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  • 本书从系统化的视角,为那些想学习Python网络爬虫或者正在研究Python网络爬虫的朋友们提供了一个全面的参考,让读者可以系统地学习Python网络爬虫的方方面面,在理解并掌握了本书的实例之后,能够独立编写出自己的...
  • 本书是一本系统介绍Python 网络爬虫的书籍, 全书注重实战, 涵盖网络爬虫原理, 如何手写Python 网络爬虫, 如何使用Scrapy框架编写网络爬虫项目等关于Python 网络爬虫的方方面面
  • 本书是一本系统介绍Python网络爬虫的书籍,全书注重实战,涵盖网络爬虫原理、如何手写Python网络爬虫、如何使用Scrapy框架编写网络爬虫项目等关于Python网络爬虫的方方面面。 本书的主要特色如下: 系统讲解Python...
  • Python网络爬虫框架scrapy的学习

    千次阅读 2016-05-18 15:00:23
    很多学习Python编程语言的朋友都会学习Python网络爬虫技术,也有专门学习网络爬虫技术的,那么如何学习Python爬虫技术呢,今天就给大家讲讲使用Python抓取数据时非常受欢迎的Python抓取框架scrapy,下面一起学习下...

    很多学习Python编程语言的朋友都会学习Python网络爬虫技术,也有专门学习网络爬虫技术的,那么如何学习Python爬虫技术呢,今天就给大家讲讲使用Python抓取数据时非常受欢迎的Python抓取框架scrapy下面一起学习下Scrapy的架构,便于更好的使用这个工具。

    一、概述

    下图显示了Scrapy的大体架构,其中包含了它的主要组件及系统的数据处理流程(绿色箭头所示)。下面就来一个个解释每个组件的作用及数据的处理过程。


    二、组件

    1Scrapy EngineScrapy引擎)

    Scrapy引擎是用来控制整个系统的数据处理流程,并进行事务处理的触发。更多的详细内容可以看下面的数据处理流程。

    2Scheduler(调度)

    调度程序从Scrapy引擎接受请求并排序列入队列,并在Scrapy引擎发出请求后返还给他们。

    3Downloader(下载器)

    下载器的主要职责是抓取网页并将网页内容返还给蜘蛛( Spiders)

    4Spiders(蜘蛛)

    蜘蛛是有Scrapy用户自己定义用来解析网页并抓取制定URL返回的内容的类,每个蜘蛛都能处理一个域名或一组域名。换句话说就是用来定义特定网站的抓取和解析规则。

    蜘蛛的整个抓取流程(周期)是这样的:

    首先获取第一个URL的初始请求,当请求返回后调取一个回调函数。第一个请求是通过调用start_requests()方法。该方法默认从start_urls中的Url中生成请求,并执行解析来调用回调函数。

    在回调函数中,你可以解析网页响应并返回项目对象和请求对象或两者的迭代。这些请求也将包含一个回调,然后被Scrapy下载,然后有指定的回调处理。

    在回调函数中,你解析网站的内容,同程使用的是Xpath选择器(但是你也可以使用BeautifuSoup, lxml或其他任何你喜欢的程序),并生成解析的数据项。

    最后,从蜘蛛返回的项目通常会进驻到项目管道。

    5Item Pipeline(项目管道)

    项目管道的主要责任是负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目,他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后,将被发送到项目管道,并经过几 个特定的次序处理数据。每个项目管道的组件都是有一个简单的方法组成的Python类。他们获取了项目并执行他们的方法,同时他们还需要确定的是是否需要 在项目管道中继续执行下一步或是直接丢弃掉不处理。

    项目管道通常执行的过程有:

    清洗HTML数据

    验证解析到的数据(检查项目是否包含必要的字段)

    检查是否是重复数据(如果重复就删除)

    将解析到的数据存储到数据库中

    6Downloader middlewares(下载器中间件)

    下载中间件是位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。它提供了一个自定义的代码的方式 来拓展Scrapy的功能。下载中间器是一个处理请求和响应的钩子框架。他是轻量级的,对Scrapy尽享全局控制的底层的系统。

    7Spider middlewares(蜘蛛中间件)

    蜘蛛中间件是介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。它提供一个自定义代码的方式来拓展Scrapy 的功能。蛛中间件是一个挂接到Scrapy的蜘蛛处理机制的框架,你可以插入自定义的代码来处理发送给蜘蛛的请求和返回蜘蛛获取的响应内容和项目。

