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大队长的Scrapy爬虫笔记(三)
本文介绍了使用Scrapy框架爬取博客园新闻数据的完整流程，主要包括： 环境配置：创建虚拟环境并安装Scrapy及相关依赖库，初始化项目并生成爬虫模板。 开发调试：通过创建main.py文件实现Pycharm调试功能，介绍了路径处理的关键方法。 数据提取：详细讲解了XPath和CSS选择器的语法与使用方法，强调编写简洁路径的重要性。 模拟登录：使用undetected_chromedriver实现
在使用pandas进行数据类型转换（astype）时，若目标列包含NaN或inf，直接转为整数会触发IntCastingNaNError错误。本文提出三种解决方案： 使用可空整型Int64：通过.astype('Int64')保留缺失值； 填充缺失值：用默认值（如0或最大值+1）填充后转为标准整型； 局部处理：先dropna转换有效值，再与原索引对齐。 最佳实践：优先选择Int64类型，业务场景明
DeepSeek V3.2正式版发布，带来全面性能提升与多模态增强。更新包括：1）推理性能优化，显存消耗降低20-40%；2）中英文语言能力强化；3）推理能力提升，复杂逻辑与数学任务表现更优；4）训练体系重构，泛化能力增强；5）模型结构调整，支持多种量化方案；6）新增Speciale专业版，专注代码、数学与工程应用。提供HuggingFace和ModelScope开源下载，适用于生产级AI部署与科
本文介绍了Scrapy框架中的中间件系统，包括爬虫中间件和下载器中间件的功能与分类。爬虫中间件负责处理爬虫行为规范，如请求验证；下载器中间件则对请求和响应进行预处理。文章详细列举了各类内置中间件，如HttpErrorMiddleware处理状态码、UserAgentMiddleware管理UA、CookiesMiddleware处理cookie等，并通过两个实战案例演示了UA设置和cookie管理
Crawl4AI 是一个开源的浏览器爬虫框架，专为LLM优化，可将网页转换为干净的Markdown/HTML。它基于Playwright，支持CSS/XPath/LLM等多种提取策略，适用于RAG、数据收集等场景。安装需Python≥3.9，并配置Playwright浏览器。核心组件包括异步爬虫入口、浏览器配置和运行参数管理，提供丰富的Hook机制。文档包含快速入门、配置选项、批量爬取示例及性能优
你的Kotlin代码通常会写在`app/src/main/java/`目录下的相应包名文件夹内。因此，当你准备编写代码时，请确保你在正确的文件中操作。除了Activity文件外，你还可能需要编辑布局文件（位于`res/layout/activity_main.xml`），以定义UI元素如何排列和显示。打开`MainActivity.kt`或者根据需要新建一个Kotlin类文件，在这里编写你的Kot
获取百万级图书网站的数据Kotlin作为语言的选择是好的，因为它有协程可以处理并发，相比Java的线程可能更轻量。然后，大家可能需要了解如何发送HTTP请求，解析HTML或者处理API返回的数据。可能需要用到像Jsoup这样的库来解析HTML，或者如果网站有API的话，直接用API获取JSON数据会更方便。
创建一个完整的app代码涉及到很多复杂的步骤，包括设计、前端和后端的开发、测试等。由于篇幅和时间限制，我无法为您提供一个完整的app代码，但我可以为您提供一些简单的示例或框架，以帮助您入门。Flutter是Google的开源移动UI工具包，用于开发原生的iOS和Android应用。对于Android应用，您可以使用Kotlin和Android Studio来开发。对于iOS应用，您可以使用Swif
利用星鸦优化算法(NOA)求解标准的柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem, FJSP)其中：main.m是主函数运行即可；NOA.m是算法的代码；colorplus.p是一个颜色补充包，用于获得甘特图的颜色配置；cheatsheet.png是colorplus.p颜色补充包中的颜色参考示范以及调用方法说明；gantt_chart.m用来绘制
2025年爬虫技术框架全景解析：经典与AI并存的时代。Scrapy仍是企业级数据采集的基石，其稳定性和工程化思维不可替代；Crawl4AI代表AI原生框架的崛起，通过自然语言交互重构数据采集范式；Playwright持续领跑动态页面处理，成为复杂交互场景的首选；Portia为非技术人员提供零代码可视化方案；Thunderbit则以轻量化AI工具满足快速开发需求。技术选型应注重场景适配，掌握&quo
当我们了解了Scrapy爬虫框架的用法过后，这些框架都是在同一台主机上运行的，爬取效率比较有限。如果能够用多台主机协同爬取，那么爬取效率必然会成倍增长，这就是分布式爬虫的优势。这里我们就来了解一下分布式爬虫的基本原理，以及 Scrapy 实现分布式爬虫的流程。
摘要：本文针对Python开发中常见的pip install网络报错NewConnectionError: [Errno -2] Name or service not known问题，提供了全面的解决方案。该错误通常由DNS解析失败、网络配置问题或代理防火墙限制引起。文章详细介绍了检查网络连接、修改DNS设置（如使用Google DNS）、配置代理服务器、切换国内镜像源、检查防火墙设置以及更新p
摘要：本文针对PyCharm控制台使用pip install时出现的SSLError: TLSV1_ALERT_PROTOCOL_VERSION错误进行分析，指出该问题通常由系统OpenSSL版本过旧导致。文章提供了多种解决方案：更新OpenSSL版本、重装Python环境、使用国内镜像源、升级pip版本、设置环境变量等，并详细说明了macOS环境下的具体操作步骤。通过验证SSL配置和调整网络连接
