# pycovid-GTK
#### 介绍
使用Python语言编写的新冠肺炎疫情小工具。
#### 软件说明
- 本软件使用Linux开发,Windows或macOS运行可能会遇到部分问题,不过核心功能可以使用。
- 本软件使用爬虫的方式获取丁香园官网的新冠肺炎疫情数据,可以查看国某个地区或某个国家的新冠肺炎疫情数据,数据可以实时更新而不用实时查看该软件。
- 本软件使用GPL3 的协议进行开源,允许二次修改,但是修改后的源码需要开源。
- 本软件仅提供源代码,如需使用,请自行编译该程序。
#### 安装教程
安装Python 3,如果你的电脑没有安装,可以访问[Python官网](https://www.python.org/downloads/)进行下载。
下载以后,使用pip命令安装以下库
|名称|功能|导入方法|
|-|-|-|
|beautifulsoup4|处理HTML代码|bs4|
|requests|发送请求|requests|
|wxpython|Python图形化|wx|
> 安装完成以后,cd到应用程序目录,然后运行`python generateGUI.py`即可运行程序。
如果不会使用pip,可以使用pycharm手动导入以下库。
PyCharm下载链接如下
- [Windows](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows)
- [macOS](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac)
- [Linux](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux)
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爬虫 Deep Web爬虫爬行过程中最重要部分就是表单填写,包含两种类型: (1)基于领域知识的表单填写:此方法一般会维持一个本体库,通过语义分析来选取合适的关键词填写表单。Yiyao Lu等人提出一种获取Form表单信息的多注解方法,将数据表单按语义分配到各个组中,对每组从多方面注解,结合各种注解结果来预测一个最终的注解标签;郑冬冬等人利用一个预定义的领域本体知识库来识别Deep Web页面内容,同时利用一些来自Web站点导航模式来识别自动填写表单时所需进行的路径导航。 (2)基于网页结构分析的表单填写:此方法一般无领域知识或仅有有限的领域知识,将网页表单表示成DOM树,从中提取表单各字段值。Desouky等人提出一种LEHW方法,该方法将HTML网页表示为DOM树形式,将表单区分为单属性表单和多属性表单,分别进行处理;孙彬等人提出一种基于XQuery的搜索系统,它能够模拟表单和特殊页面标记切换,把网页关键字切换信息描述为三元组单元,按照一定规则排除无效表单,将Web文档构造成DOM树,利用XQuery将文字属性映射到表单字段。
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使用Python语言编写的图形化新冠肺炎疫情爬虫工具。.zip (10个子文件)
新建文本文档.txt 2KB
pycovid-gtk-master
covid.png 26KB
LICENSE 34KB
worldCovid.py 6KB
cnCovid.py 7KB
riskAreas.py 5KB
generateGUI.py 1KB
networkCheck.py 181B
officialWebsite.py 2KB
README.md 1KB
共 10 条
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野生的狒狒
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