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如何使用python进行web抓取

本文摘要自Web Scraping with Python – 2015 书籍下载地址:https://bitbucket.org/xurongzhong/python-chinese-library/...基础教程: http://www.diveintopython.net HTML和JavaScript基础: http://www.w3schools.com web抓取简介 为什么要进行web抓取?...有API自然方便,但是通常是没有API,此时就需要web抓取web抓取是否合法? 抓取的数据,个人使用不违法,商业用途或重新发布则需要考虑授权,另外需要注意礼节。...下面使用css选择器,注意安装cssselect。 ? CSS ,选择器是一种模式,用于选择需要添加样式的元素。 “CSS” 列指示该属性是在哪个 CSS 版本定义的。...推荐使用基于Linux的lxml,同一网页多次分析的情况优势更为明显。

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Windows 上使用 Python 进行 web 开发

上一篇我们介绍了Windows 10下进行初学者入门开发Python的指南,本篇我们一起看一下看在Windows子系统(WSL)如何使用Python进行Web开发的循序渐进指南。...如果你有兴趣自动执行操作系统上的常见任务, 请参阅以下指南:开始 Windows 上使用 Python 进行脚本编写和自动化。...建议适用于 Python web 开发的 Linux 文件系统工作, 因为最初为 Linux 编写了大部分 web 工具, 并在 Linux 生产环境中进行了部署。...如果安装在项目目录, 某些工具 (如 pipenv) 也默认为此名称。 希望使用与环境变量定义文件冲突的env。 通常建议非点前导名称, 因为不需要ls持续提醒您该目录存在。...settings.py: 包含 Django 项目的设置, 你可以开发 web 应用过程修改这些设置。 urls.py: 包含 Django 项目的目录, 你还可以开发过程对其进行修改。

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Python使用Tor作为代理进行网页抓取

前言 ---- 为什么要用代理 在网络抓取的过程,我们经常会遇见很多网站采取了防爬取技术,或者说因为自己采集网站信息的强度和采集速度太大,给对方服务器带去了太多的压力,所以你一直用同一个代理IP爬取这个网页...实现思路 运行tor Python使用Tor作为selenium的代理 对一个目标网站发起请求 重复步骤2和3 实现代码 from stem import Signal from stem.control...=executable_path, options=chrome_options) 该方法将selenium webdriver设置为无可数化模式下使用Chrome浏览器,并使用Tor作为代理路由我们的请求...打印出代理后的ip Stem 是基于 Tor 的 Python 控制器库,可以使用 Tor 的控制协议来对 Tor 进程进行脚本处理或者构建。...Stem: 是基于 Tor 的 Python 控制器库,可以使用 Tor 的控制协议来对 Tor 进程进行脚本处理或者构建。

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使用 cURL 对Web请求进行性能测试

在做 Web 开发的时候,经常需要对 Web Page 或者 REST-ful API 做简单的 Benchmark。本文将介绍如何使用 cURL 进行简单快速的性能评测。...本文内容分为以下两部分: 使用 curl 查看加载时间 使用 curl -w 查看更多的网络情况 使用 curl 查看加载时间 ?...curl 默认发送 GET 请求,也可以发送 POST, DELETE, PUT 或者更多的请求方式。...使用 curl -w 查看更多的网络情况 通常情况下一个 HTTP Request 会包含很多步骤,如果想知道 time_total 之外更详细的信息,可以参考 man curl 文章, -w --write-out...curl -w 可以支持格式模板,我们可以使用 @template-name 的方式对输出格式进行自定义。 比如,我们可以将时间类的格式汇总,保存为 curl-fmt.txt,如下。

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Python如何使用BeautifulSoup进行页面解析

Python,我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。BeautifulSoup提供了简单而强大的API,使得解析网页变得轻松而高效。首先,我们需要安装BeautifulSoup库。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来,我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python使用BeautifulSoup进行页面解析:from bs4 import...f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"}# 目标网页的URLurl = "https://example.com"# 发送请求并获取页面内容...)# 提取所有具有特定id属性的p元素p_elements = soup.select("p#my-id")# 获取特定元素的文本内容element_text = element.get_text()实际应用...在这种情况下,我们可以结合使用BeautifulSoup和其他Python库,如requests和正则表达式,来实现更高级的页面解析和数据提取操作。

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Python爬虫进阶(一)使用Selenium进行网页抓取

