第1篇：爬虫开题报告
爬虫程序
一、国内外发展形势
随着数据科学的迅速发展，诸如机器学习，人工智能等新兴技术极大地方便了人们的生活。来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性、包括数量、速度、多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性。从而，大数据的获取和分析在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
万维网上有着无数的网页，包含着海量的信息，无孔不入、森罗万象。但很多时候，无论出于数据分析或产品需求，我们需要从某些网站，提取出我们感兴趣、有价值的内容，但是纵然是进化到21世纪的人类，依然只有两只手，一双眼，不可能去每一个网页去点去看，然后再复制粘贴。所以我们需要一种能自动获取网页内容并可以按照指定规则提取相应内容的程序，这就是爬虫。爬虫本身不区分到底是运行在windows还是Linux，又或是OSX，但从业务角度讲，我们把运行在服务端(后台)的，称之为后台爬虫。而现在，几乎所有的爬虫都是后台爬虫。
而爬虫数据获取的基础，经过这么多年的发展，除了面对surfaceweb（即表层Web，由网页沟通，网页之间通过超链接关联）的常用爬虫，各种面对垂直领域和特定主题的爬虫（focusedcrawler)成为热点。
二、项目解决了什么问题及创新点
本项目解决了数据科学所依赖的数据来源的问题，帮助数据科学工作者获取更多更有价值的数据。同时，本项目聚焦于新浪微博、拉勾网、房天下等各项极有价值的数据，利用现有技术在项目中实现了免登陆、多目标爬取数据，同时针对爬取的数据进行了初步的筛选过滤，去掉多余信息，除了可以节省本地空间之外还方便数据科学工作者对数据进行二次清洗、提炼，从而得到更有价值的信息。本项目还针对爬虫的作用机制以及设计模式进行了优化，采用多线程的技术可以明显提高I/O操作的速度，同时因为采用了合适的设计模式，可以及时地将内存中的数据导入到数据库中，极大地减少了内存资源的占用，使爬虫程序在运行期间，尽可能少地占用计算机资源。
三、技术路线及执行计划
理论上来说，任何支持网络通信的语言都是可以写爬虫的，爬虫本身虽然语言关系不大，但是，总有相对顺手、简单的。目前来说，大多数爬虫是用后台脚本类语言写的，其中python无疑是用的最多最广的，并且页诞生了很多优秀的库和框架，如scrapy、BeautifulSoup、pyquery、Mechanize等。但是一般来说，搜索引擎的爬虫对爬虫的效率要求更高，会选用C#、C++、Java、Go(适合高并发)。本项目将采用Python作为爬虫实现语言对爬虫进行编写，同时辅以相关的功能包以及C#编写的图形界面。
爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；如果有网站不愿本站数据流出，则会针对爬虫特性进行识别，将爬虫拒之门外；所以一个完整的爬虫一般会包含如下几个模块：网络请求模块、爬取流程控制模块、内容分析提取模块、反爬虫对策模块（如果需要）。同时辅以C#编写的图形界面，让爬虫变得更加易用，对用户更加友好。
第2篇：网络爬虫
查看文章
Java 搜索引擎的实现——网络爬虫（1）2022年01月04日 星期二 14:43Java 搜索引擎的实现——网络爬虫
【IT168 技术】自己动手写一个搜索引擎，想想这有多 cool：在界面上输入关键词，点击搜索，得到自己想要的结果;那么它还可以做什么呢?也许是自己的网站需要一个站内搜索功能，抑或是对于硬盘中文档的搜索——最重要的是，是不是觉得众多 IT 公司都在向你招手呢?如果你心动了，那么，Let's Go!
这里首先要说明使用 Java 语言而不是 C/C++ 等其它语言的原因，因为 Java 中提供了对于网络编程众多的基础包和类，比如 URL 类、InetAddre 类、正则表达式，这为我们的搜索引擎实现提供了良好的基础，使我们可以专注于搜索引擎本身的实现，而不需要因为这些基础类的实现而分心。
这个分三部分的系列将逐步说明如何设计和实现一个搜索引擎。在第一部分中，您将首先学习搜索引擎的工作原理，同时了解其体系结构，之后将讲解如何实现搜索引擎的第一部分，网络爬虫模块，即完成网页搜集功能。在系列的第二部分中，将介绍预处理模块，即如何处理收集来的网页，整理、分词以及索引的建立都在这 部分之中。在系列的第三部分中，将介绍信息查询服务的实现，主要是查询界面的建立、查询结果的返回以及快照的实现。
dySE 的整体结构
在开始学习搜索引擎的模块实现之前，您需要了解 dySE 的整体结构以及数据传输的流程。事实上，搜索引擎的三个部分是相互独立的，三个部分分别工作，主要的关系体现在前一部分得到的数据结果为后一部分提供原始数据。三者的关系如下图所示：
图 1.搜索引擎三段式工作流程
在介绍搜索引擎的整体结构之前，我们借鉴《计算机网络——自顶向下的方法描述因特网特色》一书的叙事方法，从普通用户使用搜索引擎的角度来介绍搜索引擎的具体工作流程。
自顶向下的方法描述搜索引擎执行过程：
用户通过浏览器提交查询的词或者短语 P，搜索引擎根据用户的查询返回匹配的网页信息列表 L;
上述过程涉及到两个问题，如何匹配用户的查询以及网页信息列表从何而来，根据什么而排序?用户的查询 P 经过分词器被切割成小词组 并被剔除停用词(的、了、啊等字)，根据系统维护的一个倒排索引可以查询某个词 pi 在哪些网页中出现过，匹配那些 都出现的网页集即可作为初始结果，更进一步，返回的初始网页集通过计算与查询词的相关度从而得到网页排名，即 Page Rank，按照网页的排名顺序即可得到最终的网页列表;
假设分词器和网页排名的计算公式都是既定的，那么倒排索引以及原始网页集从何而来?原始网页集在之前的数据流程的介绍中，可以得知是由爬虫 spider 爬取网页并且保存在本地的，而倒排索引，即词组到网页的映射表是建立在正排索引的基础上的，后者是分析了网页的内容并对其内容进行分词后，得到的网页到词组的映射表，将正排索引倒置即可得到倒排索引;
网页的分析具体做什么呢?由于爬虫收集来的原始网页中包含很多信息，比如 html 表单以及一些垃圾信息比如广告，网页分析去除这些信息，并抽取其中的正文信息作为后续的基础数据。
在有了上述的分析之后，我们可以得到搜索引擎的整体结构如下图：
图 2.搜索引擎整体结构
爬虫从 Internet 中爬取众多的网页作为原始网页库存储于本地，然后网页分析器抽取网页中的主题内容交给分词器进行分词，得到的结果用索引器建立正排和倒排索引，这样就得到了索引数据库，用户查询时，在通过分词器切割输入的查询词组并通过检索器在索引数据库中进行查询，得到的结果返回给用户。
无论搜索引擎的规模大小，其主要结构都是由这几部分构成的，并没有大的差别，搜索引擎的好坏主要是决定于各部分的内部实现。
