Python常用的爬虫技巧总结 用python也差不多一年多了，python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维：写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下，以后也能省些事情。 1、基本抓取网页 get方法
import urllib2
url = "http://www.baidu.com"
r
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2023-09-28 14:07:18
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Python爬虫入门其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤1.模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。2.获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。3.保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。以此网址https://coolapk.com/apk/为例，爬取前5页的应用信息一、准备工作1.导入BeautifulSoup和requests
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2023-06-12 17:48:03
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目录一、安装1.安装 Selenium2.安装 WebDriver二、操作浏览器1.打开浏览器2.设置浏览器窗口3.前进后退三、元素定位1.根据 id 定位2.根据 name 定位3.根据 class 定位4.根据标签名定位5.使用 CSS 定位6.使用链接文本定位超链接7.使用 xpath 定位四、等待事件1.显示等待2.隐式等待大家好，今天介绍Selenium框架相关内容。Selenium 是
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2023-11-24 05:23:22
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Python爬虫总结 爬虫可分为通用爬虫（搜索引擎）、聚焦爬虫（特定网页）、增量式爬虫（只爬更新的内容）等，本文主要总结聚焦爬虫的知识。 爬虫的作用：用来获取数据量大，获取方式相同的网页数据，代替手工获取。 &
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2023-07-06 13:59:09
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一、了解爬虫网络爬虫（网页蜘蛛、网络机器人等）是通过程序去获取web页面上的目标数据（图片、视频、文本等等）二、爬虫的本质模拟浏览器打开网页，获取浏览器的数据（爬虫者想要的数据）；浏览器打开网页的过程：当你在通过浏览器访问一个链接后，经过DNS服务器找到服务器IP，向服务器发送一个request；服务器经过解析后，给出一个response（可以是html、js、css等文件内容），浏览器（本质：编
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2023-06-26 09:20:32
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1、简述，Python在爬虫方面有独天得厚的优势，几行代码就可以写出一个简单的爬虫,python有些比较强大的库比如urlib库、Beautiful库、scrapy框架都非常好用。一个简单爬虫from urllib.request import urlopen
response = urlopen("http://www.sina.com")
print(response.read()) 通过
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2023-11-19 07:24:18
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python爬虫有很多种方式，也有很多爬虫库和爬虫框架，这里主要介绍常用的两种：爬虫方式一：requests+BeautifulSoup
pip install beautifulsoup4# 爬虫方式一：requests+BeautifulSoup
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
html = "http://blog.ganyongm
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2024-05-08 23:42:33
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import requests # 导入requests包def HTML_GET(URL): # 用 GET 方式获取数据需要调用 requests 库中的 get 方法,将获取到的数据存到 strhtml 变量中 strhtml = requests.get(url) # Get方式获取网页数据 ...
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2021-07-12 15:01:00
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1、优化算法时间 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 2、循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快
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2023-11-22 21:18:13
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之前和做Java的小伙伴聊过对比Java和python，就以这个为开头，跟大家聊聊为什么要学习python，他有哪些优势吧~对比Java和python，两者区别：1.python的requests库比java的jsoup简单2.python代码简洁，美观，上手容易3.python的scrapy爬虫库的加持 + 100000000分4.python对excel的支持性比java好5.java没有pi
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2023-07-20 10:03:30
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一. 字符串拼接1 document = "%s%s%s%s" % (title, introduction, main_piece, conclusion)
2 document = "%(title)s%(introduction)s%(main_piece)s%(conclusion)s" % locals 更好
3 full_doc = "".join(world_list)二. 
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2024-06-17 21:29:37
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Python 爬虫慢的原因有很多，网络延迟高、爬取数据量过大、爬虫程序设计问题、不合理的请求头设置、Python 解释器性能问题等都是制约爬虫速度的重要因素。总之，在遇到 Python 爬虫慢的问题时，需要详细了解可能出现的原因，并根据具体情况进行相应的调整和改进，保证程序的稳定性和效率。
原创
2023-05-26 13:17:49
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要优化 Python 爬虫的速度，关键在于：使用异步编程提升并发能力、合理设置请求延迟与重试策略、精简解析逻辑与选择高效的解析库、采用连接池机制减少 I/O 阻塞、充分利用分布式抓取。**其中，使用异步库如 aiohttp 替代 requests 模块是提升网络请求效率的最直接手段。异步 I/O 可显著提高并发请求数，适合处理大量网页抓取任务。
如何优化 Python 爬虫的速度
一、异步编程：提
定义：网络爬虫（Web Spider），又被称为网页蜘蛛，是一种按照一定的规则，自动地抓取网站信息的程序或者脚本。简介：网络蜘蛛是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从 网站某一个页面开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有
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2023-09-07 09:48:11
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爬取的方法很多，，但是不管用什么方法总结起来就3大步确定要爬取的URL地址向网站发请求获取相应的HTML页面提取HTML页面中有用的数据 文章目录一，获取静态页面数据方法urllib方法requests方法selenium方法BeautifulSoup方法Scrapy框架方法二，解析静态页面数据方法re正则解析xpath解析selenium中独有的find_elementBeautifulSoup
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2023-10-05 14:44:33
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用过Matlab的同学应该都知道，Matlab的慢是出了名的，但是再慢也有优化的方式，下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。 在讲优化方法之前，首先要说的就是Matlab中用tic toc的方式来计算运行时间，这是个常识。当然，想统计具体的耗时，可以用profile工具。向量化操作 这个应该是用过Matlab的同学都清楚的一点，Matlab中操作向量和矩阵的速度要比使用f
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2024-06-16 12:58:54
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今天，我们将一起探讨批量爬虫采集的性能优化，特别关注减少网络延迟的方法。网络延迟是爬虫程序中一个常见的性能瓶颈，通过优化网络延迟，我们可以提高爬虫程序的采集速度和效率。让我们一起来看看如何实现这一目标。1.使用异步请求传统的同步请求方式会导致爬虫程序在等待服务器响应时浪费大量时间。通过使用异步请求，我们可以在等待响应的同时继续发送其他请求，从而提高爬虫程序的并发性能。在Python中，我们可以使用
原创
2023-08-28 14:07:07
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性能优化篇1. 循环优化a. 尽量减少循环内的计算，能循环外能实现的逻辑不放在循环内[2.22倍]#坏的写法
data = [1,2,3,4,5,6,7]
for i in xrange(1000):
d_len = len(data) # 可在循环外实现
k = d_len + i
# 好的写法
data = [1,2,3,4,5,6,7]
d_len = len(data)
for i in
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2023-08-11 08:22:40
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Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度
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2024-05-21 12:39:29
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import os url = 'http://www.**.net/images/logo.gif'filename = os.path.basename(url)print(filename)python 从url中提取文件名
原创
2022-06-20 20:11:05
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