亚洲国产日韩欧美一区二区三区,精品亚洲国产成人av在线,国产99视频精品免视看7,99国产精品久久久久久久成人热,欧美日韩亚洲国产综合乱

Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Detailliertes Tutorial: Crawlen von GitHub-Repository-Ordnern ohne API

Detailliertes Tutorial: Crawlen von GitHub-Repository-Ordnern ohne API

Dec 16, 2024 am 06:28 AM

Detailed Tutorial: Crawling GitHub Repository Folders Without API

Extrem detailliertes Tutorial: Crawlen von GitHub-Repository-Ordnern ohne API

Dieses ?u?erst detaillierte Tutorial, verfasst von Shpetim Haxhiu, führt Sie durch das programmgesteuerte Crawlen von GitHub-Repository-Ordnern, ohne auf die GitHub-API angewiesen zu sein. Es umfasst alles vom Verst?ndnis der Struktur bis zur Bereitstellung einer robusten, rekursiven Implementierung mit Erweiterungen.


1. Einrichtung und Installation

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

  1. Python: Version 3.7 oder h?her installiert.
  2. Bibliotheken: Anfragen und BeautifulSoup installieren.
   pip install requests beautifulsoup4
  1. Editor: Jede von Python unterstützte IDE, wie VS Code oder PyCharm.

2. Analysieren der GitHub-HTML-Struktur

Um GitHub-Ordner zu durchsuchen, müssen Sie die HTML-Struktur einer Repository-Seite verstehen. Auf einer GitHub-Repository-Seite:

  • Ordner sind mit Pfaden wie /tree// verknüpft.
  • Dateien sind mit Pfaden wie /blob// verknüpft.

Jedes Element (Ordner oder Datei) befindet sich in einem

mit dem Attribut role="rowheader" und enth?lt ein Etikett. Zum Beispiel:

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

3. Implementierung des Scrapers

3.1. Rekursive Crawling-Funktion

Das Skript durchsucht rekursiv Ordner und druckt deren Struktur. Um die Rekursionstiefe zu begrenzen und unn?tige Belastung zu vermeiden, verwenden wir einen Tiefenparameter.

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. Erkl?rte Funktionen

  1. Header für Anfrage: Verwendung einer User-Agent-Zeichenfolge, um einen Browser nachzuahmen und Blockierungen zu vermeiden.
  2. Rekursives Crawlen:
    • Erkennt Ordner (/tree/) und gibt sie rekursiv ein.
    • Listet Dateien (/blob/) auf, ohne weitere Eingaben.
  3. Einrückung: Spiegelt die Ordnerhierarchie in der Ausgabe wider.
  4. Tiefenbegrenzung: Verhindert überm??ige Rekursion durch Festlegen einer maximalen Tiefe (max_ Depth).

5. Verbesserungen

Diese Verbesserungen sollen die Funktionalit?t und Zuverl?ssigkeit des Crawlers verbessern. Sie gehen auf h?ufige Herausforderungen wie das Exportieren von Ergebnissen, den Umgang mit Fehlern und die Vermeidung von Ratenbeschr?nkungen ein und stellen so sicher, dass das Tool effizient und benutzerfreundlich ist.

5.1. Ergebnisse exportieren

Speichern Sie die Ausgabe zur einfacheren Verwendung in einer strukturierten JSON-Datei.

   pip install requests beautifulsoup4

5.2. Fehlerbehandlung

Fügen Sie eine robuste Fehlerbehandlung für Netzwerkfehler und unerwartete HTML-?nderungen hinzu:

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

5.3. Ratenbegrenzung

Um eine Ratenbegrenzung durch GitHub zu vermeiden, führen Sie Verz?gerungen ein:

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. Ethische überlegungen

Dieser Abschnitt wurde von Shpetim Haxhiu, einem Experten für Softwareautomatisierung und ethische Programmierung, verfasst und gew?hrleistet die Einhaltung von Best Practices bei der Verwendung des GitHub-Crawlers.

  • Konformit?t: Halten Sie sich an die Nutzungsbedingungen von GitHub.
  • Last minimieren: Respektieren Sie die Server von GitHub, indem Sie Anfragen begrenzen und Verz?gerungen hinzufügen.
  • Berechtigung: Berechtigung zum umfassenden Crawlen privater Repositorys einholen.

7. Vollst?ndiger Code

Hier ist das konsolidierte Skript mit allen enthaltenen Funktionen:

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")

Indem Sie dieser detaillierten Anleitung folgen, k?nnen Sie einen robusten GitHub-Ordner-Crawler erstellen. Dieses Tool kann an verschiedene Bedürfnisse angepasst werden und gew?hrleistet gleichzeitig die Einhaltung ethischer Grunds?tze.


Fragen k?nnen Sie gerne im Kommentarbereich hinterlassen! Vergessen Sie auch nicht, sich mit mir in Verbindung zu setzen:

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

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetailliertes Tutorial: Crawlen von GitHub-Repository-Ordnern ohne API. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erkl?rung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Hei?e Themen

PHP-Tutorial
1488
72
Polymorphismus in Pythonklassen Polymorphismus in Pythonklassen Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Python -Funktionsargumente und Parameter Python -Funktionsargumente und Parameter Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Was sind Python Magic -Methoden oder Dunder -Methoden? Was sind Python Magic -Methoden oder Dunder -Methoden? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Wie funktioniert das Python Memory Management? Wie funktioniert das Python Memory Management? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector

Python `@Property` Dekorateur Python `@Property` Dekorateur Jul 04, 2025 am 03:28 AM

@Property ist ein Dekorateur in Python, mit dem Methoden als Eigenschaften maskiert werden und logische Urteile oder dynamische Berechnung von Werten beim Zugriff auf Eigenschaften erm?glichen. 1. Es definiert die Getter -Methode über den @Property Decorator, so dass die Au?enseite die Methode wie den Zugriff auf Attribute aufruft. 2. Es kann das Zuordnungsverhalten mit .Setter steuern, wie z. 3.. Es eignet sich für Szenen wie überprüfung der Eigenschaftenzuordnung, die dynamische Erzeugung von Attributwerten und das Ausblenden interner Implementierungsdetails. 4. Wenn Sie es verwenden, beachten Sie bitte, dass sich der Attributname vom privaten Variablennamen unterscheidet, um tote Schleifen zu vermeiden, und für leichte Operationen geeignet ist. 5. Im Beispiel schr?nkt die Kreisklasse Radius nicht negativ ein und die Personklasse erzeugt dynamisch Full_name-Attribut

See all articles