【toast源码深度定制】【doget和dopost源码】【.net4.6源码】微信读书源码

2024-11-08 00:45:32 来源:spring 源码分析 分类:综合

1.微信读书电脑客户端 优化字体和阅读体验
2.python爬虫资源汇总:书单、微信网站博客、读书框架、源码工具、微信项目(附资源)
3.如何爬取公众号数据?网上10种方法分享及实践
4.从VVeboTableViewDemo到YYAsyncLayer(一)
5.20个Python3实战项目(附源码),读书拿走就用

微信读书源码

微信读书电脑客户端 优化字体和阅读体验

       微信读书终于推出了针对PC用户的源码toast源码深度定制特别版客户端,这个轻量级应用只有约5兆的微信体积。它的读书设计注重提升阅读体验,特别是源码对于字体的优化处理。令人惊喜的微信是,这个客户端隐藏着一些实用的读书小功能:只需轻轻点击标题栏下方的空白区域,即可实现全屏阅读模式,源码让你沉浸于书海之中。微信

       想要体验这个独特版本的读书微信读书,你可以选择从GitHub下载,源码这里提供源代码,直接下载安装。然而需要注意的是,由于使用的是开源框架Pake进行定制,GitHub可能会有下载限制。如果你遇到问题,还可以尝试从百度网盘获取,但请理解,由于网盘更新可能存在滞后,我们无法在这里保证每次的新功能优化都会及时同步到网盘版本。

       这款特别设计的微信读书电脑客户端,为你的阅读生活带来了便捷与舒适,无论是字体的清晰度还是操作的便捷性,都值得你试一试。doget和dopost源码快来下载,享受你的专属阅读时光吧!

python爬虫资源汇总:书单、网站博客、框架、工具、项目(附资源)

       爬虫技术因其快速且高效的数据抓取能力,在互联网时代逐渐受到广泛关注,对于职场人而言,掌握爬虫技能无疑是提升竞争力的有效手段。随着爬虫技术的普及,网络资源日益丰富,但初学者往往难以筛选优质资源,容易走弯路。为此,我们精心整理了一份针对零基础同学的python爬虫资源汇总,旨在帮助大家系统学习爬虫知识,快速上手。

       以下是我们精选的python爬虫学习资源,包括书单、网站博客、框架、工具以及实战项目:

       必读书单

       学习python爬虫,以下8本书将是你的理想指南:

       《Python编程:从入门到实践》:豆瓣评分9.1,本书适合所有层次的读者,既介绍基础知识,又通过三个项目实践提升技能。

       《Python编程快速上手》:豆瓣评分9.0,.net4.6源码面向实践的指南,不仅讲解语言基础,还通过项目教会读者应用知识。

       《像计算机科学家一样思考Python》:豆瓣评分8.7,旨在培养读者以计算机科学家的角度理解Python编程。

       《“笨方法”学Python》:豆瓣评分7.9,适合通过核心概念学习Python的初学者。

       《Python Cookbook 中文版》:豆瓣评分9.2,覆盖常见问题的解决方案,包含大量实用代码示例。

       《流畅的python》:豆瓣评分9.4,深入解析语言设计细节,教你写出地道的Python代码。

       《深入浅出python》:豆瓣评分8.5,适合不想看枯燥教程的读者,内容轻松易懂。

       《python3 网络爬虫开发实战》:豆瓣评分9.0,全面介绍使用Python3进行网络爬虫开发的知识,从基础到实战。

       网站博客

       以下网站提供爬虫案例、技巧和最新资讯,是学习爬虫的宝贵资源:

       awesome-python-login-model:收集各大网站的登陆方式和爬虫程序,研究模拟登陆方式和爬虫技巧。

       《Python3网络爬虫与开发实战》作者博客:分享作者的爬虫案例和心得,内容丰富。

       Scraping.pro:专业的采集软件测评网站,提供国内外顶尖采集软件的测评文章。

       Kdnuggets:涵盖商业分析、神仙传全套源码大数据、数据挖掘、数据科学等,内容丰富多元。

       Octoparse:功能强大的免费采集软件博客,提供浅显易懂的采集教程。

       Big Data News:专注于大数据行业,包含网站采集的子栏目。

       Analytics Vidhya:专业数据采集网站,内容涵盖数据科学、机器学习、网站采集等。

       爬虫框架

       掌握以下爬虫框架,能够高效完成爬取任务:

