AtomGit开源社区

AtomGit开源社区

AI 编程助手 🔥 openEuler G-Star AI 学习教程最新活动

去全站搜索看看？

登录社区云

登录社区云，与社区用户共同成长

AtomGit开源社区

邀请您加入社区

欢迎加入社区

欢迎加入社区

scrapy

Docker部署及使用Docker部署Splsh+Scrapy爬取动态渲染页面

本文介绍了在CentOS7环境下使用Scrapy+Splash抓取动态网页的完整方案。首先通过Docker部署Splash渲染服务，包括环境配置、Docker安装和Splash镜像运行。然后在Scrapy项目中配置scrapy-splash插件，包括设置SPLASH_URL、下载中间件和去重过滤器。最后展示了如何在Spider中使用SplashRequest发起请求，通过设置wait参数控制渲染超

 一只耳不说话
2026-06-10 20:05:47

 228

 3

#docker #scrapy #容器
Scrapy vs Playwright vs Scrapling：2026年主流工业数据采集框架横评

2026年工业数据采集框架横评：Scrapy vs Playwright vs Scrapling 随着网站防护机制的AI化升级（TLS指纹检测、Cloudflare Turnstile 2.0等），传统数据采集方案面临重大挑战。本文对比三大主流框架的核心特性：防护突破能力： Scrapy（中等/需插件） Playwright（极高/浏览器级） Scrapling（高/内置隐身方案）性能表现：

shanwei_spider
2026-06-10 07:15:00

 1081

 10

#scrapy #爬虫
四六级历年真题（2017-2025）真题+听力+解析

链接:https://pan.baidu.com/s/1QVAhdSF2hIRmlpAB3UD24Q?通过百度网盘分享的文件：四六级真题（20…复制这段内容打开「百度网盘APP 即可获取」

@詹271
2026-06-07 11:07:08

 1503

 6

#python #python #django +2
2026爬虫技术栈怎么选？从Requests到AI Agent的分层实战指南

本文系统梳理了2026年数据采集技术的分层体系与选型策略。文章提出四个关键层级：基础层（requests+lxml）、渲染层（playwright）、智能辅助层（YOLO模型）和语义层（大模型），并给出各层的适用场景、代码示例和避坑指南。作者强调技术选型应遵循"能用简单不用复杂"的核心原则，通过分层决策流程图演示如何根据场景特点选择最优方案。最后指出工程师的核心竞争力在于精准匹配问题与工具的能力，

shanwei_spider
2026-06-05 07:30:00

 1436

 9

#scrapy #架构 #python +2
集反爬、JS 渲染、AI 选器于一体，3 万 Star 的 Scrapling 凭什么火爆爬虫圈

Scrapling 能够在短时间内突破3万Star、领跑新一代爬虫开源生态，核心原因是其精准解决了传统爬虫工程化的核心痛点。它以一体化架构打破了传统技术栈碎片化、高冗余、高运维成本的桎梏，将反爬绕过、动态渲染、智能解析三大核心能力标准化、轻量化、开箱即用，大幅降低了Python爬虫的工程开发门槛。在AI赋能基础设施的行业趋势下，Scrapling 创新性地将离线语义解析能力融入爬虫内核，实现了从“

Z_suger7
2026-06-04 16:44:46

 1504

 7

#javascript #人工智能 #爬虫 +1
计算机毕业设计之基于机器学习的股票预测系统

本研究构建了一个基于机器学习算法的股票预测系统，整合了数据采集、处理、模型训练与可视化四大模块。系统采用LSTM神经网络等模型，结合特征工程技术分析交易量、价格波动等关键因素，实现了对股票价格的短期预测。实验表明机器学习模型具有较高预测精度，但也存在过拟合等问题，为此提出了模型融合和动态调整策略来提升系统鲁棒性。系统通过Hadoop、Spark等技术实现海量数据处理，采用Django+Vue.js