    8Scheduler middlewares(调度中间件)

    调度中间件是介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,主要工作是处从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。他提供了一个自定义的代码来拓展Scrapy的功能。

    三、数据处理流程

    Scrapy的整个数据处理流程有Scrapy引擎进行控制,其主要的运行方式为:

    引擎打开一个域名,时蜘蛛处理这个域名,并让蜘蛛获取第一个爬取的URL

    引擎从蜘蛛那获取第一个需要爬取的URL,然后作为请求在调度中进行调度。

    引擎从调度那获取接下来进行爬取的页面。

    调度将下一个爬取的URL返回给引擎,引擎将他们通过下载中间件发送到下载器。

    当网页被下载器下载完成以后,响应内容通过下载中间件被发送到引擎。

    引擎收到下载器的响应并将它通过蜘蛛中间件发送到蜘蛛进行处理。

    蜘蛛处理响应并返回爬取到的项目,然后给引擎发送新的请求。

    引擎将抓取到的项目项目管道,并向调度发送请求。

    系统重复第二部后面的操作,直到调度中没有请求,然后断开引擎与域之间的联系。

    四、驱动器

    Scrapy是由Twisted写的一个受欢迎的Python事件驱动网络框架,它使用的是非堵塞的异步处理。

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  • 精通python网络爬虫核心技术,框架与项目实战,本书介绍系统介绍了爬虫的相关内容。
  • 1、网络爬虫库Scrapy 网络爬虫,是在网上进行数据抓取的程序,使用它能够抓取特定网页的HTML数据。Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。Scrapy使用了Twisted异步网络库来...
    1、网络爬虫库Scrapy
    网络爬虫,是在网上进行数据抓取的程序,使用它能够抓取特定网页的HTML数据。Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下:


    Scrapy主要包括了以下组件:
    1)引擎,用来处理整个系统的数据流处理,触发事务。
    2)调度器,用来接受引擎发过来的请求,压入队列中,并在引擎再次请求的时候返回。
    3)下载器,用于下载网页内容,并将网页内容返回给蜘蛛。
    4)蜘蛛,蜘蛛是主要干活的,用它来制订特定域名或网页的解析规则。
    5)项目管道,负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目,他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。
    6)下载器中间件,位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
    7)蜘蛛中间件,介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
    8)调度中间件,介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。


    官方网站:http://scrapy.org/
    开源地址:https://github.com/scrapy/scrapy


    2、Scrapy安装

       1)环境是 Anaconda ,conda package包可查看https://conda-forge.github.io/

          scrapy可通过https://anaconda.org/conda-forge/scrapy下载安装包。

         也可直接>conda install -c conda-forge scrapy安装

        参考:https://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html


       2)也可通过下载Scrapy-1.4.0-py2.py3-none-any.whl,然后pip安装>pip install Scrapy-1.4.0-py2.py3-none-any.whl;

             有依赖库Twisted-17.1.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl;

             也可直接>pip install Scrapy安装(注意Scrapy大小写敏感)

       安装指南:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/install.html#scrapy
     

    3、爬虫代码示例:

    import scrapy
    
    class BlogSpider(scrapy.Spider):
        name = 'blogspider'
        start_urls = ['https://blog.scrapinghub.com']
    
        def parse(self, response):
            for title in response.css('h2.entry-title'):
                yield {'title': title.css('a ::text').extract_first()}
    
            for next_page in response.css('div.prev-post > a'):
                yield response.follow(next_page, self.parse
       

    入门教程:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html

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  • 给大家带来的一篇关于Python爬虫相关的电子书资源,介绍了关于Python、...内容介绍Scrapy是1个开源系统Python网络爬虫架构,能够用于轻轻松松获取从网页页面统计数据。Scrapy含有丰富多彩的特点,可根据简易的编...

