自ASP.NET诞生以来,微软提供了不少控制并发的方法,在了解这些控制并发的方法前,我们先来简单介绍下并发! 并发:同一时间或者同一时刻多个访问者同时访问某一更新操作时,会产生并发! 针对并发的处理,又分为悲观并发处理和乐观并发处理 所谓悲观/乐观并发处理,可以这样理解: 悲观者认为:在程序的运行过程中,并发很容易发生滴,因此,悲观者提出了他们的处理模式:在我执行一个方法时,不允许其他访问者介入这个方法.(悲观者经常认为某件坏事会发生在自己身上) 乐观者认为:在程序的运行过程中,并发是很少发生滴

我们在使用百度统计中的SEO建议检查网站时,总是发现“静态页参数”一项被扣了18分,扣分原因是“在静态页面上使用动态参数,会造成spider多次和重复抓取”.一般来说静态页面上使用少量的动态参数的话并不会对spider的抓取造成什么影响,但要是一个网站静态页面上使用的动态参数过多,那么最后就有可能会造成spider多次和重复抓取了. 要解决“在静态页面上使用动态参数,会造成spider多次和重复抓取”这一SEO问题,我们需要用到Robots.txt(机器人协议)来限制百度spider对网站页面的

From : http://developer.51cto.com/art/200904/121739.htm 下面是一个小例程: ﹤?php// 初始化一个 cURL 对象$curl = curl_init(); // 设置你需要抓取的URLcurl_setopt($curl, CURLOPT_URL, 'http://cocre.com'); // 设置headercurl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 1); // 设置cURL 参数,要求结果保存到字符串中还

区别于上篇动态网页抓取,这里介绍另一种方法,即使用浏览器渲染引擎.直接用浏览器在显示网页时解析 HTML.应用 CSS 样式并执行 JavaScript 的语句. 这个方法在爬虫过程中会打开一个浏览器加载该网页,自动操作浏览器浏览各个网页,顺便把数据抓下来.用一句简单而通俗的话说,就是使用浏览器渲染方法将爬取动态网页变成爬取静态网页. 我们可以用 Python 的 Selenium 库模拟浏览器完成抓取.Selenium 是一个用于Web 应用程序测试的工具.Selenium 测试直接运行在浏览

原因: 早期由于搜索引擎蜘蛛的不完善,蜘蛛在爬行动态的url的时候很容易由于网站程序的不合理等原因造成蜘蛛迷路死循环. 所以蜘蛛为了避免之前现象就不读取动态的url,特别是带?的url 解决方案: 1):配置路由 routes.MapRoute("RentofficeList", "rentofficelist/{AredId}-{PriceId}-{AcreageId}-{SortId}-{SortNum}.html", new { controller = &q

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor

最近遇到 NetworkStream.ReadAsync 在 Linux 上高并发读取数据的问题,由此激发了阅读 corefx 中 System.Net.Sockets 实现源码(基于 corefx 2.2)的兴趣. 这篇随笔是阅读 NetworkStream.ReadAsync 相关源码的简单笔记,基于在 Linux 上运行的场景. NetworkStream 继承自 System.IO.Stream ,System.IO.Stream.ReadAsync 方法签名是 public Task<

有些既存的项目把一部分日志信息写入到数据库中了,或者是由于其它的原因我们希望把关系型数据库中的信息读取到 elasticsearch 中.这种情况可以使用 logstash 的 jdbc input 插件从关系型数据库中读取日志数据,然后输出到 elasticsearch 中.本文介绍如何在 windows 系统中配置 logstash 从 SQL Server 数据库中读取数据.说明:演示的环境为 windows server 2016,logstash 的版本为 6.2.4. 关键步骤 本文

glReadPixel 读取数据错误问题 问题:在Android上使用 glReadPixel 读取当前渲染数据,在若干机型(华为P9以及魅族某魅蓝手机)上读取数据失败,glGetError() 没有抓到错误,但是获取到的数据有误,如果将获取到的数据保存成为图片,得到的图片为黑色. 面对这个问题束手无策,检查不出任何glError,而且在主流手机上表现正常,查了一下glReadPixel的通常用法,发现他们在 glDrawArrays() 之后调用.我这边的用法,在Android平台,为了提高效

摘抄至http://blog.jobbole.com/46673/ 随着BIG DATA大数据概念逐渐升温,如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前.如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集.如何快速把不规则页面结构化并存储.如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集.这篇文章结合我们自身项目经验谈一下. 我们来看一下作为人是怎么获取网页数据的呢? 1.打开浏览器,输入网址url访问页面内容.2.复制页面内容的标题.作者.内容.3.存储到文本文件或者excel. 从技术角度来说整个过程

