Django WebSocket 服务器搭建指南

2024-10-11 12:55:49

1. 安装必要的包

首先,安装 django channels 和其依赖:

bash
pip install channels daphne

2. 配置 django 项目

settings.py 中添加 channels 配置:

python

installed_apps = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'channels', # 添加这行
'your_app', # 你的应用名
]

asgi_application = "your_project.asgi.application"

# channels 配置
channel_layers = {
'default': {
'backend': 'channels.layers.inmemorychannellayer'
}
}

3. 创建 asgi 文件

在项目根目录创建或修改 asgi.py

python

import os
from django.core.asgi import get_asgi_application
from channels.routing import protocoltyperouter, urlrouter
from channels.auth import authmiddlewarestack
import your_app.routing # 稍后我们会创建这个

os.environ.setdefault('django_settings_module', 'your_project.settings')

application = protocoltyperouter({
"http": get_asgi_application(),
"websocket": authmiddlewarestack(
urlrouter(
your_app.routing.websocket_urlpatterns
)
),
})

4. 创建 consumer

在你的应用目录中创建 consumers.py

python

from channels.generic.websocket import asyncwebsocketconsumer
import json

class chatconsumer(asyncwebsocketconsumer):
async def connect(self):
self.room_name = self.scope['url_route']['kwargs']['room_name']
self.room_group_name = f'chat_{self.room_name}'

# 加入房间组
await self.channel_layer.group_add(
self.room_group_name,
self.channel_name
)

await self.accept()

async def disconnect(self, close_code):
# 离开房间组
await self.channel_layer.group_discard(
self.room_group_name,
self.channel_name
)

async def receive(self, text_data):
text_data_json = json.loads(text_data)
message = text_data_json['message']

# 发送消息到房间组
await self.channel_layer.group_send(
self.room_group_name,
{
'type': 'chat_message',
'message': message
}
)

async def chat_message(self, event):
message = event['message']

# 发送消息到 websocket
await self.send(text_data=json.dumps({
'message': message
}))

5. 配置路由

在你的应用目录中创建 routing.py

python

from django.urls import re_path
from . import consumers

websocket_urlpatterns = [
re_path(r'ws/chat/(?pw+)/$', consumers.chatconsumer.as_asgi()),
]

6. 创建视图和模板

views.py 中:

python

from django.shortcuts import render

def chat_room(request, room_name):
return render(request, 'chat_room.html', {
'room_name': room_name
})

创建 templates/chat_room.html

html




chat room







{{ room_name|json_script:"room-name" }}


7. 配置 url

urls.py 中:

python

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
path('chat//', views.chat_room, name='chat_room'),
]

8. 运行服务器

使用 daphne 运行服务器:

bash
daphne your_project.asgi:application

故障排查

  1. websocket 连接失败
    • 检查 url 配置是否正确
    • 确保 asgi_application 设置正确
    • 查看浏览器控制台的错误信息
  2. 消息不广播
    • 检查 channel_layers 配置
    • 确保 group_send 调用正确
  3. 身份验证问题
    • 检查 authmiddlewarestack 配置
    • 确保用户已登录(如果需要)
  4. 性能问题
    • 考虑使用 redis 作为 channel layer 后端
    • 优化消息处理逻辑
  5. 连接突然关闭
    • 检查服务器日志
    • 确保没有未捕获的异常
  6. cors 问题
    • 配置适当的 cors 头
    • 使用 django-cors-headers
  7. ssl/https 配置
    • 确保 websocket url 使用 wss:// 而不是 ws://
    • 正确配置 ssl 证书
  8. 部署问题
    • 确保使用 asgi 服务器(如 daphne 或 uvicorn)
    • 检查反向代理配置(nginx、apache 等)

记住,使用 print() 或日志记录来调试 websocket 代码。你也可以使用 django debug toolbar 的 channels 面板来监控 websocket 连接和消息。

这个指南涵盖了在 django 项目中搭建 websocket 服务器的主要步骤,包括安装必要的包、配置 django 项目、创建 asgi 文件、实现 consumer、配置路由、创建视图和模板,以及运行服务器。我还添加了一些常见问题的故障排查方法。

感谢提供:05互联

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Python Web 框架Django 集成 pytest 自动化测试指南

2024-10-11 12:51:05

1. 安装必要的包

首先,我们需要安装 pytest 和 pytest-django:

bash
pip install pytest pytest-django

2. 配置 pytest

在项目根目录创建 pytest.ini 文件:

ini

[pytest]
django_settings_module = your_project.settings
python_files = tests.py test_*.py *_tests.py

确保将 your_project 替换为您的实际 django 项目名称。

3. 创建测试目录

在每个 django 应用中创建一个 tests 目录,并在其中创建 __init__.py 文件:

 

your_app/
tests/
__init__.py
test_models.py
test_views.py

4. 编写测试用例

test_models.py 中编写模型测试:

python

import pytest
from your_app.models import yourmodel

@pytest.mark.django_db
def test_your_model():
model = yourmodel.objects.create(name="test")
assert model.name == "test"

test_views.py 中编写视图测试:

python

import pytest
from django.urls import reverse

@pytest.mark.django_db
def test_your_view(client):
url = reverse('your-view-name')
response = client.get(url)
assert response.status_code == 200

5. 使用 fixtures

创建 conftest.py 文件来定义 fixtures:

python

import pytest
from your_app.models import yourmodel

@pytest.fixture
def sample_model(db):
return yourmodel.objects.create(name="sample")

在测试中使用 fixture:

python

def test_your_model_with_fixture(sample_model):
assert sample_model.name == "sample"

