用任何语言做爬虫必须要了解的就是网页语法，网页语言无非就是HTML，XML，JSON等，因为正是通过这些我们才能在网页中提取数据，过多的就不再描述，大家可以自行参考大量的资料，大多数语法都是树形结构，所以只要理解了，找到需要数据的位置并不是很难。用R语言制作爬虫无非就是三个主要的包。XML,RCurl,rvest，这三个包都有不同的主要函数，是R语言最牛的网络爬虫包。
最近写了不少关于网页数据抓取的内容，大多涉及的是网页请求方面的，无论是传统的RCurl还是新锐大杀器httr,这两个包是R语言中最为主流的网页请求库。 但是整个数据抓取的流程中，网页请求仅仅是第一步，而请求获取到网页之后，数据是嵌套在错综复杂的html/xml文件中的，因而需要我们熟练掌握一两种网页解析语法。 RCurl包是R语言中比较传统和古老的网页请求包，其功能及其庞大，它在请求网页之后通常搭配XML解析包进行内容解析与提取，而对于初学者最为友好的rvest包，其实他谈不上一个好的请求库，rvest是内
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
今天学习了一些关于 R 爬虫的知识，后续会陆续写一些笔记，当然对于爬虫有更好的一些工具来进行爬取数据，作为入门小白，我自己先从 R 语言尝试开始吧。
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 语料爬取 寻找链接 之
在抓取数据时，很大一部分需求是抓取网页上的关系型表格。 对于表格而言，R语言和Python中都封装了表格抓取的快捷函数，R语言中XML包中的readHTMLTables函数封装了提取HTML内嵌表格的功能，rvest包的read_table()函数也可以提供快捷表格提取需求。Python中read_html同样提供直接从HTML中抽取关系表格的功能。 HTML语法中内嵌表格有两类，一类是table，这种是通常意义上所说的表格，另一类是list，这种可以理解为列表，但从浏览器渲染后的网页来看，很难区分这两种，
在学习如何爬取网页之前，要了解网页本身的结构。 用于构建网页的主要语言为 HTML，CSS和Javascript。HTML为网页提供了其实际结构和内容。CSS为网页提供了其样式和外观，包括字体和颜色等细节。Javascript提供了网页功能。在此，我们将主要关注如何使用R包来读取构成网页的 HTML 。
爬虫技术是一种从网页中获 取数据的方式，是按照一定规则，自动地抓取网页数据的程序或者脚本。除了Python可以写爬虫程序外，R语言一样可以实现爬虫功能
在对车联网车机端进行漏洞挖掘与安全研究时，需对车机端固件进行提取。本文分享一次对车机端硬件分析与固件提取记录。
#用浏览器打开网页，右键单击-检查，查看网页源代码特点，可以知道每条新闻位于h2，a节点读取网页节点。
这个教程是一棵树zj（https://github.com/yikeshu0611）
上面的代码获取全部的书籍的大标题和小标题，接下来就是针对它们的标题内容进行一个简单的汇总整理。简单的看了看生物信息学相关非常少：
在当今的数字化时代，电子文档已成为信息存储和交流的基石。从简单的文本文件到复杂的演示文档，各种格式的电子文档承载着丰富的知识与信息，支撑着教育、科研、商业和日常生活的各个方面。随着信息量的爆炸性增长，如何高效、准确地处理和分析这些电子文档，已经成为信息技术领域面临的一大挑战。在这一背景下，电子文档解析技术应运而生，并迅速发展成为智能文档处理技术中的一个关键组成部分。
R语言本身并不适合用来爬取数据，它更适合进行统计分析和数据可视化。而Python的requests，BeautifulSoup，Scrapy等库则更适合用来爬取网页数据。如果你想要在R中获取网页内容，你可以使用rvest包。
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作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
在学完coursera的getting and Cleaning data后，继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖。。。 言归正传，拿了几个网页练手。包括对拉勾网爬了一下虫，还尝试了对国外某黄页爬虫，对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段（我查的那个卖家，卖8.99和39.99最多，鞋子类），做了一下文本挖掘，还有爬了一下股票数据，基金买入情况等等。 之所以放拉勾网为例子，因为这个大家都比
