Python はデータ処理に非常に適しています。クローラを実行したい場合は、Python が最適です。Python には、呼び出されるだけで多くの複雑な関数を完了できる、事前に作成されたクラス パッケージが多数含まれています。
1 Pyhton は Web ページのコンテンツ (つまり、ソース コード) を取得します (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)
page = urllib2.urlopen(url) contents = page.read() #获得了整个网页的内容也就是源代码 print(contents)
url は URL を表し、contents は URL に対応するソース コードを表します。urllib2 は使用する必要があるパッケージです。上記の 3 行のコードは、次のソース コード全体を取得できます。 Web ページ
2 Web ページ内の目的のコンテンツを取得します (最初に Web ページのソース コードを取得し、次に Web ページのソース コードを分析し、対応するタグを見つけて、タグ内のコンテンツを抽出します)
Douban の映画ランキングを例に挙げます
次に、現在のページにあるすべての映画の名前、評価、レビュー数、リンクを取得する必要があります
#coding:utf-8 ''''' @author: jsjxy ''' import urllib2 import re from bs4 import BeautifulSoup from distutils.filelist import findall page = urllib2.urlopen('http://movie.douban.com/top250?format=text') contents = page.read() #print(contents) soup = BeautifulSoup(contents,"html.parser") print("豆瓣电影TOP250" + "\n" +" 影片名 评分 评价人数 链接 ") for tag in soup.find_all('div', class_='info'): # print tag m_name = tag.find('span', class_='title').get_text() m_rating_score = float(tag.find('span',class_='rating_num').get_text()) m_people = tag.find('div',class_="star") m_span = m_people.findAll('span') m_peoplecount = m_span[3].contents[0] m_url=tag.find('a').get('href') print( m_name+" " + str(m_rating_score) + " " + m_peoplecount + " " + m_url )
コンソール出力、ファイルに書き込むこともできます。
その他の Python 関連テクノロジの記事については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPythonでWebコンテンツを取得する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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

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


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