玩游戏怎么能没有皮肤,Python一键采集王某耀游戏所有皮肤,这波就很舒服

3天干完6个月的活,Claude把模型搬上AMD 一条挺刺激的消息:Anthropic 给投资人的材料里有一张幻灯片,写着它的 Claude Mythos Preview 只花了大约​,就摸清了怎么让另一个 Claude 模型在 AMD 的 MI355X 上跑起来。同一处还写了个对照数字:过去给一块新芯片做推理适配,通常要几十名工程师、​。3 天对 6 个月,这个比值太扎眼,当天中文互联网上就冒出一堆「英伟达的护城河塌了」的说法。我把能翻到的材料都翻了一遍,越看越觉得,塌掉的那一小块是真的,可塌的位置和很多人想的不一样。 阅读详情
  1. 发送请求, 对于英雄的详情页发送请求 https://…com/web201605/herodetail/542.shtml

  2. 获取数据, 获取服务器返回的response响应数据

  3. 解析数据, 提取皮肤的名字 以及构建完整图片url地址

  4. 保存数据

视频讲解

====================================================================

完整的视频讲解,会了的可以不看

表弟新年礼物问我要王者皮肤,我直接用python给他爬了个全皮肤!

代码展示

====================================================================

代码不多,稍微会一点的,对照流程就能做出来了,初学者不会的话可以看上面的视频。

import requests # 数据请求模块 第三方模块 pip install requests

import re # 正则表达式模块 内置模块

import os # 文件操作模块

1. 发送请求

url = ‘https://***.com/web201605/js/herolist.json’ # 确定请求url

加上headers请求头进行伪装

headers = {

‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.82 Safari/537.36’

}

通过requests这个模块里面get请求方法对于url地址发送请求, 并且携带上headers请求头伪装, 最后用response变量接收返回数据

response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response.json()) # <class ‘list’>

print(type(response.json()))

print(response.text) # <class ‘str’>

print(type(response.text))

2. 获取数据, 获取服务器返回的response响应数据

3. 解析数据, 提取我们想要的数据内容英雄ID 以及 英雄名字

for index in response.json():

字典取值 根据冒号左边的内容 提取冒号右边的内容 键值对取值

hero_id = index[‘ename’] # 英雄ID

hero_name = index[‘cname’] # 英雄名字

相对路径 你代码在哪个文件夹里面, 生成的就是那个

绝对路径 指定那个硬盘那个文件里面

path = f’{hero_name}\’

if not os.path.exists(path): # 判断是否有这个文件夹

os.mkdir(path) # 没有创建

字符串格式化方法

hero_url = f’https://****.com/web201605/herodetail/{hero_id}.shtml’

4.发送请求, 对于英雄的详情页发送请求

response_1 = requests.get(url=hero_url, headers=headers)

遇到乱码, 直接进行转码

response_1.encoding = response_1.apparent_encoding # 自动识别编码

print(hero_id, hero_name, hero_url)

print(response_1.text)

title_info = re.findall(‘

  • ’, response_1.text)[0]

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上Python开发知识点,真正体系化!

由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip1024c (备注Python)
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在这里插入图片描述

感谢每一个认真阅读我文章的人,看着粉丝一路的上涨和关注,礼尚往来总是要有的:

① 2000多本Python电子书(主流和经典的书籍应该都有了)

② Python标准库资料(最全中文版)

③ 项目源码(四五十个有趣且经典的练手项目及源码)

④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频(适合小白学习)

⑤ Python学习路线图(告别不入流的学习)

电子书(主流和经典的书籍应该都有了)

② Python标准库资料(最全中文版)

③ 项目源码(四五十个有趣且经典的练手项目及源码)

④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频(适合小白学习)

⑤ Python学习路线图(告别不入流的学习)

如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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