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爬虫06 /scrapy框架

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目录爬虫06 /scrapy框架 1. scrapy概述/安装 2. 基本使用 3. 全栈数据的爬取 4. 五大核心组件/对象 5. 适当提升scrapy爬取数据的效率 6. 请求传参爬虫06 /scrapy框架 1. scrapy概述/安装异步的爬虫框架高性能的数据解析，持久化存储，全栈数据的爬取，中间件，分布式 Twisted：就是scrapy的异步机制框架：就是一个集成好了各种功能且具有很强通用性的一个项目模板。环境安装： Linux： pip3 install scrapy Windows： a. pip3 install wheel b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted-18.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl d. pip3 install pywin32 e. pip3 install scrapy 2. 基本使用 1. 创建工程新建一个工程：scrapy startproject proName settings.py:当前工程的配置文件 spiders：爬虫包，必须要存放一个或者多个爬虫文件（.py）切换到工程目录：cd proName 创建一个爬虫文件：scrapy

海量小文件存储最优解决方案，杉岩数据MOS完美解决

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面对千亿量级的小文件，存储系统压力山大所谓小文件，指的是存储占用空间相对较小的文件，一般来说低于64MB的文件就可以被认定为小文件，而大量的小文件大小则在几KB到几十KB之间。在云计算、大数据业务中，文本、图片、音乐等是典型的小文件应用场景。随着数字化创新的加速，组织内部的数据呈现出指数级增长的趋势，特别是小文件更是随着业务增长到一个巨大的量级。与大文件的存储不同的是，大量磁盘在小文件存储场景中的性能极低，单块企业级SATA磁盘如果全部存储4KB左右的小文件，带宽只有520KB/s，远远小于应有的120MB/s的带宽标准值，很容易因为存储系统的性能不足造成上层应用“卡顿”。把磁盘全部换成固态盘固然可以解决问题，但是，固态盘的价格数倍于SATA磁盘，对于很多用户来说，全面的应用固态盘在成本上仍然不现实。百亿~万亿量级的小文件对存储性能提出而且，每个应用场景对于存储系统的性能往往有着不同的要求。例如，某领先电商平台已经存储了数量以百亿计算的图片文件，这些图片平均大小在15KB左右，用户对于这些图片文件的读取完全是随机读取，一旦大量用户同时在线访问网址或者搜索商品，往往就会给存储系统的随机读写能力带来巨大的挑战；在交警系统中，路口的抓拍摄像头会将违章图片传送至区中心的计算服务器，不仅摄像头数量多，而且每台摄像头每天都可能生成数千乃至上万张照片，某市每天相关图片写入甚至超过一亿张

海量小文件存储最优解决方案，杉岩数据MOS完美解决

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如何设计一个本地缓存？

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考虑点考虑点主要在数据用何种方式存储，能存储多少数据，多余的数据如何处理等几个点，下面我们来详细的介绍每个考虑点，以及该如何去实现； 1.数据结构首要考虑的就是数据该如何存储，用什么数据结构存储，最简单的就直接用Map来存储数据；或者复杂的如redis一样提供了多种数据类型哈希，列表，集合，有序集合等，底层使用了双端链表，压缩列表，集合，跳跃表等数据结构； 2.对象上限因为是本地缓存，内存有上限，所以一般都会指定缓存对象的数量比如1024，当达到某个上限后需要有某种策略去删除多余的数据； 3.清除策略上面说到当达到对象上限之后需要有清除策略，常见的比如有LRU(最近最少使用)、FIFO(先进先出)、LFU(最近最不常用)、SOFT(软引用)、WEAK(弱引用)等策略； 4.过期时间除了使用清除策略，一般本地缓存也会有一个过期时间设置，比如redis可以给每个key设置一个过期时间，这样当达到过期时间之后直接删除，采用清除策略+过期时间双重保证； 5.线程安全像redis是直接使用单线程处理，所以就不存在线程安全问题；而我们现在提供的本地缓存往往是可以多个线程同时访问的，所以线程安全是不容忽视的问题；并且线程安全问题是不应该抛给使用者去保证； 6.简明的接口提供一个傻瓜式的对外接口是很有必要的，对使用者来说使用此缓存不是一种负担而是一种享受；提供常用的get，put

Java之Collection接口（集合）

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集合概述集合到底是什么呢? 集合：集合是java中提供的一种容器，可以用来存储多个数据集合和数组既然都是容器，它们有啥区别呢？区别1：数组的长度是固定的。集合的长度是可变的。区别2：数组中存储的是同一类型的元素，可以存储基本数据类型值，也可以存储引用类型: 集合存储的都是对象。而且对象的类型可以不一致。在开发中一般当对象多的时候，使用集合进行存储。学习集合的目标会使用集合存储数据会遍历集合，把数据取出来掌握每种集合的特性学习集合的方式学习顶层：学习顶层接口或者抽象类中共性方法，所有的子类都可以使用使用底层：顶层不是接口就是抽象类，无法直接使用，我们需要使用底层的子类来创建对象使用集合框架在使用JAVASE提供的API前，了解其继承与接口操作架构，才能知道何时采用哪个类，以及类之间如何彼此合作，从而达到灵活应用。集合按照其存储结构可以分为两大类，分别是单列集合java.util.Collection ：定义了所有单列集合的共性方法。双列集合java.util.Map ：定义了所有双列集合的共性方法。JDK中提供了丰富的集合类库，为了便于初学者进行系统地学习，接下来通过一张图来描述整个集合类的继承体系。注意事项：上图橙色框里填写的都是接口类型，而蓝色框里填写的都是具体的实现类集合本身是一个工具，它存放在java.util包中。在