微信bishe23
2026-06-04 14:37:34

 163

 5

#机器学习 #人工智能 #python +3
计算机毕业设计之基于线性回归算法的东方财富网股票趋势分析与预测

本研究基于线性回归算法构建了东方财富网股票趋势预测系统，通过数据采集、清洗、特征提取等预处理后，模型能有效预测股价走势。系统采用Python爬虫获取数据，Hadoop/Spark处理大数据，结合sklearn建模和MySQL存储，最终通过Django+Vue.js+Echarts实现可视化展示。结果显示线性回归算法具有实用价值，但存在非线性关系处理的局限性。未来计划引入多维数据、结合其他算法提升预

 微信bishe23
2026-06-04 14:32:58

 186

 2

#算法 #线性回归 #回归 +3
计算机毕业设计之基于微信小程序的自动信息收集系统的设计和实现

本文设计了一款基于微信小程序的美妆行业信息收集系统，集数据抓取、处理、分析和预测功能于一体。系统利用小程序轻量级特性，实时获取商品价格、评论等数据，通过机器学习算法实现销量预测，并支持可视化展示。创新性地采用随机森林模型提升预测精度，同时配备用户权限管理确保数据安全。该系统有效解决了美妆行业信息收集效率低、决策支持不足的痛点，实际应用验证了其良好的性能和稳定性，为行业数字化转型提供了实用工具。

2501_94810691
2026-06-04 10:15:26

 161

 6

#信息可视化 #scrapy #汽车 +1
INT8 量化算子：让大模型在昇腾NPU上“减肥“不“掉肉“

本文介绍了在昇腾NPU上使用INT8量化技术优化大模型推理的方法。通过将FP16模型参数压缩为INT8格式，模型大小减少50%，同时利用NPU的INT8计算单元加速运算。关键优化包括：1) 直接使用INT8权重进行矩阵乘法，避免反量化开销；2) 将量化参数存储在片上内存；3) 对KV Cache进行INT8量化。实验显示，LLaMA-2 7B模型在Atlas 300I Duo上实现吞吐提升56%、

布丁爱吃鱼ya
2026-05-20 22:58:19

 492

 11

#人工智能 #c++#scikit-learn +3
火神AI开源：打造未来对话新体验

太棒了！🎉 你提供的目录结构正好是“火神AI”前端项目的骨架，现在我们来为它写一篇—— 既专业又带点极客热血，适合发布在 GitHub、知乎、掘金、公众号或技术社区。

weixin_47155180
2026-04-30 11:20:42

 593

 9

#人工智能 #pygame #web3.py +2
独家专访｜Airto Moreira & Ricardo Bacelar：听见半个世纪的巴西灵魂

在2026年这个被算法、流量和碎片化聆听定义的时代，他们的合作像一座孤岛，或更准确地说，像一片精心呵护的雨林——里面充满了古老律动的呼吸、未来电声的光晕，以及将两者无缝缝合的、属于这个时代的工匠精神。当84岁的大师在录音室里感到“孩童般的快乐”，当全能制作人动用一切技术只为捕捉那一丝“极致的真实”时，音乐便超越了娱乐与商品，回归到它最原始的形态：一次灵魂的寻根，一场跨越半个世纪的、温暖的握手。在为

 CDN!
2026-04-28 15:29:40

 347

 3

#人工智能 #scrapy #matplotlib +1
Maxwell电机多目标尺寸优化：基于Ansys Maxwell与OptiSlang的永磁同步...

本文档基于Ansys Maxwell 2019 R3版本创建的2D永磁同步电机（PMSM）电磁仿真工程文件（48s8p30kWPrius2D_MX.aedt）展开功能解析。该模型以丰田普锐斯车型用30kW内嵌式永磁同步电机为原型，采用48槽8极拓扑结构，集成了电机几何建模、材料属性定义、电磁性能仿真等核心功能，可支持 cogging torque（齿槽转矩）、负载转矩等关键性能分析，为电机多目标优

 QQ68823886
2026-04-23 09:36:08

 476

 7

#scrapy
多亚马逊卖家账号：如何构建无关联封号（Chain-ban）风险的基础设施“

想要在亚马逊实现多账号扩张并规避关联封号（Chain-ban），核心在于构建完全独立的底层架构。您必须通过指纹浏览器实现硬件环境隔离，并配合静态住宅代理（Proxy）确保网络来源的纯净与唯一性。同时，从注册实体、收款账号到物流退货地址，必须做到物理意义上的“一号一实体”，严防任何数字足迹的交叉。在严苛的算法时代，只有像网络安全专家一样运营，才能确保商业帝国的韧性与安全。

