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03 youtube下載安裝包到指定python(開源爬蟲框架各有什么優缺點?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-06 17:56:11【】3人已围观
简介,python可以用30行代碼,完成JAVA 50行代碼干的任務。python寫代碼的確快,但是在調試代碼的階段,python代碼的調試往往會耗費遠遠多于編碼階段省下的時間。使用python
50行代碼干的任務。python寫代碼的確快,但是在調試代碼的階段,python代碼的調試往往會耗費遠遠多于編碼階段省下的時間。
使用python開發,要保證程序的正確性和穩定性,就需要寫更多的測試模塊。當然如果爬取規模不大、爬取業務不復雜,使用scrapy這種爬蟲也是蠻不錯的,可以輕松完成爬取任務。
缺點:bug較多,不穩定。
python 爬取youtube視頻
突破空間障礙,目前,存了個圖這個軟件不錯,下載 視頻內容!
Python能用來做什么?
Python 語言主要有以下用途:
1) 簡單:Python 是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的 Python 程序就感覺像是在讀英語一樣,盡管這個英語的要求非常嚴格。Python 的這種偽代碼本質是其優點之一,使用戶能夠專注于解決問題而不是去搞明白語言本身。
2) 易學:Python 有極其簡單的語法,非常容易上手。
3) 免費、開源:Python 是 FLOSS(自由/開源軟件)之一。簡單來說,用戶可以自由地發布這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用于新的自由軟件中。FLOSS 是基于一個團體分享知識的概念,這也是為什么 Python 如此優秀的原因之一:它由一群希望看到 Python 更加優秀的人創造,并被他們不斷改進。
4) 高層語言:使用 Python 語言編寫程序時,不用考慮如何管理程序使用的內存等底層細節。
5) 可移植性強:由于它的開源本質,Python 已經被移植在許多平臺上。如果 Python 程序沒有使用依賴于系統的特性,那么程序不用修改就可以在下述任意平臺上面運行。這些平臺包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、A買粉絲 RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、Pocket PC 和 Symbian。
6) 解釋型語言:編譯型語言(如 C 或 C++)源程序從源文件(即 C 或 C++ 語言)轉換到二進制代碼(即 0 和 1)的過程通過編譯器和不同的標記、選項完成,當運行程序的時候,連接器把程序從硬盤復制到內存中并且運行。而 Python 程序不需要編譯成二進制代碼,直接從源代碼運行程序。
在計算機內部,Python 解釋器把源代碼轉換成字節碼的中間形式,然后再把它翻譯成計算機使用的機器語言并運行。因此,用戶不再需要操心如何編譯程序、如何確保指定了正確的模塊或包文件等細節,所有這一切使得使用 Python 更加簡單。同時,由于只需要把 Python 程序拷貝到另外一臺計算機上即可工作,這也使得 Python 程序更加易于移植。
7) 面向對象:Python 既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在面向過程的語言中,程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中,程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他語言(如 C++ 和 Java)相比,Python 以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。
8) 可擴展性強:如果希望把一段關鍵代碼運行得更快或希望某些算法不公開,可以使用 C 或 C++ 語言編寫這部分程序,然后在 Python 程序中調用它們。
9) 可嵌入性強:可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序,從而向用戶提供腳本功能。
10) 豐富的擴展庫:Python 擴展庫很龐大,可以幫助處理包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk 以及其他與系統有關的操作。只要安裝了 Python,所有這些功能都是可用的,這被稱作 Python 的“功能齊全”理念。除了擴展庫以外,還有許多其他高質量的庫,如 wxPython、Twisted 和 Python 圖像庫等。
php面試題 memcache和redis的區別
Redis與Memcached的區別
傳統MySQL+ Memcached架構遇到的問題
實際MySQL是適合進行海量數據存儲的,通過Memcached將熱點數據加載到cache,加速訪問,很多公司都曾經使用過這樣的架構,但隨著業務數據量的不斷增加,和訪問量的持續增長,我們遇到了很多問題:
1.MySQL需要不斷進行拆庫拆表,Memcached也需不斷跟著擴容,擴容和維護工作占據大量開發時間。
2.Memcached與MySQL數據庫數據一致性問題。
3.Memcached數據命中率低或down機,大量訪問直接穿透到DB,MySQL無法支撐。
4.跨機房cache同步問題。
眾多NoSQL百花齊放,如何選擇
最近幾年,業界不斷涌現出很多各種各樣的NoSQL產品,那么如何才能正確地使用好這些產品,最大化地發揮其長處,是我們需要深入研究和思考的
