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充气娃娃什么感觉?Python告诉你

技术方案 为了实现上面的需求以及功能,我们来讨论下具体的技术实现方案: 分析某东评论数据请求 使用requests库抓取某东的充气娃娃评论 使用词云做数据展示 4 ....4.3.数据提取 我们爬取的数据分析发现,此数据为jsonp跨域请求返回的json结果,所以我们只要把前面的fetchJSON_comment98vv4646(和最后的)去掉就拿到json数据了。...今天我们就将数据保存为txt文件格式,因为操作文件相对简单同时也满足我们的后续数据分析的需求。 ? 然后我们查看一下生成的文件内容是否正确 ?...好了,知道分页规律之后,我们只要在每次请求时将page参数递增不就可以批量抓取了吗我们来写代码吧! ?...简单讲解一下做的改动: spider_comment方法增加入参page: 页数,然后在url中增加占位符,这样就可以动态修改url,爬取指定的页数。

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1-性能测试入门

预期结果与实际结果进行比较,如果不一致则发现bug 潜在的一个前提:模拟一个用户产品进行使用,能否正常 性能测试:1+1不等于2 模拟多个人同时操作产品,关注点不再是功能是否正常 如果单人操作没有问题...+性能测试=最大并发用户数下的性能指标 负载测试:逐步增加 逐步增加:逐步增加同时请求数量,来观察系统承受的最大负载区间 在逐步增加后 会得到一个拐点的区间 ---- 问:一个系统完全没有做过性能测试...,如何找出最大并发用户数 答:进行负载测试,逐步增加并发数 压力测试:较长时间+较大压力 在一定并发用户数请求下,持续运行一段时间,看系统服务及各资源利用情况,是否存在稳定性问题 时间:较长,以小时为单位...,一般是几个小时或几天 目的:看服务器是否稳定 当服务器出现不稳定情况宕机,我们就要进行压力测试了 可靠性测试 在给定一定的业务压力下,持续运行一段时间,查看系统是否稳定 关键词:是否稳定,一定业务压力...容量测试 在一定的软、硬件条件下,在数据库不同数量级数据量的情况时,系统中读/写比进行测试,从而获得不同数据量级下的性能指标值。

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聊一聊,JMeter分布式性能测试!

所以,它能发起的并发用户数是有限的,而当我们发起方一台电脑发起的并发用户数小于我们性能测试期望的并发用户数时,我们就会自然而然想到增加发起方的电脑。...增加发起方电脑数量,那么,发起的并发用户数累加,就增大了。...1、硬件资源 CPU、内存是一台电脑的核心, 几十台机器,我们完全无法保证每一台都一样,在助攻机的要求中,虽然,没有 CPU 和内存做要求,但是,如果每台机器提供的资源不一样,那么产生的并发用户数量肯定也会不相等...这样,设置每台机器上,开启的端口范围 sysctl -a | grep net.ipv4.ip_local_port_range 这个命令可以查看当前机器上,开启的端口范围 打开文件数量 操作系统每个程序打开的文件数量是有限制的...性能测试,期望是在同一时间发起大量请求,如果,多台机器时间不一致,那么在同一时间,发起的请求数量可能就达不到预期要求,所以,我们需要同步设定每台机器的时间。date -s 时间 来设定系统时间。

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自己动手写数据库:缓存管理的设计

我们本节要设计一个缓存管理器,它会预先分配固定数量的内存,也就是我们前面几节实现的Page对象,由此形成一个内存池,当其他组件想要读写数据时,他们先通过缓存管理器获得内存,然后必须在给定协议的基础上与缓存管理器进行交互...另外我们还需要关注的是缓存策略,假设当前我们只有3个缓存,而且这些页面已经有数据读取,此时来了第4个请求,那么我们需要将3个页面中的数据写入磁盘,然后读取新数据,那么我们如何选取哪个页面呢,这里我们使用...true } return false } func (b *BufferManager) tryPin(blk *fm.BlockId) *Buffer { //首先看给定的区块是否已经被读入某个缓存...) return buff } func (b *BufferManager) findExistingBuffer(blk *fm.BlockId) *Buffer{ //查看当前请求的区块是否已经被加载到了某个缓存...目前我们只考虑了单线程情况,在后续设计中,为了提高吞吐量和系统运行效率,我们必然要使用并发,所以后续我们还会有并发管理器,到时候我们还会对代码进行修改,最后通过测试看看当前实现的逻辑是否正确,增加buffer_manager_test.go

