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题目指的是设计和实现一个基于Python的知识问答社区网络爬虫系统，该系统可以从网络上抓取知识问答社区的数据，并将其转换成可以用于分析的格式。
基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
可以，全面分析即可
做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充
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达晋编译可以提供数据统计的服务。你是学什么的，如果需要大量的数据你可以使用网络爬虫的技术来实现，如果不会做，花点钱在淘宝上面请人来做。如果只是一般的信息，你可以使用网络采集软件实现。
百度一下你就知道，多么霸气的广告词啊！在我们生活、工作当中，遇到问题，很多时候都会上网查一下，这时候大家基本都会选择百度一下，但是由于对搜索引擎知识的匮乏，大多数时候，我们使用百度搜索出来的结果都是不上自己想要的，甚至还有很多人被百度推荐的广告给误导。百度是好东西，那么我们该如何来正确、高效地使用百度这个工具来解决我们的问题呢？今天蝈蝈就来给大家讲讲关于百度的知识，希望对你有帮助！首先，我们先来介绍一下百度：百度，全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力，抱着技术改变世界的梦想，他毅然辞掉硅谷的高薪工作，携搜索引擎专利技术，于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。我们常说的百度，是指百度搜索引擎，也就是网站。以下是网站首页截图：搜索引擎可以根据我们输入的关键词，返回整个互联网中与之相关的网页信息，达到快速从互联网海洋中找到我们想要的内容的目的。可能很多人会问，这些信息是哪里来的？为啥百度就可以找到的，我们找不到？这就涉及到网络爬虫（也叫网络蜘蛛）的知识了，具体什么是网络爬虫，你去百度一下就知道了，哈哈！接下来我们就来讲讲今天的重点：关键词什么是关键词？顾名思义，就是关键的词语！所以关键词就是要我们自己组词，打个比方：突然有一天，你电脑开机蓝屏了，你想知道怎么回事，你可能会用百度查一下电脑是怎么回事，这时你该如何来输关键词呢？我猜想，大部分人应该会输入这些搜索内容 “我电脑坏了怎么办？”，“电脑无法开机”，“电脑蓝屏怎么办？”。那么怎么输入才能快速找到答案呢？输入上述词语又会得到什么结果呢？我们可以看看效果图：由此可以看出，搜索“电脑蓝屏怎么办？”得到的结果更符合我们想要的答案，所以，要想得到精准的答案，我们要使用最接近问题的关键词，其实电脑蓝屏我们在搜索电脑蓝屏的同时，可以把蓝屏的错误码拿去一起搜索，这样得到的就是你这种蓝屏问题的相关信息，这样就更精准了。对于我们输入的关键词，百度会使用分词，去拆分关键词，然后返回一系列结果，比如我们用“电脑蓝屏怎么办？”这个关键词在百度进行搜索，百度大概的处理流程是下面这样子的：A、查找是否有网页包含“电脑蓝屏怎么办”这个完整的关键词，有的话优先返回到查找结果。B、百度会拆分这个长关键词，比如会拆分成“电脑”、“蓝屏”和“怎么办”，以及他们的组合词，比如“电脑蓝屏”、“蓝屏怎么办”。C、百度会分别用拆分出的这些关键词去查找是否有匹配网页，有的话进行返回操作。看我上面的截图，大家应该就明白分词是什么意思了。如果我们要想精准的搜索，那就必须避免百度分词，操作很简单，在输入的关键词前后加上英文的双引号，就可以实现精准匹配，避免百度分词，例如：电脑蓝屏，我们搜索的时候应该输入："电脑蓝屏"，使用英文的双引号引起来，这样搜索的到结果就是包含电脑蓝屏这个词的网页了，而不会出现只包含“电脑”、“蓝屏”的网页，如图：其他搜索技巧1、"" （英文半角双引号，表示精确匹配，上文已详细介绍）如果输入的查询词很长，百度在经过分析后，给出的搜索结果中的查询词，可能是拆分的。如果你不想让百度拆分查询词，可以给查询词加上英文双引号，就可以达到这种效果。