Scrapy结合Selenium实现搜索点击爬虫的最佳实践

本文介绍了一款强大的工具——京东店铺所有商品API，它可以帮助用户批量获取指定京东店铺的商品详细信息。通过传入店铺ID，API可返回包括商品名称、价格、库存、销量等在内的多维度数据，响应格式为JSON。文章还提供了Python调用示例，利用`requests`库完成签名生成与数据请求，助力商家管理店铺、开发者构建应用及数据分析人员挖掘商业价值，极大提升电商运营效率。

京东图片搜索商品API简介：在电商快速发展的背景下，用户需求日益多样化。为提升购物体验，京东推出图片搜索商品API，通过上传商品图片（如实物图或宣传图），利用图像识别技术匹配京东商品库，返回相似商品的信息（如名称、价格、销量等）。该API采用HTTP POST请求方式，支持JPEG、PNG等常见图片格式，并可设置分类范围和结果数量限制等可选参数，助力开发者实现更精准的商品搜索，优化用户体验，同时为数据分析与个性化推荐提供支持。本文详细介绍了其功能、使用方法及Python请求示例。

本文探讨如何利用大数据与机器学习技术挖掘瞪羚企业认定标准。通过阿里云的大数据平台和政策宝资源整合能力，结合机器学习算法分析政策文本，提取关键信息，助力企业精准理解认定标准。文章对比了传统获取方式的局限性与新技术的优势，并以案例说明政策宝在申报中的作用，强调数据整合、模型选择及数据安全的重要性，为企业提供发展方向和政策支持。

数据中挖掘能量：能源行业效率提升的秘密

让可穿戴设备更“贴心”：用户体验设计的奥秘

智能手表续航太短？聊聊可穿戴设备的能耗管理黑科技

作为一名大数据开发工程师，我从2020年开始接触阿里云服务，最初简单尝试了QuickBI的可视化功能。2022年，因公司需求深入使用QuickBI进行数据可视化，对比多款工具后选定QuickBI，因其模板丰富、生态完善和技术售后出色。使用过程中，QuickBI的技术支持帮助我解决了诸多难题，如图表配置、复杂需求调试和SQL问题排查。其API接口功能给我留下深刻印象，能有效解决用户权限控制问题。如今再次选择QuickBI用于实时数仓的数据可视化建设，希望它能继续保持优质服务，助力更多开发者成为数据报表大师。

2025自学编程实操指南第一课面向AI编程，第一个实践案例：贪吃蛇游戏

从0到1，用Tableau讲好数据故事

可穿戴设备如何重塑医疗健康：技术解析与应用实战

数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头

腕上的未来——智能手表的演变与市场蓝图

云端智链：挖掘云计算中的大数据潜能

从“笨重大象”到“敏捷火花”：Hadoop与Spark的大数据技术进化之路

1688快递费用API接口为企业和开发者提供自动化、高效化的快递费用查询服务，打破人工查询的繁琐局面。通过输入寄件与收件地址、商品重量、体积及选择快递公司等信息，接口精准计算费用并返回结果，支持中通、圆通等主流快递。输出内容包括快递费用、预估时效及附加费说明，助力电商精细化运营。Python示例代码展示了如何使用requests库发起POST请求并解析响应数据，实现费用查询自动化。

1688 商品详情 API 接口是电商应用开发中的关键工具，尤其适用于整合 1688 平台的商品数据。该接口提供商品的基础属性、价格、库存、图片、描述及商家信息等多维度数据，支持 HTTP GET 和 POST 请求方式。通过必填的商品 ID 及可选的语言参数等，开发者能精准获取并展示商品详情，提升用户体验和决策效率。响应数据包括商品名称、类目、品牌、价格区间、库存、图片列表、详细描述及商家信息等，帮助技术员高效集成接口，实现与 1688 平台的无缝对接。供稿者：Taobaoapi2014。

AI预测体育比赛结果依赖于历史数据、球员表现、球队状态等多因素。通过数据收集与处理、机器学习模型（如回归分析、神经网络）、模拟与蒙特卡洛方法、实时数据分析及自然语言处理等技术，AI能识别影响比赛的关键模式，评估胜负概率，并结合统计学与优化算法不断调整预测，提升准确性。

这套反向海淘独立站系统具备十大特质：1. 商品聚合与自动化采购，无缝对接国内电商平台；2. 多语言本地化体验，适应全球用户；3. 智能物流与清关，优化运输路径；4. 多币种支付保障资金安全；5. 合规与税务自动化处理；6. AI导购提升用户体验；7. 营销工具促进增长；8. 自动化售后与纠纷处理；9. 数据驱动运营决策；10. 微服务架构确保扩展性。成功案例如Superbuy和Panli展示了其高效性和市场竞争力。

