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【有奖问答】如果要用代码写一个月饼，你会怎么写？（已完结）
编辑于 2025-10-10
答china马斯克
如果我把之前情人节的代码改改换成中秋节，阁下如何应对？
不多说先上效果图。
这里我使用HTML+CSS+JavaScript组合打造一款 “可交互的流心奶黄月饼”，既保留传统月饼的视觉形态，又加入鼠标悬浮流心溢出、点击掉落玉兔与祝福的动态效果，让代码里的中秋既有颜值又有互动感。
整个月饼分为 “外观层 - 流心层 - 交互层”，从视觉到体验层层递进，模拟真实吃月饼时 “咬开流心溢出” 的惊喜感。
操作设置：鼠标悬浮时，奶黄流心从月饼中心 “融化” 溢出，搭配发光效果，像刚掰开的热乎月饼；点击月饼时，不仅会弹出随机中秋祝福，还会从屏幕上方掉落玉兔、月亮、桂花等元素，模拟 “月宫撒福” 的浪漫场景。这里我没有用任何图片，纯代码通过 CSS 渐变、伪元素、动画实现所有视觉效果，轻量化且兼容性强，复制代码到本地 HTML 文件就能直接运行。
直接上代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>china马斯克的快乐中秋</title>
<style>
/* 页面基础样式：居中+深色背景凸显月饼 */
body {
margin: 0;
min-height: 100vh;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
background: #0f172a; /* 深夜蓝背景，模拟夜空 */
overflow: hidden;
}
/* 月饼外层：金黄外皮+圆形+阴影 */
.mooncake {
position: relative;
width: 200px;
height: 200px;
border-radius: 50%;
background: linear-gradient(135deg, #fbbf24, #d97706); /* 金黄渐变外皮 */
box-shadow: 0 0 20px rgba(251, 191, 36, 0.5); /* 暖光阴影，更立体 */
cursor: pointer;
transition: transform 0.3s ease;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}
/* 鼠标悬浮：月饼轻微放大，模拟“被关注” */
.mooncake:hover {
transform: scale(1.05);
}
/* 月饼花纹：传统“福”字+环形纹路 */
.mooncake::before {
content: "福";
position: absolute;
font-size: 40px;
color: rgba(255, 255, 255, 0.8);
font-weight: bold;
z-index: 2;
}
.mooncake::after {
content: "";
position: absolute;
width: 180px;
height: 180px;
border-radius: 50%;
border: 2px dashed rgba(255, 255, 255, 0.3); /* 环形虚线花纹 */
z-index: 1;
}
/* 流心层：隐藏状态，悬浮时显示并溢出 */
.filling {
position: absolute;
width: 120px;
height: 120px;
border-radius: 50%;
background: linear-gradient(135deg, #fde68a, #fbbf24); /* 奶黄流心色 */
opacity: 0; /* 初始隐藏 */
transition: all 0.5s ease;
z-index: 0;
}
.mooncake:hover .filling {
opacity: 1;
width: 150px;
height: 150px;
box-shadow: 0 0 30px rgba(253, 230, 138, 0.8); /* 流心发光效果 */
}
/* 掉落元素样式：玉兔、月亮、桂花 */
.falling-item {
position: absolute;
color: white;
font-size: 24px;
opacity: 0;
animation: fall 3s linear forwards;
}
@keyframes fall {
0% {
transform: translateY(-50px);
opacity: 1;
}
100% {
transform: translateY(800px) rotate(360deg);
opacity: 0;
}
}
/* 祝福弹窗样式 */
.blessing {
position: fixed;
top: 50%;
left: 50%;
transform: translate(-50%, -50%) scale(0.8);
background: rgba(255, 255, 255, 0.9);
padding: 20px 40px;
border-radius: 10px;
font-size: 22px;
color: #d97706;
opacity: 0;
transition: all 0.5s ease;
z-index: 100;
}
.blessing.show {
opacity: 1;
transform: translate(-50%, -50%) scale(1);
}
</style>
</head>
<body>
<!-- 月饼主体：外层+流心层 -->
<div class="mooncake">
<div class="filling"></div>
</div>
<!-- 祝福弹窗（默认隐藏） -->
<div class="blessing" id="blessing"></div>
<script>
// 1. 获取元素
const mooncake = document.querySelector('.mooncake');
const blessing = document.getElementById('blessing');
const body = document.body;
// 2. 中秋祝福文案库（随机切换）
const blessingTexts = [
"china马斯克祝大家，中秋快乐！愿你有月饼吃，有月光赏～",
"月圆人圆事事圆，饼甜情甜家家甜！",
"一口流心，一口团圆，中秋安康！",
