搜索
首页后端开发Python教程利用python实现多线程抓取知乎用户方法

需要用到的包:

beautifulsoup4
html5lib
image
requests
redis
PyMySQL


pip安装所有依赖包:

pip install \
Image \
requests \
beautifulsoup4 \
html5lib \
redis \
PyMySQL


运行环境需要支持中文
测试运行环境python3.5,不保证其他运行环境能完美运行
需要安装mysql和redis
配置

config.ini

文件,设置好mysql和redis,并且填写你的知乎帐号
向数据库导入

init.sql


Run
开始抓取数据:

python get_user.py


查看抓取数量:

python check_redis.py


效果
利用python实现多线程抓取知乎用户方法
利用python实现多线程抓取知乎用户方法
总体思路
1.首先是模拟登陆知乎,利用保存登陆的cookie信息
2.抓取知乎页面的html代码,留待下一步继续进行分析提取信息
3.分析提取页面中用户的个性化url,放入redis(这里特别说明一下redis的思路用法,将提取到的用户的个性化url放入redis的一个名为already_get_user的hash table,表示已抓取的用户,对于已抓取过的用户判断是否存在于already_get_user以去除重复抓取,同时将个性化url放入user_queue的队列中,需要抓取新用户时pop队列获取新的用户)
4.获取用户的关注列表和粉丝列表,继续插入到redis
5.从redis的user_queue队列中获取新用户继续重复步骤3
模拟登陆知乎
首先是登陆,登陆功能作为一个包封装了在login里面,方便整合调用
header部分,这里Connection最好设为close,不然可能会碰到max retireve exceed的错误
原因在于普通的连接是keep-alive的但是却又没有关闭

# http请求的header
headers = {
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36",
  "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
  "Host": "www.zhihu.com",
  "Referer": "https://www.zhihu.com/",
  "Origin": "https://www.zhihu.com/",
  "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
  "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
  "Pragma": "no-cache",
  "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
  'Connection': 'close'
}
# 验证是否登陆
def check_login(self):
  check_url = 'https://www.zhihu.com/settings/profile'
  try:
    login_check = self.__session.get(check_url, headers=self.headers, timeout=35)
  except Exception as err:
    print(traceback.print_exc())
    print(err)
    print("验证登陆失败,请检查网络")
    sys.exit()
  print("验证登陆的http status code为:" + str(login_check.status_code))
  if int(login_check.status_code) == 200:
    return True
  else:
    return False


进入首页查看http状态码来验证是否登陆,200为已经登陆,一般304就是被重定向所以就是没有登陆

# 获取验证码
def get_captcha(self):
  t = str(time.time() * 1000)
  captcha_url = 'http://www.zhihu.com/captcha.gif?r=' + t + "&type=login"
  r = self.__session.get(captcha_url, headers=self.headers, timeout=35)
  with open('captcha.jpg', 'wb') as f:
    f.write(r.content)
    f.close()
    # 用pillow 的 Image 显示验证码
    # 如果没有安装 pillow 到源代码所在的目录去找到验证码然后手动输入
  '''try:
    im = Image.open('captcha.jpg')
    im.show()
    im.close()
  except:'''
  print(u'请到 %s 目录找到captcha.jpg 手动输入' % os.path.abspath('captcha.jpg'))
  captcha = input("请输入验证码\n>")
  return captcha


获取验证码的方法。当登录次数太多有可能会要求输入验证码,这里实现这个功能

# 获取xsrf
def get_xsrf(self):
  index_url = 'http://www.zhihu.com'
  # 获取登录时需要用到的_xsrf
  try:
    index_page = self.__session.get(index_url, headers=self.headers, timeout=35)
  except:
    print('获取知乎页面失败,请检查网络连接')
    sys.exit()
  html = index_page.text
  # 这里的_xsrf 返回的是一个list
  BS = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
  xsrf_input = BS.find(attrs={'name': '_xsrf'})
  pattern = r'value=\"(.*?)\"'
  print(xsrf_input)
  self.__xsrf = re.findall(pattern, str(xsrf_input))
  return self.__xsrf[0]


获取xsrf,为什么要获取xsrf呢,因为xsrf是一种防止跨站攻击的手段,具体介绍可以看这里csrf
在获取到xsrf之后把xsrf存入cookie当中,并且在调用api的时候带上xsrf作为头部,不然的话知乎会返回403