有了上述的对与搜索引擎的整体了解，我们来学习dySE 中爬虫模块的具体设计和实现。
Spider 的设计
网页收集的过程如同图的遍历，其中网页就作为图中的节点，而网页中的超链接则作为图中的边，通过某网页的超链接得到其他网页的地址，从而可以进一步的进行网页收集;图的遍历分为广度优先和深度优先两种方法，网页的收集过程也是如此。综上，Spider 收集网页的过程如下：从初始 URL 集合获得目标网页地址，通过网络连接接收网页数据，将获得的网页数据添加到网页库中并且分析该网页中的其他 URL 链接，放入未访问 URL 集合用于网页收集。下图表示了这个过程：
图 3.Spider 工作流程
Spider 的具体实现
网页收集器 Gather
网页收集器通过一个 URL 来获取该 URL 对应的网页数据，其实现主要是利用 Java 中的 URLConnection 类来打开 URL 对应页面的网络连接，然后通过 I/O 流读取其中的数据，BufferedReader 提供读取数据的缓冲区提高数据读取的效率以及其下定义的readLine()行读取函数。代码如下(省略了异常处理部分)：
清单 1.网页数据抓取
URL url = new URL(“http://”);
URLConnection conn = url.openConnection();
BufferedReader reader = new BufferedReader(newInputStreamReader(conn.getInputStream()));String line = null;
while((line = reader.readLine())!= null)
document.append(line + "n");
使用 Java 语言的好处是不需要自己处理底层的连接操作，喜欢或者精通 Java 网络编程的读者也可以不用上述的方法，自己实现 URL 类及相关操作，这也是一种很好的锻炼。
网页处理
收集到的单个网页，需要进行两种不同的处理，一种是放入网页库，作为后续处理的原始数据;另一种是被分析之后，抽取其中的 URL 连接，放入 URL 池等待对应网页的收集。
网页的保存需要按照一定的格式，以便以后数据的批量处理。这里介绍一种存储数据格式，该格式从北大天网的存储格式简化而来：
网页库由若干记录组成，每个记录包含一条网页数据信息，记录的存放为顺序添加;
一条记录由数据头、数据、空行组成，顺序为：头部 + 空行 + 数据 + 空行;
头部由若干属性组成，有：版本号，日期，IP 地址，数据长度，按照属性名和属性值的方式排列，中间加冒号，每个属性占用一行;
数据即为网页数据。
需要说明的是，添加数据收集日期的原因，由于许多网站的内容都是动态变化的，比如一些大型门户网站的首页内容，这就意味着如果不是当天爬取的网页数据，很可能发生数据过期的问题，所以需要添加日期信息加以识别。
URL 的提取分为两步，第一步是 URL 识别，第二步再进行 URL 的整理，分两步走主要是因为有些网站的链接是采用相对路径，如果不整理会产生错误。URL的识别主要是通过正则表达式来匹配，过程首先设定一个字符串作为匹配的字符串模式，然后在 Pattern 中编译后即可使用 Matcher 类来进行相应字符串的匹配。实现代码如下：
清单 2.URL 识别
public ArrayList urlDetector(String htmlDoc){
final String patternString = "]*s*>)";
Pattern pattern =Pattern.compile(patternString,Pattern.CASE_INSENSITIVE);
ArrayList allURLs = newArrayList();
Matcher matcher = pattern.matcher(htmlDoc);
String tempURL;
//初次匹配到的url是形如：//为此，需要进行下一步的处理，把真正的url抽取出来，//可以对于前两个"之间的部分进行记录得到url
while(matcher.find()){
try {
tempURL=matcher.group();
tempURL= tempURL.substring(tempURL.indexOf(""")+1);
if(!tempURL.contains("""))
continue;
tempURL= tempURL.substring(0, tempURL.indexOf("""));
}catch(MalformedURLException e){
e.printStackTrace();
}
}
return allURLs;
}
按照“]*s*>)”这个正则表达式可以匹配出 URL 所在的整个标签，形如“”，所以在循环获得整个标签之后，需要进一步提取出真正的 URL，我们可以通过截取标签中前两个引号中间的内容来获得这段内容。如此之后，我们可以得到一个初步的属于该网页的 URL 集合。
接下来我们进行第二步操作，URL 的整理，即对之前获得的整个页面中 URL 集合进行筛选和整合。整合主要是针对网页地址是相对链接的部分，由于我们可以很容易的获得当前网页的 URL，所以，相对链接只需要在当前网页的 URL 上添加相对链接的字段即可组成完整的 URL，从而完成整合。另一方面，在页面中包含的全面 URL 中，有一些网页比如广告网页是我们不想爬取的，或者不重要的，这里我们主要针对于页面中的广告进行一个简单处理。一般网站的广告连接都有相应的显示表达，比如连接中含有“ad”等表达时，可以将该链接的优先级降低，这样就可以一定程度的避免广告链接的爬取。
经过这两步操作时候，可以把该网页的收集到的 URL 放入 URL 池中，接下来我们处理爬虫的 URL 的派分问题。
读取: BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(File file), "UTF-8"));
写入: BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new
OutputStreamWriter(new FileOutputStream(File file), "UTF-8"));
不包BufferedWriter和BufferedReader一层,也可以达到解决中文乱码问题的目的.参考下面J2SE6中关于 InputStreamReader 和 OutputStreamWriter 的解析
*************************************************************public cla OutputStreamWriterextends Writer
OutputStreamWriter 是字符流通向字节流的桥梁：可使用指定的 charset 将要写入流中的字符编码成字节。它使用的字符集可以由名称指定或显式给定，否则将接受平台默认的字符集。