    给大家带来的一篇关于Python爬虫相关的电子书资源,介绍了关于Python、爬虫、框架、Scrapy方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小8.6 MB,迪米特里奥斯编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.6。

    内容介绍

    1-1910151A332393.jpg

    Scrapy是1个开源系统的Python网络爬虫架构,能够用于轻轻松松获取从网页页面统计数据。Scrapy含有丰富多彩的特点,可根据简易的编号或配备来浏览,进而能够节约开发者数日的开发设计時间,并高效率地获取需要统计数据。Scrapy有个高宽比活跃性且快速提高的小区,并且早已变成网络黑客、创业人和Web抓取权威专家的首 选架构。 这书解读了Scrapy的基本知识,探讨了怎样从随意源获取统计数据,怎样清理数据,及其怎么使用Python和第三方平台API开展解决,以考虑本身要求。这书还解读了如何把抓取的统计数据高效率地馈入数据库查询、引擎搜索和流数据处理系统(例如Apache Spark)。在学习培训完这书后,你将对统计数据抓取成竹在胸,并将统计数据运用在自身的手机应用程序中。 这书內容: 应用HTML和Xpath获取需要的统计数据; 应用Python撰写Scrapy网络爬虫,并在互联网上开展抓取实际操作; 将统计数据消息推送到随意数据库查询、搜下模块或分析软件的方式 ; 配备网络爬虫,使其免费下载文档和图型,及其应用代理商; 建立用于制人数统计数据的高效率管路; 应用Twitsted实践活动驱动器的API高并发解决数以百计Item; 让网络爬虫更迅速,让运行内存利用率更高,及其对Scrapy特性开展调优的方法; 应用Scrapyd和Scrapinghub实行规模性分布式系统抓取实际操作的方式 。Scrapy是应用Python开发设计的1个迅速、高层次人才的显示屏爬取和Web爬取架构,用以抓Web网站并从网页页面中获取结构型的统计数据。《熟练Python网络爬虫架构Scrapy》以Scrapy 1.0版本号为基本,解读了Scrapy的基本知识,及其怎么使用Python和第三方API获取、梳理统计数据,以考虑自身的要求。 这书共11章,其内容包括了Scrapy基本知识,了解HTML和XPath,安裝Scrapy并抓取一个企业网站,应用网络爬虫添充数据库查询并輸出到移动智能终端中,网络爬虫的强劲作用,将网络爬虫布署到Scrapinghub云主机,Scrapy的配备与管理方法,Scrapy程序编写,管路窍门,了解Scrapy特性,应用Scrapyd与即时剖析开展分布式系统抓取。这书附则还出示了各种各样手机软件的安裝与常见故障清除等內容。 这书合适手机软件开发者、大数据工程师,及其对自然语言理解和深度学习很感兴趣的人阅读文章。

