Requests是模拟HTTP的测试库,玩过Python爬虫的同学一定听过或者用过,但是Requests只负责网络请求,不会对响应结果进行解析。而该库的作者后来基于现有的框架进行二次封装,又发布了一个更好用的Requests-html库用于解析HTML。
使用Python开发的同学一定听说过Requsts库,它是一个用于发送HTTP请求的测试。如比我们用Python做基于HTTP协议的接口测试,那么一定会首选Requsts,因为它即简单又强大。现在作者Kenneth Reitz 又开发了requests-html 用于做爬虫。
这篇文章是伟兄给我的稿子,总结实用、到位。另外,欢迎访问并关注他的博客: https://jl-zhenlaixiaowei.blog.csdn.net/ ---- Requests-Cache的安装与测试 Requests-Cache模块是requests模块的一个扩展功能,用于为requests模块提供持久化缓存支持。如果requests模块向一个URL发送重复请求时,Requests-Cache模块将会自动判断当前的网络请求是否产生了缓存。如果已经产生了缓存,就会从缓存中读取数据作为响应内容。如果没有
最近爬虫遇到的情况是,爬取的网站使用JavaScript渲染的,网站爬取的结果只有一堆JS代码。之前遇到这种情况的处理办法是用Splash(一般是配合Scrapy),或者Selenium来爬取,介绍一下常用的模拟浏览器执行,来爬去js渲染页面的方法。
Django是一个python的web的快速开发框架,Django也是我接触的第一个web框架。这个框架是一个比较重的框架,有些人对这件事情比较诟病,但是开发起来比较快。实际用django写一段时间python web也会体会到比较重这个问题。但是这又引出了后面一个问题。
ReviewBoard是个开源的、可扩展的、友好的基于Web的代码评审工具,是用Python框架Django开发的。
官网:https://www.djangoproject.com/ 博客:https://www.liujiangblog.com/
Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。
总所周知,redis是内存型的存储数据库。效率高的同时,也有一个弊端不可忽视,那就是数据安全问题。此处安全指的是数据丢失,并非其他。我们将数据都存储在内存中,如果发生宕机等意外情况导致redis重启,那么内存中的数据会全部丢失,多么可怕的一件事。那么我们怎么解决呢?答案就是数据的持久化。
上两篇讲述了笔者这两年内心的一些想法,也将写了两篇落地文档,若是仅仅构造一个远程开发环境的话,其实就背离了我写这系列文章的初衷,更希望在当前云环境下,Pro能够借助云环境提供的便利为真正的“架构”做多点事情。
Python从2015年开始,一直处于火爆的趋势,目前Python工程师超越Java、Web前端等岗位,起薪在15K左右,目前不管是小公司还是知名大公司都在热招中。
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python语言写成。采用了MTV的软件设计模式,即模型M(model.py),模型T(主要是html文件)和视图V(View.py)。
redis载地址:https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。
我们可以在安装的时候看到他安装了lxml,reuqests,bs4......我们常用的解析和爬取的库都分装在他里面
疫情期间被封闭在家,唯有动手玩弄轻量服务器给我带来快感。Seafile搭建私人网盘并使用K8s集群进行部署是一项非常不错的消磨时间的好选择。
Requests-HTML模块与requests模块为同一开发者所开发。是requests模块的增强版。不仅支持requests模块的所有功能,还增加了对JavaScript的支持、数据提取以及模拟真实浏览器等功能。
https://www.runoob.com/redis/redis-install.html
脱产班Linux周末内容 日期 主题 内容 1 Linux入门 "计算机硬件、操作系统概述 物理服务器、机房、云服务器 GNU/GPL、开源协议 Linux发行版 VMware虚拟机安装CentOS 7.x Xshell优化 ssh远程连接详解 Linux文件目录结构详解 Linux绝对相对路径 Linux环境变量、系统/用户配置文件 " 2 常用命令与服务 "Linux开发常用命令详解 目录管理 pwd、cd、tree、mkdir、touch、ls、cp、mv、rm 文本查看 echo、cat、more、less、head、tail、grep 三剑客 grep、sed、awk 搜索查找 find 文本编辑 vim/vi快捷键技巧 压缩工具zip、unzip、tar、gzip、xz 系统资源管理ps、pstree、top、iotop、free、fdisk、ifconfig、df
Python 中可以进行网页解析的库有很多,常见的有BeautifulSoup和lxml等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍BeautifulSoup这个库,我平常也是常用这个库。
软件开发最大的麻烦事之一,就是环境配置。用户计算机的环境不相同,可能导致软件无法运行。
这样写上以后django会默认的就去链接数据库,这时你会看到报错了,那么解决的办法就是下面的这样
事先安装好,pycharm 打开File——>Settings——>Projext——>Project Interpriter
使用k8s需要搭建私有的镜像仓库,一些基础的应用镜像可以从docker hub上直接拉取,但是自己的包含代码的项目镜像需要提前打包好上传到自己的镜像仓库,k8s不能像docker-compose那样通过Dockerfile直接生成镜像
运维开发流程概述 是我们参与到其中的一个入口,我们需要了解运维开发的一些环节,还有运维开发的一些技术基础。我们通过一个实例来做演示,基本的需求就是从数据库中查取数据,通过前端页面展现出来。 (一)业务需求 显示人员信息和部门 使用Django框架来流转数据 数据存储在MySQL中 在前端页面可以查看数据 快速迭代开发 (二)环境构建 1)创建项目 django-admin startproject emp_test 2)启动Python内置web服务 其中1
用python制作一款爬虫软件,爬取公众号文章信息,爬虫之路,永无止境!!!(附源码)
上个月领导给我一个模型工程化专项工作,大体内容就是,把模型团队交付的项目代码,部署到应用环境中,跑出来的结果供系统使用。这也是我最近一直在忙着做的一个事情,天天加班到8、9点。
1.MySQL 数据库总结 MySQL 可以建多少个数据库,理论上是没有限制的,每一个数据库可以有上亿的对象,但是一般基于硬件要求、效率问题一般不超过64个, 超过64个会对数据处理速度造成影响,每一张表建议不超过过1亿条数据。