問題,實際歸根結底最重要的是了解這些產品的定位,并且了解到每款產品的tradeoffs,在實際應用中做到揚長避短,總體上這些NoSQL主要用于解
決以下幾種問題
1.少量數據存儲,高速讀寫訪問。此類產品通過數據全部in-momery 的方式來保證高速訪問,同時提供數據落地的功能,實際這正是Redis最主要的適用場景。
2.海量數據存儲,分布式系統支持,數據一致性保證,方便的集群節點添加/刪除。
3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個完全無中心的設計,節點之間通過gossip方式傳遞集群信息,數據保證最終一致性,后者是一個中心化的方案設計,通過類似一個分布式鎖服務來保證強一致性,數據寫入先寫內存和redo log,然后定期買粉絲pat歸并到磁盤上,將隨機寫優化為順序寫,提高寫入性能。
4.Schema 買粉絲,買粉絲-sharding等。比如目前常見的一些文檔數據庫都是支持schema-買粉絲的,直接存儲json格式數據,并且支持買粉絲-sharding等功能,比如mongodb。
面對這些不同類型的NoSQL產品,我們需要根據我們的業務場景選擇最合適的產品。
Redis適用場景,如何正確的使用
backed的功能,跟傳統意義上的持久化有比較大的差別,那么可能大家就會有疑問,似乎Redis更像一個加強版的Memcached,那么何時使用
Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別,大多數都會得到以下觀點:
1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據,同時還提供list,set,zset,hash等數據結構的存儲。
2 Redis支持數據的備份,即master-slave模式的數據備份。
3 Redis支持數據的持久化,可以將內存中的數據保持在磁盤中,重啟的時候可以再次加載進行使用。
拋開這些,可以深入到Redis內部構造去觀察更加本質的區別,理解Redis的設計。
在
Redis中,并不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。Redis只會緩存所有的
key的信息,如果Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值,將觸發swap的操作,Redis根據“swappability =
age*log(size_in_memory)”計
算出哪些key對應的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應的value持久化到磁盤中,同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以
保持超過其機器本身內存大小的數據。當然,機器本身的內存必須要能夠保持所有的key,畢竟這些數據是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內存
中的數據swap到磁盤中的時候,提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存,所以如果更新需要swap的數據,Redis將阻塞這個
操作,直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。
使用Redis特有內存模型前后的情況對比:
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used
當
從Redis中讀取數據的時候,如果讀取的key對應的value不在內存中,那么Redis就需要從swap文件中加載相應數據,然后再返回給請求方。
這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下,Redis會出現阻塞,即完成所有的swap文件加載后才會相應。這種策略在客戶端的數量較小,進行
批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網站應用程序中,這顯然是無法滿足大并發的情況的。所以Redis運行我們設置I/O線程
池的大小,對需要從swap文件中加載相應數據的讀取請求進行并發操作,減少阻塞的時間。
如果希望在海量數據的環境中使用好Redis,我相信理解Redis的內存設計和阻塞的情況是不可缺少的。
補充的知識點:
memcached和redis的比較
1 網絡IO模型
Memcached是多線程,非阻塞IO復用的網絡模型,分為監聽主線程和worker子線程,監聽線程監聽網絡連接,接受請求后,將連接描述
字pipe 傳遞給worker線程,進行讀寫IO, 網絡層使用libevent封裝的事件庫,多線程模型可以發揮多核作用,但是引入了cache
買粉絲herency和鎖的問題,比如,Memcached最常用的stats
命令,實際Memcached所有操作都要對這個全局變量加鎖,進行計數等工作,帶來了性能損耗。
(Memcached網絡IO模型)
Redis使用單線程的IO復用模型,自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架,主要實現了epoll、kqueue和select,
對于單純只有IO操作來說,單線程可以將速度優勢發揮到最大,但是Redis也提供了一些簡單的計算功能,比如排序、聚合等,對于這些操作,單線程模型實
際會嚴重影響整體吞吐量
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