例子：解析CSDN論壇帖子列表，以“腳本語言（Perl ，Python）版塊”爲例。
代碼：
#導入模塊 import urllib2 from BeautifulSoup import BeautifulSoup #獲取遠程網頁代碼並交給BeautifulSoup解析 page = urllib2.urlopen('http://forum.csdn.net/SList/OL_Script//') soup = BeautifulSoup(page) #從解析後的網頁裏拿出我們想要的那一部分 #在這裏我取出每一張帖子的標題和鏈接 for i in soup('td',style="word-break: break-all"): print i.a.string.encode('gb2312'),i.a['href'] 下面這個方法很笨，可以作爲反面教材！ ''' for i in soup('td',style="word-break: break-all"): a = str(i) g = BeautifulSoup(a) s = '' for k in g.a['href']: s = s+str(k) b = g.a.string.encode('gb2312') print b,s '''
本文分享自華爲雲社區《Python函數與模塊的精髓與高級特性》，作者：檸檬味擁抱。 Python 是一種功能強大的編程語言，擁有豐富的函數和模塊，使得開發者能夠輕鬆地構建複雜的應用程序。本文將介紹 Python 中函數和模塊的基本使用方法，
條件註冊 Spring 4.0 引入條件註冊機制，暴露給用戶的API是@Conditional和Condition接口，把@Conditional聲明在一個 @Component類上，並接受一組條件（Condition實現），容器初始化期間
一.Vue文件內容 <template> </template> <script> </script> <style> </style>
本文分享自華爲雲社區《Python與Geopandas：地理數據可視化與分析指南》，作者：檸檬味擁抱。 地理數據可視化在許多領域都是至關重要的，無論是研究地理空間分佈、城市規劃、環境保護還是商業決策。Python語言以其強大的數據處理和可視
在當今數字化時代，互聯網上充斥着大量寶貴的數據資源，而爬蟲技術作爲一種高效獲取網絡數據的方式，受到了廣泛的關注和應用。本文將介紹如何使用Scrapy爬蟲框架，結合代理服務器，實現對熱門網站數據的高效爬取，以抖音爲案例進行說明。 1. 簡
有時，Python發佈的程序需要被打包爲一個文件夾、甚至一個文件發佈。 目前（2020）最佳的策略是使用pyinstaller。 pyinstaller不僅支持打包整個運行環境到一個可執行文件，而且還支持加密。 但唯一的問題是，必須依賴
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學習Python的人，肯定聽說過anaconda和pycharm，但是很多人傻傻分不清楚它們之間有什麼區別，今天小編帶大家好好了解一下。 Anaconda： 是一個Python發行版，包含了conda、Python等180多個
上次鹹魚對關於 MD5 hash 的JS加密方法做了總結，這次把鹹魚遇到的 MD5 hash 的案例做了彙總，這個彙總系列會持續更新，攢到一定數量的網站就發一次。 關於 MD5 HASH 的處理可以參考下面這篇文章： Python爬蟲進
Python 是一種開源編程語言，用於 Web 編程、數據科學、人工智能和許多科學應用。學習 Python 使程序員能夠專注於解決問題，而不是專注於語法，其豐富的庫賦予它完成偉大任務所需的力量。 1) IDLE 安裝 Python 時
1、你會封裝自動化測試框架嗎？這個問得最多，甚至有很多公司直接寫在招聘要求中。自動化框架主要的核心框架就是分層+PO模式：分別爲：基礎封裝層BasePage，PO頁面對象層，TestCase測試用例層。然後再加上日誌處理模塊，ini配置文
大晚上不睡覺、枸杞泡起來@我 一個月之前、自從入了樹莓派4b 8g板之後、就無法自拔，上班除了開發業務代碼和搭建內部UI組件庫之外，就是不亦樂乎的學習docker、mysql、mongodb、php、python、frp等，採購了阿里雲E
前言 文的文字及圖片來源於網絡,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,版權歸原作者所有,如有問題請及時聯繫我們以作處理。 作者：謙睿科技 PS：如有需要Python學習資料的小夥伴可以加點擊下方鏈接自行獲取http://t.cn/A6Z
經常遇到複雜嵌套字典數據，我們都是這麼寫的 data = {'a': {'b': {'c': 'd'}}} print(data['a']['b']['c']) 'd' 然後經常遇到這個bug data2 = {'a': {'b':
在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。 搞AI，不少人都進入一個誤區，那就是隻鑽研自己的代碼是否精進，而沒有注意提升自己的閱讀能力。實際上，一個專業的學術研究員或者AI研究員可能需要花費幾百個小
