当前位置: 首页 > news >正文

Python爬虫打怪升级:数据获取疑难全解析

一、引言

**​​​

在大数据时代,数据就是价值的源泉。而 Python 爬虫,作为数据获取的得力助手,凭借 Python 简洁的语法和丰富强大的库,在众多领域发挥着重要作用。无论是电商领域的价格监测、市场调研中的数据收集,还是学术研究里的文献获取,Python 爬虫都能大显身手。例如,通过爬取电商平台的商品信息,我们可以分析市场趋势,为企业决策提供有力支持;在学术研究中,利用爬虫获取大量文献资料,能帮助研究人员快速掌握领域动态。

然而,在实际使用 Python 爬虫获取数据的过程中,我们常常会遇到各种各样的问题。这些问题犹如拦路虎,阻碍着我们顺利获取数据。比如,当我们满怀期待地对某个网站发起数据抓取请求时,可能会突然遭遇反爬机制的 “阻击”,导致请求失败;又或者在处理动态页面时,面对复杂的 JavaScript 生成内容,不知从何下手;数据格式的多样化也会给解析工作带来诸多挑战,稍有不慎就可能出现解析错误。但正是这些问题,促使我们不断探索和学习,提升爬虫技术水平。接下来,就让我们深入剖析这些常见问题,寻找有效的解决之道。

二、反爬机制对抗之路

2.1 常见反爬手段大揭秘

在爬虫与反爬虫的这场持久博弈中,网站为了保护自身数据和服务器资源,可谓是 “煞费苦心”,祭出了多种反爬手段。

  • 验证码:这是大家最为熟悉的反爬方式之一,常见的有图形验证码、滑动验证码、点击验证码等。以图形验证码为例,它通常由数字、字母或汉字组成,经过扭曲、干扰线等处理后生成图片 ,其原理是利用人类能够轻松识别这些扭曲字符,而机器程序识别难度较大的特点,来区分人类用户和机器爬虫。例如,在登录一些网站时,我们经常会遇到需要输入图形验证码的情况,只有输入正确才能继续操作。滑动验证码则是通过让用户拖动滑块将缺口位置填补正确来完成验证,增加了爬虫自动化操作的难度。
  • User - Agent 检查:User - Agent 是 HTTP 请求头的一部分,用于告诉服务器请求来自哪种类型的浏览器和操作系统等信息。服务器通过检查这个字段来判断请求是否来自爬虫。因为很多编程语言和软件在发起网络请求时,有默认的 User - Agent 标识,例如 Python 的请求库默认的 User - Agent 中可能会包含 “Python” 字样,服务器一旦检测到这类明显的爬虫标识,就可能拒绝请求 。比如,一些网站只允许来自常见浏览器(如 Chrome、Firefox 等)的访问,对于 User - Agent 中带有 “Python” 关键字的请求,直接返回错误页面。
  • IP 封禁:当网站检测到某个 IP 地址在短时间内发送了大量的请求,远远超出正常用户的访问频率时,就会怀疑这是一个自动化的爬虫程序,从而对该 IP 进行封禁 ,阻止其进一步访问。例如,某些电商网站为了防止竞争对手的爬虫大量抓取商品信息,会对频繁访问的 IP 进行封禁,使其无法再访问网站的任何页面。除了以上几种常见的反爬手段,还有诸如 referer 字段检查、cookie 字段检查、基于请求频率和间隔的反爬等多种方式,它们从不同角度对爬虫进行限制,给爬虫工作带来了诸多挑战。

2.2 破解之道与实战代码

面对网站五花八门的反爬手段,我们也并非束手无策,有一系列的应对策略和方法。

  • 合理设置 headers:既然服务器会检查 User - Agent 等请求头信息,我们就可以在爬虫请求中设置不同的 User - Agent,模拟成普通用户访问,减少被识别为爬虫的风险。可以使用 Python 的 fake_useragent 库来随机生成 User - Agent。示例代码如下:
 

from fake_useragent import UserAgent

import requests

ua = UserAgent()

url = "目标网站URL"

headers = {

"User - Agent": ua.random

}

response = requests.get(url, headers = headers)

print(response.text)

