最近北极熊正在忙着教训小弟，世界顷刻大乱；北极熊在IT软件圈比较出名的公司就是卡巴斯基这个反病毒软件，但其实北极熊也有很多不错的开源软件分享和其黑客能力也是数一数二的。而我们今天讲的Firebird（火鸟）其开发团队的核心就是来自北极熊；当然这个历史比Sqllite还早，这里就不科普了。只能说这是一个跨平台的关系数据库系统，免费容易部署吧。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
开始之前我们需要确定一个爬取的目标，从博客园上选一个博主的首页进入。在这个例子里面我们要写一个爬虫将博主的文章列表拉出来，保存在一个JSON的文件里面。
本文介绍了一种基于Python的斗鱼直播信息抓取方法，使用requests和BeautifulSoup库获取指定游戏分类的直播间列表，并利用Selenium库进行翻页操作。最后，将获取到的直播间信息保存到文本文件中。需要注意的是，在爬取过程中要遵循网站的robots协议，尽量不频繁访问，避免给服务器带来压力。
上一篇讲到用python爬虫打开了角色篇的大门，今天我们就来看一下，角色的同人图。
新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后，对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据，包括累计确诊人数、现有确诊人数等。
豆瓣电影分类排名爬取： 今天晚上复习了一下python学习之百度翻译页面爬取 复习成果已经写在上一个博客了 这接下来就是requests模块学习之豆瓣电影分类排名进行数据爬取 我本来以为这个学会之后就可以对豆瓣呀，网易云上面的歌曲进行爬取了 开始学习之后标题给我整了一个豆瓣电影分类排名爬取 但是还是太年轻了，原来事情没有那么简单 下面就是一边听课一边编写的代码，后面有一个错误，以及解决过程
又到了一年一度的让人诗兴大发的季节 有不少小伙伴们此时此刻颇想吟诗一首： 啊！大海！全都是水！
温馨提示：文末有福利 人生苦短，我用Python！ Python的前景光明不许要过多赘述了，那么作为新人如何快速上手这门语言呢？废话不多说，今天给大家分享三个极实用的Python爬虫案例。 1 爬取网站美图 爬取图片是最常见的爬虫入门项目，不复杂却能很好地熟悉Python语法、掌握爬虫思路。当然有两个点要注意：一、不要侵犯版权，二、要注意营养。 ♦思路流程 第一步：获取网址的response，分页内容，解析后提取图集的地址。 第二步：获取网址的response，图集分页，解析后提取图片的下载地址。 第
Scrapy由 Python 编写，是一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
来自：http://blog.csdn.net/winterto1990/article/details/47983253 在学习python的时候，一定会遇到网站内容是通过ajax动态请求、异步刷新生成的json数据的情况，并且通过python使用之前爬取静态网页内容的方式是不可以实现的，所以这篇文章将要讲述如果在python中爬取ajax动态生成的数据。 这里我们以爬取淘宝评论为例子讲解一下如何去做到的。 这里主要分为了四步： 一 获取淘宝评论时，ajax请求链接（url） 二 获取该ajax请求
人生苦短，我用Python！废话不多说，今天给大家分享三个极实用的Python爬虫案例。
人生苦短，我用Python！ Python的前景光明不许要过多赘述了，那么作为新人如何快速上手这门语言呢？废话不多说，今天给大家分享三个极实用的Python爬虫案例。 1 爬取网站美图 爬取图片是最常见的爬虫入门项目，不复杂却能很好地熟悉Python语法、掌握爬虫思路。当然有两个点要注意：一、不要侵犯版权，二、要注意营养。 ♦思路流程 第一步：获取网址的response，分页内容，解析后提取图集的地址。 第二步：获取网址的response，图集分页，解析后提取图片的下载地址。 第三步：下载图片（也就是获取
上篇我们学习了JMeter的安装，如何发起http请求和dubbo请求，那么这篇我们来学习接口管理测试，这就要使用到JMeter提供的JSON提取器和正则表达式提取器了，下面我们来看看是如何使用的吧。
之前用到的json，就是一个键对应一个值，超级简单的一对一关系。现在用到的json那可以层层嵌套啊，刚开始接触的时候，确实有种崩溃的赶脚，不想去理，取个数据还那么麻烦。其实，就跟if else语句一样，如果if中套if，if中再套if，写的规范了还行，要是代码格式不规范，那我们肯定也看着麻烦。所以啊，对于json嵌套，只要记住符号“：”前是键，符号后是值大括号成对找，一层层剥开，就清楚了。 举个例子说明，如下：
3.时间允许的话，尽可能了解一些身为程序员必要掌握的知识（例如json，参考于网络资源）。
