Python의 실제 크롤러 전투: WeChat 공개 계정 크롤러
Python은 강력한 데이터 처리 및 웹 크롤링 기능을 갖춘 우아한 프로그래밍 언어입니다. 디지털 시대에 인터넷은 엄청난 양의 데이터로 가득 차 있으며, 크롤러는 데이터를 얻는 중요한 수단이 되었습니다. 따라서 데이터 분석 및 마이닝에 Python 크롤러가 널리 사용됩니다.
이 기사에서는 Python 크롤러를 사용하여 WeChat 공개 계정 기사 정보를 얻는 방법을 소개합니다. WeChat 공식 계정은 온라인에 기사를 게시하는 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼이며 많은 기업과 셀프 미디어의 홍보 및 마케팅을 위한 중요한 도구입니다.
단계는 다음과 같습니다.
- Python 크롤러 라이브러리 설치
Python에는 선택할 수 있는 크롤러 라이브러리가 많이 있습니다. 이 예에서는 Python 크롤러 라이브러리 beautifulsoup4를 사용하여 WeChat 공개 계정 기사 정보를 추출합니다. pip를 사용하여 이 라이브러리를 설치하세요.
pip install beautifulsoup4
- WeChat 공개 계정의 역사적인 기사 링크 받기
공개 계정의 역사적인 기사를 가져오는 것은 매우 간단합니다. 먼저 공식 계정의 이름이나 ID를 찾아야 합니다. 예를 들어 "Zen of Python" 공식 계정의 ID는 "Zen-of-Python"입니다.
WeChat 웹 버전에서는 데이터를 직접 캡처하기가 어렵기 때문에 기사 목록 페이지를 쉽게 얻을 수 있는 도구가 필요합니다. 이번 예시에서는 위챗의 각 공개 계정의 기사 목록 페이지를 쉽게 얻을 수 있는 Sogou WeChat Search에서 제공하는 서비스를 사용하겠습니다.
브라우저 작동을 시뮬레이션하고 검색 엔진을 통해 기사 목록 페이지를 얻으려면 Robot 프레임워크와 Selenium 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip install robotframework pip install robotframework-seleniumlibrary pip install selenium
- 추가 기사 정보 가져오기
각 기사 링크에 대해 기사 제목, 출판 시간, 저자 등과 같은 추가 기사 정보도 가져와야 합니다. 이번에도 beautifulsoup4 라이브러리를 사용하여 이 정보를 추출하겠습니다.
다음은 공개 계정 기사의 링크와 각 기사의 제목, 발행 시간, 읽은 양, 좋아요 수를 캡처할 수 있는 코드 조각입니다.
import requests from bs4 import BeautifulSoup import time url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query={}".format("Python之禅") # 使用Selenium工具来模拟浏览器操作 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) # 执行搜索动作 search_box = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="query"]') search_box.send_keys(u"Python之禅") search_box.submit() # 点击搜索结果中的公众号 element = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="news-box"]/ul/li[2]/div[2]/h3/a') element.click() # 等待页面加载 time.sleep(3) # 点击“历史消息”链接 element = driver.find_element_by_xpath('//a[@title="历史消息"]') element.click() # 等待页面加载 time.sleep(3) # 获取文章链接 soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') urls = [] for tag in soup.find_all("a", href=True): url = tag["href"] if "mp.weixin.qq.com" in url: urls.append(url) # 获取每篇文章的标题、发布时间、阅读量和点赞数 for url in urls: response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') title = soup.find('h2', {'class': 'rich_media_title'}).text.strip() date = soup.find('em', {'id': 'post-date'}).text.strip() readnum = soup.find('span', {'class': 'read_num'}).text.strip() likenum = soup.find('span', {'class': 'like_num'}).text.strip() print(title, date, readnum, likenum)
위는 이것에 대한 Python 실제 전투입니다. 기사: WeChat 공개 계정 크롤러의 전체 콘텐츠입니다. 이 크롤러는 WeChat 공개 계정의 과거 기사에서 관련 정보를 얻을 수 있으며 beautifulsoup4 라이브러리 및 Selenium 도구를 통해 보다 구체적인 추출 처리를 수행할 수 있습니다. 더 가치 있는 정보를 찾기 위해 Python 크롤러를 사용하는 데 관심이 있다면 이 예가 좋은 출발점이 될 것입니다.
위 내용은 Python의 실제 크롤러 전투: WeChat 공개 계정 크롤러의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

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MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

HADIDB : 가볍고 높은 수준의 확장 가능한 Python 데이터베이스 HadIDB (HADIDB)는 파이썬으로 작성된 경량 데이터베이스이며 확장 수준이 높습니다. PIP 설치를 사용하여 HADIDB 설치 : PIPINSTALLHADIDB 사용자 관리 사용자 만들기 사용자 : createUser () 메소드를 작성하여 새 사용자를 만듭니다. Authentication () 메소드는 사용자의 신원을 인증합니다. Fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user ( "admin", "admin") user_obj.

MySQL Workbench는 구성이 올바른 경우 MariadB에 연결할 수 있습니다. 먼저 커넥터 유형으로 "mariadb"를 선택하십시오. 연결 구성에서 호스트, 포트, 사용자, 비밀번호 및 데이터베이스를 올바르게 설정하십시오. 연결을 테스트 할 때는 마리아드 브 서비스가 시작되었는지, 사용자 이름과 비밀번호가 올바른지, 포트 번호가 올바른지, 방화벽이 연결을 허용하는지 및 데이터베이스가 존재하는지 여부를 확인하십시오. 고급 사용에서 연결 풀링 기술을 사용하여 성능을 최적화하십시오. 일반적인 오류에는 불충분 한 권한, 네트워크 연결 문제 등이 포함됩니다. 오류를 디버깅 할 때 오류 정보를 신중하게 분석하고 디버깅 도구를 사용하십시오. 네트워크 구성을 최적화하면 성능이 향상 될 수 있습니다
