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是Python中的 异步HTTP框架替代同步的，用于异步发送HTTP请求（GET/POST）快速搭建异步Web服务，替代部分同步的Flask/Django的场景，核心优势：异步非阻塞，能在单线程中处理大量并发请求，大幅提升 IO 密集型任务的效率。比如同时请求 100 个接口，无需等待前一个完成。
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
新闻数据爬取情感分析系统摘要： 本系统是一个基于Python+Django+Vue的智能新闻分析平台，整合Scrapy爬虫框架与NLP技术，实现新闻数据的全流程处理。系统通过Scrapy爬虫自动采集新闻并存储至数据库，前端提供新闻浏览、分类检索、关键词搜索等功能。核心智能分析模块采用TextRank算法生成新闻摘要，结合jieba分词和朴素贝叶斯算法实现关键词提取、情感分类及词性标注等深度分析。后
Hbuilderx;Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方位的支持，
本文介绍了一款基于Python+Django+Vue的智能新闻推荐系统，采用Selenium爬虫技术采集新浪新闻数据（标题、文本、图片及视频链接），结合MySQL数据库存储。系统创新性地融合三重推荐算法：权重衰减防止重复推荐、标签匹配实现个性化推送、热点计算（阅读量/评论量/发布时间）保障时效性。功能模块包括用户端（分类浏览、评论互动、个性化推荐）和管理端（爬虫配置、数据管理、可视化分析），通过E
本文介绍了数眼智能API与Kimi-2.5 API的协同应用方案。通过双API环境搭建，实现"数据采集-智能处理-价值输出"的闭环流程。具体展示了电商行业数据分析案例：数眼API获取3C数码行业销售数据，Kimi-2.5进行多维度分析、可视化转换和竞品洞察。方案突破点包括高效数据流转、Agent集群协作和跨模态转换，将传统人工数据处理升级为全自动化流程，使中小企业无需专业团队即
我长期专注 Python 爬虫工程化实战，主理专栏 👉 《Python爬虫实战》：从采集策略到反爬对抗，从数据清洗到分布式调度，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”，让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。
在接触“动态指纹与IP池协同”之前，我们先搞清楚一个核心问题：为什么很多爬虫开发者明明用了IP代理，也伪装了请求头，却还是被秒封？爬虫的“指纹”，本质是网站通过请求参数、浏览器特性采集到的“身份标识”，核心分为3类，缺一不可：基础指纹：User-Agent、Referer、Accept、Cookie（非登录态）、Content-Type等请求头参数；
本文介绍了一个基于Python的交通大数据分析系统，整合Flask、Vue、MySQL等技术栈，实现交通数据采集、分析与预测功能。系统包含五大模块：仪表盘总览全局数据、交通健康榜排名、地铁运营分析、基于ARIMA/LSTM算法的客流/拥堵预测，以及多维度可视化展示。通过爬虫技术获取实时数据，结合算法模型提供未来一周趋势预测，为交通管理和公众出行提供决策支持。测试表明系统运行稳定，预测误差可控，具有
身份认同危机已包含在内，无需额外付费）是一款本地运行的 AI 助手，直接在您的计算机上运行。技能可以扩展其功能，使其能够与外部服务交互、自动化工作流程并执行特定任务。此合集可帮助您发现并安装满足您需求的合适技能。这些技能遵循 Anthropic 开发的 Agent Skill 规范，这是一个用于 AI 编码助手的开放标准。您可能已经知道，他们一直在更改名称。此处反映的是当前的官方文档。（OpenC