例如："你今天准备去哪里"，搜索结果中的你今天准备去哪里八个字就不会是分开的。2、- （减号，表示在某个范围内排除某些内容）百度支持 - 功能，用于有目的地删除某些无关网页，语法是 A -B。例如：要搜索武侠小说，但不包含 古龙 的搜索结果，可使用：武侠小说 -古龙注意：前一个关键词，和减号之间必须有空格，否则，减号会被当成连字符处理，而失去减号语法功能。减号和后一个关键词之间，有无空格均可。3、| （“逻辑或”搜索）逻辑“或”的操作，使用 “A|B” 来搜索或者包含关键词A，或者包含关键词B的网页。使用同义词作关键词并在各关键词中使用 “|” 运算符可提高检索的全面性。如："周杰伦"|"刘德华" 搜索即可。4、intitle （仅对网页标题进行搜索）网页标题通常是对网页内容的归纳。把查询内容范围限定在网页标题中，就会得到和输入的关键字匹配度更高的检索结果。使用的方式，是把查询内容中，特别关键的部分，用“intitle:”引起来。例如：intitle:安徽农业大学注意：intitle:和后面的关键词之间不要有空格。5、site （把搜索范围限定在特定站点中）有时候，如果知道某个站点中有自己需要找的东西，就可以把搜索范围限定在这个站点中，能提高查询效率。使用的方式，是在查询内容的后面，加上“site:站点域名”例如：site: 刘德华 注意，site:后面跟的站点域名，不要带http://；注意：site:和后面站点名之间不要带空格，且site:后面跟的站点域名，不能加http://或者https://。6、inurl （把搜索范围限定在url链接中）网页url中的某些信息，常常有某种有价值的含义。于是，如果对搜索结果的url做某种限定，就可以获得良好的效果。实现的方式，是用“inurl:”，前面或后面写上需要在url中出现的关键词。例如: inurl:lunwen 农业 可以查找关于phoroshop的使用技巧。上面这个查询串中的“photoshop”，是可以出现在网页的任何位置，而“jiqiao”则必须出现在网页url中。注意，inurl:和后面所跟的关键词之间不要有空格。7、filetype （特定格式的文档检索）百度以 filetype:来对搜索对象做限制，冒号后是文档格式，如PDF、DOC、XLS等。通过添加 filetype: 可以更方便有效的找到特定的信息，尤其是学术领域的一些信息。例如：filetype:pdf site: "办法"注意：filetype:和后面所跟的关键词之间不要有空格。8、《》 （精确匹配/电影或小说）书名号是百度独有的一个特殊查询语法。在其他搜索引擎中，书名号会被忽略，而在百度，中文书名号是可被查询的。加上书名号的查询词，有两层特殊功能，一是书名号会出现在搜索结果中；二是被书名号扩起来的内容，不会被拆分。书名号在某些情况下特别有效果，例如，查名字很通俗和常用的那些电影或者小说。例如：查电影“手机”，如果不加书名号，很多情况下出来的是通讯工具——手机，而加上书名号后，《鬼吹灯》结果就都是关于电影方面的了。9、『』 （查找论坛版块）『』是直行双引号。 使用格式： 『论坛版块名称』 。例如：『电影』。PS：这个符号可以通过调出输入法的软键盘——“标点符号”，来找到使用。10、利用后缀名来搜索电子书网络资源丰富，有极多电子书。人们在提供电子书时，往往带上书的后缀名。因此，可以利用后缀名来搜索电子书。例如：python pdf最后，提醒大家一下，百度出来的结果，如果下面标识了“广告”的，那么就说明这内容是广告推广，大家在看广告的时候，请自己甄别真假，如图：百度搜索方便了我们的生活，当然还有其他很多搜索引擎比如：谷歌、必应、360、搜狗等，掌握这些工具的使用技巧，可以极大地提高我们上网学习的效率，很多问题都可以在网上找到办法，授人以鱼不如授人以渔，今天蝈蝈把怎么解决电脑问题的方法都交给大家了，大家以后就可以自学成才了！
网页链接
python可以做很多类型的项目或许你可以参考一下：知乎的回答：
1 为什么选择爬虫？要想论述这个问题，需要从网络爬虫是什么？学习爬虫的原因是什么？怎样学习爬虫来理清自己学习的目的，这样才能更好地去研究爬虫技术并坚持下来。