    目录

    第 1章 Scrapy简介1

    1.1 初识Scrapy1

    1.2 喜欢Scrapy的更多理由2

    1.3 关于本书:目标和用途3

    1.4 掌握自动化数据爬取的重要性4

    1.4.1 开发健壮且高质量的应用,并提供合理规划4

    1.4.2 快速开发高质量可行产品5

    1.4.3 Google不会使用表单,爬取才能扩大规模6

    1.4.4 发现并融入你的生态系统7

    1.5 在充满爬虫的世界里做一个好公民7

    1.6 Scrapy不是什么8

    1.7 本章小结9

    第 2章 理解HTML和XPath10

    2.1 HTML、DOM树表示以及XPath10

    2.1.1 URL11

    2.1.2 HTML文档11

    2.1.3 树表示法13

    2.1.4 你会在屏幕上看到什么14

    2.2 使用XPath选择HTML元素15

    2.2.1 有用的XPath表达式16

    2.2.2 使用Chrome获取XPath表达式19

    2.2.3 常见任务示例20

    2.2.4 预见变化21

    2.3 本章小结22

    第3章 爬虫基础23

    3.1 安装Scrapy24

    3.1.1 MacOS24

    3.1.2 Windows25

    3.1.3 Linux25

    3.1.4 新源码安装26

    3.1.5 升级Scrapy26

    3.1.6 Vagrant:本书中运行示例的官方方式27

    3.2 UR2IM——基本抓取流程28

    3.2.1 URL29

    3.2.2 请求和响应31

    3.2.3 Item31

    3.3 一个Scrapy项目37

    3.3.1 声明item38

    3.3.2 编写爬虫40

    3.3.3 填充item43

    3.3.4 保存文件45

    3.3.5 清理——item装载器与管理字段47

    3.3.6 创建contract50

    3.4 抽取更多的URL53

    3.4.1 使用爬虫实现双向爬取56

    3.4.2 使用CrawlSpider实现双向爬取59

    3.5 本章小结61

    第4章 从Scrapy到移动应用62

    4.1 选择手机应用框架62

    4.2 创建数据库和集合63

    4.3 使用Scrapy填充数据库65

    4.4 创建手机应用68

    4.4.1 创建数据库访问服务69

    4.4.2 创建用户界面69

    4.4.3 将数据映射到用户界面70

    4.4.4 数据库字段与用户界面控件间映射71

    4.4.5 测试、分享及导出你的手机应用72

    4.5 本章小结73

    第5章 迅速的爬虫技巧75

    5.1 需要登录的爬虫75

    5.2 使用JSON API和AJAX页面的爬虫81

    5.3 30倍速的房产爬虫85

    5.4 基于Excel文件爬取的爬虫90

    5.5 本章小结93

    第6章 部署到Scrapinghub94

    6.1 注册、登录及创建项目94

    6.2 部署爬虫与计划运行96

    6.3 访问item99

    6.4 计划定时爬取100

    6.5 本章小结101

    第7章 配置与管理102

    7.1 使用Scrapy设置102

    7.2 基本设置103

    7.2.1 分析104

    7.2.2 性能107

    7.2.3 提前终止爬取108

    7.2.4 HTTP缓存和离线运行108

    7.2.5 爬取风格109

    7.2.6 feed110

    7.2.7 媒体下载111

    7.2.8 Amazon Web服务113

    7.2.9 使用代理和爬虫113

    7.3 进阶设置114

    7.3.1 项目相关设置115

    7.3.2 Scrapy扩展设置116

    7.3.3 下载调优116

    7.3.4 自动限速扩展设置117

    7.3.5 内存使用扩展设置117

    7.3.6 日志和调试117

    7.4 本章小结118

    第8章 Scrapy编程119

    8.1 Scrapy是一个Twisted应用119

    8.1.1 延迟和延迟链122

    8.1.2 理解Twisted和非阻塞I O——一个Python故事125

    8.2 Scrapy架构概述132

    8.3 示例1:非常简单的管道135

    8.4 信号136

    8.5 示例2:测量吞吐量和延时的扩展138

    8.6 中间件延伸141

    8.7 本章小结144

    第9章 管道秘诀145

    9.1 使用REST API146

    9.1.1 使用treq146

    9.1.2 用于写入Elasticsearch的管道146

    9.1.3 使用Google Geocoding API实现地理编码的管道149

    9.1.4 在Elasticsearch中启用地理编码索引156

    9.2 与标准Python客户端建立数据库接口157

    9.3 使用Twisted专用客户端建立服务接口161

    9.4 为CPU密集型、阻塞或遗留功能建立接口166

    9.4.1 处理CPU密集型或阻塞操作的管道166

    9.4.2 使用二进制或脚本的管道168

    9.5 本章小结172

    第 10章 理解Scrapy性能173

    10.1 Scrapy引擎——一种直观方式173

    10.1.1 级联队列系统175

    10.1.2 定义瓶颈176

    10.1.3 Scrapy性能模型176

    10.2 使用telnet获得组件利用率178

    10.3 基准系统180

    10.4 标准性能模型182

    10.5 解决性能问题185

    10.5.1 案例 #1:CPU饱和185

    10.5.2 案例 #2:代码阻塞187

    10.5.3 案例 #3:下载器中的“垃圾”188

    10.5.4 案例 #4:大量响应或超长响应造成的溢出191

    10.5.5 案例 #5:有限 过度item并发造成的溢出193

    10.5.6 案例 #6:下载器未充分利用194

    10.6 故障排除流程197

    10.7 本章小结198

    第 11章 使用Scrapyd与实时分析进行分布式爬取199

    11.1 房产的标题是如何影响价格的200

    11.2 Scrapyd200

    11.3 分布式系统概述203

    11.4 爬虫和中间件的变化205

    11.4.1 索引页分片爬取205

    11.4.2 分批爬取URL207

    11.4.3 从设置中获取初始URL211

    11.4.4 在Scrapyd服务器中部署项目213

    11.5 创建自定义监控命令215

    11.6 使用Apache Spark流计算偏移量216

    11.7 运行分布式爬取218

    11.8 系统性能220

    11.9 关键要点221

    11.10 本章小结221

    附录A 软件的安装与故障排除222

    学习笔记

    以上就是本次介绍的Python爬虫电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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  • 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流的流动。 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求,并按照一定的方式进行整理排列,放到队列中,当引擎需要时,交还给引擎。 下载器(Downloader)负责下载引擎发送的所有...

