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  • Scrapy 使用了 Twisted(其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。 1.1 框架 框架:和其他三方库没...

    一、简介

    它是使用了纯python打造的爬虫框架,包含了数据获取、数据提取、数据存储等。

    Scrapy 使用了 Twisted(其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。

    1.1 框架

    框架:和其他三方库没什么本质的区别。

    框架的优点:

    1.可以简化开发,用少量的代码实现复杂的功能。
    2.架构设计
    3.代码的可维护性和可扩展性都比较强
    

    框架的缺点:

    1.入门门槛高
    

    1.2 知识点

    1.2.1 回调函数:

    1.在同步开发中没有回调函数的概念
    2.回调函数使用场景都是异步开发
    3.异步操作完成,主动通知给程序

    这个过程就叫回调

    1.2.2 同步和异步

    同步:程序线性执行
    异步:程序并行执行
    异步通常都用在耗时操作中
    1.2.3 yield

    加强版本的return:
    1.返回并记录位置
    2.下次可以继续执行
    在Scrapy中大量使用
    可以不中断程序进行数据返回
    1.2.4 观察者模式

    1.2.5 Selector

    选择器,提取之后的对象
    get
    获取内部的内容

    2. scrapy框架的使用

    2.1 创建工程

    终端下:

    scrapy startproject PROJECT_NAME

          PROJECT_NAME为工程名字
    

    scrapy genspider SPIDER_NAME SPIDER_URL

          SPIDER_NAME 爬虫文件名、SPIDER_URL  爬取网站地址
    

    2.2 scrapy项目的目录结构

    PROJECT_NAME
    PROJECT_NAME
    spiders
    init.py
    init.py
    items.py (定义数据的结构)
    middleware.py
    pipelines.py (管道,处理item数据)
    settings.py
    scrapy.cfg
    Settings.py
    在这里插入图片描述
    Middleware

    在不修改源代码的情况下,动态添加功能和逻辑
    SpiderMiddleware
    DownloaderMiddleware

    管道:
    管道的使用需要在settings中开启
    键是管道的位置
    管道距离引擎的远近,越小越近,数据越先经过

    2.3 新建爬虫文件的基本格式

    新建名为 lab1.py 的文件

    import scrapy
    
    
    class Lab1Spider(scrapy.Spider):
        name = 'lab1'     # 爬虫的名字,唯一标识
        allowed_domains = ['lab.scrapyd.cn']   # 允许的主站,请求地址是它,会被过滤。
        start_urls = ['http://lab.scrapyd.cn/']  # 开始的地址
    
        def parse(self, response):
            """请求成功的回调函数,接收response"""
            pass
    

    突破过滤:

    添加到允许的主站中
    在请求发出的时候,告诉它不要过滤

    三、Scrapy爬虫框架执行流程

    Engine引擎开始
    调用了spiders中的spider的启动方法
    获取到了spider中start_urls
    将urls转换成请求(request)发送出去
    request通过downloader进行下载,请求
    生成response
    response通过engine返回到spider中的回调函数 parse上
    parse中做数据提取
    下一个请求的地址
    数据
    都需要通过yield进行返回处理
    yield的地址会提交到Engine,分配到调度器,开始进行上面过程的循环
    yield的数据,会交给ItemPipeline
    怎么存储就是开发者的事了

    四、scrapy框架架构图

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    五、scrapy框架的类

    5.1 Spider

    属性:

    crawler
    custom_settings
    settings
    name
    start_urls

    方法:

    logger
    log
    from_crawler
    start_requests
    make_requests_from_url
    parse
    update_settings
    handles_request
    close

    常用:

    log
    start_requests
    parse

    5.2 Request

    属性:
    body
    callback
    cookies
    dont_filter
    errorback
    flags
    headers
    method
    priority
    url

    方法:

    copy
    replace
    from_curl
    cb_kwargs
    meta
    encoding

    常用:
    url
    callback
    headers
    cookies
    errorback

    5.3 Response

    属性:
    body
    certificate
    flags
    headers
    ip_address
    request
    status
    url

    方法:
    cb_kwargs
    meta
    text
    默认不能使用
    返回的内容不一定是文字
    copy
    replace
    urljoin
    拼接相对路径
    基于当前页面拼接子页面
    css
    他们两个都是针对文本的
    xpath
    他们两个都是针对文本的
    follow
    follow_all
    常用
    meta
    其实就是request上的
    在request上设置,在response可以获取
    通信的一种形式

    5.4 object_ref

    scrapy中存在资源统计模块
    object_ref 就是统计的标记

    5.5 log 日志

    企业开发项目中
    一般会将调试(运行)信息存储到文件中
    所有的编程语言都有的一种工具
    python中的日志一个内置模块
    logging

    六、日志

    Log简介

    logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等;相比print,具备如下优点:

    通过log的分析,可以方便用户了解系统或软件、应用的运行情况;如果你的应用log足够丰富,也可以分析以往用户的操作行为、类型喜好、地域分布或其他更多信息;如果一个应用的log同时也分了多个级别,那么可以很轻易地分析得到该应用的健康状况,及时发现问题并快速定位、解决问题,补救损失。