"今夜月色真美，愿你与所爱共赏～",
"中秋至，愿日子和月亮一样，越来越圆！"
];
// 3. 点击月饼：弹出祝福+掉落元素
mooncake.addEventListener('click', () => {
// 3.1 显示随机祝福
const randomText = blessingTexts[Math.floor(Math.random() * blessingTexts.length)];
blessing.textContent = randomText;
blessing.classList.add('show');
// 3秒后隐藏祝福
setTimeout(() => {
blessing.classList.remove('show');
}, 3000);
// 3.2 生成10个随机掉落元素（玉兔、月亮、桂花）
const items = ['🐇', '🌕', '🌸']; // 玉兔、月亮、桂花图标
for (let i = 0; i < 10; i++) {
const item = document.createElement('div');
item.classList.add('falling-item');
// 随机选择元素图标
item.textContent = items[Math.floor(Math.random() * items.length)];
// 随机位置（左右分散）
item.style.left = `${Math.random() * 100}vw`;
// 随机动画延迟（让掉落更有层次感）
item.style.animationDelay = `${Math.random() * 2}s`;
// 添加到页面
body.appendChild(item);
// 3秒后移除元素，避免占用内存
setTimeout(() => {
body.removeChild(item);
}, 3000);
}
});
</script>
</body>
</html>
15人回答了此问题
问
如何在腾讯云上运用python？
提问于 2018-09-19
答隨心之所願
Python在云计算方面有很大的优势，与c++一起在腾讯云有诸多应用。
在公有云中使用 Python 的诸多优势：
与 Linux 系统天然贴合，系统编程 API 与 glibcc 保持一致，以前的工具箱仍然适用。
是能够运行的伪代码，开发效率得到极大提升。
容易与 C/C++交互，使用 ctypes 可以很方便地调用 C 代码。
更容易保持项目的整洁。
基于这些考虑，腾讯云开始慢慢尝试引入 Python。首先就是改造接入层，使用 Flask + uWSGI + Nginx 改造了旧的 CGI 接口，使得开发工作更加简单，接口更加现代化。
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另外，腾讯云还将 Python 用于系统编程，开发了公有云上的宿主机包管理工具。据说这个工具上线几年来运行都没有出什么问题。一般开发者很少有将 Python 用于系统编程的，腾讯云之所以选择 Python，是由于其标准库与 POSIX 规范天然贴合，具备优秀的文本处理和分析能力，而且还有完备的网络功能等原因。
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6人回答了此问题
问
如何搭建 Django 网站？
提问于 2018-10-19
答黄易音乐战组
Django是用Python编写的免费开源Web框架，用了MVC的框架模式，即模型M，视图V和控制器C。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。
在本教程中，您将学习如何连接到MySQL数据库，并为博客网站设置初始基础。这将涉及使用django-admin创建博客Web应用程序的框架，创建MySQL数据库，然后将Web应用程序连接到数据库。
准备
要学习本教程，您应该完成以下操作：
一台安装了Ubuntu操作系统的服务器，没有服务器的同学可以在这个页面购买。我们建议您使用免费使用腾讯云开发者实验室进进行试验。同时，我们需要您安装Django，关于Django安装您可以参考这个教程。
在服务器上需要安装MySQL服务，关于如何安装请参考这里，不过如果你是生产环境，我们建议您使用云数据库来进行存储。
有了这些准备并设置了Django开发环境后，我们可以继续创建我们的应用程序。
第一步 - 创建初始Django框架
为了给我们的应用大框架，我们需要使用django-admin命令生成项目框架。这个项目将成为我们博客应用的基础。
我们需要做的第一件事是转到主目录，我们可以使用以下命令：
cd ~
接下来，我们可以列出当前目录的内容：
ls
如果你从本系列的开头开始操作，你会发现有一个目录：
django-apps
这包含我们生成的框架项目，用于验证是否正确安装了所有内容。
由于这只是一个测试项目，我们不需要这个目录。我们将为我们的博客应用创建一个新目录。为您正在构建的应用程序调用一些有意义的名字。举个例子，我们称之为my_blog_app。
mkdir my_blog_app
现在，转到新创建的目录：
cd my_blog_app
然后，创建并激活Python虚拟环境。
virtualenv env
. env/bin/activate
现在安装Django：
pip install django
在my_blog_app目录中，我们将通过运行以下命令生成项目：
django-admin startproject blog
通过转到blog/目录来验证它是否有效：
cd blog
blog/目录应该在当前目录中~/my_blog_app/创建，创建是因为我们之前运行的django-admin命令。
运行ls验证是否已创建必要的项目。应该有一个blog目录和一个manage.py文件：
blog manage.py
现在您已经创建了一个包含博客应用程序初始启动的项目目录，我们可以继续下一步。
第二步 - 编辑设置
由于我们已经生成了项目框架，现在我们有了一个settings.py文件。
为了使我们的博客能够获得与我们区域相关联的正确时间，我们将编辑settings.py文件，以便它将使用您当前的时区。您可以使用时区列表作为参考。我们将使用America/New_York时间。
现在转到settings.py文件所在的目录：
cd ~/my_blog_app/blog/blog/
然后，使用nano或您选择的文本编辑器，打开并编辑settings.py文件：
nano settings.py
请转到文件的底部，编辑TIME_ZONE字段，如下所示：
...
