「图压」是一款专为高效工作者设计的免费批量图片压缩利器!支持 Windows 和 macOS 两大操作系统。这款工具能在几乎不损害画质的情况下大幅度地压缩图片的体积,可以非常快速有效地批量减小文件大小。
图压是一款本地运行的工具,它无需联网,所有的图片压缩处理都在电脑本地上离线进行,相比各种在线图片压缩网站来说更加好用。一来处理速度和效率极高;二来可以免除上传图片到服务器耗时耗流量的麻烦;三来还能避免一些隐私相关的照片泄露的可能。
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图压是一款本地运行的工具,它无需联网,所有的图片压缩处理都在电脑本地上离线进行,相比各种在线图片压缩网站来说更加好用。一来处理速度和效率极高;二来可以免除上传图片到服务器耗时耗流量的麻烦;三来还能避免一些隐私相关的照片泄露的可能。
功能:支持全站爬取,搜索爬取。想下载什么内容自己定制,目前版本不支持独立页面下载,后续可能会考虑支持,目前我的目标是为了爬取整个网站,所以单页面下载功能不一定会做,即使做了也不一定什么时候会上。 参数说明:
xiurenji.exe 可执行文件名称 帮助: -h 显示帮助说明 必选参数: -a 整站爬取 -q 搜索爬取,针对关键字搜索之后对于搜索结果页进行爬取 可选参数: -p 制定下载目录,默认下载路径为当前exe所在目录下的images文件夹
.NET Reactor是用于为.NET Framework编写的软件的功能强大的代码保护和软件许可系统,并且支持生成.NET程序集的所有语言。
.NET Reactor通过多种方法来防止反编译,这些方法会将.NET程序集转换为任何现有工具都无法反编译的进程(并且很可能会阻止任何将来的工具反编译)。除了业界领先的知识产权保护外,.NET Reactor还提供了强大的选项,可通过使用多种试用版和完整版本锁来实施许可条款,从而确保您的收入流。
代码:
def proxy_get_content_stream(url): if is_use_proxy: socks.set_default_proxy(socks.SOCKS5, PROXY_HOST, PROXY_PORT) socket.socket = socks.socksocket return requests.get(url, headers=HEADERS, stream=True, timeout=300) def save_image_from_url_with_progress(url, cnt): with closing(proxy_get_content_stream(url)) as response: chunk_size = 1024 # 单次请求最大值 content_size = int(response.headers['content-length']) # 内容体总大小 data_count = 0 with open(cnt, "wb") as file: for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size): file.write(data) data_count = data_count + len(data) now_position = (data_count / content_size) * 100 print("\r[D] 下载进度: %s %d%%(%d/%d)" % (int(now_position) * '▊' + (100 - int(now_position)) * ' ', now_position, data_count, content_size,), end=" ") print('')
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BeautifulSoup4解析页面的时候发现有一部分内容是乱码,刚开始还以为是pycharm的问题,后来发现可能问题不是出在pycharm上,因为普通的print打印的中文是没有问题的。测试代码如下:
def proxy_get(url): if is_use_proxy: socks.set_default_proxy(socks.SOCKS5, PROXY_HOST, PROXY_PORT) socket.socket = socks.socksocket req = requests.get(url, headers=HEADERS) return req.text def get_sub_pages_test(url): ''' http://www.meitulu.cn/t/shishen/ :param url: :return: ''' bs = BeautifulSoup(proxy_get(url), "html.parser") boxes = bs.find('div', class_='boxs') lis = boxes.find_all('li') log_text('PAGE', '开始分析页面链接', is_begin=True) for l in lis: p = l.find('p', class_='p_title') print( p.text)