6. 运行测试

在命令行中运行:

bash
pytest

7. 配置测试覆盖率

安装 pytest-cov:

bash
pip install pytest-cov

运行带覆盖率报告的测试:

bash
pytest --cov=your_app

8. 集成到 ci/cd

.gitlab-ci.yml.github/workflows/main.yml 中添加测试步骤:

yaml

test:
script:
- pip install -r requirements.txt
- pytest --cov=your_app

故障排查

  1. 数据库访问问题
    • 确保使用了 @pytest.mark.django_db 装饰器
    • 检查数据库配置是否正确
  2. 导入错误
    • 确保 pythonpath 正确设置
    • 检查 pytest.ini 中的 django_settings_module
  3. fixture 未被识别
    • 确保 conftest.py 文件位于正确的目录
    • 检查 fixture 名称是否拼写正确
  4. 静态文件问题
    • conftest.py 中添加 pytest.mark.django_db(transaction=true)
    • 使用 django.test.override_settings 来修改测试时的设置
  5. 测试运行缓慢
    • 使用 --reuse-db 选项重用数据库
    • 考虑使用 pytest-xdist 进行并行测试
  6. 视图测试失败
    • 检查 url 配置
    • 确保使用了正确的 http 方法(get, post 等)
  7. 模型测试失败
    • 检查模型字段定义
    • 确保测试数据符合模型约束
  8. 无法捕获打印输出
    • 使用 -s 选项运行 pytest

记住,可以使用 pytest -v 来获取更详细的测试输出,这对调试非常有帮助。此外,pytest --pdb 可以在测试失败时进入 python 调试器。

这个指南涵盖了在 django 项目中集成和使用 pytest 的主要步骤,包括安装、配置、编写测试用例、使用 fixtures、运行测试、配置测试覆盖率,以及集成到 ci/cd 流程中。我还添加了一些常见问题的故障排查方法。

感谢提供:05互联

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Python Web 框架 Django 快速入门指南

2024-10-11 12:47:09

1. 安装 django

首先,确保您已安装 python。然后使用 pip 安装 django:

 
pip install django

2. 创建项目

在命令行中执行:

 

django-admin startproject myproject
cd myproject

3. 创建应用

 
python manage.py startapp myapp

4. 配置设置

编辑 myproject/settings.py,将 'myapp' 添加到 installed_apps 列表中。

5. 定义模型

myapp/models.py 中定义您的数据模型:

python

from django.db import models

class item(models.model):
name = models.charfield(max_length=100)
description = models.textfield()

def __str__(self):
return self.name

6. 创建数据库表

 

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

7. 创建视图

myapp/views.py 中创建视图:

python

from django.shortcuts import render
from .models import item

def item_list(request):
items = item.objects.all()
return render(request, 'item_list.html', {'items': items})

8. 配置 url

myproject/urls.py 中添加:

python

from django.urls import include, path

urlpatterns = [
path('', include('myapp.urls')),
]

创建 myapp/urls.py:

python

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
path('', views.item_list, name='item_list'),
]

9. 创建模板

myapp/templates/ 目录下创建 item_list.html:

html

items



    {% for item in items %}
  • {{ item.name }} - {{ item.description }}

  • {% endfor %}

10. 运行服务器

 
python manage.py runserver

访问 http://127.0.0.1:8000 查看您的应用。

故障排查

  1. 数据库迁移问题
    • 确保所有更改都已提交到 git
    • 删除所有迁移文件和数据库,重新运行 makemigrationsmigrate
  2. 静态文件不加载
    • 检查 static_urlstatic_root 设置
    • 运行 python manage.py collectstatic
  3. 模板不显示
    • 确保模板文件位于正确的目录
    • 检查视图中的上下文变量名称是否正确
  4. url 解析错误
    • 检查 url 配置中的路径是否正确
    • 确保视图函数名称拼写正确
  5. 数据库查询返回错误结果
    • 使用 django shell 测试查询
    • 检查模型关系和字段定义
  6. 服务器启动失败
    • 检查 settings.py 中的数据库配置
    • 确保所有必要的依赖都已安装
  7. 表单提交问题
    • 检查 csrf 令牌是否正确包含在表单中
    • 验证表单数据是否正确清理和验证

记住,使用 python manage.py shell 可以交互式地测试代码,这对调试非常有用。此外,django 的调试页面通常会提供有用的错误信息和回溯。

这个指南涵盖了 django 的基本概念和操作步骤,包括项目创建、应用配置、模型定义、视图编写、url 配置和模板创建。我还加入了一些常见问题的故障排查方法。

感谢提供:05互联

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Python爬虫AJAX数据爬取和HTTPS访问详细步骤

2024-10-10 23:42:09

我会为您详细介绍如何使用python爬虫处理ajax数据爬取和https访问。这两个主题在现代网络爬虫中非常重要,因为许多网站使用ajax动态加载内容,而https则是当前网络安全的标准。让我们逐步深入探讨这两个主题。

  1. ajax数据爬取

ajax(asynchronous javascript and xml)允许网页在不刷新整个页面的情况下更新部分内容。爬取ajax加载的数据通常有两种方法:直接请求api或使用浏览器自动化工具。

1.1 直接请求api

步骤: a) 使用浏览器开发者工具分析网络请求 b) 找到ajax请求的url、参数和头信息 c) 使用python发送相同的请求

示例代码:

python

import requests
import json

def fetch_ajax_data(url, params, headers):
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
return response.json()

# 示例使用
url = 'https://api.example.com/data'
params = {
'page': 1,
'limit': 10
}
headers = {
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36',
'referer': 'https://www.example.com',
'x-requested-with': 'xmlhttprequest'
}

data = fetch_ajax_data(url, params, headers)
print(json.dumps(data, indent=2))

1.2 使用selenium模拟浏览器行为

当api难以直接访问时,可以使用selenium来模拟真实的浏览器行为。

python

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import options
from selenium.webdriver.common.by import by
from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec
import json

def fetch_ajax_data_with_selenium(url):
chrome_options = options()
chrome_options.add_argument("--headless")

driver = webdriver.chrome(options=chrome_options)
driver.get(url)

