在短视频内容生态中，抖音凭借庞大的用户基数和丰富的内容库，成为了内容创作者、数据分析从业者以及营销人员关注的焦点。获取抖音视频的无水印资源，无论是用于内容二次创作、数据研究还是素材整理，都有着实际的应用需求。本文将从技术原理出发，详细讲解如何利用Pytho

大家好，我是Immerse，一名独立开发者、内容创作者、AGI实践者。关注公众号：，获取最新文章（更多内容只在公众号更新）个人网站：也同步更新。转载请在文章开头注明出处和版权信息。我会在这里分享关于编程、独立开发、AI干货、开源、个人思考等内容。如果本文对

在社交媒体时代，品牌反馈数据是企业洞察用户需求、优化产品服务的核心资产。单线程爬虫在面对海量社交媒体数据时，往往因网络延迟、IO等待导致效率低下，而多线程技术可通过并发处理请求，大幅提升数据爬取效率。本文将系统讲解如何基于Python多线程实现社交媒体品牌

做个人API接口开发7年，我一直被定制化防护需求困扰——比如根据请求来源域名限制访问权限（仅允许合作平台调用）、验证接口调用timestamp的合法性（防止请求伪造）、拦截异常格式的请求参数（比如身份证号格式错误）等，传统免费WAF要么不支持这些功能，要么

在国产Linux（deepin,UOS,OpenKylin）上运行高德JSAPI2.0，3D效果出不来，只能显示2D,自定义底图样式也出不来，只能显示默认图层。而JSAPI1.4，又是出得来的。一开始以为是浏览器问题，后面换了5、6个浏览器，chromiu

系列文章导读：在上篇中，我们探讨了ObjectSense如何通过引入Class和Package机制，完成了从VimL“脚本”到“现代OOP语言”的第一次关键进化。它解决了VimL在“语言工程化”上的核心短板。但VimL还有一个更根本的局限：它是一座“孤岛”

系列文章导读：在AI巨浪滔天的2024年，当所有开发者都在讨论Copilot和Sora时，一个团队却“逆流而行”，基于古老的VimLanguage打造了一门新语言，并提出了一个惊人的目标：“让AI无法取代程序员”。这究竟是异想天开，还是抓住了问题的本质？本

一、增量爬取的核心思想与优势在深入代码之前，我们首先要理解增量爬取的核心理念。与传统的全量爬虫（每次运行都重新抓取所有数据）不同，增量爬虫只抓取自上次爬取以来新增或发生变化的数据。其核心优势不言而喻：极大提升效率：网络请求和数据处理的量级大幅下降，节省带宽

AI的世界正以前所未有的速度重塑我们的工作与生活。从OpenAI收购团队以实现ChatGPT与系统的深度集成，到亚马逊全面部署AI与机器人革新物流，这些行业巨头的每一步动作，不仅预示着技术发展的风向，更勾勒出未来人才需求的清晰图景。如何在波澜壮阔的AI浪潮

核心观点：效率的提升之道Selenium本身是一个自动化测试工具，用于模拟真实用户操作。直接使用它来爬虫可能会很慢。提升效率的关键在于，将其从“模拟视觉化用户”转变为“高性能的无头数据采集工具”。第一部分：为什么是Selenium无头模式？处理动态内容：