Tracking Prevention blocked access to storage for https://www.gstatic.com/charts/51/loader.js.
时间: 2023-08-24 07:05:41 浏览: 115
这个错误提示是由浏览器的跟踪防护机制触发的,它阻止了对 `https://www.gstatic.com/charts/51/loader.js` 的存储访问。
跟踪防护是一种浏览器功能,旨在保护用户的隐私并防止恶意跟踪。它可以通过阻止某些脚本或资源的存储访问来减少跟踪行为。在这种情况下,浏览器认为 `loader.js` 可能涉及跟踪行为,因此阻止了对其存储的访问。
要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 清除浏览器缓存:有时候,存储访问被阻止是由于浏览器缓存中的某些数据引起的。尝试清除浏览器的缓存,并重新加载页面。
2. 禁用跟踪防护功能:在浏览器的设置中,你可能会找到与跟踪防护相关的选项。尝试禁用或调整该功能,以允许对 `loader.js` 的存储访问。
3. 尝试其他浏览器:如果问题仅在特定的浏览器中出现,你可以尝试使用其他浏览器来查看是否仍然遇到相同的问题。
需要注意的是,解决这个问题可能需要一些技术知识,并且具体方法可能因浏览器和操作系统的不同而有所差异。如果你不确定如何操作,建议向浏览器厂商或相关技术支持寻求帮助。
希望能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
https://github.com/HJCYFY/ECO/
https://github.com/HJCYFY/ECO/ 是一个网友实现的C版本的ECO跟踪算法的GitHub地址。通过该链接,您可以访问到该项目的代码和其他相关资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [论文:ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking(2016年11月)](https://blog.csdn.net/qq_32642107/article/details/101382501)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ECO--CVPR2017--Martin Danelljan的大作--目标跟踪](https://blog.csdn.net/u014410989/article/details/100935311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
用python 写一个爬虫 爬取地址为“https://www.cma-cgm.com/ebusiness/tracking”
好的,我可以为您提供一些关于用Python编写网络爬虫的基础知识和指导。首先, 您需要准备好您的Python环境和必要的库,比如Requests和BeautifulSoup。可以使用以下命令安装它们:
```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
```
接下来,您可以使用以下代码作为爬虫的基本框架:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.cma-cgm.com/ebusiness/tracking'
response = requests.get(url)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
```
这将使用Requests库从目标网站获取HTML代码,并使用BeautifulSoup库对其进行解析。接下来,您可以使用BeautifulSoup的查询语言选取您所需的元素。比如在这个网站上,我们可以通过检查网页源代码找到目标元素所在的标记,发现是一个ID为“searchForm”的表单。我们可以使用以下代码定位并访问该表单:
```python
form = soup.find(id='searchForm')
# access form elements, submit it, etc...
```
接下来,您可以使用Python和BeautifulSoup来提取和分析表单数据,以及执行其他任务。注意,爬取网站信息时,请务必遵守其使用协议和法律规定。
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