- 授权协议: MIT
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/fxsjy/jparser
- 软件文档: https://github.com/fxsjy/jparser/blob/master/README.md
软件介绍
jparser是一个python库，用于网页转码，也就是从html源码中抽取正文的结构化数据：文本段落和图片。目前主要针对新闻资讯类页面进行了优化。
用法：
import urllib2
from jparser import PageModel
html = urllib2.urlopen("http://news.sohu.com/20170512/n492734045.shtml").read().decode('gb18030')
pm = PageModel(html)
result = pm.extract()
print "==title=="
print result['title']
print "==content=="
for x in result['content']:
if x['type'] == 'text':
print x['data']
if x['type'] == 'image':
print "[IMAGE]", x['data']['src']示例：
依赖：lxml
最优化导论
Edwin K. P. Chong、Stanislaw H. Zak / 孙志强、白圣建、郑永斌、刘伟 / 电子工业出版社 / 2015-10 / 89.00
本书是一本关于最优化技术的入门教材，全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题，并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题，包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法，简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题，包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的......一起来看看 《最优化导论》 这本书的介绍吧!
