아이디어: 먼저 단일 스레드 크롤러를 사용하여 크롤링이 성공할 수 있는지 테스트한 후 이를 멀티스레딩으로 최적화하고 최종적으로 데이터베이스에 저장합니다.
정저우 시의 크롤링 임대 정보를 다음과 같이 가져옵니다. 예
참고: 이 실제 전투 프로젝트는 학습 목적으로만 사용됩니다. 웹사이트에 너무 많은 부담을 주지 않으려면 코드의 숫자를 더 작은 숫자로 수정하고 스레드를 더 작은 숫자로 변경하세요
1. 단일 스레드 크롤러
# 用session取代requests # 解析库使用bs4 # 并发库使用concurrent import requests # from lxml import etree # 使用xpath解析 from bs4 import BeautifulSoup from urllib import parse import re import time headers = { 'referer': 'https://zz.zu.fang.com/', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36', 'cookie': 'global_cookie=ffzvt3kztwck05jm6twso2wjw18kl67hqft; city=zz; integratecover=1; __utma=147393320.427795962.1613371106.1613371106.1613371106.1; __utmc=147393320; __utmz=147393320.1613371106.1.1.utmcsr=zz.fang.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/; __utmt_t0=1; __utmt_t1=1; __utmt_t2=1; ASP.NET_SessionId=aamzdnhzct4i5mx3ak4cyoyp; Rent_StatLog=23d82b94-13d6-4601-9019-ce0225c092f6; Captcha=61584F355169576F3355317957376E4F6F7552365351342B7574693561766E63785A70522F56557370586E3376585853346651565256574F37694B7074576B2B34536C5747715856516A4D3D; g_sourcepage=zf_fy%5Elb_pc; unique_cookie=U_ffzvt3kztwck05jm6twso2wjw18kl67hqft*6; __utmb=147393320.12.10.1613371106' } data={ 'agentbid':'' } session = requests.session() session.headers = headers # 获取页面 def getHtml(url): try: re = session.get(url) re.encoding = re.apparent_encoding return re.text except: print(re.status_code) # 获取页面总数量 def getNum(text): soup = BeautifulSoup(text, 'lxml') txt = soup.select('.fanye .txt')[0].text # 取出“共**页”中间的数字 num = re.search(r'\d+', txt).group(0) return num # 获取详细链接 def getLink(tex): soup=BeautifulSoup(text,'lxml') links=soup.select('.title a') for link in links: href=parse.urljoin('https://zz.zu.fang.com/',link['href']) hrefs.append(href) # 解析页面 def parsePage(url): res=session.get(url) if res.status_code==200: res.encoding=res.apparent_encoding soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml') try: title=soup.select('div .title')[0].text.strip().replace(' ','') price=soup.select('div .trl-item')[0].text.strip() block=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_08')[0].text.strip() building=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_07')[0].text.strip() try: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[2].text.strip() except: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[1].text.strip() detail1=soup.select('.clearfix')[4].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail2=soup.select('.clearfix')[5].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail=detail1+detail2 name=soup.select('.zf_jjname')[0].text.strip() buserid=re.search('buserid: \'(\d+)\'',res.text).group(1) phone=getPhone(buserid) print(title,price,block,building,address,detail,name,phone) house = (title, price, block, building, address, detail, name, phone) info.append(house) except: pass else: print(re.status_code,re.text) # 获取代理人号码 def getPhone(buserid): url='https://zz.zu.fang.com/RentDetails/Ajax/GetAgentVirtualMobile.aspx' data['agentbid']=buserid res=session.post(url,data=data) if res.status_code==200: return res.text else: print(res.status_code) return if __name__ == '__main__': start_time=time.time() hrefs=[] info=[] init_url = 'https://zz.zu.fang.com/house/' num=getNum(getHtml(init_url)) for i in range(0,num): url = f'https://zz.zu.fang.com/house/i3{i+1}/' text=getHtml(url) getLink(text) print(hrefs) for href in hrefs: parsePage(href) print("共获取%d条数据"%len(info)) print("共耗时{}".format(time.time()-start_time)) session.close()
2. 더 많은 스레드 크롤러에 최적화
# 用session取代requests # 解析库使用bs4 # 并发库使用concurrent import requests # from lxml import etree # 使用xpath解析 from bs4 import BeautifulSoup from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from urllib import parse import re import time headers = { 'referer': 'https://zz.zu.fang.com/', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36', 'cookie': 'global_cookie=ffzvt3kztwck05jm6twso2wjw18kl67hqft; integratecover=1; city=zz; keyWord_recenthousezz=%5b%7b%22name%22%3a%22%e6%96%b0%e5%af%86%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a014868%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%2c%7b%22name%22%3a%22%e4%ba%8c%e4%b8%83%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a014864%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%2c%7b%22name%22%3a%22%e9%83%91%e4%b8%9c%e6%96%b0%e5%8c%ba%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a0842%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%5d; __utma=147393320.427795962.1613371106.1613558547.1613575774.5; __utmc=147393320; __utmz=147393320.1613575774.5.4.utmcsr=zz.fang.