HTTPS数据包抓取的可行性分析 相信只要是从事软件开发, 多多少少都会涉及到数据包的抓取.常见的有网页数据抓取(即网页爬虫),应用程序数据包抓取等.网页数据抓取比较简单, 在chrome下可以非常方便的分析网页结构和数据请求:而应用程序数据包的抓取则相对复杂些, 通常需要配置代理软件.常用的代理软件有paros, mitmproxy, honeyproxy等.若是你的路由器支持, 你甚至可以直接在电脑上使用wireshark捕捉其他ip的数据包. paros 是一种轻量型的数据包抓取软件, 自

首先从标题说起,为啥说抓取网站数据不再难(其实抓取网站数据有一定难度),SO EASY!!!使用Fizzler全搞定,我相信大多数人或公司应该都有抓取别人网站数据的经历,比如说我们博客园每次发表完文章都会被其他网站给抓取去了,不信你们看看就知道了.还有人抓取别人网站上的邮箱.电话号码.QQ等等有用信息,这些信息抓取下来肯定可以卖钱或者干其他事情,我们每天都会时不时接到垃圾短信或邮件,可能就这么回事了,有同感吧,O(∩_∩)O哈哈~. 本人前段时间了写了两个程序,一个程序是抓取某彩票网站的数据(双

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

1. B站博人传评论数据爬取简介 今天想了半天不知道抓啥,去B站看跳舞的小姐姐,忽然看到了评论,那就抓取一下B站的评论数据,视频动画那么多,也不知道抓取哪个,选了一个博人传跟火影相关的,抓取看看.网址: https://www.bilibili.com/bangumi/media/md5978/?from=search&seid=16013388136765436883#short 在这个网页看到了18560条短评,数据量也不大,抓取看看,使用的还是scrapy. 2. B站博人传评论数据案例-

1. 36氪(36kr)数据----写在前面 今天抓取一个新闻媒体,36kr的文章内容,也是为后面的数据分析做相应的准备的,预计在12月底,爬虫大概写到50篇案例的时刻,将会迎来一个新的内容,系统的数据分析博文,记得关注哦~ 36kr 让一部分人先看到未来,而你今天要做的事情确实要抓取它的过去. 网址 https://36kr.com/ 2. 36氪(36kr)数据----数据分析 36kr的页面是一个瀑布流的效果,当你不断的下拉页面的时候,数据从后台追加过来,基于此,基本可以判断它是ajax异

基本思路:在登录状态下,打开首页,利用高级搜索框输入需要查询的条件,点击搜索链接进行搜索.如果数据有多页,每页数据是20条件,读取页数 然后循环页数,对每页数据进行抓取数据. 在实践过程中发现一个问题,利用IE驱动,在利用高级搜索后,抓取数据时,抓取不到,只能抓取第一条数据,其它的数据是空的,很奇怪,不知道什么原因,后来用phantomjs就可以抓取到,但是用phantomjs又出现一个问题是,高级搜索链接死活找不到,因此也就没有办法进行高级搜索了,但是利用IE驱动就可以.基于这种情况,就利用I

这里不讨论webbrowse方式了 .直接采用indy的 idhttp  Get post 可以很方便的获取网页数据. 但如果要抓取大量数据 程序稳定运行不崩溃就不那么容易了.这几年也做了不少类似工具 总结了几点 好记性不如烂笔头. 内存泄露 获取页面文本 少不了用到html解析 具体到delphi 估计采用mshtml htmltotext 方法的不少,这个方案再大数据量时就会内存溢出 导致程序崩溃,而这并不是每个程序员都知道.解决的方案:采用自己的html解析类 这里我要感谢 武稀松(csd

数据来源:数据挖掘入门与实战  公众号: datadw scrapy_jingdong[9]- 京东爬虫.基于scrapy的京东网站爬虫,保存格式为csv.[9]: https://github.com/taizilongxu/scrapy_jingdong QQ-Groups-Spider[10]- QQ 群爬虫.批量抓取 QQ 群信息,包括群名称.群号.群人数.群主.群简介等内容,最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件.[10]: https://github.com/casparts

使用python和tableau对数据进行抓取及可视化 本篇文章介绍使用python抓取贷款及理财平台的数据,并将数据拼接和汇总.最终通过tableau进行可视化.与之前的python爬虫文章 不同之处在于之前是一次性抓取生产数据表,本次的数据需要每天重复抓取及存储,并汇总在一起进行分析和可视化. 开始前的准备工作 开始之前先导入所需使用的库文件,各个库文件在整个抓取和拼表过程中负责不同的部分.Requests负责页面抓取,re负责从抓取下 来的页面中提取有用的信息,pandas负责拼接并生成数

1.所需条件 · 手机已经获取root权限 · 手机已经成功安装xposed框架 · 电脑一台 2.详细步骤 2.1 在手机上面安装xposed JustTrustMe JustTrustMe是一个去掉https证书校验的xposed hook插件,去掉之后就可以抓取做了证书校验的app的数据包.JustTrustMe在github的地址位: https://github.com/Fuzion24/JustTrustMe 安装好模块之后勾选JustTrustMe模块,然后重启手机 2.2 配置b