OnlineProxy
2026-04-22 04:22:36

 379

 6

#人工智能 #selenium #python +1
探索车桥耦合与地震波浪荷载联合仿真之旅

simpack软件与ansys,abqus联合仿真求解车桥耦合，地震波浪荷载联合仿真分析，全教程模型。1. abaqus-simpack车轨耦合振动分析2. abaqus-simpack车轨桥耦合振动分析3. ansys-simpack车轨桥耦合振动4. 车桥耦合叠加地震波浪荷载在工程领域，对复杂系统进行精准的动力学分析至关重要。今天咱们就来聊聊使用 Simpack 软件与 Ansys、Abaqu

QQ:487739278
2026-04-20 16:00:00

 281

 9

#scrapy
Scrapy实战爬取5sing网站：Pipeline优化+全流程踩坑复盘，从报错到数据落地

本文详细记录了使用Scrapy爬取5sing音乐网站数据的全过程，重点复盘了开发中遇到的典型问题和优化方案。主要包含：项目初始化与环境配置注意事项核心代码实现（爬虫逻辑、数据模型、持久化管道）关键踩坑点分析：模块导入路径错误（相对导入解决方案） Scrapy配置项拼写错误（REDIRECT_PRIORITIES修正）补充了Scrapy项目结构规范等核心知识点通过逐步排查正则匹配、JSO

ZCH��
2026-04-11 15:36:52

 624

 15

#scrapy #爬虫 #前端 +1
如何解决 import aiohttp ModuleNotFoundError: No module named ‘aiohttp’

摘要 Python开发者在使用PyCharm时，常遇到ModuleNotFoundError: No module named 'aiohttp'错误。本文深入分析该问题的==根本原因==，包括环境隔离、包安装失败、路径配置错误等常见场景。特别针对PyCharm 2025用户，提供完整的排查流程和解决方案：1) 确认虚拟环境一致性；2) 检查包名拼写；3) 配置国内镜像源加速下载；4) 设置正确的

 CSDN万粉变现经纪人
2026-04-10 22:21:29

 2949

 16

#pip #AIGC #python +4
Scrapy入门指南

本文介绍了Python爬虫框架Scrapy的基本使用指南。Scrapy是一个高效的异步爬虫框架，包含Spider（核心爬取逻辑）、Item（数据结构）、Pipeline（数据处理）、Middleware（请求响应处理）和Settings（全局配置）等核心组件。文章详细讲解了如何安装Scrapy、创建项目、编写爬虫代码、定义数据模型，以及配置中间件和管道。同时介绍了Scrapy的性能优化设置、数据存

 Z0709D
2026-04-09 18:11:08

 413

 7

#scrapy
一文吃透Scrapy：从本质到实战，揭秘商用爬虫的核心框架

摘要： Scrapy是一个强大的开源Python爬虫框架，其核心价值在于提供工程化爬虫开发所需的完整解决方案。与requests等简单工具不同，Scrapy内置了并发控制、自动去重、重试机制等关键功能，大幅提升开发效率。本文通过实战案例展示了Scrapy的项目结构和使用方法，包括数据字段定义(items.py)、核心爬取逻辑(spiders/blog.py)和数据存储管道(pipelines.py

ZCH��
2026-04-09 17:21:23

 2305

 11

#scrapy #爬虫 #python +1
如何绕过 CAPTCHA：手动方法、解析服务与 AI 前沿方案深度指南

验证码（CAPTCHA）已化身为复杂的数字图灵测试。本文深入探讨高级绕过策略：从混淆浏览器指纹的手动优化，到利用 2Captcha 解析服务的“人机协作”架构，再到自建 AI 视觉识别模型。

