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Python용 크롤러 프레임워크는 무엇입니까?

Jun 12, 2019 pm 03:38 PM
python 액자

Python용 크롤러 프레임워크는 무엇입니까?

파이썬의 크롤러 프레임워크는 무엇인가요? 일반적으로 사용되는 Python 크롤러의 상위 10개 프레임워크를 소개하겠습니다.

1. Scrapy

Scrapy 프레임워크는 Python을 사용하여 개발된 비교적 성숙한 Python 크롤러 프레임워크입니다. 프레임워크는 웹페이지를 효율적으로 크롤링하고 구조화된 데이터를 추출할 수 있습니다.

Scrapy에는 크롤러 개발, 데이터 마이닝, 데이터 모니터링, 자동화된 테스트 등을 포함한 광범위한 응용 프로그램이 있습니다.

2. PySpider

는 중국인이 Python으로 작성한 강력한 웹 크롤러 프레임워크입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. 스크립트 편집기, 작업 모니터, 프로젝트 관리자 및 결과 뷰어를 포함한 강력한 WebUI
2. MySQL, MongoDB, Redis, SQLite, PostgreSQL; SQLAlchemy 등을 사용합니다.
3. RabbitMQ, Beanstalk, Redis 및 Kombu를 메시지 대기열로 사용합니다.
4. 작업 우선 순위 설정, 실패 후 재시도 등을 지원합니다. Crawley

해당 웹사이트 콘텐츠의 고속 크롤링, 관계형 및 비관계형 데이터베이스 지원, 데이터를 JSON, XML 등으로 내보낼 수 있습니다.

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4. Portia

웹 콘텐츠를 시각적으로 크롤링

5. 신문

뉴스, 기사 및 콘텐츠 분석 추출 6. python-goose


Java로 작성된 기사 추출 도구 7. Beautiful Soup


잘 알려져 있고 통합되어 있는 몇 가지 일반적인 크롤러 요구 사항이 제공됩니다. 단점: JS를 로드할 수 없습니다. Beautiful Soup은 HTML 또는 XML 파일에서 데이터를 추출할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 즐겨 사용하는 변환기를 통해 문서 탐색, 검색 및 수정의 일반적인 방법을 실현할 수 있어 몇 시간 또는 며칠을 절약할 수 있습니다. 근무 시간의 일. 나는 이것을 매우 자주 사용합니다. HTML 요소를 얻는 것은 모두 bs4에 의해 수행됩니다.

8. mechanize

장점: JS를 로드할 수 있습니다. 단점: 문서가 심각하게 부족합니다. 그러나 인간의 육체를 대상으로 시도된 공식적인 사례와 방법을 통해 아직까지 거의 사용이 불가능합니다. 9. Selenium


브라우저를 호출하는 드라이버입니다. 이 라이브러리를 통해 브라우저를 직접 호출하여 인증 코드 입력과 같은 특정 작업을 완료할 수 있습니다. 10. cola


분산 크롤러 프레임워크입니다. 프로젝트의 전반적인 디자인은 약간 나쁘고 모듈 간의 결합도가 높습니다.

위 내용은 Python용 크롤러 프레임워크는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C 언어에는 내장 합계 기능이 없으므로 직접 작성해야합니다. 합계는 배열 및 축적 요소를 가로 질러 달성 할 수 있습니다. 루프 버전 : 루프 및 배열 길이를 사용하여 계산됩니다. 포인터 버전 : 포인터를 사용하여 배열 요소를 가리키며 효율적인 합계는 자체 증가 포인터를 통해 달성됩니다. 동적으로 배열 버전을 할당 : 배열을 동적으로 할당하고 메모리를 직접 관리하여 메모리 누출을 방지하기 위해 할당 된 메모리가 해제되도록합니다.

누가 더 많은 파이썬이나 자바 스크립트를 지불합니까? 누가 더 많은 파이썬이나 자바 스크립트를 지불합니까? Apr 04, 2025 am 12:09 AM

기술 및 산업 요구에 따라 Python 및 JavaScript 개발자에 대한 절대 급여는 없습니다. 1. 파이썬은 데이터 과학 및 기계 학습에서 더 많은 비용을 지불 할 수 있습니다. 2. JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 큰 수요가 있으며 급여도 상당합니다. 3. 영향 요인에는 경험, 지리적 위치, 회사 규모 및 특정 기술이 포함됩니다.

별개의 구별이 관련되어 있습니까? 별개의 구별이 관련되어 있습니까? Apr 03, 2025 pm 10:30 PM

구별되고 구별되는 것은 구별과 관련이 있지만, 다르게 사용됩니다. 뚜렷한 (형용사)는 사물 자체의 독창성을 묘사하고 사물 사이의 차이를 강조하는 데 사용됩니다. 뚜렷한 (동사)는 구별 행동이나 능력을 나타내며 차별 과정을 설명하는 데 사용됩니다. 프로그래밍에서 구별은 종종 중복 제거 작업과 같은 컬렉션에서 요소의 독창성을 나타내는 데 사용됩니다. 홀수 및 짝수 숫자를 구별하는 것과 같은 알고리즘이나 함수의 설계에 별개가 반영됩니다. 최적화 할 때 별도의 작업은 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택해야하며, 고유 한 작업은 논리 효율성의 구별을 최적화하고 명확하고 읽을 수있는 코드 작성에주의를 기울여야합니다.

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코드 복사 및 붙여 넣기는 불가능하지는 않지만주의해서 처리해야합니다. 코드의 환경, 라이브러리, 버전 등과 같은 종속성은 현재 프로젝트와 일치하지 않으므로 오류 또는 예측할 수없는 결과를 초래할 수 있습니다. 파일 경로, 종속 라이브러리 및 Python 버전을 포함하여 컨텍스트가 일관되게 유지하십시오. 또한 특정 라이브러리의 코드를 복사 및 붙여 넣을 때 라이브러리 및 해당 종속성을 설치해야 할 수도 있습니다. 일반적인 오류에는 경로 오류, 버전 충돌 및 일관되지 않은 코드 스타일이 포함됩니다. 성능 최적화는 코드의 원래 목적 및 제약에 따라 재 설계 또는 리팩토링되어야합니다. 복사 코드를 이해하고 디버그하고 맹목적으로 복사하여 붙여 넣지 않는 것이 중요합니다.

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