# 等待特定元素加载完成
element = webdriverwait(driver, 10).until(
ec.presence_of_element_located((by.class_name, "data-container"))
)

# 提取数据
data = driver.execute_script("return window.ajaxdata;") # 假设数据存储在全局变量中

driver.quit()
return data

# 使用示例
url = 'https://www.example.com/ajax-page'
data = fetch_ajax_data_with_selenium(url)
print(json.dumps(data, indent=2))

  1. https访问

https(http secure)是http的安全版本,使用ssl/tls进行加密。python的requests库默认支持https,但有时可能需要额外配置。

2.1 基本https请求

python

import requests

def fetch_https_data(url):
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # 如果请求不成功则抛出异常
return response.text

# 使用示例
url = 'https://api.github.com'
data = fetch_https_data(url)
print(data)

2.2 处理ssl证书验证

有时可能遇到ssl证书验证问题,特别是对于自签名证书。

python

import requests
import certifi

def fetch_https_data_with_cert(url):
response = requests.get(url, verify=certifi.where())
response.raise_for_status()
return response.text

# 使用示例
url = 'https://self-signed.badssl.com/'
try:
data = fetch_https_data_with_cert(url)
print(data)
except requests.exceptions.sslerror as e:
print(f"ssl证书验证失败: {e}")

2.3 客户端证书认证

某些https服务可能需要客户端证书认证。

python

import requests

def fetch_https_data_with_client_cert(url, cert_path):
response = requests.get(url, cert=cert_path)
response.raise_for_status()
return response.text

# 使用示例
url = 'https://client.badssl.com/'
cert_path = ('path/to/client.crt', 'path/to/client.key')
try:
data = fetch_https_data_with_client_cert(url, cert_path)
print(data)
except requests.exceptions.requestexception as e:
print(f"请求失败: {e}")

  1. 综合实例:爬取使用ajax和https的网站

让我们创建一个更复杂的爬虫,它能处理ajax加载的内容和https连接:

python

import requests
import json
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import options
from selenium.webdriver.common.by import by
from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec

class advancedscraper:
def __init__(self):
self.session = requests.session()
self.session.headers.update({
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36'
})

chrome_options = options()
chrome_options.add_argument("--headless")
self.driver = webdriver.chrome(options=chrome_options)

def fetch_api_data(self, url, params=none):
response = self.session.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
return response.json()

def fetch_ajax_data(self, url):
self.driver.get(url)

# 等待ajax内容加载
webdriverwait(self.driver, 10).until(
ec.presence_of_element_located((by.class_name, "ajax-content"))
)

# 提取数据
data = self.driver.execute_script("return window.ajaxdata;")
return data

def scrape_website(self, base_url, api_endpoint):
# 爬取主页面
main_page = self.session.get(base_url)
main_page.raise_for_status()

# 爬取api数据
api_data = self.fetch_api_data(api_endpoint)

# 爬取ajax加载的数据
ajax_data = self.fetch_ajax_data(base_url)

return {
'main_page': main_page.text,
'api_data': api_data,
'ajax_data': ajax_data
}

def close(self):
self.driver.quit()

# 使用示例
def main():
scraper = advancedscraper()
try:
data = scraper.scrape_website(
'https://example.com',
'https://api.example.com/data'
)
print(json.dumps(data, indent=2))
finally:
scraper.close()

if __name__ == '__main__':
main()

  1. 注意事项和最佳实践
  • 遵守网站的robots.txt规则和使用条款。
  • 实现请求延迟和重试机制,避免对服务器造成过大负担。
  • 正确处理https证书,特别是对于自签名证书。
  • 使用会话(session)对象来维持cookies和连接池。
  • 对于大规模爬虫,考虑使用异步库如aiohttp来提高效率。
  • 定期检查和更新你的爬虫代码,因为网站结构和api可能会改变。
  • 使用代理服务器轮换ip地址,避免被封禁。
  • 妥善保管api密钥和客户端证书等敏感信息。

这个详细指南涵盖了ajax数据爬取和https访问的主要方面。通过结合使用requests库和selenium,你可以处理大多数现代网站的爬取需求。记住,网络爬虫应该以负责任和合法的方式进行,尊重网站所有者的权利和服务器资源。

感谢提供:05互联

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Python爬虫实战实现XPath和lxml详细步骤

2024-10-10 23:35:05

我会为您详细介绍如何在python爬虫中实现xpath和使用lxml库。这两个工具在网页解析和数据提取中非常强大。让我们逐步深入探讨它们的使用方法。

  1. 安装必要的库

首先,我们需要安装lxml库,它提供了xpath支持:

bash
pip install lxml requests
  1. xpath基础

xpath是一种在xml文档中查找信息的语言。它可以用来在html中选择元素。以下是一些常用的xpath表达式:

  • /html/body: 选择html文档的body元素
  • //div: 选择所有div元素,不管它们在文档中的位置
  • //div[@class="content"]: 选择所有class属性为"content"的div元素
  • //a/@href: 选择所有a元素的href属性值
  • //p/text(): 选择所有p元素的文本内容
  1. 使用lxml和xpath解析html

让我们创建一个基本的爬虫,使用lxml和xpath来提取网页信息:

python

import requests
from lxml import etree

def scrape_website(url):
# 发送http请求
headers = {
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析html
html = etree.html(response.content)

# 使用xpath提取信息
title = html.xpath('//title/text()')[0]
paragraphs = html.xpath('//p/text()')
links = html.xpath('//a/@href')

return {
'title': title,
'paragraphs': paragraphs,
'links': links
}

# 使用示例
result = scrape_website('https://example.com')
print(f"title: {result['title']}")
print(f"number of paragraphs: {len(result['paragraphs'])}")
print(f"number of links: {len(result['links'])}")