OnlineProxy
2026-04-07 03:56:39

 1034

 7

#人工智能 #scrapy #python
从“会聊天”到“能干活”：OpenClaw自定义Skill开发全攻略，手把手打造你的专属AI助手

OpenClaw作为2026年最热门的开源AI智能体框架，内置了13000+个Skill，覆盖写作、搜索、办公、开发等场景。企业内部系统对接：需要连接特定的ERP、CRM系统行业专属流程：医疗、金融、教育等领域的特殊工作流个人工作习惯：独特的文件整理、任务管理方式Skill的本质：不是代码插件，而是给AI的"标准操作手册（SOP）"，让AI在处理特定任务时遵循固定流程、精准执行。✅固化重复工作：将

 shanwei_spider
2026-04-04 09:54:08

 485

 7

#人工智能 #python #scrapy +3
2026年主流Python爬虫框架性能对比：Scrapy/Scrapling/Requests深度测评（附实测数据+选型指南）

2026年，爬虫框架的差异不再是"快慢"，而是"能否存活"。Scrapy在2026年已成"历史文物"，Requests仅适合"玩具级"测试，而Scrapling是唯一能通过AI行为检测的框架。2026爬虫核心能力AI行为模拟（不是简单随机延迟）动态渲染处理（不是静态HTML解析）数据污染识别（不是盲目获取数据）记住不要为"吞吐量"牺牲"有效性"不要为"简单"放弃"生存"

shanwei_spider
2026-04-03 19:39:37

 1205

 10

#python #爬虫 #scrapy +2
计算机毕业设计：懂车帝汽车数据爬虫与可视化分析系统 Django框架 Scrapy爬虫可视化数据分析大数据大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python+Django+Vue的新能源汽车数据分析系统。系统采用前后端分离架构，通过Scrapy爬虫从懂车帝获取汽车数据，使用MySQL存储，并利用Echarts实现可视化展示。主要功能包括：多维度条件选车、车型详情查看（含评分雷达图、质量问题词云等）、销量与投诉走势分析、降价排行与品牌分布可视化、销量/差评榜单查询，以及注册登录和后台数据管理模块。系统实现了从数据采集到分析

 q_3456621138
2026-04-01 18:11:17

 592

 13

#汽车 #爬虫 #大数据 +3
计算机毕业设计：汽车行业数据监测与可视化展示系统 Django框架 Scrapy爬虫可视化数据分析大数据大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python技术栈的新能源汽车数据分析系统。项目采用Django+Vue前后端分离架构，MySQL存储数据，通过Scrapy爬虫获取懂车帝网站数据，利用Echarts实现可视化展示。系统包含数据采集管理、条件选车、车型详情、销量/投诉分析、可视化图表等功能模块，提供多维筛选、销量/差评榜单、评分雷达图、词云展示等特色功能。项目实现了从数据采集到可视化分析的全流程覆盖，为汽车市场研

 yuanmazhiwu
2026-04-01 18:10:43

 1135

 18

#django #scrapy #大数据 +3
计算机毕业设计：汽车市场销量口碑分析可视化平台 Django框架 Scrapy爬虫可视化数据分析大数据大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python技术栈的新能源汽车数据分析系统。项目采用Django+Vue前后端分离架构，结合MySQL数据库和Scrapy爬虫框架，从懂车帝平台采集汽车数据，并通过Echarts实现可视化展示。系统主要功能包括：条件选车、车型详情查看、销量/投诉数据分析、多维度榜单展示等，同时提供注册登录和后台数据管理模块。项目实现了从数据采集到可视化分析的全流程覆盖，为汽车市场研究和购车决策提

 q_2917219673
2026-04-01 18:08:59

 508

 15

#汽车 #django #大数据 +3
计算机毕业设计：新能源汽车市场数据可视化与管理系统 Django框架 Scrapy爬虫可视化数据分析大数据大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python技术栈的新能源汽车数据分析系统。系统采用Django+Vue前后端分离架构，MySQL数据库存储数据，通过Scrapy爬虫从懂车帝获取汽车数据，利用Echarts实现可视化展示。主要功能包括：多维度条件选车、车型详情展示（评分雷达图、质量问题词云）、销量与投诉走势分析、价格与品牌分布可视化、销量/差评榜单排名等。系统还提供注册登录和后台数据管理功能，可满足用户选车参考

