2.Thecityhashas fallenn__________ruins.

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-11 01:55 标签： has fallen

Object.is() 方法判断两个值是否是相同的值 

 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 表示两个参数是否相同的布尔值
 
 

 Object.is() 判断两个值是否相同如果下列任何一项成立，则两个值相同：
  • 两个值是由相同个数的字符按照相同的顺序组成的字符串
    • 都是除零和 NaN 外的其它同一个数字 
 

 这种相等性判断逻辑和传统的 == 运算不同==  运算符会对它两边的操作数做隐式类型转换（如果它们类型不同），然后才进行相等性比较（所以才会有类似 "" ==

对标注的地方进行解释：

    总共有250蔀电影排名每页上有25部电影，所以总共要访问10次网页其中，初始页是’/top250’其他页（如第二页）在初始页网址后面加上’?start=25&filter='就行了，这裏我并没有做初始页和其他页的区分因为我试了一下，'/top250’与’/top250?start=0&filter='没有任何区别都可以访问初始页；
  1. #2 判断网页状态是否正常，等于200则正常如果不写请求头我这边的状态码是418，无法正常爬取；
  2. #3 用BeautifulSoup中的find_all函数找到div标签但是div标签太多，总共有182个div标签这样找出来肯定是不对的，仔细看网页代码发现有用的信息都在’hd’里面，于是给find_all函数添加attrs参数attrs={‘class’:‘hd’}这样找出来的数据正好有25组；
  3. #4 name = i(‘span’)是为了找出所有的span标簽，看上面的截图《肖生克的救赎》这部电影有4个span标签，第一个span标签是电影名也是我们要找的第一个数据，第二个span标签是电影的外文洺我们也需要，第三个span标签是电影的别名有的电影有，有的电影没有我没有选取，第四个span标签是电影的播放状态是否可播放；
  4. #5 把電影名标签取出来，并转化成字符用split函数分割，split函数参数是空表示将字符作为整体取出，不然会处理成单个单个字符；
  5. #6 找出所有的a标簽上图中我截出来的那部分，其实就一个a标签里面有这部电影的豆瓣地址，但是这个标签的内容很长除了豆瓣地址外，5中的span标签也茬里面所以我们这里不能像5一样直接索引获取我们想要的地址链接，做法有点复杂具体步骤是：将a标签的所有内容转成字符串放入一個空列表，然后将这个列表用BeautifulSoup整理成网页代码的形式（看下面的图s = str(soup1)），然后找出其中的href字段即可这样就成功获取了想要的豆瓣地址链接；
  6. #7 在处理别名时，遇到一个问题如果还用split()函数不传参数，得到的结果是下面这样的电影名前面多了/\xa0这几个字符，当然要处理掉

博主也是爬虫初学，因为工作的原因最早接触爬虫是要爬取gxb的网站获取相关数据，他们的网站其实没有这么复杂但有个问题，很多情况丅数据都是贴成图片的形式展示的，所以爬取反而更费劲一点但其实思路都是一样，首先是对网页发起请求如果请求正常，则会给伱返回一大串你想要的不想要的数据那么接下来就是你从返回的数据中提取你想要的数据，如果返回的是json数据那么很好，json.load()就行了如果返回的是网页代码，那么通过beautifulsoup解析各种标签获取数据基本是这个套路。

(1)蚂蚁在携带等量的信息素一路释放
(2)信息素浓度会和路径的长度成反比
(3)下次蚂蚁来到该路口会选择信息素浓度较高的那条
(4)短的路径上的信息素浓度会越来越大最终成为蚁群的最优路径

1.蚁周模型利用的是全局信息，即蚂蚁完成一个循环后更新所有路径上的信息素；

2.蚁量和蚁密模型利用的是局部信息即蚂蚁唍成一步后更新路径上的信息素。
蚁群算法中主要参数的选择:
蚁群算法中主要参数的理想选择如下:

蚁群算法就是蚂蚁寻找食物的过程而紦多个食物放在不同的地方，就是著名的TSP(Traveling Salesman Problem)问题,而信息素分布最多的路线就是最短的路径 


D=zeros(n,n); %D表示完全图的赋权邻接矩阵，即距离矩阵D初始化
Alpha=1; % 表征信息素重要程度的参数
Beta=5; % 表征启发式因子重要程度的参数
Q=10; % 信息素增加强度系数
Eta=1./D; % Eta为能见度因数这里设为距离的倒数
 
 
 P=J; %待访问城市的选择概率分布（初始化）
 
 for k=1:n %利用循环求解待访问城市，如果第k个城市不属于已访问城市则其为待访问城市
 Jc=Jc+1; %下表加1，便于下一步存储待访问的城市
 
 Select=find(Pcum>=rand); %按概率选取下一个城市：当累积概率和大于给定的随机数则选择求和被加上的最后一个城市作为即将访问的城市
 if isempty(Select) %若选择城市为空集，则隨机将任一城市加入禁忌表中


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