别人的六一兴高彩烈,我的六一苦逼的敲代码采集壁纸~

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

前言

嗨喽,大家好呀!这里是魔王呐~

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环境使用:

  • Python 3.8 解释器
  • Pycharm 编辑器

所使用模块

  • import re
  • import requests >>> pip install requests

如果安装python第三方模块:

  1. win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车
  2. 在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

基本思路流程:

  1. 发送请求
    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
    伪装 headers 请求头
  2. 获取数据
  3. 解析数据
    提取我们想要的内容
  4. 保存数据

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代码

import requests  # 用来发送请求模块<工具>
import re  # 提取数据工具
for page in range(6, 11):
    url = f'http://www.netbian.com/index_{page}.htm' # 发送请求
    # headers 字典数据类型,
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.54 Safari/537.36',
    }
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = 'gbk'   # 获取网页内容,返回出现乱码
    print(response.text)  # 获取网页源代码
    # 获取壁纸名字以及壁纸详情页url地址  从什么地方找什么样数据内容,  从response.text 里面找<li><a href="(.*?)"title="(.*?)" target="_blank">
    # (.*?) 就是我们想要数据
    html_info = re.findall('<li><a href="(.*?)" title="(.*?)" target="_blank">', response.text)
    print(html_info)
    for link, title in html_info:
        # http://www.netbian.com/desk/27062.htm
        link_url = 'http://www.netbian.com' + link  # 字符串拼接
        response_1 = requests.get(url=link_url, headers=headers)
        response_1.encoding = 'gbk'
        # print(response_1.text)
        img_url = re.findall('<img src="(.*?)" alt=".*?"', response_1.text)[0]

        img_content = requests.get(url=img_url).content
        with open('img\\' + title + '.jpg', mode='wb') as f:
            f.write(img_content)
        print(img_url, title)

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尾语

好了,我的这篇文章写到这里就结束啦!

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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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