分布式采用主从结构设置一个Master服务器和多个Slave服务器,Master端管理Redis数据库和分发下载任务,Slave部署Scrapy爬虫提取网页和解析提取数据,最后将解析的数据存储在同一个MongoDb数据库中。分布式爬虫架构如图所示。
在进行操作讲解前,先展示当前 MongoDB 中已存在的文档,集合名称article
本篇为mongodb篇,包含实例演示,mongodb高级查询,mongodb聚合管道,python交互等内容。
wcspider [1]- 微信公众号爬虫。使用爬虫搜索所有微信公众号资料及其文章,通过搜狗搜索获取公众号的openid,创建公众号历史消息请求URL,解析出历史消息总量、历史消息总页数、单个历史消息
mongodb11天之屠龙宝刀(六)mapreduce:mongodb中mapreduce原理与操作案例 原文连接:直通车
mongodb11天之屠龙宝刀(六)mapreduce:mongodb中mapreduce原理与操作案例 一 Map/Reduce简介 MapReduce 是Google公司的核心模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算。“映射(Map)”与“化简(Reduce)”的概念是它们的主要思想。MapReduce使用JavaScript作为“查询语言”,能够在多台服务器之间并行执行。MapReduce将负责的运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象为两个函数(Map和Reduce),利用一个输入<
一、 聚合aggregate 聚合(aggerate)主要用于计算数据,类似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。 方法:db.stu.aggergate({管道:{表达式}}),如图:
scrapy_jingdong[9]- 京东爬虫。基于scrapy的京东网站爬虫,保存格式为csv。[9]: https://github.com/taizilongxu/scrapy_jingdong QQ-Groups-Spider[10]- QQ 群爬虫。批量抓取 QQ 群信息,包括群名称、群号、群人数、群主、群简介等内容,最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件。[10]: https://github.com/caspartse/QQ-Groups-Spider wooyun_public
英文文档中是aggregation pipeline,直译为聚合管道,它可以对数据文档进行变换和组合。聚合管道是基于数据流概念,数据进入管道经过一个或多个stage,每个stage对数据进行操作(筛选,投射,分组,排序,限制或跳过)后输出最终结果。
1 Double 浮点型 2 String UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据 3 Object 对象,嵌套另外的文档 4 Array 值的集合或者列表可以表示成数组 5 Binary data 二进制 7 Object id 对象id是文档的12字节的唯一 ID 系统默认会自动生成 8 Boolean 布尔类型有两个值TRUE和FALSE 9 Date 日期类型存储的是从标准纪元开始的毫秒数。不存储时区 10 Null 用于表示空值或者不存在的字段 11 Regular expression 采用js 的正则表达式语法 13 JavaScript code 可以存放Javasript 代码 14 Symbol 符号 15 JavaScript code with scope 16 32-bit integer 32位整数类型 17 Timestamp 特殊语义的时间戳数据类型 18 64-bit integer 64位整数类型
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谷歌浏览器右键检查,页面分析源码,找到如下图的div,然后会发现class="follows-fans clearfix"里面包含这三个关注、粉丝、丁当相关信息。
近年来,“微服务”在软件架构出现频次越来越高,其思想主要是指将一个大型的单个应用服务拆分为多个微服务,每个微服务在其自己的进程中运行,并采用轻量级的协议进程通信,通常采用的方法是基于HTTP的RESTful API。本文主要介绍一个RESTful框架的使用方式及其主要实现原理,主要基于Golang和MongoDB实现,协议采用HTTP+JSON,另外搭配ElasticSearch可以实现数据资源的搜索功能。使用者只需要定义好数据资源的结构体,即可快速构建RESTful服务。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL 的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL 用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
大家好,这里是程序员晚枫,今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。
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WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ,采用User Agent伪装为浏览器进行爬取,并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为,避免爬虫被封。 zhihu_
今天为大家整理了32个Python爬虫项目,大家可以自行前往GitHub搜索,或者直接留言,我会给大家发送相关链接~谢谢! WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]- 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同
redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。
作者:SFLYQ 今天为大家整理了32个Python爬虫项目。 整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快~ WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>100