每次调用 write()方法都会导致在给定字符（或字符集）上调用编码转换器。在写入底层输出流之前，得到的这些字节将在缓冲区中累积。可以指定此缓冲区的大小，不过，默认的缓冲区对多数用途来说已足够大。注意，传递给 write()方法的字符没有缓冲。
为了获得最高效率，可考虑将 OutputStreamWriter 包装到
BufferedWriter 中，以避免频繁调用转换器。例如：
Writer out
= new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
代理对 是一个字符，它由两个 char 值序列表示：高 代理项的范围为 'uD800' 到 'uDBFF'，后跟范围为 'uDC00' 到 'uDFFF' 的低 代理项。错误代理元素 指的是后面不跟低代理项的高代理项，或前面没有高代理项的低代理项。
此类总是使用字符集的默认替代序列 替代错误代理元素和不可映射的字符序列。如果需要更多地控制编码过程，则应该使用 CharsetEncoder 类。
*******************************************************************public cla InputStreamReaderextends Reader
InputStreamReader 是字节流通向字符流的桥梁：它使用指定的 charset 读取字节并将其解码为字符。它使用的字符集可以由名称指定或显式给定，或者可以接受平台默认的字符集。
每次调用 InputStreamReader 中的一个 read()方法都会导致从底层输入流读取一个或多个字节。要启用从字节到字符的有效转换，可以提前从底层流读取更多的字节，使其超过满足当前读取操作所需的字节。
为了达到最高效率，可要考虑在 BufferedReader 内包装
InputStreamReader。例如：
BufferedReader in
= new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
第3篇：Python网络爬虫实习报告
实用标准文案
Python网络爬虫实习报告
精彩文档
实用标准文案
目录
一、选题背景 ......二、爬虫原理......三、爬虫历史和分类........四、常用爬虫框架比较....五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）.........1分析网页.2爬取数据.3数据整理、转换 4数据保存、展示 5技术难点关键点.六、总结 .精彩文档
实用标准文案
一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较
Scrapy框架:Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架，是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取web页面并提取出结构化数据。Scrapy应用范围很广，爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。
Crawley框架:Crawley也是Python开发出的爬虫框架，该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。
Portia框架:Portia框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。
newspaper框架:newspaper框架是一个用来提取新闻、文章以及内容分析的Python爬虫框架。
Python-goose框架：Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容;文章主要图片;文章中嵌入的任heYoutube/Vimeo视频;元描述;元标签
精彩文档
实用标准文案
五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）
1分析网页
# 获取html源代码 def __getHtml(): data = pageNum = 1 pageSize = 0 try: while(pageSize
实用标准文案
data.append(urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8"))pageSize += 25 pageNum += 1 print(pageSize, pageNum)except Exception as e: raise e return data 2爬取数据
def __getData(html): title = # 电影标题 #rating_num = # 评分 range_num = # 排名 #rating_people_num = # 评价人数 movie_author = # 导演 data = {} # bs4解析html soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")for li in soup.find("ol", attrs={'cla': 'grid_view'}).find_all("li"): 精彩文档
实用标准文案
title.append(li.find("span", cla_="title").text)#rating_num.append(li.find("div", cla_='star').find("span", cla_='rating_num').text)range_num.append(li.find("div", cla_='pic').find("em").text)#spans = li.find("div", cla_='star').find_all("span")#for x in range(len(spans)): # if x
实用标准文案
== 210): index = 60 # print("aaa")# print(str[4:index])movie_author.append(str[4:index])
