2023软工K班个人编程任务

张嘉锴102101425 2023-09-15 23:54:41

->github链接

一、PSP表格

PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时(分钟)实际耗时(分钟)
Planning计划3030
·Estimate· 估计这个任务需要多少时间4050
Development开发13201500
·Analysis· 需求分析 (包括学习新技术)300600
·Design Spec· 生成设计文档6060
·Design Review· 设计复审6060
·Coding Standard· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)12060
·Design· 具体设计180120
·Coding· 具体编码240300
·Code Review· 代码复审12060
·Test· 测试(自我测试,修改代码,提交修改)240180
Reporting报告120135
· Test Repor· 测试报告6060
· Size Measurement· 计算工作量3030
· Postmortem & Process Improvement Plan· 事后总结, 并提出过程改进计划3045
· 合计14801675

二、任务要求的实现

(2.1)项目设计与技术栈。从阅读完题目到完成作业,这一次的任务被你拆分成了几个环节?你分别通过什么渠道、使用什么方式方法完成了各个环节?列出你完成本次任务所使用的技术栈。

1.我将这次任务的步骤分为如下几步:分配规划、设计代码结构、编写代码、实现代码、测试代码、总结经验;
2.通过观看bilibili上爬虫相关视频来学习如何爬取弹幕,在csdn上查找关于爬虫的学习资料,获取爬虫所需要用到的库;
3.用到的技术栈:request库、wordcloud词云生成图、imageio美化词云图、jieba分割词汇、正则表达式等

(2.2)爬虫与数据处理。说明业务逻辑,简述代码的设计过程(例如可介绍有几个类,几个函数,他们之间的关系),并对关键的函数或算法进行说明。

1.爬出综合排名前300的视频url

vidio_url = []
for page in range(1,11):
    if page == 1:
        url = f'https://search.bilibili.com/all?keyword=日本核污染水排海'
    else:
        url = f'https://search.bilibili.com/all?vt=68973445&keyword=日本核污染水排海&page={page}'
    headers = {

        'cookie': 'buvid3=30DF780B-DB30-4457-8407-57454C01A4BB167619infoc; LIVE_BUVID=AUTO8116337025491960; CURRENT_BLACKGAP=0; buvid4=939D7768-05E0-DA38-347F-0A408C52706E20214-022012117-UfWrDUDTDzRnSe15sJpOBg%3D%3D; i-wanna-go-back=-1; buvid_fp_plain=undefined; DedeUserID=508665675; DedeUserID__ckMd5=306a3867bf584887; is-2022-channel=1; _uuid=D10F108D45-CF25-E5DF-C1AF-6D21557DF61369937infoc; b_nut=100; rpdid=|(u))kkYu|Y|0J\'uYY)l)|muR; CURRENT_PID=3a138c60-c872-11ed-b370-055fa69d96f2; nostalgia_conf=-1; hit-dyn-v2=1; b_ut=5; FEED_LIVE_VERSION=V8; header_theme_version=CLOSE; hit-new-style-dyn=1; CURRENT_QUALITY=80; home_feed_column=5; browser_resolution=1536-719; fingerprint=9222aabb0803066dd86685cc1b82fd17; buvid_fp=9222aabb0803066dd86685cc1b82fd17; SESSDATA=71b38caf%2C1709995578%2Cc0de4%2A92CjC3KxZ1gYUjb-WuLf5mwMRNXzrrUgT2BFEK_2fE5QXnRBsweogXULEA7jykGjGk21cSVndyLTBqRjRWX1VpLWVjU3p5OXJpMFlFZ1gxSUVhOE5XVmRwVkJDeXhRLUVKM25CN0diaHE1RHNvT0F6ZC1HUmJGRmVncTA1RHNHbWRiZHk2MDNJNjh3IIEC; bili_jct=e0af9ab0bb8547aae5b1d25fc2042c02; CURRENT_FNVAL=4048; bili_ticket_expires=1694852185; bili_ticket=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6InMwMyIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE2OTQ4NTIxODUsImlhdCI6MTY5NDU5Mjk4NSwicGx0IjotMX0.WHYoH5JCYRnbxV_bb6y1Up5jimYVZokc0hu-AtdVbNY; sid=78ujxx8x; PVID=1; bp_video_offset_508665675=841041354928685060; b_lsid=A212E10110_18A93A3EFAF',
        'origin': 'https://www.bilibili.com',
        'referer': 'https://www.bilibili.com/video/BV1Ym4y1K7rg/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=68065e2e75db185c5be3ff7a9d355ed7',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.1.4031 SLBChan/103'

    }

    response = requests.get(url = url,headers = headers)
    response.encoding = 'utf-8'

    text_list = re.findall('bvid:"(.*?)"',response.text)
    vidio_url += text_list

2.由得到的url得到弹幕地址的url

bv_url = []
for index in vidio_url:
    url = 'https://www.ibilibili.com/video/'+index
    bv_url.append(url)

3.将弹幕输出至dm.txt

dm_url = []
for url in bv_url:
    response = requests.get(url = url)
    response.encoding = 'utf-8'
    new_url = re.findall('<a href="(.*?)"  class="btn btn-default" target="_blank">弹幕</a>', response.text)
    dm_url += new_url
counts={}
for url in dm_url:
    response = requests.get(url=url)
    response.encoding = 'utf-8'
    dm_list = re.findall('</d><d p=".*?">(.*?)</d>', response.text)
    for index in dm_list:
        with open('dm.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(index)
            f.write('\n')

4.制作词云图

import jieba
import wordcloud
import imageio
img = imageio.imread('词云背景图.png')
#制作词云图
f = open(r'dm.txt',encoding = 'utf-8')
text = f.read()
#print(text)
text_list = jieba.lcut(text)

string = ''.join(text_list)
print(string)

wc = wordcloud.WordCloud(
    width=600,
    height=400,
    background_color='white',
    font_path='msyh.ttc',
    scale=11,
    mask=img,
    stopwords={'的','了'}
)

wc.generate(string)
wc.to_file('out.png')

(2.3)数据结论的可靠性。介绍结论的内容,以及通过什么数据以及何种判断方式得出此结论

结论:出现次数最多的弹幕为:保护海洋、见证历史、坚决抵制日本核废水排海等,由此得出结论,绝大多数的网友认为这是一件历史级别的,反人类行为的事件
判断方式:通过观察词云图

(2.4)数据可视化界面的展示。在博客中介绍数据可视化界面的组件和设计的思路。

img

三、心得体会

1.选修没选到python ,写python几乎全靠看b站视频,需要赶紧加强python熟练度;
2.最大的收获当然是学会了如何爬b站的弹幕,感觉可以用来爬一些感兴趣的方向;
3.任务完成度勉勉强强,还有很多能改进的地方

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内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。

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