什么是爬虫：爬虫通常指的是网络爬虫，就是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构。它还有一些不常使用的名字。如：网络蜘蛛（Web spider）、蚂蚁（ant）、自动检索工具（automatic indexer）、网络疾走（WEB scutter）、网络机器人等。
学习爬虫的原因：
学习爬虫是一件很有趣的事。我曾利用爬虫抓过许多感兴趣东西，兴趣是最好的老师，感兴趣的东西学的快、记的牢，学后有成就感。
@学习爬虫，可以私人订制一个搜索引擎，并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解。有的朋友希望能够深层次地了解搜索引擎的爬虫工作原理，或者希望自己能够开发出一款私人搜索引擎，那么此时，学习爬虫是非常有必要的。简单来说，我们学会了爬虫编写之后，就可以利用爬虫自动地采集互联网中的信息，采集回来后进行相应的存储或处理，在需要检索某些信息的时候，只需在采集回来的信息中进行检索，即实现了私人的搜索引擎。当然，信息怎么爬取、怎么存储、怎么进行分词、怎么进行相关性计算等，都是需要我们进行设计的，爬虫技术主要解决信息爬取的问题。
@学习爬虫可以获取更多的数据源。这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大。此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。
@对于很多SEO从业者来说，学习爬虫，可以更深层次地理解搜索引擎爬虫的工作原理，从而可以更好地进行搜索引擎优化。既然是搜索引擎优化，那么就必须要对搜索引擎的工作原理非常清楚，同时也需要掌握搜索引擎爬虫的工作原理，这样在进行搜索引擎优化时，才能知己知彼，百战不殆。
@学习爬虫更有钱景。爬虫工程师是当前紧缺人才，并且薪资待遇普遍较高，所以，深层次地掌握这门技术，对于就业来说，是非常有利的。有些朋友学习爬虫可能为了就业或者跳槽。从这个角度来说，爬虫工程师方向也是不错的选择之一，因为目前爬虫工程师的需求越来越大，而能够胜任这方面岗位的人员较少，所以属于一个比较紧缺的职业方向，并且随着大数据时代的来临，爬虫技术的应用将越来越广泛，在未来会拥有很好的发展空间。
除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外，可能你还有一些其他学习爬虫的原因，总之，不管是什么原因，理清自己学习的目的，就可以更好地去研究一门知识技术，并坚持下来。
怎样学习爬虫：
选择一门编程语言。入门爬虫的前提肯定是需要学习一门编程语言，推荐使用Python 。2018年5月Python已排名第一，列为最受欢迎的语言。很多人将 Python 和爬虫绑在一起，相比 Java , Php , Node 等静态编程语言来说，Python 内部的爬虫库更加丰富，提供了更多访问网页的 API。写一个爬虫不需要几十行，只需要 十几行就能搞定。尤其是现在反爬虫日渐严峻的情况下，如何伪装自己的爬虫尤为重要，例如 UA , Cookie , Ip 等等，Python 库对其的封装非常和谐，为此可以减少大部分代码量。
学习爬虫需要掌握的知识点。http相关知识,浏览器拦截、抓包；python的scrapy 、requests、BeautifulSoap等第三方库的安装、使用，编码知识、bytes 和str类型转换，抓取javascript 动态生成的内容，模拟post、get，header等，cookie处理、登录，代理访问，多线程访问、asyncio 异步，正则表达式、xpath,分布式爬虫开发等。
学习爬虫的基本方法。 理清楚爬虫所需的知识体系，然后各个击破；推荐先买一本有一定知名度的书便于系统的学习爬虫的知识体系。刚开始学的时候，建议从基础库开始，有一定理解之后，才用框架爬取，因为框架也是用基础搭建的，只不过集成了很多成熟的模块，提高了抓取的效率，完善了功能。多实战练习和总结实战练习，多总结对方网站的搭建技术、网站的反爬机制，该类型网站的解析方法，破解对方网站的反爬技巧等。
2 为什么选择Python?
