求助:关于爬取哔哩哔哩商品评论的问题

击剑boy 2019-05-09 11:50:49
大二学生,非计算机专业,想写一篇关于b站新电商模式(不是会员购)的调查报告。看过一些文章教学,在爬取数据的时候遇到了一些问题。 1.b站up空间内的商品界面在电脑上无对应的界面,于是我只能把手机界面网址复制到pc段浏览器打开。开发者工具中我找到了评论列表的文件,在响应中我看到了json格式的字段,但是不知道从哪里找到对应的地址用requests抓取。 2.我发现另一个问题就是 如图的"alist"文件是分开的,随着网页下拉加载而出现,于是无从下手。 有没有大佬愿意指点一下,万分感谢了
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一笑程序猴 2019-05-10
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1. 看你的截图右侧有个请求网址:https://xxx这个就是你要请求抓取的地址,请求方式是post请求,切换到参数也应该还有一些相应的参数
2. 分开的是因为列表采用了分页加载,你看一下参数里应该会有一些分页相关的参数
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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