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在使用Python进行网络爬虫或访问外部资源时，经常会遇到代理无法连接或连接不稳定的问题。本文将提供一份详细的故障排除指南，帮助你解决Python代理连接问题，确保顺利进行网络操作。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型，而 Python 并不需要，赋值什么数据，变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性，让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
在进行大规模网络爬虫任务时，代理管理是一个重要且具有挑战性的问题。今天我将和大家分享我的实战经验，介绍如何有效地管理和使用代理，以提高爬虫的效率和稳定性。本文将为您详细介绍Python网络爬虫代理管理的解决方案，并提供实际操作价值的代码示例，让您轻松应对大规模爬虫任务。
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
嗨，大家好！作为一名专业的代理IP供应商，我想和你们聊一聊爬虫中常用的代理IP类型以及如何在Python中使用代理IP。相信这篇文章会让你对Python爬虫代理IP的使用有更深入的了解。那么，不多说，让我们开始吧！
在编写Python爬虫的时候，经常会遇到状态码超时的问题。这个问题对于爬虫开发者来说是一个巨大的挑战，因为它会导致爬虫的效率降低，甚至无法正常工作。需要解决这个问题，我们可以利用日志记录与分析的方法来定位并处理状态码超时问题。
本周，我们有了一次有益的经验，合并了这个PR[1]，将OpenTelemetry规范[2]提升到了1.0版本。
之前小编分享了《PyUnit+uiautomator2实现应用自动化回归测试实践》，MTSC听了《ATX在淘宝客户端实践》（ATX作者，ID：codeskyblue）的议题分享，进行学习总结。
在进行Python爬虫业务时，使用API代理可以帮助我们解决IP限制、反爬虫策略等问题，提高爬取数据的效率和稳定性。 接下来我将重点介绍API代理中的API接口是什么，讨论将API代理的API接口配置到Python爬虫业务中的好处，并提供详细的配置步骤和代码演示，帮助读者实现API代理的无缝集成。
之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。
亲爱的爬虫爱好者，咱们在网络爬虫之旅中，设置代理服务器和端口是必不可少的一环。今天，作为一名http代理产品供应商，我将与你分享如何轻松地设置代理服务器和端口，助你在爬虫世界中获得更高的成功率。
作为老牌代理IP服务厂商，芝麻IP和青果网络代理IP都做的不错，市场上几乎可以是有口皆碑了，上次测试了青果网络的代理IP，效果表现得还挺不错，和他们自己宣传的以及客户对他们的评价大差不差。
工具名称 语言 架构 协议 应用场景 社区 稳定性 安全性 可扩展性 容易度 文档 更新速度 puppet ruby c/s http 大规模（上千台服务器）、复杂环境 4.6K星，活跃 稳定性好 puppet通信采用ssl安全加密协议，以保证所有数据传输的安全性 基于ruby，技术储备要求较高，且针对异构环境更适合。 难 时间长，应用广，文档多 快 ansibe python no client ssh（zeroMQ） 小规模（100台以下到200台服务器规模） 25.1K颗星，活跃 不会无感丢失执行对象
混沌工程是近年来新出现的概念，主要用于稳定性方面的研究，英文全称为chaos engineering，由网飞公司最先提出。因为最开始混沌工程称作chaos monkey，形容就像有一只猴子在系统中捣乱一样，以至于到现在每次提到混沌工程都会用一只捣乱的猴子来比喻。
随着网络爬虫的发展和应用的广泛，越来越多的人开始构建自己的IP代理池来应对各种反爬虫手段。
在进行大规模数据爬取时，爬虫速度往往是一个关键问题。本文将介绍一个提升爬虫速度的秘密武器：多线程+隧道代理。通过合理地利用多线程技术和使用隧道代理，我们可以显著提高爬虫的效率和稳定性。本文将为你提供详细的解决方案和实际操作价值，同时附上Python代码示例，让你轻松掌握这个提升爬虫速度的技巧。
2021 年 10 月 4 号，Python 官方正式发布了 Python3.10.0（https://www.python.org/downloads/release/python-3100/）。当时在忙着大数据相关的工作就没有写文章聊聊这个版本。就以这篇文章来简单聊聊。
