前言 在《const关键字到底该怎么用》一文中介绍了C语言中的const关键字，本文说说C++中的const关键字，它的大部分特点和C语言中的类似，所以本文主要针对不同之处。...但是，千万不要写这样的代码！！！ 与C语言中const关键字不同的是，C++中使用const关键字定义的b变量的值在被改变时会被检测。...同样的，修饰函数返回值时，修饰内置类型与不加const修饰是一样的，但对于自定义类型，不能对返回值进行修改，即返回的是常量。...即下面的声明是非法的： static void printA() const 修饰类成员变量--构造函数中初始化 与修饰普通变量不同的是，修饰类成员变量还可以在构造函数中初始化。...总结 关于const关键字在C和C++中的区别，想必到这里你已经清楚了。const关键字通常能借助编译器帮助我们提前发现一些不易察觉的问题。
item 是一条条传过来的，没法直接批量入库，但数据量大的时候，我们往往是需要批量入库的，以节省数据库的性能开销，加快入库速度 scrapy-redis 分析 scrapy-redis 任务队列使用...取任务时直接弹出，会造成任务丢失 我们分析下 scrapy-redis 几种任务队列，取任务时都是直接把任务弹出来，如果任务刚弹出来爬虫就意外退出，那刚弹出的这条任务就会丢失。...除了断点调试，feapder 还支持将爬虫转为 Debug 爬虫，Debug 爬虫模式下，可指定请求与解析函数，生产的任务与数据不会污染正常环境 3....同时批次爬虫会预估采集速度，若按照当前速度在指定的时间内采集不完，会发出报警 feapder 项目结构 上述的三种爬虫例子修改配置后可以直接运行，但对于大型项目，可能会有就好多爬虫组成。...秒，scrapy 耗时 148 秒，算上网络的波动，其实效率差不多。
为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy...： 关系型数据库和非关系型数据库的区别 爬下来数据你会选择什么存储方式，为什么 各种数据库支持的数据类型，和特点 是否支持事务......使用装饰器的单例和使用其他方法的单例，在后续使用中，有何区别 手写：正则邮箱地址 介绍下垃圾回收：引用计数/分代回收/孤立引用环 多进程与多线程的区别,CPU密集型适合用什么 进程通信的方式有几种 介绍下协程...、分表； MySQL的char varchar text的区别: 了解join么,有几种有何区别，A LEFT JOIN B，查询的结果中，B没有的那部分是如何显示的(NULL) 索引类型有几种...，BTree索引和hash索引的区别 手写：如何对查询命令进行优化 NoSQL了解么，和关系数据库的区别,redis有几种常用存储类型 五.Linux部分： 讲一下你常用的Linux/git命令和作用；
文末有视频 Scrapy是一个用Python编写的快速，开放源代码的Web爬网框架，用于在基于XPath的选择器的帮助下从网页中提取数据 Scrapy于2008年6月26日首次发布，获得了BSD的许可...它具有称为选择器的内置机制，用于从网站提取数据。 它异步处理请求，而且速度很快。 它使用自动节流机制自动调整爬行速度。 确保开发人员可访问性。...Scrapy的功能 Scrapy是一个开源且免费使用的Web爬网框架。 Scrapy以JSON，CSV和XML等格式生成Feed导出。...Scrapy内置支持通过XPath或CSS表达式从源中选择和提取数据。 基于爬虫的Scrapy，可以自动从网页中提取数据。 好处 Scrapy易于扩展，快速且强大。...它是一个跨平台的应用程序框架（Windows，Linux，Mac OS和BSD）。 Scrapy请求是异步计划和处理的。
scrapy-redis去重和scrapy默认的去重一致 区别在于： 去执行scrapy_redis中的 scheduler.py 中的enqueue_request() scrapy是深度优先还是广度优先的...规范化url、 广度优先爬行策略、 节流、 限制url的大小、 设置站点黑名单、 模式检测、 内容指纹、 人工监视、 详情可看博客：https://blog.csdn.net/weixin_43582101.../article/details/89431997 scrapy爬取深度设置（url的深度） 通过在settings.py中设置DEPTH_LIMIT的值可以限制爬取深度，这个深度是与start_urls...当把get函数的stream参数设置成False时，它会立即开始下载文件并放到内存中，如果文件过大，有可能导致内存不足。...2.爬取速度过快出现的验证码处理 设置setting.py中的DOWNLOAD_DELAY，降低爬取速度； 用xpath获取验证码关键字，当出现验证码时，识别验证码后再继续运行。
一方面，预测股票价格等事物在概念上非常简单——你有一个单变量的图表，对比另一个变量：股票价格与时间的关系。你只希望能够准确预测未来某个时间点的价格。 但在金融领域，惊喜是常态。...由于网络上近一半的信息存在于非英语语言中，世界各地的非英语使用人口以前所未有的速度成为互联网用户，因此有必要开发能够处理尽可能多语言的人工智能。...多语言人工智能可以揭示铜价波动与当地情绪之间的根本原因。 想象一下土耳其选举、其热门股票市场和土耳其语新闻媒体。有许多例子表明，投资者可以从访问这些数据中获益。...- Investopedia[7]8.深度学习在金融中的应用：一项调查 - ScienceDirect[8]9.新兴市场经济中央银行干预的有效性 - 美联储[9]10.CESI对股票市场有何启示？...https://www.federalreserve.gov/pubs/ifdp/2013/1093/ifdp1093.pdf [10] CESI对股票市场有何启示？
