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[Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解(NLP语料构造必备)

随着互联网和大数据的飞速发展,我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息,而在收集这些海量信息过程中,通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作,比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务(Graph Search)、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别,但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。

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自动化测试框架Cucumber和RobotFramework的实战对比

一、摘要 自动化测试可以快速自动完成大量测试用例,节约巨大的人工测试成本;同时它需要拥有专业开发技能的人才能完成开发,且需要大量时间进行维护(在需求经常变化的情况下),所以大部分具有很好开发技能的人员不是很愿意编写自动化用例。但由于软件规模的高速增长,人力资源的逐步稀缺,自动化测试已是势在必行。 对于自动化测试首先需要保证其功能是对客户有价值的和正确可用的。而这一切的基础就是用例要能测试客户的需求,期望,最好能让客户参与到测试用例的开发过程中来或让客户评审测试用例,因此出现了ATDD、BDD等各种理论方法来

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