URL 去重在我们日常工作中和面试中很常遇到,比如这些: 可以看出,包括阿里,网易云.优酷.作业帮等知名互联网公司都出现过类似的面试题,而且和 URL 去重比较类似的,如 IP 黑/白名单判断等也经常出现在我们的工作中,所以我们本文就来"盘一盘"URL 去重的问题. URL 去重思路 在不考虑业务场景和数据量的情况下,我们可以使用以下方案来实现 URL 的重复判断: 使用 Java 的 Set 集合,根据添加时的结果来判断 URL 是否重复(添加成功表示 URL 不重复): 使用 Re

题目描述 一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节.这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中? 题目解析 这是一道经常在面试中出现的算法题.凭借着题目极其容易描述,电面的时候也出现过. 不考虑细节的话,此题就是一个简单的查找问题.对于查找问题而言,使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案. 但是,如果你在面试中回答使用散列表,接下来面试官肯定会问你:然后呢?如果你不能回答个所以然,面试官就会面无表情的通

SuperSpider——打造功能强大的爬虫利器   1.爬虫的介绍 图1-1  爬虫(spider) 网络爬虫(web spider)是一个自动的通过网络抓取互联网 上的网页的程序,在当今互联网 中得到越来越广泛的使用.这种技术一般用来爬取网页中链接,资源等,当然,更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来,成为搜索引擎 ,例如著名的google和百度 .常见的爬虫应用还有像一淘这样的比价网站,电影推荐网站等. 为了让大家进一步感受到爬虫的魅力,笔者编写了一个爬取淘宝 和京东数据的比价网站(h

Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯.整体架构大致如下 Scrapy主要包括了以

上篇回顾:聊聊数据库~SQL环境篇 扩展:为用户添加新数据库的权限 PS:先使用root创建数据库,然后再授权grant all privileges on 数据库.* to 用户名@"%" identified by "密码";并刷新flush privileges; 查看权限:show grants for dnt; 效果: 1.3.MySQL部署 之前有园友说,为啥不顺便说说UbuntuServer的部署呢?呃...一般来说公司服务器都是CentOS的占大多数

什么是缓存击穿 在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示 因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查询,这样缓存就失去了意义.如果在大流量下数据库可能挂掉.这就是缓存击穿. 场景如下图所示: 我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常.

总结: 1.中间件:下载中间件(拦截请求和响应) - process_request: - prceess_response: - process_exception: - 请求: - UA伪装: - process_request进行操作:request.headers['User-Agent'] = 'xxx' - 代理IP: - process_exception进行操纵:request.meta['proxy'] = 'http://ip:port' - 响应: - selenium在s

Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted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. scrapy流程图 旧版 新版 组件及调用流程(数据流) Scrapy Engine(引擎): 负责Spider.ItemP

小白的我对MONGO的一些语句搜集用于区别mysql及一些小常识 pymongo 语法按照id进行倒序操作db.news.find().limit(20).sort([("_id",-1)]) group = {'$group':{"_id":"$region",'count':{'$sum':1}}}db.problem.aggregate([group])select region,count(*) from problem group by

step1 使用socket编程技术,利用http协议,抽取网页中的url,实现简单的爬虫. socket int socket (int domain, int type, int protocol) 功能描述:初始化创建socket对象. socket返回值:成功返回非负数的socket描述符:失败返回-1.socket描述符是一个指向内部数据结构的指针,它指向描述符表入口. step2 使用bloomfilter,对爬到的url进行去重,避免重复爬取相同页面. step3 使用libeve

穿透 穿透:频繁查询一个不存在的数据,由于缓存不命中,每次都要查询持久层.从而失去缓存的意义. 解决办法:①用一个bitmap和n个hash函数做布隆过滤器过滤没有在缓存的键.   ②持久层查询不到就缓存空结果,有效时间为数分钟. 转:https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/8908073.html 什么是缓存击穿 在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示 因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查