  • 验证码识别工具:对于验证码,我们可以借助打码平台或机器学习技术来识别。以打码平台为例,常用的有超级鹰等。使用时,先将验证码图片发送到打码平台,平台返回识别结果。下面是使用超级鹰打码平台识别图形验证码的示例代码(假设已安装相关 SDK):
 

import requests

from chaojiying import Chaojiying_Client

# 初始化超级鹰客户端

chaojiying = Chaojiying_Client('用户名', '密码', '软件ID')

# 读取验证码图片

with open('captcha.jpg', 'rb') as f:

img = f.read()

# 识别验证码

result = chaojiying.PostPic(img, 1902)

print(result['pic_str']) # 输出识别结果

  • IP 代理池:为了应对 IP 封禁,我们可以使用 IP 代理池。通过代理服务器发送请求,隐藏真实 IP 地址。当一个代理 IP 被封禁后,切换到其他可用的代理 IP 继续请求。可以使用第三方的代理 IP 服务,也可以自己搭建代理池。以下是使用 requests 库结合代理 IP 发送请求的示例代码:
 

import requests

url = "目标网站URL"

proxies = {

"http": "http://代理IP:端口",

"https": "https://代理IP:端口"

}

response = requests.get(url, proxies = proxies)

print(response.text)

通过以上这些应对策略和代码示例,我们可以在一定程度上突破网站的反爬机制,顺利地获取所需数据。但需要注意的是,在进行爬虫工作时,一定要遵守法律法规和网站的使用规则,不要进行恶意爬取,以免引发不必要的麻烦。

三、动态页面抓取攻坚战

3.1 动态页面的识别与挑战

在爬虫的世界里,动态页面就像是隐藏在迷雾中的宝藏,难以捉摸。随着 Web 技术的飞速发展,越来越多的网站采用动态生成页面的技术,以提供更丰富的用户体验。判断一个页面是否为动态生成,有以下几种常用方法:

  • 查看网页源代码:打开网页,右键选择 “查看源代码”,如果在代码中看到大量 JavaScript 代码,并且关键数据在 HTML 代码中找不到,很可能是动态生成的。比如一些电商网站的商品详情页,商品的价格、库存等信息在初始的 HTML 源代码中并不存在,而是通过 JavaScript 动态加载的。
  • 观察 URL 参数:动态页面的 URL 通常会包含一些参数,如 “?”“&” 等符号,这些参数用于向服务器传递请求信息,以获取不同的动态内容。例如,新闻网站的分页 URL,通过改变参数值来显示不同页面的新闻列表。
  • 使用开发者工具:在浏览器中打开开发者工具,切换到 “网络” 选项卡,刷新页面。如果看到有多个 XHR(XMLHttpRequest)请求,这些请求通常是用于获取动态数据的,说明该页面是动态生成的。以社交媒体网站为例,当我们向下滚动页面加载更多内容时,会在开发者工具的 “网络” 选项卡中看到 XHR 请求在不断发送,以获取新的动态内容。

动态页面给爬虫带来了诸多挑战。传统的爬虫基于 HTTP 请求获取 HTML 页面,对于动态页面,由于数据是通过 JavaScript 在客户端动态生成的,直接使用传统爬虫无法获取到完整的数据。例如,一个基于 JavaScript 的地图应用,地图上的标记和路线信息是动态加载的,传统爬虫只能获取到初始的空白地图页面,无法获取到具体的标记和路线数据。此外,动态页面还可能存在加载延迟、异步加载等问题,增加了爬虫获取数据的难度。

3.2 Selenium 等工具的应用实例

为了攻克动态页面抓取的难题,我们可以借助 Selenium、Scrapy - Splash 等强大的工具。

  • Selenium 的应用:Selenium 是一个用于自动化浏览器操作的工具,它可以驱动浏览器(如 Chrome、Firefox 等)加载动态网页,模拟用户的操作(如点击按钮、滚动页面等),然后获取渲染后的页面源代码。首先,需要安装 Selenium 库和对应的浏览器驱动,以 Chrome 浏览器为例,安装 Selenium 库可以使用命令 “pip install selenium”,然后下载 ChromeDriver,并将其添加到系统路径中。下面是一个使用 Selenium 抓取动态页面数据的简单示例,以抓取淘宝商品信息为例:
 

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.by import By

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

# 创建Chrome浏览器驱动实例

driver = webdriver.Chrome()

# 打开淘宝商品页面

driver.get('https://detail.tmall.com/item.htm?id=商品ID')

