Python实现的飞速中文网小说下载脚本
1.JavaScript 加密什么的最讨厌了 :-(
1).eval 一个不依赖外部变量的函数立即调用很天真,看我 nodejs 来干掉你!
2).HTTP 请求的验证首先尝试 Referer,「小甜饼」没有想像中的那么重要。
3).curl 和各命令行工具处理起文本很顺手呢
4).但是 Python 也没多几行呢
2.Requests 效率比 lxml 自己那个好太多
3.progressbar 太先进了,我还是自个儿写吧……
4.argparse 写 Python 命令行程序必备啊~
5.string.Template也很好用哦
6.以下是主代码啦,除了标准库以及 lxml 和 requests,没有的模块都在无所不能的 winterpy 仓库里。其实主代码也在的。
#!/usr/bin/env python3 # vim:fileencoding=utf-8 import sys from functools import partial from string import Template import argparse import base64 from urllib.parse import unquote from lxml.html import fromstring import requests from htmlutils import extractText from termutils import foreach session = requests.Session() def main(index, filename='$name-$author.txt', start=0): r = session.get(index) r.encoding = 'gb18030' doc = fromstring(r.text, base_url=index) doc.make_links_absolute() name = doc.xpath('//div[@class="info"]/p[1]/a/text()')[0] author = doc.xpath('//div[@class="info"]/p[1]/span/text()')[0].split()[-1] nametmpl = Template(filename) fname = nametmpl.substitute(name=name, author=author) with open(fname, 'w') as f: sys.stderr.write('下载到文件 %s。\n' % fname) links = doc.xpath('//div[@class="chapterlist"]/ul/li/a') try: foreach(links, partial(gather_content, f.write), start=start) except KeyboardInterrupt: sys.stderr.write('\n') sys.exit(130) sys.stderr.write('\n') return True def gather_content(write, i, l): # curl -XPOST -F bookid=2747 -F chapterid=2098547 'http://www.feisuzw.com/skin/hongxiu/include/fe1sushow.php' # --referer http://www.feisuzw.com/Html/2747/2098547.html # tail +4 # base64 -d # sed 's/&#&/u/g' # ascii2uni -qaF # ascii2uni -qaJ # <p> paragraphs url = l.get('href') _, _, _, _, bookid, chapterid = url.split('/') chapterid = chapterid.split('.', 1)[0] r = session.post('http://www.feisuzw.com/skin/hongxiu/include/fe1sushow.php', data={ 'bookid': bookid, 'chapterid': chapterid, }, headers={'Referer': url}) text = r.content[3:] # strip BOM text = base64.decodebytes(text).replace(b'&#&', br'\u') text = text.decode('unicode_escape') text = unquote(text) text = text.replace('<p>', '').replace('</p>', '\n\n') title = l.text write(title) write('\n\n') write(text) write('\n') return title if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='下载飞速中文网小说') parser.add_argument('url', help='小说首页链接') parser.add_argument('name', default='$name-$author.txt', nargs='?', help='保存文件名模板(支持 $name 和 $author') parser.add_argument('-s', '--start', default=1, type=int, metavar='N', help='下载起始页位置(以 1 开始)') args = parser.parse_args() main(args.url, args.name, args.start-1)

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