# Internationalization
# https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/i18n/
LANGUAGE_CODE = 'en-us'
TIME_ZONE = 'UTC'
USE_I18N = True
USE_L10N = True
USE_TZ = True
...
我们将修改TIME_ZONE行，以便设置为当前的时区。在这个例子中，我们将使用纽约的时区：
...
# Internationalization
# https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/i18n/
LANGUAGE_CODE = 'en-us'
TIME_ZONE = 'America/New_York'
USE_I18N = True
...
编辑完成后请不要关闭配置文件，Django Web应用程序提供的文件称为静态文件。这可能包括呈现完整网页所需的任何文件，包括JavaScript，CSS和图像。所以我们需要配置静态文件。
转到settings.py文件尾并添加STATIC_ROOT如下所示：
...
# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/2.0/howto/static-files/
STATIC_URL = '/static/'
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static')
现在我们已经为配置文件添加了时区和路径，接下来我们应该将IP添加到允许的主机列表中。转到settings.py它所说的文件行ALLOWED_HOSTS.
...
# SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production!
DEBUG = True
ALLOWED_HOSTS = ['your server IP address']
# Application definition
...
在方括号和单引号之间添加服务器的IP地址。所做的更改后，按CTRL+X保存文件，然后按y确认更改。
您已成功编辑了settings.py文件，以便配置正确的时区。您还增加了静态文件，并将您的IP地址设置为您应用程序的ALLOWED_HOST(被允许主机）。
此时我们可以继续设置数据库连接。
第三步 - 安装MySQL数据库连接器
为了在我们的项目中使用MySQL，我们需要一个与Django兼容的Python3数据库连接器库。因此，我们将安装数据库连接器mysqlclient，这是MySQLdb的分叉版本。
根据mysqlclient文档，“MySQLdb是MySQL数据库向Python的线程兼容接口。”主要区别在于mysqlclient对Python 3支持的特别好！
我们需要做的第一件事就是安装python3-dev。您可以通过运行以下命令来安装python3-dev：
sudo apt-get install python3-dev
python3-dev安装好，就可以安装必要的Python和MySQL开发头文件和库：
sudo apt-get install python3-dev libmysqlclient-dev
当您看到以下输出时：
After this operation, 11.9 MB of additional disk space will be used.
Do you want to continue? [Y/n]
输入y然后点击ENTER继续。
然后，我们将使用pip3从PyPi中安装mysqlclient库。由于我们的版本pip指向pip3，我们只能使用pip。
pip install mysqlclient
您将看到类似于此的输出，验证它是否安装正确：
Collecting mysqlclient
Downloading mysqlclient-1.3.12.tar.gz (82kB)
100% |████████████████████████████████| 92kB 6.7MB/s
Building wheels for collected packages: mysqlclient
Running setup.py bdist_wheel for mysqlclient ... done
Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/32/50/86/c7be3383279812efb2378c7b393567569a8ab1307c75d40c5a
Successfully built mysqlclient
Installing collected packages: mysqlclient
Successfully installed mysqlclient-1.3.12
现在，使用以下命令安装MySQL服务器：
sudo apt-get install mysql-server
我们现在已经使用PyPi mysqlclient成功安装了MySQL服务器和MySQL客户端。
第四步 - 创建数据库
现在，您的Django应用程序的框架已经建立，并且已经安装mysqlclient和mysql-server，我们将需要配置你的Django的后端MySQL。
验证MySQL服务是否正在运行：
systemctl status mysql.service
您将看到与此类似的输出：
● mysql.service - MySQL Community Server
Loaded: loaded (/lib/systemd/system/mysql.service; enabled; vendor preset: enabled)
Active: active (running) since Sat 2017-12-29 11:59:33 UTC; 1min 44s ago
Main PID: 26525 (mysqld)
CGroup: /system.slice/mysql.service
└─26525 /usr/sbin/mysqld
Dec 29 11:59:32 ubuntu-512mb-nyc3-create-app-and-mysql systemd[1]: Starting MySQL Community Server...