  1. 高级xpath技巧

4.1 使用contains()函数

python

# 选择所有包含"news"类的div元素
news_divs = html.xpath('//div[contains(@class, "news")]')

4.2 选择特定位置的元素

python

# 选择第一个段落
first_paragraph = html.xpath('//p[1]/text()')

4.3 选择多个属性

python

# 选择所有class为"content"且id为"main"的div元素
content_divs = html.xpath('//div[@class="content" and @id="main"]')

4.4 使用轴选择相关元素

python

# 选择所有具有子元素p的div元素
divs_with_p = html.xpath('//div[child::p]')

# 选择所有具有属性class的元素的父元素
parents = html.xpath('//*[@class]/parent::*')

  1. 实战示例:爬取新闻网站

让我们创建一个更复杂的爬虫,爬取一个假设的新闻网站:

python

import requests
from lxml import etree
import csv

def scrape_news_website(url):
headers = {
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = etree.html(response.content)

# 提取新闻文章
articles = []
for article in html.xpath('//div[@class="article"]'):
title = article.xpath('.//h2/text()')[0]
summary = article.xpath('.//p[@class="summary"]/text()')[0]
author = article.xpath('.//span[@class="author"]/text()')[0]
date = article.xpath('.//span[@class="date"]/text()')[0]
link = article.xpath('.//a[@class="read-more"]/@href')[0]

articles.append({
'title': title,
'summary': summary,
'author': author,
'date': date,
'link': link
})

return articles

def save_to_csv(articles, filename):
with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
fieldnames = ['title', 'summary', 'author', 'date', 'link']
writer = csv.dictwriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

writer.writeheader()
for article in articles:
writer.writerow(article)

# 主函数
def main():
url = 'https://example-news-site.com'
articles = scrape_news_website(url)
save_to_csv(articles, 'news_articles.csv')
print(f"scraped {len(articles)} articles and saved to news_articles.csv")

if __name__ == '__main__':
main()

  1. 处理动态加载的内容

有些网站使用javascript动态加载内容。在这种情况下,我们可能需要使用selenium来渲染页面:

python

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import options
from lxml import etree
import time

def scrape_dynamic_website(url):
chrome_options = options()
chrome_options.add_argument("--headless") # 无头模式

driver = webdriver.chrome(options=chrome_options)
driver.get(url)

# 等待页面加载(你可能需要调整等待时间)
time.sleep(5)

# 获取渲染后的html
html_content = driver.page_source
driver.quit()

# 解析html
html = etree.html(html_content)

# 使用xpath提取信息
# ...(根据具体网站结构编写xpath)

return extracted_data

# 使用示例
data = scrape_dynamic_website('https://example-dynamic-site.com')

  1. 性能优化技巧
  • 使用 lxml.etree.htmlparser(recover=true) 来处理不规范的html。
  • 对于大型文档,考虑使用 xpath() 方法的 smart_strings=false 参数来提高性能。
  • 如果你多次使用相同的xpath表达式,可以预编译它:
    python

    title_xpath = etree.xpath('//title/text()')
    title = title_xpath(html)[0]

  1. 注意事项
  • 始终遵守网站的robots.txt规则和使用条款。
  • 添加适当的延迟,避免对目标服务器造成过大负担。
  • 处理可能的异常,如网络错误、解析错误等。
  • 定期检查和更新你的xpath表达式,因为网站结构可能会改变。

这个详细指南涵盖了使用xpath和lxml进行网页爬取的基础知识到高级技巧。xpath是一个强大的工具,可以精确地定位和提取html文档中的数据。结合lxml库,你可以创建高效且灵活的爬虫。

记住,网页爬取应该负责任地进行,尊重网站所有者的权利和服务器资源。

感谢提供:05互联

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Python实现urllib3和requests库使用详细步骤

2024-10-10 23:29:56

我会为您详细介绍如何在python中使用urllib3和requests库。这两个库都是用于发送http请求的强大工具,但有一些不同之处。让我们逐步深入探讨它们的使用方法。

  1. urllib3

urllib3是一个功能强大的http客户端库,提供了线程安全的连接池和文件分部上传等特性。

1.1 安装urllib3

bash
pip install urllib3

1.2 基本使用

python

import urllib3

# 禁用警告(在生产环境中不建议这么做)
urllib3.disable_warnings()

# 创建 poolmanager 实例
http = urllib3.poolmanager()

# 发送get请求
response = http.request('get', 'https://api.example.com/users')

# 打印响应状态和数据
print(response.status)
print(response.data.decode('utf-8'))

1.3 发送post请求

python

import json

data = {'username': 'john', 'password': 'secret'}
encoded_data = json.dumps(data).encode('utf-8')

response = http.request(
'post',
'https://api.example.com/login',
body=encoded_data,
headers={'content-type': 'application/json'}
)

print(response.status)
print(response.data.decode('utf-8'))

1.4 处理超时和重试

python

from urllib3.util.retry import retry
from urllib3.util.timeout import timeout

retries = retry(total=3, backoff_factor=0.1)
timeout = timeout(connect=5.0, read=10.0)

http = urllib3.poolmanager(retries=retries, timeout=timeout)

response = http.request('get', 'https://api.example.com/users')

1.5 使用连接池

python

# 创建一个连接池
pool = urllib3.httpconnectionpool('api.example.com', maxsize=10)

# 使用连接池发送请求
response = pool.request('get', '/users')

1.6 处理ssl证书验证

python

import certifi

http = urllib3.poolmanager(
cert_reqs='cert_required',
ca_certs=certifi.where()
)

response = http.request('get', 'https://api.example.com/users')

  1. requests

requests是一个更高级的http库,提供了更简单的api和更多的功能。

2.1 安装requests

bash
pip install requests

2.2 基本使用

python

import requests

# 发送get请求
response = requests.get('https://api.example.com/users')

# 打印响应状态和内容
print(response.status_code)
print(response.text)

# 自动解析json响应
data = response.json()
print(data)

2.3 发送post请求

python

data = {'username': 'john', 'password': 'secret'}
response = requests.post('https://api.example.com/login', json=data)

print(response.status_code)
print(response.json())

