1.spider.sav是源码什么?
2.Text-to-SQL小白入门（十一）DAIL-SQL教你刷Spider榜单第一
3.网络搜索引擎为什么又要叫爬虫?
4.JS Spider——百度翻译sign加密
5.Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍

spider.sav是什么?

       Spider.sav是一种文件扩展名，通常与某种特定的讲解蜘蛛或爬虫程序（Spider or Crawler）的保存状态或配置文件相关联。

       在计算机网络和网页抓取领域，源码蜘蛛或爬虫程序是讲解一种自动化程序，用于浏览和索引互联网上的源码网页。这些程序会按照预定的讲解血雾跟踪宏源码算法和规则，从一个网页跳转到另一个网页，源码收集信息并构建网页的讲解索引。在这个过程中，源码蜘蛛可能需要保存其当前的讲解状态、已访问的源码网页列表、待访问的讲解网页队列等信息，以便在后续的源码运行中恢复或继续其工作。

       Spider.sav文件可能包含了蜘蛛程序在某一时刻的讲解状态信息。例如，源码它可能记录了哪些网页已经被访问过，哪些网页还在待访问队列中，以及蜘蛛程序当前的运行参数和配置。这种文件的存在有助于在程序中断或重启后，快速恢复到之前的状态，而无需重新开始整个爬取过程。

       然而，需要注意的是，Spider.sav文件并不是一个通用的或标准化的文件格式。它的具体内容和结构取决于创建该文件的蜘蛛程序的设计和实现。不同的蜘蛛程序可能会使用不同的文件格式来保存其状态信息。因此，uniAPP上门项目源码对于特定的Spider.sav文件，我们需要查阅相关蜘蛛程序的文档或源代码，才能了解其具体的结构和内容。

       总之，Spider.sav文件是蜘蛛或爬虫程序用于保存其状态或配置信息的一种文件。它有助于在程序中断或重启后快速恢复工作，但具体的文件内容和结构取决于具体的蜘蛛程序的设计和实现。

Text-to-SQL小白入门（十一）DAIL-SQL教你刷Spider榜单第一

       深入学习Text2SQL+LLM领域，可以访问这个持续更新的GitHub项目：github.com/eosphoros-ai...，该项目汇集了该领域相关简介、综述、经典方法、基础大模型、微调策略、数据集及实践项目等资源。

       当前，Spider榜单第一已非.6，但其强大性能依然显著，最新排名为MiniSeek的.2（未开源代码），更多榜单详情可查阅Awesome-Text2SQL开源项目。

       Text2SQL结果问题表示探讨了5大类别，通过实验对比，发现去除Prompt中的外键信息及不使用解释对结果有显著影响。实验结果直观展示于图2和表6，图2展示了外键信息在Spider-dev场景下的消融效果，绿色箭头表示增加，java框架源码视频红色箭头表示减少。

       关于是否解释问题，同样进行了消融实验，图3和表7提供了对比结果。实验表明，在不同条件下，正确选择是否解释对于结果的影响至关重要。

       上下文学习In-Context Learning（ICL）聚焦于Code Representation Prompt的选择。实验结果表明，ICL方法在不同场景下展现出较高的适应性与有效性。

       在Example Selection方面，实验将示例分为5类，并通过3种组织方式进行了评估，结果显示，DAIL Selection方法在不同评估场景中表现优秀。

       针对Token Efficiency的比较，不仅从精度角度考量，还深入分析了过程消耗及token数量，实验结果充分展示了不同模型在效率与效果之间的权衡。

       综上所述，Text2SQL领域的研究与实践正不断深入，通过精心设计的实验与方法优化，实现更高的性能与效率。few-shot模型在某些场景下不如SFT模型表现出色，这一点是研究中的关键发现。

       为了更全面地理解核心方法DAIL-SQL的在线源码生成具体步骤及细节，建议深入阅读源码，结合实际案例与理论分析，以深化对Text2SQL+LLM领域的认识。

网络搜索引擎为什么又要叫爬虫?

       简言之，爬虫可以帮助我们把网站上的信息快速提取并保存下来。

       我们可以把互联网比作一张大网，而爬虫（即网络爬虫）便是在网上爬行的蜘蛛（Spider）。把网上的节点比作一个个网页，爬虫爬到这个节点就相当于访问了该网页，就能把网页上的信息提取出来。我们可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后，可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，网页的数据就可以被抓取下来了。

       通过上面的简单了解，你可能大致了解爬虫能够做什么了，但是一般要学一个东西，我们得知道学这个东西是来做什么的吧！另外，大家抢过的火车票、演唱会门票、茅台等等都可以利用爬虫来实现，所以说爬虫的用处十分强大，每个人都应该会一点爬虫！随意播app源码