Dec 29 11:59:33 ubuntu-512mb-nyc3-create-app-and-mysql systemd[1]: Started MySQL Community Server.
如果您看到类似于此的输出：
● mysqld.service
Loaded: not-found (Reason: No such file or directory)
Active: inactive (dead)
你可以运行sudo systemctl start mysql并且让mysql.service启动。
现在，您可以使用以下命令登录MySQL证书。-u用户名的标志，-p是告诉MySQL该用户需要密码：
mysql -u db_user -p
然后你会看到输出，询问你这个db_user的密码：
Enter password:
正确输入密码后，您将看到以下输出：
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 6
Server version: 5.7.20-0ubuntu0.16.04.1 (Ubuntu)
Copyright (c) 2000, 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.
使用以下命令向我们展示当前数据库：
SHOW DATABASES;
假设您尚未创建任何数据库，您将看到类似于以下内容的输出：
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql |
| performance_schema |
| sys |
+--------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
默认情况下，数据库已经建立information_schema，MySQL，performance_schema和sys四个库，我们不需要配置它们，因为它们包含对MySQL服务器本身很重要的信息。
现在，您已成功登录MySQL服务器，我们将创建将保存我们博客数据的初始数据库。要在MySQL中创建数据库，请使用有意义的数据库名称运行以下命令：
CREATE DATABASE blog_data;
成功创建数据库后，您将看到以下输出：
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
注意：如果您看到以下输出： ERROR 1007 (HY000): Can't create database blog_data; database exists 证明数据库blog_data已存在。 如果您看到以下MySQL错误，则表示存在MySQL语法错误。验证您是否完全按照本教程中的说明输入了命令。 ERROR 1007 (HY000): Can't create database blog_data; database exists
接下来，看看我们的新建的数据库是否存在库中。
SHOW DATABASES;
您应该看到blog_data 已经在表中输出。
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| blog_data |
| mysql |
| performance_schema |
| sys |
+--------------------+
5 rows in set (0.00 sec)
您已成功为您的博客创建了一个MySQL数据库。
您想要退出MySQL服务器，请按CTRL+ D。
步骤五 - 将MySQL数据库连接添加到您的应用程序
最后，我们将向Django应用程序添加数据库连接凭据。
注意：记住，连接设置，根据Django文档，请按以下顺序使用：
OPTIONS
NAME, USER, PASSWORD, HOST, PORT
MySQL option files.
让我们对Django博客应用程序连接到MySQL所需的更改。转到settings.py文件并使用以下内容替换当前DATABASES行。我们将配置您的数据库，以便它知道使用MySQL作为您的数据库后端以及从哪个文件读取您的数据库连接凭据：
...
# Database
# https://docs.djangoproject.com/en/2.0/ref/settings/#databases
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'OPTIONS': {
'read_default_file': '/etc/mysql/my.cnf',
},
}
}
...
接下来，让我们编辑配置文件，使其具有您的MySQL凭据。使用nano作为sudo编辑文件并添加以下信息：
...
[client]
database = db_name
user = db_user
password = db_password
default-character-set = utf8
在本教程中，数据库名称是blog_data，MySQL服务器的用户名是您创建的用户名，密码是您创建的MySQL服务器密码。此外，您会注意到设置默认编码为utf8，这是在MySQL中编码unicode数据的常用方法。
编辑完文件后，我们需要重新启动MySQL才能使更改生效。
systemctl daemon-reload
systemctl restart mysql
重启MySQL需要几秒钟，所以请耐心等待。
第六步 - 测试MySQL与应用程序的连接
我们需要验证Django中的配置是否正确检测了MySQL服务器。我们可以通过简单地运行服务器来实现。如果失败，则表示连接无法正常工作。
我们需要转到以下目录：
cd ~/my_blog_app/blog/
从那里，我们可以运行以下命令：
python manage.py runserver your-server-ip:8000
您现在将看到类似于以下内容的输出：
Performing system checks...
System check identified no issues (0 silenced).