在计算机系统中,更多的是通过关系型数据库来控制事务,这是利用数据库本身的事务特性来实现的,因此叫数据库事务,由于应用主要靠关系数据库来控制事务,而数据库通常和应用在同一个服务器,所以基于关系型数据库的事务又被称为本地事务。
第一步:爬取分类url from requests_html import HTMLSession session =HTMLSession() #https://www.flipkart.com/
该案例在github中django_celery_demo (opens new window)
Python上有一个非常著名的HTTP库——requests 现在requests库的作者又发布了一个新库,叫做requests-html,看名字也能猜出来,这是一个解析HTML的库 (只支持python3.6及以上)
在大型Web项目中ORM有着举足轻重的作用,非常考验架构师的设计水平,我见过的失败项目大部分都是ORM模块出问题导致的。最近在重构一个大型项目,借此机会和大家聊聊ORM。
答案linux考试题 1.在登录Linux时,一个具有唯一进程ID号的shell将被调用,这个ID是什么(b) A.NID B.PID C.UID C.CID 答: w命令查看用户tty终端信息 ps -ef|grep pts/0
我们创建django项目有两种方式,命令行方式和使用pycharm工具创建,本文就介绍常用的pycharm工具创建 首先点击django,输入项目的名称,选择创建好的虚拟环境,最后点击create
关系型数据库:MySQL,Oracle,SQLServer,SQLite,DB2 非关系型数据库:MongoDB,Redis,HBase,Neo4j
Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache and message broker. It supports data structures such as strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries, bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes with radius queries and streams. Redis has built-in replication, Lua scripting, LRU eviction, transactions and different levels of on-disk persistence, and provides high availability via Redis Sentinel and automatic partitioning with Redis Cluster.
在上一个章节中,我们提到了Django是基于MVC架构的Web框架,MVC架构追求的是“模型”和“视图”的解耦合。所谓“模型”说得更直白一些就是数据(的表示),所以通常也被称作“数据模型”。在实际的项目中,数据模型通常通过数据库实现持久化操作,而关系型数据库在过去和当下都是持久化的首选方案,下面我们以MySQL为例来说明如何使用关系型数据库来实现持久化操作。
语法:response.html.render(script='js代码字符串格式')
整个IT产业只是在共同做好一件事--------信息(数据)的处理,对有用信息提取,存、增、删、改、查,然后更好的呈现在客户面前。 本文主要涵括博主以Python为主的后端体系技术点介绍,以及关于工作、学习的心得,与同行、同好交流分享。
博问上到有人问的,后自己帮他代码修正了一下,其实蛮简单的一个爬虫 代码以及思路 from requests_html import HTMLSession session = HTMLSession() #定义一个session对象,和reuqests模块中的session是一样的 def get_movie(): movie_list=[] for i in range(0, 10): #前250名 print(f'{i+1}页
Django 是 Python 的 一款 Web 开发框架,另外还有 Tornado,Flask,Twisted。为什么我要选择学 Django?原因很简单,上家公司来了个网易的测开,就是用 Django 开发的测试平台。
mysql是关系型数据库,主要用于存放持久化数据,将数据存储在硬盘中,读取速度较慢。
什么是全栈工程师 在现在这一个时代来说,不会有人掌握所有的编程语言、技能,以后应该会有,但是掌握这些全部技术的不是人类了。所以,其实我们需要的是懂得多种技术的,并能借些独立完成产品的人。 当我们需要做一个移动CMS的时候,我们就会在不同的技术栈之前选择,或是RequireJS + Backbone + jQuery + Mustache,又或者是 ReactJS + Backbone,当然也有可能是AngularJS等等。我们所需要做的是,从中选出一个最好的方案,然后实施之。 这也就意味着,我们需要有更好的
# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'YongCong Wu' # @Time : 2019/6/20 10:27 # @Email : : 1922878025@qq.com from requests_html import HTMLSession import csv session = HTMLSession() file = open('movies.csv', 'w', newline='') csvwriter = csv.writer(
什么是全栈工程师 在现在这一个时代来说,不会有人掌握所有的编程语言、技能,以后应该会有,但是掌握这些全部技术的不是人类了。所以,其实我们需要的是懂得多种技术的,并能借些独立完成产品的人。 当我们需要做一个移动 CMS 的时候,我们就会在不同的技术栈之前选择,或是 RequireJS + Backbone + jQuery + Mustache,又或者是 ReactJS + Backbone,当然也有可能是 AngularJS 等等。我们所需要做的是,从中选出一个最好的方案,然后实施之。 这
Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
点击图片上传按钮,上传一张小图,可以看到上传失败了,不要紧,在network里面可以看到
关于Django的介绍,之前在2018年9月17号的文章中已经讲过了,大家有兴趣可以翻翻之前的文章,这里再简单介绍下:
当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用。然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用。
本文是《Python开发实战案例之网络爬虫》的第四部分:7000本电子书下载网络爬虫-源码框架剖析。配套视频课程详见网易云课堂
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