# 进行模拟登陆
def do_login(self):
  try:
    # 模拟登陆
    if self.check_login():
      print('您已经登录')
      return
    else:
      if self.config.get("zhihu_account", "username") and self.config.get("zhihu_account", "password"):
        self.username = self.config.get("zhihu_account", "username")
        self.password = self.config.get("zhihu_account", "password")
      else:
        self.username = input('请输入你的用户名\n> ')
        self.password = input("请输入你的密码\n> ")
  except Exception as err:
    print(traceback.print_exc())
    print(err)
    sys.exit()
  if re.match(r"^1\d{10}$", self.username):
    print("手机登陆\n")
    post_url = 'http://www.zhihu.com/login/phone_num'
    postdata = {
      '_xsrf': self.get_xsrf(),
      'password': self.password,
      'remember_me': 'true',
      'phone_num': self.username,
    }
  else:
    print("邮箱登陆\n")
    post_url = 'http://www.zhihu.com/login/email'
    postdata = {
      '_xsrf': self.get_xsrf(),
      'password': self.password,
      'remember_me': 'true',
      'email': self.username,
    }
  try:
    login_page = self.__session.post(post_url, postdata, headers=self.headers, timeout=35)
    login_text = json.loads(login_page.text.encode('latin-1').decode('unicode-escape'))
    print(postdata)
    print(login_text)
    # 需要输入验证码 r = 0为登陆成功代码
    if login_text['r'] == 1:
      sys.exit()
  except:
    postdata['captcha'] = self.get_captcha()
    login_page = self.__session.post(post_url, postdata, headers=self.headers, timeout=35)
    print(json.loads(login_page.text.encode('latin-1').decode('unicode-escape')))
  # 保存登陆cookie
  self.__session.cookies.save()


这个就是核心的登陆功能啦,非常关键的就是用到了requests库,非常方便的保存到session
我们这里全局都是用单例模式,统一使用同一个requests.session对象进行访问功能,保持登录状态的一致性
最后主要调用登陆的代码为

# 创建login对象
lo = login.login.Login(self.session)
# 模拟登陆
if lo.check_login():
  print('您已经登录')
else:
  if self.config.get("zhihu_account", "username") and self.config.get("zhihu_account", "username"):
    username = self.config.get("zhihu_account", "username")
    password = self.config.get("zhihu_account", "password")
  else:
    username = input('请输入你的用户名\n> ')
    password = input("请输入你的密码\n> ")
  lo.do_login(username, password)


知乎模拟登陆到此就完成啦
知乎用户抓取

def __init__(self, threadID=1, name=''):
  # 多线程
  print("线程" + str(threadID) + "初始化")
  threading.Thread.__init__(self)
  self.threadID = threadID
  self.name = name
  try:
    print("线程" + str(threadID) + "初始化成功")
  except Exception as err:
    print(err)
    print("线程" + str(threadID) + "开启失败")
  self.threadLock = threading.Lock()
  # 获取配置
  self.config = configparser.ConfigParser()
  self.config.read("config.ini")
  # 初始化session
  requests.adapters.DEFAULT_RETRIES = 5
  self.session = requests.Session()
  self.session.cookies = cookielib.LWPCookieJar(filename='cookie')
  self.session.keep_alive = False
  try:
    self.session.cookies.load(ignore_discard=True)
  except:
    print('Cookie 未能加载')
  finally:
    pass
  # 创建login对象
  lo = Login(self.session)
  lo.do_login()
  # 初始化redis连接
  try:
    redis_host = self.config.get("redis", "host")
    redis_port = self.config.get("redis", "port")
    self.redis_con = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, db=0)
    # 刷新redis库
    # self.redis_con.flushdb()
  except:
    print("请安装redis或检查redis连接配置")
    sys.exit()
  # 初始化数据库连接
  try:
    db_host = self.config.get("db", "host")
    db_port = int(self.config.get("db", "port"))
    db_user = self.config.get("db", "user")
    db_pass = self.config.get("db", "password")
    db_db = self.config.get("db", "db")
    db_charset = self.config.get("db", "charset")
    self.db = pymysql.connect(host=db_host, port=db_port, user=db_user, passwd=db_pass, db=db_db,
                 charset=db_charset)
    self.db_cursor = self.db.cursor()
  except:
    print("请检查数据库配置")
    sys.exit()
  # 初始化系统设置
  self.max_queue_len = int(self.config.get("sys", "max_queue_len"))


