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2024-10-11 12:55:49
首先,安装 django channels 和其依赖:
pip install channels daphne
在 settings.py
中添加 channels 配置:
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'
}
}
在项目根目录创建或修改 asgi.py
:
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
)
),
})
在你的应用目录中创建 consumers.py
:
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
}))
在你的应用目录中创建 routing.py
:
from django.urls import re_path
from . import consumers
websocket_urlpatterns = [
re_path(r'ws/chat/(?p
]
在 views.py
中:
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
:
在 urls.py
中:
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('chat/
]
使用 daphne 运行服务器:
daphne your_project.asgi:application
asgi_application
设置正确channel_layers
配置group_send
调用正确authmiddlewarestack
配置django-cors-headers
包wss://
而不是 ws://
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
2024-10-11 12:51:05
首先,我们需要安装 pytest 和 pytest-django:
pip install pytest pytest-django
在项目根目录创建 pytest.ini
文件:
[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。
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
在 test_models.py
中编写模型测试:
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"
在 test_views.py
中编写视图测试:
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
创建 conftest.py
文件来定义 fixtures:
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:
def test_your_model_with_fixture(sample_model):
assert sample_model.name == "sample"
在命令行中运行:
pytest
安装 pytest-cov:
pip install pytest-cov
运行带覆盖率报告的测试:
pytest --cov=your_app
在 .gitlab-ci.yml
或 .github/workflows/main.yml
中添加测试步骤:
test:
script:
- pip install -r requirements.txt
- pytest --cov=your_app
@pytest.mark.django_db
装饰器pytest.ini
中的 django_settings_module
conftest.py
文件位于正确的目录conftest.py
中添加 pytest.mark.django_db(transaction=true)
django.test.override_settings
来修改测试时的设置--reuse-db
选项重用数据库pytest-xdist
进行并行测试-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
2024-10-11 12:47:09
首先,确保您已安装 python。然后使用 pip 安装 django:
pip install django
在命令行中执行:
django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp
编辑 myproject/settings.py
,将 'myapp' 添加到 installed_apps 列表中。
在 myapp/models.py
中定义您的数据模型:
from django.db import models
class item(models.model):
name = models.charfield(max_length=100)
description = models.textfield()
def __str__(self):
return self.name
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
在 myapp/views.py
中创建视图:
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})
在 myproject/urls.py
中添加:
from django.urls import include, path
urlpatterns = [
path('', include('myapp.urls')),
]
创建 myapp/urls.py
:
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.item_list, name='item_list'),
]
在 myapp/templates/
目录下创建 item_list.html
:
python manage.py runserver
访问 http://127.0.0.1:8000 查看您的应用。
makemigrations
和 migrate
static_url
和 static_root
设置python manage.py collectstatic
settings.py
中的数据库配置记住,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
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。
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:
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。
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))
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
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。
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。
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}")
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:
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()
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
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。
首先,我们需要安装lxml库,它提供了xpath支持:
pip install lxml requests
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元素的文本内容让我们创建一个基本的爬虫,使用lxml和xpath来提取网页信息:
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'])}")
4.1 使用contains()函数
# 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
# 选择第一个段落
first_paragraph = html.xpath('//p[1]/text()')
4.3 选择多个属性
# 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
# 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::*')
让我们创建一个更复杂的爬虫,爬取一个假设的新闻网站:
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()
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:
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')
lxml.etree.htmlparser(recover=true)
来处理不规范的html。xpath()
方法的 smart_strings=false
参数来提高性能。title_xpath = etree.xpath('//title/text()')
title = title_xpath(html)[0]
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
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。
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
pip install urllib3
1.2 基本使用
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
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
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
# 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
import certifi
http = urllib3.poolmanager(
cert_reqs='cert_required',
ca_certs=certifi.where()
)
response = http.request('get', 'https://api.example.com/users')
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
2.2 基本使用
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
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
headers = {'user-agent': 'myapp/1.0'}
response = requests.get('https://api.example.com/users', headers=headers)
2.5 处理会话和cookie
# 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
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
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
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)
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'])}")
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
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。
1.1 导入必要的模块
from urllib import request, parse, error
1.2 发送get请求
url = "https://www.example.com"
response = request.urlopen(url)
html = response.read().decode('utf-8')
print(html)
1.3 发送post请求
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)
2.1 添加自定义头部
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
print(response.getheaders())
print(response.getheader('content-type'))
3.1 url编码
encoded_url = parse.quote('https://example.com/path with spaces')
print(encoded_url)
3.2 url解码
decoded_url = parse.unquote('https://example.com/path%20with%20spaces')
print(decoded_url)
3.3 url参数处理
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
query_string = parse.urlencode(params)
url = f"https://example.com/search?{query_string}"
print(url)
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}")
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)
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}")
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)
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']}")
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())
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
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:
首先,我们需要设置我们的项目环境。
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
创建以下文件:
main.py
: 主程序scraper.py
: 爬虫类utils.py
: 工具函数让我们从 utils.py
开始:
# 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
:
# 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
:
# 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()
在命令行中运行:
python main.py
a. 环境设置:
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urlc. 爬虫类(scraper.py):
scrape_headlines()
: 爬取新闻标题和url
scrape_article_content()
: 爬取文章内容
d. 主程序(main.py):
a. 反爬虫措施:
b. 动态内容:
c. 连接问题:
d. 数据解析:
e. 数据存储:
在 scraper.py
中添加以下方法:
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
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:
systemctl status [service_name]
/var/log/
下的相关日志感谢提供:05互联
2024-10-09 15:16:22
redis-server.exe
启动redis服务器sudo apt update
sudo apt install redis-server
sudo systemctl start redis-server
sudo systemctl enable redis-server
/bin/bash -c "$(curl -fssl https://raw.githubusercontent.com/homebrew/install/head/install.sh)"
brew install redis
brew services start redis
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save 900 1
save 300 10
save 60 10000
appendonly yes
appendfilename "appendonly.aof"
在pom.xml中添加以下依赖:
在application.properties中添加:
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=your_password
@configuration
public class redisconfig {
@bean
public redistemplate
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;
}
}
@service
public class userservice {
@autowired
private 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);
}
}
@enablecaching
@springbootapplication
public class application {
public static void main(string[] args) {
springapplication.run(application.class, args);
}
}
@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
}
}
set key value
get key
del key
hset key field value
hget key field
hgetall key
lpush key value
rpush key value
lrange key start stop
sadd key member
smembers key
sismember key member
zadd key score member
zrange key start stop
keys pattern
exists key
expire key seconds
info memory
client list
info replication
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:
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:
感谢提供:05互联