百度知道在这方面介绍的很多了，相比其它编程语言，我就简答一下理由：
python是脚本语言。因为脚本语言与编译语言的开发测试过程不同，可以极大的提高编程效率。作为程序员至少应该掌握一本通用脚本语言，而python是当前最流行的通用脚本语言。与python相似的有ruby、tcl、perl等少数几种，而python被称为脚本语言之王。
python拥有广泛的社区。可以说，只要你想到的问题，只要你需要使用的第三方库，基本上都是python的接口。
python开发效率高。同样的任务，大约是java的10倍，c++的10-20倍。
python在科研上有大量的应用。大数据计算、模拟计算、科学计算都有很多的包。python几乎在每个linux操作系统上都安装有，大部分unix系统也都缺省安装，使用方便。
python有丰富和强大的独立库。它几乎不依赖第三方软件就可以完成大部分的系统运维和常见的任务开发；python帮助里还有许多例子代码，几乎拿过来略改一下就可以正式使用。
【python毕业设计】Django框架实现学生信息管理系统
自学的python基础
然后学习Django框架
改改乱七八糟的东西
做出来了个简单的....毕业设计
将所在学院的信息以csv格式上传数据库然后前后端调用
实现了学生信息管理系统
改写了Django框架中的admin
用的xadmin 优化了页面
别折腾了，不打算往爬虫方向发展的话没必要自己学，爬虫所需要的技术非常广泛、且对深度都有一定要求，不存在“快速学会”的情况。所有那些吹快速学会爬虫的培训班都是扯淡，那些课程学完后的水平连傻瓜式爬虫工具都不如，有啥意义？再说了，你们写论文、做研究又不会需要什么很大量、很高频、很实时的数据，那些傻瓜式爬虫工具完全足够了，点几下就能出数据。
方法/步骤
所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。 类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端， 然后读取服务器端的响应资源。
在Python中，我们使用urllib2这个组件来抓取网页。urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。
它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。
最简单的urllib2的应用代码只需要四行。
我们新建一个文件来感受一下urllib2的作用：
import urllib2response = ('')html = ()print html
按下F5可以看到运行的结果：
我们可以打开百度主页，右击，选择查看源代码（火狐OR谷歌浏览器均可），会发现也是完全一样的内容。
也就是说，上面这四行代码将我们访问百度时浏览器收到的代码们全部打印了出来。
这就是一个最简单的urllib2的例子。
除了"http:"，URL同样可以使用"ftp:"，"file:"等等来替代。
HTTP是基于请求和应答机制的：
客户端提出请求，服务端提供应答。
urllib2用一个Request对象来映射你提出的HTTP请求。
在它最简单的使用形式中你将用你要请求的地址创建一个Request对象，
通过调用urlopen并传入Request对象，将返回一个相关请求response对象，
这个应答对象如同一个文件对象，所以你可以在Response中调用.read()。
我们新建一个文件来感受一下：
import urllib2 req = ('') response = (req) the_page = () print the_page
可以看到输出的内容和test01是一样的。
urllib2使用相同的接口处理所有的URL头。例如你可以像下面那样创建一个ftp请求。
req = ('')
在HTTP请求时，允许你做额外的两件事。
1.发送data表单数据
这个内容相信做过Web端的都不会陌生，
有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本，或其他WEB应用程序挂接)。
在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。
