1.requestsԴ?源码阅读??Ķ?
2.fsIO调度算法之NOOP
3.如何爬取公众号数据？网上10种方法分享及实践
4.phyone编程可以干什么？

requestsԴ???Ķ?

       嗨喽，大家好呀~这里是源码阅读魔王 ❤

       环境使用:模块使用:如果安装python第三方模块:基本流程思路: 一. 数据来源分析二. 代码实现的过程

       代码导入模块:爬虫模拟浏览器对于url地址发送请求, 获取服务器返回响应数据 发送请求: 伪装模拟 headers 可以直接去开发者工具里面复制粘贴 headers请求头字典数据类型, 构建完整键值对形式 调用requests模块里面get方法对于url地址发送请求, 并且携带上headers请求头伪装 最后用response变量接受返回数据 response = requests.get(url=url, headers=headers) <> 表示对象, response响应对象 状态码表示请求成功 获取数据: response.text 获取响应对象文本数据 字符串数据类型 response.json() 获取响应json字典数据 字典数据类型 数据解析: 字典取值方式, 可以直接根据键值对提取数据内容 根据冒号左边的内容提取冒号右边的内容

       尾语 成功没有快车道，幸福没有高速路。源码阅读

       所有的源码阅读成功，都来自不倦地努力和奔跑，源码阅读所有的源码阅读练枪软件源码幸福都来自平凡的奋斗和坚持

       ——励志语录

       本文章就写完啦~感兴趣的小伙伴可以复制代码去试试

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fsIO调度算法之NOOP

深入解析：IO调度算法NOOP背后的电梯机制

       NOOP，全称为No Operation，源码阅读是源码阅读Linux早期版本中最基础的I/O调度算法。这款算法以其简洁的源码阅读FIFO队列机制，犹如电梯运作原理，源码阅读巧妙地组织了I/O请求。源码阅读在某些特定环境下，源码阅读layim3.0源码如嵌入式系统和闪存设备，源码阅读NOOP展现出其独特的优势。

       电梯调度算法的核心原理在于，它倾向于优先处理写请求，而非读请求。写请求一旦进入文件系统缓存，便能立即执行下一轮操作，而读请求则需要等待前面所有读请求完成，这就形成了一个“饿死”读请求的现象。由于写操作的频繁和短暂性，读请求往往在等待过程中被新的写请求取代，导致读性能受限。

       让我们深入了解NOOP的简洁办公系统源码内核实现。从kernel 3.0版本开始，NOOP算法的实现细节如下：

       static struct elevator_type elevator_noop = {

        .ops = {

        .elevator_merge_req_fn = noop_merged_requests, //合并请求

        .elevator_dispatch_fn = noop_dispatch, //调度请求

        .elevator_add_req_fn = noop_add_request, //添加请求到队列

        .elevator_former_req_fn = noop_former_request, //获取前一个请求

        .elevator_latter_req_fn = noop_latter_request, //获取后一个请求

        .elevator_init_fn = noop_init_queue, //初始化队列

        .elevator_exit_fn = noop_exit_queue, //退出队列

        },

        .elevator_name = "noop",

        .elevator_owner = THIS_MODULE,

       };

       static int __init noop_init(void) {

        elv_register(&elevator_noop);

        return 0;

       }

       static void __exit noop_exit(void) {

        elv_unregister(&elevator_noop);

       }

       module_init(noop_init);

       module_exit(noop_exit);

       关键的调度逻辑在noop_dispatch函数中得以体现，它负责从队列头部取出请求并进行处理。而noop_add_request则是将新的请求添加到队列尾部，等待调度。合并请求的处理函数noop_merged_requests则确保了新请求与现有请求的有序执行。

       尽管NOOP看似简单，但在特定场景下，如对性能要求不高的设备或对I/O延迟敏感的系统，它的效率和稳定性不容小觑。然而，对于读密集型应用，可能需要其他更为复杂的blue传奇引擎源码调度算法来优化读性能。参考阅读：io调度器NOOP与deadline的源码级分析（hiyachen-ChinaUnix博客）。

       总结来说，NOOP算法凭借其直观易懂的原理和高效性，在特定环境下成为了一种实用的选择，但同时也需根据应用需求权衡其对读写性能的影响。

如何爬取公众号数据？网上种方法分享及实践

       在运营微信公众号时，快速批量抓取文章素材能显著提升效率。然而，由于微信公众号内容不允许被搜索引擎抓取，且采取了反爬虫策略，如IP封禁、验证码识别、链接过期等，bot脚本源码实现批量抓取变得复杂。下文将分享种不同方法，帮助您获取公众号（企业号+服务号）数据。

       首先，使用Python爬虫或自动化测试工具可实现抓取。具体步骤包括：安装Python环境及库（如Requests、BeautifulSoup），发送HTTP请求获取目标网页源码，解析HTML提取内容，保存至本地文件或数据库。

       自动化测试工具同样能模拟用户操作，批量抓取公众号文字。操作流程：下载并安装工具（如Selenium），编写测试脚本模拟登录、进入主页、打开历史消息等，提取内容并保存。

