在做数据抓取的时候,经常遇到由于网络问题导致的程序保存,先前只是记录了错误内容,并对错误内容进行后期处理。
在使用Django爬虫进行数据抓取时,经常会面临一个常见的问题,那就是部分请求由于网络问题、服务器故障或其他原因而失败。为了确保数据的完整性,我们通常会配置重试机制,以在请求失败时重新尝试。然而,当请求超过一定的重试次数后,如果仍然无法成功获取数据,就会面临数据不完整的风险。本文将深入探讨如何使用一种特定的机制来处理这一问题。
在编写可靠的分布式系统或网络应用程序时,我们经常需要处理各种故障和错误。Tenacity 是一个 Python 库,旨在简化处理这些故障和错误的过程。它提供了一组强大的工具,使得在面临不可避免的错误时,代码可以更加健壮和容错。
Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章,使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。
作为一名专业的爬虫代理,我知道在爬取数据的过程中,遇到网络故障和资源消耗问题是再正常不过了。今天,我将与大家分享一些关于如何处理这些异常情况的心得和技巧。不论你是在处理网络不稳定还是资源消耗过大的问题,这些技巧能够帮你更好地应对,并让你的爬虫顺利完成任务。
在使用 Ribbon 进行负载均衡时,需要首先进行服务发现,即获取服务实例的列表。可以使用 Eureka、Consul 等服务注册中心进行服务发现。也可以通过自定义 ServerList 实现进行服务发现,但这种方式比较麻烦,不太常用。
在之前的系列里面Spring Cloud升级之路 - Hoxton - 5. 实现微服务调用重试,我们针对 OpenFeign 和 Spring Cloud Gateway 都设置了重试。
这个项目的开发背景是考虑一些服务的API 对于开放人员的访问频率会做一些限制,如果不小心超出了这个限制,服务可能会进制开发人员访问。
https://open-doc.dingtalk.com/microapp/serverapi2/npfg02这是一个含错误码和说明(我一直看的是这个全局错误码,只看说明的话满脑子是问号啊 O(∩_∩)O哈哈~)
Tasks是Celery 应用的构建块。事实上Celery应用是由一个或多个Task拼装组成的。
pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。
断路器(Circuit Breaker)就像保险丝,在电路系统中,一般在所有的家电系统连接外部供电的线路中间都会加一个保险丝,当外部电压过高,达到保险丝的熔点时,保险丝就会被熔断,从而可以切断家电系统与外部电路的联通,进而保障家电系统不会因为电压过高而损坏。
作为一名专业的爬虫程序员,每天使用爬虫IP面对各种异常情况是我们每天都会遇到的事情。
作者:Kevin Hannon (G-Research), Michał Woźniak (Google)
想写一个脚本能自动采集下载当天发布的这个页面的这几个免费报告,能保存成这个标题的pdf文件,网站是手机号注册就能下载这些文件的,就是在我注册登录状态下,能采集下载。
网络请求不可避免会遇上请求超时的情况,在 requests 中,如果不设置你的程序可能会永远失去响应。 超时又可分为连接超时和读取超时。
作为软件开发人员,我们的生活是快节奏的,我们采用的是敏捷软件开发方法,迭代式的开发我们软件功能,开发完成提交测试,通过了QA的测试后被部署到生产环境,然后可怕的事情在生产环境里发生了,生产环境的压力超过了我们的设计值,也就是说过载了,这种情况经常发生在调用远程服务,因为没有做过载保护,导致请求的资源阻塞在服务器上等待从而耗尽系统或者服务器资源,很多时候刚开始的时候只是系统出现了局部的,小规模的故障,然而由于种种原因,故障的范围越来越大,最终导致了全局性的后果,墨菲定律在软件里面特别灵验。俗话说就是"任何会出
当我们用 request 发起网络请求,时不时会遇到超时,当然不可能让这个请求一直阻塞,一般会设置一个超时时间,用 try except 抛出异常,避免程序中断。可如果一次超时就放弃该请求,误杀的概率会很大,我们日常访问某网站时,有打不开的情况都会多刷新几次。因此,我们也需要让 python 进行重试。而 retrying 模块应运而生
从上面数据可以看到一个正常分布式锁操作,操作时间在1ms,因为是从客户端获取的,因为粒度只能是毫秒级。再从服务端看看是什么情况。
前言 Rxjava,由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点,深受各大 Android开发者的欢迎。 如果还不了解RxJava,请看文章:Android:这是一篇 清晰 & 易懂的R
Rxjava,由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点,深受各大 Android开发者的欢迎。
我们在编写程序尤其是与网络请求相关的程序,如调用web接口、运行网络爬虫等任务时,经常会遇到一些偶然发生的请求失败的状况,这种时候如果我们仅仅简单的捕捉错误然后跳过对应任务,肯定是不严谨的,尤其是在网络爬虫中,会存在损失有价值数据的风险。
1)重启策略,都有重试次数和重试之间等待时间的规定,不同点在于,分别限定了最大的失败次数和规定时间内失败次数。具体根据场景设置
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,也称之为为非阻塞锁。 乐观锁使用的是 CAS原理。
在爬虫开发过程中,我们可能会遇到各种异常情况,如连接丢失、数据存储异常等。本文将介绍如何处理这些异常,并提供具体的解决代码。我们将以Python语言为例,使用requests库进行网络请求和sqlite3库进行数据存储。
超时重试的实现方式可以使用循环结构,在请求发起后等待一定时间,若超时未收到响应,则再次发起请求,循环次数可以根据实际情况进行设置,一般建议不超过三次,这篇文章主要介绍了C# HttpClient超时重试,需要的朋友可以参考下
在互联网系统中,服务提供方(upstream)因访问压力过大而响应变慢或失败,服务发起方(downstream)为了保护系统整体的可用性,可以临时暂停对服务提供方的调用,这种牺牲局部,保全整体的措施就叫做熔断。
