九大維度幫你選出最理想的HTML網(wǎng)頁內(nèi)容提取工具

文為你深入解析一款優(yōu)秀且易用的HTML網(wǎng)頁內(nèi)容提取工具，此項功能能協(xié)助用戶輕易提取到需要的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。面對市面上琳瑯滿目的此類產(chǎn)品，我們又該如何從中擇優(yōu)錄取？接下來，文章將從九大維度對若干流行的HTML網(wǎng)頁內(nèi)容提取工具進行全面評析，助你迅速挑選出最理想的那一款。

1.功能豐富程度

首先需考慮工具之功能多樣性。部分工具僅支持基礎(chǔ)文本提取，其他如圖片、鏈接、表格等復(fù)雜元素亦可提取。針對個人需求選取更為完善的工具，將有效節(jié)約寶貴的時間與精力。

2.提取速度

對于海量網(wǎng)頁處理，效率便是關(guān)鍵性的衡量指標之一。倘若選擇的提取工具速度過低，必然會使整體流程相當(dāng)耗費時間精力。因此，在試用或選用任何提取工具時，務(wù)必關(guān)注其運行速度能否滿足您的實際需求。

3.使用難度

網(wǎng)頁內(nèi)容抓取優(yōu)化應(yīng)注重操作簡易性，以滿足用戶對快速獲取所需信息的訴求。選擇具備易學(xué)特性的此類軟件有助于降低用戶在學(xué)習(xí)和掌握過程中的投入代價。

4.兼容性

在選用工具時應(yīng)著重考量其適應(yīng)性，部分工具僅適用于特定種類的頁面，而另一些工具則可適應(yīng)各類網(wǎng)頁。若須應(yīng)對多樣格式的頁面，選擇兼容性優(yōu)良的工具至關(guān)緊要。

5.提取精度

提取效率乃評估HTML網(wǎng)頁內(nèi)容提取工具績效之主要標準之一。理想的工具應(yīng)能精準抽取所需資訊，規(guī)避無關(guān)元素及關(guān)鍵信息的遺漏。

6.擴展性

部分工具配備豐富的拓展性功能，方便按需二次開發(fā)。若您有著特定要求，應(yīng)選取能夠滿足這一條件的工具。

7.技術(shù)支持

優(yōu)質(zhì)的技術(shù)支持對于面對使用中出現(xiàn)問題時至關(guān)重要，故而在選用HTML頁面信息提取器時需慎重考慮其技術(shù)支持的響應(yīng)速度與提供的詳實用戶指南和教程情況。

8.用戶口碑

衡量工具質(zhì)量的主要標準之一即為用戶反饋反饋。查閱相關(guān)用戶的評論與體驗信息可以深入了解各類工具的價值。通過使用搜索引擎以及論壇可獲取他人對工具的評價意見。

9.價格

最終，定價策略在選擇HTML網(wǎng)頁內(nèi)容提取工具時具有重要影響。部分工具提供免費服務(wù)，另有部分需購買使用授權(quán)。應(yīng)根據(jù)自身財務(wù)狀況做出明智決策，以避免不必要的奢侈消費。

經(jīng)過分析總結(jié)來看，篩選出一款稱心如意的HTML網(wǎng)頁內(nèi)容提取工具并非易事。然而，只要您遵循文中列舉的九項指標展開客觀評估，綜合考慮各類因素，便有望選到最為貼合自身需求的利器。期望本文能為您提供實質(zhì)性的參考作用!

方差對于單變量選擇

# 計算變量的方差
# 如果方差接近于0，也就是該特征的特征值之間基本上沒有差異，這個特征對于樣本的區(qū)分并沒有什么用，剔除
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1) #默認threshold=0.0
selector.fit_transform(df[numerical_features])

# 查看各個特征的方差,
selector.variances_ ,len(selector.variances_)

# 特征對應(yīng)方差
all_used_features_dict = dict(zip(numerical_features,selector.variances_ ))
all_used_features_dict

數(shù)值特征和目標值之間的相關(guān)性

協(xié)方差

?如果協(xié)方差為正，說明X,Y同向變化，協(xié)方差越大說明同向程度越高；

?如果協(xié)方差維負，說明X，Y反向運動，協(xié)方差越小說明反向程度越高；

?如果兩個變量相互獨立，那么協(xié)方差就是0，說明兩個變量不相關(guān)。

pearson系數(shù)

(1) 相關(guān)概念和值大小含義

相關(guān)系數(shù)也可以看成協(xié)方差：一種剔除了兩個變量量綱影響、標準化后的特殊協(xié)方差。

可以反映兩個變量變化時是同向還是反向，如果同向變化就為正，反向變化就為負。由于它是標準化后的協(xié)方差，因此更重要的特性來了，它消除了兩個變量變化幅度的影響，而只是單純反應(yīng)兩個變量每單位變化時的相似程度。