You have 13 unapplied migration(s). Your project may not work properly until you apply the migrations for app(s): admin, auth, contenttypes, sessions.
Run 'python manage.py migrate' to apply them.
January 4, 2018 - 15:45:39
Django version 2.0.1, using settings 'blog.settings'
Starting development server at http://your-server-ip:8000/
Quit the server with CONTROL-C.
按照输出中的说明进行操作，在浏览器中打开http://your-server-ip:8000/查看您的Web应用程序并验证其是否正常工作。
📷
如果您的页面显示类似于上面的屏幕截图，您的Django应用程序已经正常工作。完成测试后，可以按CTRL+ C停止runserver命令。这将返回您的编程环境。
当您离开Python运行环境时，可以运行以下命令：
deactivate
停用编程环境将返回终端命令。
3人回答了此问题
问
写数据采集项目时候，你觉得用亮数据采集API和自己手写反爬脚本，在效率和开发/维护成本上最大的差距是什么？
编辑于 2025-09-24
答是一条鲸鱼
我觉得因项目而论，自己开发爬虫脚本适合小批量数据采集，而且多是临时性的任务，因为一旦数据量大了爬虫很容易被检测，极其不稳定，像是Python的requests、selenium自动化程序非常容易被识别，需要花很大精力去应对反爬机制。
亮数据的采集API因为是比较稳定的数据采集工具，它内置了各种ip切换、人机验证解锁的功能，而且可以智能识别网页变化，不需要自己去维护，稳定省心，适合长期大批量的采集任务。总的来说具体项目具体对待，用最合适的而不是最好的。
1人回答了此问题
问
如何使用Apache Kafka在生产环境构建大规模机器学习?
提问于 2018-04-18
答水门
如果是使用Kafka构建，那么就先看一下运行和监控分析模型的参考架构：
这种架构的本质在于它使用Kafka作为收集特征数据的各种数据源，模型合适的模型构建环境以及服务预测的生产应用程序之间的中介。
功能数据从托管它的各种应用程序和数据库中拉入Kafka。此数据用于构建模型。这个环境将根据团队的技能和首选工具集而有所不同。模型构建可以是数据仓库，像Spark或Hadoop这样的大型数据环境，也可以是运行python脚本的简单服务器。该模型可以发布，其中获得相同模型参数的生产应用程序可以将其应用于传入的示例（可能使用Kafka Streams帮助索引功能数据以便按需使用）。生产应用程序可以从卡夫卡接收数据作为管道，或者甚至是Kafka Streams应用程序本身。参见下图：
1.png
卡夫卡成为ML架构中的中枢神经系统，用于饲养，建立，应用和监控分析模型。这确实有很大的好处：
• 数据流水线简化
• 构建分析模块与维护模块脱钩
• 根据需要实时或批量使用
• 分析模型可以部署在性能，可扩展性和关键任务环境中
除了利用Kafka作为可扩展的分布式消息传递代理，还可以添加Kafka生态系统的可选开源组件，如Kafka Connect，Kafka Streams，Confluent REST Proxy，Confluent Schema Registry或KSQL，而不是依靠Kafka生产者和消费者蜜蜂。参见下图：
2.png
10人回答了此问题
问
linux系统运维人员如何学习python？
提问于 2018-05-17
答冷眼看世界
linux运维中通常喜欢使用shell脚本，但shell脚本是一步步执行结果，没有对整个代码的预判，对于中间运行出错后很难处理。所以python就闯入运维人员的眼中。
python中有很多module对于运维人员很友好的。
最基本的有os模块，无论是监控cpu使用情况：
#!/magedu/bin/python
import os
def getAllitems(host, oid):
sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public ' + host + ' ' + oid + '|grep Raw|grep Cpu|grep -v Kernel').read().split('\n')[:-1]
return sn1
def getDate(host):
items = getAllitems(host, '.1.3.6.1.4.1.2021.11')
date = []
rate = []
cpu_total = 0
#us = us+ni, sy = sy + irq + sirq
for item in items:
float_item = float(item.split(' ')[3])
cpu_total += float_item
if item == items[0]:
date.append(float(item.split(' ')[3]) + float(items[1].split(' ')[3]))
elif item == item[2]:
date.append(float(item.split(' ')[3] + items[5].split(' ')[3] + items[6].split(' ')[3]))
else:
date.append(float_item)
#calculate cpu usage percentage
for item in date:
rate.append((item/cpu_total)*100)
mean = ['%us','%ni','%sy','%id','%wa','%cpu_irq','%cpu_sIRQ']
