python 网络爬虫初级实现代码
首先,我们来看一个Python抓取网页的库:urllib或urllib2。
那么urllib与urllib2有什么区别呢?
可以把urllib2当作urllib的扩增,比较明显的优势是urllib2.urlopen()可以接受Request对象作为参数,从而可以控制HTTP Request的header部。
做HTTP Request时应当尽量使用urllib2库,但是urllib.urlretrieve()函数以及urllib.quote等一系列quote和unquote功能没有被加入urllib2中,因此有时也需要urllib的辅助。
urllib.open()这里传入的参数要遵循一些协议,比如http,ftp,file等。例如:
urllib.open('http://www.baidu.com')
urllib.open('file:D\Python\Hello.py')
现在有一个例子,下载一个网站上所有gif格式的图片。那么Python代码如下:
import re import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.*?\.gif)"' imgre = re.compile(reg) imgList = re.findall(imgre,html) print imgList cnt = 1 for imgurl in imgList: urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' %cnt) cnt += 1 if __name__ == '__main__': html = getHtml('http://www.baidu.com') getImg(html)
根据上面的方法,我们可以抓取一定的网页,然后提取我们所需要的数据。
实际上,我们利用urllib这个模块来做网络爬虫效率是极其低下的,下面我们来介绍Tornado Web Server。
Tornado web server是使用Python编写出来的一个极轻量级、高可伸缩性和非阻塞IO的Web服务器软件,著名的Friendfeed网站就是使用它搭建的。Tornado跟其他主流的Web服务器框架(主要是Python框架)不同是采用epoll非阻塞IO,响应快速,可处理数千并发连接,特别适用用于实时的Web服务。
用Tornado Web Server来抓取网页效率会比较高。
从Tornado的官网来看,还要安装backports.ssl_match_hostname,官网如下:
http://www.tornadoweb.org/en/stable/
import tornado.httpclient def Fetch(url): http_header = {'User-Agent' : 'Chrome'} http_request = tornado.httpclient.HTTPRequest(url=url,method='GET',headers=http_header,connect_timeout=200,request_timeout=600) print 'Hello' http_client = tornado.httpclient.HTTPClient() print 'Hello World' print 'Start downloading data...' http_response = http_client.fetch(http_request) print 'Finish downloading data...' print http_response.code all_fields = http_response.headers.get_all() for field in all_fields: print field print http_response.body if __name__ == '__main__': Fetch('http://www.baidu.com')
urllib2的常见方法:
(1)info() 获取网页的Header信息
(2)getcode() 获取网页的状态码
(3)geturl() 获取传入的网址
(4)read() 读取文件的内容

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

在CentOS系统上高效训练PyTorch模型,需要分步骤进行,本文将提供详细指南。一、环境准备:Python及依赖项安装:CentOS系统通常预装Python,但版本可能较旧。建议使用yum或dnf安装Python3并升级pip:sudoyumupdatepython3(或sudodnfupdatepython3),pip3install--upgradepip。CUDA与cuDNN(GPU加速):如果使用NVIDIAGPU,需安装CUDATool

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

在CentOS下选择PyTorch版本时,需要考虑以下几个关键因素:1.CUDA版本兼容性GPU支持:如果你有NVIDIAGPU并且希望利用GPU加速,需要选择支持相应CUDA版本的PyTorch。可以通过运行nvidia-smi命令查看你的显卡支持的CUDA版本。CPU版本:如果没有GPU或不想使用GPU,可以选择CPU版本的PyTorch。2.Python版本PyTorch

CentOS 安装 Nginx 需要遵循以下步骤:安装依赖包,如开发工具、pcre-devel 和 openssl-devel。下载 Nginx 源码包,解压后编译安装,并指定安装路径为 /usr/local/nginx。创建 Nginx 用户和用户组,并设置权限。修改配置文件 nginx.conf,配置监听端口和域名/IP 地址。启动 Nginx 服务。需要注意常见的错误,如依赖问题、端口冲突和配置文件错误。性能优化需要根据具体情况调整,如开启缓存和调整 worker 进程数量。

在CentOS系统上高效处理PyTorch数据,需要以下步骤:依赖安装:首先更新系统并安装Python3和pip:sudoyumupdate-ysudoyuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y然后,根据您的CentOS版本和GPU型号,从NVIDIA官网下载并安装CUDAToolkit和cuDNN。虚拟环境配置(推荐):使用conda创建并激活一个新的虚拟环境,例如:condacreate-n