假設(shè)對于Pearson r相關(guān)性，兩個變量都應(yīng)該是正態(tài)分布的

pearson數(shù)值大小衡量相關(guān)性：

0.8-1.0 極強相關(guān) | 0.6-0.8 強相關(guān) | 0.4-0.6 中等程度相關(guān) | 0.2-0.4 弱相關(guān) | 0.0-0.2 極弱相關(guān)或無相關(guān)

(2) pearson 系數(shù)的優(yōu)缺點：

?優(yōu)點：可以通過數(shù)值對變量之間相關(guān)性衡量，正值代表正相關(guān)、負值代表負相關(guān)、0代表不相關(guān)

?缺點：沒有對變量之間的關(guān)系進行提煉和學(xué)習(xí)，預(yù)測其實是學(xué)習(xí)不同特征之間的組合既關(guān)系。只能判別特征之間的線性相關(guān)性，如果是非線性相關(guān)就不可取。

(3) 適用場景

兩個變量之間是線性關(guān)系，都是連續(xù)數(shù)據(jù)。

兩個變量的總體是正態(tài)分布，或接近正態(tài)的單峰分布。

兩個變量的觀測值是成對的，每對觀測值之間相互獨立

(4) 相關(guān)代碼

通過numpy

import numpy as np
np.corrcoef([a,b,c,d])

pandas中corr()函數(shù)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (25,25))
#### 傳入相關(guān)特征即可，輸出為所有特征之間相關(guān)性
corr_values1 = data[features].corr()
sns.heatmap(corr_values1, annot=True,vmax=1, square=True, cmap="Blues",fmt='.2f')
plt.tight_layout()
plt.savefig('**.png',dpi=600)
plt.show()

利用scipy，輸出兩個值，第一個值為相關(guān)系數(shù)，第二個值越小代表兩個之間相關(guān)性越高

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
### 計算兩個特征之間相關(guān)性，同時也可以計算特征和標簽之間相關(guān)性
print("Lower noise", df(x, x1))

(5) 通過pearson系數(shù)刪選特征

? 5.1 通過和label之間的相關(guān)性之間，通過設(shè)置閾值刪選

def del_corr_fea(df,cor_df):
    """
    df是原始數(shù)據(jù)，cor_df為通過pd.corr()獲得特征間相關(guān)性矩陣，
    """
    cor_df = cor_df.reset_index()
    feature_col = [col for col in df.columns if col not in drop_fea_list]
    drop_fea = []
    for i,f in enumerate(feature_col):
        if f not in drop_fea:
            cor_df1 = cor_df[i+1:][[f,'index']]
            cor_df_sel = cor_df1[cor_df1[f]>=0.8]
            cor_df_sel.sort_values(by=[f],ascending = False,inplace = True)
            del_name = cor_df_sel['index'].values.tolist()[1:]
            drop_fea = del_name + drop_fea
    return drop_fea
drop_list_no_p = del_corr_fea(data_end,corr_values_fea_fea)

5.2 首先計算不同特征之間相關(guān)性，然后通過相關(guān)性取出相似性最高的幾個特征，并保留和label間系數(shù)最高的特征

 def del_corr_fea(df,cor_df,cor_df_with_label):
    """
    df是原始數(shù)據(jù)，cor_df為通過pd.corr()獲得特征間相關(guān)性矩陣，cor_df_with_label和標簽之間相關(guān)性
    """
    cor_df = cor_df.reset_index()
    cor_df = cor_df.rename(columns = {'index':'feature'})
    feature_col = [col for col in df.columns if col not in drop_fea_list]
    drop_fea = []
    for i,f in enumerate(feature_col):
        if f not in drop_fea:
            print(len(drop_fea))
            cor_df1 = cor_df[i:][[f,'feature']]
            cor_df_sel = cor_df1[cor_df1[f]>=0.8]
            sort_corr_df = cor_df_sel.merge(cor_df_with_label,on = 'feature',how = 'left')
            ## p 更改為相關(guān)性矩陣的列名
            sort_corr_df.sort_values(by=['p'],ascending = False,inplace = True)
            del_name = sort_corr_df['feature'].values.tolist()[1:]
            drop_fea = del_name + drop_fea
    return drop_fea
drop_feature_list = del_corr_fea(data_end,corr_values_fea_fea,d_df)
len(drop_feature_list)

通過模型輸出特征重要性（包括數(shù)值型和類別）

(1) 最簡單方式（回歸模型，分類可以去官網(wǎng)查 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SelectKBest.html#sklearn.feature_selection.SelectKBest.set_params）

from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_regression

print(data_end.shape)

sk=SelectKBest(f_regression,k=300)
# drop_columns 為不需要判別的列名
new_train=sk.fit_transform(data_end.drop(drop_columns,axis = 1),data_end['label'].astype('int'))
print(new_train.shape)