#calculate cpu usage percentage
result = map(None,rate,mean)
return result
代码来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27903397
还是网卡流量监测：
#!/magedu/bin/python
import re
import os
#get SNMP-MIB2 of the devices
def getAllitems(host,oid):
sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public ' + host + ' ' + oid).read().split('\n')[:-1]
return sn1
#get network device
def getDevices(host):
device_mib = getAllitems(host,'RFC1213-MIB::ifDescr')
device_list = []
for item in device_mib:
if re.search('eth',item):
device_list.append(item.split(':')[3].strip())
return device_list
#get network date
def getDate(host,oid):
date_mib = getAllitems(host,oid)[1:]
date = []
for item in date_mib:
byte = float(item.split(':')[3].strip())
date.append(str(round(byte/1024,2)) + ' KB')
return date
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27903397
另外还有内存占用情况，文件目录的查找新建删除操作都是os模块的用武之地。
另外就是urllib、urllib2模块，对于判断网页请求响应、抓取web页面都是必会的。
至于更多的使用模块还有time、random、sys、numpy等。
以上只是针对运维中的问题列举了常用的模块，
如果楼主想系统学习Python的话，还建议买一本好的教材，一边读一边写代码，这样才能稳步提高编程能力。
6人回答了此问题
问
我是爬虫小白，不太会写Python，有好用第三方采集工具吗？最好能适合采集跨境电商数据
编辑于 2025-09-18
答New Boy
如果你精通Python，它确实是数据采集最好用的爬虫工具，因为有很多第三方库可以用，比如reqeusts、scrapy、platwright、bs4、lxml等，既可以请求数据，也可以轻松的解析数据，是任何其他编程语言没法比的，实在太方便。
可是对于Python小白来说，处理爬虫不管是写几行代码那么简单，还得对付各种复杂的反爬手段，我觉得可以直接用亮数据这样的第三方采集工具，亮数据有专门的数据抓取浏览器，可以通过Python selenium接入，和普通浏览器一样，但是它可以自动处理IP限制、人机验证、动态网页这样的复杂检测。
首先亮数据有上亿的住宅IP可以自动切换使用，不会被识别为机器人，其次它有AI算法自动识别验证码，并解锁，不需要自己动手处理，这就大大节省了脚本时间，而且很稳定，适合爬虫小白，更适合辅助python采集数据。
1人回答了此问题
问
使用python requests爬虫采集电商数据，怎么能保持稳定不被检测？
编辑于 2025-09-18
答雨落秋垣
在Python中使用requests库采集电商数据时，保持稳定且不被检测的关键在于模拟真实用户行为、分散请求特征以及规避反爬机制。以下是综合多个搜索结果的最佳实践方案：
一、基础伪装：请求头与代理IP
设置动态请求头
User-Agent：使用fake_useragent库随机生成浏览器标识，避免固定值被识别。 from fake_useragent import UserAgent headers = {'User-Agent': UserAgent().random}
其他头部字段：添加Referer（来源页）、Accept-Language（语言偏好）等，使请求更像浏览器行为。 headers.update({ 'Referer': ' https://www.example.com', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' })
使用代理IP池
轮换代理IP：通过付费或免费代理服务（如ipipgo）动态切换IP，避免单IP高频请求被封。 proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port', 'https': ' http://proxy_ip:port' } response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
代理质量检测：结合响应状态码和超时机制，自动剔除失效IP。
二、请求频率控制
随机延时策略
在每次请求间插入随机间隔（如1-5秒），模拟人类操作的不规律性。 import time, random time.sleep(random.uniform(1, 5))
更精细的控制可使用令牌桶算法（如ratelimit库），限制每秒请求数（如30次/秒）。
动态调整频率
根据服务器响应时间动态增减延迟：响应慢时延长等待时间，减轻服务器压力。
三、高级反反爬策略
处理验证码与加密数据
验证码识别：对接第三方打码平台（如超级鹰）自动识别验证码。
数据解密：若返回数据为Base64或自定义加密，需先解码（如base64.b64decode()）。
会话管理与Cookie
