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
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。
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
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
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~
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及数据处理问题，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
(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
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
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。
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：
◆ 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的数据库，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。
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“媒体大数据营销”的演讲，从实操层面分享了大数据在媒体端的应用。 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：大数据在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，大数据在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的
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。
Python3中，urllib.request.urlretrieve根据文件的URL下载文件。
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
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
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。
保存偏好 @Override protected void onPause(){ super.o...
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库
显然你可以看出，这张卡片上能存储的数据少的可怜，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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