健康检查 (HEALTHCHECK) 指令告诉 Docker 如何检查容器是否仍在工作。 它能够监测类似一个服务器虽然服务进程仍在运行, 但是陷入了死循环, 不能响应新的请求的情况。
在使用知行EDI系统时,客户常常会遇到由于某一段时间网路不稳定,而导致文件发送失败的情况, 但由于我们配置了自动重发机制,EDI系统会根据设置的时间间隔重新发送,但如果重发次数超过了设置的最大发送次数,自动发送将会暂停,发送失败的文件会一直保持未发送的状态,如果待发送的文件量较大,就会造成文件的大量堆积,而且这种问题往往很难发现,如果交易伙伴对客户有时效性的考核,这将会造成严重的损失。为了避免以上问题,本篇文章给大家分享一个解决方案:当文件重发次数超过配置的最大次数后,将报错信息邮件发送给更加关心EDI系统报错的人。
上面这张监控图,对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中,『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。
我们知道当网站的访问量突然很大的时候肯定会对服务器造成影响,甚至无法访问,如果是正常的访问那么很好说明业务量增大可以考虑系统的扩展,但是如果是搜索引擎爬虫频繁访问或是一些恶意访问,那这时候我们就应该限制这些访问的访问次数。redis刚好可以解决这个问题
和 CMD, ENTRYPOINT 一样,HEALTHCHECK 只可以出现一次,如果写了多个,只有最后一个生效
这篇博客聊聊关于RocketMQ相关的东西,主要聊的点有RocketMQ的功能使用、RocketMQ的底层运行原理和部分核心逻辑的源码分析。至于我们为什么要用MQ、使用MQ能够为我们带来哪些好处、MQ在社区有哪些实现、社区的各个MQ的优劣对比等等,我在之前的文章《消息队列杂谈》已经聊过了,如果需要了解的话可以回过头去看看。
http的连接数超过最大限制,默认的情况下连接是Keep-alive的,所以这就导致了服务器保持了太多连接而不能再新建连接。
python重试装饰器(Python function retry decorator)
Urllib3是一个功能强大,条理清晰,用于HTTP客户端的Python库。许多Python的原生系统已经开始使用urllib3。Urllib3提供了很多python标准库urllib里所没有的重要特性:
上篇文章说了,kafka新版旧版的区别,producer全部异步发消息,并且提供回调机制callback,判断是否成功,通过分批次发送batching保证吞吐量,分区策略更加合理,旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域,新版本采用轮询,消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行,单个consumer线程管理多个socker,在10版本后,加入了心跳线程,这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理,舍弃了zookeeper,这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
汽车之家是一个专业的汽车网站,提供了丰富的汽车信息,包括车型参数、图片、视频、评测、报价等。如果我们想要获取这些信息,我们可以通过浏览器手动访问网站,或者利用爬虫技术自动化采集数据。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序,实现对汽车之家的车型参数数据的自动化采集,并使用亿牛云爬虫代理服务来提高爬虫的稳定性和效率。
一个简单的demo,Python采集下载图片,其中图片下载的时候采用了简单的多线程下载,未涉及到其他知识,比较简单,属于拿来就能使用的demo,供大家参考和学习,如有疑问可以加本渣渣微信探讨!
在当今电商行业中,商品秒杀活动已经成为四大电商平台争相推出的一种促销方式。然而,随着用户数量的增加和秒杀活动的火爆,商品秒杀系统面临着巨大的为了提高系统的并发处理能力,我们需要寻找一种高效的解决方案。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案,支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制(GEO replication)、快速扩容、灵活容错等特性。在很多场景下,用户需要通过 MQ 实现消息的重新推送能力,比如超时重推、处理异常时重推等,本文介绍 Apache Pulsar 提供的几种消息重推方案。
Scrapy是自带有重试的,但一般是下载出错才会重试,当然你可以在Middleware处来完成你的逻辑。这篇文章主要介绍的是如何在spider里面完成重试。使用场景比如,我解析json出错了,html中不包含我想要的数据,我要重试这个请求(request)。
在传统的单机系统中,调用一个函数,要么返回成功,要么返回失败。这就是两态系统(2-state system)。
前面已经介绍了服务治理相关组件,接下来趁热打铁,快速通关Ribbon!前面我们了解了负载均衡的含义,以及客户端和服务端负载均衡模型,接下来我们就来看下SpringCloud 下的客户端负载均衡组件Ribbon 的特点以及工作模型。
在网络爬虫和数据采集等应用中,频繁遇到目标网站封锁或限制IP的情况是非常常见的。为了解决这个问题,使用HTTP代理是一种有效的方法。本文将与您分享一些实战经验,帮助您通过HTTP代理解决频繁封IP问题,确保您的数据采集工作顺利进行。
当然可以,只要知道服务提供者地址相关信息,消费者配置之后就可以调用。如果只有几个服务,这么玩当然没问题。但是生产服务动辄成千上百,如果每个服务都需要手写配置信息,想象一下是多么麻烦。
总是假设最好的情况,每次操作数据的时候认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会先判断一下,在此期间别人是否有修改:如有-则撤销之前的操作再重试;若无-则继续操作。
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