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/; ASP.NET_SessionId=vhrhxr1tdatcc1xyoxwybuwv; g_sourcepage=zf_fy%5Elb_pc; Captcha=4937566532507336644D6557347143746B5A6A6B4A7A48445A422F2F6A51746C67516F31357446573052634562725162316152533247514250736F72775566574A2B33514357304B6976343D; __utmt_t0=1; __utmt_t1=1; __utmt_t2=1; __utmb=147393320.9.10.1613575774; unique_cookie=U_0l0d1ilf1t0ci2rozai9qi24k1pkl9lcmrs*4' } data={ 'agentbid':'' } session = requests.session() session.headers = headers # 获取页面 def getHtml(url): res = session.get(url) if res.status_code==200: res.encoding = res.apparent_encoding return res.text else: print(res.status_code) # 获取页面总数量 def getNum(text): soup = BeautifulSoup(text, 'lxml') txt = soup.select('.fanye .txt')[0].text # 取出“共**页”中间的数字 num = re.search(r'\d+', txt).group(0) return num # 获取详细链接 def getLink(url): text=getHtml(url) soup=BeautifulSoup(text,'lxml') links=soup.select('.title a') for link in links: href=parse.urljoin('https://zz.zu.fang.com/',link['href']) hrefs.append(href) # 解析页面 def parsePage(url): res=session.get(url) if res.status_code==200: res.encoding=res.apparent_encoding soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml') try: title=soup.select('div .title')[0].text.strip().replace(' ','') price=soup.select('div .trl-item')[0].text.strip() block=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_08')[0].text.strip() building=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_07')[0].text.strip() try: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[2].text.strip() except: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[1].text.strip() detail1=soup.select('.clearfix')[4].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail2=soup.select('.clearfix')[5].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail=detail1+detail2 name=soup.select('.zf_jjname')[0].text.strip() buserid=re.search('buserid: \'(\d+)\'',res.text).group(1) phone=getPhone(buserid) print(title,price,block,building,address,detail,name,phone) house = (title, price, block, building, address, detail, name, phone) info.append(house) except: pass else: print(re.status_code,re.text) # 获取代理人号码 def getPhone(buserid): url='https://zz.zu.fang.com/RentDetails/Ajax/GetAgentVirtualMobile.aspx' data['agentbid']=buserid res=session.post(url,data=data) if res.status_code==200: return res.text else: print(res.status_code) return if __name__ == '__main__': start_time=time.time() hrefs=[] info=[] init_url = 'https://zz.zu.fang.com/house/' num=getNum(getHtml(init_url)) with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t: for i in range(0,num): url = f'https://zz.zu.fang.com/house/i3{i+1}/' t.submit(getLink,url) print("共获取%d个链接"%len(hrefs)) print(hrefs) with ThreadPoolExecutor(max_workers=30) as t: for href in hrefs: t.submit(parsePage,href) print("共获取%d条数据"%len(info)) print("耗时{}".format(time.time()-start_time)) session.close()
3. asyncio를 사용하여 추가 최적화
# 用session取代requests # 解析库使用bs4 # 并发库使用concurrent import requests # from lxml import etree # 使用xpath解析 from bs4 import BeautifulSoup from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from urllib import parse import re import time import asyncio headers = { 'referer': 'https://zz.zu.fang.com/', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36', 'cookie': 'global_cookie=ffzvt3kztwck05jm6twso2wjw18kl67hqft; integratecover=1; city=zz; keyWord_recenthousezz=%5b%7b%22name%22%3a%22%e6%96%b0%e5%af%86%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a014868%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%2c%7b%22name%22%3a%22%e4%ba%8c%e4%b8%83%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a014864%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%2c%7b%22name%22%3a%22%e9%83%91%e4%b8%9c%e6%96%b0%e5%8c%ba%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a0842%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%5d; __utma=147393320.427795962.1613371106.1613558547.1613575774.5; __utmc=147393320; __utmz=147393320.1613575774.5.4.utmcsr=zz.fang.