金属有机骨架(MOFs)由于其高度可调节的结构特性，在吸附、分离、传感和催化等领域具有极大的应用潜力。然而，MOFs必须能在水蒸气中保持稳定，才能在工业中得到应用。目前，预测MOFs的水稳定性是十分困难的：一是因为MOFs合成的时间成本高昂，二是因为目前的建模技术无法准确地捕获MOFs水稳定性特征。对此，我们建立了一个机器学习模型，可以根据不同的应用目的或所处环境的水蒸气浓度，迅速且准确地判断MOFs是否稳定。该模型的训练集包括200多个已测量水稳定性的MOFs，并设计了一套全面的化学特征描述符。描述符中的信息包括三类：MOFs的金属节点、有机配体、金属-配体摩尔比。除了为未来的实验筛选水稳定的MOFs候选材料外，我们还从训练好的模型中提取了一些关于MOFs水稳定性的简单化学趋势。本文所述的通用方法，可以基于其他设计标准筛选MOFs。
作为一名专业的爬虫程序员，我们都知道在爬虫过程中，IP限制是一个常见而又令人头疼的问题。为了绕过网站的反爬虫机制，我们常常需要使用HTTP代理来隐藏真实的请求地址。然而，HTTP代理的质量和数量对爬虫的稳定性和成功率有着决定性的影响。在本篇文章中，我将和大家分享一些IP库池数量管理的策略，希望能够帮助大家优化爬虫的稳定性。
每一位被故障折磨的稳定性负责人，都或多或少面临自证的困境：如何证明今年的稳定性工作是出色的？在无法完全避免故障发生的前提下，如何证明稳定性保障工作的价值？在团队和工具尚不完备时，如何高效率推进稳定性建设工作？
技术选型应该对很多程序员都不陌生了，无论是大到技术框架、编程语言，还是小到工具库的选择，都属于技术选型的范围。个人认为技术选型应该按照以下四个指标进行选择：
在风控中，风险意味着不确定性，不确定性越强意味着越不可控，做数据化风控也是同理，追求的就是让确定性越来越强，转换成统计概率论来说就是不断提高我们的胜算的概率。当然，没有任何人可以做到100%的确定，因为没有人是上帝视角，所以在风控决策过程中总会产生错杀或者误放。
桶排序(Bucket sort)是一种通过分桶和合并实现的排序算法，又被称为箱排序。
Python和Java是两种在现代软件开发中极为流行的编程语言，各自拥有独特的优势和广泛的应用场景。然而，在平台化（Platformization）方面，Java通常被认为比Python更具优势。以下将详细探讨Python在平台化方面为何逊色于Java，并分析其中的原因。
在使用Python爬虫进行数据抓取时，代理池的稳定性和可靠性是至关重要的。本文将介绍如何实现Python爬虫代理池的监控预警和故障自恢复机制，帮助你确保代理池的正常运行，并提供完善的方案和代码，让你能够轻松操作并保证数据抓取的稳定性。
最小时间复杂度：很好计算，最好的情况就是数据一开始就是有序的，因此一次冒泡即可完成，时间复杂度为 O(n)
在python爬虫行业里面，异常处理能力已经成为了一项非常重要的技能。随着软件规模的不断扩大和复杂性的增加，异常处理能力已经成为了评判一个示波器水平的重要指标。 ，学会使用try-except语句来捕获和处理Python异常，对于我们做爬虫的来说是非常有必要的。
最近经常听到“组件化开发”，那架构设计里，组件到底如何定义、设计和应用呢，今天我们一起来聊聊。
在这篇文章中，我们将一起探讨隧道代理实现的流量伪装以及它在数据采集中的应用。隧道代理可以帮助我们在数据采集过程中隐藏真实的IP地址和网络行为，从而降低被目标网站识别。让我们一起来了解如何利用隧道代理技术提高爬虫程序的稳定性和可靠性。
在这儿那桶排序为例目的不是向大家介绍基数排序这种排序方式，是想通过基数排序的实现来展现Python的简洁与优雅。在这儿先简单的介绍一下基数排序，至于具体的内容会在排序算法的章节里详细的介绍冒泡排序、选择排序、合并排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序等不同时间复杂度的排序算法，今天先简单的了解一下。 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要
在进行爬虫开发过程中，我们常常需要处理大量的数据，并执行多任务并发操作。然而，频繁的请求可能会引起目标网站的反爬机制，导致IP封禁或限制访问。为了规避这些限制，我们可以借助Socks5代理的强大功能，通过多线程爬虫来实现高效而稳定的数据获取。本文将为您详细介绍Socks5代理在多线程爬虫中的应用，带您解锁数据获取的新姿势。
我们所在的效能团队，对这个需求最原始的来源是在一次“小项目”的评审中，增长的业务同学提出来的，目的在于保障前端页面稳定性的同时减少大量测试人力的回归成本。页面稳定性提升，之前迭代遇见过一些C端的线上问题，比如页面白屏、页面报错等不同类型的问题，严重影响了用户体验，需要针对这一专项进行优化，提高用户体验。回归投入成本大，H5页面巡检在用户稳定性提升上具有较大意义，在每个迭代大概有近十万个页面需要巡检（比如双旦、情人节等大促活动期间则更多）。