2.4 自定义请求头

python

headers = {'user-agent': 'myapp/1.0'}
response = requests.get('https://api.example.com/users', headers=headers)

2.5 处理会话和cookie

python

# 创建会话
session = requests.session()

# 登录
login_data = {'username': 'john', 'password': 'secret'}
session.post('https://api.example.com/login', json=login_data)

# 使用同一会话发送后续请求
response = session.get('https://api.example.com/dashboard')

2.6 文件上传

python

files = {'file': open('document.pdf', 'rb')}
response = requests.post('https://api.example.com/upload', files=files)

2.7 处理超时和重试

python

from requests.adapters import httpadapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import retry

retry_strategy = retry(
total=3,
backoff_factor=0.1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504]
)
adapter = httpadapter(max_retries=retry_strategy)
session = requests.session()
session.mount('https://', adapter)
session.mount('http://', adapter)

response = session.get('https://api.example.com/users', timeout=5)

2.8 流式请求

python

with requests.get('https://api.example.com/large-file', stream=true) as r:
r.raise_for_status()
with open('large-file.zip', 'wb') as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)

  1. 实战示例:使用requests爬取网页并解析内容
python

import requests
from bs4 import beautifulsoup

def scrape_website(url):
headers = {
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36'
}

try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status() # 如果请求不成功则抛出异常

soup = beautifulsoup(response.text, 'html.parser')

# 提取标题
title = soup.title.string if soup.title else 'no title found'

# 提取所有段落文本
paragraphs = [p.text for p in soup.find_all('p')]

# 提取所有链接
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=true)]

return {
'title': title,
'paragraphs': paragraphs,
'links': links
}
except requests.requestexception as e:
print(f"请求错误: {e}")

return none

# 使用示例
result = scrape_website('https://example.com')
if result:
print(f"title: {result['title']}")
print(f"number of paragraphs: {len(result['paragraphs'])}")
print(f"number of links: {len(result['links'])}")

  1. urllib3 和 requests 的比较
  • urllib3 是一个低级库,提供了更多的控制和自定义选项。
  • requests 是基于 urllib3 构建的高级库,提供了更简单和更直观的 api。
  • urllib3 可能在某些情况下性能更好,特别是在需要精细控制连接池时。
  • requests 提供了更多开箱即用的功能,如自动处理 cookies、重定向等。

选择使用哪个库取决于您的具体需求。对于大多数情况,requests 足够满足需求并且更容易使用。但如果您需要更底层的控制或者在性能关键的应用中,urllib3 可能是更好的选择。

这个详细指南涵盖了 urllib3 和 requests 的基本到高级用法。在实际应用中,您可能需要根据具体的爬取目标和网站结构来调整这些代码。记得始终遵守网站的 robots.txt 规则和使用条款,确保您的爬虫行为是合法和道德的。

感谢提供:05互联

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Python爬虫urllib使用和进阶详细步骤

2024-10-10 23:24:28

详细介绍python爬虫中urllib的使用和进阶技巧。urllib是python标准库中用于处理url的模块,它包含了几个子模块,我们将逐步深入探讨。

  1. urllib基础使用

1.1 导入必要的模块

python
from urllib import request, parse, error

1.2 发送get请求

python

url = "https://www.example.com"
response = request.urlopen(url)
html = response.read().decode('utf-8')
print(html)

1.3 发送post请求

python

data = parse.urlencode({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}).encode('utf-8')
req = request.request(url, data=data, method='post')
response = request.urlopen(req)
html = response.read().decode('utf-8')
print(html)

  1. 处理http头部

2.1 添加自定义头部

python

headers = {
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36'
}
req = request.request(url, headers=headers)
response = request.urlopen(req)

2.2 获取响应头部

python

print(response.getheaders())
print(response.getheader('content-type'))

  1. 处理url

3.1 url编码

python

encoded_url = parse.quote('https://example.com/path with spaces')
print(encoded_url)

3.2 url解码

python

decoded_url = parse.unquote('https://example.com/path%20with%20spaces')
print(decoded_url)

3.3 url参数处理

python

params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
query_string = parse.urlencode(params)
url = f"https://example.com/search?{query_string}"
print(url)

  1. 错误处理
python

try:
response = request.urlopen("https://www.example.com/nonexistent")
except error.httperror as e:
print(f"http error: {e.code}")
except error.urlerror as e:
print(f"url error: {e.reason}")

  1. 使用代理
python

proxy_handler = request.proxyhandler({'http': 'http://127.0.0.1:8080'})
opener = request.build_opener(proxy_handler)
request.install_opener(opener)
response = request.urlopen(url)

  1. 处理cookie
python

import http.cookiejar

cookie_jar = http.cookiejar.cookiejar()
opener = request.build_opener(request.httpcookieprocessor(cookie_jar))
request.install_opener(opener)
response = request.urlopen(url)

for cookie in cookie_jar:
print(f"{cookie.name}: {cookie.value}")

  1. 进阶:自定义请求处理器
python

class customhttphandler(request.httphandler):
def http_request(self, req):
req.add_header('custom-header', 'customvalue')
return super().http_request(req)

opener = request.build_opener(customhttphandler)
request.install_opener(opener)
response = request.urlopen(url)

  1. 进阶:处理重定向
python

class noredirecthandler(request.httpredirecthandler):
def http_error_302(self, req, fp, code, msg, headers):
return fp

opener = request.build_opener(noredirecthandler)
request.install_opener(opener)
try:
response = request.urlopen(url)
except error.httperror as e:
if e.code == 302:
print(f"redirect to: {e.headers['location']}")

  1. 进阶:异步请求(结合asyncio)
python

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
async with aiohttp.clientsession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()

async def main():
urls = ['https://example.com', 'https://example.org', 'https://example.net']
tasks = [asyncio.create_task(fetch(url)) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
for url, html in zip(urls, results):
print(f"content length from {url}: {len(html)}")

asyncio.run(main())