# 模拟滚动加载更多内容

for _ in range(5):

driver.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);')

WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "选择器")))

# 获取渲染后的页面源码

html_content = driver.page_source

# 在这里可以使用BeautifulSoup等库解析html_content获取数据

driver.quit()

在上述代码中,通过 Selenium 驱动 Chrome 浏览器打开淘宝商品页面,然后使用execute_script方法模拟滚动页面操作,让页面加载更多动态内容。WebDriverWait用于等待页面上指定元素出现,确保动态内容加载完成后再获取页面源代码。

  • Scrapy - Splash 的应用:Scrapy - Splash 是 Scrapy 框架的一个扩展,它基于 Splash(一个轻量级的 JavaScript 渲染服务)。Splash 可以执行 JavaScript 代码,渲染动态网页,然后将渲染后的结果返回给 Scrapy 进行解析。首先,安装 Scrapy - Splash 库,可以使用 “pip install scrapy - splash” 命令。还需要安装并启动 Splash 服务,通过 Docker 容器安装启动的命令为 “docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash”。在 Scrapy 项目中,需要在settings.py文件中进行配置:
 

SPLASH_URL = 'http://localhost:8050'

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {

'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,

'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,

'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,

}

SPIDER_MIDDLEWARES = {

'scrapy_splash.SplashDripperMiddleware': 725,

}

DUPEFILTER_CLASS ='scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'

HTTPS_PROXY = 'http://localhost:8050'

然后在爬虫代码中,可以使用scrapy_splash提供的方法来请求动态网页。例如:

 

import scrapy

from scrapy_splash import SplashRequest

class DynamicSpider(scrapy.Spider):

name = 'dynamic - spider'

start_urls = ['https://example.com/dynamic - page']

def start_requests(self):

for url in self.start_urls:

yield SplashRequest(url, self.parse, args = {'wait': 5})

def parse(self, response):

# 在这里解析动态加载后的页面

pass

在这个示例中,定义了一个 Scrapy 爬虫DynamicSpider,通过SplashRequest发送请求,args = {'wait': 5}表示等待 5 秒,让 Splash 有足够的时间渲染页面,然后在parse方法中对渲染后的页面进行解析。通过这些工具的应用,我们能够有效地突破动态页面的阻碍,成功获取所需的数据。

四、数据格式解析迷局破解

4.1 多样的数据格式

在爬虫获取数据的过程中,我们会遇到各种各样的数据格式,其中 HTML、JSON、XML 是最为常见的几种。

  • HTML(超文本标记语言):是网页的基础构建语言,具有很强的通用性和可扩展性 。它通过各种标签来定义网页的结构和内容,例如<html>表示网页的根元素,<body>包含了网页的主要内容,<p>用于定义段落等。HTML 的优势在于其良好的兼容性,几乎所有的浏览器都能解析和显示 HTML 页面。但它也存在一些缺点,比如结构相对松散,对于复杂数据的表示不够简洁,而且在数据解析时,如果页面结构复杂,可能会增加解析的难度。例如,一个电商网站的商品列表页面,每个商品信息都包含在一系列的 HTML 标签中,如<div>、<span>等,要准确提取商品的名称、价格、图片链接等信息,需要仔细分析这些标签的层次结构和属性。
  • JSON(JavaScript 对象表示法):是一种轻量级的数据交换格式,以简洁的文本形式来表示结构化数据 。它基于 JavaScript 的语法,但具有独立于语言的特性,在不同编程语言中都能方便地解析和生成。JSON 数据由键值对组成,键是字符串,值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象等多种类型。例如,一个表示用户信息的 JSON 数据可能如下:
 

{

"name": "张三",

"age": 25,

"isStudent": false,

"hobbies": ["阅读", "跑步"]

}

JSON 的优点是数据格式简洁、易于阅读和编写,解析速度快,非常适合在网络传输和数据存储中使用。它的缺点是对于复杂的嵌套结构,阅读和维护的难度会增加。在实际应用中,很多 Web API 返回的数据都是 JSON 格式,比如获取天气预报信息的 API,返回的 JSON 数据中包含城市名称、温度、湿度、风力等信息,方便客户端直接解析使用。