这个是get_user.py的构造函数,主要功能就是初始化mysql连接、redis连接、验证登陆、生成全局的session对象、导入系统配置、开启多线程。

# 获取首页html
def get_index_page(self):
  index_url = 'https://www.zhihu.com/'
  try:
    index_html = self.session.get(index_url, headers=self.headers, timeout=35)
  except Exception as err:
    # 出现异常重试
    print("获取页面失败,正在重试......")
    print(err)
    traceback.print_exc()
    return None
  finally:
    pass
  return index_html.text
# 获取单个用户详情页面
def get_user_page(self, name_url):
  user_page_url = 'https://www.zhihu.com' + str(name_url) + '/about'
  try:
    index_html = self.session.get(user_page_url, headers=self.headers, timeout=35)
  except Exception as err:
    # 出现异常重试
    print("失败name_url:" + str(name_url) + "获取页面失败,放弃该用户")
    print(err)
    traceback.print_exc()
    return None
  finally:
    pass
  return index_html.text
# 获取粉丝页面
def get_follower_page(self, name_url):
  user_page_url = 'https://www.zhihu.com' + str(name_url) + '/followers'
  try:
    index_html = self.session.get(user_page_url, headers=self.headers, timeout=35)
  except Exception as err:
    # 出现异常重试
    print("失败name_url:" + str(name_url) + "获取页面失败,放弃该用户")
    print(err)
    traceback.print_exc()
    return None
  finally:
    pass
  return index_html.text
def get_following_page(self, name_url):
  user_page_url = 'https://www.zhihu.com' + str(name_url) + '/followers'
  try:
    index_html = self.session.get(user_page_url, headers=self.headers, timeout=35)
  except Exception as err:
    # 出现异常重试
    print("失败name_url:" + str(name_url) + "获取页面失败,放弃该用户")
    print(err)
    traceback.print_exc()
    return None
  finally:
    pass
  return index_html.text
# 获取首页上的用户列表,存入redis
def get_index_page_user(self):
  index_html = self.get_index_page()
  if not index_html:
    return
  BS = BeautifulSoup(index_html, "html.parser")
  self.get_xsrf(index_html)
  user_a = BS.find_all("a", class_="author-link") # 获取用户的a标签
  for a in user_a:
    if a:
      self.add_wait_user(a.get('href'))
    else:
      continue


这一部分的代码就是用于抓取各个页面的html代码

# 加入带抓取用户队列,先用redis判断是否已被抓取过
def add_wait_user(self, name_url):
  # 判断是否已抓取
  self.threadLock.acquire()
  if not self.redis_con.hexists('already_get_user', name_url):
    self.counter += 1
    print(name_url + " 加入队列")
    self.redis_con.hset('already_get_user', name_url, 1)
    self.redis_con.lpush('user_queue', name_url)
    print("添加用户 " + name_url + "到队列")
  self.threadLock.release()
# 获取页面出错移出redis
def del_already_user(self, name_url):
  self.threadLock.acquire()
  if not self.redis_con.hexists('already_get_user', name_url):
    self.counter -= 1
    self.redis_con.hdel('already_get_user', name_url)
  self.threadLock.release()


