nodejs高并发大流量的设计实现,控制并发的三种方法eventproxy.async.mapLimit.async.queue控制并发Node.js是建立在Google V8 JavaScript引擎之上的网络服务器框架,允许开发者能够用客户端使用的语言JavaScript在服务器端编码.----------------node.js优缺点:优点: 高并发,io密集型处理, 可以作为单页面应用,便于爬虫抓取.缺点:不适合cpu计算密集型, 对关系数据库支持不好 nodejs高并发大流量的设计实

python链家网二手房异步IO爬虫,使用asyncio.aiohttp和aiomysql 很多小伙伴初学python时都会学习到爬虫,刚入门时会使用requests.urllib这些同步的库进行单线程爬虫,速度是比较慢的,后学会用scrapy框架进行爬虫,速度很快,原因是scrapy是基于twisted多线程异步IO框架. 本例使用的asyncio也是一个异步IO框架,在python3.5以后加入了协程的关键字async,能够将协程和生成器区分开来,更加方便使用协程. 经过测试,平均1秒可以爬

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上篇文章消息队列那么多,为什么建议深入了解下RabbitMQ?我们讲到了消息队列的发展史: 并且详细介绍了RabbitMQ,其功能也是挺强大的,那么,为啥又要搞一个RocketMQ出来呢?是重复造轮子吗?本文我们就带大家来详细探讨RocketMQ究竟好在哪里. RocketMQ是一个分布式消息中间件,具有低延迟.高性能和可靠性.万亿级别的容量和灵活的可扩展性.它是阿里巴巴于2012年开源的第三代分布式消息中间件. 随着阿里巴巴的电商业务不断发展,需要一款更高性能的消息中间件,RocketMQ就是

一.node是如何处理web请求的 浏览器中的js是单线程的,node也是单线程的.这个单线程相当于一个大管家,一切大小事务都要经过他的手才能办成,它总是把IO任务放入到任务池中. 虽然说是单线程,但是node也有一个线程池专门负责执行任务池中的任务,它们把任务完成之后会告知主线程以接下来利用CPU完成处理. 关键在于理清哪些任务是主线程做的,哪些任务是线程池做的. 对于IO操作(例如文件读取.数据库读取.网络请求等),基本全部是线程池完成的(IO操作也有阻塞式的写法):对于计算任务,都是主线程

看了一遍又一遍Node.js但是没过多久就又忘了,总想找点东西来练练手,就发现B站首页搜索框旁边的GIF图特别有意思,想着是不是可以写一个小Node.js项目把这些图全部扒下来,于是带着复习.预习与探索的姿态就开始吧~ 步骤记录 爬取目标 B站首页右上角搜索框下面的GIF图片 初步流程图 初步流程图 一开始的想法很单纯,既然 每次刷新首页都会随机得到一张GIF动图,这些动图的url地址都没有规律可循,但我可以不断去请求首页URL并将目标图片的地址和标题扒下来,再次请求图片存在本地就好了,再考虑上

转自:http://www.runoob.com/nodejs/nodejs-tutorial.html Node.js 异步编程的直接体现就是回调. 异步编程依托于回调来实现,但不能说使用了回调后程序就异步化了. 回调函数在完成任务后就会被调用,Node 使用了大量的回调函数,Node 所有 API 都支持回调函数. 例如,我们可以一边读取文件,一边执行其他命令,在文件读取完成后,我们将文件内容作为回调函数的参数返回.这样在执行代码时就没有阻塞或等待文件 I/O 操作.这就大大提高了 Node

以前一直听说有爬虫这种东西,稍微看了看资料,貌似不是太复杂. 正好了解过node.js,那就基于它来个简单的爬虫. 1.本次爬虫目标: 从拉钩招聘网站中找出“前端开发”这一类岗位的信息,并作相应页面分析,提取出特定的几个部分如岗位名称.岗位薪资.岗位所属公司.岗位发布日期等.并将抓取到的这些信息,展现出来. 初始拉钩网站上界面信息如下: 2.设计方案: 爬虫,实际上就是通过相应的技术,抓取页面上特定的信息. 这里主要抓取上图所示岗位列表部分相关的具体岗位信息. 首先,抓取,就得先有地址url:

异步IO     在操作系统中,程序运行的空间分为内核空间和用户空间.我们常常提起的异步I/O,其实质是用户空间中的程序不用依赖内核空间中的I/O操作实际完成,即可进行后续任务. 同步IO的并行模式 多线程单进程 多线程的设计之处就是为了在共享的程序空间中,实现并行处理任务,从而达到充分利用CPU的效果.多线程的缺点在于执行时上下文交换的开销较大,和状态同步(锁)的问题.同样它也使得程序的编写和调用复杂化. 单线程多进程     为了避免多线程造成的使用不便问题,有的语言选择了单线程保持调用简单

抓取目标:就是我自己的博客:http://www.cnblogs.com/ghostwu/ 需要实现的功能: 抓取文章标题,超链接,文章摘要,发布时间 需要用到的库: node.js自带的http库 第三方库:cheerio,这个库就是用来处理dom节点的,他的用法几乎跟jquery用法一模一样,所以有了这个利器,写一个爬虫就非常简单 准备工作: 1,npm init --yes 初始化package.json 2,安装cheerio:npm install cheerio --save-dev

