爬虫
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使用 Scrapy 框架进行多线程网页链接抓取教程
本文将介绍如何使用 Python 的 Scrapy 框架，以更简洁高效的方式从单个 URL 中抓取所有 标签的 href 属性值，包括嵌套的 标签。Scrapy 框架内置多线程支持，并提供了强大的链接提取和页面抓取功能，能够显著简化网络爬虫的开发过程。我们将提供一个无需创建完整 Scrapy 项目的…
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利用Python进行网页表格数据抓取与Pandas DataFrame转换
本教程详细介绍了如何使用Python的requests、BeautifulSoup和pandas库，从动态网页中抓取结构化的表格数据，特别是雪深信息，并将其高效地转换为Pandas DataFrame。内容涵盖了HTTP请求、HTML解析、元素定位以及数据清洗与整合，旨在提供一套完整的网页数据抓取与…
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使用BeautifulSoup移除HTML元素中的特定标签
本文旨在指导开发者如何使用BeautifulSoup库从HTML文档中移除特定的标签，同时保留标签内的文本内容。通过结合select()和replace_with()方法，可以精确地定位并移除目标标签，从而实现对HTML结构的精细控制。本文将提供详细的代码示例和步骤，帮助读者理解和掌握这一技巧。 使…
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Selenium Headless Chrome 页面空白问题解决方案
在使用 Selenium Headless Chrome 时，开发者可能会遇到一个令人困扰的问题：尽管浏览器成功启动，但通过 driver.page_source 获取到的页面源代码却为空，显示为 html> 以上就是Selenium Headless Chrome 页面空白问题解决方案的详细…
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使用 Selenium 和 CSS 选择器高效抓取 Patagonia 产品数据
本文旨在指导开发者使用 Selenium Webdriver 和 CSS 选择器从 Patagonia 网站抓取女性夹克的产品信息，包括标题、URL、图片 URL、价格、评分和评论数量。文章将提供代码示例，并着重讲解如何编写简洁高效的 CSS 选择器，以及如何处理动态加载内容和数据清洗，最终将抓取的…
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使用 Python 进行网页数据抓取：基础教程
本文档旨在提供一个关于如何使用 Python 进行网页数据抓取的基础教程。我们将使用 requests 库获取网页内容，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML。本文将提供代码示例，并强调在进行网页抓取时需要注意的道德和法律问题，以及应对网站结构变化的方法。 网页抓取基础 网页抓取（We…
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Python中的协程（Coroutine）和异步编程是如何工作的？
答案：调试和优化Python异步代码需理解事件循环、使用asyncio内置工具、避免阻塞调用、合理管理任务与异常。具体包括：利用asyncio.run()和日志监控协程执行；用asyncio.create_task()并发运行任务并捕获异常；避免在协程中调用time.sleep()等阻塞函数，改用a…
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如何理解Python的并发与并行？
答案：Python中并发指任务交错执行，看似同时运行，而并行指任务真正同时执行；由于GIL限制，多线程无法实现CPU并行，仅适用于I/O密集型任务，而真正的并行需依赖multiprocessing或多核支持的底层库。 理解Python的并发与并行，核心在于区分“看起来同时进行”和“实际同时进行”。并…
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什么是Python的GIL（全局解释器锁）？它对多线程有何影响？
GIL是CPython解释器的全局锁，确保同一时间仅一个线程执行字节码，源于引用计数内存管理需线程安全。它使CPU密集型多线程性能受限，因多核无法并行执行；但I/O密集型任务可在等待时释放GIL，实现并发。绕过GIL的方法包括：使用multiprocessing实现多进程并行，采用asyncio处理…
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Python的多线程和多进程有什么区别？如何选择？
多线程共享内存受GIL限制，适合IO密集型任务；多进程独立内存空间，绕过GIL，适合CPU密集型任务。选择依据是任务主要耗时在等待IO还是占用CPU计算。 Python的多线程和多进程主要区别在于它们如何处理并发和共享资源。简单来说，多线程在同一个进程内共享内存，受限于GIL（全局解释器锁），更适合…