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算法面试题:草坪修整

比如这个问题,假设我们已经求出了最优解,那这个最优解,一定是所有的区间中的k个区间,他们平铺在数轴上且不重叠。下面的蓝色就是我们的答案。 ? 如果我在中间某个位置切一刀,分成两个子问题。...反过来,我们求出了子问题的最优解,就可以递推出大问题的最优解,这就是动态规划的思想。 04 动态规划 子问题是沿着数轴进行扩大的,有严格的顺序关系,所以先区间进行排序。...最大的f[i]就是我们要求的最优解。 ? 通过递推公式发现,这个模型跟最长上升子序列很像,如果我们把所有的区间绕起点逆时针旋转90度如下,这不就是一个变种的LIS问题了吗。 ?...1、LIS问题不能排序,因为每个位置都是一个点,所以必须在原来的顺序上,找出最大递增的数量。现在的问题都是区间,只求最终可以放下的数量,与顺序无关,所以可以排序。...再加上前面的结论,每一步只需要从前一个转移过来,这就意味着,每一步都是选择最优的,而且最终得到的结果也是全局最优的。 那这不就是贪心的思想了吗,每一步都选择当前最优的即可。 ?

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【译】TcMalloc

请求给定大小的对象时,使用 SizeMap::GetSizeClass() 函数将该请求映射到特定大小类的请求,返回的内存来自该大小类。这意味着返回的内存至少与请求的大小一样大。...在 Pre-Thread 模式中,每当需要从中间端获取更多对象时,可以存储的最大对象数量都会增加到一个限制。同样,当我们发现缓存了太多对象时,容量也会降低。...在 Pre-CPU 模式中,空闲列表的容量增加取决于我们是否在下溢和上溢之间交替(这表明更大的缓存可能会停止这种交替)。当容量一段时间没有增长,因此可能会出现容量过剩时,就会减少容量。...最后,如果需要,当我们查找到最后一个空闲列表依然失败时,我们将通过系统的 mmap 获取内存。 如果长度大于 k 的页面满足了 k 个页面的分配,则结点剩余的部分将被重新插入到适当的空闲列表中。...可以认为这类似于 Legacy pageheap ,因为它保存特定数量的 TCMalloc 的内存链表。(通常)从填充缓存返回小于 hugepage 大小的大小的分配请求

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性能测试术语

单位时间内系统处理客户端的请求数。 补充: 客户端每秒从服务器接收到的数据,或系统服务器每秒处理通过的交易数。...并发主要是针对服务器而言,是否并发的关键是看用户操作是否服务器产生了影响。...在线用户数:简单理解,系统在一定时间段的在线数量(无论是否登录,或是否跟系统有交互。注意要排除打开系统后长时间不操作导致的session超时的用户)。 系统用户数:在系统中注册过的用户数量。...如何找出哪里需要关联? 【关联的定义】简单的说:关联是一种特殊的参数化。特指把客户端从服务器端返回的某些数据(比如sessionid),转变成动态的数据,然后作为下一次请求的一部分发出。...或者说将前面语句的结果数据保存下来,然后在后面的语句提交请求时使用这些数据。

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Google网站排名多久能到首页?