1、基于物品协同过滤算法,ItemCF 是一种通过分析“商品与商品之间被共同购买的关系”来为用户推荐商品的协同过滤算法，具有稳定、可解释、不依赖商品内容的优点。在微博场景中，UserCF通过计算用户相似度（如余弦相似度）推荐相似用户喜欢的内容，ItemCF则通过微博内容的共现关系（如同时被转发的微博）生成推荐。Hbuilderx;8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入
本文介绍了一个基于Django框架和大模型技术的新能源汽车销量分析可视化系统开发项目。项目提供从数据采集、清洗到分析预测的全流程功能，采用MySQL/InfluxDB存储数据，使用LSTM、Prophet等时序模型进行销量预测，并集成LLM进行政策影响分析。系统前端采用ECharts.js实现交互式可视化展示，支持用户权限管理。项目采用模块化设计，具备良好的扩展性和安全性，预期实现85%以上的预测
本文探讨了Django框架与大模型（如DeepSeek、BERT）在新能源汽车销量分析可视化中的创新应用。系统采用分层架构设计，整合多源数据，通过LSTM、DeepSeek-V3等深度学习模型实现销量预测准确率提升22%，用户推荐转化率达25%。Django的MTV模式和安全机制为系统提供高效开发与数据安全保障，ECharts可视化工具实现动态数据展示。文章还分析了技术挑战（如计算成本、数据隐私）
又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取网络信息的程序或者脚本，另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。简单来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达，点点按钮，查查数据，或者把看到的信息背回来. 就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去.你可以简单地想象每个爬虫都是你的「分身」。就像孙悟空拔了一撮汗毛，吹出一堆猴子一样****
本文介绍了一个基于Python和Django框架的美食菜谱数据分析可视化系统。系统通过爬取豆果美食网数据，结合MySQL数据库存储，采用Vue.js前端框架和Echarts可视化工具实现数据展示与分析。主要功能包括菜谱信息管理、数据可视化（展示菜谱热度、评分等趋势）、智能搜索筛选、用户评论评分以及个性化推荐。系统后端使用Django框架处理业务逻辑，前端通过HTML/CSS/JS实现交互界面，并利
本文对比了Python异步HTTP客户端库httpx与aiohttp在爬虫开发中的表现。httpx凭借类似requests的简洁API、原生HTTP/2支持和同步/异步统一接口，成为新手友好选择；而aiohttp则提供更高定制化能力，适合复杂场景。测试显示两者性能相近（httpx略快7%），但httpx代码更简洁。建议新手优先选择httpx，资深开发者可根据项目需求选择。文章还提供了两种库的代码示
本文介绍了一个基于Django框架和LLM大模型的股票行情预测系统。系统采用微服务架构，整合多源数据（行情、新闻、社交媒体等），通过LLM舆情分析、多因子预测模型和风险预警模型实现精准预测。关键技术包括金融领域LLM优化、多因子融合策略和性能优化。系统提供Web界面和移动端支持，具备实时行情展示、新闻分析和风险预警等功能。应用场景涵盖个人投资、机构研究和量化交易，实际案例显示预测效果显著。未来可扩
摘要：本文探讨了Django框架与大型语言模型(LLM)在股票行情预测系统中的应用。系统采用分层架构设计，整合结构化与非结构化数据，通过多模态融合技术结合LSTM、BERT等模型实现精准预测。研究重点包括LLM的领域适配优化、知识图谱增强、实时预测轻量化部署以及预测结果的可解释性提升。实验表明，该系统在预测精度(准确率≥55%)、实时性(延迟<50ms)等指标上表现优异。文章还分析了工程实践
