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    爬虫系列(8)数据提取--扩展三种方法。

    下的所有子节点 @* 匹配任何属性节点 xpath('div[@*]') 选取所有带属性的div节点 node() 匹配任何类型的节点 3.2.3 选取若干路径 通过在路径表达式中使用“|”运算符...) 选取body下class属性为main的div节点 xpath('/body/div[price>35.00]') 选取body下price元素大于35的div节点 3.2.5 XPath 运算符...运算符 描述 实例 返回值 计算两个节点集 //book + 加法 6 + 4 10 – 减法 6 – 4 2 * 乘法 6 * 4 24 div 除法 8 div 4 2 = 等于 price=...print(a.html()) print(a.text()) 1.3.5 样例 from pyquery import PyQuery as pq # 1.可加载一段HTML字符串,或一个...='http://www.baidu.com')注意:此处url似乎必须写全 # 2.html()和text() ——获取相应的HTML块或文本块, p=pq("hello

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    Kubernetes 源码学习之延时队列

    client-go 中的 workqueue,类似于 golang 语言中的 channel,主要用于并发程序之间的数据同步。...优先队列 其实这个优先队列是 golang 中内置的 container/heap/heap.go 文件中的 Interface 接口(常说的数据结构堆)的一个实现,我们要想实现自己的队列也完全可以去实现这个接口即可...golang 中内置的堆是小顶堆(最小堆),任一节点的值是其子树所有结点的最小值: 堆又被称为优先队列,尽管名为优先队列,但堆并不是队列。...) Swap(i, j int) { // 交换元素 pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i] // 更新元素里面的索引信息 pq[i].index = i pq[j].index...所以核心重点就是优先队列的实现,而这里使用的优先队列是 golang 内置的 heap 接口实现,所以归根结底底层都是数据结构与算法的运用。 ----

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