自主producer.consumer 首先在不同的终端,分别开启两个consumer,保证groupid一致 ]# python consumer_kafka.py 执行一次producer ]# python producer_kafka.py 指定key的partition进行发送信息: from kafka import KafkaProducer ​ producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') ​ # # b

开始 开篇:爬代理ip v2.0(未完待续),实现了获取代理ips,并把这些代理持久化(存在本地).同时使用的是tornado的HTTPClient的库爬取内容. 中篇:开篇主要是获取代理ip:中篇打算使用代理ip,同时优化代码,并且异步爬取内容.所以接下来,就是写一个:异步,使用代理的爬虫.定义为:爬虫 v2.5 为什么使用代理 在开篇中我们爬来的代理ip怎么用? 在需要发送请求的时候,需要把请求,先发送到代理服务器(通过代理ip和端口),再由代理服务器请求目标网站.目标网站返回响应的时候也是

最近用python urllib2写一个爬虫工具,碰到运行一会程序后就会出现scoket connection peer reset错误.经过多次试验发现原来是在每次request open以后没有及时的去close,才导致此问题的出现.所以今天记录一下希望对其他有人有用.直接上代码: request = urllib2.Request(self.url)                request.add_header('Cookie','PHPSESSID=79lo60cmtl1ck70h

https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78592943 Python新手写出漂亮的爬虫代码2——从json获取信息好久没有写关于爬虫的东西了,如果正在读这篇博客的你看过我的另一篇<Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息>想必已经对一些写在html中的信息进行过爬取了,今天给大家介绍一下另一种爬虫——动态爬虫. 1.静态爬虫与动态爬虫何为动态爬虫,html中的信息是静态的,或者说是通过html语言生成了网页

https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78156605 Python新手写出漂亮的爬虫代码1初到大数据学习圈子的同学可能对爬虫都有所耳闻,会觉得是一个高大上的东西,仿佛九阳神功和乾坤大挪移一样,和别人说“老子会爬虫”,就感觉特别有逼格,但是又不知从何入手,这里,博主给大家纠正一个误区:爬虫并不神秘,也不高级,是一个非常好上手和掌握的东西(当然,里面也有很多坑,也有很多细节,展开说的话其实也蛮复杂的,不过它的模式和套路就摆在那里

1. 首先看一下 python 多进程的优点和缺点 多进程优点: 1.稳定性好: 多进程的优点是稳定性好,一个子进程崩溃了,不会影响主进程以及其余进程.基于这个特性,常常会用多进程来实现守护服务器的功能. 然而多线程不足之处在于,任何一个线程崩溃都可能造成整个进程的崩溃,因为它们共享了进程的内存资源池. 2.能充分利用多核cpu: 由于python设计之初,没预料到多核cpu能够得到现在的发展,只考虑到了单核cpu.为了更好的实现多线程之间数据完整性与状态同步, 于是设计出了一个全局解析器锁(G

Python  多进程爬虫实例 import json import re import time from multiprocessing import Pool import requests from requests.exceptions import RequestException from bs4 import BeautifulSoup def get_one_page(url): try: response = requests.get(url) if response.sta

很简单的两步: 1.获取网页源代码 2.利用正则表达式提取出图片地址 3.下载 #!/usr/bin/python #coding=utf8 import re # 正则表达式 import urllib # 获取网页源代码 # 用正则表达式写一个小爬虫用于保存贴吧里的所有图片 # 获取网页源代码 def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) # 打开url,返回页面对象 html = page.read() # 读取页面源代码 return html

进程(process)和线程(thread)是非常抽象的概念.多线程与多进程编程对于代码的并发执行,提升代码运行效率和缩短运行时间至关重要.下面介绍一下python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. 重要知识点 - 什么是进程(process)和线程(thread) 进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元. 一个应用程序至少包括1个进程,而1个进程包括1个或多个线程,线程的尺度更小. 每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而一个

介绍如何使用python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. Python的多进程编程与multiprocess模块 python的多进程编程主要依靠multiprocess模块.我们先对比两段代码,看看多进程编程的优势.我们模拟了一个非常耗时的任务,计算8的20次方,为了使这个任务显得更耗时,我们还让它sleep 2秒.第一段代码是单进程计算(代码如下所示),我们按顺序执行代码,重复计算2次,并打印出总共耗时. import timeimport os d