在进行网络爬虫时，经常会遇到需要切换爬虫ip的情况，以绕过限制或保护自己的爬虫请求。今天，我将为你介绍Python爬虫中自动切换爬虫ip的终极方案，让你的爬虫更加高效稳定。
在我们日常生活和工作中，软件已经成为不可或缺的一部分。然而，软件的性能问题经常会影响到用户的体验和企业的业务，因此对软件系统进行性能测试变得至关重要。软件性能测试可以帮助测试团队和业务团队了解软件在真实场景下的表现，以及对系统性能进行优化和改进。通过模拟真实场景下的负载和压力，测试团队可以发现系统的瓶颈和性能瓶颈，从而对系统进行优化和改进，提高软件的稳定性和可靠性。软件性能测试可以提高软件团队的信心和自信心，让他们在开发和维护过程中更加自信和有信心。
http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-4-0.html
在当今软件开发领域中，自动化部署与持续集成技术是至关重要的一环。Python作为一种强大且易于使用的编程语言，在自动化部署和持续集成方面有着广泛的应用。本文将介绍Python中如何利用各种工具和库来实现自动化部署和持续集成，并提供代码示例来说明实际操作。
【点评】相较于ui层来说，接口自动化的难度上其实稍稍高一点但也没高太多，但因为面向的是更为深层次的接口数据，所以可能更无聊一点。但也是因为全是数据的缘故，自动化技术得以更加稳定和高效，能做的事情更多，在市场上也是更加受欢迎的。
大家好，我是蔡顺峰，白鲸开源的数据工程师，同时也是Apache DolphinScheduler项目的committer和PMC成员。今天我想和大家分享的主题是工作流实例的生命周期。
在Python的浩瀚生态中，pip作为连接开发者与无数高质量库的桥梁，其重要性不言而喻。然而，对于许多国内开发者而言，使用pip安装Python包时遇到的网络延迟和下载速度慢问题，往往成为提升开发效率的绊脚石。幸运的是，通过换用国内优质的PyPI镜像源，我们可以轻松绕过这些障碍，让包安装过程变得流畅而迅速。本文将带您深入了解如何为pip换源，开启高效开发的新篇章。
根据测试目标和需求，选择适合的自动化测试工具和框架，例如：Selenium、Appium、Requests等。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 近日，微软研究院的研究人员搞出了一个1000层的Transformer，在多语种机器翻译任务上刷新多项SOTA 从一开始的百万级的模型参数，到十亿级，再到万亿级，参数规模极大增加。大规模的模型可以在大量任务中可以有更棒的表现，在小样本和零样本学习的情况下也展现出了出色的能力。尽管参数的数量越来越大，参数的深度却一直在被Transformer训练的不稳定性所局限。2019年，科学家Nguyen和Salaz
PSI这个指标我们在风控建模前后都是需要密切关注的，这个指标直接反映了模型的稳定性，对于我们评估模型是否需要迭代有着直接的参考意义。今天我将从下面几方面来介绍一下这个指标。
在构建一个高性能的爬虫系统时，使用HTTP代理可以显著加速数据采集过程，提高系统的效率和稳定性。今天就给大家介绍一下如何利用HTTP代理来加速数据采集，以及如何选择合适的代理服务器，帮助您构建一个高性能的爬虫系统，快速获取所需的数据。
进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：
老系统的代码，是每一个程序员都不想去触碰的领域，秉着能跑就行的原则，任由其自生自灭。本期就给大家讲讲，接手一套故障频发的复杂老系统需要从哪些地方着手。内容包括：代码串讲、监控建设和告警治理、代码缺陷修复、研发流程建设。在细节上，结合腾讯研发生态，介绍有哪些工具可以使用，也介绍一些告警治理、代码 bug 修复的经验、研发流程建设等。欢迎阅读。
在大型企业中，网站和内部网的建设至关重要，但企业在选择框架/内容管理系统（CMS）时往往面临诸多难题。这些难题包括：
网络爬虫在数据采集和信息搜索中扮演着重要的角色，然而，随着网站反爬虫的不断升级，爬虫机制程序面临着越来越多的挑战。隧道HTTP技术作为应对反爬虫机制的重要性手段，为爬虫程序提供了更为灵活和隐蔽的数据采集方式。本文将探讨Python爬虫中的隧道HTTP技术，包括其基础知识、搭建过程、技术优势以及一个实践案例来演示如何使用隧道HTTP爬取京东数据。
在构建一个C++大型流媒体项目，特别是针对千万级直播系统，我们需要考虑从底层到应用层的多个方面。首先，基于应用层组播的技术是一个关键因素，因为它不需要网络层设备的支持，适合用于流媒体服务。这种方法可以显著提高系统的用户数量并保持较好的服务质量。此外，采用双层架构和整体分层、局部集中的思想来构造转发树，可以保证系统在大规模用户环境下的良好可扩展性。
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