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优秀的个人博客,低调大师

Python爬虫入门教程 41-100 Fiddler+夜神模拟器+雷电模拟器配置手机APP爬虫部分

爬前叨叨 从40篇博客开始,我将逐步讲解一下手机APP的爬虫,关于这部分,我们尽量简化博客内容,在这部分中可能涉及到一些逆向,破解的内容,这部分尽量跳过,毕竟它涉及的东西有点复杂,并且偏离了爬虫体系太远,有兴趣的博友,可以一起研究下。 之前看到知乎有人对手机App爬虫归类,基本符合规则,接下来的10篇博客可能集中在80%的App上,所以还是比较简单的 50%的app,通过抓包软件就可以分析出抓取参数并抓取到信息。 30%的app,可能需要适当的反编译,分析出加密算法并抓取到信息。 10%的app,可能加固,需要脱壳,然后反编译,分析出加密算法并抓取到信息 10%的app,通过各式各样的签名,证书,设备绑定等方法,隐藏加密算法。 首先配置第一轮的环境,配置好了,下一篇博客,就采用Fiddler+夜神模拟器[雷电模拟器]等实现儿歌多多APP的数据抓

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使用python的pandas读取数据库中数据,初始化到dataframe的速度过慢问题解决思路

原生方法 100万数据,在oracle数据库中,使用最方便的pandas自带的read_sql方法 import pandas as pd import sqlalchemy as sql db_engine=sql.create_engine('oracle://test01:test01@test001db') db_df1=pd.read_sql('select * from my_table1',db_engine) 代码是方便了,不过用了快10分钟,dataframe才初始化完成 通过JDBC查询的方式 import pandas as pd import sqlalchemy as sql db_engine=sql.create_engine('oracle://test01:test01@test001db') conn=ora_engine.raw_connection() cursor=conn.cursor() queryset=cursor.execute('select * from my_table1') columns=[for i[0] in queryset.description] jdbc_data=queryset.fetchall() db_df1=pd.DataFrame(jdbc_data,columns=["A1","B2","C3"]) db_df1.columns=columns db_df1.append(df_data) 多几行代码,不过2分钟就完成了dataframe的初始化动作,看来pandas自身的方式是需要优化的,不应该官方的方式对比常规方式有好几倍的性能差异的。

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腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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