小程序直播组件是微信给开发者提供的实时视频直播工具，可以帮助开发者快速通过小程序向用户提供优质的直播内容，在小程序内流畅完成购买交易闭环，提升转化率；小程序直播组件包括观众端、主播端及后台管理端，其中观众端提供拉流、实时互动、订阅提醒、商品购买等能力，主播端提供开播、推流、音视频效果优化等能力，后台管理端则负责直播房间、商品货架以及营销活动配置等。
firebase是一款针对Firebase数据库的安全工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员针对目标Firebase数据库执行安全漏洞扫描、漏洞测试和错误配置检测等任务。
最近在做一些关于JSON Schema的基建，JSON Schema可以描述一个JSON结构，那么反过来他也可以来验证一个JSON是否符合期望的格式，于是我想到之前lqlong 之前的一篇 《数据字段防卫探索》 发现JSON Schema可以做这个事情。
最近在写java，然后leader需要几个接口，里面的东西就是json格式。然后需求明白后，想了想思路:先把需要的东西从库里拿出来放到一个数组里面，然后再将数组转换成json，大体思路确定后，开始敲代码。
最近学习了一点网络爬虫，并实现了使用Python来爬取知乎的一些功能，这里做一个小的总结。网络爬虫是指通过一定的规则自动的从网上抓取一些信息的程序或脚本。我们知道机器学习和数据挖掘等都是从大量的数据出发，找到一些有价值有规律的东西，而爬虫则可以帮助我们解决获取数据难的问题，因此网络爬虫是我们应该掌握的一个技巧。 Python有很多开源工具包供我们使用，我这里使用了requests、BeautifulSoup4、json等包。requests模块帮助我们实现http请求，bs4模块和json模块帮助我们
最近学习了一点网络爬虫，并实现了使用Python来爬取知乎的一些功能，这里做一个小的总结。网络爬虫是指通过一定的规则自动的从网上抓取一些信息的程序或脚本。我们知道机器学习和数据挖掘等都是从大量的数据出发，找到一些有价值有规律的东西，而爬虫则可以帮助我们解决获取数据难的问题，因此网络爬虫是我们应该掌握的一个技巧。
http://blog.csdn.net/qq_37267015/article/details/62217899
该文介绍了如何使用JSON Schema来验证接口数据。JSON Schema是一种用于定义和验证JSON数据结构的工具。它可以定义一个JSON对象，并指定该对象中哪些字段是必须的，哪些字段是可选的，以及字段的类型和约束。使用JSON Schema可以方便地验证JSON数据是否符合预期的格式，并确保数据中的字段类型和约束符合要求。该文还介绍了如何使用Dojo Toolkit中的JSON Schema验证模块来验证JSON数据，并提供了相关的示例代码。
既然是造数据，就需要创建一个json数据。 在任意一个文件夹下（此处假设我创建了一个myserver文件夹），进入到该文件夹里面，执行代码：
因为关于爬虫知识的学习起源于想要获得《机器学习》预测模型的数据集； 从这个层面上说，本文将是后续大量数据预测文章等的开篇之作。 感兴趣的小伙伴们点个关注，一起学习交流吖 ~ ~ ~
主要原理是,将数组从大到小排序,数组1先取数取第一个,数组2第2取第2个,以此类推
日常爬虫过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4。今天我们重点来了解一下什么是json。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。
所有的软件或者系统，都无法保证100%的稳定运行，由于各种原因都会导致异常故障，如果发现太晚延误了解决问题，则会扩大线上影响。从故障出现到问题修复之间的每一分钟都是值得优化的，监控的目的就是为了快速发现问题，协助开发或者产品分析业务状态。
相信不少老哥的爬虫之路都是从图片爬取开始的，之所以走上这条不归路，不就是爬几个小（美）破（女）图么，本渣渣也写过不少图片爬虫，有一篇妹子图的爬虫可谓是手把手实战教学，印象深刻，对于图片素材类爬取，不同人群有着不同的用途，就看你的初衷是什么了。
打开VLC，点击媒体 -> 打开网络串流，添加网络流媒体链接： rtsp://wowzaec2demo.streamlock.net/vod/mp4:BigBuckBunny_115k.mp4
scrapy 是一个快速(fast)、高层次(high-level)的基于 python 的 web 爬虫构架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。
1. JSON提取器是专门用来对返回的响应结果是application/json格式的报文进行提取，如下所示
接口与接口之间没有关联的测试是缺乏意义和没有灵魂的,只有数据在不同接口之间传递才能勾画出业务场景重要的链路. 我们用较为通用的http/https协议,接口普遍返回json方式为例.