查询网站在Google上的页面索引数量。 检测网站在移动设备上的加载速度。 查询网站的反链数量。 分析网站代码是否符合搜索引擎友好。 查看网站的链接结构层次是否符合搜索引擎友好。...二、预估排名 预估排名就是我们要简单的衡量一下,某个关键词在某一时间段内,我们的网站是否有这个能力去获得这个词的排名,以及大概排到什么位置。...如果要超越竞争对手,那我们就必须保证我们可使用的SEO资源多于他们。因此,你可以通过以下操作研究竞争对手: 搜索目标关键词,找出排名top10的页面 用第三方工具,查询每一个页面的反向链接情况。...对此我们可以执行以下操作: 寻找与目标关键词相关性的页面,它可以是首页、专题、文章。...发布外链的平台需要注意是否添加了Nofflow属性,否则不会获得其他网站你网站的“投票”。 与相关行业网站交换友情链接,但数量不要过多,控制在10-20个左右为佳。

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不得不知的海外营销锦囊妙计,你get到了吗

然而就算您已经在努力改善上面的所有问题,您仍然可能会犯一些电商网站的设计错误。商品分类是否合理?是否在同一个页面放置了太多的商品?文字和图片的摆放是否平衡?这些都是您应该考虑的问题。...下面是一个设计精巧且有较高转化率的在线商店的例子: 优秀的电商网站的示例数不胜数,但我们希望特别介绍Dodocase这个网站。请留意他们是如何商品进行分类的。 ?...您能马上看到已购买的消费者您想要购买的商品的评价。 第二,SEO:拥有商品评论提高页面的内容数量,也提高了您网站长尾关键词的排名能力。 正是基于上述原因,增加商品评论提高销售。...Product Reviews是由Shopify提供的免费App,让您能方便增加评论区功能。它支持定制,并且适用各类不同设计的主题。 3 提高您的广告投入表现 您是否您的广告支出策略有研究?...然后将这三款商品的状态改为“缺货”,然后观察哪一款商品最引人注目,评估指标可以参考订单的数量或者是请求接收到货通知的数量。这样就能知道哪一款会取得热卖。

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开发成长之路(22)-- 不可不知的操作系统知识(2)

存取控制 在表的表项中设置一存取控制字段,用于该存储块中的内容进行保护。...,利用段号和页号去检索该寄存器,得到相应的物理块号 ---- 分页虚拟存储管理方式 分页虚拟存储管理 基本原理 分页虚拟存储管理方式是在分页系统的基础上,增加请求功能、页面置换功能所形成的虚拟存储器系统...-该算法与简单Clock算法比较,可减少磁盘的I/O操作次数 ,但实现该算法本身的开销将有所增加 分页虚拟存储器 内存分配策略和分配算法 最小物理块数 最小物理块数是指保证进程正常运行所需的最少物理块数...抖动问题 -进程的大部分时间,都用于页面的换进换出,而几乎不能再去做任何有效的工作,从而导致发生处理机利用率急剧下降,而趋于零的现象,我们称此时系统处于抖动状态。...-产生抖动的原因 产生抖动的根本原因是,系统中进程的数量太多,因此分配给每个进程的物理块数量太少,使得每个进程在运行时频繁的发生缺页中断 -工作集 所谓工作集就是指在某段时间间隔∆内,进程访问页面的集合

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一线大厂Android面试题

9、一个文本文件中每行有一个手机号或电话号,给定一个手机号,判断该文件中是否存在。给出时间复杂度较低的方案。...5、以空间换时间的理解?...11、给定数组-1,0,1,0,-1,-4,0找出其中3个数相加为0的全部组合,给出解决方案 12、判断单链表相交,找出节点,手写代码 13、反转单链表,手写代码 14、给定两个链表,存储着两个16进制数...13、一个网格页面、显示9张图片,弱网情况下,滑到下一,怎么去调度线程加载下一面的图片?...,给出数据库实现,写关键sql语句 18、文件中每行有一个手机号对应用户信息,给定手机号查找出对应信息,如果手机号排序了,怎么查?

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Python 全栈 191 问(附答案)

EDA 搞几张花哨的图形就完事了吗?如何思考、如何分析、思维方法呢? pivot_table, crosstab 是摆设吗? 离散、连续事件的期望等于求和、求积分,体会到重要性了吗?...元组增删元素吗? 怎么判断 list 内有无重复元素? 列表如何反转? 如何找出列表中的所有重复元素? 如何使用列表创建出斐波那契数列?使用 yield 又怎么创建 ?...怎么找出字典的最大键? 如何求出字典的最大值? 如何快速判断一个字符串中所有字符是否唯一? 给定 n 个集合,如何使用 max 函数求出包含元素最多的集合?...zip 函数实现功能? 如何动态地删除类上的某个属性? 又如何判断类上是否有某个属性?...DataFrame 上快速某些列展开特征工程,使用 map 如何做到?

