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爬虫系列:存储媒体文件

本期爬虫系列主要讲解爬虫采集完成数据之后,我们应该怎么存储,以及用什么样的方式存储数据。 虽然在命令行里显示结果很有意思,但是随着数据不断增多,并且需要对数据分析时,将数据打印到命令行就不是办法了。 为了可以远程使用大部分网络爬虫,你还需要把采集到的数据存储起来。 本篇文章介绍的数据存储方式,绝大多数应用程序都适用。 存储媒体文件 存储媒体文件主要有两种方式:只获取文件 URL 链接,或者直接把源文件下载下来。你可以通过媒体文件所在的 URL 链接直接引用它。 如果你还在犹豫究竟是存储文件,还只是存储文件的 URL 链接,可以想想这些文件是要多次使用还是放进数据库之后就只等着“落灰”,再也不会被打开。如果答案是后者,那么最好还是只存储这些文件的 URL 吧。 文章源代码托管于 Github:爬虫系列:存储媒体文件

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对象存储COS媒体处理实践

随着科技的发展,多媒体服务迅猛发展,越来越多的音视频产品出现在我们的生活中。 COS媒体处理服务为用户提供丰富的媒体处理能力,经过内外产品大规模体验,专业稳定,可以满足用户的媒体处理需求,有效提升用户视觉体验。 cos媒体处理服务提供多种使用方式,笔者将介绍几种常见的方法。 控制台操作 在cos控制台,可以方便的创建媒体处理任务,体验媒体处理功能。 别着急,cos媒体处理还提高工作流服务。 用户可以在数据万象控制台进行工作流配置,指定一系列媒体操作。还可以选择对特定路径/桶开启工作流。 cos媒体处理功能可以满足多种媒体处理需求,帮忙产品快速实现业务能力,不需要关注媒体处理细节。

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    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

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    智能存储 | 极速高清媒体处理能力

    清晰明朗的画面说不定就是自媒体成功获取流量、粉丝驻足观看的关键因素,对于专业媒体来说,画面质量更是基本功。而要保证画面质量,天时地利人和,甚至还有高端设备缺一不可,可谓不简单矣。 在这样的环境下,数据万象 CI 推出了 COS+音视频一站式的视频质量优化方案,数据万象在数据工作流中提供了极速高清能力,极速高清媒体处理能力通过智能场景识别、动态编码,精准的码率控制模型,为点播等场景以更低码率 演示视频: 04 总结 数据万象 CI 推出的视频质量优化方案-极速高清能力,提供了更加高清优质的视频画质体验,让用户感受“美”的共享。 此外,数据万象 CI 还提供加速视频生产、版权保护、视频美化的一系列能力,如:精彩集锦、数字水印、超分辨率等。 4.COS 音视频实践|播放多场景下的 COS 视频文件; 5.听说你想把对象存储当 HDFS 用,我们这里有个方案... — END —  真诚推荐您关注 点击“阅读原文”,了解更多极速高清媒体处理

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    智能存储|极速高清媒体处理能力

    清晰明朗的画面说不定就是自媒体成功获取流量、粉丝驻足观看的关键因素,对于专业媒体来说,画面质量更是基本功。而要保证画面质量,天时地利人和,甚至还有高端设备缺一不可,可谓不简单矣。 在这样的环境下,数据万象 CI 推出了 COS+音视频一站式的视频质量优化方案,数据万象在数据工作流中提供了极速高清能力,极速高清媒体处理能力通过智能场景识别、动态编码,精准的码率控制模型,为点播等场景以更低码率 /ci-qta-cq-1251668577.cos.ap-chongqing.myqcloud.com/%E6%9E%81%E9%80%9F%E9%AB%98%E6%B8%85.MP4 04 总结 数据万象 此外,数据万象 CI 还提供加速视频生产、版权保护、视频美化的一系列能力,如:精彩集锦、数字水印、超分辨率等。 当然,随着视频服务领域的快速发展,对于画面质量有着更高的要求,腾讯云数据万象必然还将继续为用户带来更清晰的画质体验,敬请期待~

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    对象存储 COS 全新集成媒体处理功能

    但是随着大量音视频内容的生产,如何保证用户观看体验,及音视频等媒体数据如何存储和处理都变成巨大的挑战。 媒体处理功能是基于COS的上层数据处理服务,支持MP4、FLV、HLS、TS、M3U8等主流音视频格式,并以任务队列的方式执行操作,异步返回处理结果。 除了系统预设模板外,还支持自定义模板,且无存储空间限制,可以解决音视频海量存储数据处理问题,可广泛应用于泛娱乐、金融、教育、医疗等多个领域。 4.png 此外,COS媒体处理服务还开放了丰富的API接口,帮助用户简单快速解决媒体处理问题。 COS近期已逐步上新包含媒体处理功能在内的数据处理服务,如:图片压缩、文档预览、盲水印等功能都已集成到COS中,可覆盖不同业务的数据处理需求,后续还会持续迭代,推出更多的产品和功能,帮助各行各业更好地发展

