_result,_err 真是天才🤣

你指的是这玩意？: https://github.com/aio-libs

大概扫了一眼，应该也没啥在 fastapi 里面用不了的。

fastapi 本身也就是个缝合怪，也没啥生态不生态的，基本也是各种轮子各玩各的，aio 的库应该都能用

edge 自带的 copilot 不是已经有了这个功能了吗🤣只是国内用不了，你这个又是个出海产品

出生在这样的家庭，难道不比你上面说的那些苦？

第一句哈，已经是答案了：我平时在京

都留守儿童了，孩子的成长不就是开盲盒吗？

https://ycfor.com

🤣🤣🤣

我们这边无论是开发的时候用什么管理（ conda 、venv 、poetry 、pyenv 、pdm...），最终打 dockerfile 必须提供 requirement.txt🤣 其实对于 pycharm 用户 conda 、venv 、poetry 的支持都很好了

国内直接用 easydl 应该是最简单的了，可以看一下

chagtgpt3.5 如是说道：

当使用 Selenium 访问网站时遇到 403 错误（禁止访问）通常是因为网站检测到了你的请求不是来自一个正常的浏览器用户，而是来自一个自动化脚本或机器人。为了解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：

1. **使用合适的 User-Agent**：User-Agent 是 HTTP 请求头中的一部分，它描述了你所使用的浏览器和操作系统。有时候，网站会检查 User-Agent ，如果它看起来像是来自一个爬虫或机器人的话，就会拒绝访问。你可以设置 User-Agent 来模仿一个正常的浏览器请求。

```python
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

options = Options()
options.add_argument("user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36")

driver = webdriver.Chrome(chrome_options=options)
```

2. **使用代理**：使用代理服务器可以隐藏你的真实 IP 地址，有时可以帮助绕过 IP 封锁或访问限制。请注意，不要违反网站的使用政策或法律法规。

3. **减慢请求速度**：有些网站可能会检测到你的请求速度过快，从而认定你是机器人。你可以在 Selenium 中添加等待时间，模拟人类的浏览行为。

```python
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

# 等待元素可见
element = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.ID, "myElement"))
)
```

4. **使用 Selenium 的无头模式**：无头浏览器模式不会打开可见的浏览器窗口，这可能会降低被检测到的风险。

```python
from selenium import webdriver

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')
driver = webdriver.Chrome(options=options)
```

5. **遵守网站的使用政策**：最重要的是确保你的爬虫或机器人不会滥用网站，遵守网站的使用政策和 Robots.txt 文件中的规则。

请注意，网站可以随时更改其反爬虫措施，所以你可能需要不断调整你的策略以应对这些变化。同时，确保你的爬取是合法的，不会侵犯版权或隐私等法律法规。

其中人的 DNA 有效基因不会超过 10%，有很多没表达的基因——有效基因这种概念似乎不太合适，即使是不表达的基因本身也可能参与启动子、增强子、基因沉默区域，以及在遗传的过程中发生突变以后，也可以重新直接参与表达。

DNA 翻译成蛋白质会造成信息的损失——实际上不存在信息的丢失，反而在翻译过程增加了信息的复杂度，翻译过程中 rna 和蛋白质都有各种相互变化和作用，可以直接影响最后的基因功能

以及 3d 基因组、表观遗传这些东西，实际上也说明现代遗传学作为一门类似逆向研究工程，还存在大量未知的领域。

节哀🤣

——回复来自于 2018 产圣手二代双模红轴

@inzufu 这玩意一眼就是算法推理服务，nodejs 加载模型文件跑算法推理，你这不是难为算法同学吗？

这代码里面一眼看去就是模型资源全局变量跑，十几个并发，要是没有 gpu 没有显存，就是需要大内存的。再就是推理接口一般也都是 batch 推理，并发可以利用 batch 来缓解压力。

简而言之，要么懂算法、要么懂 python 后端，两者都不精通，算法服务能跑起来已经谢天谢地，就不要苛责性能了

江汉路逛完，尽头是一片老汉口街区也是可以逛逛，然后走到江滩看看江，然后坐个轮渡，到对面汉街再逛逛，汉街离武大、东湖也不远，逛完吃个宵夜👋

开发环境用 conda ，确定要用的包加到 requestments.txt 。部署的时候一个 dockerfile ，一行：pip install -r requestments.txt -i XXX.COM

不针对茅台。白酒是真的难喝呀

爬虫本质都一样，都是发出 http 请求得到想要的数据。
但面向的需求场景不一样，比如有这样的一个需求：
请采集维基百科特定分类下的所有主题页面，大概 700W 个页面，要求一周内交付数据？
- 首先：浏览器插件已经不在考虑范围内了，使用一个浏览器翻完维基百科，你等得了用户可能等不了
- 其次：纯 selenium 处理这类弱反爬的网站也没有什么优势了，且不说无头浏览器的速度慢，如果开 1000 个无头浏览器，一般的也需要海量的内存了。
- 剩下的就是爬虫代码自行编写了，用 scrapy ，或者自己造轮子最后实现类似 scrapy 的框架的功能，对接 ip 池来进行并发爬取。（中间也可能用到 selenium 搭配处理一些反爬策略）

用哪个？看需求吧：
- 海量数据+长期需求=自己写爬虫
- 少量数据+临时需求= 数据采集器搞一下交差

Linux 装个桌面，然后再装个浏览器，打开浏览器，然后 python 截取系统屏幕🤣类似 rpa 吧

JetBrain 可能没有想到居然还有程序员世家的用户🤣