还要下载相关配件,可以参考python 安装selenium环境(https://my.oschina.net/hyp3/blog/204347) 1、使用Firefox实例 from selenium...firefox = webdriver.Firefox() #初始化Firefox浏览器 url = 'https://www.zhihu.com' firefox.get(url) #调用get方法抓取...使用page_source可以获得网页源代码,就和requests.get是一样的,不用加headers之类的。...2、对Selenium的profile的配置 简单说,就是使用selenium修改浏览器相关参数,让浏览器不加载JS、不加载图片,会提高很多速度。...4s与10s的差别,爬取多网页就会有体现了。 注意,页面加载与实际网络环境有关。 3、画图 禁用JS,页面加载是否更快,可以每种方式下运行相同的次数,然后取平均值来对比。

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Go和JavaScript结合使用抓取网页的图像链接

其中之一的需求场景是从网页抓取图片链接,这在各种项目中都有广泛应用,特别是动漫类图片收集项目中。...Go和JavaScript结合优点Go和JavaScript结合使用具有多个优点,尤其适用于网页内容的抓取和解析任务:并发处理:Go是一门强大的并发编程语言,能够轻松处理多个HTTP请求,从而提高抓取速度...性能和效率:Go以其高效的性能而闻名,JavaScript则是Web前端的标配,两者结合可以爬取任务取得理想的效果。...反爬应对策略进行网络爬取时,常常会遇到反爬机制,这些机制旨在保护网站免受不合法的数据采集。以下是应对反爬机制的策略:使用代理:配置代理服务器,隐藏您的真实IP地址,降低被封禁的风险。...完整爬取代码,我们将使用以下代理信息:模拟用户行为:通过设置合法的用户代理(User-Agent)头,使请求看起来像是由真实的浏览器发出的,而不是爬虫。

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Vue3如何使用axios进行Ajax请求

现代Web应用程序开发,经常需要使用Ajax技术进行与服务器的交互,以获取数据、发送请求或更新数据等。...其中一个常用的工具是axios,它是一个基于Promise的HTTP客户端,可以浏览器和Node.js中发送HTTP请求。本文将详细介绍Vue3使用axios进行Ajax请求的方法和技巧。...你可以使用npm或yarn来安装axios:npm install axios或者yarn add axios安装完成后,可以项目中引入axios,并开始使用进行Ajax请求。...错误处理向服务器发送请求时,我们必须考虑错误处理。axios提供了一个捕获错误的机制,可以使用try-catch语句来处理请求过程中出现的错误。...总结本文详细介绍了Vue3使用axios进行Ajax请求的方法和技巧。我们讨论了如何安装axios包、发送GET和POST请求,以及如何处理错误、使用拦截器等。

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JavaScript 通过 queueMicrotask() 使用微任务

JavaScript 的 promises 和 Mutation Observer API 都使用微任务队列去运行它们的回调函数,但当能够推迟工作直到当前事件循环过程完结时,也是可以执行微任务的时机。...它们很相似;都由位于某个队列的 JavaScript 代码组成并在合适的时候运行。但是,只有迭代开始时队列存在的任务才会被事件循环一个接一个地运行,这和处理微任务队列是殊为不同的。...简单的传入一个 JavaScript 函数,以 queueMicrotask() 方法处理微任务时供其上下文调用即可;取决于当前执行上下文,queueMicrotask() 以定义的形式被暴露在 Window...queueMicrotask(() => { /* 微服务中将运行的代码 */ }); 微服务函数本身没有参数,也返回值。 何时使用微服务 本章节,我们来看看微服务特别有用的场景。...批量操作 也可以使用微任务从不同来源将多个请求收集到单一的批处理,从而避免对处理同类工作的多次调用可能造成的开销。

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Java使用HttpUtils实现发送HTTP请求

微信公众号:冯文议(ID:fwy-world) HTTP请求日常开发,还是比较常见的,今天给大家分享HttpUtils如何使用。...阅读本文,你将收获: 简单总结HTTP请求常用配置; JavaLibHttpUtils如何使用; 如何封装HTTP请求工具类。...第一部分:简单总结HTTP请求常用配置 大家好, Java 开发,经常遇到需要调用第三方提供的接口服务,常见的形式是 HTTP + JSON,下面,就对 http 请求常见的设置,做一个说明 http...提供多种请求方式,以满足我们日常需要,先按请求方式来做说明: GET POST PUT PATCH DELETE RESTful API 开发,我们可以根据这些请求方式设计我们的API接口。...一是,这个还是可以使用的; 二是,原来使用如此简单。

