この記事の内容は、pyquery パーサーがタグ名 dom ノードを取得できない問題の解決策に関するもので、一定の参考値があり、困っている友人は参考にしていただければ幸いです。
本格的なフロントエンド開発者として、Python を学習する過程で、当然のことながら pyquery パーサーを選択しましたが、結局のところ、フロントエンド jquery と同様に、学習時間を大幅に節約できます。
しかし、使用中に問題が発見されました。pyquery は jquery ほど便利に dom ノードをフィルタリングできません。
いくつかの調査の結果、クラス名の場合、pyquery はまだ簡単にノードを取得できますが、a、p、img... などのネイティブ タグを使用する場合は、とにかくノードを取得できないことがわかりました。
以前、とてもイライラしました...
犯人
<div> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="http://p3.pstatp.com/origin/3f240001a4f84996876d" class="lazy" alt="pyqueryパーサーがタグ名domノードを取得できない問題の解決方法" > <a><i></i></a> </div>
実際、問題は xmlns="http://www.w3" にあります。 .org /1999/xhtml" ここで、pyquery によって解析されるドキュメントはデフォルトで xmlns 形式になっており、この形式がネイティブ タグを取得できない理由です。
doc = pq(browser.page_source,parser="html")
解決策は、解析時に parser="html" を設定することで問題は解決します。
以上がpyqueryパーサーがタグ名domノードを取得できない問題の解決方法の詳細内容です。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。

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。


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