如何在Python中计算滚动相关度

要计算两个网页的滚动相关度，可以考虑使用selenium模块来模拟滚动网页的过程，以及使用BeautifulSoup模块来提取网页信息。

首先，需要通过selenium加载两个网页，并且使用相同的滚动方式对它们进行滚动，具体代码如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

driver = webdriver.Chrome() # 初始化web driver
driver.get('https://example.com/page1')
driver.maximize_window() # 窗口最大化

# 模拟滚动页面的过程
SCROLL_PAUSE_TIME = 0.5
last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")

while True:
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(SCROLL_PAUSE_TIME)
    new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
    if new_height == last_height:
        break
    last_height = new_height

上述代码中，我们首先使用web driver初始化Chrome浏览器，并且打开了一个目标网页，之后通过模拟滚动页面的方式，不断滚动整个页面直到底部。

接下来，可以使用BeautifulSoup模块来提取每个网页中的内容。具体代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

# 获取第一个网页内容
page1_content = driver.page_source
page1_soup = BeautifulSoup(page1_content, "html.parser")

# 获取第二个网页内容
driver.get('https://example.com/page2')
page2_content = driver.page_source
page2_soup = BeautifulSoup(page2_content, "html.parser")

上述代码中，我们使用了driver对象的page_source属性，获得了每个网页的源代码，之后使用BeautifulSoup模块生成了两个soup对象，方便我们提取需要的信息。

最后，可以使用类似余弦相似度计算的方式，将两个网页的相关程度计算出来。具体代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 获取两个网页的文本
page1_text = page1_soup.get_text()
page2_text = page2_soup.get_text()

# 计算两个网页的相关度
vectorizer = CountVectorizer().fit_transform([page1_text, page2_text])
similarity = cosine_similarity(vectorizer[0], vectorizer[1]).flatten()[0]

上述代码中，我们首先使用get_text()函数从soup对象中提取文本信息。之后，我们使用了CountVectorizer类将两个网页的文本转换成向量，最后使用了cosine_similarity函数计算了两个向量的余弦相似度。

以上就是计算滚动相关度的一个完整流程，具体可以根据自己的需求进行修改。