一:业务需求  用户名存储之前进行去重判断 方法一:使用redis的set集合进行去重判断 keys * 查看所有的键 type 键名 查看对应的数据类型 sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素 smember set 查看键名为set的集合所有的成员 sadd set a    返回一个值  插入存在的数据 sadd set d    返回一个值  插入不存在的数据 使用python操作redis数据库 import redis class Redis_Filter(ob

BloomFilter算法及其适用场景 BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据,利用位数组来简洁的表示一个集合,并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合.因为基于Hash来计算数据所在位置,所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的.因为存储简洁,这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据.那么,还有这种时间和空间两全其美的算法?当然不是,BloomFilter正是它的高效(使用Hash)带来了它的判断不一定是正确的,也就是说准确率不是100

背景 公司有一个业务场景,数据库的修改需要同步到Elasticsearch里,但是该场景的修改频率有点高,经常会出现一条记录短时间内多次的变化,如果每次变化都作为一次ES同步任务,那ES肯定是受不住的. 思路 通过估算请求规模,主要有如下2方面的解决思路: 高频变化去重:因为同一条记录短时间内多次变化,其实同步一次最终的状态即可,所以可以考虑牺牲一定的实时性,在一定时间窗口内做变化通知的去重. 批量导入:每条记录变化作为独立请求推送给ES,实际上远不如多条记录批量推送ES的吞吐要高. 方案 在线

# -*- coding: utf-8 -*- import redisfrom constant import redis_ip, redis_db, redis_pw, logger, redis_zset_clean_date, redis_zset_name, \ move_file_lm pool = redis.ConnectionPool(host=redis_ip, db=redis_db, password=redis_pw)# pool = redis.ConnectionP

这2天遇到一个问题,之前调试的时候爬取了一些数据,结果第二天重新调试的时候发现爬虫很快结束,而且还没有报错.后来从日志里看到这个: no more duplicates will be shown (see DUPEFILTER_DEBUG to show all duplicate 这句就是在get第一个链接后出现的日志,大概意思就是“不会重复出现”,所以我猜想可能是因为redis自带了去重的机制,所以已经爬取的内容不会重新去爬 后来我去百度解决方案.首先,有人说在setting里把SCHED

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

问题1:哨兵模式下客户端应该连接哪个redis-server? 问题2:集群模式下为什么会有MOVED error Redis Java客户端介绍 已有的客户端支持 Redis Java客户端有很多的开源产品比如Redission.Jedis.lettuce 差异 Jedis是Redis的Java实现的客户端,其API提供了比较全面的Redis命令的支持:Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构,和Jedis相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序.事务.管道.分区等Red

String 这应该是应用最广泛的了,简单的 key-value 类型.value 不仅可以是 String,也可以是数字.还可以享受 Redis 的定时持久化(可以选择 RDB 模式或者 AOF 模式),操作日志及 Replication 等功能. Set 利用 Redis 提供的 Set 数据结构,可以存储一些集合性的数据.Redis 非常人性化的为集合提供了求交集.并集.差集等操作. Set 和 String 是在广告系统中使用最广泛的redis数据结构. List Hash Sorted

1 .在项目中缓存是如何使用的? 2.为啥在项目里要用缓存呢? 用缓存,主要用途,高性能和高并发 高性能: 场景举例:假如有这么一个操作,用户发起请求,操作数据库,查出结果,耗时600ms,然后这个结果,在一段时间内都不会改变,或者说改变了也不用立即向用户反馈,那么这个时候就可以用缓存了,把查出来的结果直接放到缓存里,下次再有人来请求,就直接在缓存里通过key value键值对给到用户,性能提高! 简单的说就是,把一个复杂耗时的操作的结果,后面不怎么需要改变的结果,但是有很多的读取操作,就可以使

---------------------------------------------------摆脱穷人思维 <五> :拓展自己的视野,适当做一些眼前''无用''的事情,防止进入只关注当下的''管窥''状态,建立长远规划的战略. 一 scrapy框架简介 1 介绍 (1) 什么是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,非常出名,非常强悍.所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能(高性能异步下载,队列,分布式,解析,持久化等)的具有很强通用性的项目

scrapy-redis 简介 scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件,用于scrapy项目的分布式开发和部署. 特征 分布式爬取 可以启动多个spider工程,相互之间共享单个redis的requests队列.最适合广泛的多个域名网站的内容爬取. 分布式数据处理 爬取到的scrapy的item数据可以推入到redis队列中,这意味着你可以根据需求启动尽可能多的处理程序来共享item的队列,进行item数据持久化处理 Scrapy即插即用组件 Scheduler调度