# 獲取對應(yīng)列索引
select_columns=sk.get_support(indices = True)
print(select_columns)
print(data_end.columns[select_columns])

(2) 通過樹模型輸出特征重要性，一般選用Xgboost、Lightgbm等，這里采用lightgbm示例。

ubmed按照簡單的關(guān)鍵詞檢索出來的文獻實在太多了，如果想查詢其中中IF在1-2分或者是2-3分的文獻，直接按照分值段進行文獻篩選該如何操作呢？

PubMed按照影響因子篩選文獻其實真的非常簡單，小編手把手帶你操作一次，看一次包會

操作步驟

步驟1：打開PubMed主頁，點擊頁面右上角登錄或注冊（如下圖）

步驟2：登陸PubMed賬號后，點擊右上方的My NCBI

步驟3：點擊打開頁面右下方的Manage Filters

步驟4：點擊左上方 Create custom filter

步驟5：之后會出現(xiàn)以下窗口，接下來需要在框內(nèi)輸入影響因子檢索式。（下一步會說明如何獲取檢索式）

步驟6：如何獲取影響因子檢索式？

影響因子檢索式自動生成網(wǎng)站--Scholarscope

網(wǎng)址：

https://www.scholarscope.cn/tools/issn.html

這個網(wǎng)站可以直接輸入分值段，自動生成影響因子檢索式。影響因子檢索式生成以后直接復(fù)制到第五步中的公式輸入框內(nèi)。

步驟7：添加影響因子檢索式

比如說你想要添加1-2分的文獻影響因子：

在Scholarscope自動生成檢索式，粘貼檢索式完成后，在Save filter as 中輸入名稱，如“1≤ IF ≤2”，(這里需要對篩選的分值段命名，方便以后篩選），點擊save filter。

（其它分值段方式一樣）

步驟8：各個分值段的檢索式粘貼完成后，勾選上設(shè)置好的影響因子，這樣就已經(jīng)設(shè)置好了。

顯示如下圖所示：

步驟9：在PubMed隨意挑選自己想要的影響因子的文獻

接下來，打開PubMed主頁，我們就可以快速進行檢索，隨意挑選自己想要的影響因子的文獻。

顯示如下圖所示：

（這里我只做示范設(shè)置了兩個分值，具體需要哪些分值按照自己需求添加即可）

注意：

在PubMed搜索文獻以后，文獻下方可以自動顯示“影響因子、引用次數(shù)、全文下載鏈接、AMA格式引用”，以下藍字文章里面有講過如何讓PubMed直接顯示影響因子，這里就不多說了。

想讓pubmed直接顯示影響因子，我用兩個最簡單的方法搞定了！

附加學(xué)習(xí)

如何在PubMed中用字段檢索進行精準找文獻？

除了設(shè)置文獻影響因子篩選公式，快速對檢索內(nèi)容進行影響因子分段外，“檢索字段標識符（也就是字段檢索）”方法也是查找文獻常見方式之一，可以做到快，狠，準找到目標文獻。

下面藍字文章中我們列舉了在pubmed 中檢索文獻的多個檢索技巧。有小伙伴私聊說對自然語言檢索中的第6點“檢索字段標識符”不理解怎么操作，這里詳細舉例說明一下。

字段限制檢索就是采用字段限制方式進行檢索。

其規(guī)則是：

檢索詞1[字段標識] + 邏輯運算符 + 檢索詞2[字段標識]

并列條下系統(tǒng)默認空格為AND檢索，運算符需大寫。（一定要是輸入法大寫狀態(tài)下的空格）

常用檢索字段描述和標識：

（可快速查找某期刊/某年份發(fā)表的某類疾病/某方向的論文）

Title[ti]：篇名字段

Abstract[ab]：摘要字段

Authorname[au]：文章的作者，檢索格式：姓+名。如："smith ja"[au]

Journaltitle[ta]：期刊名稱，如：Medical Oncology [ta]

Dateof publication[dp]: 出版年份，如: 1993[dp]

MESH[mh]:主題詞，如：DNA[mh]

Language[la]：論文出版語種。語種檢索時可只輸入前3個字母，如：chi[la]=chinese[la]；English[lang]=eng[la]

舉兩個檢索例子：

例1：查找作者為crick在1993年發(fā)表的有關(guān)DNA方面的文獻

對應(yīng)的檢索式：DNA[mh] crick[au] 1993[dp]

例2：查找BMC cancer上中國人發(fā)表的文章

對應(yīng)的檢索式：BMC cancer[ta] Chinese[Affiliation]

基本上關(guān)于PubMed的各種使用技巧都已經(jīng)講完了，大家可以稍微整合一起學(xué)習(xí)一下，學(xué)以致用才是學(xué)習(xí)的最終目的。

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