran statik, menekankan perdagangan antara prestasi dan