目录 # 1. 为什么要爬虫? 2. 什么是爬虫? 3. 爬虫如何抓取网页数据? # 4. Python爬虫的优势? 5. 学习路线 6. 爬虫的分类 6.1 通用爬虫: 6.2 聚焦爬虫: # 1. 为什么要爬虫? "大数据时代",数据获取的方式: 大型企业公司有海量用户,需要收集数据来提升产品体验 [百度指数(搜索),阿里指数(网购),腾讯数据(社交)] 数据管理咨询公司: 通过数据团队专门提供大量数据,通过市场调研,问卷调查等 政府/机构提供的公开数据 中华人民共和国统计局 Wo

利用 redis 数据库,做 request 队列,去重,多台数据共享, scrapy 调度 基于文件每户,默认只能在单机运行, scrapy-redis 默认把数据放到 redis 中,实现数据共享, 安装: pip install scrapy-redis 命令与 scrapy 没有不同 在该文件下导入 scrapy_redis 在配置文件中添加内容 1(必须). 使用了scrapy_redis的去重组件,在redis数据库里做去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_re

一 scrapy框架简介 1 介绍 (1) 什么是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,非常出名,非常强悍.所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能(高性能异步下载,队列,分布式,解析,持久化等)的具有很强通用性的项目模板.对于框架的学习,重点是要学习其框架的特性.各个功能的用法即可. Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Scra

一.RabbitMQ 队列 在生产者消费模型中,比如去餐馆吃饭的例子.生产者相当于厨师,队列相当于服务员,消费者就是你. 我们必须通过服务员,才能吃饭! 如果队列满了,队列会一直hold住.必须让消费者,获取一个,队列才能解除hold状态. 队列本身就有一个锁,保证数据安全 举例: import queue q = queue.Queue(maxsize=10) q.put(10) q.put(8) q.put(6) print(q.get()) print(q.get()) print(q.g

5.爬虫系列之scrapy框架   一 scrapy框架简介 1 介绍 (1) 什么是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,非常出名,非常强悍.所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能(高性能异步下载,队列,分布式,解析,持久化等)的具有很强通用性的项目模板.对于框架的学习,重点是要学习其框架的特性.各个功能的用法即可. Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从

一,保存logging 信息 # 保存log信息的文件名 LOG_LEVEL = "INFO" LOG_STDOUT = True LOG_ENCODING = 'utf-8' # 路径 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))) LOG_FILE = os.path.dirname(__file__) + "/SHANGSHIYAOPINGMULU_error.log" 二,禁止重定向 R

scrapy——7 什么是scrapy-redis 怎么安装scrapy-redis scrapy-redis常用配置文件 scrapy-redis键名介绍 实战-利用scrapy-redis分布式爬取用药助手网站 实战-利用scrapy-redis分布式爬取Boss直聘网站 如何使用代理 什么是scrapy-redis-->简介 scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件,用于scrapy项目分布式开发和部署 特征: 分布式爬取 你可以启动多个spider工程,相互之

能够利用redis缓存数据库的优点去重来避免数据的大面积冗余 1.首先就是要创建猫眼爬虫项目 2.进入项目内部创建一个爬虫文件 创建完文件之后就是要爬取的内容,我这边以爬取猫眼电影的title和link为例(这个完全看个人你可以先去写爬虫,然后再来写items文件) 3.编写item文件 class MaoyanTestItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() t

scrapy是一个python爬虫框架,爬取的效率极高,具有高度的定制性,但是不支持分布式.而scrapy-redis是一套基于redis库,运行在scrapy框架之上的组件,可以让scapy支持分布式策略 Slaver端共享Master端redis数据库里的item 队列.请求队列和请求指纹集合. 选择redis数据库的原因: redis支持主从同步,而且数据都是缓存在内存中的,所以基于redis的分布式爬虫,对请求和数据的高频率读取效率都非常高 scrapy-redis和scrapy的关系就