       第三方工具如八爪鱼、后羿采集器等，提供傻瓜式操作，但多为商业软件且功能收费。它们的适用范围受限，八爪鱼仅支持搜狐微信公众号，企业号文章无法采集。

       搜狐微信搜索提供直接搜索功能，帮助找到文章或公众号，但存在收录不全问题。若想获取更多数据，还需结合其他方法。

       微信读书曾提供批量导出公众号文章的入口，但现已被关闭。此外，微信读书适用于免费阅读文章，无法直接用于批量抓取。

       Chrome插件如WeChat Article Batch Download和WeChat Helper，可在Chrome商店下载，帮助用户批量下载公众号文章，但功能可能受限。

       Fiddler网络调试工具可辅助抓取公众号文章链接，操作包括设置代理服务器、打开微信客户端，进入历史消息，使用浏览器访问网页版，查找并保存链接。

       OCR技术用于识别中的文字，可辅助抓取公众号文章。通过截图或屏幕录制，使用OCR工具识别文字内容，保存至本地文件或数据库。

       RSS订阅服务提供公众号文章更新通知，操作包括查找RSS Feed链接、订阅并设置更新频率，将文章保存至本地文件或数据库。

       IFTTT自动化工具可通过创建Applet，将RSS Feed和Google Drive连接，订阅公众号链接，设置保存路径和格式，实现自动保存至Google Drive。

       付费服务如淘宝、科技博主提供的公众号文章批量下载服务，可在特定情况下提供帮助，但需谨慎选择，确保合法合规。

       综上所述，尽管存在法律风险，合法合规地选择适合自身需求的方法，能有效提升公众号运营效率。在实施爬虫操作时，务必遵守相关法律法规，尊重他人权益。

phyone编程可以干什么？

       python主要可以做什么

       python主要可以做Web和Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。

       Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理带耐、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web等。

       æ‰©å±•èµ„æ–™

       python的主要优点：

       ç®€å•æ˜“学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉蠢悄春像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。

       è¿è¡Œé€Ÿåº¦å¿«ï¼šPython的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。

       å…è´¹ã€å¼€æºèµ„源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

       å¯æ‰©å±•æ€§ï¼šå¦‚果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

       å‚考运镇资料来源：百度百科-Python

       å­¦å®Œpython可以干什么？

       ç»¼è¿°å¦‚下：

       1、数据分析

       çŽ°åœ¨æ— è®ºæ˜¯å“ªä¸ªè¡Œä¸šçš„，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。

       2、自动化测试

       ä¸€åˆ‡å…³äºŽè‡ªåŠ¨åŒ–的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提毕银升工作效率。

       3、人工智能

       ä¸‹ä¸ªæ—¶ä»£å°±æ˜¯äººå·¥æ™ºèƒ½æ—¶ä»£ï¼Œå¾ˆå¤šäººéƒ½åœ¨å…³æ³¨ï¼Œè€Œæˆ‘们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向。

       Python简介

       Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效档宴的高级数据结行数银构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python可以用来干什么？

       1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。

       2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

       è®¸å¤šå¤§åž‹ç½‘站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

       3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

       4、系统网络运维

       Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

       5、3D游戏开发

       Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

       6、科学与数字计算

       æˆ‘们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

       7、人工智能

       äººå·¥æ™ºèƒ½æ˜¯ä¸€é—¨æžå¯ŒæŒ‘战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

       8、网络爬虫

       çˆ¬è™«æ˜¯å±žäºŽè¿è¥çš„比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的.其中有一个库叫Requests,这个库是一个模拟HTTP请求的一个掘胡库,非常的出名!学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常态穗容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

       9、数据分析

       ä¸€èˆ¬æˆ‘们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

       è€ŒåŽç»­å¤æ‚计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都帆散卜非常简单。

python能做什么

       python能够应用的领域有常规软件开发、数据分析与科学计算、自动化运维或办公效率工具、云计算、web开发、网络爬虫、数据分析、人工智能等。

       1、常规软件开发

       Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网敬宴凯络编程等都属于标配能力。

       2、数据分析与科学计算

       éšç€NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

       3、自动化运维或办公效率工具

       è¿™å‡ ä¹Žæ˜¯Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

       4、云计算

       å¼€æºäº‘计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

       5、web开发

       åŸºäºŽç¥¥æ”¹Python的Web开发框架很多，比如耳熟能详的Django，还亮唤有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低。

python可以做什么？

       python主要可以做Web和Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发。

       Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web等。

       æ‹“展资料

       Python是一种解释型脚本语言。Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

       Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools,itertools)提供了Haskell和StandardML中久经考验的函磨禅数式程序设计工具。

       python的主要优点：

       ç®€å•æ˜“学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。

       è¿è¡Œé€Ÿåº¦å¿«ï¼šPython的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用好前C写的，运行速度非常快。

       å…è´¹ã€å¼€æºèµ„源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

       å¯æ‰©å±•æ€§ï¼šå¦‚果需要一段关键代码瞎袜尘运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。