delphi 运行和开发效率高吗？

Posted 2023-05-16

就拿数据说话！看这个查找质数的程序，分辨用VC2008和Delphi7编写的，相对而言Delphi7更古老，早了6年，但运行效率丝毫不比VC差，循环10次VC耗时6062毫秒，Delphi耗时6031毫秒，几乎一致，这点差距完全属于误差范畴。

下面那个什么“极天异云”就是个Delphi黑，毫无常识，什么Delphi速度低10倍，笑死人！

参考技术A Delphi为公认的开发效率最高的一门语言。语法优美，编写及可读性极强。 参考技术B delphi的开发效率其实是最高的，只是宝蓝公司没有经营好这个产品，导致他没落了 参考技术C dephi的代码运行效率大约是c语言的85％左右，相对于其他高级语言来说运行效率已经很高了，也就是说它的运行效率仅次于c语言。它的开发效率也很高，是快速开发的利器，只不过Pascal语句和其他语言格式上有些不同，用惯了就好，它还是比较适合初学者和业余爱好者的。本回答被提问者和网友采纳

初学疑惑开发者工具可信度高吗？Python爬虫实战场景

本篇博客是一个小小的 Python 爬虫实践，重点为解释在 Python 爬虫实战过程中，浏览器的开发者工具和代码抓取的网页源码，存在数据差异。

翻译一下就是开发者工具和爬虫采集到的源码，不一样。
本次案例来源为 《Python 爬虫 120》 专栏订阅者，5 年保爬虫更新。

⚡⚡ 学习注意事项 ⚡⚡
文章会自动省略 http 和 https 协议，学习时请自行在地址中进行补充。
目标站点域名为 uisdc.com，在下文统一用 橡皮擦 代替，学习时请自行拼接。

文章目录

• • ⛳️ 实战场景

⛳️ 实战场景

如果你的目标是采集前文提及的站点，那你会碰到下述场景。使用开发者工具的【选择元素】操作时，选中目标元素，得到的 element 节点如下所示。

选定目标后，将得到一个名为 i+ 的标签。许多刚刚学习 Python 爬虫的爱好者可能不太了解这个标签的含义，这可能导致无法进行采集。

该标签其实是由前端 JS 脚本渲染而成，HTML 中并没有该标签，但我们要采集的目标文字是 “优秀网页设计”

使用下述代码进行尝试，为了使初学者也可以看懂，这里罗列详细步骤。

首先，我们需要在代码中导入 requests 库。在 Python 中，可以使用 import 关键字来实现这一点。

import requests

接下来，我们可以使用 requests 库中的 get() 方法来发起 HTTP 请求，并获取 橡皮擦.com/archives 网页的内容。

response = requests.get("https://www.uisdc.com/archives")

获取到网页内容后，我们可以使用 response.text 属性来获取网页的内容。

content = response.text

最后，我们可以打印出采集到的内容，以便查看采集到的数据。

print(content)

整个代码如下：

import requests

response = requests.get("https://www.uisdc.com/archives")
content = response.text
print(content)

如果您想要保存上文中采集到的网页源码，可以使用 Python 中的文件操作来实现。

首先，我们需要打开一个文件，并使用 write 方法将内容写入文件中。

with open("ca_demo.html", "w") as file:
    file.write(content)

在这里，我们使用了 Python 中的 with 关键字，以便在打开文件后自动关闭文件。我们指定了文件名为 "ca_demo.html"，并使用了 "w" 模式来打开文件，这意味着我们将向文件中写入内容。

接下来，我们调用 file.write 方法将网页源码写入文件中。

最后，在 with 块结束后，文件会自动关闭。

整个代码如下：

import requests

response = requests.get("https://www.uisdc.com/archives")
content = response.text

with open("ca_demo.html", "w") as file:
    file.write(content)

这样，就可以在当前目录下找到名为 "ca_demo.html" 的文件，里面包含了采集到的网页源码。

这时就会碰到刚刚的问题，在 "ca_demo.html" 中检索 优秀网页设计 这几个字，根本找不到，而且 i+ 元素节点也找不到。

再回到开发者工具，在 i+ 节点前面的位置找到 data-val 内容，如下所示。

上图划线位置的开头可以看到这样的文字 %3Ci+class，了解过文字编码的同学，可以知道 %3C = <，这里的 % 关键字标识此处应用的是 URL 编码。
所以将 data-val 内容进行解码之后，得到下述信息。

<i+class="uname"+title="优秀网页设计">优秀网页设计</i>

到这里本 Python 爬虫案例已经可以继续实施了，在网站返回的源码中，搜索前文被 URL 编码过的数据，就可以进行数据的抓取了，当然，需要对得到的内容进行 URL 解码，示例代码如下。

import urllib.parse
decoded = urllib.parse.unquote("%3Ci+class%3D%22uname%22+title%3D%22%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%BD%91%E9%A1%B5%E8%AE%BE%E8%AE%A1%22%3E%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%BD%91%E9%A1%B5%E8%AE%BE%E8%AE%A1%3C%2Fi%3E")
print(decoded)

这里用到的是 urllib.parse 模块，提前导入模块，然后使用 urllib.parse.unquote() 方法来解码 URL 中的特殊字符。

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