本文以2026年Cloudflare盾v4.0（集成Shield Synapse v2.0）为核心，全程以实战复盘为视角，拆解了从JS/WASM混合逆向、全维度指纹伪装（JA3+浏览器指纹）、人类行为模拟，到代理池搭建的全流程，整合了完整可复现的代码，所有步骤和踩坑点均为实测所得，无任何AI套话，新手也能跟着复现，最终实现爬取成功率从12%提升至95%+。
防护侧：通过“Cloudflare JA3+行为风控（前置）+ 前端JS挑战（中端）+ 后端令牌校验（后端）”构建三层防御，拒绝API直调与自动化爬取；反爬侧：通过“1:1还原JA3指纹特征 + 拟人化行为序列模拟 + 逆向还原加密逻辑”突破防护，核心是“模拟真实人类+浏览器环境”；无论攻防，都需基于“理解对方检测逻辑”——防护者预判爬取手段，反爬者拆解防护规则，且合规是所有技术落地的底线。
2026年Cloudflare v4.0的反爬核心已转向“JA3指纹特征校验+行为序列AI分析”，对抗的关键不是“简单伪装”，而是“精准还原真实浏览器特征+拟人化行为模拟”。JA3指纹：1:1复刻真实浏览器的TLS握手参数（包括扩展字段顺序），而非套用现成值；行为序列：基于人类浏览习惯，实现随机化、变速化、误操作模拟，打破AI的行为识别逻辑；全流程协同：JA3保障“准入”，行为序列保障“持续”，代
2026年主流反爬体系全面升级为纵深防御+AI风控，传统爬虫技巧失效。本文从原理层面剖析突破Cloudflare v4.0等防护的4大核心：JA3/TLS指纹精准伪造、行为序列拟人化、JS/WASM逆向、动态令牌时效破解。通过实测代码（成功率95%+）演示如何1:1还原浏览器特征，强调从"简单伪装"转向"原理层博弈"的技术升级。所有技术仅限合规使用，开发者需
2026年企业级爬虫面临的核心挑战是突破Cloudflare v4.0等AI风控系统，实现规模化、低风险的合规数据采集。本文提出一套分层解耦的三位一体架构，通过反反爬网关（JA3/TLS指纹伪造、行为序列拟人化）、分布式任务调度和智能爬虫节点集群，将反反爬能力深度集成到全流程中。架构采用插件化设计，支持动态更新反反爬策略，并配备全链路监控体系。实战验证表明，该方案日均采集千万级数据时被拦截率低于5
本文详细探讨了使用Python构建高效影视资源信息爬虫的完整方案。我们将从爬虫基础原理出发，深入分析现代异步爬虫技术、反反爬策略、数据存储优化等多个方面，并提供完整的可运行代码。本文涉及aiohttp、Playwright、BeautifulSoup4等最新技术栈，适合有一定Python基础的开发者学习参考。
在信息爆炸的今天，新闻数据已成为企业决策、市场分析和学术研究的重要基础。传统的手动收集方式效率低下，而智能化的新闻采集爬虫则能实现自动化、规模化数据获取。本文将详细介绍如何构建一个高性能、可扩展的新闻文章采集爬虫，采用最新的异步并发技术、智能解析算法和反反爬虫策略。
随着人工智能从单一模型能力向演进，应用层与平台层开始出现结构性变化：系统不再仅依赖大模型本身，而是由多个具备不同职能的 AI Agent 共同完成复杂任务。在这一过程中，普遍出现的问题是，导致系统不可控、效率下降与责任边界模糊。与，分别承担战略决策与运行调度职能。二者通过明确分工与结构化协同，构建可控、可扩展的智能协作体系，为组织级智能化与长期数字基础设施建设提供支撑。
还在为写爬虫抠破脑袋、为重复填表熬到半夜？2026年最新爆火的直接把浏览器自动化卷到新高度，AI驱动+一行代码，不管是数据爬取、自动填表还是网页操作，零基础也能秒上手，星标7.6万+可不是吹的😎对比Selenium、Playwright这些老工具，Browser-Use直接把「复杂配置、手写大量代码」的痛点全解决，轻量、无脑、还支持AI自然语言操控，新手也能直接冲，这波必须焊死在开发工具箱里！2
