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叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。
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
这要看你想爬的文章是哪个网站的，然后通过分析这个网站的文章存储方式以及如何获得所有文章的链接，最后才是用python去实现这个爬取的过程
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：
现在的话，学电子商务或者大数据与云计算或电子竞技都是很好找工作的，不过最主要的还是看你个人的兴趣爱好来哦！
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。
叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。
何为聚类分析聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计 数据分析的常用技术，用于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩和计算机图形学。聚类分析本身不是一个特定的算法，而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。流行的群集概念包括群集成员之间距离较小的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。因此，聚类可以表述为多目标优化问题。适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使用，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务，而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。常见聚类方法常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。K-means聚类算法中k-means是最常使用的方法之一，但是k-means要注意数据异常：数据异常值。数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。数据的异常量纲。不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归一化或标准化。例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单金额可能是[0,10000 000]，而订单数量则是[0,1000]，如果没有归一化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单金额的影响。DBSCAN有异常的数据可以使用DBSCAN聚类方法进行处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中文含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。跟K均值相比，它具有以下优点：原始数据分布规律没有明显要求，能适应任意数据集分布形状的空间聚类，因此数据集适用性更广，尤其是对非凸装、圆环形等异性簇分布的识别较好。无需指定聚类数量，对结果的先验要求不高由于DBSCAN可区分核心对象、边界点和噪点，因此对噪声的过滤效果好，能有效应对数据噪点。由于他对整个数据集进行操作且聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此也存在比较明显的弱点：对于高纬度问题，基于半径和密度的定义成问题。当簇的密度变化太大时，聚类结果较差。当数据量增大时，要求较大的内存支持，I/O消耗也很大。MiniBatchKMeansK均值在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为O(nkt)，其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。当聚类数和迭代次数不变时，K均值的算法消耗时间只跟样本量有关，因此会呈线性增长趋势。但是当面对海量数据时，k均值算法计算速度慢会产生延时，尤其算法被用于做实时性处理时这种弊端尤为明显。针对K均值的这一问题，很多延伸算法出现了，MiniBatchKMeans就是其中一个典型代表。MiniBatchKMeans使用了一个种名为Mini Batch（分批处理）的方法计算数据点之间的距离。Mini Batch的好处是计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中抽取一部分样本（而非全部样本）作为代表参与聚类算法过程。由于计算样本量少，所以会相应减少运行时间；但另一方面，由于是抽样方法，抽样样本很难完全代表整体样本的全部特征，因此会带来准确度的小幅度下降，但是并不明显。谱聚类在大数据背景下，有很多高纬度数据场景，如电子商务交易数据、web文本数据日益丰富。高维数据聚类时耗时长、聚类结果准确性和稳定性都不尽如人意。因为，在高维数据，基于距离的相似度计算效率极低；特征值过多在所有维度上存在簇的可能性非常低；由于稀疏性和紧邻特性，基于距离的相似度几乎为0，导致高维空间很难出现数据簇。这时我们可以选着使用子空间聚类，或是降维处理。子空间聚类算法是在高维数据空间中对传统聚类算法的一种扩展，其思想是选取与给定簇密切相关的维，然后在对应的子空间进行聚类。比如谱聚类就是一种子空间聚类方法，由于选择相关维的方法以及评估子空间的方法需要自定义，因此这种方法对操作者的要求较高。使用聚类分析中间预处理图像压缩用较少的数据量来表示原有的像素矩阵的过程，这个过程称为图像编码。数据图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的储存空间，这给图像的存储、计算、传输等带来了不便。因此，现在大多数数字网络下的图像都会经过压缩后再做进一步应用，图像压缩的方法之一便是聚类算法。