转自: http://tchuairen.blog.51cto.com/3848118/1720965 博文作者参考的博文:  博文1  博文2 我们先来了解什么是进程? 程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念. 在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了C

一.进程和线程 进程是一个执行中的程序.每个进程都拥有自己的地址空间.内存.数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据.在单核CPU系统中的多进程,内存中可以有许多程序,但在给定一个时刻只有一个程序在运行:就是说,可能这一秒在运行进程A,下一秒在运行进程B,虽然两者都在内存中,都没有真正同时运行. 线程从属于进程,是程序的实际执行者.一个进程至少包含一个主线程,也可以有更多的子线程.Python可以运行多线程,但和单核CPU多进程一样,在给定时刻只有一个线程会执行. Python 提供了多个模块来支持

mutilprocess简介 像线程一样管理进程,这个是mutilprocess的核心,他与threading很是相像,对多核CPU的利用率会比threading好的多. import multiprocessing def worker(num): """thread worker function""" print 'Worker:', num return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i

1.由于python多线程适合于多IO操作,但不适合于cpu计算型工作,这时候可以通过多进程实现.python多进程简单实用 # 多进程,可以cpu保持一致,python多线程适合多io.对于高cpu的可以通过多进程实现. import multiprocessing import time def run(name): print(" %s process is running "%(name)) time.sleep() if __name__ == '__main__': , )

1.Python多进程模块 Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的,和多线程的threading.Thread差不多,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象.这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法,其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon,而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的. 下面说说Python多进程的

GIL是什么 Python的代码执行由 Python虚拟机(也叫解释器主循环,CPython版本)来控制,Python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中,同时只有一个线程在运行.即每个CPU在任意时刻只有一个线程在解释器中运行.对 Python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制,正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行.——在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行 . 并发与并行区别 并发:两个或多个事件在同一时间间隔发生,或者说交替做不同事件的能力,或者说不同的代码块交替执行.

问题起因最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果.没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样.文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我写了一个串行的程序,一个topic算完之后再算另一个topic.可是我在每个topic中用了GridSearchCV来调参,又要选特征又要调整regressor的参数,导致参数组合一共有1782种.我真是

最近还在看Python版的rcnn代码,附带练习Python编程写一个小的网络爬虫程序. 抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的.比如说你在浏览器的地址栏中输入    www.baidu.com    这个地址.打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”,向服务器端发送了 一次请求,把服务器端的文件“抓”到本地,再进行解释.展现.HTML是一种标记语言,用标签标记内容并加以解析和区分.浏览器的功能是将获取到的HTML代码进行解析,然后将原始的代码转变成我们直接

简介 最近工作中有一个需求:要求发送http请求到某站点获取相应的数据,但对方网站限制了请求的次数:一分钟最多200次请求. 搜索之后,在stackoverflow网站查到一个类似的问题..但里面用到了Reactive Extensions,权衡之下最后还是决定自己简单实现一分钟最多200次请求. 思路 思路很简单,一分钟200次,平均下来一次请求300ms,大概3次的时候将近一秒,所以一次异步发送三个请求,然后线程暂停900ms. 这里的关键是运行代码时尽量不要堵塞线程,可以速度很快执行发送请

python多进程断点续传分片下载器 标签:python 下载器 多进程 因为爬虫要用到下载器,但是直接用urllib下载很慢,所以找了很久终于找到一个让我欣喜的下载器.他能够断点续传分片下载,极大提高下载速度. #! /usr/bin/env python # encoding=utf-8 from __future__ import unicode_literals from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import thr

Python多进程 (所有只写如何起多进程跑数据,多进程数据汇总处理不提的都是耍流氓,恩,就这么任性) (1)进程间数据问题,因为多进程是完全copy出的子进程,具有独立的单元,数据存储就是问题了 (2)多进程间同时写文件,会出现窜行问题,如果都是追加模式,a进程在写,b进程也在写,刚好a写到一半,b抢占了写了自己的内容,导致数据错乱 (3)为此提出可以安装数据库,多进程数据入库不就解决问题了.(傻啊,为了跑一个简单的小功能,还得额外装数据库软件,设置数据库授权,再写连库写库:多此一举么) 多进