本文探讨了现代网络爬虫面临的挑战及解决方案。针对目标站点响应慢、反爬严格、数据量大等问题，提出结合async/await异步协程与多进程的混合架构：异步协程处理IO密集型任务，多进程突破Python的GIL限制，充分利用多核CPU。文章详细分析了纯异步协程和纯多进程的局限性，阐述了混合架构的分层设计、任务分配原则和关键技术实现，包括进程间通信、异步抓取模块、多进程调度等核心模块。该架构兼顾算力与并
本文详细介绍了使用aiohttp实现带登录态的异步爬虫开发。核心内容包括：1）通过ClientSession自动管理Cookie实现登录态持久化；2）分析目标网站登录接口获取关键参数；3）完整代码实现异步登录和多任务爬取流程；4）针对表单/JSON登录、验证码处理等常见场景的适配方案。相比同步爬虫，aiohttp的异步特性可显著提升爬取效率，其原生Cookie管理机制简化了登录态处理，是高效解决需
大规模爬取建议Scrapy框架，结合中间件处理反爬。提取详情页关键字段：标题、评分、导演、演员、简介、播放链接等。注意处理AJAX加载的数据和动态生成的播放地址。模拟浏览器头部信息（User-Agent、Referer），设置合理请求间隔。分析Libvio.link的网站结构，包括页面布局、数据加载方式（静态/动态）、反爬机制（如验证码、IP限制）等。重点关注影视数据的组织形式（分类、分页、详情页
的组合，实现了某宝数据的高效爬取，核心完成了三个关键环节：通过抓包与开发者工具破解了某宝的 JS 加密参数、使用 execjs 实现了 Python 与 JS 的交互、基于 ThreadPoolExecutor 完成了多线程改造，最终实现了爬取效率的大幅提升。掌握这些技术的核心，并非为了突破反爬进行恶意爬取，而是为了在合法合规的前提下，实现数据的高效获取与分析，让技术服务于合理的业务需求。：严格遵
摘要：本文系统分析了网络爬虫与反爬技术的攻防演进，从技术原理、攻防策略到法律边界三个维度展开探讨。技术层面解析了从静态采集到动态渲染的爬虫技术发展，以及基础防护到智能风控的反爬技术矩阵；攻防层面揭示了从规则对抗到AI赋能的对抗升级，包括分布式架构实践；最后指出未来趋势将向智能对抗与隐私计算方向发展，强调建立"技术+法律+商业"三维防御体系对构建可持续数据生态的重要性。全文展现了
netstat命令能够显示活动的TCP连接、计算机侦听的端口、以太网统计信息、IP路由表、IPv4统计信息（对于IP、ICMP、TCP和UDP协议）以及IPv6统计信息（对于IPv6、ICMPv6、通过IPv6的TCP以及UDP协议）。而且，如果计算机和所在的局域网使用了动态主机配置协议DHCP，使用ipconfig命令可以了解到你的计算机是否成功地租用到了一个IP地址，如果已经租用到，则可以了解
本文介绍了一个基于Python+Django框架开发的二手车数据分析可视化系统。系统采用MySQL数据库存储数据，通过requests爬虫技术从汽车之家平台获取二手车信息，并利用Echarts实现多维度数据可视化展示。核心功能包括：车辆品牌统计、会员注册年份分析、里程区间分布、全国车辆分布地图等可视化图表。项目特色在于整合爬虫技术与数据可视化，为用户提供直观的二手车市场分析工具，降低数据获取与分析
本文系统讲解Python asyncio协程的异常处理和超时控制方法。针对协程执行方式的不同（直接await或创建Task），分别提出异常捕获方案：直接await可使用原生try/except，Task对象需通过await task或回调函数处理异常。重点介绍asyncio.timeout()上下文管理器实现精准超时控制，并给出超时后取消任务的实践建议。最后通过综合案例展示异常处理、超时控制、任务
元宇宙测试实验室整合VR、AR和AI技术，构建沉浸式虚拟测试环境，突破传统测试的物理限制。通过三维建模和区块链技术，实验室可模拟真实场景进行功能、性能及安全测试，显著提升测试覆盖面和效率。虽然面临技术整合、安全风险和成本等挑战，但模块化设计和云端部署等方案可有效应对。这一创新模式将推动软件测试向智能化、协作化方向发展，成为未来软件开发的核心环节。