  1. 实战示例:爬取网页并解析内容
python

from urllib import request
from bs4 import beautifulsoup

def scrape_website(url):
headers = {
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36'
}
req = request.request(url, headers=headers)

try:
response = request.urlopen(req)
html = response.read().decode('utf-8')

soup = beautifulsoup(html, 'html.parser')

# 提取标题
title = soup.title.string if soup.title else 'no title found'

# 提取所有段落文本
paragraphs = [p.text for p in soup.find_all('p')]

# 提取所有链接
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=true)]

return {
'title': title,
'paragraphs': paragraphs,
'links': links
}
except error.httperror as e:
print(f"http error: {e.code}")
except error.urlerror as e:
print(f"url error: {e.reason}")

return none

# 使用示例
result = scrape_website('https://example.com')
if result:
print(f"title: {result['title']}")
print(f"number of paragraphs: {len(result['paragraphs'])}")
print(f"number of links: {len(result['links'])}")

这个详细的指南涵盖了urllib的基础使用到进阶技巧,包括处理不同类型的请求、url操作、错误处理、代理使用、cookie处理,以及一些高级用法如自定义处理器和异步请求。最后的实战示例展示了如何结合beautifulsoup来解析爬取的内容。

在实际应用中,您可能需要根据具体的爬取目标和网站结构来调整这些代码。此外,请始终遵守网站的robots.txt规则和使用条款,确保您的爬虫行为是合法和道德的。

感谢提供:05互联

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python爬虫分类和robots协议详细步骤

2024-10-10 23:15:49

提供一个更全面的爬虫示例,包括处理各种常见情况的详细步骤。我们将创建一个爬取新闻网站的爬虫,这个例子会涵盖多个方面。

让我们一步步来:

  1. 项目设置

首先,我们需要设置我们的项目环境。

bash

mkdir news_scraper
cd news_scraper
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在windows上使用 venvscriptsactivate
pip install requests beautifulsoup4 pandas lxml selenium fake-useragent

  1. 基本结构

创建以下文件:

  • main.py: 主程序
  • scraper.py: 爬虫类
  • utils.py: 工具函数
  1. 编写代码

让我们从 utils.py 开始:

python

# utils.py
import time
from fake_useragent import useragent
import requests

def get_random_ua():
ua = useragent()
return ua.random

def make_request(url, max_retries=3, delay=1):
headers = {'user-agent': get_random_ua()}
for i in range(max_retries):
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status()
return response
except requests.requestexception as e:
print(f"请求失败 (尝试 {i+1}/{max_retries}): {e}")
if i < max_retries - 1:
time.sleep(delay)
return none

def is_valid_url(url):
try:
result = requests.urlparse(url)
return all([result.scheme, result.netloc])
except valueerror:
return false

现在,让我们创建 scraper.py

python

# scraper.py
import time
from bs4 import beautifulsoup
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import options
from selenium.webdriver.common.by import by
from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec
from utils import make_request, is_valid_url

class newsscraper:
def __init__(self, base_url):
self.base_url = base_url
self.articles = []

def scrape_headlines(self):
response = make_request(self.base_url)
if not response:
print("无法获取网页内容")
return

soup = beautifulsoup(response.content, 'lxml')
headlines = soup.find_all('h2', class_='headline')

for headline in headlines:
article = {
'title': headline.text.strip(),
'url': headline.find('a')['href'] if headline.find('a') else none
}
if article['url'] and not is_valid_url(article['url']):
article['url'] = f"{self.base_url.rstrip('/')}/{article['url'].lstrip('/')}"
self.articles.append(article)

def scrape_article_content(self):
chrome_options = options()
chrome_options.add_argument("--headless")

with webdriver.chrome(options=chrome_options) as driver:
for article in self.articles:
if not article['url']:
continue

driver.get(article['url'])

try:
content = webdriverwait(driver, 10).until(
ec.presence_of_element_located((by.class_name, "article-content"))
)
article['content'] = content.text
except exception as e:
print(f"无法获取文章内容: {e}")
article['content'] = none

time.sleep(1) # 避免请求过于频繁

def get_articles(self):
return self.articles

最后,创建 main.py

python

# main.py
import pandas as pd
from scraper import newsscraper

def main():
base_url = "https://example-news-site.com"
scraper = newsscraper(base_url)

print("正在爬取新闻标题...")
scraper.scrape_headlines()

print("正在爬取文章内容...")
scraper.scrape_article_content()

articles = scraper.get_articles()

if articles:
df = pd.dataframe(articles)
df.to_csv('news_articles.csv', index=false)
print(f"已保存 {len(articles)} 篇文章到 news_articles.csv")
else:
print("未找到文章")

if __name__ == "__main__":
main()

  1. 运行爬虫

在命令行中运行:

bash
python main.py
  1. 详细步骤解释

a. 环境设置:

  • 创建虚拟环境确保项目依赖独立
  • 安装必要的库:requests用于http请求,beautifulsoup用于html解析,pandas用于数据处理,selenium用于处理动态内容

b. 工具函数(utils.py):

  • get_random_ua(): 生成随机user-agent,有助于避免被检测为爬虫
  • make_request(): 发送http请求,包含重试机制和错误处理
  • is_valid_url(): 验证url是否有效,用于处理相对url

c. 爬虫类(scraper.py):

  • scrape_headlines(): 爬取新闻标题和url
    • 使用beautifulsoup解析html
    • 处理相对url,确保所有url都是完整的
  • scrape_article_content(): 爬取文章内容
    • 使用selenium处理可能的动态内容
    • 等待特定元素加载,避免内容缺失
    • 加入延时,避免请求过于频繁

d. 主程序(main.py):

  • 创建爬虫实例
  • 调用方法爬取标题和内容
  • 将结果保存为csv文件
  1. 处理常见问题

a. 反爬虫措施:

  • 使用随机user-agent
  • 加入请求延迟
  • 使用selenium模拟真实浏览器行为

b. 动态内容:

  • 使用selenium加载javascript渲染的内容

c. 连接问题:

  • 实现请求重试机制
  • 使用 try-except 捕获和处理网络异常

d. 数据解析:

  • 使用 lxml 解析器提高性能
  • 处理可能的空值和缺失数据

e. 数据存储:

  • 使用pandas将数据保存为csv格式,便于后续分析
  1. 进一步改进
  • 添加命令行参数,允许用户指定目标url和输出文件
  • 实现多线程或异步爬取,提高效率
  • 添加日志记录,方便调试和监控
  • 实现代理ip轮换,进一步规避反爬措施
  • 添加更复杂的数据清洗和预处理步骤
  1. 遵守robots协议

scraper.py 中添加以下方法:

python

from urllib.robotparser import robotfileparser

class newsscraper:
# ... 其他代码 ...

def check_robots_txt(self):
rp = robotfileparser()
rp.set_url(f"{self.base_url}/robots.txt")
rp.read()

if not rp.can_fetch("*", self.base_url):
print("根据robots.txt,不允许爬取此网站")
return false
return true

# 在 scrape_headlines 方法开始时调用
if not self.check_robots_txt():
return

这个详细的示例涵盖了python爬虫的多个方面,包括基本的html解析、动态内容处理、反爬虫策略、错误处理和数据存储。

感谢提供:05互联

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Library技术架构介绍和安装详细步骤

2024-10-10 00:07:12

我会为每个系统提供一个基本的安装流程。由于没有具体的library系统名称,我会以一个通用的lamp (linux, apache, mysql, php)堆栈为例,这是许多web应用程序的常见架构。

首先,让我们从centos开始:

# centos安装步骤

# 1. 更新系统
sudo yum update -y

# 2. 安装apache
sudo yum install httpd -y
sudo systemctl start httpd
sudo systemctl enable httpd

# 3. 安装mysql (mariadb)
sudo yum install mariadb-server mariadb -y
sudo systemctl start mariadb
sudo systemctl enable mariadb
sudo mysql_secure_installation

# 4. 安装php
sudo yum install php php-mysqlnd php-pdo -y
sudo systemctl restart httpd

# 5. 创建测试页面
echo "" | sudo tee /var/www/html/info.php

# 6. 配置防火墙
sudo firewall-cmd --permanent --add-service=http
sudo firewall-cmd --reload

# 7. 设置selinux(如果启用)
sudo setsebool -p httpd_can_network_connect_db 1

# 安装完成后,访问 http://your_server_ip/info.php 检查php是否正常工作

接下来是debian的安装步骤:

# debian安装步骤

# 1. 更新系统
sudo apt update
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装apache
sudo apt install apache2 -y
sudo systemctl start apache2
sudo systemctl enable apache2

# 3. 安装mysql
sudo apt install mysql-server -y
sudo systemctl start mysql
sudo systemctl enable mysql
sudo mysql_secure_installation

# 4. 安装php
sudo apt install php libapache2-mod-php php-mysql -y
sudo systemctl restart apache2

# 5. 创建测试页面
echo "" | sudo tee /var/www/html/info.php

# 6. 配置防火墙(如果启用)
sudo ufw allow 'apache full'

# 安装完成后,访问 http://your_server_ip/info.php 检查php是否正常工作

最后是ubuntu的安装步骤:

 

# ubuntu安装步骤

 

# 1. 更新系统
sudo apt update
sudo apt upgrade -y

 

# 2. 安装apache
sudo apt install apache2 -y
sudo systemctl start apache2
sudo systemctl enable apache2

 

# 3. 安装mysql
sudo apt install mysql-server -y
sudo systemctl start mysql
sudo systemctl enable mysql
sudo mysql_secure_installation

 

# 4. 安装php
sudo apt install php libapache2-mod-php php-mysql -y
sudo systemctl restart apache2

 

# 5. 创建测试页面
echo "" | sudo tee /var/www/html/info.php

 

# 6. 配置防火墙
sudo ufw allow 'apache full'

 

# 安装完成后,访问 http://your_server_ip/info.php 检查php是否正常工作

------------------------------------------------------------------------------------------

这些步骤提供了在centos、debian和ubuntu上安装基本lamp堆栈的指南。安装完成后,您就有了一个可以运行php应用程序的基本环境。

几点重要说明:

  1. 安全性: 这些步骤提供了基本安装。在生产环境中,您需要额外的安全措施。
  2. 版本差异: 不同版本的操作系统可能有细微的差异,可能需要调整某些命令。
  3. 特定library: 如果您有特定的library系统,可能需要额外的步骤或依赖项。
  4. 配置优化: 这些是基本配置,您可能需要根据特定需求优化apache、mysql和php的配置。
  5. 故障排查: 如果遇到问题,检查以下方面:
    • 服务状态: 使用 systemctl status [service_name]
    • 日志文件: 查看 /var/log/ 下的相关日志
    • 防火墙配置: 确保端口开放
    • selinux (centos): 可能需要额外配置

感谢提供:05互联

 

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Redis 详细使用指南

2024-10-09 15:16:22

1. redis安装

1.1 windows上安装redis

  1. 访问 https://github.com/microsoftarchive/redis/releases
  2. 下载最新版本的redis-x64-xxx.zip
  3. 解压到本地目录,如 c: edis
  4. 打开命令提示符,进入redis目录
  5. 运行 redis-server.exe 启动redis服务器

1.2 linux上安装redis

  1. 打开终端
  2. 更新包列表:sudo apt update
  3. 安装redis:sudo apt install redis-server
  4. 启动redis服务:sudo systemctl start redis-server
  5. 设置开机自启:sudo systemctl enable redis-server

