如何解决 Python 爬虫 BeautifulSoup 实战？有哪些实用的方法？
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顺便提一下，如果是关于 Docker 容器异常退出 code 137 是什么原因导致的？ 的话，我的经验是：Docker 容器退出码 137，通常是因为容器进程被操作系统“杀死”了，最常见的原因是容器内的进程占用内存超限，触发了 Linux 的 OOM（Out Of Memory，内存耗尽）机制。简单说，就是你的容器用的内存太多了，系统没法给你继续分配，所以直接把进程杀掉了，退出码是 128 + 9（9 是 SIGKILL 信号），合起来就是 137。 除了内存问题，也有可能是你手动执行了 docker kill 命令，给容器发了 SIGKILL 信号，或者容器所在的机器因资源紧张杀了容器进程。不过在绝大多数情况下，遇到 137 就要先检查内存限制，看看容器的内存配置是不是太小，或者应用有没有内存泄漏。 解决办法一般有三招： 1. 给容器分配更多内存，比如用 `-m` 参数调大内存限制。 2. 优化应用，降低内存占用。 3. 检查宿主机资源，确保整体还有足够内存。 总结一下，代码 137 基本上就是内存不够，进程被系统强制杀了。
从技术角度来看，Python 爬虫 BeautifulSoup 实战 的实现方式其实有很多种，关键在于选择适合你的。 **波士顿蕨** — 适合阴湿环境，叶子茂盛，能增加空气湿度 **经销商**：部分地区有MathWorks官方授权的经销商，能提供学生版授权和售后服务
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