Use Requests modelrequests模組功能: 可以用來讀取網頁原始碼,再藉由正規表達式取得符合資料 import requests url ='https://d86518.weebly.com/python' html = requests.get(url) print(html.text) 用以上這段程式碼就可以抓取我的Python主頁HTML,可再另外加上 html.status_code == 200的條件加以判斷伺服器傳回來的狀態碼沒問題再print,做加一步的檢查 自訂HTTP Headers:
Headers 為請求和回應的核心,包含User的瀏覽器、請求頁面、server等資訊,自訂Headers可用程式模擬瀏覽器操作,避過網頁檢查 發送POST請求: 1. 當網頁中有表單要請User key in,大部分需用POST來進行傳送(少數GET) 2. 經常需加入查詢參數,後面會以payload示範 Session / Cookie: 憑證儲存在User端的瀏覽器為Cookie,產生在Server端的為Session (可以以requests.Session()為網站建立Session)
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Optimization 最佳化工具你現在在工廠,想像現在有3台機器,箭頭的指向就是一個job的經過,每一個方塊就是一個job經過該台機器所需要經過的時間,藉由這個方法你可以得到一個結論,如果真的每個job的執行時間和每個機器間的Waiting time(間隔時間)如此圖,你的總執行時間將會非常久。
Why Numpy1 ) Numpy 底層以 C 和 Fortran 實做,藉由把執行速度很快的低階程式庫包起來,提供上層 Python 存取介面,因此執行上效能很好,不會像是 Script 語言特性的 Python。 2 ) Numpy 所有功能都建築在ndarray陣列物件上,這些陣列的操作動作都會使用非常快速的已編譯程式庫,因次Numpy效能表現遠超過Python。Numpy會妥善運用現代多核心CPU進行大規模平行運算,即使是大型矩陣運算,效能也會在Acceptable的時間內。 How to use Numpy |
Author一位平凡大學生,熱愛手語、擔任志工、工作努力賺錢、科技新知。 |