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对于技术人员来说,“管道” 相信大家都不会感到陌生,在很多技术领域都有管道的概念,例如Linux管道,CI/CD管道。同样的,MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能,虽然功能发布已久,但是社区的复杂场景的实践并不多,给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。实际在业务场景中,适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。
mongoDB有4类操作符用于文档的操作,例如find查询里面会用到的$gte,$in等。操作符以$开头,分为查询操作符,更新操作符,管道操作符,查询修饰符4大类。其中管道操作符是用于聚合管道中的操作符。
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该文介绍了Redis的一些基本概念和操作,包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合、发布订阅等。同时,介绍了在Java应用中使用Redis的Jedis客户端。
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当客户端提交的数据未做处理或转意直接带入数据库(My SQL / Sql Server/Access/oracle等数据库 )就造成了SQL注入。
介绍 散列类型(hash)的键值也是一种字典结构,其存储了字段(field)和字段值的映射,但字段值只能是字符串,不支持其他数据类型 常用命令 1. 赋值 HSET key field value 2. 取值 HGET key field 3. 多个字段赋值 HMSET key fidle [field value ...] 4. 多个字段取值 HMGET key field [field ...] 5. 判断字段是否存在,如果存在则返回1,否则返回0(如果键不存在也会返回0) HEXISTS
所谓SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。 测试数据库 我们本文就以如下数据库作为测试数据库,完成我们的注入分析
数据结构是相同的! String类似的使用场景:value除了是我们的字符串还可以是我们的数字!
Redis哈希是一个键值对的集合,其中每个键都对应一个哈希表。哈希表实际上是一个包含字段和值的无序散列表。下面是Redis哈希的一些重要特性:
HSET命令的方便之处在于不区分插入和更新操作,这意味着修改数据时不用事先判断字段是否存在,来决定要执行的是插入操作(update)还是更新操作(insert)。当执行的是插入操作时(即之前字段不存在)HSET命令会返回1,当执行的是更新操作时(即之前的字段已经存在)HSET命令会返回0。更进一步,当键本身不存在时,HSET命令还会自动建立它。
在上一篇介绍Go反射的时候,提到了如何通过反射获取Struct的Tag,这一篇文章主要就是介绍这个的使用和原理,在介绍之前我们先看一下JSON字符串和Struct类型相互转换的例子。
Item Pipeline 的调用发生在 Spider 产生 Item 之后。当 Spider 解析完 Response 之后,Item 就会传递到 Item Pipeline,被定义的 Item Pipeline 组件会顺次调用,完成一连串的处理过程,比如数据清洗、存储等。
当程序要使用某个类时,如果该类还未被加载到内存中,系统会通过加载,连接,初始化三步来实现对这个类进行初始化
答案:MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库,它使用BSON(一种类似JSON的二进制格式)来存储数据。与关系型数据库相比,MongoDB没有固定的数据模式,支持非结构化数据的存储,且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
在开发中遇到一个业务诉求,需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据,并根据配置的权重规则进行排序、打散(如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次)。下面对该业务诉求的实现,设计思路和方案优化进行介绍。
使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档,其中 save 命令可以参照“插入 MongoDB 文档命令”部分。
MongoDB 创建数据库 - 格式:use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式:db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式:db.createCollection(name, options)
1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
一、方法代码 /** * Parses input parameters and returns an EntityCondition list. * * @param parameters * @param fieldList * @param queryStringMap * @param delegator * @param context * @return returns an Entit
EntityCondition
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。
针对反射,Go 提供了 reflect 包,使用这个包里的函数可以在程序运行时获取和更新未知变量的值,操作未知变量的方法等。
3. 根据类的字符串名字,读取字段值,并使用该字段值(示例中,该字段值是窗体,该示例是销毁该窗体)
今天介绍一种新的数据类型-哈希,也有的地方叫散列。这种数据格式在工作中还挺常见的,哈希有点类似于编程里面的对象的概念,可以在一个对象里面去定义多组键值对,这多个键值对相当于打包绑定在了一起。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/date-and-time-functions.html
String(字符串) 存入值 set key value 获取值 get key 追加值(如果key不存在,相对于新建set) append key value 查看长度 strlen key 实现
在ThinkPHP中读取数据的方式很多,通常分为读取单行数据、读取多行数据和读取字段值
这里我们为了方便查看提交的数据,我们将buffer数据转换为普通字符串 当提交时结果如下‘
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