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/; ASP.NET_SessionId=vhrhxr1tdatcc1xyoxwybuwv; g_sourcepage=zf_fy%5Elb_pc; Captcha=4937566532507336644D6557347143746B5A6A6B4A7A48445A422F2F6A51746C67516F31357446573052634562725162316152533247514250736F72775566574A2B33514357304B6976343D; __utmt_t0=1; __utmt_t1=1; __utmt_t2=1; __utmb=147393320.9.10.1613575774; unique_cookie=U_0l0d1ilf1t0ci2rozai9qi24k1pkl9lcmrs*4' } data={ 'agentbid':'' } session = requests.session() session.headers = headers # 获取页面 def getHtml(url): res = session.get(url) if res.status_code==200: res.encoding = res.apparent_encoding return res.text else: print(res.status_code) # 获取页面总数量 def getNum(text): soup = BeautifulSoup(text, 'lxml') txt = soup.select('.fanye .txt')[0].text # 取出“共**页”中间的数字 num = re.search(r'\d+', txt).group(0) return num # 获取详细链接 def getLink(url): text=getHtml(url) soup=BeautifulSoup(text,'lxml') links=soup.select('.title a') for link in links: href=parse.urljoin('https://zz.zu.fang.com/',link['href']) hrefs.append(href) # 解析页面 def parsePage(url): res=session.get(url) if res.status_code==200: res.encoding=res.apparent_encoding soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml') try: title=soup.select('div .title')[0].text.strip().replace(' ','') price=soup.select('div .trl-item')[0].text.strip() block=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_08')[0].text.strip() building=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_07')[0].text.strip() try: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[2].text.strip() except: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[1].text.strip() detail1=soup.select('.clearfix')[4].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail2=soup.select('.clearfix')[5].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail=detail1+detail2 name=soup.select('.zf_jjname')[0].text.strip() buserid=re.search('buserid: \'(\d+)\'',res.text).group(1) phone=getPhone(buserid) print(title,price,block,building,address,detail,name,phone) house = (title, price, block, building, address, detail, name, phone) info.append(house) except: pass else: print(re.status_code,re.text) # 获取代理人号码 def getPhone(buserid): url='https://zz.zu.fang.com/RentDetails/Ajax/GetAgentVirtualMobile.aspx' data['agentbid']=buserid res=session.post(url,data=data) if res.status_code==200: return res.text else: print(res.status_code) return # 获取详细链接的线程池 async def Pool1(num): loop=asyncio.get_event_loop() task=[] with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t: for i in range(0,num): url = f'https://zz.zu.fang.com/house/i3{i+1}/' task.append(loop.run_in_executor(t,getLink,url)) # 解析页面的线程池 async def Pool2(hrefs): loop=asyncio.get_event_loop() task=[] with ThreadPoolExecutor(max_workers=30) as t: for href in hrefs: task.append(loop.run_in_executor(t,parsePage,href)) if __name__ == '__main__': start_time=time.time() hrefs=[] info=[] task=[] init_url = 'https://zz.zu.fang.com/house/' num=getNum(getHtml(init_url)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(Pool1(num)) print("共获取%d个链接"%len(hrefs)) print(hrefs) loop.run_until_complete(Pool2(hrefs)) loop.close() print("共获取%d条数据"%len(info)) print("耗时{}".format(time.time()-start_time)) session.close()
4. Mysql 데이터베이스에 저장
(1) 테이블 만들기
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy import String, Integer, Column, Text from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.orm import scoped_session # 多线程爬虫时避免出现线程安全问题 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base BASE = declarative_base() # 实例化 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/pytest?charset=utf8", max_overflow=300, # 超出连接池大小最多可以创建的连接 pool_size=100, # 连接池大小 echo=False, # 不显示调试信息 ) class House(BASE): __tablename__ = 'house' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) title=Column(String(200)) price=Column(String(200)) block=Column(String(200)) building=Column(String(200)) address=Column(String(200)) detail=Column(Text()) name=Column(String(20)) phone=Column(String(20)) BASE.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(engine) sess = scoped_session(Session)
(2 ) 데이터베이스에 데이터 저장
