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而每周的steam会开启了一轮特惠，可以让游戏打折，而玩家就会购买心仪的游戏 传说每次有大折扣，无数的玩家会去购买游戏，可以让G胖亏死 不过，由于种种原因，我总会错过一些想玩的游戏的特惠价！！！...所以，我就在想，可不可以用Python收集steam所有每周特惠游戏的数据 代码部分 开发环境 Python 3.8 Pycharm 先导入本次所需的模块 import randomimport timeimport...like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'}response = requests.get(url=url, headers=headers) 获取请求的数据...html_data = response.json()['results_html']print(html_data) 这样网页源代码就获取到了 解析数据 selector = parsel.Selector...tab_item_discount .discount_pct::text').get() print(title, tag, price, price_1, discount, href) 保存数据
最近看到身边很多朋友都在讨论云服务器，价格，性能配置，当然6月腾讯云优惠活动推出一款优惠云服务器只要99元，这款机型火爆了。但是这个配置个人觉得只适合做静态网站。大型的网站博客，企业网站完全跑不动的。...《学生用户独享优惠》腾讯云学生服务器如何购买最强攻略（图文详解） 腾讯云学生服务器1核2G1年120元 《企业用户独享优惠》腾讯云服务器中小企业特惠活动 2核4G1年499元 ------------
下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由： 首先腾讯云3折特惠地址：腾讯云产品3折特惠 另外推荐购买的时候结合腾讯云最新的2860元代金券一起，更加实惠。...理由2：特惠活动云服务器可选择地域众多。...腾讯云3折特惠活动不像其他云厂商那样，做活动的云服务器一般只提供1-2M的带宽可选，如果带宽需求比较高还得先买活动服务器然后再升级带宽，非常麻烦，而腾讯云3折特惠活动提供1M，2M,5M,10M带宽可选...3折特惠活动中，还搭配了云数据库-MySQL高可用版可以一起购买，而且也是有折扣的，购买时长也是最低1个月，最长3年都是有折扣的，同样的数据库可选择地域也很多，这样就可以实现我们云服务器跟数据库同时享受折扣价格的同时...以上就是个人总结的为什么腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由，购买云服务器选择腾讯云，大品牌信得过，还有优惠，何乐而不为呢。
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消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？...今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？...也就是说，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。 At least once：至少一次。...更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一直，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号+1，一样可以实现幂等更新。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理重复消息，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在使用场景当中，重复消息的出现不可避免，那么做好相应的应对措施也就非常关键了。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括疫情期间从twitter上获取的一系列关于COVID19的推特，以及他们所对应的情感标注。...非常适合用于做自然语言处理情感分析。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。...如果是一个离线系统，它在性能上更注重整个系统的吞吐量，发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送。可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。...如果是单位事件发送的消息增多，比如说是赶上大促或者抢购，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，唯一的方法是通过扩容消费端的实例来提升总体的消费能力。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
也就是说每分钟会堆积近100w条消息，积累了一段时间后，kafka中堆积的数据量达到数亿条。...优化建议： 经过和客户更细致的沟通，得到如下反馈： logstash是统一消费一个消费组，该消费组中一共有24个topic； 24个topic中有2个topic数据量非常大，其他22个topic数据量一般...再也不用担心两天后的促销活动的消息堆积问题。 优化后的消费能力 问题解答： 1、这个客户为什么用冷热分离的架构呢？...---- 最新活动 包含文章发布时段最新活动，前往ES产品介绍页，可查找ES当前活动统一入口 Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>> Elasticsearch Service...新用户特惠狂欢，最低4折首购优惠 >> Elasticsearch Service 企业首购特惠，助力企业复工复产>>
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。...预案应包括：备用物理资源有哪些，常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些，用于修复故障可能用到的操作命令，变更及异常处理的审批流程，虚拟IP漂移的操作命令。
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达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。...其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验...一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。...假设：三个proxy server的属于同一epoll thread，且三个proxy server假设都处理能力无限大。...十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
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但在AI使用上，众多中小企业乃至个体开发者普遍遇到算法薄弱、价格昂贵、独立开发难度大、服务支撑滞后等系列问题。 如何打破企业AI到普惠AI的鸿沟，让更多普通的中小企业，甚至从业个体拥抱AI？...腾讯云智能一直关注如何降低技术、产品使用门槛，通过AI与云的深度融合，将超过300多项图像、视频、语音、知识图谱、自然语言处理等AI原子能力封装成标准化的服务，通过公有云的方式开放给各行业的客户，大大降低...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区： @首单专区：新用户购买，限购1次，最低0.4折！ @特惠专区：不限新老用户，最低1.5折！...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！...活动说明：本次活动为2024年新春采购节-腾讯云智能会场特惠活动； 活动时间：2024年3月1日起至2024年3月31日 23:59:59； 活动对象：腾讯云官网已注册且完成企业或个人实名认证的国内站用户均可参与
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