    Log的用途

    不管是使用何种编程语言,日志输出几乎无处不再。总结起来,日志大致有以下几种用途:

    问题追踪:通过日志不仅仅包括我们程序的一些bug,也可以在安装配置时,通过日志可以发现问题。
    状态监控:通过实时分析日志,可以监控系统的运行状态,做到早发现问题、早处理问题。
    安全审计:审计主要体现在安全上,通过对日志进行分析,可以发现是否存在非授权的操作

    Log等级

    DEBUG最详细的日志信息,典型应用场景是 问题诊断
    INFO信息详细程度仅次于DEBUG,通常只记录关键节点信息,用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
    WARNING当某些不期望的事情发生时记录的信息(如,磁盘可用空间较低),但是此时应用程序还是正常运行的
    ERROR由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息 如IO操作失败或者连接问题
    CRITICAL当发生严重错误,导致应用程序不能继续运行时记录的信息

    Log模块的四大组件

    Loggers

    提供应用程序代码直接使用的接口

    Handlers

    用于将日志记录发送到指定的目的位置

    FileHandler:logging.FileHandler;日志输出到文件
    RotatingHandler:logging.handlers.RotatingHandler;日志回滚方式,支持日志文件最大数量和日志文件回滚
    SMTPHandler:logging.handlers.SMTPHandler;远程输出日志到邮件地址
    HTTPHandler:logging.handlers.HTTPHandler;通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器
    等等
    

    Filters

    提供更细粒度的日志过滤功能,用于决定哪些日志记录将会被输出(其它的日志记录将会被忽略)

    Formatters

    用于控制日志信息的最终输出格式

    %(levelno)s:打印日志级别的数值
    %(levelname)s:打印日志级别的名称
    %(pathname)s:打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0]
    %(filename)s:打印当前执行程序名
    %(funcName)s:打印日志的当前函数
    %(lineno)d:打印日志的当前行号
    %(asctime)s:打印日志的时间
    %(thread)d:打印线程ID
    %(threadName)s:打印线程名称
    %(process)d:打印进程ID
    %(message)s:打印日志信息
    
    
    datefmt:指定时间格式,同time.strftime();
    
    level:设置日志级别,默认为logging.WARNNING;
    
    stream:指定将日志的输出流,可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时,stream被忽略
    
    

    示例

    import logging
    logger = logging.getLogger(name)
    logger.setLevel(level = logging.INFO)
    handler = logging.FileHandler(“log.txt”)
    handler.setLevel(logging.INFO)
    formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    logger.info(“Start print log”)
    logger.debug(“Do something”)
    logger.warning(“Something maybe fail.”)
    logger.info(“Finish”)
    

    七、scrapy框架进阶

    7.1 面向切面编程

    面向切面编程
    在不修改源代码的情况下,动态添加逻辑和功能
    核心点
    切点
    介入时的函数
    切点位置
    能自己造,超级复杂
    内置切点
    切面
    介入时获得的数据
    切面数据
    自己造的,想要啥就写啥数据
    内置切点对应的切面
    固定的

    6.2 中间件

    Scrapy内置两种类型的中间件:

    *DownloaderMiddleware:
    **基本都是编写这个
    **介入到请求发送,响应接收过程中
    **介入到数据获取过程中

    *SpiderMiddleware:
    **介入到爬虫和引擎交互过程中

    *DownloaderMiddleware中间件:

    **函数(方法):
    from_crawler
    spider_opened
    process_request
    process_response
    process_exception

    **scrapy嵌入selenium:

    使用DownloaderMiddleware实现
    在process_request实现
    在请求发出之前
    使用Selenium进行网页的访问
    将内容获取回来
    包装成Response

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  • 如果您缺少或不满意某些东西,请扩展或轻松地与自己的东西互换。 文档可。 产品特点 简单,易学且易于记忆的API。 与GraphQL.js版本14.4.0的兼容性。 查询,变异和输入类型。 异步解析器和查询执行。 订阅。 ...
  • 您会发现在设计、开发和部署 Web 站点和应用程序方面,每个开发人员几乎都有自己的特色。尽管有大量的选择,但是一个 Web 开发人员经常选择惟一的 Web 设计工具、页面风格、内容语言、Web 服务器、中间件和 DBMS ...

    Web 成功的主要原因是它的灵活性。您会发现在设计、开发和部署 Web 站点和应用程序方面,每个开发人员几乎都有自己的特色。尽管有大量的选择,但是一个 Web 开发人员经常选择惟一的 Web 设计工具、页面风格、内容语言、Web 服务器、中间件和 DBMS 技术的组合,使用不同的实现语言和辅助工具包。为了给所有这些元素一起工作提供最大的灵活性,应该尽可能地通过组件提供 Web 的功能。这些组件应该执行有限数量的任务,并相互很好地配合工作。说起来容易,在实践中完成这一要求是非常困难的,因为有许多实现 Web 技术的不同方法。

