name：標(biāo)簽名搜索 attrs/class_：屬性/類名搜索 recursive：限定直接子節(jié)點(diǎn) string：文檔字符串搜索

我們學(xué)習(xí)了正則表達(dá)式的相關(guān)用法，但是一旦正則寫的有問題，可能得到的就不是我們想要的結(jié)果了，而且對(duì)于一個(gè)網(wǎng)頁來說，都有一定的特殊的結(jié)構(gòu)和層級(jí)關(guān)系，而且很多標(biāo)簽都有 id 或 class 來對(duì)作區(qū)分，所以我們借助于它們的結(jié)構(gòu)和屬性來提取不也是可以的嗎？

前言：Pandas的數(shù)據(jù)操作中，最基本的就是操作的篩選了，但是對(duì)新學(xué)員來說的這又是一個(gè)難點(diǎn)，因?yàn)榉椒ū容^多，不容易記。在此總結(jié)一下pandas中的一些常用的數(shù)據(jù)篩選操作。

一、首先需要思考，我們在頁面導(dǎo)出excel，用python導(dǎo)出如何寫入文件的 封裝前需要確認(rèn)python導(dǎo)出excel接口返回的是一個(gè)什么樣的數(shù)據(jù)類型 如下：我們先看下不對(duì)返回結(jié)果做處理，直接接收數(shù)據(jù)類型是一個(gè)對(duì)象，無法獲取返回值

CentOS7虛擬機(jī)沒有音頻設(shè)備，可以通過set_null_snd_dev來避免pjsua模塊報(bào)錯(cuò)。

Python 是一門功能強(qiáng)大的編程語言，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)，性能可能成為一個(gè)瓶頸。幸運(yùn)的是，Python 提供了多種方法來提升性能，其中之一是利用并行處理來加速循環(huán)操作。本文將介紹如何使用并行處理技術(shù)來優(yōu)化 for 循環(huán)，從而提高 Python 程序的執(zhí)行速度。我們將討論并行處理的概念、常用的并行處理庫以及示例代碼來演示如何應(yīng)用并行處理來加速 for 循環(huán)。