上一篇介绍了入坑的整个思想过程，从这篇开始就开始介绍一下我的学习过程了，主要是为了保证宝宝们对技术更好的理解，我会按照自己的理解来讲各种技术，前期就是三座大山的基础，可能比较简单，不要感觉枯燥无聊哦，后面会变得愈发有技术含量呢。各帖子主要是自己对技术的理解，如果有不对的地方，还请指出，共同进步～～
定位的基本思想很简单，它允许定义元素相对于父级元素、另一个指定元素或者当前浏览器窗口应该显示的位置。
本文主要在初学HTML时，对常用标签做一些记录。主要是标签的使用，以及效果展示。目的在于有个大概的认识：有什么标签？能做什么？
<!DOCTYPE html> 放在HTML页面前面的位置，加上之后就会按照W3C的HTML5标准渲染页面
上一篇中介绍了如果想要同时发送多条请求，那么怎样才能让每条数据某些请求参数改变呢。这就用到了jMeter参数化。在实际测试场景中，我们往往还有这样的需求，登录后服务器响应的token作为下次请求的参数，这就是所谓的参数关联。
lxml库结合libxml2快速强大的特性，使用xpath语法来进行文件格式解析，与Beautiful相比，效率更高。
网页解析完成的是从下载回来的html文件中提取所需数据的方法，一般会用到的方法有:
When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.
HTML(HyperText MarkupLanguage 超文本标记语言),用于构建网页
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HTML是 HyperText Mark-up Language 的首字母简写，意思是超文本标记语言，超文本指的是超链接，标记指的是标签，是一种用来制作网页的语言，这种语言由一个个的标签组成，用这种语言制作的文件保存的是一个文本文件，文件的扩展名为html或者htm。
超文本标记语言 (英语：Hypertext Markup Language，简称：HTML ) 是一种用来结构化 Web 网页及其内容的标记语言。网页内容可以是：一组段落、一个重点信息列表、也可以含有图片和数据表。
如上就是最简单的HTML文档内容，< html> 标签之间描述的代码内容就是描述网页（文档内容），< body>标签之间的文本代表可见的网页文档内容，< h1>代表一级标题，< p>代表一个内容段落
近年来，随着互联网行业的发展，互联网的影响力逐渐上升。这也归功于技术水平的提高，研发出了越来越多用户体验良好的应用程序。此外，从网络应用程序的开发到测试，自动化在整个过程中的使用也越来越普及。网络爬虫工具越发流行。
上一节我们实现了一个最基本的爬虫，但提取页面信息时我们使用的是正则表达式，用过之后我们会发现构造一个正则表达式还是比较的繁琐的，而且万一有一点地方写错了就可能会导致匹配失败，所以使用正则来提取页面信息多多少少还是有些不方便的。
在网页设计与开发中，HTML作为构建内容的基础，其元素根据显示特性的不同被分为两大类：块级元素（Block-level Elements）和内联元素（Inline Elements）。理解这两者的区别及正确使用它们，对于构建结构清晰、布局合理的网页至关重要。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
本文将介绍 HTML 的基础知识，包括它的工作原理、优缺点以及它与 CSS和JavaScript 的关系。
BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，它的使用方式相对于正则来说更加的简单方便，常常能够节省我们大量的时间。
在上一篇关于爬虫的博客里，我提到过，整个爬虫分为四个部分，上一篇博客已经完成了前两步，也就是我说的最难的地方，接下来这一步数据解析不是很难，但就是很烦人，但只要你有耐心，一步一步查找、排除就会提取出目标信息，这一步就相当于从接收到的庞大数据中提取出真正想要、有意义的信息，所以对于爬虫来说，应该是很重要的。
本文内容参考Github：https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
在 Web 开发中，经常需要对网页上的文本内容进行处理和操作。有时候，我们可能需要知道某个特定文本在屏幕上的位置，以便进行后续的操作，比如模拟用户点击、自动化测试等。Python 提供了一些强大的库和工具，可以帮助我们实现这样的需求。
正则使用的注意点 re.findall("a(.*?)b","str"),能够返回括号中的内容,括号前后的内容起到定位和过滤的效果 原始字符串r，待匹配字符串中有反斜杠的时候，使用r能够忽视反斜杠带来
上一讲中我给你讲了如何使用八爪鱼采集数据，对于数据采集刚刚入门的人来说，像八爪鱼这种可视化的采集是一种非常好的方式。它最大的优点就是上手速度快，当然也存在一些问题，比如运行速度慢、可控性差等。
有多种方式可以从网页中提取我们需要的信息，既可以通过正则表达式，也可以使用BeautifulSoup模块。除此之外，xpath表达式也是一种常见用法。
lxml 是 Python 的第三方解析库，完全使用 Python 语言编写，它对 Xpath 表达式提供了良好的支持，因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。
以小组为单元进行实验，每小组5人，小组自协商选一位组长，由组长安排和分配实验任务，具体参加实验内容中实验过程。
最近整理一个爬虫系列方面的文章，不管大家的基础如何，我从头开始整一个爬虫系列方面的文章，让大家循序渐进的学习爬虫，小白也没有学习障碍.
