国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Tutorial Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API

Tutorial Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API

Dec 16, 2024 am 06:28 AM

Detailed Tutorial: Crawling GitHub Repository Folders Without API

Tutorial Sangat Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API

Tutorial ultra-perincian ini, yang dikarang oleh Shpetim Haxhiu, membimbing anda merangkak folder repositori GitHub secara pemprograman tanpa bergantung pada API GitHub. Ia merangkumi segala-galanya daripada memahami struktur sehingga menyediakan pelaksanaan rekursif yang teguh dengan peningkatan.


1. Persediaan dan Pemasangan

Sebelum anda bermula, pastikan anda mempunyai:

  1. Python: Versi 3.7 ke atas dipasang.
  2. Perpustakaan: Permintaan pemasangan dan BeautifulSoup.
   pip install requests beautifulsoup4
  1. Editor: Mana-mana IDE yang disokong Python, seperti VS Code atau PyCharm.

2. Menganalisis Struktur HTML GitHub

Untuk mengikis folder GitHub, anda perlu memahami struktur HTML halaman repositori. Pada halaman repositori GitHub:

  • Folder dipautkan dengan laluan seperti /tree//.
  • Fail dipautkan dengan laluan seperti /blob//.

Setiap item (folder atau fail) berada di dalam

dengan atribut role="rowheader" dan mengandungi tag. Contohnya:

<div role="rowheader">
  <a href="/owner/repo/tree/main/folder-name">folder-name</a>
</div>

3. Melaksanakan Pengikis

3.1. Fungsi Merangkak Berulang

Skrip akan mengikis folder secara rekursif dan mencetak strukturnya. Untuk mengehadkan kedalaman rekursi dan mengelakkan beban yang tidak perlu, kami akan menggunakan parameter kedalaman.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def crawl_github_folder(url, depth=0, max_depth=3):
    """
    Recursively crawls a GitHub repository folder structure.

    Parameters:
    - url (str): URL of the GitHub folder to scrape.
    - depth (int): Current recursion depth.
    - max_depth (int): Maximum depth to recurse.
    """
    if depth > max_depth:
        return

    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to access {url} (Status code: {response.status_code})")
        return

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Extract folder and file links
    items = soup.select('div[role="rowheader"] a')

    for item in items:
        item_name = item.text.strip()
        item_url = f"https://github.com{item['href']}"

        if '/tree/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}Folder: {item_name}")
            crawl_github_folder(item_url, depth + 1, max_depth)
        elif '/blob/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}File: {item_name}")

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    repo_url = "https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<branch>/<folder>"
    crawl_github_folder(repo_url)

4. Ciri-ciri Diterangkan

  1. Pengepala untuk Permintaan: Menggunakan rentetan Ejen Pengguna untuk meniru penyemak imbas dan mengelak daripada menyekat.
  2. Merangkak Rekursif:
    • Mengesan folder (/tree/) dan memasukkannya secara rekursif.
    • Menyenaraikan fail (/blob/) tanpa memasukkan lebih jauh.
  3. Inden: Mencerminkan hierarki folder dalam output.
  4. Penghadan Kedalaman: Menghalang pengulangan yang berlebihan dengan menetapkan kedalaman maksimum (kedalaman_maks).

5. Penambahbaikan

Peningkatan ini direka untuk meningkatkan kefungsian dan kebolehpercayaan perangkak. Mereka menangani cabaran biasa seperti mengeksport hasil, mengendalikan ralat dan mengelakkan had kadar, memastikan alat itu cekap dan mesra pengguna.

5.1. Mengeksport Hasil

Simpan output ke fail JSON berstruktur untuk penggunaan yang lebih mudah.

   pip install requests beautifulsoup4

5.2. Ralat Pengendalian

Tambahkan pengendalian ralat yang mantap untuk ralat rangkaian dan perubahan HTML yang tidak dijangka:

<div role="rowheader">
  <a href="/owner/repo/tree/main/folder-name">folder-name</a>
</div>

5.3. Mengehadkan Kadar

Untuk mengelak daripada dihadkan kadar oleh GitHub, perkenalkan kelewatan:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def crawl_github_folder(url, depth=0, max_depth=3):
    """
    Recursively crawls a GitHub repository folder structure.

    Parameters:
    - url (str): URL of the GitHub folder to scrape.
    - depth (int): Current recursion depth.
    - max_depth (int): Maximum depth to recurse.
    """
    if depth > max_depth:
        return

    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to access {url} (Status code: {response.status_code})")
        return

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Extract folder and file links
    items = soup.select('div[role="rowheader"] a')

    for item in items:
        item_name = item.text.strip()
        item_url = f"https://github.com{item['href']}"

        if '/tree/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}Folder: {item_name}")
            crawl_github_folder(item_url, depth + 1, max_depth)
        elif '/blob/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}File: {item_name}")

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    repo_url = "https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<branch>/<folder>"
    crawl_github_folder(repo_url)

6. Pertimbangan Etika

Dikarang oleh Shpetim Haxhiu, pakar dalam automasi perisian dan pengaturcaraan beretika, bahagian ini memastikan pematuhan kepada amalan terbaik semasa menggunakan perangkak GitHub.