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大话性能测试系列(1)- 性能测试的基本概念

如果你性能测试感兴趣,但是又不熟悉理论知识,可以看下面的系列文章 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html 学习前的认知 我们在学习性能测试之前...并不是,而是指负载测试,一般都是为了找出系统的最大负载量 就好像你老板说:你去压测下,看看系统支撑多少用户同时访问我们的系统 什么是性能测试?...跑步100米:业务场景 用时多少:响应时间 运动员的心跳、步伐:性能指标值 性能指标值和响应时间是否满足当前业务场景的最低要求(合格线) 什么时候找出性能指标值 假设当前有一个业务 电商系统,下单业务...,目前还不知道系统支持多少人同时下单,那么我们需要找到服务器正常支持多少人同时下单 性能测试初始阶段(第一次做) 先把基础的性能指标值找出来(第一次性能测试也叫做基准测试) 比如:100个人同时下单系统正常...概念 在给定的一定的业务压力下,持续运行一段时间,查看系统是否稳定 关键字:是否稳定,一定业务压力 注意:不是较大压力哦 业务场景栗子 电商秒杀场景,几十个商品几十万个人同时秒杀抢购 如何理解可靠性测试

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Kafka中改进的二分查找算法

: IndexSearchEntity): (Int, Int) = { // _entries表示索引项的数量 // 1....虽然每个索引项的大小是4B,但操作系统访问内存时的最小单元是,一般是4KB,即4096B,会包含了512个索引项。而找出在索引中的指定偏移量,对于操作系统访问内存时则变成了找出指定偏移量所在的。...根据二分查找,将依次访问6、9、11、12号。 ? 当随着Kafka接收消息的增加,索引文件也会增加至第13号,这时根据二分查找,将依次访问7、10、12、13号。 ?...下面我们还是用之前的例子来看下。由于每个最多包含512个索引项,而最后的1024个索引项所在会被认为是热区。...假设我们读取的是最新的消息,则在热区中进行二分查找的情况如下: ? 当12号未满时,依次访问11、12号,当12号满时,访问的情况相同。

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常见的 9 个大坑 | 库存超卖、重复下单、物流单ABA...

至于采用哪一种减库存方式更多是业务层面的考虑,减库存最核心的是大并发请求时保证数据库中的库存字段值不能为负数。...点击 查看交易详情 ,才跳到真正的 订单详情,可以查看订单的支付状态(订单数据取自从库) 看懂了吗?...我们在支付成功后,并没有立即跳到 订单详情,而是增加了一个 无关紧要的 中间(支付成功),一是告诉你支付的结果是成功的,钱没丢,不要担心;另外也可以增加一些推荐商品,引流提升网站的GMV。...在了解的数据的冷、热特性后,便可以指导我们做一些有针对性的性能优化。这里面有业务层面的优化,也有技术层面的优化。...九、订单分库分表,多维度查询 如果电商网站的订单数过多,我们一般会想到 分库分表 解决策略。没问题,这个方向是的。

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mysql的一些问题记录

的数据从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万之后的具体某一.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击 为什么要尽量设定一个主键...需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。 将字段很多的表分解成多个表:对于字段较多的表,如果有些字段的使用频率很低,可以将这些字段分离出来形成新表。...增加中间表:对于需要经常联合查询的表,可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表,将需要通过联合查询的数据插入到中间表中,然后将原来的联合查询改为中间表的查询。...增加冗余字段:设计数据表时应尽量遵循范式理论的规约,尽可能的减少冗余字段,让数据库设计看起来精致、优雅。但是,合理的加入冗余字段可以提高查询速度。...找出消耗高的 sql,看看执行计划是否准确, index 是否缺失,或者实在是数据量太大造成。

