تسلا تقریباً تمامی Cybertruck های تحویل داده شده را برای رفع نقص احتمالی مربوط به تریم داخلی، بازخوانی می کند. این مشکل به نحوه اتصال تریم داخلی به پنل ها مربوط می شود که می تواند منجر به جدا شدن قطعات و ایجاد خطر ایمنی شود. این بازخوانی نشان دهنده چالش های تسلا در تولید این خودروی بحث برانگیز و پیچیده است.
دولت آمریکا در حال بررسی ممنوعیت استفاده از اپلیکیشن Deepseek، یک اپلیکیشن چینی توسعه‌یافته با هوش مصنوعی، در دستگاه‌های دولتی است. این اقدام بخشی از تلاش‌های گسترده‌تر برای مقابله با خطرات امنیتی و اطلاعاتی بالقوه مرتبط با فناوری‌های چینی تلقی می‌شود.
آمریکا در حال بررسی ممنوعیت استفاده از اپلیکیشن DeepSeek، محصول یک شرکت چینی، در دستگاه‌های دولتی است. این اقدام جدیدترین مورد از تلاش‌های واشنگتن برای محدود کردن نفوذ فناوری چین و محافظت از اطلاعات حساس دولتی محسوب می‌شود.
رایانه EDSAC، که در اواخر دهه‌های ۱۹۴۰ و اوایل ۱۹۵۰ در دانشگاه کمبریج توسعه یافت، یکی از اولین رایانه‌های ذخیره‌شده در برنامه بود که انقلابی در نحوه انجام محاسبات و پیشبرد تحقیقات علمی ایجاد کرد. این مقاله به بررسی میراث EDSAC، تأثیر آن بر علم، و نوآوری‌های تکنولوژیکی که در زمان خود معرفی کرد، می‌پردازد.
اپلیکیشن ChatGPT برای مک به تازگی یک بروزرسانی اساسی دریافت کرده است که قابلیت‌های کدنویسی آن را به طرز چشمگیری بهبود بخشیده است. این بروزرسانی شامل ویژگی‌های جدید و پیشرفت‌هایی است که تجربه کدنویسی را برای کاربران مک بسیار آسان‌تر و قدرتمندتر می‌کند. علاوه بر این، اعلام شده است که این ویژگی‌های جدید به زودی برای کاربران ویندوز نیز در دسترس خواهد بود.
در این مقاله، به مقایسه دو مدل پیشرفته هوش مصنوعی GPT-4.5 و Gemini 2.0 Flash پرداخته شده است و نتایج حاصل از آزمایش‌ها بررسی شده‌اند.
در دنیای امروز، داده‌ها به یکی از مهم‌ترین منابع برای تصمیم‌گیری و تحلیل تبدیل شده‌اند. با گسترش اینترنت، حجم عظیمی از اطلاعات در دسترس قرار گرفته است که می‌تواند برای کسب‌وکارها، پژوهش‌ها و حتی علاقه‌مندان به تکنولوژی بسیار مفید باشد. اما چگونه می‌توان این داده‌ها را به صورت خودکار جمع‌آوری و تحلیل کرد؟ پاسخ این سوال در وب‌اسکرپینگ و اتوماسیون با پایتون نهفته است. در این بلاگ، به بررسی مفاهیم وب‌اسکرپینگ، ابزارهای مورد نیاز و نحوه‌ی استفاده از پایتون برای اتوماسیون فرآیندهای مختلف می‌پردازیم.
وب‌اسکرپینگ (Web Scraping) فرآیندی است که در آن داده‌ها از صفحات وب استخراج می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل متن، تصاویر، لینک‌ها و سایر اطلاعات موجود در وب‌سایت‌ها باشند. وب‌اسکرپینگ معمولاً برای جمع‌آوری اطلاعات از سایت‌هایی که API رسمی ارائه نمی‌دهند یا برای تحلیل رقبا، قیمت‌گذاری محصولات و حتی پژوهش‌های علمی استفاده می‌شود.
پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای وب‌اسکرپینگ است. دلیل این محبوبیت، کتابخانه‌های قدرتمند و جامعه‌ی بزرگ توسعه‌دهندگان آن است. برخی از کتابخانه‌های معروف پایتون برای وب‌اسکرپینگ عبارتند از:
BeautifulSoup: برای تجزیه و تحلیل HTML و XML.
Scrapy: یک فریم‌ورک کامل برای وب‌اسکرپینگ.
