现在的电脑，往往都有多颗核，即使是一部手机，也往往配备了并行处理器，通过多进程和多线程的手段，就可以让多个 CPU 核同时工作，加快任务的执行。

云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速，需要模型推理和计算节点的融合，并保证整个“木桶”没有太明显的短板。

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IDM是一款超级牛逼的互联网文件下载神器，它可以满足浏览器端大部分网站的文件下载需求。

代码语言：javascript复制from collections import deque from urllib.parse import urljoin, urlparse import requests from pyquery import PyQuery as pq import re from EpubCrawler.util import request_retry import traceback from functools import reduce from concurrent.f...

大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。

在 GitHub 上看到一个高一美术生写的一个健壮免费的python短信轰炸程序，专门炸坏蛋蛋，百万接口，多线程全自动添加有效接口，支持异步协程百万并发，自己对自己的号码用了一下，确实是短信轰炸，要不是及时 Ctrl C，怕是手机要崩溃。

JavaScript为什么是单线程的呢？由于设计之初，JavaScript是用来做用户交互以及页面动态渲染，所以为了简洁和方便入手，决定了它只能是单线程，否则将会带来非常复杂的同步问题。

在这篇文章中，我们将探讨如何使用Perl语言和WWW::Mechanize::PhantomJS库来爬取网站数据。我们的目标是爬取stackoverflow.com的内容，同时使用爬虫代理来和多线程技术以提高爬取效率，并将数据存储到本地。

[IDM（Internet Download Manager）](Internet Download Manager is a powerful download accelerator)是一款功能强大的下载管理工具，它通过多线程技术和断点续传功能，有效提高了下载速度和稳定性，深受用户喜爱。IDM支持多种协议，如HTTP、HTTPS、FTP等，并能与主流浏览器无缝集成，简化下载过程。

之前一直爬取的内容都是完整的文件，例如一整个mp3或则mp4，但是目前很多视频网站都开始采用ts流媒体视频的方式进行视频的展示，不知道你有没有这样的体验，兴致勃勃的打开一个电影网站，准备开始施展爬虫大法 查看xhr请求之后，本以为可以找到一个返回mp4的接口，没想到返回的是这一堆ts文件

由于之前要写论文，然后还要投稿，但是有些投稿还需要钱，所以我就爬取了某网站下的免版面费的所有期刊的邮箱地址。

相信很多爬虫工作者在进行数据爬取过程中经常会遇到“您的请求太过频繁，请稍后再试”，这个时候心里莫名的慌和烦躁、明明爬虫代码也没有问题啊，怎么突然爬不动了呢？那么，很有可能，你的爬虫被识破了，这只是友好的提醒，如果不降低请求就会拉黑你的ip了。 我们都知道遇到这种情况使用代理就解决了，用代理IP确实不失为一个解决问题的好办法。IP被封了就换新IP继续爬，或者用很多IP同时多线程爬，都很给力的。但是有时候没有爬多久又被提示“您的请求太过频繁，请稍后再试”。再换IP还是被封，再换再封，封的越来越快，效率非常低下，这是为什么呢？ 那是因为，你用的代理IP凑巧也是别人用来访问相同的网站的，而且用的还比较频繁。可能你们使用了共享ip池，或者使用的代理ip池很小。所以我们在找代理IP的时候，在保证IP有效率的同时IP池越大越好的，这样可以保证IP的新鲜度。例如亿牛云…列如还有的在使用代理的过程中也出现这样的情况。HTTP\HTTPS代理，系统会返回429 Too Many Requests；但不会对爬虫的运行产生影响，爬虫会根据返回结果自动重新发起请求，这是HTTP\HTTPS的标准应答模式。 所以，当您遇到“您的请求太过频繁，请稍后再试”时，不要慌，要镇定，检查下自己的爬虫策略，是否真的访问太过频繁，检查下自己的代理IP是否真的比较干净，调整自己的策略，选择更加纯净的IP，就能有效的避免这个错误了

在使用爬虫爬取数据的时候，当需要爬取的数据量比较大，且急需很快获取到数据的时候，可以考虑将单线程的爬虫写成多线程的爬虫。下面来学习一些它的基础知识和代码编写方法。

在数据收集和数据挖掘中，爬虫技术是一项关键技能。然而，爬虫在运行过程中不可避免地会遇到各种异常情况，如网络超时、目标网站变化、数据格式不一致等。如果不加以处理，这些异常可能会导致爬虫程序中断，影响数据采集效率和完整性。本文将概述如何使用Python编写一个健壮的爬虫，确保其在遇到异常时能够继续运行。我们将通过使用try/except语句处理异常，结合代理IP技术和多线程技术，以提高爬虫的采集效率。

本周 GitHub 热点上榜的项目有不少的新面孔，比如搞电子商务的 eShop，还有处理表数据的 onetable。还有用来方便处理数据同步问题的 loro，以及网易新开源的 tts 项目 EmotiVoice。

Python爬虫应用领域广泛，并且在数据爬取领域处于霸主位置，并且拥有很多性能好的框架，像Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架可以实现爬行自如的功能，只要有能爬取的数据，Python爬虫均可实现。数据信息采集离不开Python爬虫，而python爬虫离不开代理ip，他们的结合可以做的事情很多，如广告营销、各种数据采集大数据分析，人工智能等，特别是在数据的抓取方面可以产生的作用巨大。

在爬虫开发中，我们经常会遇到请求失败的情况，比如网络超时、连接错误、服务器拒绝等。这些情况会导致我们无法获取目标网页的内容，从而影响爬虫的效果和效率。为了解决这个问题，我们需要使用异常处理机制来捕获和处理请求失败的情况，从而提高爬虫的稳定性和稳定性。

All-in-One 的数据洞察中心，同时具备网站分析器 + 状态监控器 + 服务状态上报的功能。

在日常爬取工作中会遇到程序返回302的情况，这种是网站重新定向问题，就是爬取的网站进行了跳转，我们想要的数据又需要跳转连接才能取到，比如，我们访问 http/www.baidu.com 会跳转到 https/www.baidu.com，发送请求之后，就会返回301状态码，然后返回一个location，提示新的地址，浏览器就会拿着这个新的地址去访问。