最近在工作中一直使用 redis 来管理分发爬虫任务，让我对 scrapy-redis 有很深刻的理解，下面让我慢慢说来。...在所有的问题开始之前，要先有一个前提：你使用 Scrapy 框架做开发 结论 scrapy-redis 与 Scrapy的关系就像电脑与固态硬盘一样，是电脑中的一个插件，能让电脑更快的运行。...为什么使用 scrapy-redis 首先，在实际开发中，我们总会对爬虫速度表示不满，为啥这么慢，能不能跑快点。除了爬虫本身的优化，我们就要引入分布式爬虫的概念。...（里面的数据不会自动删除，如果你第二次跑，需要提前清空里面的数据） scrapy-redis 优点 速度快 scrapy-redis 使用redis这个速度非常快的非关系型（NoSQL）内存键值数据库，...网络上有的方法是 scrapy_redis去重优化（已有7亿条数据），附Demo福利，可以参考下。如果你有好的解决方法，欢迎私信告诉我。
摘要 七夜大佬的《python爬虫开发与项目实战》，买了好多年了，学习了好多东西，基本上爬虫都是在这里面学的，后期的scrapy框架爬虫一直不得门而入，前段时间补了下面向对象的知识，今天突然顿悟了！...的网站 scrapy shell "https://blog.csdn.net/qq_35866846" 全局命令就是不依托项目存在的，也就是不关你有木有项目都能运行， 比如：startproject...的蜘蛛，你要直接运行就是： scrapy runspider test.py shell # 这个命令比较重要，主要是调试用，里面还有很多细节的命令 # 最简单常用的的就是调试，查看我们的选择器到底有木有正确选中某个元素...，要启用一个Item Pipeline组件 必须将它的类添加到settings.py中的ITEM_PIPELINES 变量中 自动创建的Scrapy直接把settings.py中的该行取消注释即可 TEM_PIPELINES...参考资料 【1】书《python爬虫开发与项目实战》和 随书代码 【2】scrapy1.5中文文档
在编程上，TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用来收发字节流，都可以read/write/fcntl/select/poll等，不同的是，TCP是全双工的，pipe是半双工的，不方便。...在比对一下shm与TCP，TCP是字节流协议，只能顺序读取，有写缓冲；shm是消息协议，一个进程把内容写入虚拟地址，由另一个进程来读走，基本上可以说是阻塞。...使用TCP长连接通信 使用TCP长连接通信的好处有两点： 容易定位分布式系统中的服务之间的依赖关系。...这样在迁移服务的时候可以有效的防止出现outage。 TCP短连接和UDP连接则不具备这一特性。 通过收发队列的长度也比较容易定位网络中或程序故障。...在正常运行时，netstat打印的Recv-Q和Send-Q都接近于0，或者在0附近波动。如果Recv-Q保持不变或持续增加，一般是服务进程的处理速度变慢，可能是死锁或阻塞了。
，所以插入速度较快。...Set里的元素是不能重复的，那么用什么方法来区分重复与否呢? 是用==还是equals()? 它们有何区别? Set里的元素是不能重复的，那么用iterator()方法来区分重复与否。...多线程有两种实现方法，分别是继承Thread类与实现Runnable接口 同步的实现方面有两种，分别是synchronized,wait与notify 抽象类和接口的区别 在abstract class...方式中，Demo可以有自己的数据成员，也可以有非abstarct的成员方法，而在interface方式的实现中，Demo只能够有静态的不能被修改的数据成员（也就是必须是static final的，不过在...重写Overriding是父类与子类之间多态性的一种表现，重载Overloading是一个类中多态性的一种表现。 同步和异步有何异同，在什么情况下分别使用他们？举例说明。 如果数据将在线程间共享。
在日常做爬虫的时候肯定遇到这么一些问题，网页js渲染，接口加密等，以至于无法有效的获取数据，那么此时若想获取数据大致有两种方向，硬刚加密参数或使用渲染工具 二者的各有所不同？...刚加密参数： 优势：爬取速度快，实效性。损耗资源更少 劣势：耗费时间长，不懂的完全不会，会的也不一定能完全处理。...难以在有效的时间内获取到数据 渲染工具：webdervi，puppeteer，pyppeteer，splash 优势：见效快、新手友好 劣势：爬取速度较慢、数据实效性难以保证、损耗资源多 那么相信做爬虫的小伙伴一定会有相对应的权衡...这是一个带有HTTP API的轻量级Web浏览器，使用Twisted和QT5在Python 3中实现。（扭曲的）QT反应器用于使服务完全异步，从而允许通过QT主循环利用Webkit并发性。...如果是在开发环境的话那就直接用正式的，虽然花里胡哨，但安全性并不好 此时你若无意外你可以访问'http://localhost:8050/'，就可以看到这样的画面 ?
