ChatGPT爆火，推动芯片行业解除“寒冬”

近一年多来，半导体行业几乎是处于“寒风”状态，素有 " 半导体行业风向标 " 之称的存储芯片，在需求破灭与库存高企的多重因素下，更是遭受着有史以来最严重的挫败，迟迟看不到回暖的迹象。 危机之下，除了迫切期待盛衰周期的轮转，" 破局 " 正在成为存储芯片厂商新的信条。在行业寒冬折射出来的跌宕起伏的命运中，探寻新的出路，而这个新的出路因为近期ChatGPT的爆火打开了出口。 据台媒科技媒体《电子时报》报道，半导体供应链透露，受聊天机器人ChatGPT需求推动，大量订单涌向台积电急单来自英伟达、AMD与苹果的AI、数据中心平台，当中爆红的ChatGPT推力最大。这种情况将带动台积电业开始慢慢的回 从曾经的爆火到爆冷，也让不少人重新认识了半导体行业。既然半导体行业有回升的势头，那么我们可以获取一下关于芯片库存和芯片信息，数据来源于：www.ti.com.cn经过多次的网页分析，发现获取数据需要cookie，使用cookie获取详情页代码如下：

def getItemInfo(url): logger.info(f'正在请求详情url-{url}') cookie,proxies = getCookie(url) headers = { 'authority': 'www.xx.com.cn', 'accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,/;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9", 'user-agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36", 'referer':'https://www.xx.com.cn/product/cn/THS4541-DIE', 'cookie':cookie } res = getRes(url, headers,proxies, '', 'GET') content = res.content.decode('utf-8') print(content) exit() sel = Selector(text=content) Parameters = sel.xpath('//ti-tab-panel[@tab-title="参数"]/ti-view-more/div').extract_first() Features = sel.xpath('//ti-tab-panel[@tab-title="特性"]/ti-view-more/div').extract_first() Description = sel.xpath('//ti-tab-panel[@tab-title="描述"]/ti-view-more').extract_first() if Parameters and Features and Description:

还有就是网站详情页带cookie请求有100多次，如果用本地代理一直去请求，会有IP封锁的可能性出现，导致无法正常获取。所以，需要高效请求的话，优质稳定的代理IP必不可少，我这里通过高匿的爬虫代理加强版且并发在100以上请求的T网站，数据很快就访问出来了。本次使用的代码如下： #! -- encoding:utf-8 --

import requests
import random

# 要访问的目标页面
targetUrl = "www.ti.com.cn"

# 要访问的目标HTTPS页面
# targetUrl = "www.ti.com.cn"

proxyHost = "t.16yun.cn"
proxyPort = "31111"

# 代理验证信息
proxyUser = "16ZDFXYD"
proxyPass = "254875"

proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
    "host" : proxyHost,
    "port" : proxyPort,
    "user" : proxyUser,
    "pass" : proxyPass,
}

# 设置 http和https访问都是用HTTP代理
proxies = {
    "http"  : proxyMeta,
    "https" : proxyMeta,
}


#  设置IP切换头
tunnel = random.randint(1,10000)
headers = {"Proxy-Tunnel": str(tunnel)}



resp = requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers)

print resp.status_code
print resp.text