  • Pematuhan: Patuhi Syarat Perkhidmatan GitHub.
  • Minimumkan Muatan: Hormati pelayan GitHub dengan mengehadkan permintaan dan menambah kelewatan.
  • Kebenaran: Dapatkan kebenaran untuk merangkak secara meluas repositori peribadi.

7. Kod Lengkap

Berikut ialah skrip disatukan dengan semua ciri disertakan:

import json

def crawl_to_json(url, depth=0, max_depth=3):
    """Crawls and saves results as JSON."""
    result = {}

    if depth > max_depth:
        return result

    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to access {url}")
        return result

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    items = soup.select('div[role="rowheader"] a')

    for item in items:
        item_name = item.text.strip()
        item_url = f"https://github.com{item['href']}"

        if '/tree/' in item_url:
            result[item_name] = crawl_to_json(item_url, depth + 1, max_depth)
        elif '/blob/' in item_url:
            result[item_name] = "file"

    return result

if __name__ == "__main__":
    repo_url = "https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<branch>/<folder>"
    structure = crawl_to_json(repo_url)

    with open("output.json", "w") as file:
        json.dump(structure, file, indent=2)

    print("Repository structure saved to output.json")

Dengan mengikuti panduan terperinci ini, anda boleh membina perangkak folder GitHub yang mantap. Alat ini boleh disesuaikan untuk pelbagai keperluan sambil memastikan pematuhan etika.


Sila tinggalkan soalan di bahagian komen! Juga, jangan lupa untuk berhubung dengan saya:

  • E-mel: shpetim.h@gmail.com
  • LinkedIn: linkedin.com/in/shpetimhaxhiu
  • GitHub: github.com/shpetimhaxhiu

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Jun 20, 2025 am 12:57 AM

Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.

Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.

Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya? Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya? Jun 19, 2025 am 01:09 AM

Trend masa depan dalam Python termasuk pengoptimuman prestasi, jenis yang lebih kuat, peningkatan runtime alternatif, dan pertumbuhan berterusan bidang AI/ML. Pertama, Cpython terus mengoptimumkan, meningkatkan prestasi melalui masa permulaan yang lebih cepat, pengoptimuman panggilan fungsi dan operasi integer yang dicadangkan; Kedua, jenis petikan sangat terintegrasi ke dalam bahasa dan alat untuk meningkatkan pengalaman keselamatan dan pembangunan kod; Ketiga, runtime alternatif seperti Pyscript dan Nuitka menyediakan fungsi baru dan kelebihan prestasi; Akhirnya, bidang AI dan Sains Data terus berkembang, dan perpustakaan yang muncul mempromosikan pembangunan dan integrasi yang lebih cekap. Trend ini menunjukkan bahawa Python sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan mengekalkan kedudukan utama.

Bagaimana saya melakukan pengaturcaraan rangkaian di python menggunakan soket? Bagaimana saya melakukan pengaturcaraan rangkaian di python menggunakan soket? Jun 20, 2025 am 12:56 AM

Modul soket Python adalah asas pengaturcaraan rangkaian, menyediakan fungsi komunikasi rangkaian peringkat rendah, sesuai untuk membina aplikasi klien dan pelayan. Untuk menyediakan pelayan TCP asas, anda perlu menggunakan socket.socket () untuk membuat objek, mengikat alamat dan port, panggilan. Listen () untuk mendengar sambungan, dan menerima sambungan klien melalui .accept (). Untuk membina klien TCP, anda perlu membuat objek soket dan panggilan .Connect () untuk menyambung ke pelayan, kemudian gunakan .sendall () untuk menghantar data dan .recv () untuk menerima respons. Untuk mengendalikan pelbagai pelanggan, anda boleh menggunakan 1. Threads: Mulakan benang baru setiap kali anda menyambung; 2. Asynchronous I/O: Sebagai contoh, Perpustakaan Asyncio dapat mencapai komunikasi yang tidak menyekat. Perkara yang perlu diperhatikan

Bagaimana saya mengiris senarai dalam python? Bagaimana saya mengiris senarai dalam python? Jun 20, 2025 am 12:51 AM

Jawapan teras kepada pengirim senarai Python adalah menguasai sintaks [Start: End: Step] dan memahami kelakuannya. 1. Format asas pengirim senarai adalah senarai [Mula: akhir: langkah], di mana permulaan adalah indeks permulaan (termasuk), akhir adalah indeks akhir (tidak termasuk), dan langkah adalah saiz langkah; 2. Omit Mula secara lalai bermula dari 0, endek akhir secara lalai hingga akhir, omite langkah secara lalai kepada 1; 3. Gunakan my_list [: n] untuk mendapatkan item n pertama, dan gunakan my_list [-n:] untuk mendapatkan item n yang terakhir; 4. Gunakan langkah untuk melangkau unsur -unsur, seperti my_list [:: 2] untuk mendapatkan angka, dan nilai langkah negatif dapat membalikkan senarai; 5. Kesalahpahaman biasa termasuk indeks akhir tidak

Polimorfisme dalam kelas python Polimorfisme dalam kelas python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

See all articles