  • XML(可扩展标记语言):也是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,具有可扩展性、层次性、自描述性和平台无关性等特性 。XML 通过自定义标签来描述数据,标签可以嵌套,形成复杂的层次结构。例如,一个表示书籍信息的 XML 数据可能如下:
 

<book>

<title>Python爬虫实战</title>

<author>李四</author>

<publisher>XX出版社</publisher>

<publicationDate>2023-01-01</publicationDate>

</book>

XML 的优势在于它的自描述性很强,数据结构清晰,适合用于数据交换、配置文件等场景。但它的语法相对复杂,文件体积较大,解析速度相对较慢。在企业级应用中,XML 常被用于数据传输和存储,比如一些金融机构之间的数据交互,会使用 XML 格式来保证数据的准确性和规范性。

4.2 针对性解析方法与代码

针对不同的数据格式,我们需要使用不同的工具和方法来进行解析。

  • HTML 解析:常用的工具是 BeautifulSoup,它可以将复杂的 HTML 文档转换为一个复杂的树形结构,每个节点都是 Python 对象,我们可以通过这些对象轻松地遍历和搜索文档。下面是使用 BeautifulSoup 提取网页中所有链接的示例代码:
 

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

url = "目标网页URL"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

links = []

for a in soup.find_all('a'):

link = a.get('href')

if link:

links.append(link)

print(links)

在这段代码中,首先使用requests库获取网页内容,然后使用BeautifulSoup将网页内容解析为一个BeautifulSoup对象。通过find_all方法查找所有的<a>标签,并提取其href属性值,得到网页中的所有链接。

  • JSON 解析:Python 内置的json库提供了简单而强大的 JSON 解析功能。可以使用json.loads方法将 JSON 字符串转换为 Python 字典或列表,使用json.dumps方法将 Python 对象转换为 JSON 字符串。示例代码如下:
 

import json

json_str = '{"name": "张三", "age": 25, "isStudent": false, "hobbies": ["阅读", "跑步"]}'

data = json.loads(json_str)

print(data["name"]) # 输出:张三

print(data["hobbies"]) # 输出:['阅读', '跑步']

new_data = {"city": "北京", "temperature": 28}

new_json_str = json.dumps(new_data, ensure_ascii=False)

print(new_json_str) # 输出:{"city": "北京", "temperature": 28}

在上述代码中,使用json.loads将 JSON 字符串解析为 Python 字典,然后可以像操作普通字典一样访问其中的数据。使用json.dumps将 Python 字典转换为 JSON 字符串,ensure_ascii=False参数用于确保中文字符正常显示,而不是显示为 ASCII 编码。

  • XML 解析:可以使用xml.etree.ElementTree模块,它提供了一种简单而直观的方式来处理 XML 数据。下面是一个解析 XML 文件并提取特定元素的示例代码:
 

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse('example.xml')

root = tree.getroot()

for book in root.findall('book'):

title = book.find('title').text

author = book.find('author').text

print(f"书名:{title},作者:{author}")

在这个示例中,首先使用ET.parse方法解析 XML 文件,得到一个ElementTree对象,然后通过getroot方法获取根元素。使用findall方法查找所有的book元素,再通过find方法查找每个book元素下的title和author元素,并提取其文本内容。通过这些针对性的解析方法和代码,我们能够高效地从不同格式的数据中提取出所需的信息,为后续的数据处理和分析打下坚实的基础。

五、速率限制突破技巧

5.1 速率限制的影响

在爬虫的征程中,速率限制就像是一道难以跨越的鸿沟,给我们的工作带来了诸多阻碍。当爬虫频繁地向目标网站发送请求时,网站的反爬机制会迅速察觉这一异常行为,进而采取封禁 IP 的措施 。一旦 IP 被封,爬虫就如同断了线的风筝,无法再继续访问目标网站,数据收集工作也会被迫中断。这对于那些需要大量数据进行分析的项目来说,无疑是一个沉重的打击。例如,在进行电商价格监测时,如果爬虫因为速率过快导致 IP 被封,就无法及时获取商品价格的动态变化,从而影响企业的市场决策。

5.2 合理设置请求间隔

为了避免因速率过快而被封禁 IP,我们可以通过设置合理的请求间隔来模拟正常用户的访问行为。在 Python 中,time.sleep()函数是实现这一目的的得力助手 。它的原理是让程序暂停执行指定的时间,从而控制请求的频率。例如,我们可以在每次请求之后添加time.sleep(2),这表示程序在每次请求完成后会暂停 2 秒,再发送下一次请求。下面是一个简单的示例代码:

 

import requests

import time

urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", "https://example.com/page3"]

for url in urls:

response = requests.get(url)

# 处理响应数据

time.sleep(2) # 设置请求间隔为2秒

在这个示例中,for循环遍历 URL 列表,每次发送请求获取网页内容后,通过time.sleep(2)暂停 2 秒,然后再处理下一个 URL。这样可以有效地降低请求频率,减少被网站识别为爬虫并封禁 IP 的风险。除了固定的时间间隔,我们还可以使用随机时间间隔来使爬虫行为更加自然。通过random模块生成一个在一定范围内的随机数,然后结合time.sleep()函数来实现。示例代码如下:

 

import requests

import time

import random

urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", "https://example.com/page3"]

for url in urls:

response = requests.get(url)

# 处理响应数据

wait_time = random.uniform(1, 3) # 生成1到3秒之间的随机数

time.sleep(wait_time)

在这段代码中,random.uniform(1, 3)生成一个 1 到 3 秒之间的随机浮点数,作为请求间隔时间。这样每次请求的间隔时间都不一样,更接近真实用户的操作习惯,进一步降低被反爬机制检测到的可能性。

六、代理使用的门道

6.1 代理的作用

在爬虫的复杂世界里,代理就像是一把神奇的钥匙,能为我们打开许多被封锁的大门,发挥着至关重要的作用。当爬虫频繁地向目标网站发送请求时,网站的反爬机制会像敏锐的卫士一样迅速察觉,而代理则可以充当我们的 “隐身衣” 。它的核心原理是在客户端和目标服务器之间建立起一个中间桥梁,爬虫的请求先发送到代理服务器,再由代理服务器转发到目标服务器,服务器的响应也通过代理服务器返回给爬虫 。这样一来,目标服务器看到的请求来源 IP 就是代理服务器的 IP,而非爬虫程序所在的真实 IP,从而成功隐藏了我们的真实身份,避免被网站轻易识别和封禁。例如,在对一些热门电商网站进行数据采集时,如果使用单一 IP 频繁请求,很快就会触发反爬机制,导致 IP 被封。但通过使用代理,不断切换不同的代理 IP,就可以持续稳定地获取数据,大大提高爬虫的效率和成功率。此外,代理还能帮助我们突破一些地理限制,访问那些原本因地区限制而无法访问的网站资源。比如,某些国外的学术数据库,只有特定地区的 IP 才能访问,借助相应地区的代理,我们就可以顺利访问并获取其中的学术资料。

6.2 代理的选择与 Python 实现

选择优质的代理是确保爬虫工作顺利进行的关键。在选择代理时,需要综合考虑多个因素。代理的稳定性是首要考量因素,一个不稳定的代理可能会频繁出现连接中断、超时等问题,导致爬虫工作频繁出错,效率低下。例如,一些免费的代理服务,虽然成本低,但稳定性往往较差,可能在使用过程中突然失效,影响爬虫的正常运行。代理的速度也不容忽视,快速的代理可以大大缩短请求的响应时间,提高数据获取的效率。如果代理速度过慢,爬虫获取数据的速度也会受到严重影响,特别是在需要大量数据的情况下,会耗费大量的时间。此外,代理的匿名程度也很重要,高匿名代理能够更好地隐藏我们的真实 IP,降低被网站发现的风险 。比如,透明代理虽然能转发请求,但会暴露客户端的真实 IP,不适合用于爬虫工作;而高匿名代理则完全隐藏了真实 IP,让网站难以察觉我们的爬虫行为。

在 Python 中,使用requests库设置代理非常简单。以下是一个示例代码,展示了如何使用代理进行网页请求:

 

import requests

url = "目标网站URL"

proxies = {

"http": "http://代理IP:端口",

"https": "https://代理IP:端口"

}

try:

response = requests.get(url, proxies = proxies, timeout = 5)

response.raise_for_status() # 检查请求是否成功

print(response.text)

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"请求失败: {e}")

