借助 scrapy-redis 实现 scrapy 分布式爬虫

最原始的 Scrapy 项目是只能将爬虫部署到单机上,如果要实现分布式爬虫就需要手动去维护一个待抓取的列表,那么 scrapy-redis 项目就是这样一个存在。 特性: 分布式抓取,可以部署多个 spider 实例,共享同一个 redis 队列 分布式后处理,抓取的内容会放到一个队列中,这样就意味可以开启足够多的实例来处理结果 提供了即插即用的组件,包括定时,去重,等等 Scrapy 的局限 Scrapy 已经能够满足大部分爬虫的需要,但是有一些场景 Scrapy 并不适用。 对于页面数量比较少的站点,并不需要 Scrap Read more ...


Linux 安装 VMware workstation 12

VMware Workstation 12 虚拟机,适用于 RHEL/CentOS 7, Fedora 20-24, Debian 7-9, Ubuntu 16.04-14.14 and Linux Mint 17-18. Prerequisites 确保系统 64 位 VMware 12 不支持 32 位 CPU 确保有 root 权限 安装 更新 apt-get update && apt-get upgrade # On Debian Systems 下载 wget 'http://www.vmwa Read more ...


在 Python 中使用 redis 作为任务队列 Python RQ 使用

在学习 Flask 时接触 flask-rq2,然后知道了 python-rq 因为之前使用过 Celery ,所以对 python-rq 倒也没有多大的困惑。因为 python-rq 只依赖于 redis,相较于 Celery 轻量很多,如果在 Flask 中不需要非常繁重的后台任务队列(比如只有发送注册邮件任务)可以考虑使用 python-rq,毕竟有 flask-rq2 为 Flask 度身定做,结合 Flask 要比 Celery 容易很多。 RQ (Redis Queue) is a simple Python library for Read more ...

2017-04-25 python , redis , queue , python-rq , flask-rq2

每天学习一个命令:tcpdump 命令行下抓包

tcpdump 是一个运行在命令行下的抓包工具,如果想知道网络中有什么在流通,那么 tcpdump 就是一个很好的工具。它允许用户拦截和显示发送或收到过程中网络连接到该计算机的 TCP/IP 和其他数据包。tcpdump 适用于大多数的类 Unix 系统操作系统(如 Linux,BSD 等)。类 Unix 系统的 tcpdump 需要使用 libpcap 这个捕捉数据的库就像 Windows 下的 WinPcap。 tcpdump 可以识别的协议有: ARP RARP ICMP TCP UDP IP IPv6 App Read more ...

2017-04-23 tcpdump , linux , network

Scrapy 学习笔记及简单使用

Scrapy 是纯 Python 实现的爬虫框架(scraping and crawling framework),可以非常轻松地提取网页结构信息。最初设计时 Scrapy 仅仅作为网页抓取工具,但因其功能强大,配置简单,逐渐的被扩大使用范围,也经常被用于以下方面: 数据挖掘 Data Mining 信息处理 information processing 历史信息存储 historical archival 检测及自动化测试 monitoring and automated testing 因为网上的教程已经非常详细了,这里就重点 Read more ...

2017-04-23 scrapy , python , crawler , spider , 学习笔记

使用 pyenv 管理 Python 版本

记录一下使用过程,留备以后使用。 pyenv 是 Python 版本管理工具。 pyenv 可以改变全局的 Python 版本,在系统中安装多个版本的 Python, 设置目录级别的 Python 版本,还能创建和管理 virtual python environments 。所有的设置都是用户级别的操作,不需要 sudo 命令。 pyenv 的一个典型使用场景就是,比如一个老项目需要使用 Python 2.x ,而另一个新项目需要 Python 3.x 。而 virtualenv 主要是用来管理相同版本 Python 不同项目的包的依赖不同的问题, Read more ...

2017-04-22 python , pyenv , 经验总结 , dev

Redis 常用命令

Redis 是典型的 KV 数据库,通常所说的 Redis 数据结构指的是 Value 的数据结构,常用的数据结构有 String, Hash, List, Set, Sorted Set. 前三种类型不用多讲,几乎每种语言都存在,后两种 set 是单纯的集合, Sorted Set 是有序集合,在集合内可以根据 score 进行排序。Redis 的命令不区分大小写,但通常情况下使用大写以示区分。 几个常用网址: https://redis.io/commands https://redis.io/documentation 中文命令 Read more ...