data['title'] = title #data['rating_num'] = rating_num data['range_num'] = range_num #data['rating_people_num'] = rating_people_num data['movie_author'] = movie_author return data 3数据整理、转换 def __getMovies(data): f = open('F://douban_movie.html', 'w',encoding='utf-8')f.write("")f.write("Insert title here")f.write("")f.write("爬取豆瓣电影")f.write(" 作者：刘文斌")精彩文档
实用标准文案
f.write(" 时间：" + nowtime + "")f.write("")f.write("")f.write("")f.write("")f.write("电影")#f.write("评分")f.write("排名")#f.write("评价人数")f.write("导演")f.write("")f.write("")f.write("")for data in datas: for i in range(0, 25): f.write("")f.write("
实用标准文案
style='color:orange;text-align:center'>%s" % data['title'][i])# f.write("%s" % data['rating_num'][i])f.write("%s" % data['range_num'][i])# f.write("%s" % data['rating_people_num'][i])f.write("%s" % data['movie_author'][i])f.write("")f.write("")f.write("")f.write("")f.write("第4篇：Python网络爬虫实习报告
.Python网络爬虫实习报告
..目录
一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较.........五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）.1分析网页 2爬取数据 3数据整理、转换.........4数据保存、展示.........5技术难点关键点.........六、总结 ........一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较
Scrapy框架:Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架，是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取web页面并提取出结构化数据。Scrapy应用围很广，爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。
Crawley框架:Crawley也是Python开发出的爬虫框架，该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。
Portia框架:Portia框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。
newspaper框架:newspaper框架是一个用来提取新闻、文章以及容分析的Python爬虫框架。
Python-goose框架：Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体容;文章主要图片;文章中嵌入的任heYoutube/Vimeo视频;元描述;元标签
..五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）
1分析网页
# 获取html源代码 def __getHtml():
data =
pageNum = 1
pageSize = 0
try:
while(pageSize
# headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 6.1)AppleWebKit/537.11(KHTML, like Gecko)Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11', # 'Referer':None #注意如果依然不能抓取的话，这里可以设置抓取的host # } # opener = urllib.request.build_opener()# opener.addheaders = [headers] url = "https://movie.douban./top250?start=" + str(pageSize)+ "&filter=" + str(pageNum)
# data['html%s' % i ]=urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8")..data.append(urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8"))
pageSize += 25
pageNum += 1
print(pageSize, pageNum)
except Exception as e:
raise e
return data 2爬取数据
def __getData(html):
title = # 电影标题 #rating_num = # 评分 range_num =
# 排名 #rating_people_num = # 评价人数 movie_author =
# 导演 data = {}
# bs4解析html soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
for li in soup.find("ol", attrs={'cla': 'grid_view'}).find_all("li"):
title.append(li.find("span", cla_="title").text)
#rating_num.append(li.find("div",..cla_='star').find("span", cla_='rating_num').text)range_num.append(li.find("div", cla_='pic').find("em").text)
#spans = li.find("div", cla_='star').find_all("span")#for x in range(len(spans)): # if x
index = str.find("主")
if(index ==-1):
index = str.find("...")
