爬虫项目开发的第一步，首先需要对我们想要实现的爬虫项目的功能进行定位和分析，即进行需求分析工作。
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员，可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
/ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径)
SQL注入是指Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断，前端传入后端的参数是攻击者可控的，并且参数被带入数据库查询，攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注
大家可以从任何一个gii生成model类开始代码上溯，会发现：yii2的model层基于ActiveRecord实现DAO访问数据库的能力。
你的项目最大能承受多少请求 经常见到有人问：我的项目出现了 XXX 的错误（如崩溃，502）等等，是不是机器撑不住了？是不是该做负载均衡了？是不是需要优化 php-fpm？如果我根据他的问题再深一步问，几乎都对自己的项目到底能支撑多大的负载没什么概念。不能定位问题又怎么能解决问题呢？现在说一下怎么简单计算你的项目最大能支撑的访问（以 nginx+php-fpm 为例）。 常见单位 qps：每秒请求数（一秒内多少次请求） rpm：每分钟请求数（一分钟内承受多少次请求） 公式 项目最大负载量（假设单位是 qps
之前和大家分享过java爬虫框架 Jsoup，可还是要敲代码才能爬取东西，运营产品还是没法直接用，时不时来找大叔我爬些数据做分析，烦得很。
游戏资讯QQbot，涉及到了很多关于爬虫，接口，Json，SQL数据库，Java Spring，Maven，GitLab的使用和小知识点。
今天是618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
前言 最近疫情泛滥，大家注意防护，尽量少出门，在家也别忘了学习~ 小编针对疫情实况数据进行了了爬取，并生成了可视化地图。 让我们在防护的同时，也来学习一下吧~ 项目简介 https://ncov.d
CI / CD在目前各类互联网企业中已然成为推动软件开发行为的重要基础设施服务。同样的对于测试团队来说更是有着举足轻重的重大意义，无论是测试左移的具象化提现亦或是持续测试的顺利开展，掌握这一技能已是广大软件测试工程师的必修课。分享这一技术笔记也是希望除了自己团队以外的广大测试同学们可以有体系的学习这一技能。
这里就不说具体的zset实现了(我太菜，不敢放肆，等我牛逼了我再写zset实现，估计n年后 )，总之为了速度和稳定性以及持久化，redis肯定是最合适的，而且redis又有zSet这种数据结构，那不用zSet岂不是浪费嘛。 首先简单说一下zSet：
第一次用posman分析了好久就是没搞懂咋sql直接执行没问题.传值就报错了,奇了怪哉~
select * from user order by classid,age DESC
WordPress需要部署在服务端，如果我们只是为了看下效果或者测试开发使用，那就需要直接部署在本地。而我之所以想要在本地部署也是因为打算开发一个WordPress 的插件，在服务器上搭建和测试插件太不方便了。按照以前的思路是需要在本地安装 phpStudy、XAMMP这类服务器软件，现在有了Docker 可就方便多了，只用安装相应镜像跑起来就可以了。
这篇文章是我最近刚做的一个项目，会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目，该项目是关于苹果机（iphoneX）的销售数据分析，是网络爬虫和数据分析的综合应用项目。本项目会分别从天猫和京东抓取iphoneX的销售数据（利用 Chrome 工具跟踪 Web 数据），并将这些数据保存到 Mysql 数据库中，然后对数据进行清洗，最后通过 SQL 语句、Pandas 和 Matplotlib 对数据进行数据可视化分析。我们从分析结果中可以得出很多有趣的结果，例如，大家最爱买的颜色是，最喜欢的是多少G内存的iphoneX等等，当然本文介绍的只是一个小的应用，时间够的话如果大家刚兴趣可以进一步进行推广。
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
Nginx结合Lua脚本，直接绕过Tomcat应用服务器，连接MySQL/Redis直接获取数据，再结合Lua中Template组件，直接写入动态数据，渲染成页面，响应前端，一次请求响应过程结束。最终达到下图的一个效果。
Linux 文本处理三剑客grep、sed、awk，这三个命令在工作和面试过程中出现的频率非常高，有时候很复杂的需求，一条简单的命令就可以实现，今天就先学习一下最强大的awk。
前面两天带着大家换了一个口味，带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列，带着大家继续学习MySQL数据库。
第 i 种犯罪会产生 profit[i] 的利润，它要求 group[i] 名成员共同参与。
--restart=on-failure:3 表示容器的退出状态码非0(非正常退出)，自动重启容器，自动从其3次。超过3次则不再重启
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
现代应用开发中，通常只用SQL实现简单的数据存取动作，而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现，主要原因在于：