Redis 介绍

Redis (Remote Dictionary Server) 是由 Salvatore Sanfilippo(antirez) 开发的开源数据库,基于内存的 Key-Value 类型的 NoSQL 。目前在 DB Engines Ranking K-V 数据库中排行第一 1。 Redis 是 REmote DIctionary Server 远程字典服务的缩写,他以字典结构存储数据,并允许其他应用通过 TCP 协议来读写字典中的内容。 Redis 支持很多的特性: 所有数据存放在内存中 支持数据持久化:AOF 和 RDB 两种类型 Read more ...

2017-04-20 redis , database , nosql , 学习笔记

每天学习一个命令:df 查看磁盘剩余空间

之前也介绍过 di disk information,不过系统默认不带,需要自己安装,如果遇到没有权限安装时,就可以使用 df 来查看当前机器剩余磁盘空间。 df 全称 disk filesystem,用于显示 Linux 系统磁盘利用率,通常也用来查看磁盘占用空间。 命令格式 df [OPTIONS] [FILE] 直接使用不加任何参数会显示所有当前被挂载的文件系统的可用空间。默认会以 1KB 为单位显示。 选项: -a 全部文件系统列表 -h 方便阅读方式显示 -H 等于“-h”,但是计算式,1K=1000 Read more ...

2017-04-12 linux , df , disk , 磁盘空间 , command

Celery 使用介绍

Celery 简单来说就是一个分布式[[消息队列]]。简单、灵活且可靠,能够处理大量消息,它是一个专注于实时处理的任务队列,同时也支持异步任务调度。Celery 不仅可以单机运行,也能够同时在多台机器上运行,甚至可以跨数据中心。 Celery 中比较关键的概念: worker: worker 是一个独立的进程,任务执行单元,它持续监视队列中是否有需要处理的任务; broker: broker 消息传输中间件,任务调度队列,接收生产者发出的消息,将任务存入队列,broker 负责协调客户端和 worker 的沟通。客户端向队列添加消息,bro Read more ...

2017-04-10 celery , python , queue , task , distribution

最近文章

  • Dia 浏览器初体验 很久以前写过一篇 Arc 浏览器初印象, 一晃已经过去了 3 年,Arc 提出来了很多浏览器的创新功能,比如非常抢眼的无地址栏设计,侧边栏 Spaces 独立空间,智能标签页管理,分栏分屏,快捷命令栏,内置应用的迷你预览窗口,内置的白板和笔记等等。在过去的很长一段时间当中, Arc 都是我的备用浏览器,之所以没有成为主力是因为我的很多工作流还依赖于 Chrome 以及 Chrome 下庞大的插件生态。但是 Arc 浏览器的创始人在前段时间宣布了停止更新 ARK,并且推出了一款新的浏览器,All in AI,这款新的浏览器叫做 Dia。
  • Claudia 可视化管理 Claude Code Claudia 是一款专为 Anthropic  的 Claude Code 设计的开源图形用户界面(GUI)桌面应用,可以创建自定义代理,交互式管理,以及在后台运行。它将命令行形式的 Claude Code 转换为直观的可视化操作界面,显著提升了  AI 辅助编程的用户体验。
  • Claude Code Sub Agent 功能说明 Claude Code Sub Agents (子代理) 是 Anthropic 在 Claude Code 工具中推出的一项新功能,允许开发者创建专门的 AI 助手来处理特定类型的编程任务。功能在 v1.0.60 版本中正式发布。
  • 远程控制 Claude Code 让 AI 一刻不停 日常都是在终端里面使用 Claude Code 进行代码的编写,但是因为 Cloud Code 每一次执行都要花费很长的时间等待,那我想着有没有一种方法可以让我们进行远程的控制,比如说在 Cloud Code 完成大段代码的编写之后,即使我们不在电脑旁,我们也可以继续让 Cloud Code 进行下一个需求的编写。
  • 为程序员而设计的屏幕共享服务:Screego 或许你曾经有过这样的经历,你想要把自己的屏幕分享给自己的好友或者是工作伙伴,你会发现自己可能需要打开 Microsoft Teams 或者是 Google Meet,然后使用它内建的屏幕分享的功能来分享自己的屏幕。但是这些工具的话,他们要不就是需要你们共同拥有账号,并且打开可能会有几秒钟的延迟,要不就是他们分享的质量会很差,甚至都无法看清自己的屏幕上的文字或者代码。

赞助