javascript 面向对象编程（1）

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1.理解global对象 global对象是作为 window 对象的一部分实现的，我们无法通过代码访问到 global 对象。我们平时在全局环境下定义的内容（变量，函数，常量等等）都是作为 global 对象的属性存在的（都属于 global 对象） 2.基本类型（原始类型）数据的存储方式变量在存储原始类型的数据时，直接将数据存储到变量的内存空间中，当我们将存储数据的变量赋值给另一个变量时，其实是将变量存储的数据复制了一份保存到另一个变量的内存空间中，因为每个变量都是使用自己独立的存储空间保存原始类型的数据，因此我们改变其中一个变量空间中的数据时，不会影响到另一个变量 1 <body> 2 <script> 3 4 /* 5 变量在存储原始类型的数据时，直接将数据存储到变量的内容空间中。 6 */ 7 8 var color1 = 'red'; 9 10 /* 11 当我们将存储原始数据的变量赋值给另一个变量时，其实是将变量存储的数据复制了一份保存到了另一个变量的内存空间中。 12 */ 13 var color2 = color1; 14 15 /* 16 因为每个变量都是使用自己独立的存储空间保存原始类型的数据，因此我们改变其中一个变量空间中的数据时，不会影响到另一个变量。 17 */ 18 color1 = 'green'; 19 20 console

Java字节码简介(Introduction to Java Bytecode)

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本文为译文，原链接地址 Introduction to Java Bytecode ，首先感谢原文作者。跟随本篇文章深入研究JVM内部结构和java字节码，你将会知道如何分解你的文件进行深入检查。对于一个经验丰富的开发人员阅读java字节码也是非常枯燥的事情。首先我们要弄清楚我们为什么需要知道如此底层的东西？上周有一个能应用简单的场景：很早以前我作了代码修改，编译至jar包中并部署到服务测试一个潜在的性能问题。不幸的是修改的代码从未保存在版本控制系统，无论什么原因，本地修改的代码已消失的无影无踪。在几个月后，我再次需要原格式的修改的代码，但我已找不到了！幸好编译后的代码还保存在服务器上，长舒一口气，我获取服务器的JAR并使用反编译工具打开。。唯一的问题：反编译工具GUI不是完美的，JAR中的许多类，只有我想反编译的那个特定类，UI打开时引起了bug，反编译器直接崩溃了！绝望时孤注一掷，还好我属性原字节码，我宁愿再花些时间手动反编译一些代码而不去完成代码，再去测试它们。至少我还记得去哪儿查看代码，读字节码帮助我精确的找出修改的地方，把它们转换成源代码格式。一旦你学会了字节码的语法，它可以应用到所有支持java的平台上——因为它是代码的中间的表现，不是最终通过底层cpu执行的代码。而且由于JVM结构相当的简单，字节码也比机器码简单，因此也是简化的指令集合

java web开发高并发处理

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java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，切分到不同的数据库集群去。全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer

Oracle表空间、段·区·块

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在Oracle学习过程中，存储结构，表段区块可能是每个初学者都要涉及到的概念。表空间、段、分区和数据块分别表示了Oracle进行数据存储的不同层次和结构。了解清楚这几个结构，有助于我们奠定一个稳固的学习基础，而且对于理解Oracle工作原理也有重要作用。本文采用从小到大，逐步拓展的方式介绍四个结构，并且与Schema、数据文件的区别进行对比。数据块（Block）数据块Block是Oracle存储数据信息的最小单位。注意，这里说的是Oracle环境下的最小单位。Oracle也就是通过数据块来屏蔽不同操作系统存储结构的差异。无论是Windows环境，还是Unix/Linux环境，他们的操作系统存储结构和方式、甚至字符排列的方式都是不同的。Oracle利用数据块将这些差异加以屏蔽，全部数据操作采用对Oracle块的操作，相当于是一个层次的抽象。 Oracle所有对数据的操作和空间分配，实际上都是针对数据块Block的操作。我们从数据表中搜索出一行，实际中Oracle就会从内存缓冲区（或者硬盘）中读取到该行所在的数据块，再返回这数据块上的指定数据行。Oracle无论是在缓冲区，还是在硬盘，进行数据操作的虽小单位也就是数据块。数据块是有大小的，在一个数据库建立的时候，通过参数进行设置。注意，在Oracle数据库参数中，只有数据块大小的参数是建库之后不能进行修改的。数据块的大小

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