第 1 个原因是本教程面向纯小白用户，不写代码不写公式，迈出数据分析的第一步。第 2 个原因是生活中很多的数据分析场合，都是很轻量的，不需要上 Python 爬虫、高并发架构，机器学习等重武器，一个浏览器再加一个 Excel 就足够了:比如说某门课程论文交稿只有几天了，急需快速爬取数据进行数据分析，这时候临阵磨枪学习 Python 爬虫知识时间完全不够;
如果页码对应的 URL 就是真实的⽹页链接，除了可以通过点击页码分页之外，还可以通过循环分页来实现。不论是点击页码分页还是循环分页，都是在碰到没办法规律分页的情况下才使用，如果能够规律分页，就尽量使用规律分页，规律分页要简单得多。点击下方视频教材，学习循环分页的详细课程。
很多时候，我们在采集数据的过程中，并不是采集的单一元素，而是多种元素的集合体，譬如标题、名称、时间、价格等，需要整体采集，并且采集下来的数据需要一一对应以确保数据的完整性和有效性。下方视频有详细讲解，本节内容有点小难度，看一遍不会那就多看几遍。
介绍webscraper -- 一款谷歌插件可以方便地抓取网页上内容：文字、链接、图片、表格等，而不需要写一行代码。1、安装 webscraper 插件打开谷歌浏览器，找到拓展程序，进入chrome网上应用商店。搜索web scraper。特别说明：如果无法进入谷歌商店。
clickelement uniqueness：判定是否同一按钮的条件，主要用于停止条件的判定，有以下四种类型可选择：Unique Text - 有同样文本内容的按钮被视为同一按钮Unique HTML+Text - 有同样 HTML 和文本内容的按钮被视为同一按钮Unique
你可以通过 $ docker compose version 命令检查版本，详细说明请参考 Docker 官方文档:如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令:如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令:运行命令后，你应该会看到类似以下的输出，显示所有容器的状态和端口映射:
一、AutoGPT介绍想象一下，生活在这样一个世界里，你有一个人工智能助手，它不仅能够理解你的需求，而且还能够与你一起学习与成长。人工智能已无缝融入我们工作、生活，并帮助我们有效完成各种目标。大模型技术的发展与应用，使以上想法成为现实。