print(li.find("div", cla_='pic').find("em").text)
if(li.find("div", cla_='pic').find("em").text == 210):
index = 60
# print("aaa")# print(str[4:index])movie_author.append(str[4:index])..data['title'] = title
#data['rating_num'] = rating_num data['range_num'] = range_num
#data['rating_people_num'] = rating_people_num data['movie_author'] = movie_author
return data 3数据整理、转换 def __getMovies(data):
f = open('F://douban_movie.html', 'w',encoding='utf-8')
f.write("")
f.write("Insert title here")
f.write("")
f.write("爬取豆瓣电影")
f.write(" 作者：文斌")
f.write(" 时间：" + nowtime + "")
f.write("")
f.write("")
f.write("")
f.write("")..f.write("电影")
#f.write("评分")f.write("排名")
#f.write("评价人数")f.write("导演")
f.write("")
f.write("")f.write("")
for data in datas:
for i in range(0, 25):
f.write("")
f.write("%s" % data['title'][i])
# f.write("%s" % data['rating_num'][i])f.write("%s" % data['range_num'][i])
# f.write("
.style='color:blue;text-align:center'>%s" % data['rating_people_num'][i])f.write("%s" % data['movie_author'][i])
f.write("")
f.write("")f.write("")
f.write("")
f.write("第5篇：Python网络爬虫实习报告总结归纳
Python网络爬虫实习报告
目录 一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较
Scrapy框架:Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架，是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取web页面并提取出结构化数据。Scrapy应用范围很广，爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。
Crawley框架:Crawley也是Python开发出的爬虫框架，该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。
Portia框架:Portia框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。
newspaper框架:newspaper框架是一个用来提取新闻、文章以及内容分析的Python爬虫框架。
Python-goose框架：Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容;文章主要图片;文章中嵌入的任heYoutube/Vimeo视频;元描述;元标签 五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）
1分析网页
# 获取html源代码 def __getHtml(): data = pageNum = 1 pageSize = 0 try: while(pageSize
pageSize += 25 pageNum += 1 print(pageSize, pageNum)except Exception as e: raise e return data 2爬取数据
def __getData(html): title = # 电影标题 #rating_num = # 评分 range_num = # 排名 #rating_people_num = # 评价人数 movie_author = # 导演 data = {} # bs4解析html soup = BeautifulSoup(html, "")for li in("ol", attrs={'cla': 'grid_view'}).find_all("li"):("span", cla_="title").text)#("div", cla_='star').find("span", cla_='rating_num').text)("div", cla_='pic').find("em").text)#spans =("div", cla_='star').find_all("span")#for x in range(len(spans)): # if x
data['title'] = title #data['rating_num'] = rating_num data['range_num'] = range_num #data['rating_people_num'] = rating_people_num data['movie_author'] = movie_author return data 3数据整理、转换 def __getMovies(data):
("")("Insert title here")("")("爬取豆瓣电影")(" 作者：刘文斌")(" 时间：" + nowtime + "")("")("")("")("")("电影")#("评分")("排名")#("评价人数")("导演")("")("")("")for data in datas: for i in range(0, 25):("")("%s" % data['title'][i])#("%s" % data['rating_num'][i])("%s" % data['range_num'][i])#("%s" % data['rating_people_num'][i])("%s" % data['movie_author'][i])("")("")("")("")("第6篇：调研报告调研报告