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    Netflix媒体数据库:媒体时间线数据模型

    (NMDB)”的媒体数据系统的特点。 好奇的读者可能已经注意到,这些特性中的大部分与NMDB管理的数据的属性有关。具体地说,结构化数据是围绕媒体时间轴的概念建模的,具有额外的空间属性。 这篇博客文章详细介绍了NMDB使用的媒体时间线数据模型的结构,称为“媒体文档”。 媒体文档模型 媒体文档模型旨在成为一种灵活的框架,可用于表示各种媒体模态的静态和动态(随时间和空间变化)元数据。 更确切地说,这些事件是描述媒体文件中特定时间间隔内的元数据。 以下是一个典型的生命周期: 运行在如Archer的平台上的媒体处理算法产生出特定类型的媒体文档实例,其中元数据部分包含特定域的元数据(例如,视频帧中文本的边界框); 媒体文档实例被摄取,持久化并索引到NMDB

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    数据存储之文件存储

    FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件 data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的数据 totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间 stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间 byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据

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    存储数据

    数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据,以及如何保存抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据,重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大 使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统,与其他的key-value存储系统相比 Redis支持数据的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等数据类型。 配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    android 数据存储---- SharedPreferences实现数据存储

    SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点: 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。 用户不需要去  xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value  简单的数据结构,通过用来做软件配置参数,用来配置用户对软件的自定义或设置参数。 如果要存在复杂的数据,可以使用文件,如果还需要方便的增删改查 的话,就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码: 所用的字符串 <? this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功 用户只需要创建一实体,然后想里面添加数据和取出数据,即可 结果如下:

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    数据分类及存储特性——NoSQL数据存储

    ◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库,而微服务却与之相反,每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。 选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质,可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据:缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。 K-V存储:解决关系数据库无法存储数据结构的问题,主要适合对全局数据进行快速查找的低延时、高性能场景,以Redis为代表。 ◆ K-V存储 K-V存储指按照键值(Key-Value)进行的数据存储,其中Key是数据的标识,和关系数据库中的主键含义一样;Value是具体的数据。 ◆ 列式数据库 顾名思义,列式数据库就是按照列来存储数据数据库,与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”,关系数据库就是按照行来存储数据的。

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    透视媒体数据营销

    北京时间2月5日,在由新浪网主办的“2014新浪全媒体高峰论坛”上,缔元信.网络数据CEO秦雯女士发表了题为“媒体数据营销”的演讲,从实操层面分享了大数据媒体端的应用。    观点二:每一个新媒体都是大数据平台   针对媒体同行对大数据与己关系不大的困惑,尤其是转型做新媒体平台的传统媒体,秦雯表示,互联网大数据是用户在线行为的全记录,每家网站、每个App应用、每个Wap站 观点三:打造媒体的大数据能力 如何挖掘大数据价值,打造媒体的大数据能力?秦雯表示,这个能力包括三个进程,第一,解决有数据的问题,对应数据采集能力;第二个,解决数据的可用性,对应数据管理能力。 第三个,把数据用起来,对应数据应用能力。缔元信近两年潜心钻研,助媒体企业在建设和推进媒体企业应用它的数据,建设大数据平台和应用数据。    观点四:大数据媒体的应用从卖广告位到卖用户,从人工运营到智能运营,从“用数据说话”到“让数据干活”   秦雯认为,大数据媒体的应用不仅仅是营销,而是业务的全过程,包括渠道、用户、内容管理都是可以用到数据

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    Android数据存储

    数据存储 Android数据存储的几种形式 Internal Storage Store private data on the device memory. Android平台中嵌入了一个关系型数据库SQLite,和其他数据库不同的是SQLite存储数据时不区分类型,例如一个字段声明为Integer类型, 我们也可以将一个字符串存入, 一个字段声明为布尔型 除非是主键被定义为Integer,这时只能存储64位整数创建数据库的表时可以不指定数据类型,例如: CREATE TABLE person(id INTEGER PRIMARY KEY 我们在更新或安装apk时一般将其放到外部存储设备中来进行安装,但是如果一个手机没有外部存储设备该怎么办呢?总不能就不给更新或者安装了。 安装应用的app是没有权限获取你应用的内部存储文件的,所以才会安装不上,那该怎么解决呢? 答案就是修改权限。