    1Scrapy简介

    五大核心组件:
    引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流的流动。
    调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求,并按照一定的方式进行整理排列,放到队列中,当引擎需要时,交还给引擎。
    下载器(Downloader)负责下载引擎发送的所有Requests请求,并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎),由引擎交给Spider来处理。
    爬虫(Spiders)用户根据自己的需求,编写程序,用于从特定的网页中提取自己需要的信息,即所谓的实体(Item)。
    项目管道(Pipeline)负责处理爬虫提取出来的item,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。

    在这里插入图片描述

    2 安装Scrapy

    输入命令:pip install scrapy
    在这里插入图片描述
    安装成功后,Scripts目录会多了一个scrapy.exe可执行文件。
    在这里插入图片描述

    3 Scrapy的简单使用

    第1步创建工程。
    输入命令:scrapy startproject getWeather
    在这里插入图片描述
    工程的目录结构如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    scrapy.cfg: 项目的配置文件
    getWeather /: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
    getWeather /items.py: 项目中的item文件.
    getWeather /pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
    getWeather /settings.py: 项目的设置文件.
    getWeather /spiders/: 放置spider代码的目录.
    第2步,修改配置文件getWeatherSpider

    
    ```python
    1 #伪装请求载体身份
    2 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'
    3 
    4 #可以忽略或者不遵守robots协议
    5 ROBOTSTXT_OBEY = False  
    

    第3步,创建爬虫文件getWeatherSpider
    输入命令: scrapy genspider weatherSpider www.weather.com.cn
    在这里插入图片描述
    会产生weatherSpider.py,代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    
    class weatherSpider(scrapy.Spider):
        name = 'weather'
        allowed_domains = ['www.weather.com.cn']
        start_urls = ['http://www.weather.com.cn/']
    
        def parse(self, response):
            pass
    

    allowed_domains:域名
    start_urls:爬取的页面
    def parse:解析方法
    定义天气预报数据模型:

    class WeatherItem(scrapy.Item):
        date = scrapy.Field()  # 日期
        wea = scrapy.Field()  # 天气
        tem_max = scrapy.Field()  # 最高温度
        tem_min = scrapy.Field()  # 最低温度
        wind_direction = scrapy.Field()  # 风向
        wind_level = scrapy.Field()  # 风力
    

    定义解析的具体逻辑:

    ```python
    weathers = bsoup.find_all('li', class_='sky skyid lv1 on')
    
    # `获取日期`
    date = weather.find('h1').text
    print("日期:", end=" ")
    print(date)
    
    # 获取天气
    wea = weather.find('p', class_='wea').text
    print("天气:", end=" ")
    print(wea)
    

    第4步,运行爬虫
    输入命令:scrapy crawl weatherSpider
    或scrapy crawl weatherSpider -o weather.csv

    在这里插入图片描述
    可以看到爬取结果:
    在这里插入图片描述
    此时,就爬取成功了,在目录下生成了weather.csv文件.
    代码详见:https://github.com/linghufeixia/python-spider-simple getWeather工程。

    4 scrapy-redis

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  • python爬虫之Scrapy框架

    2021-05-13 12:13:02
    使用Twisted高效异步网络框架来处理网络通信。 Scrapy架构: ScrapyEngine:引擎。负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并在相应动作发生时触发事件。 此组件相当于爬虫的“大脑”,是 整个爬虫的调度中心...
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  • Python爬虫框架

    2018-08-30 16:04:17
    1.Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或...pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功...
  • 小编收集了一些较为高效的Python爬虫框架。分享给大家。1.ScrapyScrapy是一个为了爬取网站...2.PySpiderpyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结...
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  • Python爬虫-pyspider框架的使用

    千次阅读 2018-07-18 17:02:42
    pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储,还能定时设置任务与任务优先级等。...
  • 高效的Python爬虫框架

    2021-03-10 16:29:25
    Python是现在非常流行的...Pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储,还能定时设置任务与
  • 最近在学习Python网络爬虫开发,把自己的一些经验分享出来。 本章介绍一下我在学习爬虫之前的准备工作,一些库的安装已经环境配置等。 系统信息: 系统:macOS Mojave10.14.4 python版本:python 3.7 IDE:...

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