Python クローラーとは、Python に基づいて開発されたクローラーを指します。Web クローラーは、特定のルールに従って World Wide Web 情報を自動的にクロールするプログラムまたはスクリプトです。ユーザーはクローラーを使用して画像やビデオなどをクロールできます。 . クロールしたいデータは、ブラウザからアクセスできればクローラーを介して取得できます。
この記事の動作環境: linux5.9.8 システム、Dell G3 コンピューター、python3.6.4。
世界のクローラーの 80% は Python ベースで開発されており、クローラーのスキルをしっかりと習得すると、その後のビッグデータ分析、マイニング、機械学習などに重要なデータ ソースを提供できます。クローラーを使用すると、画像、ビデオ、その他のクロールしたいデータをクロールできます。ブラウザー経由でデータにアクセスできる限り、クローラーを通じてデータを取得できます。
クローラーとは何ですか?
Web クローラー (Web スパイダー、Web ロボット、FOAF コミュニティでは Web チェイサーとも呼ばれます) は、特定のルールに従って World Wide Web を自動的にクロールする Web クローラーの一種です。 . 情報番組またはスクリプト。その他のあまり一般的ではない名前には、アリ、自動インデクサ、エミュレータ、またはワームなどがあります。
実は、平たく言えば、Webページ上にある欲しいデータをプログラムを通して取得する、つまり自動的にデータを取り込むということです。
クローラーの本質とは何ですか?
ブラウザをシミュレートして Web ページを開き、Web ページ内の必要なデータの一部を取得します
ブラウザが Web ページを開くプロセス:
ブラウザにアドレスを入力すると、DNS サーバーを通じてサーバー ホストを検索し、サーバーにリクエストを送信します。サーバーは html、js を含む結果を解析してユーザーのブラウザに送信します。 、css、およびその他のファイルの内容は、ブラウザーによって解析されて最終的に表示されます。ユーザーがブラウザーに表示する結果を提供します。
したがって、ユーザーに表示されるブラウザーの結果は、HTML コードで構成されます。クローラーは、HTML コードを分析およびフィルタリングしてこのコンテンツを取得し、リソースを取得します。
[推奨読書: Python ビデオ チュートリアル ]
以上がPython クローラーは何をしますか?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。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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