这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。
并不是所有的POSTs都来源于表单，你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。
一般的HTML表单，data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。
编码工作使用urllib的函数而非urllib2。
我们新建一个文件来感受一下：
import urllib import urllib2 url = '' values = {'name' : 'WHY', 'location' : 'SDU', 'language' : 'Python' } data = (values) # 编码工作req = (url, data) # 发送请求同时传data表单response = (req) #接受反馈的信息the_page = () #读取反馈的内容
如果没有传送data参数，urllib2使用GET方式的请求。
GET和POST请求的不同之处是POST请求通常有"副作用"，
它们会由于某种途径改变系统状态(例如提交成堆垃圾到你的门口)。
Data同样可以通过在Get请求的URL本身上面编码来传送。
import urllib2 import urllibdata = {}data['name'] = 'WHY' data['location'] = 'SDU' data['language'] = 'Python'url_values = (data) print url_valuesname=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton url = '' full_url = url + '?' + url_valuesdata = (full_url)
这样就实现了Data数据的Get传送。
2.设置Headers到http请求
有一些站点不喜欢被程序（非人为访问）访问，或者发送不同版本的内容到不同的浏览器。
默认的urllib2把自己作为“Python-urllib/”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/)，这个身份可能会让站点迷惑，或者干脆不工作。
浏览器确认自己身份是通过User-Agent头，当你创建了一个请求对象，你可以给他一个包含头数据的字典。
下面的例子发送跟上面一样的内容，但把自身模拟成Internet Explorer。
（多谢大家的提醒，现在这个Demo已经不可用了，不过原理还是那样的）。
import urllib import urllib2 url = ''user_agent = 'Mozilla/ (compatible; MSIE ; Windows NT)' values = {'name' : 'WHY', 'location' : 'SDU', 'language' : 'Python' } headers = { 'User-Agent' : user_agent } data = (values) req = (url, data, headers) response = (req) the_page = ()
以上就是python利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容的全部内容，非常简单吧，希望对大家能有所帮助。
说起来比较复杂 就是去读取网页的源代码，然后抓取源代码的内容
学术堂整理了一篇3000字的计算机论文范文，供大家参考：
范文题目：关于新工程教育计算机专业离散数学实验教学研究
摘要: 立足新工科对计算机类专业应用实践能力培养的要求，分析了目前离散数学教学存在的关键问题，指明了开展离散数学实验教学的必要性。在此基础上，介绍了实验教学内容的设计思路和设计原则，给出了相应的实验项目，并阐述了实验教学的实施过程和教学效果。
关键词:新工科教育;离散数学;计算机专业;实验教学
引言