Selenium: برای اتوماسیون مرورگر و تعامل با صفحات وب پویا.
Requests: برای ارسال درخواست‌های HTTP و دریافت پاسخ‌ها.
درخواست HTTP: اولین قدم در وب‌اسکرپینگ، ارسال یک درخواست HTTP به سرور وب برای دریافت محتوای صفحه است. این کار معمولاً با استفاده از کتابخانه‌ی Requests انجام می‌شود.
تجزیه و تحلیل HTML: پس از دریافت محتوای صفحه، باید آن را تجزیه و تحلیل کرد تا داده‌های مورد نیاز استخراج شوند. این کار با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند BeautifulSoup یا lxml انجام می‌شود.
استخراج داده‌ها: پس از تجزیه‌ی HTML، می‌توانید با استفاده از تگ‌ها و کلاس‌های CSS، داده‌های مورد نظر را استخراج کنید.
ذخیره‌سازی داده‌ها: داده‌های استخراج شده را می‌توان در قالب‌های مختلف مانند CSV، JSON یا پایگاه‌داده ذخیره کرد.
اتوماسیون به معنای انجام خودکار وظایف تکراری است. پایتون با کتابخانه‌هایی مانند Selenium و PyAutoGUI می‌تواند برای اتوماسیون مرورگر و حتی تعامل با سیستم‌عامل استفاده شود. به عنوان مثال، می‌توانید با استفاده از Selenium، یک ربات ایجاد کنید که به صورت خودکار در وب‌سایت‌ها لاگین کند، فرم‌ها را پر کند و داده‌ها را جمع‌آوری کند.
بیایید یک مثال ساده از وب‌اسکرپینگ با پایتون را بررسی کنیم. فرض کنید می‌خواهیم عنوان تمام مقالات یک وبلاگ را استخراج کنیم.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# ارسال درخواست به وب‌سایت
url = 'https://example-blog.com'
response = requests.get(url)
# تجزیه و تحلیل HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# استخراج عنوان مقالات
titles = soup.find_all('h2', class_='post-title')
for title in titles:
print(title.text)
در این مثال، ما از Requests برای دریافت محتوای صفحه و از BeautifulSoup برای تجزیه‌ی HTML و استخراج عنوان مقالات استفاده کرده‌ایم.
وب‌اسکرپینگ می‌تواند با چالش‌هایی همراه باشد، از جمله:
مقاومت وب‌سایت‌ها: برخی وب‌سایت‌ها از تکنیک‌هایی مانند CAPTCHA یا IP blocking برای جلوگیری از وب‌اسکرپینگ استفاده می‌کنند.
تغییرات ساختاری: اگر ساختار HTML وب‌سایت تغییر کند، کد وب‌اسکرپینگ شما ممکن است دیگر کار نکند.
مسائل حقوقی: وب‌اسکرپینگ ممکن است با قوانین حریم خصوصی و شرایط استفاده از وب‌سایت‌ها در تضاد باشد.
وب‌اسکرپینگ و اتوماسیون با پایتون ابزارهای قدرتمندی برای استخراج و تحلیل داده‌ها از وب هستند. با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند BeautifulSoup، Scrapy و Selenium، می‌توانید فرآیندهای تکراری را خودکار کرده و داده‌های ارزشمند را از وب‌سایت‌ها استخراج کنید. با این حال، باید به چالش‌های فنی و حقوقی این فرآیند نیز توجه کنید.
اگر به یادگیری بیشتر در این زمینه علاقه‌مند هستید، پیشنهاد می‌کنیم در دوره‌ی آموزشی وب‌اسکرپینگ و اتوماسیون با پایتون شرکت کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا به صورت عملی با مفاهیم وب‌اسکرپینگ و اتوماسیون آشنا شوید و پروژه‌های واقعی را انجام دهید.
بازخوانی گسترده تسلا Cybertruck: تریم نصب شده با چسب مشکل داردDeepSeek ممنوعیت احتمالی در دستگاه‌های دولتی ایالات متحدهاحتمال ممنوعیت اپلیکیشن چینی Deepseek در دستگاه‌های دولتی آمریکاDeepSeek برنامه چینی در آستانه ممنوعیت در دستگاه‌های دولتی آمریکاچگونه رایانه EDSAC علم را در دهه‌های ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰ متحول کردChatGPT اپلیکیشن مک به ارتقای بزرگ کدنویسی مجهز شد؛ به زودی در ویندوز هم عرضه می‌شود