       Scrapy:应用广泛,用于数据挖掘、信息处理或存储历史数据。

       pyspider:功能强大的网络爬虫系统,支持浏览器界面脚本编写。

       Crawley:高速爬取网站内容,支持关系和非关系数据库。

       Portia:可视化爬虫工具,无需编程知识即可爬取网站。

       Newspaper:用于提取新闻、文章和内容分析,支持多线程和多种语言。

       Beautiful Soup:从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

       Grab:构建复杂网页抓取工具的Python框架。

       Cola:分布式爬虫框架,asp整站源码加密易于使用。

       工具

       以下是爬虫过程中常用的工具,帮助你提高工作效率:

       HTTP代理工具集合:Fiddler、Charles、AnyProxy、mitmproxy等。

       Python爬虫工具汇总:在线资源提供广泛工具。

       blogs爬虫:爬取博客列表页。

       慕课网爬虫:爬取慕课网视频。

       知道创宇爬虫:特定题目爬取。

       爬虫:爱丝APP爬取。

       新浪爬虫:动态IP解决反爬虫,快速抓取内容。

       csdn爬虫:爬取CSDN博客文章。

       proxy爬虫:爬取代理IP并验证。

       乌云爬虫:公开漏洞、知识库爬虫和搜索。

       这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫,从基础知识到实战项目,全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步,掌握python爬虫技术!

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,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。

从VVeboTableViewDemo到YYAsyncLayer(一)

        知道 VVeboTableViewDemo 其实很久了,一直想研究一下,最近终于有时间了,将 VVeboTableViewDemo 用Swift做了一遍( VVeboTableViewDemo.swift ),花了两个周对iOS优化的一系列文章通读了至少一遍,发现它们对优化的点总结的很散,而且大多不适合我这样的小菜。

列如这样的问题:

        首先看一下VVeboTableViewDemo的结构(由于我已经把它翻译成了Swift,我下面是用Swift版分析的,和原版的逻辑是一致的。)

        其中 DataPrenstenter 是我从 VVeboTableView 中抽离出来的,他其实就是读取数据的,你不用关心。

        以上这张图是 VVeboLabel 中所有的内容,高亮的那个方法是 VVeboLabel 的核心所在。

        这里属于Core Text技术,主要是对文本的特殊处理,采用了逐行绘制

        其余方法主要是对文本高亮和清除内容处理,不是重点,可以不关心。

        在 VVeboTableViewCell 中,高亮的方法为核心部分。其实同 VVeboLabel 的思想是一模一样的,就是将内容异步绘制在一张图上,然后显示出来,到达减少混合,以减小GPU压力。就不贴出源码,下面会放出Demo。

        这是一个设计很巧妙的类,在开始研究这个类的思路之前,我建议你看看这篇 文章 。当然如果你对 UIScrollView 足够熟悉,并且熟悉这个方法 func scrollViewWillEndDragging(_ scrollView: UIScrollView, withVelocity velocity: CGPoint, targetContentOffset: UnsafeMutablePointer<CGPoint>) ,那么对 VVeboTableView 的思路可以一目了然了。