Scrapy是一个Python爬虫应用框架，爬取和处理结构性数据非常方便。使用它，只需要定制开发几个模块，就可以轻松实现一个爬虫，让爬取数据信息的工作更加简单高效。
HTML（Hypertext Markup Language）是用于创建网页的标记语言。在HTML中，元素被分为块级元素和内联元素两种主要类型。块级元素通常用于构建网页的结构，而内联元素则嵌套在块级元素内，用于添加文本和其他内容。本文将重点介绍HTML的块级元素，包括其定义、常见块级元素和示例代码。
一、HTML介绍 1、Web服务本质 当我们在浏览器中输入一个url后打开一个页面这个过程实质是一个网络编程中的sockt服务端接受指令并发送指令的一个过程。本质顺序是： 浏览器发请求——>HTTP协议——>服务端接受请求——>服务端返回响应——>服务端把HTML文件内容发给浏览器——>浏览器渲染页面 import socket sk = socket.socket() sk.bind(("127.0.0.1", 8080)) sk.listen(5) while True: conn
今天要写的不是CSS标准盒模型和IE盒模型，那个烂大街了。今天要深入探讨的是CSS去控制页面布局背后的那一套规则，页面就是由很多个各式各样的盒组成的，那我们就聊这个。这个是对后面的BFC以及定位模式的一个铺垫，基础很重要！！！
前面，我们实现了一个最基本的爬虫，但提取页面信息时使用的是正则表达式，这还是比较烦琐，而且万一有地方写错了，可能导致匹配失败，所以使用正则表达式提取页面信息多多少少还是有些不方便。
本文将分别使用 Python ，Golang 以及 GraphQuery 来解析某网站的 素材详情页面 ，这个页面的特色是具有清晰的数据结构，但是DOM结构不够规范，无法通过单独的选择器定位页面元素，对页面的解析造成了一些曲折。通过这个页面的解析过程，深入浅出的了解爬虫的解析思想与这些语言之间的异同。
HTML5＋CSS3＋JavaScript Web 前端开发案例教程（慕课版），微信读书中找到的学习Web前端书籍，好啦，我要带着课后习题，开始学习前端开发了，耶(＾－＾)V
在当今的数字化时代，电子文档已成为信息存储和交流的基石。从简单的文本文件到复杂的演示文档，各种格式的电子文档承载着丰富的知识与信息，支撑着教育、科研、商业和日常生活的各个方面。随着信息量的爆炸性增长，如何高效、准确地处理和分析这些电子文档，已经成为信息技术领域面临的一大挑战。在这一背景下，电子文档解析技术应运而生，并迅速发展成为智能文档处理技术中的一个关键组成部分。
div、h1~h6、address、blockquote、center、dir、dl、dt、dd、fieldset、form、hr、isindex、menu、noframes、noscript、ol、p、pre、table、ul……
盒子模型又称为框模型，HTML页面所有的元素都具有盒子模型，该模型用于设计HTML页面和实现HTML页面布局。
导言： Python作为一门强大的编程语言，不仅在Web开发、数据分析和人工智能领域有广泛的应用，还在数据解析方面具有强大的能力。数据解析是从结构化或非结构化数据源中提取有用信息的过程，通常在数据清洗、数据分析和可视化之前进行。本文将深入探讨Python在数据解析中的应用，从基础知识到高级技巧，为读者提供全面的指南。
HTML（Hypertext Markup Language）是互联网世界中的通用语言，用于构建网页。在许多应用程序和任务中，需要从HTML中提取数据、分析页面结构、执行网络爬取以及进行网页分析。Python是一种功能强大的编程语言，拥有众多库和工具，可以用于HTML解析。
在html中，都有哪些块级元素呢？笔者来给大家汇总一下，以下是HTML中所有的块级元素：
点击进入数据包之后，首先要查看我们需要的数据是否都在这个数据包里面，如果我们需要的数据在这个数据包里面不全，则这个数据包可能不是我们需要的，要另外进行查找；如果我们需要的数据在这个数据包里面都有，那么这个数据包是我们所需要的数据包，接下来我们就点击标头，里面有我们需要的url等信息。
Scrapy提供了自己的数据提取方法，即Selector（选择器）。Selector是基于lxml来构建的，支持XPath选择器、CSS选择器以及正则表达式，功能全面，解析速度和准确度非常高。 本节将介绍Selector的用法。 1. 直接使用 Selector是一个可以独立使用的模块。我们可以直接利用Selector这个类来构建一个选择器对象，然后调用它的相关方法如xpath()、css()等来提取数据。 例如，针对一段HTML代码，我们可以用如下方式构建Selector对象来提取数据： from
之前我们已经详细讨论了如何使用BeautifulSoup这个强大的工具来解析HTML页面，另外还介绍了利用在线工具来抓取HTTP请求以获取数据的方法。在今天的学习中，我们将继续探讨另一种常见的网络爬虫技巧：XPath。XPath是一种用于定位和选择XML文档中特定部分的语言，虽然它最初是为XML设计的，但同样适用于HTML文档的解析。
源 / 伯乐头条 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Py
来源：伯乐在线 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UkXT20Oko6oYbeo7zavCNA
源 | 伯乐头条 | 小象 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalS
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