Ghostycode的博客

本文系统介绍了Python爬虫开发的五个进阶阶段：1. 单机爬虫基础：讲解requests库使用、解析技术、重试机制和持久化存储等基础技能；2. Scrapy框架应用：分析Scrapy的核心架构和优势，展示如何实现工程化爬虫；3. 异步高并发：介绍asyncio和aiohttp实现高并发请求的技术；4. 分布式爬虫：探讨基于Redis等消息队列的分布式方案，以及Scrapy-Redis的应用；5. 反爬对抗：总结常见反爬手段及应对策略，包括参数破解、字体反爬和智能化对抗。文章从基础到高级，完整呈现了Pyth

本文全面介绍了OpenCV计算机视觉库的核心功能与应用。从基础安装、图像处理（滤波、边缘检测、阈值分割、形态学操作），到高级技术（特征提取、目标检测、视频处理），最后结合深度学习实现目标识别和人脸检测。OpenCV作为开源跨平台的计算机视觉工具，支持多种语言和硬件加速，在安防、自动驾驶、医疗影像等领域应用广泛。通过本文的案例演示，读者可以快速掌握OpenCV的核心功能并应用于实际项目开发。

在数据科学快速发展的今天，工具链正经历新一轮的进化。Pandas 2.0 引入 Apache Arrow 后端，让数据处理在性能和跨平台兼容性上迈出了重要一步；Dask 与 Ray 分别代表了分布式计算的两条路径，一个更贴近大数据处理，一个则在 AI 与分布式服务中大放异彩。与此同时，Plotly Express 与 Altair 等交互式可视化工具，正在重塑数据探索与展示的方式，让分析结果不仅仅停留在静态图表，而是具备实时交互与动态洞察的能力。未来，数据分析将继续朝着 高性能、分布式、交互化 的方向演进，

Python 常用库速查手册不仅是一份工具清单，更是一把帮助开发者高效解决问题的“瑞士军刀”。它涵盖了数据分析、爬虫开发、Web 构建、机器学习、办公自动化、图像处理等多个领域，让不同背景的开发者都能快速找到适用的库。掌握这些常用库，不仅能减少重复造轮子的时间，还能借助社区成熟的解决方案提升代码的健壮性与可维护性。在实际项目中，我们不必一次性精通所有库，而是应根据业务需求按需深入学习，这样既能保证效率，也能让技能体系不断扩展

在现代网页与接口交互中，JavaScript 加密已成为保护数据安全与防止恶意访问的重要手段。无论是接口签名、令牌生成，还是请求参数加密，这些机制的本质是通过前端逻辑与密钥算法来验证请求的合法性。对于数据采集、自动化测试或安全研究人员来说，理解和分析这些加密流程，不是为了规避安全机制，而是为了在获得合法授权的前提下，确保程序端能够正确构造请求，与系统保持一致性。本文将以合规、安全为前提，总结 JS 加密逆向在 Python 爬虫中的常用方法与注意事项，帮助读者在学习技术的同时，时刻牢记法律与道德边界。

《VibeCoding：对话式AI编程新范式》摘要 VibeCoding是由AI专家Andrej Karpathy推广的新型编程理念，主张通过自然语言对话让AI生成代码，开发者只需描述需求而非编写具体语法。其核心特点包括：自然语言驱动开发、AI处理技术细节、人类专注需求把控，适用于快速原型开发。Python因其简单性成为主要实现语言。典型场景中，开发者通过多轮对话迭代完善代码（如爬虫脚本），AI自动完成语法实现和错误修复。这种模式极大降低了编程门槛，但存在依赖性强、代码质量不稳定等问题，更适用于中小型项目而

本文对比了Python爬虫开发的两种封装方式：函数式封装和面向对象+模块化封装。函数式封装采用线性结构，将各步骤拆分为独立函数，适合初学者和小型项目，具有简洁直观的特点，但可扩展性和复用性较差。面向对象+模块化封装通过拆分功能模块（配置、工具、存储、爬虫类等），提高了代码的可维护性和扩展性，适合中大型项目，虽然学习门槛较高但长期收益显著。建议初学者从函数式入手，逐步过渡到模块化结构，以构建更专业的爬虫系统。