在上述代码中,首先定义了目标网站的 URL 和代理的相关信息,通过proxies字典来指定 HTTP 和 HTTPS 协议使用的代理 IP 和端口。然后使用requests.get()方法发送请求,并将proxies参数传入,设置超时时间为 5 秒。如果请求成功,打印响应的文本内容;如果请求过程中出现异常,捕获异常并打印错误信息。除了使用单个代理,还可以构建代理池,从代理池中随机选择代理进行请求,这样可以进一步提高爬虫的隐蔽性和稳定性。例如:

 

import requests

import random

proxy_list = [

{"http": "http://代理IP1:端口1", "https": "https://代理IP1:端口1"},

{"http": "http://代理IP2:端口2", "https": "https://代理IP2:端口2"},

{"http": "http://代理IP3:端口3", "https": "https://代理IP3:端口3"}

]

url = "目标网站URL"

proxy = random.choice(proxy_list)

try:

response = requests.get(url, proxies = proxy, timeout = 5)

response.raise_for_status()

print(response.text)

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"请求失败: {e}")

在这个示例中,创建了一个代理列表proxy_list,包含多个代理。使用random.choice()函数从代理列表中随机选择一个代理,然后使用该代理发送请求。这样每次请求都可能使用不同的代理,增加了爬虫的随机性和隐蔽性,降低了被反爬机制检测到的概率。

七、总结与展望

在 Python 爬虫获取数据的道路上,我们遇到了各种各样的问题,从反爬机制的对抗,到动态页面的抓取;从数据格式的解析,到速率限制的突破以及代理的使用。这些问题虽然给我们带来了挑战,但也促使我们不断学习和进步。通过合理设置 headers、利用验证码识别工具、构建 IP 代理池等方法,我们成功突破了反爬机制的封锁;借助 Selenium、Scrapy - Splash 等工具,我们攻克了动态页面抓取的难题;针对不同的数据格式,运用 BeautifulSoup、json 库、xml.etree.ElementTree 等工具进行解析,让数据为我所用;通过设置合理的请求间隔和使用代理,我们有效避免了速率限制和 IP 封禁的问题。

Python 爬虫技术的发展前景十分广阔,随着互联网数据的不断增长,爬虫在数据分析、人工智能训练数据获取、市场调研等领域的需求也会日益增加。未来,爬虫技术将朝着更加智能化、高效化、合规化的方向发展。例如,结合人工智能技术,爬虫可以更智能地识别和应对反爬机制,自动优化抓取策略;分布式爬虫技术的发展将进一步提高数据抓取的效率,能够处理大规模的数据抓取任务。同时,我们也要更加注重爬虫的合规性,遵守法律法规和网站的使用规则,确保数据的合法获取和使用。希望大家能够不断探索 Python 爬虫技术,在数据的海洋中收获更多有价值的信息,为自己的项目和研究提供有力的数据支持 。

http://www.dtcms.com/a/278283.html

相关文章:

  • 天地图前端实现geoJson与wkt格式互转
  • C++面试5题--4day
  • Java陷阱之assert关键字详解
  • 使用layui的前端框架过程中,无法加载css和js怎么办?
  • 谷歌开源库gtest 框架安装与使用
  • CentOS系统哪些版本?分别适用于那些业务或网站类型?
  • 2025年Java后端社招面试:高频场景题+八股文面试题解析
  • toString
  • S7-1200 中 AT 覆盖参数的应用:灵活访问数据区域的实用指南
  • 借助DeepSeek编写输出漂亮表格的chdb客户端
  • 电流驱动和电压驱动的区别
  • Rust语言实战:LeetCode算法精解
  • iOS高级开发工程师面试——RunLoop
  • FRP Ubuntu 服务端 + MacOS 客户端配置
  • 安装llama-factory报错 error: subprocess-exited-with-error
  • Kubernetes的微服务
  • c语言内存函数以及数据在内存中的存储
  • linux 文件搜索与文件内容查看
  • 嵌入式硬件篇---单稳态多谐施密特电路
  • CISSP通过回顾
  • Java Integer包装类缓存机制详解
  • uni-app 选择国家区号
  • AI与基础设施
  • 微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2025 年 3 月产品动态
  • 基于光栅传感器+FPGA+ARM的测量控制解决方案
  • Quasar组件库
  • 2025最新android面试指南
  • vue3+arcgisAPI4示例:自定义多个气泡窗口展示(附源码下载)
  • [源力觉醒 创作者计划]_文心大模型4.5开源部署指南:从技术架构到实战落地
  • 知天命的感悟