       我们常见的爬虫有通用爬虫和聚焦爬虫。

       时不时冒出一两个因为爬虫入狱的新闻，是不是爬虫是违法的呀，爬虫目前来说是灰色地带的东西，所以大家还是要区分好小人和君子，避免牢底坐穿！网上有很多关于爬虫的案件，就不一一截图，大家自己上网搜索吧。有朋友说，“为什么我学个爬虫都被抓，我犯法了吗？” 这个目前还真的不好说，主要是什么，目前爬虫相关的就只有一个网站的robots协议，这个robots是网站跟爬虫间的协议，用简单直接的txt格式文本方式告诉对应的爬虫被允许的权限，也就是说robots.txt是搜索引擎访问网站的时候要查看的第一个文件。当一个搜索蜘蛛访问一个站点时，它首先会检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围；如果该文件不存在，所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。也就是说robots协议是针对于通用爬虫而言的，而聚焦爬虫（就是我们平常写的爬虫程序）则没有一个严格法律说禁止什么的，但也没有说允许，所以目前的爬虫就处在了一个灰色地带，这个robots协议也就仅仅起到了一个”防君子不防小人“的作用，而很多情况下是真的不好判定你到底是违法还是不违法的。所以大家使用爬虫尽量不从事商业性的活动吧！好消息是，据说有关部门正在起草爬虫法，不久便会颁布，后续就可以按照这个标准来进行了。

       获取网页的源代码后，接下来就是分析网页的源代码，从中提取我们想要的数据。首先，最通用的方法便是采用正则表达式提取，这是一个万能的方法，但是在构造正则表达式时比较复杂且容易出错。另外，由于网页的结构有一定的规则，所以还有一些根据网页节点属性、CSS 选择器或 XPath 来提取网页信息的库，如 BeautifulSoup4、pyquery、lxml 等。使用这些库，我们可以高效快速地从中提取网页信息，如节点的属性、文本值等。提取信息是爬虫非常重要的部分，它可以使杂乱的数据变得条理、清晰，以便我们后续处理和分析数据。

       经过本节内容的讲解，大家肯定对爬虫有了基本了解，接下来让我们一起迈进学习爬虫的大门吧！相关阅读：天学会Python爬虫系列文章

JS Spider——百度翻译sign加密

       本文将解析百度翻译的sign加密过程，通过JavaScript Spider技术实现。

       首先，分析翻译请求时，观察到sign参数是唯一变化的部分。在源代码中，sign生成函数位于大约行，与之相关的token信息紧随其后。我们设置断点，定位到生成sign的y函数，它关联着e函数，位于行。

       执行到e函数时，注意到变量i在当前环境中未定义。通过观察，发现i是由window对象初始化的，并且有一个固定值。将这个值添加到JavaScript代码中进行测试。

       然而，这一步并未完全解决问题，因为执行时又出现了错误。继续在js代码中寻找，幸运的是，n函数就在e函数的上方。将n函数以及关联的a函数复制下来，尽管此时a函数报错，但这是解决的关键。

       将复制的代码执行后，我们终于得到了sign的解密。至此，JavaScript的破解工作已完成，接下来只需构造合适的headers和post参数，就可以进行简单的爬虫操作了。下面提供相关的代码示例。

Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍

       Spider是什么？它是一个Scrapy框架提供的基本类，其他类如CrawlSpider等都需要从Spider类中继承。Spider主要用于定义如何抓取某个网站，包括执行抓取操作和从网页中提取结构化数据。Scrapy爬取数据的过程大致包括以下步骤：Spider入口方法（start_requests()）请求start_urls列表中的url，返回Request对象（默认回调为parse方法）。下载器获取Response后，回调函数解析Response，返回字典、Item或Request对象，可能还包括新的Request回调。解析数据可以使用Scrapy自带的Selector工具或第三方库如lxml、BeautifulSoup等。最后，数据（字典、Item）被保存。

       Scrapy.Spider类包含以下常用属性：name（字符串，标识每个Spider的唯一名称），start_url（包含初始请求页面url的列表），custom_settings（字典，用于覆盖全局配置），allowed_domains（允许爬取的网站域名列表），crawler（访问Scrapy组件的Crawler对象），settings（包含Spider运行配置的Settings对象），logger（记录事件日志的Logger对象）。

       Spider类的常用方法有：start_requests（入口方法，请求start_url列表中的url），parse（默认回调，处理下载响应，解析网页数据生成item或新的请求）。对于自定义的Spider，start_requests和parse方法需要重写以实现特定抓取逻辑。

       以《披荆斩棘的哥哥》评论爬取为例，通过分析网页源代码，发现评论数据通过异步加载，需要抓取特定请求网址（如comment.mgtv.com/v4/com...）以获取评论信息。在创建项目、生成爬虫类（如MgtvCrawlSpider）后，需要重写start_requests和parse方法，解析JSON数据并保存为Item，进一步处理数据入库。

       在Scrapy项目中，设置相关配置项（如启用爬虫）后，通过命令行或IDE（如PyCharm）运行爬虫程序。最终，爬取结果会以JSON形式保存或存储至数据库中。

       为帮助初学者和Python爱好者，推荐一系列Python爬虫教程视频，覆盖从入门到进阶的各个阶段。学习后，不仅能够掌握爬虫技术，还能在实践中提升解决问题的能力，实现个人项目或职业发展的目标。

       祝大家在学习Python爬虫的过程中取得显著进步，祝你学习顺利，好运连连！