 vx_biyesheji0002
2026-04-01 18:08:34

 639

 24

#汽车 #信息可视化 #大数据 +3
计算机毕业设计：智能新能源汽车数据洞察与可视化系统 Django框架 Scrapy爬虫可视化数据分析大数据大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python技术栈的新能源汽车数据分析系统。该系统采用Django+Vue前后端分离架构，MySQL数据库存储数据，通过Scrapy爬虫从懂车帝获取汽车相关数据，利用Echarts实现可视化展示。系统包含数据采集管理、条件选车、车型详情、销量/投诉分析、数据可视化、销量/差评榜单等核心功能模块，支持多维度筛选、评分雷达图、词云分析、趋势图表等多种数据呈现方式。项目实现了从数据采集

 vx_biyesheji0001
2026-04-01 18:07:15

 494

 10

#汽车 #django #大数据 +3
计算机毕业设计：新能源汽车多维度数据分析系统 Django框架 Scrapy爬虫可视化数据分析大数据大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python技术栈的新能源汽车数据分析系统。系统采用Django+Vue前后端分离架构，使用MySQL存储数据，通过Scrapy爬虫从懂车帝获取汽车数据，并利用Echarts实现可视化展示。系统包含数据采集管理、条件选车、车型详情、销量/投诉分析、数据可视化等核心功能模块，提供销量榜单、差评榜单、价格分布等多维度分析，支持注册登录和后台数据管理。项目实现了从数据采集到可视化展示的

 q_3375686806
2026-04-01 18:06:47

 558

 12

#汽车 #django #python +3
【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程

在大数据和网络爬虫领域，Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目，并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中，我将带大家从零开始使用 Scrapy 框架，构建一个简单的爬虫项目，爬取豆瓣电影 Top 250的电影信息。豆瓣电影 Top 250系统：WindowsPython 版本：3.8.6开发环境：PyCharm如果你使用的是其他系统或 IDE，也可以

 givy fjjl
2026-04-01 04:33:26

 491

 11

#爬虫 #scrapy
python的scrapy框架介绍

在Scrapy项目中，爬虫是用于定义如何爬取特定网站的类。在项目的spiders目录中，可以创建一个新的Python文件来定义你的爬虫。下面是一个简单的示例：代码语言：javascriptAI代码解释# 在这里处理网页响应，提取数据等pass在上面的示例中，我们定义了一个名为MySpider的爬虫，指定了名称为example，并指定了起始URL为。在parse方法中，你可以处理网页响应，并提取你需

 2501_94114815
2026-04-01 04:52:33

 36

#python #scrapy #开发语言
计算机毕业设计：Python汽车销售数据可视化分析与后台管理系统 Flask框架 requests爬虫可视化数据分析大数据机器学习大模型（建议收藏）✅

技术栈Flask框架搭建后端服务，利用requests爬虫从汽车相关平台采集数据，借助Echarts实现数据大屏可视化，搭配pandas等工具完成数据处理分析，覆盖用户消费行为与个体特征分析等核心分析模块。功能模块数据大屏可视化模块汽车销售数据查看模块用户消费行为分析模块用户个体分析模块后台数据管理模块注册登录模块项目介绍。

q_2917219673
2026-03-31 20:09:39

 618

 15

#python #汽车 #flask +3
计算机毕业设计：Python汽车销售数据可视化与分析系统 Flask框架 requests爬虫可视化数据分析大数据机器学习大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Flask框架的汽车销售数据分析系统。该系统通过requests爬虫从汽车平台采集数据，使用pandas进行数据处理，并利用Echarts实现数据可视化。主要功能包括：数据大屏展示各品牌销售情况、区域分布等核心指标；销售数据查询模块；用户消费行为分析（年度消费次数、首次消费时间）；用户个体特征分析（消费金额与次数关联）；后台数据管理（支持增删改查）；以及用户注册登录模块。系统实现

 q_3375686806
2026-03-31 20:07:38

 512

 11

#python #汽车 #信息可视化 +3
基于LQR的主动前轮转向AFS Simulink模型探索

基于LQR的主动前轮转向AFS Simulink模型【目的】对主动前轮转向控制系统展开研究，改善汽车的转向性能及安全性能。【方法】计算理想横摆角速度及质心侧偏角，基于LQR控制理论搭建主动前轮转向系统；汽车速度为85km/h，双移线工况；【结果】主动前轮转向控制器提供的附加前轮转角可使实际横摆角速度紧密跟随理想横摆角速度，且无明显抖振。【结论】主动前轮转向控制器对于提升车辆稳定性有重要意义，可为A