    因此开发人员期望着 Web 组件协同工作标准的成熟。这些重要标准的一部分已经开发完成,而且最成功的 Web 开发平台已经成为它们的支柱。突出的例子包括 Java servlet API 和 Ruby on Rails 框架。一些长期流行的 Web 编程语言直到最近才提供了相同的组件化水平,而且借鉴了先前 Web 框架组件标准的经验。这其中一个就是 Zend Framework for PHP。而另一个就是 Python 的 Web 服务器网关接口(WSGI)。

    许 多人抱怨流行的 Python 编程语言有太多的 Web 框架,从众所周知的 entrant(比如 Zope)到 under-the-radar 框架(比如 SkunkWeb)。

    WSGI 的目标是支持 Python 框架之间更大的协同工作能力。WSGI 的成功会产生一个插件组件生态系统,在这个系统中可以用您喜欢的框架获得最大的灵活性。本文中就将介绍 WSGI,主要关注它作为可重用 Web 组件架构的使用方法。

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  • 其实框架主要学的是它处理解决问题的一种思路,比如说消息中间件,人家的发布订阅模式是怎么通过代码实现的,你自己写的和主流的有什么差距,人家是怎么解决消息延迟,消息丢失,并保证高可用的等等 。框架设计模式和思想...

    python适合第二语言或者工具 安全方面 自动化测试 应用较多 深度研究 需要学历

    基础概念和基础路线非常重要 ,基础知识真的很重要
    所有的技术框架都是基于java jdk衍生出来的
    其实框架主要学的是它处理解决问题的一种思路,比如说消息中间件,人家的发布订阅模式是怎么通过代码实现的,你自己写的和主流的有什么差距,人家是怎么解决消息延迟,消息丢失,并保证高可用的等等 。框架设计模式和思想是精髓

    敢于分享 抛弃偷偷学的观点 在交流中发现自己的不足
    拒绝封闭式学习,不去交流,或者说不去找别人帮忙。
    封闭,问题积累多,学习困难。敢于分享和交流,发现并解决问题
    代码设计 编码模式和流程 代码更要理解 而不是具体的代码 先理清思路 方式方法和套路
    编程还没到拼天赋的地步,算法另说
    精简资源 收集购买资源却不看

    确定路线框架 再来针对性的看视频学习
    bobo老师引路主导 笔记磨刀 项目铺路

    学了就忘的问题?
    1.需求驱动去实践2.及时总结 整理 思考提炼 写技术博客

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  • hadoop-----flume(kafka)

    2018-04-26 23:44:39
    kafka设计模式: 发布定阅它是一个消息中间件,大数据思想,以前用mq,现在用kafka的比较多,但需要学会java,是java编写的,用python也可以,用的比较少, 不参与数据的产生和输出。只提供一个电台的机制,大家到电台...

    kafka设计模式: 发布定阅

    它是一个消息中间件,大数据思想,以前用mq,现在用kafka的比较多,但需要学会java,是java编写的,用python也可以,用的比较少, 不参与数据的产生和输出。只提供一个电台的机制,大家到电台发布节目,谁看不关心,谁要看到kafka定阅,而flume到一个地方收数据,一地方送数据。而kafka发数据与收数据需要自己写。kafka发布订阅中间起作用的是proker(经理人)。比如房地产,不会造房子,但是有了房子挂我这,替卖房子,买房子的看发布了信息,就到这来关注。kafka注意力主要是数据的缓存。多个proker称为集群。多个agend 也称为集群。

    接下来实现flume kafka

    首先在官网上下载kafka,版本要一致解压


    接着我们用一张图来说明一下,kafka 不能自己运行,flume agend可以


    (1)先配置zookeper



    zookeeper 可以集群,万一有一个坏掉了,就考虑集群,这里就不说集群了。

    cd opt/kafka_2.11-1.1.0/config       修改vi zookeeper.properties 


    只修改两个地方想做个更简单的信息,取得所有不带#符号的信息







    接下来到shell 中启动zookeeper

    首先jps看一下有没有其它进程,如果有其它进程kill掉 (比如 kill -9 2735)




    jps 一下看下多了哪个进程


    QuorumPeerMain------------控制台机制,zookeeper的进程,启动ok

    接着启动broker,如果是单机看下官网




    不修改



    现在zookeeper和kafka broker已经启动成功了

    创建一个电台叫cctv1先创建一个频道


    cctv1创建成功,创建了一个topic,注:创建频道时不能带  (点  .)  和(一划线  _)

    接下来我们查看一下创建的这个频道,命令到官网上查看复制过来的


    接下来生产者向cctv1这个频道里灌数据

     cat opt/kafka_2.11-1.1.0/config/server.properties  看下这个文件下监控的是什么端口可以看到默认监控的是9092,如果想改成其它端口就把#去掉,改端口号




    但是经理人得到了这个数据,只有消费者才能看到这个数据



    接着用flume连接kafka,vi  conf/aa.conf 文件


    ESC  shift+z+z 保存并退出






    flume 和kafka--consumer都发生了改变,马上收到了。flume主要做一些应用程序,把数据都保存到文件了,等到文件保存完数据,不需要重新读一遍,直接就收走了。flume就当做生产者了,kafka的消费者就看到了。










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