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概要について説明しました 、今日私が与えるのは、皆さんが持ってくるものは、基本的なプロセス、リクエストとレスポンスとは何かについての詳細な紹介です。
#リクエスト
1. リクエストとは何ですか?
#ブラウザは、URL が存在するサーバーに情報を送信します。このプロセスは HTTP リクエストと呼ばれます。リクエスト メソッド: リクエスト メソッドの主な種類は、GET と POST、HEAD、PUT、DELETE などです。 GET リクエストのリクエスト パラメータは URL リンクの後に表示されます。たとえば、Baidu を開いて「写真」を検索すると、リクエストされた URL リンクは https://www.baidu.com/s? wd=写真。 POST リクエストのリクエスト パラメータはリクエストに保存され、URL リンクの後ろには表示されません。たとえば、Zhihu にログインしてユーザー名とパスワードを入力すると、ブラウザ開発者ツールの [ネットワーク] ページが表示されます。リクエスト リクエストには、フォーム データのキーと値のペア情報が含まれており、そこにログイン情報が保存され、アカウント情報のセキュリティを保護するのに役立ちます。リクエスト URL: URL の完全名は、Uniform Resource Locator であり、これを URL と呼びます。たとえば、画像、音楽ファイル、Web ドキュメントなどは、一意の URL によって決定できます。そこに含まれる情報は、ファイルの場所とブラウザがそれを処理する方法を示します。リクエスト ヘッダー: リクエスト ヘッダーに次の内容が含まれる場合ユーザーエージェント (ブラウザーのリクエストヘッダーを指定)、ホスト、Cookie およびその他の情報などのリクエストヘッダー情報; リクエストボディ: リクエストボディは、ログインによって送信されたログイン情報データなど、リクエストによって運ばれる追加データです。形状。
#レスポンス
1. レスポンスとは何ですか?
サーバーは、ブラウザーから送信された情報を受信すると、ブラウザーから送信された情報の内容に基づいて適切に処理し、メッセージをブラウザーに送り返します。このプロセスは次のとおりです。 HTTPレスポンスと呼ばれます。
2.応答には何が含まれますか?
応答ステータス: 成功の場合は 200、ジャンプ ページの場合は 301、ページが見つからない場合は 404、サーバー エラーの場合は 502 など、多数の応答ステータスがあります。応答ヘッダー: コンテンツ タイプ、コンテンツ長など、サーバー情報、Cookie 設定など; 応答本文: Web ページの HTML コード、画像バイナリ データなど、要求されたリソースのコンテンツを含む、応答本文の最も重要な部分。
簡単なデモンストレーションimport requests # 导入requests库,需要安装 # 模拟成浏览器访问的头 headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'} resp = requests.get('https://www.baidu.com',headers=headers) print(resp.text) # 打印出网页源代码 print(resp.status_code) # 打印出状态码正常に実行されると、印刷された HTML ソース コードと 200 ステータス コードが表示されます。これは基本的に、クローラーのリクエストとレスポンスのプロセスを実装します。
以上がクローラーの基本的なプロセスのリクエストとレスポンスの概要の詳細内容です。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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