从Excel到Hadoop：数据规模的进化之路

搜款网（VVIC）作为专业服装批发平台，提供商品详情数据接口，帮助开发者快速获取商品描述、价格、尺码、颜色、库存等信息。使用该接口需申请开发者权限并遵守平台规定。请求方式为HTTP GET，响应格式为JSON。Python示例代码展示了如何通过API获取商品详情。使用前务必确保合法授权，并注意错误处理和性能优化。

本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案，PAI-RAG 提供全面的生态能力，支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等，助力打造多场景的AI助理，全面提升业务效率与用户体验。

短效HTTP代理IP凭借其独特优势，在数字化时代备受青睐。它能满足多种业务场景，如广告推广、数据采集等，支持多个API参数，提供高效稳定的个性化定制服务。短效代理IP用量大、更换频繁，确保正常访问行为，提升业务执行效率。选择高质量的HTTP代理服务商，能保证更好的稳定性和请求速度，满足用户的核心需求。

Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型，具有 300 亿个参数，能够生成高达 204 帧的视频；Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型，通过结合 130B 参数的大语言模型，语音识别模型与语音合成模型，实现了端到端的文本、语音对话生成，能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署，本文将详细介绍具体操作步骤。

在信息化时代，网络不可或缺。静态代理IP通过增强网络稳定性、确保连接可靠性和提高用户工作效率，显著提升网站访问速度和性能。91HTTP作为高质量代理IP服务商，提供更快的代理连接速度，助力用户高效获取信息。

当数据遇见智能：这对"饭搭子"如何炒出商业价值的满汉全席

该代码使用Python爬取福建省的IP段数据，通过requests和lxml库获取网页内容并解析，提取省、市、区及IP段信息，保存到Pandas DataFrame中。接着根据IP段随机生成IP地址，并将结果写入Excel文件。

大数据揭秘：从数据湖到数据仓库的全面解析

从数据小白到大数据达人：一步步成为数据分析专家

本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。

京东店铺所有商品API接口用于获取指定店铺的全面商品信息，包括基本属性、价格、库存、销售数据等。前期需仔细研读接口文档，掌握请求地址、参数格式及频率限制。接口支持分页和筛选参数，返回JSON格式数据。Python示例中使用`requests`库发送HTTP请求并处理返回数据。该API适用于竞品分析、商品管理工具开发、市场调研及价格监测等场景，助力电商从业者优化运营策略。

Swift中的网络代理设置与数据传输

本文讲述了如何在 PAI-DSW 中集成和利用 Fluid 框架，以及通过动态挂载技术实现 OSS 等存储介质上数据集的快速接入和管理。通过案例演示，进一步展示了动态挂载功能的实际应用效果和优势。

本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。

强化学习在游戏开发中的应用：打造智能化游戏体验

本程序基于进化优化（EO）中的平衡优化器算法，在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制，动态调整搜索参数，确保种群多样性与收敛性的平衡，高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法，结合粒子群优化思想，引入动态调整策略，促进快速探索与有效利用解空间。

Paimon 和 MaxCompute 的对接经历了长期优化，解决了以往性能不足的问题。通过半年紧密合作，双方团队专门提升了 Paimon 在 MaxCompute 上的读写性能。主要改进包括：采用 Arrow 接口减少数据转换开销，内置 Paimon SDK 提升启动速度，实现原生读写能力，减少中间拷贝与转换，显著降低 CPU 开销与延迟。经过双十一实战验证，Paimon 表的读写速度已接近 MaxCompute 内表，远超传统外表。欢迎体验！

在信息化时代，互联网已成为生活的重要部分。使用HTTP代理IP的应用日益增多，但不同用户的代理IP有效率却各不相同。本文介绍了影响代理IP有效率的几个方面，包括代理服务器的性能与稳定性、IP资源质量、目标网站的防护策略和负载情况，以及用户使用时的并发请求控制和网络环境稳定性。通过选择高质量代理、使用就近服务器、定期轮换IP和监控代理池，可以提高代理IP的使用效率。

本文介绍了数据仓库建模规范，包括模型分层、设计、数据类型、命名及接口开发等方面的详细规定。通过规范化分层逻辑、高内聚松耦合的设计、明确的命名规范和数据类型转换规则，提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为企业决策提供支持。

蒙特卡洛模拟是一种利用重复随机抽样解决确定性问题的计算方法，广泛应用于金融领域的不确定性建模和风险评估。本文介绍如何使用Python和EODHD API获取历史交易数据，通过模拟生成未来价格路径，分析投资风险与收益，包括VaR和CVaR计算，以辅助投资者制定合理决策。