使用requests.Session()保持登录状态，并定期更新Cookie。 session = requests.Session() session.post(login_url, data={'username': 'xxx', 'password': 'xxx'})
数据解析容错
动态字段名：电商API可能返回变名字段（如price/current_price），需模糊匹配（如字段含price即视为价格）。
分页陷阱：部分平台返回虚假总页数，需通过实际响应判断是否终止爬取。
四、架构优化与合规
分层防御架构
代理IP分层：混合使用高匿代理、住宅IP，按响应时间分配权重。
熔断机制：连续请求失败时自动切换IP组或暂停爬虫。
遵守爬虫伦理
遵循robots.txt规则，避免爬取禁止访问的路径。
控制爬取深度，仅采集必要数据，减少对服务器的负担。
五、实战示例代码
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import time, random
# 动态请求头与代理
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random}
proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port' }
# 带随机延时的请求函数
def safe_request(url):
try:
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
if response.status_code == 200:
return response.json() # 假设返回JSON数据
else:
print(f"请求失败: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"异常: {e}")
finally:
time.sleep(random.uniform(2, 6)) # 随机延时
# 示例调用
data = safe_request(' https://api.example.com/goods?page=1')
总结
稳定采集电商数据的核心在于行为模拟（请求头、频率）、资源分散（代理IP池）和容错处理（验证码、动态字段）。结合分层架构与合规策略，可显著降低封禁风险。若需更高性能，可考虑异步库（如aiohttp）或分布式爬虫框架（如Scrapy）。
2人回答了此问题
问
python爬虫采集数据时，怎么解决IP被限制的问题啊？
编辑于 2025-09-18
答雨落秋垣
在Python爬虫采集数据时，若遇到IP被限制的问题，可通过以下综合策略解决，结合伪装技术、代理IP池、行为模拟及架构优化，有效规避反爬机制：
一、动态伪装请求头与行为模拟
随机化User-Agent
使用fake_useragent库为每个请求生成不同的浏览器标识，避免固定UA被识别为爬虫。
from fake_useragent import UserAgent headers = {'User-Agent': UserAgent().random}
完善请求头字段
添加Referer（模拟来源页）、Accept-Language（语言偏好）等字段，增强请求真实性。
headers.update({ 'Referer': ' https://www.example.com', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' })
模拟人类操作间隔
在请求间插入随机延时（如1-5秒），避免高频触发反爬。
import time, random time.sleep(random.uniform(1, 5))
二、代理IP池的构建与管理
获取代理IP
免费代理：从公开网站（如zdaye.com）爬取，但需验证可用性。
付费代理：选择高匿、稳定的服务商（如Luminati），适合高并发场景。
代理IP验证与切换
有效性检测：通过访问测试页（如百度）验证代理IP是否可用。 def check_proxy(proxy): try: res = requests.get(' http://www.baidu.com', proxies=proxy, timeout=5) return res.status_code == 200 except: return False
动态轮换：维护代理IP池并随机选择，避免单一IP频繁使用。 proxy_pool = [" http://ip1:port ", " http://ip2:port "] proxy = random.choice(proxy_pool)
三、请求频率控制与分布式架构
自适应请求间隔
根据响应时间动态调整延迟，如响应慢时延长等待时间。
分布式爬虫
将任务分散到多台服务器或设备，降低单IP请求压力。
工具推荐：使用Scrapy-Redis框架实现分布式调度。
熔断机制
当连续请求失败时，自动暂停爬取或切换代理IP组。
四、高级反反爬技术
处理验证码
OCR识别：使用Tesseract解析简单验证码。
第三方打码平台：对接超级鹰等服务处理复杂验证码。
模拟浏览器行为
对JavaScript渲染的页面，使用Selenium或Playwright模拟点击、滚动等操作。
from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url)
数据解密与动态解析
若返回数据加密，需分析前端代码实现解密逻辑（如Base64解码）。
五、合规性与长期优化
遵守robots.txt规则
避免爬取禁止访问的路径，减少法律风险。
监控与日志记录
实时记录请求状态、代理IP有效性，便于快速排查问题。
HTAP混合架构
对分析型查询（如GROUP BY），利用TDSQL等数据库的列存加速能力，减少爬取压力。
示例代码：综合代理池与请求控制
import requests, random, time