QmZVLlLHvXq
2026-03-31 17:30:00

 145

 2

#scrapy
MATLAB/Simulink异步电机转子磁链模型参考自适应 MRAS无速度传感器仿真模型

MATLAB/Simulink异步电机转子磁链模型参考自适应 MRAS无速度传感器仿真模型附参考文献模型包含磁链环PI（可切换成开环）、转速环PI、电流环PI、参考模型，模型参考自适应MRAS法。模型模块清晰，可设置不同的负载Tm以及不同的转速参考值，仿真表明，转速和角度跟踪效果好，波形好，附相关参考文献。358大家好呀，今天来和大家聊聊在MATLAB/Simulink里搭建的异步电机转子磁链模

 osvHKXEHM
2026-03-30 18:15:00

 303

 6

#scrapy
计算机毕业设计：Python智慧交通车流态势感知平台 Flask框架可视化百度地图汽车车况数据分析大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python与Flask框架开发的智慧交通大数据监控系统。系统采用SQLite数据库存储数据，前端集成Echarts可视化库和百度地图API，实现了交通数据的多维度展示与分析。主要功能包括：实时监控大屏展示核心统计信息与车辆分布；多路监控画面结合地图标注；交互式地图操作与信息标注；车辆类型与状态的统计分析；后台数据管理支持增删改查；扩展的数据分析模块；以及用户注册登录功能。系统通

 q_2917219673
2026-03-29 19:14:51

 404

 7

#python #flask #爬虫 +3
计算机毕业设计：Python城市智慧交通动态监控平台 Flask框架可视化百度地图汽车车况数据分析大模型机器学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python与Flask框架开发的智慧交通大数据监控系统。系统采用SQLite数据库存储数据，前端结合Echarts可视化库和百度地图API，实现交通数据的多维度展示与分析。主要功能模块包括：监控大屏展示核心统计信息与图表可视化；实时监控画面显示车辆状态与道路情况；地图界面标注各类交通要素；统计分析模块提供车辆类型与状态的可视化；后台管理系统支持数据增删改查；用户登录模块实现权限

 q_3548885153
2026-03-29 19:13:49

 406

 9

#python #flask #django +3
计算机毕业设计：Python智慧交通大数据可视化监控平台 Flask框架可视化百度地图汽车车况数据分析大模型机器学习（建议收藏）✅

智慧交通大数据监控系统摘要：本文介绍了一个基于Python和Flask框架开发的智慧交通大数据监控系统。系统采用SQLite数据库存储交通监控数据，前端使用Echarts可视化库和百度地图API实现数据可视化展示。主要功能包括：交通监控大屏展示核心统计信息、实时监控画面显示多路道路状况、交互式地图标注车辆位置、多维数据统计分析以及后台数据管理。系统支持用户权限管理，为交通决策提供数据支持，适合作

 q_3375686806
2026-03-29 19:12:57

 426

 9

#python #信息可视化 #scrapy +3
计算机毕业设计PySpark+Scrapy农产品推荐系统农产品爬虫农产品商城农产品大数据农产品数据分析可视化 PySpark Hadoop

摘要：本项目基于PySpark+Scrapy开发农产品推荐系统，通过Scrapy爬取电商平台农产品数据，利用PySpark进行分布式数据处理和推荐算法实现。系统包含数据采集、处理存储、推荐算法和可视化展示四大模块，采用协同过滤与内容推荐相结合的混合算法。技术栈涵盖Scrapy、PySpark、Flask/Django和ECharts等，预计9周完成10万条数据处理，实现准确率≥75%的推荐模型。项

 haochengxu2022
2026-03-28 08:27:43

 396

 8

#大数据 #scrapy #python +3
【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程

在大数据和网络爬虫领域，Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目，并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中，我将带大家从零开始使用 Scrapy 框架，构建一个简单的爬虫项目，爬取豆瓣电影 Top 250的电影信息。豆瓣电影 Top 250系统：WindowsPython 版本：3.8.6开发环境：PyCharm如果你使用的是其他系统或 IDE，也可以