        该方法从 iOS 5 引入,在 didEndDragging 前被调用,当 willEndDragging 方法中 velocity 为 CGPoin.zero (结束拖动时两个方向都没有速度)时, didEndDragging 中的 decelerate 为 false,即没有减速过程, willBeginDecelerating 和 didEndDecelerating 也就不会被调用。反之,当 velocity 不为 CGPoin.zero 时,scroll view 会以 velocity 为初速度,减速直到 targetContentOffset 。值得注意的是,这里的 targetContentOffset 是个指针,没错,你可以改变减速运动的目的地,这在一些效果的实现时十分有用。

        以上文字 来源

        微信读书的那种横滑居中效果,除了重写 UICollectionViewFlowLayout ,

        也通过控制targetContentOffset就可以实现

        图中高亮方法为核心部分

        cell绘制判断逻辑

        以上 VVeboTableViewDemo 源码已经全部解析完成了,那么你在惊叹作者巧妙思路的同时,肯定也很想知道这种技术的来源,和改进过程。(以下为个人猜想)

        通过本文,我觉得应该了解Core Text、Core Graphics、Hit-Test View、异步绘制这几项内容,你可以通过以下推荐的文章来掌握前三种技术,异步绘制在下一节YYAsyncLayer源码分析中,我相信你不知不觉就掌握了这项技术。

        最初来源

        这种技术的出现是为了减轻GPU的压力,因为图层的混合是GPU做的,而在这是CPU几乎是没事可做的,所以吧GPU的混合移到CPU的 func draw(_ rect: CGRect) 去完成需求。

        此技术的demo fastscrolling

        技术淘汰原因

        由于retina屏幕的出现,原来单位面积的像素增加,而CPU做的事情也变得多了起来,导致效率反而不及subViews方法。

        AsyncDisplayKit YYKit 等新技术出现

        我觉得VVeboTableViewDemo 的出现应该也是遵循以上过程的

        Core Text:

        Swift之CoreText排版神器

        官方文档

        Core Graphics:

        iOS绘图教程

        Swift之你应该懂点Core Graphics

        官方Demo

        官方Demo Swift版本

        Building Concurrent User Interfaces on iOS

        响应链

        iOS事件响应链中Hit-Test View的应用

        iOS 事件处理 | Hit-Testing

        异步绘制

        /ios-concurrency/

个Python3实战项目(附源码),拿走就用

       理解编程并不仅仅是阅读代码,正如读书需要实践理解一样,只有通过动手实践,如修改代码、观察变化,才能真正掌握。以下是一些高效学习Python3源代码的步骤:

       首先,运行程序并观察其表现,理解其基本运行逻辑。

       接着,通过断点调试,跟踪源码执行流程,关注函数调用和堆栈结构。

       绘制类图和流程图,记录重要类及其关系,有助于后续理解和记忆。

       遇到不理解的部分,记录为问题,并尝试通过撰写笔记或文章来逐步解决。

       这个过程需要不断重复和实践,以巩固学习效果。

       对于Python3实战项目的爱好者,这里有个精心整理的项目源码,包括:

       AI智能联系人管理系统,能自动识别名片信息,也支持手动输入。

       Excel数据分析师,功能全面的工具。

       Word助手,提升文档处理效率。

       火车票分析助手,方便查询和分析。

       甜橙音乐网,通过命令启动,可在本地服务器浏览。

       微信机器人,包含笑话、天气和字符反串功能,需要微信公众号和内网穿透工具。

       智能停车场车牌识别计费系统,需联网并配置百度AI Key。

       毕业生信息审核系统,工资计算系统,以及轨道交通客流预测系统,深入数据分析。

       驾驶员疲劳检测系统,进销存管理系统,股票系统,全用Python实现,结构清晰。

       AI闲聊机器人对话系统,结合图灵和天气API。

       脉象识别系统,商品销售数据分析可视化(含爬虫)。

       天然气产气量预测,自动化高频基金交易,以及资产管理系统。

       动物机器人桌面控制系统,提供了丰富的实践机会。

       以上资源可供初学者和进阶者参考,无论做项目还是学术研究都非常实用。下载链接已打包好,希望能对你的学习之路有所帮助。

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