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    淺析超聲波焊接參數(shù)對連接器保持力的影響

    2020-06-24 03:06:44汪凱
    中國新通信 2020年2期

    汪凱

    摘要:超聲波焊接工藝以其生產(chǎn)效率高、結(jié)合強(qiáng)度好的特點(diǎn),被廣泛地應(yīng)用在汽車、醫(yī)療、電子等方面。本文對超聲波焊接參數(shù)在電源連接器生產(chǎn)應(yīng)用中常見的保持力問題進(jìn)行研究,利用理論分析及正交試驗驗證的方法,尋找適合該產(chǎn)品的最佳參數(shù),使電源連接器在超聲波焊接后滿足了保持力要求與外觀要求。

    關(guān)鍵詞:超聲波焊接;電源連接器;參數(shù);保持力

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的來臨,網(wǎng)絡(luò)招聘已經(jīng) 成為企業(yè)之間人才競爭的主要手段。相對于傳統(tǒng)的線下招聘而言, 網(wǎng)絡(luò)招聘成本低、覆蓋面廣、易于發(fā)布信息、招聘信息種類眾多 [1],通過網(wǎng)絡(luò)平臺求職者還可以更快地與招聘者進(jìn)行溝通聯(lián)系, 節(jié)約了彼此之間的時間成本。同時由于“互聯(lián)網(wǎng) +”經(jīng)濟(jì)的蓬勃 發(fā)展,使得網(wǎng)絡(luò)招聘成為我國招聘市場的主流趨勢[2]。招聘信 息本身存在不同時段的時效性,不同政策的工資變化不同,冗余 度大,成效低,讓求職者很難匹配到自己心儀的工作。 本文使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取三個招聘網(wǎng)站的招聘信息,將爬 取下來的招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行智能可視化分析,發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱藏的價值, 摸索網(wǎng)站招聘規(guī)律。通過得出結(jié)論,可以更有效地幫助求職者找 到適合自己的工作。

    一、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)概述

    隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)容量爆炸性地增長, 高性能的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎以及定向的信息獲取的需求,使得網(wǎng)絡(luò)爬 蟲技術(shù)逐漸成為人們研究的對象。網(wǎng)絡(luò)爬蟲就是通過模擬瀏覽器 發(fā)出網(wǎng)絡(luò)請求,獲取網(wǎng)站服務(wù)器返回的響應(yīng),并按照一定需求爬 取數(shù)據(jù)的腳本程序。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以分為兩類:通用爬蟲和聚焦爬 蟲。

    1.1 通用爬蟲概述

    通過用戶初始規(guī)定的一個待爬取 URL 地址列表,爬蟲從中 按順序爬取URL地址,通過DNS解析獲得到主機(jī)網(wǎng)頁的ip地址, 然后交給下載器去下載網(wǎng)頁,將采集成功的網(wǎng)頁保存到本地磁盤 中,并且將已爬取的 URL 地址做出標(biāo)志防止二次爬取,保存到 磁盤中的網(wǎng)頁又存在許多鏈接信息,再從中抓取 URL 地址放入 待爬取列表中去進(jìn)行分析。如果發(fā)現(xiàn)有未下的 url 就放在待抓取 url 隊列的列尾,從而等待調(diào)度下載。如此循環(huán)下載,待抓取隊列 為空時,爬蟲就完成了對網(wǎng)頁的下載。

    1.2? 聚焦爬蟲概述

    通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲所采集的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)和正常用戶在瀏覽器中訪問 的數(shù)據(jù)是一樣的,而在大多數(shù)情況在,這些網(wǎng)頁數(shù)據(jù)中有 90% 是 對用戶來說是不需要的。聚焦爬蟲則可以根據(jù)用戶的需求而去爬 取特定的一些內(nèi)容,是一種面向主題、面向需求的爬蟲。本次論 文所使用的爬蟲就是聚焦爬蟲。

    二、搭建 Scrapy 框架

    2.1 Scrapy 框架

    Scrapy 框架是 Python 語言開發(fā)的,基于 Twisted 異步網(wǎng)絡(luò)框 架的開源爬蟲框架。用戶可以根據(jù)需求在 Scrapy 框架各個模塊中 編寫好要爬蟲的規(guī)則、存儲的結(jié)構(gòu),就能快速、靈活地爬取 web 網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。其主要的框架組件有以下幾個:

    (1)Scrapy Engine(引擎)組件:負(fù)責(zé)各個組件之間的連接、 信號傳遞和數(shù)據(jù)通信,是整個框架組件的核心。 (2)Spiders(爬蟲)組件:用來定制爬取 web 網(wǎng)頁的規(guī)則, 發(fā)出 Request 請求到Schedule(調(diào)度器),同時也接收Downloader(下載器) 發(fā)送過來的 Response 響應(yīng),并從中提取到 item 字段所需要的數(shù) 據(jù)由引擎發(fā)送到 Item 管道,如果有需要根據(jù)的 url 鏈接,就繼續(xù) 提交給調(diào)度器。

    (3)Schedule(調(diào)度器):接收到爬蟲組件發(fā)送過來的 Request請求,將請求進(jìn)行入隊列處理,進(jìn)而交給Downloader下載。 Scrapy 架構(gòu)圖如下所示,其中綠線表示數(shù)據(jù)流向。

    圖 2 為 Scrapy 框架的工作流程圖。

    三、 基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗

    本研究的實(shí)驗基于 Python 軟件進(jìn)行,對北京計算機(jī)崗位招 聘信息進(jìn)行爬蟲實(shí)驗,其中爬蟲程序運(yùn)行過程如圖 3。

    運(yùn)行完畢之后,打開 navicat 可視化工具查看下載的招聘數(shù) 據(jù)內(nèi)容,如圖 4。

    三個爬蟲項目最大的區(qū)別在于各自網(wǎng)站數(shù)據(jù)傳輸?shù)?URL, 這是各不相同的,通過抓包分析能獲取到網(wǎng)站數(shù)據(jù)傳輸?shù)?Json 地 址,將其包裝到爬蟲模塊中去發(fā)送請求。前程無憂和拉鉤網(wǎng)爬蟲 項目的反爬蟲設(shè)置、數(shù)據(jù)庫連接、數(shù)據(jù)清洗都與智聯(lián)招聘網(wǎng)爬蟲 項目一致。執(zhí)行各自的爬蟲名即可完成對網(wǎng)站數(shù)據(jù)的抓取。

    四、結(jié)論

    本文實(shí)現(xiàn)了使用Python的Scrapy爬蟲框架對三個招聘網(wǎng) 站的招聘信息采集,本文從求職者的角度去進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,利 用 Flask 框架簡單,靈活的特點(diǎn),完成后臺服務(wù)器的搭建和使用

    SQLAlchemy 模塊對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,實(shí)現(xiàn)可對不同崗位進(jìn) 行搜索分析的網(wǎng)頁。求職者可以通過圖形的分析結(jié)果進(jìn)而判斷招 聘信息是否合理,有利于更好地選擇工作。

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    作者簡介:

    張婷,(1982.08.29-),女,岳陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院,414000,漢族, 湖南省岳陽市,碩士,講師,大數(shù)據(jù)。

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