python编程-29：Scrapy爬虫基本使用
2021-11-18
116
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
python编程-29：Scrapy爬虫基本使用
目录
相关文章
|
12天前
|
存储
人工智能
数据处理
|
1天前
|
测试技术
Python
Python模块化方式编程实践
Python模块化编程提升代码质量，包括：定义专注单一任务的模块；使用`import`导入模块；封装函数和类，明确命名便于重用；避免全局变量降低耦合；使用文档字符串增强可读性；为每个模块写单元测试确保正确性；重用模块作为库；定期维护更新以适应Python新版本。遵循这些实践，可提高代码可读性、重用性和可维护性。
18
2
2
|
7天前
|
测试技术
调度
索引
|
8天前
|
网络协议
算法
网络架构
|
8天前
|
机器学习/深度学习
数据挖掘
算法框架/工具
|
8天前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
数据挖掘
实用技巧：提高 Python 编程效率的五个方法
本文介绍了五个提高 Python 编程效率的实用技巧，包括使用虚拟环境管理依赖、掌握列表推导式、使用生成器提升性能、利用装饰器简化代码结构以及使用 Jupyter Notebook 进行交互式开发。通过掌握这些技巧，可以让你的 Python 编程更加高效。
12
1
1
|
8天前
|
算法
Python
|
10天前
|
数据采集
存储
中间件
【专栏】Scrapy：解锁网络爬虫新境界
【4月更文挑战第27天】Scrapy是Python的高效爬虫框架，以其异步处理、多线程和中间件机制提升爬取效率。它的灵活性体现在可定制化组件、支持多种数据库存储及与Selenium、BeautifulSoup等工具集成。Scrapy易于扩展，允许自定义下载器和解析器。在实践中，涉及项目配置、Spider类编写、数据抓取、存储与分析。面对动态网页和反爬机制，Scrapy可通过Selenium等工具应对，但需注意法规与道德规范。随着技术发展，Scrapy将在网络爬虫领域持续发挥关键作用。
16
2
2
|
11天前
|
机器学习/深度学习
数据挖掘
API
|
11天前
|
人工智能
算法
调度