一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。
前端构造的SQL语句片段拼接到后台SQL语句中，后台缺乏正确识别和过滤，造成与其外的数据库查询结果。
offset：表⽰偏移量，通俗点讲就是跳过多少⾏，offset可以省略，默认为0，表
floor() rand() count() group by() 分配初始创建一个虚拟表 分两种 第一种 第一次取数据在虚拟表中进行索引,索引未发现同类项,进行二次取数,进行写入 第二种 第一次取数据在虚拟表中进行索引,索引发现同类型,直接写入,不进行二次取数 concat()
6月份的时候小傅哥写了一篇基于 GitHub Actions 推送镜像到阿里云私有镜像仓库的教程，但最近看到阿里云要对自身的私有仓库做出调整，以后也不在为所有环境全量的提供镜像加速了。不过目前还能用，但不知道还能用多久。所以，未雨绸缪啊！万一又用不了了，怪麻烦的。
是 mongodb 的最小数据集单位，是多个键值对有序租户在一起的数据单元，类似于关系型数据库的记录
缘起 前面几篇文章分别对系统服务、MySql以及Redis相关软件做了监控预警，但是大家有没有发现，在prometheus.yml里配置需要监听的服务时，我们需要按服务名手动写入，也就是说以后每增加一个服务，就得手动修改此配置，并重启promethues服务。 那么我们如何做到动态的监听服务呢？相信不少接触过分布式框架Dubbo的小伙伴们都知道它是靠zookeeper做注册监听的，最近比较流行的Spring Cloud Netflix的Eureka，consul也是比较常用的注册中心。 参考官方文档con
前面几篇文章分别对系统服务、MySql以及Redis相关软件做了监控预警，但是大家有没有发现，在prometheus.yml里配置需要监听的服务时，我们需要按服务名手动写入，也就是说以后每增加一个服务，就得手动修改此配置，并重启promethues服务。 那么我们如何做到动态的监听服务呢？相信不少接触过分布式框架Dubbo的小伙伴们都知道它是靠zookeeper做注册监听的，最近比较流行的Spring Cloud Netflix的Eureka，consul也是比较常用的注册中心。
截止目前，React Server Component 还在开发与研究中，因此不适合投入生产环境使用。但其概念非常有趣，值得技术人学习。
一般在接口测试中，我们希望一次运行脚本能够执行多个用例，不同用例之间取不同的参数值，从而实现批量执行不同场景下的接口功能。比如用户登录时各种参数值，查询不同区间的数值等。
这里的mysql就是repository，5.7就是tag，合一起就是镜像名称，代表5.7版本的MySQL镜像。
英文单词DataBase，简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义：存储数据的仓库，实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识
这里需要说明的是，常说的动态加载配置，一般基于观察者设计模式实现的发布/订阅系统，一般有两种模式,分别是推(Push)模式和拉(Pull)模式。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，阈值指的是运行时间超过 long_query_time 值的 SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为 10，意思是运行 10秒 以上的语句。默认情况下，MySQL 数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。 慢查询需要知道的 “点” 企业级开发中，慢查询日志是会打开的。但是这同样会带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表 默认的阈值（long_query_time）是 10，这个显然不可用，通常，对于用户级应用而言，我们将它设置为 0.2 慢查询相关的变量 查看变量的 SQL 语句
搭建scrapy的开发环境，本文介绍scrapy的常用命令以及工程目录结构分析，本文中也会详细的讲解xpath和css选择器的使用。然后通过scrapy提供的spider完成所有文章的爬取。然后详细讲解item以及item loader方式完成具体字段的提取后使用scrapy提供的pipeline分别将数据保存到json文件以及mysql数据库中.
当用户启动MySQL服务器或者客户端时，可以通过命令行或者配置文件对服务器或者客户端的选项进行配置。如果用户没有为选项设定值，MySQL将为每个选项设置默认值。当服务器运行时，用户可以通过动态变量对选项值进行更改，并对其进行持久化配置，服务器重启后，该选项值能够持久有效。配置选项的优先级从低到高依次为，选项的默认值-配置文件的选项值-命令行的选项值-持久化的选项值-动态变量设置的选项值。如果用户在配置文件中为某一选项指定了值，但在启动mysqld时，通过命令行为该选项指定了不同的值，MySQL将优先使用通过命令行指定的选项值。
set @@session.autocommit=1; 打开或关闭自动事务提交1代表开启自动事务提交，0代表关闭自动事务提交
在一个在一个网站的正常页面，服务端执行SQL语句查询数据库中的数据，客户端将数 据展示在页面中，这个展示数据的位置就叫显示位
数据管理技术好坏评判的标准： （1）数据冗余 （2）数据共享 （3）数据独立性 （4）数据统一集中管理
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