开放系统互联（OSI，Open Systems Interconnection）模型，这一国际标准化组织（ISO）提出的理论框架，是计算机网络通信领域内不可或缺的基础工具。如同语法和句法对于构建和解析语言的重要性一样，OSI模型将复杂的网络通信过程分解为七个逻辑层，每层分别承担着数据处理、传输及交换的不同职责，从物理层到应用层依次为：物理层（Physical Layer）、数据链路层（Data Link Layer）、网络层（Network Layer）、传输层（Transport Layer）、会话层（Session Layer）、表示层（Presentation Layer）、应用层（Application Layer）
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 姚佳灵，蒋晔，杨捷 前言 网页上的数据和信息正在呈指数级增长。如今我们都使用谷歌作为知识的首要来源——无论是寻找对某地的评论还是了解新的术语。所有这些信息都已经可以从网上轻而易举地获得。 网络中可用数据的增多为数据科学家开辟了可能性的新天地。我非常相信网页爬取是任何一个数据科学家的必备技能。在如今的世界里，我们所需的数据都在互联网上，使用它们唯一受限的是我们对数据的获取能力。有了本文的帮助，您定会克服这个困难。 网上大多数的可用数据并不容易获取。它们以非结构化的形
编码结束后，调用函数speex_bits_destroy(&bits)，speex_encoder_destroy(enc_state)来销毁SpeexBits和编码器。
1.VLAN标签定义和作用 要使交换机能够分辨不同的VLAN报文,需要在报文中添加标识VAN信息的字段。IEEE 802.1Q协议规定 在以太网数据帧的目的MAC地址和源MAC地址字段之后、协议类型字段之前加入4个字节的VLAN标签(又 称VLAN Tag,简称Tag),用以标识VLAN信息,IEEE 802.1Q封装的VLAN数据帧格式如图所示。
这一段时间在研究R里面的数据抓取相关包，时不时的能发掘出一些惊喜。 比如今天，我找到了一个自带请求器的解析包，而且还是嵌入的pantomjs无头浏览器，这样就不用你再傻乎乎的再去装个selenium驱
也是由于前段时间工作中遇到一个很小文本分析的需求，虽然最后不了了之了，但是却勾起来自己对文本分析的极大兴趣。
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式，并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
从网络上获取网页内容以后，需要从这些网页中取出有用的信息，毕竟爬虫的职责就是获取有用的信息，而不仅仅是为了下来一个网页。获取网页中的信息，首先需要指导网页内容的组成格式是什么，没错网页是由 HTML「我们成为超文本标记语言，英语：HyperText Markup Language，简称：HTML」 组成的，其次需要解析网页的内容，从中提取出我们想要的信息。
HTTP/0.9是HTTP协议的最早版本，于1991年由万维网协会和互联网工程任务组制定。这个版本非常简单，主要用于学术交流，主要用于在网络之间传输HTML超文本的内容，因此也被称为超文本协议。
近几年来，Python在数据科学界受到大量关注，我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。（文末更多往期译文推荐） 因为这里提到的所有的库都是开源的，所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数，可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 1. NumPy （资料数量：15980； 贡献者：522） 在最开始接触Python的时候，我们不可避免的都需要寻求Python的SciPy Stack的帮助，SciPy Stack是一款专为Python中科学计算而设
OSI模型是一个网络通信的概念模型，用于描述计算机网络中各个不同层次之间的通信和功能。它将网络通信分为七个不同的层次，每个层次负责不同的任务，使得网络通信的设计、开发和管理更加模块化和可维护。以下是OSI模型的七个层次以及它们的主要功能：
VLAN（ Virtual Local Area Network）的中文名为"虚拟局域网"。VLAN 是一种将局域网设备从逻辑上划分成一个个网段，从而实现虚拟工作组的新兴数据交换技术。IEEE 于 1999 年颁布了用以标准化 VLAN 实现方案的 802.1Q 协议标准草案。
