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摘要: 线程总结 常用用法 t.is_alive() Python中线程会在一个单独的系统级别线程中执行(比如一个POSIX线程或者一个Windows线程)这些线程将由操作系统来全权管理。线程一旦启动,将独立执行直到目标函数返回。可以通过查询一个线程对象的状态,看它是否还在执行t.is_alive() t. 阅读全文
posted @ 2019-01-15 19:52 小学弟- 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 并发编程协程之Gevent Gevent官网文档地址:http://www.gevent.org/contents.html 基本概念 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写,直接翻译为协同的例程,一般我们都简称为协程。 在linux系统中,线程就是轻量级 阅读全文
posted @ 2019-01-15 19:47 小学弟- 阅读(436) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: asyncio模块 这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块,python也是在python 3.4中引入了协程的概念。 asyncio 是干什么的? 异步网络操作 并发 协程 python3.0时代,标准库里的异步网络模块:select(非常底层) python3.0时代,第三方异步网络库:T 阅读全文
posted @ 2019-01-15 19:42 小学弟- 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 消息队列介绍、RabbitMQ&Redis的重点介绍与简单应用 消息队列介绍、RabbitMQ、Redis 一、什么是消息队列 这个概念我们百度Google能查到一大堆文章,所以我就通俗的讲下消息队列的基本思路。 还记得原来写过Queue的文章,不管是线程queue还是进程queue他都是一种消息队 阅读全文
posted @ 2019-01-15 19:12 小学弟- 阅读(435) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 爬虫scrapy框架之CrawlSpider 引入 提问:如果想要通过爬虫程序去爬取全站数据的话,有几种实现方法? 方法一:基于Scrapy框架中的Spider的递归爬取进行实现(Request模块递归回调parse方法)。 方法二:基于CrawlSpider的自动爬取进行实现(更加简洁和高效)。 阅读全文
posted @ 2019-01-15 14:00 小学弟- 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: scrapy中selenium的应用 引入 在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候,往往会碰到页面动态数据加载的情况发生,如果直接使用scrapy对其url发请求,是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现,通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据 阅读全文
posted @ 2019-01-15 13:45 小学弟- 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Django的锁和事务 锁 select_for_update(nowait=False, skip_locked=False) 返回一个锁住行直到事务结束的查询集,如果数据库支持,它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。 举个例子: 所有匹配的行将被锁定,直到事务结束。这意 阅读全文
posted @ 2019-01-14 22:10 小学弟- 阅读(418) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: redis 简介 redis是一个基于C写的且开源的基于内存的数据库软件。读写能力强; 第一阶段:单机 1. 安装的两种方式: 包管理器yum安装 源码安装 2. 配置: ################################## NETWORK ##################### 阅读全文
posted @ 2019-01-14 20:47 小学弟- 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memca 阅读全文
posted @ 2019-01-14 18:51 小学弟- 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: numpy介绍 创建numpy的数 一维数组是什么样子 可以理解为格子纸的一行就是一个一维数据 two_arr = np.array([1, 2, 3]) 二维数组什么样子 理解为一张格子纸, 多个一维数组构成一个二维数组 two_arr = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 阅读全文
posted @ 2019-01-11 20:55 小学弟- 阅读(911) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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