超詳細なチュートリアル: API を使用しない GitHub リポジトリ フォルダーのクロール
Shpetim Haxhiu が作成したこの非常に詳細なチュートリアルでは、GitHub API に依存せずにプログラムで GitHub リポジトリ フォルダーをクロールする手順を説明します。これには、構造の理解から、強化された堅牢な再帰的実装の提供まで、すべてが含まれます。
1.セットアップとインストール
始める前に、次のものが揃っていることを確認してください。
- Python: バージョン 3.7 以降がインストールされています。
- ライブラリ: リクエストと BeautifulSoup をインストールします。
pip install requests beautifulsoup4
- エディタ: VS Code や PyCharm などの Python がサポートされている IDE。
2. GitHub HTML 構造の分析
GitHub フォルダーをスクレイピングするには、リポジトリ ページの HTML 構造を理解する必要があります。 GitHub リポジトリ ページ:
-
フォルダーは、/tree/
/ のようなパスでリンクされています。 -
ファイルは、/blob/
/ のようなパスにリンクされています。
各項目 (フォルダーまたはファイル) は
以上が詳細なチュートリアル: API を使用しない GitHub リポジトリ フォルダーのクロールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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