很多小白不知道学完了python爬虫后，能干什么？这里分享该文作者刚刚学习python后，创作的一篇文章，我感觉还是很有意思的。虽然对那些会的人不难，但是这确实是很好的一种学习思路。
这个 gjson库，实际上是 get + json的缩写，无独有偶，同样的也有sjson库，小伙伴们就知道他代表的含义了吧，是 set + json的意思
最近做公司项目，我们要整合所有业务系统的客户数据，各业务系统的数据库有的Oracle，有的是SQLSERVER，而且表结构也不相同，如何整合不同系统之间的客户数据成为一个令人头痛的难题！ 解决方案： 在整合数据的方式上存在分歧，有两种方案： 方案1，将所有系统的客户数据整合到一个数据库中--“中心数据库”，所要的工作主要有设计一个“超级客户数据表”，尽可能多的包含各个业务系统的客户数据表的字段，然后再开发一套程序完成各个业务数据库与“中心”数据库直接的数据导入，更新，同步等； 方案2，不设立“中心数据库”，
系统：Windows 10 VsCode：1.51 Node.js：v14.17.3
python是一种非常好用的爬虫工具。对于大多数的爬虫小白来说，python是更加简洁，高效的代码。今天就用实际案例讲解如何爬取动态的网站视频。
我们知道再爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4,这次我们来介绍一下另一个数据解析库--jsonpath,在此之前我们需要先了解一下什么是json。
今天处理一个数据接口的时候,要对其接口返回的JSON数据进行解释处理,本来想用Newtonsoft.Json.但由于Newtonsoft.Json的版本较多所以用Xfrog.Net进行处理吧.
如果你在 Chrome Dev Tools 控制台中输入 JSON.parse('{"taskid": 9007199254740993}') 运行结果返回的将会是 {taskid: 9007199254740992}。为什么 parse 后的数值会不一致？
今天的目标网站是某彩票网站博X网。其主要的反爬技术为字体反爬，话不多说，我们直接开始！
咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！ 今天我们来介绍几个Hive常用的函数吧！ 1、数据介绍 首先我们产生我们的数
最新if奖，2021if奖数据出炉，这里本渣渣继续用python对相关数据进行爬取采集，由于是官方网站，展示用，所以几乎没有任何反爬，当然结余是国外网站，会存在访问超时的错误，综合而言，这无疑是一个比较不错的练手网站，推荐老哥们上手试试，学着玩！
Set是ES6种新增的数据结构，有点类似与数组，但它的成员的值都是唯一的 1.取两个数组的交并差集 var a = [1,2,3,4]; var b = [3,4,5,6]; var set1 = new Set([...a,...b]); var set2 = new Set(a.filter((item)=>{ return b.indexOf(item) > -1 })); var set3 = new Set(a.filter((item)=>{ return b.indexOf(
喜马拉雅是专业的音频分享平台，汇集了有声小说,有声读物,有声书,FM电台,儿童睡前故事,相声小品,鬼故事等数亿条音频，我最喜欢听民间故事和德云社相声集，你呢？
我们先来看一个JS中常见的JS对象序列化成JSON字符串的问题，请问，以下JS对象通过JSON.stringify后的字符串是怎样的？先不要急着复制粘贴到控制台，先自己打开一个代码编辑器或者纸，写写看，写完再去仔细对比你的控制台输出，如果有误记得看完全文并评论，哈哈。
通过上文的内容，已经把博客文章的标题及目录爬取下来了，接下来为了方便数据的保存，我们可以把这些文章的标题及目录给包装成一个数据项，也就是 items。
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