在这种交易方式中，宽客建立的数学模型首先对历史股价数据进行分析，发现历史上价格总是朝一个方向波动的相关联的两只股票，或者价格波动总是朝着相反方向进行的相关联的两只股票。...当低速交易的卖家发现股价开始上涨，他能以20.01 美元出手股票时，高频交易程序早已操作完毕。由此可见自动化交易中，速度是关键，甚至交易指令在网线上的传播速度也不容忽视。...而这种交易方式的从业者和用户者辩解说，这种投资方式增强了金融市场的流动性，在现代高度分散的市场中，高频交易系统能更好地匹配买家和卖家之间的供需关系。...然而，这种高频交易不论对交易者自身还是对整个金融市场都存在着巨大的潜在风险。因为交易速度十分迅速，由于意外操作或算法自身错误造成的影响会迅速产生严重的后果。...3.2%收盘，当天有190 亿股票换手，这一切和高频交易有极大的关系。
其有全局限制和局部(每个网站)的限制。 Scrapy并发增加的程度取决于您的爬虫能占用多少CPU。 一般开始可以设置为 100 。...不过最好的方式是做一些测试，获得Scrapy进程占取CPU与并发数的关系。 为了优化性能，您应该选择一个能使CPU占用率在80%-90%的并发数。...禁止cookies能减少CPU使用率及Scrapy爬虫在内存中记录的踪迹，提高性能。...这样的例子有: Crawlera 自动限速扩展 该扩展能根据Scrapy服务器及您爬取的网站的负载自动限制爬取速度。 设计目标 更友好的对待网站，而不使用默认的下载延迟0。...当接收到响应时，下载延迟会调整到该响应延迟与之前下载延迟之间的平均值。 AutoThrottle扩展尊重标准Scrapy设置中的并发数及延迟。
第二步：调整搜索条件在时间输入框中输入:"1950-,last70", 点击确认，将会返回你想要的数。 第三步：点击下载图标，我们可以选择下载为excel。...说明我国40年来最终消费指数增长，同时我们也可以看出在2013年之后增长速度放缓。 最终消费率在40年间50%-70%的区间之内，呈现一定程度的波动下降趋势。...期间，最高值在1983年，达67.3%，最低值是2010年的49.3%。 消费率的这种变化与国民经济的周期波动、通货膨胀等宏观经济现象有着密切的关系。...发生颠覆变化的是城镇与农村的消费占比，1992年城镇消费占比为51.70% 一举超越了农村消费占比，至2018年城镇消费占比高达：78.20%； 城乡居民的消费主体结构发生这样的变化，是由于我国40多年来经济改革与发展过程中的城镇化发展较快造成的...开始追求：穿着新衣，享受智能家居的居家环境，渴望身体的健康，接受良好的教育及新潮的娱乐方式。 从E-方差可以看出一种消费的弹性，衣着，其他的弹性大于1，也是当我们遇到经济困难时首先开始节流的消费类型。
对于Scrapy，几乎一定会把它的性能理解错，因为这里有许多反直觉的地方。除非你对Scrapy的结构有清楚的了解，你会发现努力提升Scrapy的性能却收效甚微。...这是因为更宽的管道不仅意味更多的液体流出，还具有更快的速度，因为管壁之间的空间变大了。但对于这一章，我们可以忽略这一点，假设压力和速度是不变的，吞吐量只与横截面积成正比。...Little定律与体积公式十分相似，所以管道模型直观上是正确的。再看看图1中的右半部。假设管道代表Scrapy的下载器。第一个十分细的管道，它的总体积/并发等级（N）=8个并发请求。...阻塞器：这是抓取器由后向前进行反馈的一个安全阀，如果进程中的响应大于5MB，阻塞器就会暂停更多的请求进入下载器。这可能会造成性能的波动。 下载器：这是对Scrapy的性能最重要的组件。...调度器中初始有5000条URL，结束时done的列也有5000条。下载器全负荷下并发数是16，与设置相同。抓取器主要是爬虫，因为pipeline是空的，它没有满负荷运转。
2 ） FileInputStream 类与 FileReader 类的区别： 两个类的构造函数的形式和参数都是相同的，参数为 File 对象或者表示路径的 String ，它们到底有何区别呢？...FileInputStream ：以字节流方式读取； FileReader ：把文件转换为字符流读入； InputStream提供的是字节流的读取，而非文本读取，这是和Reader类的根本区别。...FileInputStream 类以二进制输入 / 输出， I/O 速度快且效率搞，但是它的 read （）方法读到的是一个字节，很不利于人们阅读。...InputStreamReader的对象变量，直接在BufferedReader的构造函数中new一个，这种方式与第一种方式的主要区别：InputStreamReader对象只使用一次！...c）第三种方式中，典型的三层嵌套委派关系，清晰看出Reader的委派模式（《corejava》12章有图描述该委派关系），FileInputStream和InputStreamReader都没有定义变量