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分析 | Python抓取婚恋网用户数据,原来这才是年轻人的择偶观

自己去网上爬一些数据按照书上的方法处理一下,不仅可以加深自己书本的理解,顺便还可以拉拉人气。 刚好在看决策树这一章,书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切。...如果可以从婚恋网站上爬取女性的数据信息,手动给她们打标签,并根据这些数据构建决策树,不就可以找出自己的择偶模式了吗! 下面就详细的阐释一下。...刚好我需要的数据也很少,就把搜索条件划分的很细,每次取到的数据很小,但最终汇集的数量还是相当可观的,最终获取了位置在上海年龄22-27共计2000个左右的用户数据。...2 给用户打标签 由于决策树属于监督学习,需要一个给定的标签,因此需要自己根据用户的外貌、年龄、学历等多个维度的判断给出一个标签,最后生成的决策树在一定程度上就可以反映自己的择偶标准。...为了增加打标签的效率,专门写了一个桌面窗口,运行mark.py即可,运行结果如下。

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MongoDB系列一(查询).

客户端游标的实现通常能够最终结果进行有效的控制。可以限制结果的数量,略过部分结果,根据任意键按任意顺序的组合结果进行各种排序,或者是执行其他一些强大的操作。...客户端用光了第一组结果,shell会再一次联系数据库,使用getMore请求提取更多的结果。getMore请求包含一个查询标识符,向数据库询问是否还有更多的结果,如果有,则返回下一批结果。...五、还有很多针对游标执行的元操作,包括忽略一定数量的结果,或者限定返回结果的数量,以及结果排序。  -- MongoDB处理不同类型的数据是有一定顺序的。...为此,《MongoDB权威指南》向我们介绍了一种方式:利用时间进行排序,拿到前一 的最后时间,取出时间大于上一最后时间的 pageSize 条记录,如下: var latest = null; //...那这样不是会导致一些文档被漏掉了吗? 2、上一、下一或许可以解决。那么如果用户点击第四、第五呢?

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到底有没有必要分库分表,如何考量的

维护成本:分库分表增加了系统的复杂度,需要额外的维护成本,需权衡成本和收益。 业务需求:根据具体业务需求来考虑是否需要分库分表,以提高系统的灵活性和性能。...大致估算 在此基础上,结合B+树的高度、结构以及数据大小,我们能够估算单表的数据量。 众所周知,B+树的叶子节点和非叶子节点所存储内容不同,因此需要进行区分计算。...我们轻而易举得出以下公式: 可存记录数 = 叶子节点数量 * 每个叶子节点可容纳的记录数。...叶子节点数量 = 根节点以下第一级非叶子节点的数量 ^(树高度-1) 最终我们只需计算出非叶子节点的数量、每个叶子节点可容纳的数量以及树的高度即可。...你知道你的系统到底需不需要分库分表了吗

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漫话:如何给女朋友解释为什么双11无法修改收货地址

QPS QPS,指的是系统每秒处理的请求数(Query Per Second) ,在Web应用中我们更关注的是Web应用每秒处理的request数量。这个是衡量系统性能的重要指标。...有时候,我们也称之为吞吐量。 QPS和RT几乎总是成对出现的。当我们评价迪士尼的一个项目的好坏的时候,通常会包含这几个指标:是否好玩、游玩时长以及可以同时容纳多少人。...(我们说,晚上六点的时候,共有8000人正在排队和使用飞跃地平线这个项目。这才是并发用户数) 拿系统来说,我们说淘宝详情的并发用户数,其实说的是同一时刻请求查看详情的用户个数。...性能压测的情况下,起初随着用户数的增加,QPS会上升并CPU等影响不大,当到了一定的阀值之后,用户数量增加QPS并不会增加,或者增加不明显,同时CPU Load有飙高、内存占用大等情况发生。...随之而来的伴随着请求的响应时间大幅增加。这个阀值我们认为是最佳线程数。 如果并发请求数目,超过了系统的最佳线程数,那么就会导致激烈的资源竞争,随着资源的匮乏甚至枯竭,整个系统也就面临着灾难。 ? ?

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