from fake_useragent import UserAgent
# 代理池与动态请求头
proxy_pool = [" http://ip1:port ", " http://ip2:port "]
ua = UserAgent()
def safe_request(url):
try:
proxy = {"http": random.choice(proxy_pool)}
headers = {"User-Agent": ua.random}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10)
if response.status_code == 200:
return response.text
except Exception as e:
print(f"请求失败: {e}")
finally:
time.sleep(random.uniform(2, 5)) # 随机延时
# 调用示例
data = safe_request(" https://www.example.com/product/123 ")
总结
解决IP限制的核心在于分散请求特征（动态UA、代理IP）和模拟真实行为（随机延时、浏览器操作）。结合代理池的自动化管理（验证、轮换）与分布式架构，可显著提升爬虫稳定性。若需高并发采集，建议优先选择付费代理服务并合理控制频率。
2人回答了此问题
问
使用Python爬虫选择IP代理，是自己自建还是用第三方好呢？
编辑于 2025-09-18
答New Boy
我之前有过很多次自己搭建IP代理池的经验，这种得分情况具体处理，如果是简单小批量的采集任务，或者是涉及隐私安全的可以自己搭建IP代理，如果是大批量的任务最好还是用第三方代理服务，因为第三方ip代理量大且稳定些。
我做研究课题采集跨境电商数据，会用亮数据的ip代理池，这是比较大的一个代理商，其住宅ip有上亿条，而且比较稳定。另外亮数据还有数据采集服务，它的数据采集api解决了反爬机制处理的问题，比如解锁验证码、动态网页什么的，都可以自动化处理，配套服务做的很好，适合大型项目去使用。
另外亮数据还有数据采集的mcp功能，可以在cursor上使用，自然语言采集数据，很方便，建议试试。
1人回答了此问题
问
请帮忙看看这段代码，哪里错了？
编辑于 2025-08-16
答吉者2025
numb = eval(input("请输入一个整数："))
if numb == 0:
print("Hello Worle")
elif numb > 0:
print("He")
print("ll")
print("o ")
print("Wo")
print("rl")
print("d")
else:
print("H")
print("e")
print("l")
print("l")
print("o")
print("W")
print("o")
print("r")
print("l")
print("d")
1人回答了此问题
问
使用Python爬虫，怎么处理反爬机制？
编辑于 2025-07-19
答我是基里安墨菲
你这个问题其实是大多数用Python做爬虫的同学都会遇到的：一开始用requests能抓几页，后面就不是IP被封，就是跳验证码，数据拿不全，体验很糟心。遇到这些反爬虫机制，主要可以从以下几个方向入手优化：
使用高质量代理IP
单一IP很容易被目标网站限制，建议用动态住宅代理或高质量IP池，定期切换IP，模拟真实用户访问。这样能大大降低被封的概率。
模拟真实浏览器行为
有些网站会检测User-Agent、Referer、Cookie等请求头，建议用requests的headers参数伪装成常见浏览器访问，或者直接用Selenium+浏览器内核模拟用户操作。
降低请求频率
可以在请求之间加随机延时，避免高频率访问被识别为爬虫。
处理验证码
如果遇到验证码，可以尝试用OCR识别或者手动处理，或者直接绕过验证码页面，部分网站也会在验证码次数过多后自动放宽限制。
分布式采集
多台服务器协同采集，可以进一步分散风险，提升抓取效率。
其实，自己维护IP池又累又不稳定。如果你有大批量、长期采集需求，推荐试试亮数据。亮数据是一家专注于海外平台数据采集的服务商，提供网页抓取API、网页解锁器API、抓取浏览器和全球1.5亿+高质量住宅代理IP资源，支持无限并发和智能切换，帮助你轻松应对各种反爬虫策略，让数据采集更高效、稳定。如果你也被反爬困扰，不妨体验一下亮数据，让爬虫更省心！
1人回答了此问题
问
windows下安装腾讯云物联网开发平台的python SDK出错，如何解决？
编辑于 2025-04-22
答程序员晚枫
这个库不支持windows平台。
1人回答了此问题
问
arm版的librocketmq.so动态库？
编辑于 2025-04-25
答码事漫谈
我这边手边没有arm系统哇，爱莫能助
2人回答了此问题
问
我在与python文件同一个文件夹中创建了一个文本文档，但pychame无法把这个文件打开，代码如下，各位大佬能帮我看看吗？
编辑于 2025-04-01
答布驴子
应该是由于在读取文件时，文件的编码格式与 Python 默认的编码格式不匹配导致的。Python 在读取文件时，默认使用系统默认的编码格式（在 Windows 系统上通常是 GBK），但你的文件可能是用其他编码格式（如 UTF-8）保存的。
read_text(encoding='utf-8')
可能可以
3人回答了此问题
问
python找不到指定路径下的文件？
编辑于 2024-11-13
答程序员晚枫
cloud studio，无法读取自己电脑里的路径。
1人回答了此问题
问
python项目404报错怎么办？
编辑于 2024-11-10
答用户11356683
这是nrls.py文件
1人回答了此问题
Hi~
今天想聊点什么呢？
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