Python之Scrapy数据挖掘与自动化测试-7

Python之Scrapy数据挖掘与自动化测试-9

本课程涵盖了使用Python编写Scrapy爬虫的核心组件Items、Pipelines和settings.py的具体应用。通过实践示范，指导学员如何从基本的脚本改造为采用Scrapy框架的结构化爬虫。课程内容包括创建和使用Items存储数据、使用Pipelines处理并保存数据到文件，以及在settings.py中的配置以激活Pipelines。阐述了如何把数据保存为JSON格式，并在爬虫运行时进行文件操作。整体通过实例展示了从基础脚本到结构化爬虫的转换过程，适合需要深入了解数据爬取、存储、处理流程的开发人员。

Python 之Scrapy数据挖掘与自动化测试-2

视频教程展示了如何使用Python的Scrapy框架来创建和编写爬虫程序以抓取网站数据。教程从创建新的Scrapy项目开始，详细说明了如何建立项目结构，并在spiders文件夹中新建爬虫文件。接下来，引入必要的Scrapy类库，并逐步通过定义爬虫类、命名爬虫、编写数据请求函数和数据解析功能，完成爬虫的整个编写过程。特别强调了迭代器关键字“yield”的使用，这比普通的返回值“return”更高级，因为它不会终止函数。此外，还讲解了如何通过回调函数处理返回的数据。本视频非常适合对Python编程和网络爬虫感兴趣或正在学习的开发人员。

Python 之Scrapy数据挖掘与自动化测试-3

本节内容涉及使用爬虫技术从网页提取数据，具体介绍了如何通过response对象获取当前访问的URL，并使用字符串的split函数进行分割以提取网址中的特定数字。还讲解了如何定义保存网页数据的文件名，动态地插入页面编号，并用open函数将网页内容写入文件。此外，也介绍了如何使用日志记录保存的页面信息，并在最后编写并执行爬虫脚本以运行整个爬取流程。内容实用且操作性强，适合对爬虫开发、数据处理和Python编程有兴趣的读者。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

在k8s集群中部署任何代码或者服务的完整流程

韩建超，一位资深K8S架构师，解读了代码和服务如何部署到Kubernetes（K8S）的全过程。过程首要步骤包括开发团队将代码构建于K8S环境，后续步骤涉及将代码或服务包装成镜像，并上传至私有镜像仓库。接着说明了使用Pod部署服务，并强调了为了处理Pod的动态IP问题，需创建Service或利用Ingress控制器来进行七层代理。最终，完成整个部署流程，掌握使用监控系统和日志平台进行维护。内容针对K8S开发者、运维工程师、测试人员和对Kubernetes感兴趣的技术人员。

TrollStore2巨魔2OTA方式安装教程及安装EC并启动自动化,IOS15-15.6.1

Bing搜索接口测试

本视频涉及搜索引擎操作，特别是对微软Bing和百度的功能性比较。讲师通过检索“武汉大学”进行了UI测试，引导观众理解用户界面测试的要点。进一步，介绍了通过接口直接对服务器发起请求的方法，展示了如何使用Postman工具来执行GET请求，并解释了参数传递的重要性。案例中通过Postman验证了搜索引擎对请求响应的正确性，并对界面渲染过程进行了简化解释，说明了正确响应下的界面应如何显示。这一内容适合对搜索引擎功能、前端UI测试、以及接口测试感兴趣的技术开发人员、软件测试工程师、和那些希望学习如何使用Postman工具的技术人员。

Jmeter性能测试项目实战

这段内容重点介绍了吉比特（GBT）的课程体系，分为基础知识和实战操作两大部分。基础部分涉及GBT的安装、配置元件如采样器、后置处理器、逻辑控制器、监听器、参数化等，并且通过第三方脚本工具进行脚本实现。每个知识点都配备了实际操作的例子。课程结尾将进行一个实战——对区块链资管系统进行性能测试，以此来巩固知识并提高实际操作能力，包括问题分析、问题定位和总结能力。课程还会涵盖性能测试流程，包括环境搭建、协议理解、性能测试计划和案例设计等。适合想要深入了解GBT及性能测试流程，并希望提升实战能力的技术人员。