HBase是什么 HBase构建在 HDFS 之上的分布式列式键值存储系统.HBase内部管理的文件全部存储在HDFS中. HBase VS HDFS HDFS适合批处理场景 不支持数据随机查找 不适合增量数据处理 不支持数据更新 HBase VS RDBMS 范式化和反范式化事务(单行:多行ACID)索引(RowKey: 健全索引) RDBMS的优点 SQL 索引 事务 轻量 久经考验 RDBMS的缺陷 高并发读写的瓶颈 可扩展性的限制 事务一致性的负面影响 列式存储 列式存储的基础:对于特定

转自:http://www.leyle.com/archives/canonicalize_url.html 思考一下:对url进行规范化处理是否是必须的?因为这一步处理涉及到编码转换,对于一个网页的新链发现来说是比较耗时的. 为什么需要格式化 url? 比如下面几个url: http://www.example.com/path/xxx?name=leyle&passwd=leyle http://www.example.com/path/xxx?passwd=leyle&name=le

====== python-爬虫技能升级记录 ====== ===== (一)感知爬虫及爬取流程 =====<code>从简单存取一个页面到 爬取到大量的定量数据,对技术要求更高,以百度百科数据爬取为入门练手项目.历时一个月,经历很多问题. 爬取流程:分析目标网页.得到url.拿url抓取.解析抓到的页面.存取数据和解析出的url.去重 继续迭代抓. 通过扩大关键词范围.从页面提取更多相关url源来覆盖更多可抓页,提升抓取数据量.chrome浏览器F12是个好工具,把网页解析过程看的一目了然.

大数据处理--Bloom Filter 布隆过滤器(Bloom Filter)是由巴顿.布隆于一九七零年提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数. 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路.但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大.同时检索速度也越来越慢. Bloom Filter 是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom filte

一.简单爬虫框架 简单爬虫框架由四个部分组成:URL管理器.网页下载器.网页解析器.调度器,还有应用这一部分,应用主要是NLP配合相关业务. 它的基本逻辑是这样的:给定一个要访问的URL,获取这个html及内容(也可以获取head和cookie等其它信息),获取html中的某一类链接,如a标签的href属性.从这些链接中继续访问相应的html页面,然后获取这些html的固定标签的内容,并把这些内容保存下来. 一些前提::所有要爬取的页面,它们的标签格式都是相同的,可以写一个网页解析器去获取相应的

什么是缓存击穿 在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示 因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查询,这样缓存就失去了意义.如果在大流量下数据库可能挂掉.这就是缓存击穿. 场景如下图所示: 我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常.

1. 需求分析: 准备:创建独立app, rbac #权限管理模块/组件 app01 #应用 分配权限,URL 2. 数据库设计 2.1 设计思路 第一版: 权限表: ID url title is_menu 1 /index/ 首页 False 2 /userinfo/ 用户列表 True 3 /userinfo/add/ 添加用户 True 4 /userinfo/del/(\d+)/ 删除用户 False 5 /userinfo/edit/(\d+)/ 修改用户 False 用户表: ID

Bloom Filter是一个占用空间很小.效率很高的随机数据结构,它由一个bit数组和一组Hash算法构成.可用于判断一个元素是否在一个集合中,查询效率很高(1-N,最优能逼近于1). 在很多场景下,我们都需要一个能迅速判断一个元素是否在一个集合中.譬如: 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址: 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信): 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉. 可能有人会问,我们

参考博客:武Sir Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯.整体架构大致如下: Scrapy主要

RBAC 是什么 RBAC(Role-Based Access Control,基于角色的访问控制),就是用户通过角色与权限进行关联. 在 Django 中,权限就是用户对一个包含正则表达式 url 有没有访问的权利. RBAC 的实现 在编写程序过程中,要注重弱耦合,所以在创建项目之初,应当将 RBAC 功能和逻辑功能分开来,创建不同的应用. 表 基于 RBAC 的权限管理最根本上需要对数据表进行更改.实现该方法需要五张表,用户表,角色表,权限表,用户与角色关系表,角色与权限关系表. 关于数据