安装pdfminer 库 windows 下安装pdfminer3k pip install pdfminer3k Liunx 下安装pdfminer pip install pdfminer 代码 from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument from pdfminer.converter import PDFPageAggregator from pdfminer.layout import LAParams, LTTextBox

DNS解析流程分为递归查询和迭代查询,递归查询是以本地名称服务器为中心查询, 递归查询是默认方式,迭代查询是以DNS客户端,也就是客户机器为中心查询.其实DNS客户端和本地名称服务器是递归,而本地名称服务器和其他名称服务器之间是迭代. 在递归查找中,DNS服务器执行递归并继续查询其他DNS服务器,直到它具有返回给客户端的IP地址为止(通常是用户的操作系统).在迭代DNS查询中,每个DNS查询都使用一个地址直接响应客户端,以供另一个DNS服务器询问,并且客户端继续查询DNS服务器,直到其中一个使用

由于项目中遇到了这个问题,所以在这里记录一下. 比如:请求到的JSON串: { "msg":"数据获取成功", "success":true, "data":[ { "id":40, "name":"美术", "parentId":4, "photoUrl":"art@2x.png", "enabl

DNS dns是互联网中最核心的带层级的分布式系统,负责把域名解析成ip,把IP解析出域名,以及宣告邮件路由信息等等,使得使用域名访问网站,收发邮件成了可能. bind(berkeley Internet Name Domain) 是流行与linux上的域名解析服务. 禁用权威域名服务器递归解析 首先解析下什么是递归解析和迭代解析,本人也经常搞混,但是还得记下来,在了解递归和迭代之前,先聊下下DNS的组成部分. 1 DNS的组成 共两部分 域名服务器:提供域名解析的软件,默认监听udp,tcp

DNS(Domain Name System,域名系统)也许是我们在网络中最常用到的服务,它把容易记住的域名,如 www.google.com 翻译成人类不易记住的IP地址,如 173.194.127.132,以便在方便人类输入的基础上让计算机能够精确地在网络中找到目标机器.dig(Domain Information Groper)是一个比较常用的 dns 分析及调试工具,一般 Linux 和 Mac 都已默认安装.本文将基于 dig 的使用解释 dns 的基本知识. 解析 如果我们想知道 w

11.3.7 DNS递归解析原理 “递归解析”(或叫“递归查询”,其实意思是一样的)是最常见,也是默认的解析方式.在这种解析方式中,如果客户端配置的本地名称服务器不能解析的话,则后面的查询全由本地名称服务器代替DNS客户端进行查询,直到本地名称服务器从权威名称服务器得到了正确的解析结果,然后由本地名称服务器告诉DNS客户端查询的结果. 1.    DNS递归解析基本流程 在这个查询过程中,一直是以本地名称服务器为中心的,DNS客户端只是发出原始的域名查询请求报文,然后就一直处于等待状态的,直到本

json和xml都是用来进行数据的传输和交换的,是目前用来传输数据用的最多的两种技术,下面我们分别来认识一下它们及其解析过程 一.json 1.json简介 JSON是一种基于文本的轻量级数据交换格式,源自JavaScript,用于Web服务和其他连接的应用程序,易于人阅读和编写, 同时也易于机器解析和生成 JSON是存储和交换文本信息的语法,类似XML JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Pe

概述 发起一个http请求的过程就是建立一个socket通信的过程. 我们可以模仿浏览器发起http请求,譬如用httpclient工具包,curl命令等方式. curl "http://www.baidu.com"  返回页面数据 curl -I "http://www.baidu.com" -I查看http响应头的信息 curl -I "http://www.baidu.com" -H "Cookie=......; Accept-

HandlerAdapter初始化时,主要是进行注解解析器初始化注册;返回值处理类初始化;全局注解@ControllerAdvice内容读取并缓存. 目录: 注解解析器初始化注册:@ModelAttribute(往model中添加属性) 注解解析器初始化注册:@InitBinder(用于注册校验器,参数编辑器等) 返回值处理returnValueHandlers初始化 全局的@ControllerAdvice注解使用类的@ModelAttribute 和 @InitBinder信息读取并缓存 注

如下使用xml.etree.ElementTree模块来解析XML文件.ElementTree模块中提供了两个类用来完成这个目的: ElementTree表示整个XML文件(一个树形结构) Element表示树中的一个元素(结点) 我们操作如下XML文件:migapp.xml 我们可以通过如下方式导入ElementTree模块: import xml.etree.ElementTree as ET 或者也可以仅导入parse解析器: from xml.etree.ElementTree impo