1.3 macos上安装redis

  1. 安装homebrew(如果尚未安装):/bin/bash -c "$(curl -fssl https://raw.githubusercontent.com/homebrew/install/head/install.sh)"
  2. 使用homebrew安装redis:brew install redis
  3. 启动redis服务:brew services start redis

2. redis配置

2.1 基本配置

  1. 找到redis.conf文件(windows下通常在redis安装目录,linux下通常在/etc/redis/redis.conf)
  2. 使用文本编辑器打开redis.conf
  3. 常用配置项:
    • bind 127.0.0.1:限制redis只接受本机连接
    • port 6379:设置redis端口
    • requirepass your_password:设置访问密码
    • maxmemory 2gb:设置最大内存使用量
    • maxmemory-policy allkeys-lru:内存达到上限时的淘汰策略

2.2 持久化配置

  1. rdb持久化:
     

    save 900 1
    save 300 10
    save 60 10000

  2. aof持久化:
     

    appendonly yes
    appendfilename "appendonly.aof"

3. 在java应用中使用redis

3.1 添加依赖

在pom.xml中添加以下依赖:

xml


org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis

3.2 配置redis连接

在application.properties中添加:

properties

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=your_password

3.3 创建redis配置类

java

@configuration
public class redisconfig {
@bean
public redistemplate redistemplate(redisconnectionfactory factory) {
redistemplate template = new redistemplate<>();
template.setconnectionfactory(factory);

// 设置key的序列化方式
template.setkeyserializer(new stringredisserializer());
// 设置value的序列化方式
template.setvalueserializer(new genericjackson2jsonredisserializer());

return template;
}
}

3.4 使用redistemplate

java

@service
public class userservice {
@autowired
private redistemplate redistemplate;

public void saveuser(user user) {
redistemplate.opsforvalue().set("user:" + user.getid(), user);
}

public user getuser(long id) {
return (user) redistemplate.opsforvalue().get("user:" + id);
}
}

3.5 使用spring cache with redis

  1. 添加依赖:
xml


org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache

  1. 启用缓存:
java

@enablecaching
@springbootapplication
public class application {
public static void main(string[] args) {
springapplication.run(application.class, args);
}
}

  1. 使用缓存注解:
java

@service
public class userservice {
@cacheable(value = "users", key = "#id")
public user getuser(long id) {
// 从数据库获取用户
}

@cacheput(value = "users", key = "#user.id")
public user updateuser(user user) {
// 更新用户信息
}

@cacheevict(value = "users", key = "#id")
public void deleteuser(long id) {
// 删除用户
}
}

4. redis常用命令

  1. 字符串操作:
    • 设置键值对:set key value
    • 获取值:get key
    • 删除键:del key
  2. 哈希操作:
    • 设置哈希字段:hset key field value
    • 获取哈希字段:hget key field
    • 获取所有字段和值:hgetall key
  3. 列表操作:
    • 向列表左端添加元素:lpush key value
    • 向列表右端添加元素:rpush key value
    • 获取列表范围:lrange key start stop
  4. 集合操作:
    • 添加集合成员:sadd key member
    • 获取所有成员:smembers key
    • 判断是否为成员:sismember key member
  5. 有序集合操作:
    • 添加成员:zadd key score member
    • 获取指定范围的成员:zrange key start stop
  6. 其他常用命令:
    • 查看所有键:keys pattern
    • 检查键是否存在:exists key
    • 设置过期时间:expire key seconds

5. 故障排除

  1. 连接问题:
    • 检查redis服务是否正在运行
    • 验证主机名、端口和密码是否正确
    • 检查防火墙设置,确保端口开放
  2. 内存问题:
    • 监控redis内存使用:info memory
    • 调整maxmemory设置
    • 检查内存淘汰策略是否合适
  3. 持久化问题:
    • 检查磁盘空间是否充足
    • 验证redis是否有写入权限
    • 检查aof或rdb文件是否损坏
  4. 性能问题:
    • 使用slowlog命令识别慢查询
    • 优化大key,避免使用大集合
    • 考虑使用redis集群来分散负载
  5. 数据一致性问题:
    • 确保正确处理缓存更新和失效
    • 使用事务来保证操作的原子性
    • 考虑使用lua脚本来执行复杂操作
  6. 客户端连接问题:
    • 检查连接池配置
    • 监控客户端连接数:client list
    • 适当增加maxclients值
  7. 主从复制问题:
    • 检查主从连接状态:info replication
    • 验证网络连接是否稳定
    • 调整复制缓冲区大小
  8. 集群问题:
    • 使用cluster info命令检查集群状态
    • 确保所有节点都能相互通信
    • 检查槽位分配是否均匀

记住,redis提供了丰富的监控命令,如info、monitor等,可以帮助诊断问题。此外,保持良好的日志记录习惯,合理使用哨兵和集群等高可用方案,都可以提高redis的可靠性和性能。

---------------------------------------------------------------------------

上面是一个详细的redis使用指南文档。这个指南涵盖了redis的安装、配置、在java应用中的使用,以及常见问题的故障排除。您可以将这个文档作为参考,按照步骤逐一实施。

以下是文档的主要章节:

  1. redis安装(windows、linux和macos)
  2. redis配置
  3. 在java应用中使用redis
  4. redis常用命令
  5. 故障排除

每个章节都包含了详细的步骤说明和代码示例。这应该能够帮助您全面地了解和使用redis。

几个需要特别注意的点:

  1. redis默认没有访问密码,建议在生产环境中设置密码以提高安全性。
  2. redis提供了多种数据结构(字符串、哈希、列表、集合、有序集合等),选择合适的数据结构可以提高性能和降低内存使用。
  3. 在java应用中,spring data redis提供了方便的redis操作封装,包括redistemplate和注解驱动的缓存。
  4. redis的持久化(rdb和aof)对于数据的可靠性很重要,但也会影响性能,需要根据实际情况进行权衡。
  5. 对于大规模应用,可以考虑使用redis集群来提高可用性和扩展性。

感谢提供:05互联

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