爬虫

GIL是CPython中限制多线程并行执行的互斥锁，确保同一时刻只有一个线程运行字节码，导致计算密集型任务无法充分利用多核CPU；但在I/O密集型任务中，因线程会释放GIL，多线程仍可提升吞吐量；为应对GIL限制，开发者应根据任务类型选择合适的并发策略：I/O密集型使用threading或async…

答案是根据任务类型选择：CPU密集型用进程，I/O密集型用协程，线程适用于简单并发但需注意GIL限制。 在Python中处理多任务，究竟是选择线程、进程还是协程，这确实是个老生常谈但又常新的问题。说实话，并没有一个放之四海而皆准的“最佳”方案。这就像你问一个厨师，做菜用刀还是用勺子好？答案肯定取决于…

CPU密集型任务应选多进程，因GIL限制多线程无法并行计算；I/O密集型任务宜用多线程，因等待期间可释放GIL实现高效并发。 在Python中决定使用多进程还是多线程，关键在于你的任务类型：是CPU密集型还是I/O密集型。如果你的程序大部分时间都在进行计算，那多进程几乎是唯一能真正利用多核CPU的途…

%ignore_a_1%ohttp基于asyncio实现异步非阻塞I/O，适合高并发场景；requests是同步阻塞库，简单易用。1. aiohttp适用于大量并发请求、构建异步Web服务及使用asyncio生态的项目；2. 其挑战包括学习曲线陡峭、调试复杂、需避免阻塞事件循环和资源管理要求高；3.…

Python协程与asyncio通过协作式并发高效处理I/O密集任务，相比多线程/多进程，其在单线程内以await暂停协程，由事件循环调度，避免GIL限制与线程切换开销，适用于爬虫、异步Web服务、数据库操作等场景，并通过asyncio.create_task、gather和异常处理机制实现任务管理…

答案：Python中多线程适用于I/O密集型任务，因线程在I/O等待时释放GIL，提升并发效率；多进程适用于CPU密集型任务，可绕过GIL实现多核并行。选择时需根据任务类型、数据共享需求、通信开销和资源消耗综合权衡，混合模式可用于复杂场景，同时注意避免竞态条件、死锁、僵尸进程等陷阱，合理使用线程池或…

asyncio通过协程实现单线程并发，适用于I/O密集型任务。使用async/await定义和调用协程，通过事件循环调度执行。可用asyncio.run()启动主协程，create_task()并发运行多个协程，gather()等待所有协程完成。异常处理需在await时捕获，未处理异常会存储于Tas…

应对反爬虫需综合运用多维度策略，核心是模拟真实用户行为并动态调整战术。首先通过请求头伪装、构建高质量代理IP池（区分数据中心、住宅、移动IP）规避基础封锁；其次针对JavaScript渲染内容，优先采用API逆向工程直接获取数据，无法实现时再使用Selenium、Playwright等无头浏览器执行…

本文旨在指导读者如何使用 Python 的 BeautifulSoup 库从 HTML 文档中提取纯文本数据。通过结合 requests 库获取网页内容，并利用 BeautifulSoup 的 get_text() 方法，可以有效地去除 HTML 标签，获取干净、可用的文本信息，从而方便进行数据分析…

本教程详细介绍了如何使用BeautifulSoup库在HTML文档中查找特定字符串，并进一步定位这些字符串所在的父级HTML元素。通过结合find_all(string=…)和find_parent()方法，开发者可以精确识别目标字符串的上下文结构，从而实现更精准的数据抓取和页面解析。文…