异常根因需要尽可能满足多个条件，这也是根因分析的难点所在： 对于每一个维度，元素集合能够尽可能地解释KPI异常波动； 对于每一个维度，元素集合符合奥卡姆剃刀原则、形式上尽可能简洁； 在所有维度中，找出最意外的...对于每一维度，根因集合中的元素EP之和大于TEP阈值(90%)时，则认为根因集合已经能够很大程度上解释/反映KPI异常波动，不再考虑剩下解释能力小的元素了。...2.1 EP值—量值KPI 思想：对于每一维度，如果元素的波动变化在异常KPI的波动变化中的占比越大，则认为元素越能解释KPI异常的发生。...EP值可以为正、为负、大于100%，但是每个维度下的所有元素EP之和必须为100%。EP为正表示可能是异常根因，为负表示不是异常根因，大于100%表示与KPI异常有非常明显的正相关关系。...因此，对于这类指标的预测模型可以增加中异常发生前短时间内较大波动指标数据的权重。 可视化加强：少量指标之间的关系依赖图容易构建，数以百计的指标之间的依赖关系可视化较难实现。
scrapy crawl somespider -s JOBDIR=crawls/somespider-1 但还有更常用的，是将scrapy中的指纹存在一个redis数据库中，这个操作已经有造好轮子了，...• 项目管道(ItemPipeline)，负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目，他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。...• 下载器中间件(DownloaderMiddlewares)，位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。...设置目标： 1、比使用默认的下载延迟对站点更好 2、自动调整scrapy到最佳的爬取速度，所以用户无需自己调整下载延迟到最佳状态。...会一直保持与redis的连接,所以即使当redis 队列中没有了url,爬虫会定时刷新请求,一旦当队列中有新的url后,爬虫就立即开始继续爬 应对反爬 headers头文件 有些网站对爬虫反感，对爬虫请求一律拒绝
最近一直沉迷于研究 WordPress，仿佛事隔多年与初恋情人再续前缘一般陷入热恋。这几天突发奇想把WordPress上这么多眼花缭乱的插件都爬下来，看看能不能分析出一点有意思的东西来。...当然最傻的办法就是根据上面列表中的插件地址，把每个插件的网页down下来再提取，这也就是爬虫干的事。...所以这可以祭出另外一个厉害的python库 jsonline了, 它可以以jsonl文件的形式一行存储一条json，读写速度也很快。最后爬完所有数据的这个文件有341M之大。。。...scrapy crawl plugins_spider 哦嚯。。。 Forbidden by robots.txt 意外发生了。。。啥也没爬下来？？Don’t Panic ！...还有一点温馨提示，如果爬取网址数量比较多，不想中途因为断网或者其他什么鬼知道的意外中断，导致下次又要重新来过，可以加上scrapy的执行日志来保存爬虫状态，下次就会从中断处开始继续爬取 scrapy crawl
但是，它们真的比以前的开发模型更优秀吗？在这篇文章中，我将揭穿工程师们关于微服务所讲述的七大谎言，以及为什么它可能是一种反模式。 单体架构和微服务之间有何区别？ 开始研究谎言前，我们先来定义一下术语。...你是否并行维护不同的 API 版本？你是否使用托管流？所有解决方案都需要额外的工程资源。如果部署意外破坏了（甚至不是部署的一部分）服务中的状态，会发生什么情况？你是否有针对任何意外情况的预案？...我们来看一下数据中心中的网络通信与从内存读取之间的实际差异：2009 年，从内存中顺序读取 1MB 的耗时估计为 250000ns；2019 年，在 AWS 数据中心中，两个 EC2 实例之间的通信速度可以达到...可我们要意识到： 上面的网络速度是最好的情况； 我们正在对比 2009 年与 2019 年的指标； 要通过超高速的 AWS 网络发送这一兆数据，我们仍然需要从内存中读取它。...假设你只有一个依赖项，那么这也意味着几千倍的速度差距。实际情况中这一差距还会大得多。 难怪我们现在使用字节流来让每个请求快那么几毫秒。当然，对于字节流来说，调试服务间通信也是需要工具的。
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