在使用聚类算法做图像压缩时，我们会定义K个颜色数（例如128种颜色），颜色数就是聚类类别的数量；K均值聚类算法会把类似的颜色分别放在K个簇中，然后每个簇使用一种颜色来代替原始颜色，那么结果就是有多少个簇，就生成了多少种颜色构成的图像，由此实现图像压缩。图像分割图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣的目标技术和过程，这是图像处理和分析的关键步骤。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等领域。例如从图像中分割出前景人脸信息，然后做人脸识别。聚类算法是图像分割方法的一种，其实施的关键是通过不同区域间明显不同的图像色彩特征做聚类，聚类数量就是要分割的区域的数量。图像理解在图像理解中，有一种称为基于区域的提取方法。基于区域的提取方法是在图像分割和对象识别的前提下进行的，利用对象模板、场景分类器等，通过识别对象及对象之间的拓扑关系挖掘语义，生成对应的场景语义信息。例如，先以颜色、形状等特征对分割后的图像区域进行聚类，形成少量BLOB；然后通过CMRM模型计算出BLOB与某些关键词共同出现的概率。异常检测异常检测有多种实施方法，其中常用的方法是基于距离的异常检测方法。即使数据集不满足任何特定分布模型，它仍能有效地发现离群点，特别是当空间维度比较高时，算法的效率比基于密度的方法要高得多。算法具体实现时，首先算出数据样本间的距离（如曼哈顿距离、欧氏距离等），然后对数据做预处理后就可以根据距离的定义来检测异常值。例如，可以使用K-means的聚类可以将离中心店最远的类或者不属于任何一个类的数据点提取出来，然后将其定义为异常值。聚类算法的选择：数据为高维数据，那么选取子空间聚类（如谱聚类）数据量在100万条以内，那么使用k均值较好；如果数据量超过100万条，那么可以考虑使用Mini Batch KMeans如果数据中存在噪点，那么可以使用基于密度的DBSCAN如果最求更高的分类准确度，那么选择谱聚类将比K均值准确度更好
Python使用socket进行网络通信的爬虫可能会遇到以下问题：1. 网络错误：网络连接不稳定或者网络环境差导致连接失败或者数据传输不完整。2. 服务器反爬虫机制：一些网站可能会设置反爬虫机制，如IP封禁、验证码、限制爬取频率等，使得爬虫无法正常工作。3. 数据解析问题：爬取到的数据可能需要进行解析和清洗，如果没有处理好可能会影响后续的数据分析和应用。4. 安全问题：使用socket进行爬虫时需要注意安全问题，如防止网络劫持、防止恶意攻击等。5. 代码可维护性问题：使用socket进行爬虫时，需要处理的细节较多，如果代码不够规范、不够模块化，会影响代码的可维护性和可扩展性。
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
数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。
不包括，就中文的。
不包括的，所以有些人回去翻译外文文献。不过翻译的人多了，查重率就高了。
免费的论文查重平台
第一个 超星尔雅，5次机会
第二个 360查重平台1次机会
第三个百度学术查重2次
第四个 writepass 1次
这个时候我就不知道改啥了，而且也要定稿了，就用知网查了，9％，免费的平台也就是知道哪里需要改，终稿还是要用知网查一下
给后来的学弟学妹们一点建议吧，本人刚经历过查重，用了维普，笔杆网，学信网，paperyy，各种免费网站以及有免费机会的付费网站，所有的网站都不如知网，知网虽然有两次机会，但是这个两次机会也不是对个人开放的，个人建议，在最后提交的时候，淘宝上买一次知网查重，知网里有一个论文库叫大学生联合论文对比库，这个是别的任何网站都没有的，这个库里边是什么呢，是你的学长学姐们写出来的论文，只要你的题目是之前有人写过的，或者写给类似的，知网查出来的重复率就会高很多，我同学在维普上查重3%，知网直接50%多，因为他参考了学长的论文，所以别的不多说了，学弟学妹们参考一下
论文查重
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3.向同行或老师寻求帮助。您可以邀请专业人士或有经验的老师帮助您查重论文，他们能够提供专业的指导和建议，并帮助您避免剽窃和抄袭等问题。同时，这也是一种非常有效的交流和学习方式。
总之，免费查重论文是一种相对简单、方便、快捷的选择，但需要注意工具的选择和使用方法、服务的质量和效果。
肯定查的出来啊，现在的系统每天都在实时更新的，百度百科被收录的基本都能检测出来。
这个得具体分析。虽然知网论文查重的比对库中包括了互联网文档资源，但知网的互联网内容其实占比是比较小的，知网查重的主要比对内容还是知网收录的各种学术论文数据库。所以，如果互联网的东西没有在知网比对库中的话，那么就查不出来。然而，因为很多学术论文或多或少会引用互联网的内容，也就是说互联网的内容间接的出现在知网比对库中的学术论文数据库中，这种情况下互联网的东西是能够被学校的知网查重检测到的。
如果是比较老的网页，或者之前被学长参考过，估计会被查重出来。因为高校查重系统可以检查到网络资源和学长论文。本科是pmlc，研究生是或者tmlc，都可以检查到学长毕业论文库。可以到图书馆检测，也可以到一些自助查重网站，全程自助安全。↓
当研究生利用学术不端论文查重系统对毕业论文进行检测时，会发现在知网查重系统的数据库范围中，会多出一个互联网资源库（包括贴吧等论坛资源）。这一信息充分说明，如今知网查重系统更加完善，在互联网上已经开始进行资源对比。这就更加要求广大毕业生绝对不能存在抄袭自己的论文，哪怕是贴吧、论坛里的内容在网上也不能抄袭。其中就有一些同学不相信知网论文查重系统能在网上检测到资源，于是把一些内容从网上抄了下来。本来他的论文还过得去，内容重复率还不是很严重，但是把网上的一些东西复制到论文里去了，最后重复率高得吓人，关于百度百科知网查重系统上也有记录，他一开始也是不信了，最后万万没想到的是，确实有！通过这次知网论文查重，他才深切体会到知网系统的厉害。但是知网论文查重系统对于网络上的资源没有办法做到完全的查到，因为网络上的资源都是实时更新的，再强大的检测系统也无法跟上网络更新的速度。也就是说，互联网上的资源有时候知网收集的并不完善，也赶不上互联网更新的速度，但是互联网上的资源建议大家还是不要去抄袭。