インターネットの急速な発展に伴い、この時代にはますます多くのデータが氾濫しています。データの取得と処理は私たちの生活に欠かせないものとなり、時代の要請に応じてクローラーも登場しました。
多くの言語でクロールできますが、python に基づくクローラーはより簡潔で便利です。クローラーも Python 言語の重要な部分になっています。
この記事では、クローラーとは何か、クローラーの基本的なプロセスについて説明します。次号では、クローラーの基本的なプロセスであるリクエストとレスポンスについてさらに理解します。
#クローラーとは何ですか?
クローラーとはWebクローラーのことで、英語ではWeb Spiderです。翻訳すると、インターネット上を這う蜘蛛という意味ですが、インターネットを大きな巣とみなすと、クローラーとは大きな巣の上を這い回る蜘蛛で、欲しい食べ物に出会うとそれを捕食します。
ブラウザに URL を入力し、Enter キーを押すと、Web サイトのページ情報が表示されます。これは、ブラウザが Web サイトのサーバーを要求し、ネットワーク リソースを取得するときです。この場合、クローラはブラウザをシミュレートしてリクエストを送信し、HTML コードを取得することと同じになります。通常、HTML コードにはタグとテキスト情報が含まれており、そこから必要な情報を抽出します。
通常、クローラーは Web サイトの特定のページから開始し、このページのコンテンツをクロールし、Web ページ内の他のリンク アドレスを見つけて、このアドレスから次のページまでクロールしてクロールを続けます。 . 下に進み、情報を一括で取得します。すると、Web クローラーは Web ページを継続的にクロールして情報を取得するプログラムであることがわかります。
クローラの基本プロセス:
1. リクエストの開始:
ターゲットへの開始HTTP ライブラリを介してサイトに送信します。リクエスト、つまりリクエストを送信します。リクエストには追加のヘッダーやその他の情報を含めることができ、サーバーの応答を待ちます。このリクエストのプロセスは、ブラウザを開いてブラウザのアドレス バーに URL: www.baidu.com を入力し、[Enter] をクリックするようなものです。このプロセスは、実際には、ブラウザが閲覧クライアントとして機能し、サーバーにリクエストを送信するのと同等です。
2. 応答内容の取得:
サーバーが正常に応答できれば、応答を取得します。応答の内容が取得する内容です。種類には HTML が含まれる場合があります。 Json 文字列、バイナリ データ (写真、ビデオなど) およびその他のタイプ。このプロセスでは、サーバーがクライアントのリクエストを受信し、ブラウザーに送信された Web ページの HTML ファイルを解析します。
3. コンテンツの解析:
取得されたコンテンツは HTML である可能性があり、正規表現と Web ページ解析ライブラリを使用して解析できます。これは Json である場合もあり、Json オブジェクト解析に直接変換できます。これは、保存またはさらに処理できるバイナリ データである場合があります。このステップは、ブラウザがサーバー側のファイルをローカルで取得し、解釈して表示することに相当します。
4. データの保存:
保存方法は、データをテキストとして保存するか、データベースに保存するか、jpg、mp4 などの特定の形式のファイルとして保存することができます。これは、Web を閲覧するときに Web ページ上の写真やビデオをダウンロードすることに相当します。
以上がクローラーとは何か、およびクローラーの基本プロセスの詳細内容です。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は学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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