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学了python后，之前一些我们常用的方法，也可以换一种思路用python中的知识来解决。相信操作出来后，能收获一大批小粉丝们。就像我们没学习编程之前，看到那种大神都是可望而不可即。今天我们就之前简单获取网页的这种操作用python中的编码来解决，大家可以自行体会一下两者的不同。
1. encoding和apparent_encoding
import scrapy url="https://www.xxx.net/html/gndy/dyzz/index.html" re=requests.get(url) #获取响应头Content-Type的charset值，有的网站没有charset字段，就可能使用默认的 ISO-8859-1 print(re.encoding) #apparent_encoding就是获取网站真实的编码 print(re.apparent_encoding)
2. 处理方案
直接用r.encoding = ‘xxx'
re.encoding='utf-8'
3. requests的text() 跟 content() 有什么区别
re.text返回的是处理过的Unicode型的数据，
而使用re.content返回的是bytes型的原始数据。
4. 爬虫拿到的HTML和浏览器中的源码不相同时
通过下载源码对比
import requests
url = 'https://www.xxx.net/html/gndy/dyzz/index.html'
r = requests.get(url)
r.encoding = r.apparent_encoding
html = r.text
with open('test.html','w',encoding='utf8') as f:
f.write(html)
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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