前言用Python做爬虫有哪些优势？该怎么学好Python？除了人工智能和数据分析，Python最广为人知的应用当属爬虫。所谓爬虫，是指按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。接下来小编程就给大家来讲解一下。Python独特的优势是写爬虫的关键。1)跨平台，对Linux和windows都有不错的支持;2)科学计算、数值拟合：Numpy、Scipy;3)可视化：2d：Matplotlib
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2023-08-05 23:25:19
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# Python for循环效率提升
Python是一种简单易学、可读性强的编程语言，拥有广泛的应用领域。然而，由于其解释型语言的特性，Python在某些场景下可能会存在效率问题。在本文中，我们将重点介绍如何通过优化for循环来提升Python代码的执行效率。
## 1. for循环的基本原理
在Python中，for循环用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串等），并对其中的每个元素执行相
原创
2023-08-30 11:33:40
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1、缓存重复用到的对象利用缓存，其实我不说大家也都知道，在平时项目中用到多次的
原创
2022-10-11 16:47:55
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Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢，但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器。因此，我们对 Python 呢是“又爱又恨”。本文总结了一些小 tips 有助于提升 Python 执行速度、优化性能。以下所有技巧都经过我的验证，可放心食用。先上结论：使用map()进行函数映射使用set()求交集使用sort()或sorted()排序使用collections
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2023-08-08 15:26:01
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之前我们学习了动态翻页我们实现了网页的动态的分页，此时我们可以爬取所有的公开信息了，经过几十个小时的不懈努力，一共获取了 16万+ 条数据，但是软件的效率实在是有点低了，看了下获取 10 万条数据的时间超过了 56 个小时，平均每分钟才获取 30 条数据。注：软件运行的环境是搬瓦工的虚拟主机，CPU: 2x Intel Xeon , RAM: 1024 MB，Debian 9软件的运行效率不高，那
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2023-11-21 21:20:23
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本文探讨了利用AI生成高效异步爬虫脚本的方法，聚焦豆瓣电影TOP250数据采集案例。通过aiohttp库实现异步请求，相比传统同步爬虫效率提升显著：测了Prompt设计原则、AI生成的完整aiohttp代码实现，并对比分析了性能数据。同时指出AI生成代码需人工优化，建议添加动态并发控制、反爬策略等增强健壮性。该方案为大数据采集任务提供了高效可靠的技术路径，充分展现了异步编程在爬虫领域的优势。
以爬取--笔趣阁--大道争锋为例，测试相关组合的性能。 多线程代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Mar 4 10:39:55 2020
@author: wenzhe.tian
多进程+多线程
多进程+协程
"""
book_name_list=['大道争锋']
####### 开始工作
import time
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2024-08-22 20:46:01
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随着网络技术的发展，数据变得越来越值钱，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫是 Python 应用的领域之一。有 Python 基础对于学习 Python 爬虫具有事半功倍的效果。就像学英语一样，一个对英语一概不通的人听完别人读英语，自己也能读出来，但要把英语读好，学好音标非常有必要。一、Python
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2023-07-01 12:14:43
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爬虫 效率一、同步与异步二、并发与并行三、多进程与多线程四、队列
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2023-05-31 09:44:18
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一些较为高效的Python爬虫框架。分享给大家。1.ScrapyScrapy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。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。2.PySpiderpyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查
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2023-06-29 14:01:42
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在这篇文章里，我们将会介绍4个Python解释器自身提供的小工具。这些小工具在笔者的日常工作中经常用到，减少了各种时间的浪费，然而，却很容易被大家忽略。每当有新来的同事看到我这么使用时，都忍不住感叹，原来Python还隐藏了这么好用的功能。下面就来看一下Python自带的几个小工具一、1秒钟启动一个下载服务器在实际工作中，时不时会有这样的一个需求：将文件传给其他同事。将文件传给同事本身并不是一个很
用python也有小两年了，不是开发，所以代码应该没那么精湛。但是经常会写测试脚本和小工具。在积累了大量的库以后，开始把重点放在提高python效率的方法，养成好的习惯。因为是刚刚开始关注，所以不断补充吧，以便将来随时查看。一.原则类1.把range全部换成xrange2.生成器，如 list=(item for item in fp)3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。4.字符串拼接：
作为专业爬虫程序员，我们经常面临需要爬取大量数据的任务。然而，有些网站可能会对频繁的请求进行限制，这就需要我们使用隧道爬虫ip来绕过这些限制，提高数据爬取效率。本文将分享如何在Python中使用隧道爬虫ip实现API请求与响应的技巧。并进行详细的解析和实际代码示例，让我们一起学习如何提升数据爬取效率吧！
原创
2023-08-14 11:03:44
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HTTP代理在Python中的应用非常广泛，例如数据采集、爬虫、网站测试、反爬虫等场景中均需要使用HTTP代理来保护用户隐私和提高效率。以下是HTTP代理如何提升Python工作效率的一些方法： 1、加快数据采集速度 使用合适的HTTP代理服务，可以提高Python的数据采集速度和成功率。通过随机切换HTTP代理，可以避免单一源的封锁限制，提高采集效果和速度。 2、保护隐私安全 如果需
原创
2023-06-15 10:21:50
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在上一章中，我们掌握了使用 R 从网页中提取信息。为了理解网页爬虫的运行机理，我们学习了几种语言，如HTML、CSS 和XPath。事实上，R 提供的不仅仅是统计计算环境。R 社区还提供数据收集、数据操作、统计建模、可视化，以及报告和演示等一切可能涉及到的工具。本章将介绍一些提高生产力的扩展包。先回
原创
2019-02-11 15:11:00
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每天进步一点点 ，记录成长、分享思考 。
原创
2021-12-29 17:20:35
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在开发爬虫时，提升效率和稳定性是确保爬虫能够高效运行的关键。以下是一些实用的策略和技巧，帮助你优化爬虫性能，同时确保其稳定性：1. 并发请求与异步处理并发和异步处理是提升爬虫效率的核心策略。通过同时发起多个请求，可以显著减少等待时间，从而在单位时间内抓取更多数据。示例：多线程：使用多线程技术可以同时从多个URL进行爬取。例如，在Java中，可以通过ThreadPoolExecutor实现
今天要和大家分享一些关于如何利用多线程技术提升批量爬虫采集效率的实用技巧。如果你也在面对大量数据采集任务的时候疲于奔命，那么这些经验对你来说将非常有帮助。废话不多说，让我们开始吧！ 1.多线程是什么？——理解多线程的概念 多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程可以独立执行不同的任务。通过多线程技术，我们可以将多个任务同时运行，提高数据采集的效
原创
2023-08-17 15:16:43
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axios 这样二次封装，可以极大提高开发效率
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2022-07-26 11:13:26
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# 如何实现Python并行处理效率提升
## 流程概述
为了提高Python程序的效率，我们可以采用并行处理的方式，将任务分发给多个处理单元并同时运行，从而加速程序的执行。下面是实现Python并行处理效率提升的流程：
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建并行处理的任务函数 |
| 3 | 设定并发处理的数量
原创
2024-04-30 06:58:46
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