本文深入探讨aiohttp在异步Python网络编程中的会话复用与连接池优化技术。通过分析ClientSession的核心机制和连接池工作原理，提出全局会话单例模式的基础实践方案，并详细解析TCPConnector关键参数的调优策略。针对常见性能问题提供解决方案，包括连接池耗尽、TIME_WAIT连接堆积等。最后给出高并发场景下的综合优化建议，强调合理配置参数和规范请求处理流程的重要性，以充分发挥
本文针对测试脚本被误判为爬虫的问题，解析主流反爬机制原理并提供解决方案。防爬技术通过浏览器指纹、行为模式等特征识别自动化流量，导致测试中断。解决方案包括：基础伪装（禁用自动化标志、随机化UA）、高级绕过（行为模拟、无头浏览器优化）、企业级方案（反爬API、定制内核）。通过Playwright案例展示如何绕过Cloudflare验证，建议采取优先级策略和持续监控。未来需关注AI行为分析趋势，建立跨团
本文探讨了网站轨迹验证码反爬技术的演进趋势，指出其正朝着复杂化方向发展：轨迹颜色与背景融合、曲线干扰增多、边界模糊化。为应对这一挑战，作者团队通过大量数据训练出通用识别模型，并提供了基于Python的API调用代码示例，支持将验证码图片转为base64格式后提交云端识别。测试结果显示该方案能有效处理各类复杂轨迹验证码，识别结果可通过可视化界面查看。文末提供了验证码识别平台的访问链接供读者体验。（1
图文点选验证码反爬逆向实战过程，图片处理，训练模型，爬虫业务代码编写
摘要：本文详细讲解如何用Python构建稳定的Airbnb爬虫。首先分析Airbnb数据在AI旅行助手、市场预测和内容生成三大场景的应用价值，随后指出Airbnb的反爬难点包括JavaScript渲染、IP限制和页面变动。解决方案采用Playwright进行浏览器自动化，配合住宅代理IP轮换。实战部分涵盖数据定位、爬虫结构设计和反检测策略，最终将房源数据保存为CSV。该方案兼顾灵活性和稳定性，适用
l值：l = V[$_CAHJk(326)](yt[$_CAIAL(291)](o), r[$_CAHJk(766)]())，其中yt[$_CAIAL(291)]其实就JSON.stringify方法，r[$_CAHJk(766)]()就是之前生成的随机字符串。V[$_CAHJk(326)]直接扣代码即可。其中this[$_CBGAs(766)](t)是一个随机字符串生成函数，可以固定写死，new
本文介绍了使用Python的asyncio和aiohttp构建高性能异步爬虫的方法。通过分析同步与异步爬虫的核心差异，指出异步爬虫利用事件循环实现非阻塞请求处理，能显著提升爬取效率。文章详细讲解了环境准备、完整实现代码及核心组件，包括ClientSession共享、Semaphore并发控制和gather批量任务执行。同时提出了关键注意事项，如禁用同步IO操作、全局共享会话等，并给出进阶优化建议，
摘要：协程异步爬虫优化实践 本文针对Python多线程新闻爬虫在万级数据采集时的性能瓶颈，提出基于协程和异步请求的优化方案。通过对比分析，协程在IO密集型任务中展现显著优势：单进程支持上千协程，切换开销仅为线程的1/1000。文章详细拆解了异步架构设计，包括任务生成、信号量控频（MAX_CONCURRENCY=10）、aiohttp异步请求和智能延迟策略，并分享实战中50协程爬取3000条数据无异
本文针对新闻爬虫效率低、易被封禁的问题，提出多线程+智能延迟的进阶解决方案。通过生产者-消费者架构设计，结合三层智能延迟策略（基础随机延迟、动态调整延迟、线程间错峰延迟）和失败重试机制，在腾讯新闻爬取场景中实现效率提升3倍且零封禁。核心创新点包括：1）多线程任务队列避免资源竞争；2）根据响应状态码动态调整请求频率；3）随机User-Agent与线程错峰降低识别风险。附完整代码实现，适合爬虫学习者突
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