新工科教育是以新理念、新模式培养具有可持续竞争力的创新型卓越工程科技人才，既重视前沿知识和交叉知识体系的构建，又强调实践创新创业能力的培养。计算机类是新工科体系中的一个庞大专业类，按照新工科教育的要求，计算机类专业的学生应该有很好的逻辑推理能力和实践创新能力，具有较好的数学基础和数学知识的应用能力。作为计算机类专业的核心基础课，离散数学的教学目标在于培养学生逻辑思维、计算思维能力以及分析问题和解决问题的能力。但长期以来“定义－定理－证明”这种纯数学的教学模式，导致学生意识不到该课程的重要性，从而缺乏学习兴趣，严重影响学生实践能力的培养。因此，打破原有的教学模式，结合计算机学科的应用背景，通过开展实验教学来加深学生对于离散数学知识的深度理解是实现离散数学教学目标的重要手段。
1．实验项目设计
围绕巩固课堂教学知识，培养学生实践创新能力两个目标，遵循实用性和可行性原则，设计了基础性、应用性、研究性和创新性四个层次的实验项目。
(1) 基础性实验
针对离散数学的一些基本问题，如基本的定义、性质、计算方法等设计了7个基础性实验项目，如表1所示。这类实验要求学生利用所学基础知识，完成算法设计并编写程序。通过实验将抽象的离散数学知识与编程结合起来，能激发学生学习离散数学的积极性，提高教学效率，进而培养学生的编程实践能力。
(2) 应用性实验
应用性实验是围绕离散数学主要知识单元在计算机学科领域的应用来设计实验，如表2所示。设计这类实验时充分考虑了学生掌握知识的情况，按照相关知识点的应用方法给出了每个实验的步骤。学生甚至不需要完成全部实验步骤即可达到实验效果。例如，在“等价关系的应用”实验中，按照基于等价类测试用例的设计方法给出了实验步骤，对基础较差的学生只需做完第三步即可达到“巩固等价关系、等价类、划分等相关知识，了解等价关系在软件测试中的应用，培养数学知识的应用能力。”的实验目的。
(3) 研究性实验研究性实验和应用性实验一样
也是围绕离散数学主要知识单元在计算机科学领域中的应用来设计实验，不同之处在于，研究性实验的实验步骤中增加了一些需要学生进一步探讨的问题。这类实验项目一方面为了使学生进一步了解离散数学的重要性，另一方面为了加强学生的创新意识与创新思维，提高计算机专业学生的数学素质和能力。表 3 给出了研究性试验项目。
(4) 创新性实验
在实际教学中还设计了多个难度较高的创新性实验题目，例如，基于prolog语言的简单动物识别
系统、基于最短路径的公交线路查询系统、简单文本信息检索系统的实现等，完成该类实验需要花费较长的时间，用到更多的知识。通过这些实验不仅有利于培养学生分析问题、解决问题的能力和创新设计能力，也有利于培养学生独立思考、敢于创新的能力。
3．实验教学模式的构建
通过实验教学环节无疑可以激发学生对课程的兴趣，提高课程教学效率，培养学生的实践创新能力。但是，近年来，为了突出应用性人才培养，很多地方本科院校对离散数学等基础理论课的课时进行了压缩，加之地方本科院校学生基础较差，使得离散数学课时严重不足，不可能留出足够的实验教学时间。针对这种情况，采用多维度、多层次的教学模式进行离散数学实验教学。
(1) 将实验项目引入课堂教学
在离散数学的教学过程中，将能反映在计算机科学领域典型应用的实验项目引入到课堂教学中，引导学生应用所学知识分析问题、解决问题。例如在讲授主析取范式时，引入加法器、表决器的设计，并用multisim进行仿真演示，让学生理解数理逻辑在计算机硬件设计中的作用。又如讲谓词逻辑推理时，引入前一届学生用Prolog完成的“小型动物识别系统”作为演示实验。这些应用实例能够让学生体会数理逻辑在计算机科学领域的应用价值，不仅激发学生的学习兴趣，提高课堂教学效率，也锻炼了学生的逻辑思维，培养了学生的系统设计能力。
(2) 改变课后作业形式，在课后作业中增加上机实验题目
由于课时有限，将实验内容以课后作业的形式布置下去，让学生在课余时间完成实验任务。例如讲完数理逻辑内容后，布置作业: 编写 C语言程序，实现如下功能: 给定两个命题变元 P、Q，给它们赋予一定的真值，并计算P、P∧Q、P∨Q的真值。通过完成，使学生掌握命题联结词的定义和真值的确定方法，了解逻辑运算在计算机中的实现方法。又如，把“偏序关系的应用”实验作为“二元关系”这一章的课后作业，给定某专业开设的课程以及课程之间的先后关系，要求学生画出课程关系的哈斯图，安排该专业课程开设顺序，并编写程序实现拓扑排序算法。通过该实验学生不仅巩固了偏序关系、哈斯图等知识，而且了解到偏序关系在计算机程序设计算法中的应用和实现方法。