用户加入redis的操作,在数据库插入出错时我们调用del_already_user删除插入出错的用户

# 分析粉丝页面获取用户的所有粉丝用户
# @param follower_page get_follower_page()中获取到的页面,这里获取用户hash_id请求粉丝接口获取粉丝信息
def get_all_follower(self, name_url):
  follower_page = self.get_follower_page(name_url)
  # 判断是否获取到页面
  if not follower_page:
    return
  BS = BeautifulSoup(follower_page, 'html.parser')
  # 获取关注者数量
  follower_num = int(BS.find('span', text='关注者').find_parent().find('strong').get_text())
  # 获取用户的hash_id
  hash_id = \
    json.loads(BS.select("#zh-profile-follows-list")[0].select(".zh-general-list")[0].get('data-init'))[
      'params'][
      'hash_id']
  # 获取关注者列表
  self.get_xsrf(follower_page) # 获取xsrf
  post_url = 'https://www.zhihu.com/node/ProfileFollowersListV2'
  # 开始获取所有的关注者 math.ceil(follower_num/20)*20
  for i in range(0, math.ceil(follower_num / 20) * 20, 20):
    post_data = {
      'method': 'next',
      'params': json.dumps({"offset": i, "order_by": "created", "hash_id": hash_id})
    }
    try:
      j = self.session.post(post_url, params=post_data, headers=self.headers, timeout=35).text.encode(
        'latin-1').decode(
        'unicode-escape')
      pattern = re.compile(r"class=\"zm-item-link-avatar\"[^\"]*\"([^\"]*)", re.DOTALL)
      j = pattern.findall(j)
      for user in j:
        user = user.replace('\\', '')
        self.add_wait_user(user) # 保存到redis
    except Exception as err:
      print("获取正在关注失败")
      print(err)
      traceback.print_exc()
      pass
# 获取正在关注列表
def get_all_following(self, name_url):
  following_page = self.get_following_page(name_url)
  # 判断是否获取到页面
  if not following_page:
    return
  BS = BeautifulSoup(following_page, 'html.parser')
  # 获取关注者数量
  following_num = int(BS.find('span', text='关注了').find_parent().find('strong').get_text())
  # 获取用户的hash_id
  hash_id = \
    json.loads(BS.select("#zh-profile-follows-list")[0].select(".zh-general-list")[0].get('data-init'))[
      'params'][
      'hash_id']
  # 获取关注者列表
  self.get_xsrf(following_page) # 获取xsrf
  post_url = 'https://www.zhihu.com/node/ProfileFolloweesListV2'
  # 开始获取所有的关注者 math.ceil(follower_num/20)*20
  for i in range(0, math.ceil(following_num / 20) * 20, 20):
    post_data = {
      'method': 'next',
      'params': json.dumps({"offset": i, "order_by": "created", "hash_id": hash_id})
    }
    try:
      j = self.session.post(post_url, params=post_data, headers=self.headers, timeout=35).text.encode(
        'latin-1').decode(
        'unicode-escape')
      pattern = re.compile(r"class=\"zm-item-link-avatar\"[^\"]*\"([^\"]*)", re.DOTALL)
      j = pattern.findall(j)
      for user in j:
        user = user.replace('\\', '')
        self.add_wait_user(user) # 保存到redis
    except Exception as err:
      print("获取正在关注失败")
      print(err)
      traceback.print_exc()
      pass


调用知乎的API,获取所有的关注用户列表和粉丝用户列表,递归获取用户
这里需要注意的是头部要记得带上xsrf不然会抛出403

# 分析about页面,获取用户详细资料
def get_user_info(self, name_url):
  about_page = self.get_user_page(name_url)
  # 判断是否获取到页面
  if not about_page:
    print("获取用户详情页面失败,跳过,name_url:" + name_url)
    return
  self.get_xsrf(about_page)
  BS = BeautifulSoup(about_page, 'html.parser')
  # 获取页面的具体数据
  try:
    nickname = BS.find("a", class_="name").get_text() if BS.find("a", class_="name") else ''
    user_type = name_url[1:name_url.index('/', 1)]
    self_domain = name_url[name_url.index('/', 1) + 1:]
    gender = 2 if BS.find("i", class_="icon icon-profile-female") else (1 if BS.find("i", class_="icon icon-profile-male") else 3)
    follower_num = int(BS.find('span', text='关注者').find_parent().find('strong').get_text())
    following_num = int(BS.find('span', text='关注了').find_parent().find('strong').get_text())
    agree_num = int(re.findall(r'<strong>(.*)</strong>.*赞同', about_page)[0])
    appreciate_num = int(re.findall(r'<strong>(.*)</strong>.*感谢', about_page)[0])
    star_num = int(re.findall(r'<strong>(.*)</strong>.*收藏', about_page)[0])
    share_num = int(re.findall(r'<strong>(.*)</strong>.*分享', about_page)[0])
    browse_num = int(BS.find_all("span", class_="zg-gray-normal")[2].find("strong").get_text())
    trade = BS.find("span", class_="business item").get('title') if BS.find("span",
                                       class_="business item") else ''
    company = BS.find("span", class_="employment item").get('title') if BS.find("span",
                                         class_="employment item") else ''
    school = BS.find("span", class_="education item").get('title') if BS.find("span",
                                        class_="education item") else ''
    major = BS.find("span", class_="education-extra item").get('title') if BS.find("span",
                                           class_="education-extra item") else ''
    job = BS.find("span", class_="position item").get_text() if BS.find("span",
                                      class_="position item") else ''
    location = BS.find("span", class_="location item").get('title') if BS.find("span",
                                         class_="location item") else ''
    description = BS.find("p", class_="bio ellipsis").get('title') if BS.find("p",
                                          class_="bio ellipsis") else ''
    ask_num = int(BS.find_all("a", class_='item')[1].find("span").get_text()) if \
      BS.find_all("a", class_='item')[
        1] else int(0)
    answer_num = int(BS.find_all("a", class_='item')[2].find("span").get_text()) if \
      BS.find_all("a", class_='item')[
        2] else int(0)
    article_num = int(BS.find_all("a", class_='item')[3].find("span").get_text()) if \
      BS.find_all("a", class_='item')[3] else int(0)
    collect_num = int(BS.find_all("a", class_='item')[4].find("span").get_text()) if \
      BS.find_all("a", class_='item')[4] else int(0)
    public_edit_num = int(BS.find_all("a", class_='item')[5].find("span").get_text()) if \
      BS.find_all("a", class_='item')[5] else int(0)
    replace_data = \
      (pymysql.escape_string(name_url), nickname, self_domain, user_type,
       gender, follower_num, following_num, agree_num, appreciate_num, star_num, share_num, browse_num,
       trade, company, school, major, job, location, pymysql.escape_string(description),
       ask_num, answer_num, article_num, collect_num, public_edit_num)
    replace_sql = '''REPLACE INTO
           user(url,nickname,self_domain,user_type,
           gender, follower,following,agree_num,appreciate_num,star_num,share_num,browse_num,
           trade,company,school,major,job,location,description,
           ask_num,answer_num,article_num,collect_num,public_edit_num)
           VALUES(%s,%s,%s,%s,
           %s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,
           %s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,
           %s,%s,%s,%s,%s)'''
    try:
      print("获取到数据:")
      print(replace_data)
      self.db_cursor.execute(replace_sql, replace_data)
      self.db.commit()
    except Exception as err:
      print("插入数据库出错")
      print("获取到数据:")
      print(replace_data)
      print("插入语句:" + self.db_cursor._last_executed)
      self.db.rollback()
      print(err)
      traceback.print_exc()
  except Exception as err:
    print("获取数据出错,跳过用户")
    self.redis_con.hdel("already_get_user", name_url)
    self.del_already_user(name_url)
    print(err)
    traceback.print_exc()
    pass