 ILYT NCTR
2026-03-24 21:58:33

 864

 11

#爬虫 #scrapy
2026 年 10 大 Python 爬虫工具横评：从 Scrapy 到 Scrapling，到底该选哪个？

2026 年的爬虫开发，不再是单一工具的天下，而是组合拳的时代。从Scrapling 或 Httpx入手，感受异步与自适应的魅力。坚守体系，保证稳定与可控。随着 AI 发展，未来可能不再需要传统“爬虫”，而是直接与网站进行**“数据对话”**。希望这篇横评能为你指明方向。你 2026 年最爱用的爬虫库是哪个？

shanwei_spider
2026-03-24 06:44:37

 899

#python #爬虫 #scrapy +1
【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程

在大数据和网络爬虫领域，Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目，并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中，我将带大家从零开始使用 Scrapy 框架，构建一个简单的爬虫项目，爬取豆瓣电影 Top 250的电影信息。豆瓣电影 Top 250系统：WindowsPython 版本：3.8.6开发环境：PyCharm如果你使用的是其他系统或 IDE，也可以

 NEGl DRYN
2026-03-22 06:38:44

 777

 6

#爬虫 #scrapy
Python协同过滤小说推荐与可视化大屏 Django框架协同过滤推荐算法可视化机器学习大数据大模型计算机毕业设计（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python+Django的小说推荐系统，采用MySQL数据库存储数据，结合Echarts实现可视化分析。系统核心功能包括：1）注册登录模块保障账户安全；2）首页按热度排序展示小说；3）详情页提供阅读下载和收藏评分功能；4）可视化模块通过多种图表展示分类分布、作者热度和上架趋势；5）推荐模块融合基于用户和物品的双重协同过滤算法；6）个人中心管理收藏和评论记录；7）后台支持小说和用

 q_2917219673
2026-03-21 17:28:59

 347

 5

#python #机器学习 #django +3
计算机毕业设计：Python全栈小说推荐与协同过滤分析平台 Django框架协同过滤推荐算法可视化机器学习大数据大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的小说推荐系统。系统采用MySQL数据库存储数据，前端使用HTML和Echarts实现数据可视化。主要功能包括：用户注册登录、小说浏览与搜索、详情展示、收藏评分、个性化推荐等。推荐算法融合了基于用户和物品的双重协同过滤技术，通过分析用户行为数据生成精准推荐。系统还提供丰富的数据可视化功能，包括分类分布、作者热度、上架趋势等图表展示。后台管理模块支

 vx_biyesheji0002
2026-03-21 17:27:51

 361

 7

#python #机器学习 #django +3
计算机毕业设计：Python小说阅读推荐与数据可视化系统 Django框架协同过滤推荐算法可视化机器学习大数据大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的小说推荐系统，采用MySQL数据库存储数据，结合Echarts实现可视化分析。系统包含注册登录、小说浏览、个性化推荐、数据可视化等核心功能模块。推荐算法融合基于用户和物品的双重协同过滤技术，通过分析用户行为生成精准推荐。可视化模块采用多种图表展示小说分类、作者热度等数据趋势。系统提供完整的用户交互功能，包括收藏评分、阅读下载等操作，后台支持管理

 q_3548885153
2026-03-21 17:27:11

 330

 6

#python #机器学习 #django +3
Python 基于协同过滤的动漫推荐与数据分析平台 Django框架协同过滤推荐算法可视化数据分析大数据大模型计算机毕业设计（建议收藏）✅

技术栈Python语言、Django框架、SQLite数据库、基于物品的协同过滤推荐算法、Echarts可视化工具、HTML功能模块用户基础模块：提供注册与登录功能，保障用户使用权限与账户安全动漫展示模块：首页呈现热门、最新上架等分类动漫数据，详情页展示剧情、角色、播放链接等信息后台管理模块：管理员对动漫数据进行增删改查操作，确保数据准确性与实时性项目介绍。

