【爬取目标】
目标网站：某度热搜
在热点舆情分析、内容选题策划、SEO优化、新媒体运营等场景中，某度热榜是反映全网用户搜索焦点的核心数据源。手动整理热榜中的排名、标题、热度指数、描述等信息耗时且易出错，本文将教你使用 Python 编写爬虫程序，批量爬取某度热榜数据并自动保存到 Excel 文件，快速搭建专属热点信息库！
【实现效果】
代码实现批量爬取某度热榜榜单数据，整理结构化信息后存放到 Excel 文件中，包含热榜排名、热搜标题、热度指数、热搜描述、跳转链接等核心字段：
Python：3.12.3
编辑器：PyCharm
第三方模块，自行安装：
pip installrequests==2.32.5 # 接口数据请求 pip installpandas==2.3.3 # 数据结构化与Excel保存 pip installopenpyxl==3.1.5 
—JavaEE专栏— 目录 * 一、日志概述：为什么它比 System.out.println 更重要？ * 1.1 日志的核心用途 * 1.2 为什么弃用标准输出？ * 二、日志框架体系：门面模式的深度解析 * 2.1 门面模式 (Facade Pattern) * 2.2 常见框架对比 * 三、实战：Spring Boot 日志的基本使用 * 3.1 传统方式获取日志对象 * 3.2 进阶方式：使用 Lombok (@Slf4j) * 四、深入理解日志级别 * 五、日志的高级配置 (application.yml) * 5.1 修改日志级别 * 5.
前言： 随着 5G 和物联网技术的普及，车联网 (Internet of Vehicles, IoV) 正成为数据爆发的新战场。与传统的静态传感器不同，车辆是移动的计算节点，它们每时每刻都在产生海量的时间序列数据：从 GPS 经纬度到发动机转速，从剩余油量到刹车踏板状态。 对于一家拥有数百辆货车的物流公司而言，这些数据就是金矿。通过实时监控，可以有效降低油耗、杜绝违规驾驶、优化配送路线。然而，传统的关系型数据库在面对车辆高频上报（例如每秒 10 次）的轨迹数据时，往往面临写入瓶颈；而单纯的时序数据库又难以处理复杂的车辆档案关联查询。 KWDB (KaiwuDB) 的“多模”特性恰好解决了这一痛点。今天，我们将实战构建一个物流车队实时监控平台，挑战如何在一个数据库内同时搞定“车辆档案管理”与“海量轨迹分析”。 场景设定：我们要为一个拥有 200 辆货车的物流车队构建监控系统。 核心挑战：高频写入：车辆每 10
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 meeting_place_core 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭分布式会议引擎、实现鸿蒙端高性能协作空间与复杂信令分发方案 前言 在后疫情时代的协同办公浪潮中，视频会议已经从单一的垂直应用演变为鸿蒙（OpenHarmony）生态中“泛在协作”的核心基础设施。当你在鸿蒙平板上开启一场跨国技术评审，或者在鸿蒙车机上紧急连线公司晨会时，支撑这一切流畅运行的，是底层极其复杂的会议核心引擎。 meeting_place_core 是一套工业级的、专为多端同步设计的会议核心抽象包。它不负责 UI 渲染，而是专注于房间管理（Room Management）、成员状态流转、信令推送及媒体流的逻辑编排。 适配到鸿蒙平台后，结合鸿蒙强大的分布式能力，meeting_place_core 能让你的 App 轻松实现“手机开会，大屏投映，
文章目录 * 引言 * 关于金仓数据库 * 金仓数据库在新能源行业的技术解读 * 1. 应对海量时序数据：分区存储与高效查询 * 2. 支撑高并发访问：读写分离与自治调优 * 3. 保障业务连续性：跨地域高可用与容灾 * 4. 实现平滑迁移：高度兼容与自动化工具 * 案例分析：金仓数据库赋能新能源智慧运维 * 案例一：中广核新能源生产运维系统——应对“整合、高并发、高可用”三大挑战 * 案例二：国家能源集团龙源电力——186个新能源场站集控系统国产化替代 * 案例三：国家电投集团甘肃新能源——“无人值守”风电场集控系统 * 结语 引言 谈到“双碳”与能源革命，风电，光伏这些新能源产业显然是当下最为炙手可热的风口，若想在该赛道跑得更远，更快，数字化和智能化转型并非可选，而是必备功课，要知道，从远程操控成千上万台风电机组，到及时分析大量的设备数据，直至把整个生产运维流程管理得井井有条，哪一步能离开稳定，高效且安全的数据“大后方”