使用 PyQt QWebPage 抓取多个 URL
PyQt 的 QWebPage 提供了一种渲染网页的方法,使其适合动态加载的内容。但是,尝试多次渲染可能会导致崩溃或意外行为。
问题识别
所提供代码中的问题源于为每个应用程序创建多个 QApplication 和 QWebPage网址获取。相反,应该使用每个实例的单个实例,网页依靠其 loadFinished 信号来触发后续 URL 的内部处理。
解决方案
以下改进地址问题:
- 一个 QApplication 和 WebPage 实例: 创建单个 QApplication 和 WebPage,避免冗余实例化。
- 内部处理循环: 利用 loadFinished 信号顺序获取 URL,在网页内实现内部处理循环。
- 自定义 HTML 处理: 将用户定义的插槽连接到 htmlReady 信号,该信号会发出 HTML 和每个页面加载后的 URL 信息。
用法
演示如何使用改进的网页的示例代码:
def my_html_processor(html, url): print('loaded: [%d chars] %s' % (len(html), url)) import sys app = QApplication(sys.argv) webpage = WebPage(verbose=False) webpage.htmlReady.connect(my_html_processor) # example 1: process list of urls urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random'] * 3 print('Processing list of urls...') webpage.process(urls) # example 2: process one url continuously import signal, itertools signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_DFL) print('Processing url continuously...') print('Press Ctrl+C to quit') url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random' webpage.process(itertools.repeat(url)) sys.exit(app.exec_())
参考文献
- [PyQt5 网页](https://doc.qt.io/qt-5/qwebenginepage.html)
- [PyQt4 网页](https: //doc.qt.io/archives/qt-4.8/qwebpage.html)
以上是如何使用 PyQt QWebPage 高效地抓取多个 URL?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。


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