一.背景 之前在一个项目上用代码分别实现了Modbus主站和Modbus从站(注：其实官方提供有现成的MODBUS从站库代码，并且支持大多数的嵌入式平台，如果项目比较急，把官方的库代码移植，剪裁一下就可以用了，但是我发现当你对MODBUS了解的比较熟悉之后，针对你自己特定的项目/产品完全可以自己实现更加精简，高效的代码)，目前产品已经量产发布使用。现回过头来整理一下有关Modbus通讯的一些知识，打算把它写成一个系列博客，目前这是第一篇。 Modbus协议是一项应用层报文传输协议，包括ASCII、RTU、TCP三种报文类型。标准的Modbus协议物理层接口有RS232、RS422、RS485和以太网接口，采用master/slave方式通信。本文主要介绍的是MODBUS-RTU。
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
Author: bakari Date: 2012.5.23 老师上课的时候给了一张图，个人感觉非常经典，几乎将请求一个网页所要进行的流程都弄得非常详细，对宏观地理解网络有很大的帮助。所以将它翻译了以作巩固和分享： 翻译完全靠我个人的感觉，若有错误或者不妥的地方，我非常希望看到的朋友能够帮我指出，大家一起进步。 2012080811075828.png 题目大致意思就是：网页请求的流程 1、前言： 本章我们主要讨论链路层，我们的网络之路从协议栈起步。 Getting Started : DHCP ,U
本文着重点在于教新手如何学习爬虫，并且会以外行人的思维进行形象地讲解。最近我一兄弟想学，我就想写个教学给他，然后想不如分享到网络上，给热爱学习的人们一起学习探讨。
WebSocket的出现，使得浏览器具备了实时双向通信的能力。本文由浅入深，介绍了WebSocket如何建立连接、交换数据的细节，以及数据帧的格式。此外，还简要介绍了针对WebSocket的安全攻击，以及协议是如何抵御类似攻击的。
OSI模型全名Open System InterConnect 即开放式系统互联，是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架，简称OSI。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
在我过去的一次采访中，我被要求实现一个模型来对论文摘要进行分类。我们的目标不是要有一个完美的模型，而是要看看我在最短时间内完成整个过程的能力。我就是这么做的。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
通过DNS将域名解析成IP地址。在解析过程中，按照浏览器缓存、系统缓存、路由器缓存、ISP(运营商)DNS缓存、根域名服务器、顶级域名服务器、主域名服务器的顺序，逐步读取缓存，直到拿到IP地址
前言 在当今数字化时代，数据的重要性不言而喻。Swift，作为一种现代的编程语言，以其高性能、易用性和安全性，成为了开发iOS和macOS应用的首选。本文将探讨如何使用Swift来开发一个网络爬虫，以及如何将爬取的数据进行可视化展示。
本文章将介绍如何使用Python的Selenium库和正则表达式对CSDN的活动文章进行爬取，并将爬取到的数据导出到Excel文件中。
引言 网上的数据和信息无穷无尽，如今人人都用百度谷歌来作为获取知识，了解新鲜事物的首要信息源。所有的这些网上的信息都是直接可得的，而为了满足日益增长的数据需求，我坚信网络数据爬取已经是每个数据科学家的必备技能了。在本文的帮助下，你将会突破网络爬虫的技术壁垒，实现从不会到会。 大部分网上呈现的信息都是以非结构化的格式存储（html）且不提供直接的下载链接，因此，我们需要学习一些知识和经验来获取这些数据。 本文我将带你领略利用R做网络数据采集的全过程，通读文章后你将掌握如何来使用因特网上各位数据的技能。 目录
各位同学肯定见过关于网络的面试题，什么TCP协议和UDP的区别啦，IP协议工作在哪层啊等等，这都是网络中定义的各种协议。这些标准化的协议就是网络分层模型标准化的核心部分。要想搞懂网络，必须搞明白其中的几种主要的网络协议。
前段时间想看一本《天才在左，疯子在右》的书，到图书馆网站一看，发现被预约了十次之多，只能说当时我就醉了。
每个网卡或三层网口都有一个 MAC 地址， MAC 地址是烧录到硬件上，因此也称为硬件地址。MAC 地址作为数据链路设备的地址标识符，需要保证网络中的每个 MAC 地址都是唯一的，才能正确识别到数据链路上的设备。
打开浏览器，在地址栏输入URL，回车，出现网站内容。这是我们几乎每天都在做的事，那这个过程中到底是什么原理呢？HTTP、TCP、DNS、IP这些耳熟能详的名词都在什么时候起着什么作用呢？在这里整体梳理一遍。
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