# 用session取代requests # 解析库使用bs4 # 并发库使用concurrent import requests from bs4 import BeautifulSoup from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from urllib import parse from mysqldb import sess, House import re import time import asyncio headers = { 'referer': 'https://zz.zu.fang.com/', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36', 'cookie': 'global_cookie=ffzvt3kztwck05jm6twso2wjw18kl67hqft; integratecover=1; city=zz; __utmc=147393320; ASP.NET_SessionId=vhrhxr1tdatcc1xyoxwybuwv; __utma=147393320.427795962.1613371106.1613575774.1613580597.6; __utmz=147393320.1613580597.6.5.utmcsr=zz.fang.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/; __utmt_t0=1; __utmt_t1=1; __utmt_t2=1; Rent_StatLog=c158b2a7-4622-45a9-9e69-dcf6f42cf577; keyWord_recenthousezz=%5b%7b%22name%22%3a%22%e4%ba%8c%e4%b8%83%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a014864%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%2c%7b%22name%22%3a%22%e9%83%91%e4%b8%9c%e6%96%b0%e5%8c%ba%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a0842%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%2c%7b%22name%22%3a%22%e7%bb%8f%e5%bc%80%22%2c%22detailName%22%3a%22%22%2c%22url%22%3a%22%2fhouse-a014871%2f%22%2c%22sort%22%3a1%7d%5d; g_sourcepage=zf_fy%5Elb_pc; Captcha=6B65716A41454739794D666864397178613772676C75447A4E746C657144775A347A6D42554F446532357649643062344F6976756E563450554E59594B7833712B413579506C4B684958343D; unique_cookie=U_0l0d1ilf1t0ci2rozai9qi24k1pkl9lcmrs*14; __utmb=147393320.21.10.1613580597' } data={ 'agentbid':'' } session = requests.session() session.headers = headers # 获取页面 def getHtml(url): res = session.get(url) if res.status_code==200: res.encoding = res.apparent_encoding return res.text else: print(res.status_code) # 获取页面总数量 def getNum(text): soup = BeautifulSoup(text, 'lxml') txt = soup.select('.fanye .txt')[0].text # 取出“共**页”中间的数字 num = re.search(r'\d+', txt).group(0) return num # 获取详细链接 def getLink(url): text=getHtml(url) soup=BeautifulSoup(text,'lxml') links=soup.select('.title a') for link in links: href=parse.urljoin('https://zz.zu.fang.com/',link['href']) hrefs.append(href) # 解析页面 def parsePage(url): res=session.get(url) if res.status_code==200: res.encoding=res.apparent_encoding soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml') try: title=soup.select('div .title')[0].text.strip().replace(' ','') price=soup.select('div .trl-item')[0].text.strip() block=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_08')[0].text.strip() building=soup.select('.rcont #agantzfxq_C02_07')[0].text.strip() try: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[2].text.strip() except: address=soup.select('.trl-item2 .rcont')[1].text.strip() detail1=soup.select('.clearfix')[4].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail2=soup.select('.clearfix')[5].text.strip().replace('\n\n\n',',').replace('\n','') detail=detail1+detail2 name=soup.select('.zf_jjname')[0].text.strip() buserid=re.search('buserid: \'(\d+)\'',res.text).group(1) phone=getPhone(buserid) print(title,price,block,building,address,detail,name,phone) house = (title, price, block, building, address, detail, name, phone) info.append(house) try: house_data=House( title=title, price=price, block=block, building=building, address=address, detail=detail, name=name, phone=phone ) sess.add(house_data) sess.commit() except Exception as e: print(e) # 打印错误信息 sess.rollback() # 回滚 except: pass else: print(re.status_code,re.text) # 获取代理人号码 def getPhone(buserid): url='https://zz.zu.fang.com/RentDetails/Ajax/GetAgentVirtualMobile.aspx' data['agentbid']=buserid res=session.post(url,data=data) if res.status_code==200: return res.text else: print(res.status_code) return # 获取详细链接的线程池 async def Pool1(num): loop=asyncio.get_event_loop() task=[] with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t: for i in range(0,num): url = f'https://zz.zu.fang.com/house/i3{i+1}/' task.append(loop.run_in_executor(t,getLink,url)) # 解析页面的线程池 async def Pool2(hrefs): loop=asyncio.get_event_loop() task=[] with ThreadPoolExecutor(max_workers=30) as t: for href in hrefs: task.append(loop.run_in_executor(t,parsePage,href)) if __name__ == '__main__': start_time=time.time() hrefs=[] info=[] task=[] init_url = 'https://zz.zu.fang.com/house/' num=getNum(getHtml(init_url)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(Pool1(num)) print("共获取%d个链接"%len(hrefs)) print(hrefs) loop.run_until_complete(Pool2(hrefs)) loop.close() print("共获取%d条数据"%len(info)) print("耗时{}".format(time.time()-start_time)) session.close()
5. 최종 렌더링 (인쇄된 코드)
위 내용은 Python 크롤러: 도시 임대 정보를 얻는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

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.


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mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

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