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使用OpenCVPython进行图像处理

p=13173 ---- 介绍 本教程,我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架;但是,我们将最常使用的是Open CV库。...一个普遍的问题是,我们抓取的所有图片都不会具有相同的尺寸/尺寸,因此将它们输入模型进行训练之前,我们需要将所有尺寸调整/预处理为标准尺寸。...我们继续应用程序中使用图像处理之前,重要的是要了解哪种操作属于此类,以及如何进行这些操作。...原因是如果背景恒定,则边缘检测任务将变得非常简单,我们希望这样做。 我们本教程的前面讨论了cat分类器,让我们向前看这个示例,看看图像处理如何在其中发挥不可或缺的作用。...分类算法,首先会扫描图像的“对象”,即,当您输入图像时,算法会在该图像中找到所有对象,然后将它们与您要查找的对象的特征进行比较。

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如何使用Python的Selenium库进行网页抓取和JSON解析

随着互联网的快速发展,网页抓取和数据解析许多行业变得越来越重要。无论是电子商务、金融、社交媒体还是市场调研,都需要从网页获取数据并进行分析。...本文将介绍如何使用Python的Selenium库进行网页抓取,并结合高效JSON解析的实际案例,帮助读者解决相关问题。 例如: 如何使用Python的Selenium库进行网页抓取和数据解析?...答案: 使用Python的Selenium库进行网页抓取和数据解析可以分为以下几个步骤: 安装Selenium库和浏览器驱动:首先,需要安装Python的Selenium库。...根据自己使用的浏览器版本和操作系统,下载对应的驱动,并将其添加到需要系统路径。 初始化Selenium驱动: Python脚本,需要初始化Selenium驱动,以便与浏览器进行交互。...JSON解析数据:如果需要解析网页的JSON数据,可以使用Python的json模块进行解析。

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教你使用ProtoBuf,通过gRPC服务Android上进行网络请求

教你如何使用ProtoBuf,通过gRPC服务android上进行网络请求。...gRPC基于HTTP/2标准设计,带来诸如双向流、流控、头部压缩、单TCP连接上的多复用请求等特性。这些特性使得其移动设备上表现更好,更省电和节省空间占用。...gRPC 作为google公司极力推荐的分布式网络架构,基于HTTP2.0标准设计,使用用ProtoBuf作为序列化工具,移动设备上表现更好,更省电和节省空间占用。google出品,品质值得信赖。...classpath "com.google.protobuf:protobuf-gradle-plugin:0.8.6" } } 3.然后应用Module的 build.gradle 中进行如下配置...普通请求 测试demo请求前,请务必先运行服务端的代码。

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Python如何使用Elasticsearch?

通过实施ES,你不仅可以为Web应用程序提供强大的搜索引擎,还可以应用程序中提供原生自动补全功能。 你可以获取不同类型的日志数据,然后可以使用它来查找趋势和统计信息。...但是,由于眼见为实,可以浏览器访问URLhttp://localhost:9200或者通过cURL 查看类似于这样的欢迎界面以便你知道确实成功安装了: 我开始访问Python的Elastic...简而言之,如果有5个分片,则整个数据可以5个分片中使用,并且ElasticSearch集群可以服务来自其任何节点的请求。 副本讨论的是你的数据的镜像。...Python使用ElasticSearch 说实话,ES的REST API已经足够好了,可以让你使用requests库执行所有任务。...不过,你可以使用ElasticSearch的Python库专注于主要任务,而不必担心如何创建请求。 通过pip安装它,然后你可以在你的Python程序访问它。

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Python使用交叉验证进行SHAP解释

Python实现SHAP值非常容易,使用SHAP库,并且在线上已经存在许多解释如何做到这一点的教程。然而,我在所有的指南中都发现了两个主要不足之处。...正如我我的最新文章“营养研究的机器学习”解释的那样,除非你处理的数据集非常庞大,否则几乎总是应该优先使用交叉验证,而不是训练/测试拆分。...字典Python是强大的工具,这就是我们将使用它来跟踪每个样本每个折叠的SHAP值的原因。 首先,我们决定要执行多少次交叉验证重复,并建立一个字典来存储每个样本每次重复的SHAP值。...而且,为什么我们尝试最大化我们的结果呢? 我们应该注意,不要陷入一个在当今的机器学习示例似乎非常普遍的陷阱,即在优化模型的超参数时,也测试集中存在数据。...事实上,我们在上面的过程已经准备好了大部分代码,只需要进行小的调整。让我们看看它是如何运作的。 嵌套交叉验证的主要考虑因素,特别是我们使用许多重复的情况下,它需要花费大量时间来运行。

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