Tutoriel d'exemple d'article d'exploration Python
Cet article vous présente principalement les informations pertinentes sur l'utilisation de Python pour explorer des articles sur un site Web en prose. L'introduction de l'article est très détaillée et a une certaine valeur de référence et d'apprentissage pour tous les amis qui en ont besoin peuvent y jeter un œil ci-dessous.
Cet article vous présente principalement le contenu pertinent sur les articles du réseau de prose d'exploration Python. Il est partagé pour votre référence et votre étude. Jetons un coup d'œil à l'introduction détaillée :
<.>Le rendu est le suivant :
Configurer python 2.7
bs4 requests
sudo pip install bs4
sudo pip install requests
Par exemple, nous écrivons un test.html pour tester la différence entre find et find_all.
Le contenu est :<html> <head> </head> <body> <p id="one"><a></a></p> <p id="two"><a href="#" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >abc</a></p> <p id="three"><a href="#" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >three a</a><a href="#" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >three a</a><a href="#" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >three a</a></p> <p id="four"><a href="#" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >four<p>four p</p><p>four p</p><p>four p</p> a</a></p> </body> </html>
from bs4 import BeautifulSoup import lxml if __name__=='__main__': s = BeautifulSoup(open('test.html'),'lxml') print s.prettify() print "------------------------------" print s.find('p') print s.find_all('p') print "------------------------------" print s.find('p',id='one') print s.find_all('p',id='one') print "------------------------------" print s.find('p',id="two") print s.find_all('p',id="two") print "------------------------------" print s.find('p',id="three") print s.find_all('p',id="three") print "------------------------------" print s.find('p',id="four") print s.find_all('p',id="four") print "------------------------------"
Nous devons donc faire attention à ce que nous voulons lors de son utilisation, sinon une erreur se produira
L'étape suivante. est d'obtenir des informations sur la page Web via des demandes. Je ne comprends pas très bien les autres. Pourquoi écrire entendu et autres choses
J'accède directement à la page Web, j'obtiens plusieurs pages Web secondaires classées de Prose Network ? via la méthode get, puis passez un test de groupe pour explorer toutes les pages Web
def get_html(): url = "https://www.sanwen.net/" two_html = ['sanwen','shige','zawen','suibi','rizhi','novel'] for doc in two_html: i=1 if doc=='sanwen': print "running sanwen -----------------------------" if doc=='shige': print "running shige ------------------------------" if doc=='zawen': print 'running zawen -------------------------------' if doc=='suibi': print 'running suibi -------------------------------' if doc=='rizhi': print 'running ruzhi -------------------------------' if doc=='nove': print 'running xiaoxiaoshuo -------------------------' while(i<10): par = {'p':i} res = requests.get(url+doc+'/',params=par) if res.status_code==200: soup(res.text) i+=i
res.status_code
La valeur maximale de p est de 10. Je ne comprends pas. La dernière fois que j'ai exploré le disque, il y avait 100 pages. . Oubliez-le et analysez-le plus tard. Récupérez ensuite le contenu de chaque page via la méthode get.
Après avoir obtenu le contenu de chaque page, vous analysez l'auteur et le titre. Le code est comme ça
def soup(html_text): s = BeautifulSoup(html_text,'lxml') link = s.find('p',class_='categorylist').find_all('li') for i in link: if i!=s.find('li',class_='page'): title = i.find_all('a')[1] author = i.find_all('a')[2].text url = title.attrs['href'] sign = re.compile(r'(//)|/') match = sign.search(title.text) file_name = title.text if match: file_name = sign.sub('a',str(title.text))
La dernière étape consiste à obtenir le contenu en prose. Grâce à l'analyse de chaque page, nous obtenons l'adresse de l'article, puis obtenons directement le contenu. Je voulais à l'origine l'obtenir un par un en le modifiant. l'adresse Web, ce qui évite des ennuis.
def get_content(url): res = requests.get('https://www.sanwen.net'+url) if res.status_code==200: soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml') contents = soup.find('p',class_='content').find_all('p') content = '' for i in contents: content+=i.text+'\n' return content
f = open(file_name+'.txt','w') print 'running w txt'+file_name+'.txt' f.write(title.text+'\n') f.write(author+'\n') content=get_content(url) f.write(content) f.close()
f = open(file_name+'.txt','w') print 'running w txt'+file_name+'.txt' f.write(title.text+'\n') f.write(author+'\n') content=get_content(url) f.write(content) f.close()
Il peut y avoir un phénomène de timeout. Je peux seulement dire que vous devez choisir une bonne connexion Internet lorsque vous allez à l'université !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

MySQL peut s'exécuter sans connexions réseau pour le stockage et la gestion des données de base. Cependant, la connexion réseau est requise pour l'interaction avec d'autres systèmes, l'accès à distance ou l'utilisation de fonctionnalités avancées telles que la réplication et le clustering. De plus, les mesures de sécurité (telles que les pare-feu), l'optimisation des performances (choisissez la bonne connexion réseau) et la sauvegarde des données sont essentielles pour se connecter à Internet.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

HaDIDB: Une base de données Python évolutive de haut niveau légère HaDIDB (HaDIDB) est une base de données légère écrite en Python, avec un niveau élevé d'évolutivité. Installez HaDIDB à l'aide de l'installation PIP: PiPinStallHaDIDB User Management Créer un utilisateur: CreateUser () pour créer un nouvel utilisateur. La méthode Authentication () authentifie l'identité de l'utilisateur. FromHadidb.OperationMportUserUser_OBJ = User ("Admin", "Admin") User_OBJ.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

MySQL Workbench peut se connecter à MARIADB, à condition que la configuration soit correcte. Sélectionnez d'abord "MariADB" comme type de connecteur. Dans la configuration de la connexion, définissez correctement l'hôte, le port, l'utilisateur, le mot de passe et la base de données. Lorsque vous testez la connexion, vérifiez que le service MARIADB est démarré, si le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects, si le numéro de port est correct, si le pare-feu autorise les connexions et si la base de données existe. Dans une utilisation avancée, utilisez la technologie de mise en commun des connexions pour optimiser les performances. Les erreurs courantes incluent des autorisations insuffisantes, des problèmes de connexion réseau, etc. Lors des erreurs de débogage, analysez soigneusement les informations d'erreur et utilisez des outils de débogage. L'optimisation de la configuration du réseau peut améliorer les performances

Pour les environnements de production, un serveur est généralement nécessaire pour exécuter MySQL, pour des raisons, notamment les performances, la fiabilité, la sécurité et l'évolutivité. Les serveurs ont généralement un matériel plus puissant, des configurations redondantes et des mesures de sécurité plus strictes. Pour les petites applications à faible charge, MySQL peut être exécutée sur des machines locales, mais la consommation de ressources, les risques de sécurité et les coûts de maintenance doivent être soigneusement pris en considération. Pour une plus grande fiabilité et sécurité, MySQL doit être déployé sur le cloud ou d'autres serveurs. Le choix de la configuration du serveur approprié nécessite une évaluation en fonction de la charge d'application et du volume de données.