1.搭建基本DNS服务器 pc7: 1.1 安装软件包 ]# yum -y install bind-chroot bind bind         //域名服务包 bind-chroot  //提供虚拟根支持,牢笼政策 1.2 修改配置文件 ]# cp -p /etc/named.conf /etc/named.conf.bak ]# vim /etc/named.conf options { directory  "/var/named"; #指定地址库文件存放位置 }; zon

lxml 简介 Python 从来不出现 XML 库短缺的情况.从 2.0 版本开始,它就附带了 xml.dom.minidom 和相关的 pulldom 以及 Simple API for XML (SAX) 模块.从 2.4 开始,它附带了流行的 ElementTree API.此外,很多第三方库可以提供更高级别的或更具有 python 风格的接口. 尽管任何 XML 库都足够处理简单的 Document Object Model (DOM) 或小型文件的 SAX 解析,但开发人员越来越多碰

一.背景 获取数据中以“|”作为字段间的分隔符,但个别字段中数据也是以“|”作为分隔符.因此,在字段提取时需要保护数据完整性. 二.实现 1.数据以“|”分隔,可以采用递归方式迭代解析.通过尾递归方式降低运行风险: 2.尾递归中使用模式匹配: 3.解析时,根据separator做遍历,“‘”和“’”(一对引号之间的数据作为一个整体cell),引号前数据位head(即使为空,也可以),cell后的数据由下一次迭代解析,则整个结构为:result+head+cell(引号间的数据)+(head+ce

相关学习资料 http://baike.baidu.com/link?url=77B3BYIuVsB3MpK1nOQXI-JbS-AP5MvREzSnnedU7F9_G8l_Kvbkt_O2gKqFw7vm http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc1035.txt http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc3596.txt http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc2782.txt http://www.rfc-edito

http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3828927.html 相关学习资料 http://baike.baidu.com/link?url=77B3BYIuVsB3MpK1nOQXI-JbS-AP5MvREzSnnedU7F9_G8l_Kvbkt_O2gKqFw7vm http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc1035.txt http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc3596.txt http://www.rf

MapReduce采用Master/Slave的架构,其架构图如下: 它主要有以下4个部分组成: 1)Client 2)JobTracker JobTracke负责资源监控和作业调度.JobTracker 监控所有TaskTracker 与job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点:同时,JobTracker 会跟踪任务的执行进度.资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务调度器,而调度器会在资源出现空闲时,选择合适的任务使用这些资源.在Hadoop 中,任务调度器是一个可插拔的模

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu

一.Hadoop概述 hadoop由两部分组成.各自是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce.当中.分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储.而MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算. 2.在Hadoop 中,MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块,用户可依照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统,然后经过简单的配置后.存储在该文件系统上的数据便 能够被MapReduce处理. Hadoop 默认使用的分布式文件系

1.概要 从用户在浏览器输入域名开始,到web页面加载完毕,这是一个说复杂不复杂,说简单不简单的过程,下文暂且把这个过程称作网页加载过程.下面我将依靠自己的经验,总结一下整个过程.如有错漏,欢迎指正. 阅读本文需要读者已有一定的计算机知识,了解TCP.DNS等. 2.分析 众所周知,打开一个网页的过程中,浏览器会因页面上的css/js/image等静态资源会多次发起连接请求,所以我们暂且把这个网页加载过程分成两部分: html(jsp/php/aspx) 页面加载(假设存在简单的Nginx负载均

概述 发起一个http请求的过程就是建立一个socket通信的过程. 我们可以模仿浏览器发起http请求,譬如用httpclient工具包,curl命令等方式. curl "http://www.baidu.com"  返回页面数据 curl -I "http://www.baidu.com" -I查看http响应头的信息 curl -I "http://www.baidu.com" -H "Cookie=......; Accept-

刚开始写这篇文章还是挺纠结的,因为网上搜索“从输入url到页面展示到底发生了什么”,你可以搜到一大堆的资料.而且面试这道题基本是必考题,二月份面试的时候,虽然知道这个过程发生了什么,不过当面试官一步步追问下去的,很多细节就不太清楚了. 最近刚好也在看http协议相关的东西,所以想对这个话题来个深入的总结,本文的目的是通过输入url之后发生的事情来做知识的总结和扩展.所以文章可能会很杂. 总的过程大概如下: 1.输入地址 当我们开始在浏览器中输入网址的时候,浏览器其实就已经在智能的匹配可能得 ur