Python-Crawler-Praxis
Einige Beschwerden
Dies ist das erste Mal, dass ich wirklich angefangen habe, einen technischen Blog zu schreiben. Ich dachte immer, dass meine Fähigkeiten nicht gut genug wären, um einen Blog zu schreiben , und dann habe ich mich nicht getraut zu schreiben alle.
Das Thema dieses Mal heißt PythonBest Practices für Crawler. Lassen Sie uns zunächst darüber sprechen, warum wir über Crawler schreiben sollten. Weil mir die Sprache Python sehr gut gefällt, sie ist einfach, unglaublich leistungsstark und sehr einfach zu bedienen. Wenn Leute Python erwähnen, denken sie immer zuerst an Crawler, deshalb habe ich beschlossen, mein Wissen über Crawler mit allen zu teilen. Der Grund, warum ich es „Best Practices“ genannt habe, liegt daran, dass ich als reiner Anfänger langsam herangewachsen bin. Ich denke, jeder hat die gleiche Erfahrung, das heißt, wann immer er auf einen technischen Wissenspunkt stößt, der ihn interessiert, hofft er auf ein sehr systematisches und grundlegendes Einführungs-Tutorial, damit er wirklich in dieses Gebiet einsteigen kann. Leider gibt es jedoch solche Technologie-Blogs sind immer so tiefgreifend, dass diese Neulinge ohne Grundlage in unendlichem Schmerz umherwandern und lesen wollen, aber nicht verstehen können. Für diese großen Götter ist das sicherlich gut. Aber es ist zu unfreundlich für Anfänger oder Leute, die über gute Grundlagen verfügen, sich aber in der Branche nicht auskennen.
Best-Practice-Prozess
Als ich zum ersten Mal Crawler lernte, war es für mich ziemlich schmerzhaft, da es keine systematischen Tutorials gab und ich nur aus verstreuten Blogs nacheinander lernen konnte. Deshalb möchte ich nicht, dass ein Haufen Neulinge wie ich die gleiche Erfahrung macht. Basierend auf meiner eigenen Erfahrung habe ich meine Best-Practice-Prozesse zusammengefasst:
Konfigurieren Sie, was Sie brauchen Umgebung (ps: Das verblüfft hier immer viele Anfänger)
Umfassendes Verständnis der Demo
-
Imitieren Sie die Demo, um Ihre eigene durchzuführen üben
Selbsterforschung und Erweiterung von Inhalten, um die eigenen Ziele zu erreichen
Was wir lernen müssen, ist nicht nur ProgrammierenTechnologie, einschließlich des Denkmodus zur Problemlösung, der auch im Mittelpunkt unseres Lernens steht.
PS: Ich bin kein großer Meister. Wenn Sie also Einwände haben, können Sie den oben genannten Prozess ignorieren. Jeder hat seine eigene Art zu lernen.
Praktische Inhalte
Das Folgende sind die praktischen Inhalte zum Thema:
Crawler-bezogenes Wissen, einschließlich grundlegender Crawler und Dinge wie Pyspider Die Verwendung des Frameworks
Erweiterter Crawler, einschließlich der Verwendung von Selen zur Simulation von Benutzern und der Verwendung von Multiprozessen im Crawler
Einfaches Datenverarbeitungswissen, da viele Menschen nicht wissen, was sie mit den Daten anfangen sollen
Verwenden Sie einige Diagramm-Plug-Ins, um statistische Daten in Form von Diagrammen anzuzeigen
EinfachDjangoWebsite-Erstellungswissen (wie man Daten anzeigt)
ps: In diesem Blog wird nicht über Python-bezogenes Wissen gesprochen Ich habe einige Kenntnisse über Python-Syntax usw. Ich weiß noch nicht viel darüber, daher empfehle ich Ihnen, Liao Xuefengs Python zu lesen
Nachdem Sie dieses Thema gelesen haben, sollten Sie wissen, wie man Crawler schreibt und wie man das Crawler-Framework verwendet , wie man einfache Datenanalysen und Statistiken durchführt, wie man Diagramme auf der Grundlage statistischer Informationen erstellt und wie man eigene Diagramme einfügt, werden auf der Website angezeigt. Das ist unser oberstes Ziel.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Crawler-Praxis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