Node.js的异步I/O通过事件循环的方式实现.其中异步I/O又分磁盘I/O和网络I/O.在磁盘I/O的调用中,当发起异步调用后,会将异步操作送进libuv提供的队列中,然后返回.当磁盘I/O执行完成之后,会形成一个事件,事件循环的过程中发现该事件后,会将其消费.消费过程就是将得到的数据和传入的回调函数执行. 网络I/O与磁盘I/O的差异在于它不需要线程池来进行处理,而是在每次时间循环的过程中通过IOCP/epoll/kqueue/event ports来获取网络I/O的 事件队列. 摘自:<

引子 最近折腾node,最开始像无头苍蝇一样到处找资料,然而多数没什么卵用,都在瞎比比.在一阵瞎搞后,我来分享一下初步学习node的三个过程: 1 撸一遍NODE入门,对其有个基本的了解: 2 撸一遍cnode.js社区管理员写的包教不包会node课程,内容量相对于 NODE入门多了很多,特别是这个可能更注重实际项目的构建方式. 3 通读一遍朴灵的<node.js深入浅出>,配合着api一起看(还在继续..药不能停). 尽看书总是有一种茫然不知所措的感觉,就像手中有一把锋利的钢刀,却不知该如何

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在初步学习了node.js之后,我发现他的时序问题我一直都很模糊不清,所以我专门学习了一下这一块. 首先我们来形象地理解一下进程和线程: 进程:CPU执行任务的模块.线程:模块中的最小单元. 例如:cpu比作我们每个人,到饭点吃饭了.可以点很多菜(cpu中的进程):宫保鸡丁,鱼香肉丝,酸辣土豆丝.每样菜具体包含了哪些内容(cpu每个进程中的线程):宫保鸡丁(详情:黄瓜.胡萝卜.鸡肉.花生米).而详情构成了宫保鸡丁这道菜,吃了以后不饿.就可以干活了,cpu中的进程里的线程也是同理.当线程完成自己的

回调 异步编程依托于回调来实现,但不能说使用了回调后程序就异步化了 function heavyCompute(n, callback) { var count = 0, i, j; for (i = n; i > 0; --i) { for (j = n; j > 0; --j) { count += 1; } } callback(count); } heavyCompute(10000, function (count) { console.log(count); }); console

最近因为剧荒,老大追了爱奇艺的一部网剧,由丁墨的同名小说<美人为馅>改编,目前已经放出两季,虽然整部剧槽点满满,但是老大看得不亦乐乎,并且在看完第二季之后跟我要小说资源,直接要奔原著去看结局-- 随手搜了下,都是在线资源,下载的话需要登录,注册登录好麻烦,写个爬虫玩玩也好,于是动手用 node 写了一个,这里做下笔记 工作流程 获取 URLs 列表(请求资源 request 模块) 根据 URLs 列表获取相关页面源码(可能遇到页面编码问题,iconv-lite 模块) 源码解析,获取小说信息

异步操作 Node采用V8引擎处理JavaScript脚本,最大特点就是单线程运行,一次只能运行一个任务.这导致Node大量采用异步操作(asynchronous opertion),即任务不是马上执行,而是插在任务队列的尾部,等到前面的任务运行完后再执行. 由于这种特性,某一个任务的后续操作,往往采用回调函数(callback)的形式进行定义. var isTrue = function(value, callback) { if (value === true) { callback(nul

公司有过一个需求,需要拿一个网页的的表格数据,数据量达到30w左右:为了提高工作效率. 结合自身经验和网上资料.写了一套符合自己需求的nodejs爬虫工具.也许也会适合你的. 先上代码.在做讲解 'use strict'; // 引入模块 const superagent = require('superagent'); const cheerio = require('cheerio'); const Excel = require('exceljs'); var baseUrl = '';

为什么用web.py? python的web框架有很多,比如webpy.flask.bottle等,但是为什么我们选了webpy呢?想了好久,未果,硬要给解释,我想可能原因有两个:第一个是兄弟项目组用webpy,被我们组拿来主义,直接用了:第二个是我可能当时不知道有其他框架,因为刚工作,知识面有限.但是不管怎么样,webpy还是好用的,所有API的URL和class在一个文件中进行映射,可以很方便地查找某个class是为了哪个API服务的.(webpy的其中一个作者是Aaron Swartz,这

图片下载爬虫分两部分:爬页面和下载图片. 爬页面时先看网址是https还是http的,然后选择不同的内置对象: 其次看编码,如果是charset=gb2312的网页就需要iconv帮忙转码,好在大部分都是utf8了这步多数可以省却,之后输出页面代码看看,不乱码就可以进行分析了: 有时候网页使用gzip编码压缩了(网页头字段Content-Encoding是gzip),这时必须用zlib解码再读取: 接下来用cheerio分析页面,用的是和jQuery相似的语法,分析出图片地址和下一页地址就完成任

var proxy = new EventProxy();var status = "ready";var select = function(callback){ proxy.once("selected",callback); if(status == "ready"){ status = "pending"; db.select("SQL", function(results){ proxy.emit