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Python网络爬虫内容介绍 Python爬虫是使用Python语言编写的网络爬虫程序，用于从互联网上自动抓取、解析和处理数据。爬虫可以模拟人类的行为，自动访问网页、提取所需信息，并将这些信息保存到本地或数据库中，以供后续分析和使用。 Python爬虫的内容主要包括以下几个方面： 爬虫基础知识： 网络基础知识：了解HTTP协议、URL结构、网页编码等。 Python基础语法：掌握Python的基本语法和常用库，如re（正则表达式）用于文本匹配和解析。 网页抓取： 使用requests库或urllib库来发送HTTP请求，获取网页内容。 处理cookies、session、headers等，以模拟浏览器行为。 使用代理IP，避免被封禁。 网页解析 ： 使用BeautifulSoup、lxml等库来解析HTML文档，提取所需数据。 解析JSON或XML格式的数据。 处理JavaScript动态加载的内容，可能需要使用Selenium或Pyppeteer等工具。 数据存储： 将抓取的数据保存到本地文件，如CSV、JSON、Excel等。 使用数据库存储数据，如MySQL、MongoDB等。 反爬虫策略应对： 识别和处理验证码。 使用代理IP池、随机请求间隔等方式降低被识别为爬虫的风险。 分析目标网站的robots.txt文件，遵守其规则。 分布式爬虫： 使用Scrapy等框架构建分布式爬虫，提高抓取效率。 利用消息队列（如Redis）实现任务的分发和结果的收集。 增量爬取与数据更新： 设计合理的爬取策略，只抓取新增或更新的数据。 使用时间戳、哈希值等方式判断数据是否更新。 爬虫框架： 学习使用Scrapy、PySpider等爬虫框架，提高开发效率。 了解框架的工作原理，自定义中间件、扩展等。 法律与道德问题： 遵守相关法律法规，不爬取敏感或违法信息。 尊重网站权益，遵循robots.txt规则，合理设置爬虫抓取频率。 性能优化与错误处理： 使用异步IO、多线程或多进程提高爬虫性能。 设计合理的异常处理机制，确保爬虫稳定运行。 Python爬虫是一个涉及多个领域的综合性技术，需要掌握网络知识、Python编程、数据处理等多个方面的技能。在实际应用中，还需要根据具体需求进行定制和优化。
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LeetCode算法题：滑动窗口的最大值 题目内容： 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值 。 示例 ： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 --------------- ----- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 答案： from collections import deque def maxSlidingWindow(nums, k): # 初始化一个空的双端队列 window = deque() # 初始化结果列表 result = [] # 遍历数组 for i in range(len(nums)): # 如果队列非空且队列头部的元素已经不在当前窗口内，则将其从队列中移除 if window and window[0] == i - k: window.popleft() # 从队列尾部开始，移除所有小于当前元素的元素，因为这些元素在之后的滑动窗口中也不可能是最大值 while window and nums[window[-1]] < nums[i]: window.pop() # 将当前元素的索引加入队列 window.append(i) # 当窗口大小达到 k 时，开始记录最大值 if i >= k - 1: result.append(nums[window[0]]) return result nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7] k = 3 print(maxSlidingWindow(nums, k))
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LeetCode算法题：和为K的子数组 题目： 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 子数组是数组中元素的连续非空序列。 示例 1： 输入：nums = [1,1,1], k = 2 输出：2 示例 2： 输入：nums = [1,2,3], k = 3 输出：2 答案： # coding：utf-8 # 时间：2024/3/15 13:57 # Pythonit教程网（blog.pythonit.cn) # Python全栈视频课件获取：www.dqu.cc # 加速高防cdn：woaiyundun.cn def subarraySum(nums, k): prefix_sum = {0: 1} # 初始化哈希表，前缀和为0的次数为1 count = 0 # 初始化满足条件的子数组个数为0 current_sum = 0 # 初始化当前位置之前的元素和为0 for num in nums: current_sum += num # 更新当前位置之前的元素和 if current_sum - k in prefix_sum: count += prefix_sum[current_sum - k] # 如果存在键为current_sum - k的项，则加到count上 prefix_sum[current_sum] = prefix_sum.get(current_sum, 0) + 1 # 更新哈希表中当前前缀和的次数 return count nums = [1, 1, 1] k = 2 print(subarraySum(nums, k)) # 输出: 2 nums = [1, 2, 3] k = 3 print(subarraySum(nums, k)) # 输出: 2
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LeetCode算法题：找到字符串中所有的异位词 题目： 给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。 异位词 指由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。 示例 : 输入: s = "cbaebabacd", p = "abc" 输出: [0,6] 解释: 起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。 答案： from collections import Counter def findAnagrams(s: str, p: str) -> List[int]: m, n = len(p), len(s) if m > n: return [] # 初始化 p 的字符计数 p_counts = Counter(p) # 初始化滑动窗口的字符计数 window_counts = Counter() # 初始化结果列表 result = [] # 遍历 s，维护一个长度为 m 的滑动窗口 left = 0 for right in range(n): # 窗口向右滑动，添加新的字符到窗口 window_counts[s[right]] += 1 # 当窗口大小达到 m，开始检查窗口的字符计数 if right >= m - 1: # 如果窗口最左边的字符在 p 中出现，并且出现次数大于 0，则减少其计数 if s[left] in p_counts and window_counts[s[left]] > p_counts[s[left]]: window_counts[s[left]] -= 1 # 移动窗口左边界 left += 1 # 检查窗口的字符计数是否与 p 的字符计数匹配 if window_counts == p_counts: result.append(left) # 如果窗口最左边的字符在 p 中出现，并且出现次数为 0，则需要重新计数 if s[left] in p_counts and window_counts[s[left]] == p_counts[s[left]]: window_counts[s[left]] -= 1 return result # 示例 s = "cbaebabacd" p = "abc" print(findAnagrams(s, p)) # 输出: [0, 6]
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LeetCode算法题：去重后的最长子串 题目 ： 给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长 子串的长度。 示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。 示例 2: 输入: s = "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。 示例 3: 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。 答案： def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int: if not s: return 0 start = 0 # 滑动窗口的起始位置 max_length = 0 # 最长无重复字符子串的长度 seen = {} # 哈希集合，用于存储窗口中的字符 for end in range(len(s)): if s[end] in seen: # 如果当前字符已经在窗口中，则更新窗口的起始位置 start = max(start, seen[s[end]] + 1) seen[s[end]] = end # 将当前字符加入窗口 max_length = max(max_length, end - start + 1) # 更新最长无重复字符子串的长度 return max_length s = "abcabcbb" print(lengthOfLongestSubstring(s))
