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Python爬虫(30)Python爬虫高阶:Selenium+Scrapy+Playwright融合架构,攻克动态页面与高反爬场景

目录 一、背景:动态页面与反爬技术的崛起 二、技术融合架构设计 1. 核心组件分工 2. 架构图示 3. 关键技术点 三、代码实现:分步详解 1. 环境配置 2. 核心代码结构 3. Scrapy项目集成 4. Playwright增强功能示例 四、总结:技术融合的优势与挑战 1. 优势 2. 挑战与应对

动态代理-Java-含源码解析

什么是代理模式:代理模式是一种结构型设计模式,主要用于给某一个对象提供代理对象,并由代理对象控制对真实对象的访问。 主要应用:Spring AOP、日志、用户鉴权、Hibernate数据查询、测试框架的后端mock、RPC远程调用、Java注解对象获取、、全局性异常处理、性能监控,甚至事务处理等。 代理模式角色:主要分为调用方、代理对象,业务对象、抽象接口 抽象接口:定义对外提供的方法(功能)。

6、java自动装箱与拆箱

java自动装箱与拆箱     装箱就是自动将基本数据类型转换为包装器类型(int->Integer);调用方法:Integer的valueOf(int)方法.     拆箱就是自动将包装器类型转换为基本数据类型(Integer->int).调用方法:Integer的intValue方法.        在javaSE5之前,如果要生成一个数值为10的Integer对象,必须这样进行:

以下是 Nginx 中proxy_read_timeout、proxy_send_timeout和proxy_connect_timeout的对比与配置指南,涵盖作用、默认值及典型场景:

以下是 Nginx 中proxy_read_timeout、proxy_send_timeout和proxy_connect_timeout的对比与配置指南,涵盖作用、默认值及典型场景:------1. proxy_connect_timeout作用:Nginx 与后端服务器建立 TCP 连接的超时时间(从发起连接到完成三次握手&#xff09

重新认识数组

什么是数组 数组是一个连续内存空间,存储相同数据类型的数据结构。 数组优缺点 优点:由于连续的内存空间,且每个元素的数据类型相同,也就是每个元素的字节数相同,所以可以随件访问数组任意元素。计算公式为:a[k]_address = base_address + k * type_size。通过下标查找数组的时间复杂度为T(n) = O(1)。 缺点:不适合插入和删除,有序数组的删除和插入的时间复杂度

Dubbo3开发-简介和示例

1. Dubbo3 简介 Apache Dubbo 是一款微服务开发框架,它提供了 RPC通信 与 微服务治理 两大关键能力。 使用 Dubbo 开发的微服务,将具备相互之间的远程发现与通信能力, 同时利用 Dubbo 提供的丰富服务治理能力,可以实现诸如服务发现、负载均衡、流量调度等服务治理诉求。 Dubbo3 基于 Dubbo2 演进而来,在保持原有核心功能特性的同时, Dubbo3 在易用

C语言学习笔记 —— 内存管理

一、内存模型 对于一个C语言程序而言,内存空间主要由五个部分组成 代码段(text)、数据段(data)、未初始化数据段(bss),堆(heap) 和 栈(stack) 组成,其中代码段,数据段和BSS段是编译的时候由编译器分配的,而堆和栈是程序运行的时候由系统分配的。布局如下: 二、栈(stack) 2.1 介绍 栈(stack)又称堆栈, 是用户存放程序临时创建的局部变量,

Leetcode 721. 账户合并

题目要求 给定一个列表 accounts,每个元素 accounts[i] 是一个字符串列表,其中第一个元素 accounts[i][0] 是 名称 (name),其余元素是 emails 表示该账户的邮箱地址。 现在,我们想合并这些账户。如果两个账户都有一些共同的邮箱地址,则两个账户必定属于同一个人。请注意,即使两个账户具有相同的名称,它们也可能属于不同的人,因为人们可能具有相同的名称。一个人最

LeetCode - #62 不同路径(Top 100)

前言 本题为 LeetCode 前 100 高频题 我们社区陆续会将顾毅(Netflix 增长黑客,《iOS 面试之道》作者,ACE 职业健身教练。)的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。 LeetCode 算法到目前我们已经更新了 62 期,我们会保持更新时间和进度(周一、周三、周五早上 9:00 发布),每期的内容不多,我们希望大家可以在上班路上阅读,长久积累会有很大提升

从一道算法题入手带你优化Python代码,体验效率成倍提升

学习python的小伙伴都知道python语法简单,学习起来上手快。但是代码的运行效率一直让人诟病。确实,在一些场景中,python代码的运行效率确实没有C++或者C效率高。但是在一些场景下,我们也可以通过一些优化来提升运行效率。下面我们从一道算法题入手带着大家剖析一下。 题目:给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那两个整数