---建筑主体分为三层，设有40余个实验实训室，配套价值x余万元的仪器设备。xx年以来，累计接收中等职业教育专项资金x万元，通过政府采购的方式招投标，用于提高学校职业教育基础建设、进一步优化职业教育办学条件，目前已支付x万元，余额为x万元。
二是加强师资队伍建设。学校成立“双师型”教师培养工作领导小组，研究制定职业教育教师队伍建设发展规划，全面负责培养对象选拔、培训项目安排、培训经费落实和考核评估等工作。组织学校分管职业教育领导和职业教育教师参加“双师型教师”等各类专业理论和专业技能培训，赴北京、秦皇岛和大连等地职业教育先进的学校考察学习。xx年，举办全旗第一届职业教育教学能手比赛，评选出6名职业教育教学能手。目前，学校“双师型”教师的比例达到专业教师队伍的50％以上。
2---
五是积极推进校企合作。xx年6月，综合高中与旗含宝饲料加工有限责任公司进行了校企合作签约、揭牌仪式，学校领导与企业负责人就职业学生实训、实验室利用等方面进行座谈。9月份，组织学校畜牧兽医专业学生到该公司饲料加工实训基地及巴彦胡舒苏木赛罕淖尔嘎查牧民苏格尔牧场实习。
二、存在的问题和下一步工作思路
我旗不断加强职业教育发展投入，取得一定成绩，但还存在师资力量不足，部分学生及家长对职业教育的认识不够，学生主动选择接受职业教育的积极性不高，与盟职业教育中心竞争力不足，xx年仅招收到54名职业班学生等问题。
在下一步工作中，我们将坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，认真贯彻落实党的十九大精神和全国教育
4---作过程中的影像文字资料、相关通知送达、协商谈判记录、草签协议等工作过程要细致清楚，抓好每个细节。三是文书档案详实规范。制定规范格式化合同文本，按照对象户所选补偿方式逐项测算，分项数据、分项补偿标准清楚准确，一户一档，方便对象户查阅核实，防止简单化、粗放式的过程管理，形成有效的工作流程和机制。四是整体推进。不能顾此失彼，在实际工作中克服各种困难，力求做到征地与补偿、拆迁与安置同安排，同步实施，坚决纠正重拆迁轻安置的做法，保证征地拆迁工作顺利进行。文峰塔项目、人工湖项目基本做到了拆迁与安置同步推进。
2、搞好培训，全员出击。
征收工作正式启动前，全体工作人员全程参与方案的讨论修改，征收补偿方案审批后，要集中半天到一天时间组织全员培训，逐条解读方案，全面讲解有关法律法规和政策，分析有关标准及执行中要注意把握的问题，要做到人人
6---工作目标，是征收工作能否顺利进行的关键。实际工作中，采取分组草签协议，办公室统一审核把关签订正式协议，格式化合同文本，一户一档，对象户有疑义时可查阅核实，避免合同笼统简单，事后无法核实。安置地的选择严格按方案公开透明，在公示栏公示，接受群众监督。按照法定程序、严格执行实施方案、公开透明操作，统一审核把关就能最大限度保证征收工作的公正公平。
4、强化服务，用足政策。
坚决不突破政策底线，用足优惠政策。征收工作是在反反复复讨价还价的利益博弈中完成的，要善于换位思考，尽量站在对象户的角度看问题想对策，拉近心理距离，化解对立，达成共识。要努力克服行政化倾向，放下身段，耐心细致与对象户沟通协商，始终保持平等对话，尊重包容。真情服务感化群众，通过帮助办理户口、解决低保、符合政策的积极争取公租房、廉租房政策、主动帮助解决家庭困难。如人工湖项目拆
8---不应付、不达目的不罢休。三是“善干”。就是用心研究问题，找准突破口，集中集体的智慧化解难题。比如，人工湖项目安置地老百姓不接受，工作一度陷入困境。通过反复研究论证，我们认为，在原安置地范围内规化建设农贸市，解决失地农民的生存问题，通过反复作工作，与失地农户达成了共识，难题最终得以破解。又如，去年底媒体公布了土地调价信息，拆迁户担心签了协议吃亏，不愿拿出土地，一时间征地陷入停顿状态。但是，项目时间要求紧，而征地政策短时间又不明朗，通过反复研究，充分讨论，我们采取农户签订承诺书的方式，让他们答应先将土地拿出来，后签征地协议，待正式签订协议时兑现征地补偿款，这样，农户就没有了“吃亏”的后顾之忧，从而保证了征地拆迁工作的顺利推进。四是“快干”。就是在工作中全员上阵，“快”字当头，形成强大的政策攻势，一旦突破，因势利导，打消群众的心理顾虑。各个环节的便捷服务跟
10---
征收土地和房屋，涉及群众切身利益，必须严格依法行政，强化法治思维。一是严格按照法定程序，做好前期工作。坚决杜绝不下征收决定，不召开听证会，不搞风险评估等工作就仓促上马粗放操作的做法。二是在土地征收中，变向农户征收为向村集体组织征收。三是按照法定时限公示公告送达有关决定、通知、方案，做好工作过程资料规范收集归档，为司法途径解决问题创造条件，走出依法征收就是交给法院办理的认识误区。
3、建立科学有序的工作机制。
项目入驻往往具有不可遇见性，一旦签约，时间要求紧迫，特别要求有好的工作机制来保证项目征地拆迁的顺利进行。当前，征收工作都是由项目所在地乡镇、村干部负责，存在职责不清、职能缺位、政策把关缺失，工作机制不畅的问题，常常是紧而无序，效率不高，推进困难，究其原因主要还是工作机制有问题。建议一是充实扩大县城建征地拆迁指挥部力量，建立一支精干高效的12---有多少事需要多少钱转变，多方筹资，保证项目的征地拆迁费用。新开工项目，一律先安置后拆迁。实现经费保障有力，征地拆迁给力，加快项目落地。
5、加强基层组织建设。
基层组织不力甚至软弱涣散是影响征地拆迁工作的重要因素之一。乡镇要采取切实有力的措施扎扎实实抓好村、组基层组织建设，选好带头人，建强班子，加强农民教育，探索行之有效的基层治理方式，夯实群众基础，为各项工作提供强有力的组织保障。实际工作中普遍存在群众权利意识强、法律意识淡薄、利益至上，义务和责任意识缺失。当前普法宣传虽已进入“六五”中期，但暴露出普法宣传薄弱，形式化、应付型，为此，必须扎扎实实开展普法工作，增强实效性。
6、建立激励机制，调动征地拆迁工作干部积极性。
当前各个项目指挥部征地拆迁工作人员未纳入组织人事部门考核管理视
14---示，市人大常委会高度重视对我市教育师资队伍建设工作的调研，立即组织召开协调会，传达指示精神，常委会党组书记、常务副主任方宗泽亲自安排部署，多次督促、审阅调研报告，现将调研情况报告如下：