(3) 布置阅读材料
在教学中，通常选取典型应用和相关的背景知识作为课前或课后阅读材料，通过课堂提问抽查学生的阅读情况。这样，不仅使学生预习或复习了课程内容，同时也使他们对相关知识点在计算机学科领域的应用有了一定的了解。例如，在讲解等价关系后，将“基于等价类的软件测试用例设计方法”作为课后阅读材料; 在讲解图的基本概念之前，将“图在网络爬虫技术中的应用”作为课前阅读材料; 货郎担问题和中国邮路问题作为特殊图的课后阅读材料。通过这些阅读材料极大地调动学生学习的积极性，取得了非常好的教学效果。
(4) 设置开放性实验项目
在离散数学教学中，通常选择一两个创新性实验项目作为课外开放性实验，供学有余力的学生学习并完成，图1给出了学生完成的“基于最短路径公交查询系统”界面图。同时，又将学生完成的实验系统用于日后的课堂教学演示，取得了比较好的反响。
(5) 利用网络教学平台
为了拓展学生学习的空间和时间，建立了离散数学学习网站，学习网站主要包括资源下载、在线视频、在线测试、知识拓展和站内论坛五个部分模块，其中知识拓展模块包含背景知识、应用案例和实验教学三部分内容。通过学习网站，学生不仅可以了解离散数学各知识点的典型应用，还可以根据自己的兴趣选择并完成一些实验项目。在教学实践中，规定学生至少完成1－2个应用性实验项目并纳入期中或平时考试成绩中，从而激发学生的学习兴趣。
4．结束语
针对新工科教育对计算机类专业实践创新能力的要求，在离散数学教学实践中进行了多方位、多层次的实验教学，使学生了解到离散数学的重要
性，激发了学生的学习兴趣，提高了学生程序设计能力和创新能力，取得了较好的教学效果。教学团队将进一步挖掘离散数学的相关知识点在计算机学科领域的应用，完善离散数学实验教学体系，使学生实践能力和创新思维得以协同培养，适应未来工程需要。
参考文献:
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蜘蛛，会吐丝织网的一种昆虫，也许有人听到这个字眼都会觉得恐怖，而今天，我却亲眼目睹了蜘蛛网的坚韧。晚饭前，天还没有黑，我突然发现有一张大的蜘蛛网悬挂在晾衣服的钢丝和房瓦之间。哎呀！其实也不能算是一张网，应该算是一根好长好长的、细得胜过了头发丝的“蜘蛛丝”悬在了这两者之间。在这中间起码有50厘米远的距离，可是，蜘蛛织的丝也就这么“横跨”过来了。在蜘蛛辛勤织网的期间，会有多少阵风吹过来过？！难道蜘蛛也是一次又一次的织过来的吗？它的毅力根本不逊色于其它大动物。就这样，带着好奇与钦佩，我忍不住伸出手来想触碰一下蜘蛛这伟大的意志结晶。就在我的指尖触碰到这光滑而又细长的蜘蛛丝时，我不敢相信了！这丝竟然没有一触即断，却是顺从而有弹性地任我的指尖在上面滑动。柔弱的丝条并没有因为我的施压而沮丧不堪，反而是先暂时的躲避一下，再猛一下弹跃回来。它的后退，并不代表屈服，而是为了以后更好地生存与发展。看似不堪一击、事实上却坚韧不拔的蜘蛛网其实应该是生活中人们坚强意志的缩影。在事业上，在征途中，我们会遇到很多意想不到的困难，但在困难面前我们应该像蜘蛛织网那样，不屈不挠、愈挫愈勇。而在有些困难前，我们却需要采取一种变通方式让自己全身而退，那就是：必要的避让，不是屈服，却是为了让自己更好地生存与发展。
1、Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求。2、pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。3、Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。4、Portia是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核;可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。5、Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容，例如与HTML文档的DOM树进行交互。
当然可以，现在有很多的，但是你必须保证爬取的数据的质量啊