가 있어서 혹시 찾을 수 있을까 해서 myfont 를 살펴봤습니다. 그 결과 정말 뭔가를 발견했습니다
위의 각 문자는 해당 문자와 문자 코드를 표시하므로 이에 대해 생각하지 않을 수 없습니다. 이 두 글꼴은 어떻게 변환됩니까? 여러 대형 블로그를 뒤지다가 글꼴 분석을 전문으로 하는 Python 패키지, FontTools를 발견했습니다. pip installfonttools를 직접 설치하십시오. 참조 링크: https://darknode.in/font/font-tools-guide/
# 那么便开始通过字体库进行解析 world = TTFont('./world.ttf') # 读取响应的映射关系 uni_list = world['cmap'].tables[0].ttFont.getGlyphOrder() # 'cmap' 表示汉字对应的映射 为unicode编码 print(uni_list) # 按顺序拿到各个字符的unicode编码 # 打印结果: ['.notdef', 'uniEDE8', 'uniED35', 'uniED87', 'uniECD3', 'uniED25', 'uniEC72', 'uniEDB2', 'uniEE04', 'uniED51', 'uniEC9D', 'uniECEF', 'uniEC3C', 'uniEC8D', 'uniEDCE', 'uniED1B', 'uniED6C', 'uniECB9', 'uniEDFA', 'uniEC57', 'uniED98', 'uniEDEA', 'uniED36', 'uniEC83', 'uniECD5', 'uniEC21', 'uniED62', 'uniEDB4', 'uniED00', 'uniED52', 'uniEC9F', 'uniEDDF', 'uniEC3D', 'uniED7E', 'uniECCA', 'uniED1C', 'uniEC69', 'uniECBB', 'uniEDFB'] # .notdef 并不是汉字的映射, 而是表示字体家族名称。 将映射列表转换成unicode的类型,因为自己文中获取的是字符串unicode类型的,当然你也可以转化为utf-8,不过你获取的文章内容也要转化为utf-8 unicode_list= [eval(r"u'\u" + uni[3:] + "'") for uni in uni_list[1:]]
매핑과 관련하여 실제로 utf-8과 약간의 의심이 있습니다. 유니코드. 그게 무슨 상관이야? 자세한 설명은 Zhihu를 참조하는 것이 좋습니다:
https://www.zhihu.com/question/23374078좋아, 위에서 모든 것을 정리했습니다. 준비가 되었으니 코드를 작성해 보겠습니다.
# coding:utf-8 import re import requests from scrapy import Selector from fontTools.ttLib import TTFont class QiCheZhiJiaSpider: def article_content(self): url = 'https://club.autohome.com.cn/bbs/thread/2d8a42404ba24266/77486027-1.html#pvareaid=2199101' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36' } try: response = requests.get(url=url, headers=headers).text response_info = Selector(text=response) except BaseException as e: print(e) else: content = response_info.xpath('//div[@class="tz-paragraph"]//text()').extract() # 获取列表的形式内容。 # print(content) content_str = ''.join(content) # 紧接着获取字体的链接 world_href = re.findall(r",url\('(//.*\.ttf)'\).*", response, re.M or re.S)[0] world_href = 'https:' + world_href world_content = requests.get(url=world_href, headers=headers).content # 对获取到的字体进行下载.......... with open('./world.ttf', 'wb') as f: f.write(world_content) # 那么便开始通过字体库进行解析 world = TTFont('./world.ttf') # 读取响应的映射关系 uni_list = world['cmap'].tables[0].ttFont.getGlyphOrder() unicode_list = [eval(r"u'\u" + uni[3:] + "'") for uni in uni_list[1:]] world_list = ["右", "远", "高", "呢", "了", "短", "得", "矮", "多", "二", "大", "一", "不", "近", "是", "着", "五", "三", "九", "六", "少", "好", "上", "七", "和", "很", "十", "四", "左", "下", "八", "小", "坏", "低", "长", "更", "的", "地"] # # 录入字体文件中的字符。必须要以国际标准的unicode编码 for i in range(len(unicode_list )): content_str = content_str.replace(unicode_list [i], world_list[i]) print(content_str) if __name__ == '__main__': qi_che_zhi_jia = QiCheZhiJiaSpider() qi_che_zhi_jia.article_content()
결과 표시:
위는 완전한 소개입니다. 모두가 더 많은 것을 얻을 수 있기를 바랍니다#🎜 🎜 #Python 동영상 튜토리얼
# 🎜 🎜#
위 내용은 Python 크롤러---Autohome 글꼴 크롤링 방지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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