一、健全三大机制、加强队伍建设
近年来我市认真贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神，积极实施科教兴市和人才强市战略，不断完善人才引进、培养、管理和使用工作，我市教育师资队伍建设取得了明显成效，但还存在着一些不容忽视的问题。
截至目前，全市共有各级各类学校737所，公办学校教师核定编制18847人，实际在编在岗教师15929人。其中市直学校核定编制2837名，实际在岗2787人；濉溪县核定编制9551名，实际
16---
优化资源配置机制。
近年来，教育部门在优化教育资源配置，促进教育均衡发展，切实解决义务教育发展中的深层次矛盾，逐步消除城乡、区域、学校间差距，高水平高质量普及义务教育上做了大量的工作。一是推进中小学教师“无校籍管理”改革。出台《xx市人民政府关于加强教师队伍建设的意见》，明确在县区范围内，打破学校对教师的“一校所有”制，建立中小学教师“县管校用”的管理体制，及时调配教师余缺，促进教师资源均衡配置和学科配套合理化。二是建立城乡教师交流制度。印发了《xx市义务教育学校校长教师交流轮岗实施方案》，加强义务教育学校教师交流轮岗工作，推进城乡间校干和教师支教、调配等多种形式交流。三是积极应对优秀教师流失问题。针对优秀教师流失问题，我市正在制定引进优秀教师实施办法，目前正在广泛征求
18---认真落实乡村教师生活补贴政策，提高乡村教师待遇，实施职称评聘倾斜政策，乡村教师评聘职称，取消发表论文的刚性要求；评选特级教师，对乡村教师实行切块单独评审，提高乡村教师岗位吸引力。
强化培训培养机制
教师队伍整体素质的高低，直接关系到全市青少年的健康成长，直接关系到我市基础教育发展的水平和质量。因此，市教育部门近年来一直在着力建设一支高水平的教师队伍，全面提高教育教学质量。一是全面加强师德师风建设。加强正面引导，展播全市各级各类优秀教师事迹，组织宣讲活动。加强师德培训，采取校本培训、集中培训和远程教育三种形式，强化师德师风的培训力度。在全市中小学开展师德师风专题教育活动、教师违规办班补课专项治理行动，严厉查处教师违反职业道德行为，坚持
20---容忽视的问题，需要我们深入研究探讨出解决的办法。
中小学校长队伍建设问题逐年显现。
一是知识结构需要调整，观念需要更新。现有中小学校长队伍教育思想更新和教育观念转变的速度与程度均与现代教育发展形势和要求不相匹配，对素质教育尚缺乏清晰的认识，对学校教育尚缺乏理性思考。二是校长教学以外的事务较多，不能集中精力抓教学管理工作。三是校长人才的流失现象严重，部分学校校长年龄偏大，后备干部缺失，不能形成有效地补充。
教师队伍建设问题尤为突出。
一是教师结构性缺编。主城区的学校原有编制数量跟不上学校规模扩张与教育教学改革需要，结构性缺编问题十
22---真教，课后违规有偿补课问题依然突出，是群众反映强烈的热点问题。
针对上述存在的问题，调研组经过实地考察，召开教育行政管理人员座谈会、校长座谈会、教师座谈会等方式，研究分析了这些问题存在的原因：
一是随着教育改革与发展进程加快，教育师资队伍原有知识结构已不能满足承担现代教育管理任务的需求。加上培训工作的针对性、实效性不强，培训与学校管理研究的结合不紧密，培训制度、培训管理力度还不是很高，教育师资队伍原有知识结构已不能满足承担现代教育管理任务的需求。
二是受个人成就感、职业规划、福利待遇、发达城市的虹吸效应、外地政策吸引以及随子女生活的家庭因素等多方面原因，特别是农村学校由于工资待遇低，职称评定难，对优秀人才的吸引
24---
五是少数教师受消极社会现象的影响和对未成年保护法等法律知识的理解淡薄，认识不足，在教学、科研工作中不接受新事物，满足现状，不思进取；在对学生的教育管理中，由于“恨铁不成钢”的心理驱动，选择简单粗暴的教育方式，导致学校歧视、体罚或变相体罚学生的现象时有发生。
六是极少数教师动摇了“忠诚于党和人民教育事业”的理想信念，价值取向的功利性呈上升趋势，过分看重个人价值的实现和物质利益的索取，在教学中投入精力不足，热衷于利用第二职业挣钱，消极应付本职工作，把自己所从事的工作仅仅认为是一种职业和提高收入的手段。另外教育部门在检查、治理、规范校外培训机构时有困难，缺乏相应的政策支撑。
三、强化三大保障，促进强师兴教
26---高培训效果，逐步打造一批专家型校长。二要建立校长储备机制。作为校长后备力量，根据实际需要择优上岗，有条件的学校可以在校内设校长助理一职，不仅可以分担校长教学之外的事务，也可以使其尽快适应校长工作。完善后备干部选拔和任用制度，让真正有思想、有活力、有能力、有上进心的年轻教师进入到后备干部的行列。三要建立对校长工作的定期考评制度和合理流动制度。并将各项制度和要求真正落到实处，真正实现“庸者下，能者上”的要求，建立优质学校的优秀校长到薄弱学校，年轻校长、薄弱学校的校长到优质学校任职的交流机制，要在“校长职级制”方面作深入调研，力争有所突破。
强化人才保障，着力解决教师队伍建设问题。
要更加合理地核定编制，要缩短教师编制核定周期，根据需要采取师生比
28---课、宣讲等形式引导教师把心思和精力投入到教育教学工作中，不断提高教师的成就感。感情留人是稳定教师的基础,学校要为教师创造和谐的人际环境,形成尊重教师、爱惜教师、信任教师的优良风尚,在学校和教师之间建立起牢固的职业忠诚。待遇留人是稳定教师的必要条件,通过待遇体现了对教师的尊重和爱护,也体现了教师自身的实际价值，要尽可能地提高工资福利待遇，改善工作条件，在政策允许的范围内，帮助教师解决进修提高、升职晋级、以及个人生活上的问题。
三是建立更加合理的分配机制。建立一套完整的教师教育教学水平的能力评价体系，将教学能力纳为职称评定的重要指标；职称评定应该更加注重实践技能，要更多地考察教师的教学成果；探索一线教师与管理岗位人员晋升教师系列职称时分开评审的途经，合理分配一线教师与管理人员的参评比例。要缩小职称之间工资差距，教师之间的按劳
30---够树立起全新的教育观、人才质量观，自觉地把师德贯穿于教育教学的全过程，为培养高素质人才而努力。
二要建立监督制度。把师德建设落到实处，除了教师自身的自觉性和良好的素质外，制定相应的规章制度对于提高师德建设水平、做好教书育人工作也是很重要的。创建学校、教师、家长、学生四位一体的师德师风监督体系，形成学生家长评学校、教师评领导、学生评老师的制度。
三要完善评价制度。将师德师风建设与单位和个人评先评优、年度考核、职务晋升、工资晋级、职称评聘挂钩，对严重违反师德师风规定的单位和个人一票否决；对少数师德缺失，又不服从调动和管理的教师，要予以解聘，空出编制用于解决新进人员的编制问题。
