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一.准备工作

  • 首先,本文使用的技术为 python+requests+bs4,没有了解过可以先去了解一下。
  • 我们的需求是将博客园问题列表中的所有问题的题目爬取下来。

详解Python爬虫爬取博客园问题列表所有的问题 

二.分析:

  • 首先博客园问题列表页面右键点击检查
  • 通过Element查找问题所对应的属性或标签

详解Python爬虫爬取博客园问题列表所有的问题

可以发现在div class ="one_entity"中存在页面中分别对应每一个问题
接着div class ="news_item"中h2标签下是我们想要拿到的数据

三.代码实现

首先导入requests和BeautifulSoup

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

由于很多网站定义了反爬策略,所以进行伪装一下

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla / 5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 87.0.4280.141Safari / 537.36'
  }

在这里User-Agent只是其中的一种方式,而且大家的User-Agent可能不同。

爬取数据main代码

url = 'https://q.cnblogs.com/list/unsolved"htmlcode">
  url = 'https://q.cnblogs.com/list/unsolved"htmlcode">
text_list = page_soup.select('.one_entity > .news_item > h2')
    for h2 in text_list:
      text = h2.a.string
      fp.write(text+'\n')

完整代码如下:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
if __name__ == '__main__':
  headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla / 5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 87.0.4280.141Safari / 537.36'
  }
  url = 'https://q.cnblogs.com/list/unsolved"text-align: center">详解Python爬虫爬取博客园问题列表所有的问题

详解Python爬虫爬取博客园问题列表所有的问题

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。