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    05存储数据

    Python3中,urllib.request.urlretrieve根据文件的URL下载文件。

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    数据存储漫谈

    数据系统的核心就是两件事,读和写,当数据量还少的时候,读写的性能不会有明显区别,随着数据量的增大,读写变成了一个trade-off,当你拥有优秀的写性能时,读数据性能就会下降,反之亦然。 这就是最简单的一个数据存储系统。 写:这个数据系统写的性能相当优秀,因为它没有做任何操作,仅仅只是把新来的数据添加到文件的末尾,这意味着数据系统可以并发的去写数据,而不需要担心任何冲突。 数据系统A已经存储了如下数据: foo:bar foo1:bar1 为了更快的读取数据,可以在内存里维护一张hash表,把每个key值出现的位置记录下来,当需要读取数据时,直接从hash表中读取: foo :0 foo1:8 也就是当B系统需要读取foo1时,会先去hash表找到foo1,找到对应的位移8,回到存储数据的文件直接将指针定位到8这个位置,即可获得value,而不需要遍历整个数据文件。 主流数据系统C B系统的读性能获得了极大的提升,但是hash表太占用内存,并且对范围查询不友好,调整下思路,在存储的时候,将数据进行有序排列,例如按照key值从大到小进行排序: A_key:A_value

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    SharedPreferences存储数据

    Android应用开发SharedPreferences存储数据的使用方法 SharedPreferences是Android中最容易理解的数据存储技术,实际上SharedPreferences处理的就是一个 key-value(键值对)SharedPreferences常用来存储一些轻量级的数据。 1、使用SharedPreferences保存数据方法如下: //实例化SharedPreferences对象(第一步)  SharedPreferences mySharedPreferences ();  //使用toast信息提示框提示成功写入数据  Toast.makeText(this, "数据成功写入SharedPreferences!" 2、使用SharedPreferences读取数据方法如下: //同样,在读取SharedPreferences数据前要实例化出一个SharedPreferences对象  SharedPreferencessharedPreferences

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    异步数据存储

    在过去几年工作中,对NoSQL数据存储使用经验以及随着NoSQL成为主要的数据存储和检索方式,让我洞察到应用程序必经的发展方向。 在这个异步的数据存储世界中,我的图像转换器逻辑应该能够侦听数据存储中的INSERT或UPDATE事件并转换传入数据,自动存储上传图像的缩略图。 在我的Web应用程序控制器中,我将使用异步数据存储客户端插入上传的图像。 创建新的数据存储条目,包括足以触发缩略图监听器的元数据。 将图像数据异步“推入”数据存储区并注册一个事件处理程序,以便在监听程序成功缩略图像时调用客户端的回调函数。 数据存储应该提供一个Web UI,以便开发人员可以查看系统的内部,看看事件是否正在等待提交。

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    存储状态数据

    保存偏好         @Override         protected void onPause(){                 super.o...

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    数据存储

    介绍了主流的数据存储方案,包括:内存,文件,数据库和消息队列,以及数据序列化/反序列化的方法。很多时候,工具就在那里,我们只是不知道它们的存在而已。 比如说在client端,有很多 embedded database 可以使用,并不需要局限于 sqlite;而当我们存储数据于缓存服务器中,json 未必是最好的序列化方式,有些场合可以考虑 protobuf 在内存中处理数据时,除了一般程序语言自带的 map / list / set 之外,还有很多性能卓绝的数据结构可以考虑,比如 bloomfilter,各种 tree 等。 对于每一个请求,你都要走一遍可能涉及到读数据库或者读缓存的 blacklist 操作,这样不经济。 变动之后生成一个 bloomfilter,当请求到达的时候,检查请求是否命中这个 bloomfilter,如果没命中,这肯定是一个被允许的请求,直接放过,如果命中了,这有可能是一个要被拒绝的请求,这时候才需要访问数据

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    数据存储(1):从数据存储看人类文明-数据存储器发展历程

    显然你可以看出,这张卡片上能存储数据少的可怜,事实上几乎没有人真的用它来存数据。一般它是用来保存不同计算机的设置参数的。 打孔卡存储原理 有空的地方为1,无孔的地方为零。 它是70年代晚期和80年代时期个人电脑的非常流行数据存储方式,如ZX Spectrum,Commodore 64和Amstrad CPC使用它来存储数据。 与之相关的计算机平平无奇,可是在存储容量方面有着革命性的变化--它可以存储“海量”的数据,“高达”4.4MB(5百万个字符),这些数据保存在50个24英寸的硬磁盘上。 因为人们的生活,信息开始越来越膨胀,使得信息存储犹为重要。致使数据存储得到快速的发展。最后,我们用现在流行的DVD存储与以前的存储产品相比较,就可以直观的看出数据存储的发展。 /1/196/196557.htm 转载本站文章《数据存储(1):从数据存储看人类文明-数据存储器发展历程》, 请注明出处:https://www.zhoulujun.cn/html/theory/ComputerScienceTechnology

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      视频处理(MPS)是针对海量多媒体数据,提供的云端转码和音视频处理服务。您可以按需将云存储中的视频文件转码,满足您在各类平台将视频文件转为不同码率和分辨率的需求。此外,智能视频处理还提供了叠加水印、视频截图、智能封面、智能编辑等服务。

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