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Python

python爬蟲---實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目(四) 用BeautifulSoup分析新浪新聞

這次只演示了,如何在真實(shí)項(xiàng)目?jī)?nèi)用到BeautifulSoup庫(kù)來(lái)解析網(wǎng)頁(yè),而新浪的新聞是ajax加載過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù),在這里我們只演示解析部分?jǐn)?shù)據(jù)(具體反扒機(jī)制沒做分析)。代碼地址:https://gitee.com/dwyui/BeautifulSoup_xinlang.git。關(guān)于的爬蟲的博客已經(jīng)越來(lái)越多,使用到的技術(shù)也越來(lái)越多,后期我還會(huì)持續(xù)寫下去,大概從幾個(gè)角度去寫,多線程爬?。ㄌ岣咝剩?,如何更好的做到爬取數(shù)據(jù)(破解反扒)。用redis管理多線程和代理

系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:54 1759

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Python的裝飾器模式與面向切面編程詳解

今天來(lái)討論一下裝飾器。裝飾器是一個(gè)很著名的設(shè)計(jì)模式,經(jīng)常被用于有切面需求的場(chǎng)景,較為經(jīng)典的有插入日志、性能測(cè)試、事務(wù)處理等。裝飾器是解決這類問(wèn)題的絕佳設(shè)計(jì),有了裝飾器,我們就可以抽離出大量函數(shù)中與函數(shù)功能本身無(wú)關(guān)的雷同代碼并繼續(xù)重用。概括的講,裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對(duì)象添加額外的功能。1.裝飾器入門1.1.需求是怎么來(lái)的?裝飾器的定義很是抽象,我們來(lái)看一個(gè)小例子。復(fù)制代碼代碼如下:deffoo():print'infoo()'foo()這是一個(gè)很無(wú)聊

系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:33 1759

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Python進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)之三級(jí)菜單

目錄一、Python進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)之三級(jí)菜單1.1面條版1.2文藝青年版一、Python進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)之三級(jí)菜單打印省、市、縣三級(jí)菜單可返回上一級(jí)可隨時(shí)退出程序1.1面條版menu={'北京':{'海淀':{'五道口':{'soho':{},'網(wǎng)易':{},'google':{}},'中關(guān)村':{'愛奇藝':{},'汽車之家':{},'youku':{},},'上地':{'百度':{},},},'昌平':{'沙河':{'老男孩':{},'北航':{},},'天通苑':

系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:30 1759

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Python實(shí)現(xiàn)保證只能運(yùn)行一個(gè)腳本實(shí)例

保證只能運(yùn)行一個(gè)腳本實(shí)例,方法是程序運(yùn)行時(shí)監(jiān)聽一個(gè)特定端口,如果失敗則說(shuō)明已經(jīng)有實(shí)例在跑。使用裝飾器實(shí)現(xiàn),便于重用復(fù)制代碼代碼如下:importfunctoolsdefjust_one_instance(func):'''裝飾器如果已經(jīng)有實(shí)例在跑則退出復(fù)制代碼代碼如下::return:'''@functools.wraps(func)deff(*args,**kwargs):importsockettry:#全局屬性,否則變量會(huì)在方法退出后被銷毀globa

系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:27 1759

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Python 命令行之旅 —— 初探 argparse

Python命令行之旅——初探argparse作者:HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《講解開源項(xiàng)目》系列,項(xiàng)目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article『講解開源項(xiàng)目系列』啟動(dòng)——讓對(duì)開源項(xiàng)目感興趣的人不再畏懼、讓開源項(xiàng)目的發(fā)起者不再孤單。跟著我們的文章,你會(huì)發(fā)現(xiàn)編程的樂(lè)趣、使用和發(fā)現(xiàn)參與開源項(xiàng)目如此簡(jiǎn)單。歡迎聯(lián)系我們給我們投稿,讓更多人愛上開源、貢獻(xiàn)開源~前言你是否好奇過(guò)

系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:25 1759

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Python的幾個(gè)高級(jí)語(yǔ)法概念淺析(lambda表達(dá)式閉包裝飾器)

1.匿名函數(shù)匿名函數(shù)(anonymousfunction)是指未與任何標(biāo)識(shí)符綁定的函數(shù),多用在functionalprogramminglanguages領(lǐng)域,典型應(yīng)用場(chǎng)合:1)作為參數(shù)傳給高階函數(shù)(higher-orderfunction),如python中的built-in函數(shù)filter/map/reduce都是典型的高階函數(shù)2)作為高階函數(shù)的返回值(雖然此處的"值"實(shí)際上是個(gè)函數(shù)對(duì)象)與命名函數(shù)(namedfunction)相比,若函數(shù)只被調(diào)用1次

系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:40 1759

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python實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控文件的方法

在業(yè)務(wù)穩(wěn)定性要求比較高的情況下,運(yùn)維為能及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,有時(shí)需要對(duì)應(yīng)用程序的日志進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,當(dāng)符合某個(gè)條件時(shí)就立刻報(bào)警,而不是被動(dòng)等待出問(wèn)題后去解決,比如要監(jiān)控nginx的$request_time和$upstream_response_time時(shí)間,分析出最耗時(shí)的請(qǐng)求,然后去改進(jìn)代碼,這時(shí)就要對(duì)日志進(jìn)行實(shí)時(shí)分析了,發(fā)現(xiàn)時(shí)間長(zhǎng)的語(yǔ)句就要報(bào)警出來(lái),提醒開發(fā)人員要關(guān)注,當(dāng)然這是其中一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,通過(guò)這種監(jiān)控方式還可以應(yīng)用到任何需要判斷或分析文件的地方,所以今天

系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:40 1759

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Python算法之棧(stack)的實(shí)現(xiàn)

本文以實(shí)例形式展示了Python算法中棧(stack)的實(shí)現(xiàn),對(duì)于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)域算法有一定的參考借鑒價(jià)值。具體內(nèi)容如下:1.棧stack通常的操作:Stack()建立一個(gè)空的棧對(duì)象push()把一個(gè)元素添加到棧的最頂層pop()刪除棧最頂層的元素,并返回這個(gè)元素peek()返回最頂層的元素,并不刪除它isEmpty()判斷棧是否為空size()返回棧中元素的個(gè)數(shù)2.簡(jiǎn)單案例以及操作結(jié)果:StackOperationStackContentsReturnVa

系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:32 1759

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Python多線程實(shí)例教程

本文以實(shí)例形式較為詳細(xì)的講解了Python的多線程,是Python程序設(shè)計(jì)中非常重要的知識(shí)點(diǎn)。分享給大家供大家參考之用。具體方法如下:用過(guò)Python的人都會(huì)覺得Python的多線程很類似于Java的多線程機(jī)制,但是比JAVA的多線程更靈活。在早期的Python多線程實(shí)現(xiàn)中,采用了thread模塊。例如:fromtimeimportctime,sleepfromthreadimportstart_new_threaddefloop1():print"ent

系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:23 1759

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淺析Python 中整型對(duì)象存儲(chǔ)的位置

在Python整型對(duì)象所存儲(chǔ)的位置是不同的,有一些是一直存儲(chǔ)在某個(gè)存儲(chǔ)里面,而其它的,則在使用時(shí)開辟出空間.說(shuō)這句話的理由,可以看看如下代碼:a=5b=5aisb#Truea=500b=500aisb#False由上面的代碼可知,整型5是一直存在的,而整型500不是一直存在的.那么有哪些整數(shù)是一直存儲(chǔ)的呢?a,b,c=0,0,0whileaisb:i+=1a,b=int(str(i)),int(str(i))else:print(i)#打印257由上所知,

系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:22 1759

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