用Python程序抓取网页的HTML信息的一个小实例
抓取网页数据的思路有好多种,一般有:直接代码请求http、模拟浏览器请求数据(通常需要登录验证)、控制浏览器实现数据抓取等。这篇不考虑复杂情况,放一个读取简单网页数据的小例子:
目标数据
将ittf网站上这个页面上所有这些选手的超链接保存下来。
数据请求
真的很喜欢符合人类思维的库,比如requests,如果是要直接拿网页文本,一句话搞定:
doc = requests.get(url).text
解析html获得数据
以beautifulsoup为例,包含获取标签、链接,以及根据html层次结构遍历等方法。参考见这里。下面这个片段,从ittf网站上获取指定页面上指定位置的链接。
url = 'http://www.ittf.com/ittf_ranking/WR_Table_3_A2.asp?Age_category_1=&Age_category_2=&Age_category_3=&Age_category_4=&Age_category_5=&Category=100W&Cont=&Country=&Gender=W&Month1=4&Year1=2015&s_Player_Name=&Formv_WR_Table_3_Page='+str(page) doc = requests.get(url).text soup = BeautifulSoup(doc) atags = soup.find_all('a') rank_link_pre = 'http://www.ittf.com/ittf_ranking/' mlfile = open(linkfile,'a') for atag in atags: #print atag if atag!=None and atag.get('href') != None: if "WR_Table_3_A2_Details.asp" in atag['href']: link = rank_link_pre + atag['href'] links.append(link) mlfile.write(link+'\n') print 'fetch link: '+link mlfile.close()

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Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Als Datenprofi müssen Sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Dies kann Herausforderungen für das Datenmanagement und die Analyse darstellen. Glücklicherweise können zwei AWS -Dienste helfen: AWS -Kleber und Amazon Athena.

Um eine Warteschlange aus Redis zu lesen, müssen Sie den Warteschlangenname erhalten, die Elemente mit dem Befehl LPOP lesen und die leere Warteschlange verarbeiten. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Holen Sie sich den Warteschlangenname: Nennen Sie ihn mit dem Präfix von "Warteschlange:" wie "Warteschlangen: My-Queue". Verwenden Sie den Befehl LPOP: Wischen Sie das Element aus dem Kopf der Warteschlange aus und geben Sie seinen Wert zurück, z. B. die LPOP-Warteschlange: my-queue. Verarbeitung leerer Warteschlangen: Wenn die Warteschlange leer ist, gibt LPOP NIL zurück, und Sie können überprüfen, ob die Warteschlange existiert, bevor Sie das Element lesen.

FRAGE: Wie kann man die Redis -Server -Version anzeigen? Verwenden Sie das Befehlszeilen-Tool-REDIS-CLI-Verssion, um die Version des angeschlossenen Servers anzuzeigen. Verwenden Sie den Befehl "Info Server", um die interne Version des Servers anzuzeigen, und muss Informationen analysieren und zurückgeben. Überprüfen Sie in einer Cluster -Umgebung die Versionskonsistenz jedes Knotens und können automatisch mit Skripten überprüft werden. Verwenden Sie Skripte, um die Anzeigeversionen zu automatisieren, z. B. eine Verbindung mit Python -Skripten und Druckversionsinformationen.

Zu den Schritten zum Starten eines Redis -Servers gehören: Installieren von Redis gemäß dem Betriebssystem. Starten Sie den Redis-Dienst über Redis-Server (Linux/macOS) oder redis-server.exe (Windows). Verwenden Sie den Befehl redis-cli ping (linux/macOS) oder redis-cli.exe ping (Windows), um den Dienststatus zu überprüfen. Verwenden Sie einen Redis-Client wie Redis-Cli, Python oder Node.js, um auf den Server zuzugreifen.

Die Einstellung der Redis -Speichergröße muss die folgenden Faktoren berücksichtigen: Datenvolumen und Wachstumstrend: Schätzen Sie die Größe und Wachstumsrate gespeicherter Daten. Datentyp: Verschiedene Typen (z. B. Listen, Hashes) belegen einen anderen Speicher. Caching -Richtlinie: Vollständige Cache, teilweise Cache und Phasen -Richtlinien beeinflussen die Speicherverwendung. Business Peak: Verlassen Sie genug Speicher, um mit Verkehrsspitzen umzugehen.

Die Wiederherstellung der Wiederherstellung nimmt zusätzlichen Speicher an, RDB erhöht vorübergehend die Speicherverwendung beim Generieren von Snapshots, und AOF nimmt beim Anhängen von Protokollen weiterhin Speicher auf. Einflussfaktoren umfassen Datenvolumen, Persistenzrichtlinien und Redis -Konfiguration. Um die Auswirkungen zu mildern, können Sie RDB -Snapshot -Richtlinien vernünftigerweise konfigurieren, die AOF -Konfiguration optimieren, die Hardware verbessern und Speicherverbrauch überwachen. Darüber hinaus ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Datensicherheit zu finden.