最后,到用户的about页面,分析页面元素,利用正则或者beatifulsoup分析抓取页面的数据
这里我们SQL语句用REPLACE INTO而不用INSERT INTO,这样可以很好的防止数据重复问题

# 开始抓取用户,程序总入口
def entrance(self):
  while 1:
    if int(self.redis_con.llen("user_queue")) < 1:
      self.get_index_page_user()
    else:
      # 出队列获取用户name_url redis取出的是byte,要decode成utf-8
      name_url = str(self.redis_con.rpop("user_queue").decode('utf-8'))
      print("正在处理name_url:" + name_url)
      self.get_user_info(name_url)
      if int(self.redis_con.llen("user_queue")) <= int(self.max_queue_len):
        self.get_all_follower(name_url)
        self.get_all_following(name_url)
    self.session.cookies.save()
def run(self):
  print(self.name + " is running")
  self.entrance()


最后,入口

if __name__ == '__main__':
  login = GetUser(999, "登陆线程")
  threads = []
  for i in range(0, 4):
    m = GetUser(i, "thread" + str(i))
    threads.append(m)
  for i in range(0, 4):
    threads[i].start()
  for i in range(0, 4):
    threads[i].join()


这里就是多线程的开启,需要开启多少个线程就把4换成多少就可以了
Docker
嫌麻烦的可以参考一下我用docker简单的搭建一个基础环境:
mysql和redis都是官方镜像

docker run --name mysql -itd mysql:latest
docker run --name redis -itd mysql:latest


再利用docker-compose运行python镜像,我的python的docker-compose.yml:

python:
 container_name: python
 build: .
 ports:
  - "84:80"
 external_links:
  - memcache:memcache
  - mysql:mysql
  - redis:redis
 volumes:
  - /docker_containers/python/www:/var/www/html
 tty: true
 stdin_open: true
 extra_hosts:
  - "python:192.168.102.140"
 environment:
  PYTHONIOENCODING: utf-8



以上是利用python实现多线程抓取知乎用户方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
Python与C:学习曲线和易用性Python与C:学习曲线和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python vs. C:内存管理和控制Python vs. C:内存管理和控制Apr 19, 2025 am 12:17 AM

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

科学计算的Python:详细的外观科学计算的Python:详细的外观Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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。

Python和C:找到合适的工具Python和C:找到合适的工具Apr 19, 2025 am 12:04 AM

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。

数据科学和机器学习的Python数据科学和机器学习的PythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

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。

学习Python:2小时的每日学习是否足够?学习Python:2小时的每日学习是否足够?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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。

Web开发的Python:关键应用程序Web开发的Python:关键应用程序Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs.C:探索性能和效率Python vs.C:探索性能和效率Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热工具

SecLists

SecLists

SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

SublimeText3 英文版

SublimeText3 英文版

推荐:为Win版本,支持代码提示!

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具