q_2917219673
2026-03-21 17:04:09

 575

 11

#python #数据分析 #django +3
计算机毕业设计：Python全栈动漫推荐与可视化平台 Django框架协同过滤推荐算法可视化数据分析大数据大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的动漫数据分析与推荐系统。系统采用SQLite数据库存储数据，前端使用HTML和Echarts实现可视化展示。核心功能包括：用户注册登录模块、动漫分类展示与详情浏览、基于物品协同过滤算法的智能推荐、数据可视化（类型占比饼图、收藏趋势折线图等）、用户收藏管理、热门排行榜以及后台数据管理模块。系统通过分析用户行为数据，实现个性化动漫推荐，并提供多维度

 vx_biyesheji0002
2026-03-21 17:02:26

 429

 6

#python #django #算法 +3
计算机毕业设计源码：Python动漫智能推荐与可视化分析系统 Django框架协同过滤推荐算法可视化数据分析大数据大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的动漫数据分析与推荐系统。系统采用SQLite数据库存储数据，包含用户注册登录、动漫分类展示、详情查看、收藏管理、排行榜浏览等功能模块。核心推荐算法使用基于物品的协同过滤技术，通过分析用户行为数据计算动漫相似度，实现个性化推荐。数据可视化模块通过Echarts生成饼图、折线图等图表，直观展示动漫类型分布和收藏趋势。后台管理模块支持管理员对动漫数据

 q_3548885153
2026-03-21 17:01:56

 404

 8

#python #django #scrapy +3
计算机毕业设计：Python基于协同过滤的动漫智能推荐与可视化系统 Django框架协同过滤推荐算法可视化数据分析大数据大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的动漫推荐系统。系统采用SQLite数据库存储数据，前端使用HTML展示界面，并集成Echarts实现数据可视化。核心功能包括：用户注册登录模块、动漫分类展示与详情查看、基于物品的协同过滤推荐算法、动漫收藏管理、排行榜浏览等。系统还提供丰富的数据可视化功能，如动漫类型占比饼图、不同国家年份收藏趋势折线图等。后台管理模块支持管理员对动漫数据进行增删

 源码之家
2026-03-21 16:59:54

 569

 10

#python #django #数据分析 +2
[火]圆柱电池热失控comsol6.0模型，适配各型号调试模型 [灯泡]参数全都已配置好，收敛性全都调试好，改改参数能适配各种型号的电池热管理。各种结果图都有。

[火]圆柱电池热失控comsol6.0模型，适配各型号调试模型[灯泡]参数全都已配置好，收敛性全都调试好，改改参数能适配各种型号的电池热管理。各种结果图都有。

资深码侬
2026-03-20 19:15:00

 70

#scrapy #scikit-learn #django
计算机毕业设计：python面向个性化阅读的新闻推荐平台 Django框架协同过滤推荐算法可视化数据分析大数据大模型（建议收藏）✅

摘要：本文介绍了一个基于Python和Django框架的个性化新闻推荐系统。系统采用协同过滤推荐算法实现精准内容推送，针对游客展示热门新闻，为登录用户提供个性化推荐。功能模块包括用户注册登录、新闻浏览与搜索、点赞收藏评分等互动功能，以及个人中心管理和后台数据可视化分析。后台使用Echarts展示用户偏好数据，支持管理员对新闻内容、用户偏好等进行全面管理。系统实现了从数据采集分析到个性化推荐的完整闭

 q_2917219673
2026-03-20 19:00:00

 476

 10

#python #django #推荐算法 +2
计算机毕业设计：Python多策略融合的新闻推荐引擎 Django框架协同过滤推荐算法可视化数据分析大数据大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的个性化新闻推荐系统。系统采用协同过滤推荐算法实现精准内容推送，结合Echarts可视化工具和MySQL数据库，构建了完整的新闻推荐平台。主要功能包括用户注册登录、新闻分类浏览、详情查看、互动评分、个人中心管理以及后台数据分析等模块。系统针对不同用户状态实施差异化推荐策略：游客获取热门推荐，登录用户则根据协同过滤算法获取个性化内容。后台管理界面提

 vx_biyesheji0002
2026-03-20 19:00:00

 372

 8

#python #django #scrapy +3

加载更多

回到
顶部

提供社区服务与技术支持

提供社区服务与技术支持

©1999-2023北京创新乐知网络技术有限公司京ICP备19004658号