各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢
第7篇：课题四 基于微博爬虫的舆情分析
课题四： 基于微博爬虫的舆情分析
课题背景： 请设计微博爬虫，获取微博上最近N天(N
请提交解决方案：课题需将爬虫构建相关PPT和代码作为研究的最终成果，并在PPT中简要展示以下几点内容：（1）构建爬虫和舆情分析的主要流程与模块；
（2）项目过程中使用到的工具，遇到的困难和问题，以及解决的方式；
（3）简要评价爬虫的效率与性能；
（4）最终基于微博信息进行舆情分析的结果展示；
第8篇：兄弟连区块链培训Go语言爬虫编写
兄弟连区块链培训Go语言爬虫编写
兄弟连教育建议，用户在考虑培训周期时要切实结合自身目前所掌握的区块链知识的多少、培训的目的是简单的认知提升还是借此高薪就业等等。兄弟连Go全栈与区块链培训课程设置为5个半月共计22周的学习时长，由浅入深进行讲解，助力于小白用户向区块链工程师的转型。
课程体系设计架构包括了区块链的基础语言Go语言、区块链后端技术体系、区块链公链、区块链分布式应用开发等内容讲解，以及到最后的面试指导和项目实战。课程由清华微软谷歌名师团队精心打造，历时半年时间共同研发而出。
上次用Scala写了个爬虫。最近在闲工夫之时，学习Go语言，便用Go移植了那个用Scala写的爬虫，代码如下： package main
import（"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
"regexp")
var（ptnIndexItem
= regexp.MustCompile(`(.+)`)
ptnContentRough = regexp.MustCompile(`(?s).*(.*).*`)
ptnBrTag
= regexp.MustCompile(``)
ptnHTMLTag
= regexp.MustCompile(`(?s)`)
ptnSpace
= regexp.MustCompile(`(^s+)|()`))
func Get(url string)(content string, statusCode int){
resp, err1 := http.Get(url)
if err1!= nil {
statusCode =-100
return
}
defer resp.Body.Close()
data, err2 := ioutil.ReadAll(resp.Body)
if err2!= nil {
statusCode =-200
return
}
statusCode = resp.StatusCode
content = string(data)
return }
type IndexItem struct {
url
string
title string }
func findIndex(content string)(index []IndexItem, err error){
matches := ptnIndexItem.FindAllStringSubmatch(content, 10000)
index = make([]IndexItem, len(matches))
for i, item := range matches {
index[i] = IndexItem
}
return }
func readContent(url string)(content string){
raw, statusCode := Get(url)
if statusCode!= 200 {
fmt.Print("Fail to get the raw data from", url, "n")
return
}
match := ptnContentRough.FindStringSubmatch(raw)
if match!= nil {
content = match[1]
} else {
return
}
content = ptnBrTag.ReplaceAllString(content, "rn")
content = ptnHTMLTag.ReplaceAllString(content, "")
content = ptnSpace.ReplaceAllString(content, "")
return }
func main(){
fmt.Println(`Get index...`)
s, statusCode := Get
if statusCode!= 200 {
return
}
index, _ := findIndex(s)
fmt.Println(`Get contents and write to file...`)
for _, item := range index {
fmt.Printf("Get content %s from %s and write to file.n", item.title, item.url)
fileName := fmt.Sprintf("%s.txt", item.title)
content := readContent(item.url)
ioutil.WriteFile(fileName, []byte(content), 0644)
fmt.Printf("Finish writing to %s.n", fileName)
} }
代码行数比Scala版的有一定增加，主要原因有以下几方面原因：
1 golang 重视代码书写规范，或者说代码格式，很多地方写法比较固定，甚至比较麻烦。比如就算是if判断为真后的执行语句只有一句话，按照代码规范，也要写出带大括号的三行，而在Scala和很多其他语言中，一行就行；
2 golang 的strings包和regexp包提供的方法并不特别好用，特别是和Scala相比，使用起来感觉Scala的正则和字符串处理要舒服的多；
3 scala版的爬虫里面用到了Scala标准库中的实用类和方法，它们虽然不是语法组成，但用起来感觉像是语法糖，这里很多方法和函数式编程有关，golang的函数式编程还没有去仔细学习。
当然golang版的爬虫也有一个优势，就是编译速度很快，执行速度在现在的写法里面体现不出优势；golang的特性goroutine在这里没有用到，这段代码今后会不断改进。
调研报告格式模板范文
调研报告格式
调研报告格式及
调研报告样板
调研报告下载