本文介绍了一个使用Scrapy+Selenium批量爬取汽车之家车型外观图的爬虫项目。项目通过Scrapy框架进行高效调度，结合Selenium解决动态页面加载问题，实现了对汽车之家全车型外观图的自动化采集。核心功能包括：1) 定义数据模型存储车型信息；2) 使用Selenium进行动态交互（点击外观标签、展开图片）；3) 支持批量爬取和断点续传；4) 优化反爬策略（UA伪装、无头模式）。该项目可
安装scrapy报错出错提示（1）：Cannot unpack fileC:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\pip-rfrf157n-unpack\simple …或（2）Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Microsoft VisualC++ Build To
根源出在copy.deepcopy(self)函数上，其在序列化操作时面对_thread.lock会无法序列化。其中循环中注释掉的那一行是原代码，做了一个简单的判断，对于_thread.lock和lock的不做操作，绕过去。所谓浅层解决办法，就是顾头不顾腚，绕过去再说，不是终极解决办法，不过有用咱就先用着。这显然不是去根的办法，不过应应急还是可以的。等我回头有时间了，看看有没有根治的办法吧。函数：
问题UserWarning: You do not have a working installation of the service_identity module: 'cannot import name 'opentype''.Please install it from <https://pypi.python.org/pypi/service_identity&g
【代码】头歌：Scrapy爬虫之热门网站数据爬取。
通过以上内容，你可以深入了解 Scrapy-Redis 的分布式结构、环境搭建、源码优化、Redis 队列机制、调度器功能、优先级管理、管道处理以及分布式爬虫的部署与实战。调度器的主要职责是从 Redis 中获取请求并将其分发给爬虫实例，同时将响应结果放回 Redis 中，以便后续处理。: 爬取的数据可以存储在 Redis 中，或者通过 Scrapy 的管道将数据存储到其他数据库中。类是 Scra
数据可视化模块的实现依赖于多种技术的协同工作，使用Python编写的爬虫程序负责从网站上抓取海量城市交通和拥堵数据，将这些非结构化数据导入到Hadoop分布式文件系统中进行存储和管理，利用Spark框架对这些大规模数据进行快速的计算和分析，将处理后的结果存入Hive数据库中以方便后续查询和检索，后端采用Django框架搭建Web应用服务器，前端则使用Vue.js库来创建交互式界面，并通过Echar
【Python大数据+AI毕设实战】中国水污染监测数据可视化分析系统
用户端功能注册登录：用户可以通过手机号注册和密码登录，支持密码找回和重置功能。个人中心：用户可以查看和编辑个人资料，如用户名、邮箱、手机号等，并支持密码的修改。历史浏览记录：系统记录用户的浏览历史和搜索记录，方便用户回顾。公告评论：用户可以对公告进行评论并参与讨论。标签筛选管理员端功能数据爬取：从电商平台（淘宝）爬取商品数据，。用户行为分析：分析用户的浏览、搜索、购买行为，以进行个性化推荐和分析。
基于python租房大数据分析系统 房屋数据分析推荐 scrapy爬虫+可视化大屏 贝壳租房网 计算机毕业设计 推荐系统（源码+文档）✅
基础的数据分析Excel熟练就可以，有些公司要求并不高。Excel就是数据库的基本形态，学好了有帮助的，后面学Python，数据库都会容易点。
随着时代的发展考研的人越来越多，但是很多时候人们对考研院校的报考信息并不是很清楚，为了让更多的人看到考研院校报名数据的直观数据我们通过Python语言我开发了基于Scrapy的考研院校报名数据分析系统。基于Scrapy的考研院校报名数据分析系统从实际出发结合自己的个人经验并调查周边人群而确定的实际需求。基于Scrapy的考研院校报名数据分析系统使用当前最主流的Python语言来进行开发，在数据库选
【Python大数据+AI毕设实战】新疆特产销售数据可视化分析系统、计算机毕业设计、包括数据爬取、Spark、数据分析、数据可视化、Hadoop、实战教学
【Python大数据+AI毕设实战】水质数据可视化分析系统、计算机毕业设计、包括数据爬取、Spark、数据分析、数据可视化、Hadoop、实战教学
本文设计并实现了一个基于大数据的动漫推荐系统，利用Python、Django和Vue等技术，结合Spark和Hadoop处理哔哩哔哩的海量动漫数据。系统通过协同过滤算法提供个性化推荐，并集成数据可视化功能，展示动漫流行趋势、用户偏好等关键指标。研究不仅优化了哔哩哔哩的运营效率和用户体验，还为动漫行业提供了数据支持和市场洞察。未来将进一步完善系统功能，推动行业创新发展。关键词：Django技术、动漫
本文提出基于Spark技术的智能交通数据分析系统，旨在解决城市化进程中交通管理的动态性、实时性挑战。系统采用Python+Spark+Flask+Echarts+Scrapy技术栈，包含数据采集、分析和可视化三大模块。通过SparkCore、SparkSQL进行多源交通数据的批处理和实时计算，利用Flask构建后端服务，Echarts实现交互式可视化。系统可提供实时交通监测、历史拥堵分析、流量预测
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想看其他类型的计算机毕业设计作品也可以和我说~都有~ 谢谢大家！有技术这一块问题大家可以评论区交流或者私我~
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