如何建立一个高速的分布式计算平台?Parallel python此目的. Parallel Python(http://www.parallelpython.com/content/view/15/30/#QUICKCLUSTERS)是Python进行分布式计算的开源模块.可以将计算压力分布到多核CPU或集群的多台计算机上.可以很方便的在内网中搭建一个自组织的分布式计算平台. 在不同节点执行server程序,并自己主动发现执行server的节点.命令例如以下: node-1> ./ppserve

转载 permike 原文 Python分布式爬虫原理 首先,我们先来看看,如果是人正常的行为,是如何获取网页内容的. (1)打开浏览器,输入URL,打开源网页 (2)选取我们想要的内容,包括标题,作者,摘要,正文等信息 (3)存储到硬盘中 上面的三个过程,映射到技术层面上,其实就是:网络请求,抓取结构化数据,数据存储. 我们使用Python写一个简单的程序,实现上面的简单抓取功能. [python] view plain copy   #!/usr/bin/python #-*- coding

第三百七十二节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—scrapyd部署scrapy项目 scrapyd模块是专门用于部署scrapy项目的,可以部署和管理scrapy项目 下载地址:https://github.com/scrapy/scrapyd 建议安装 pip3 install scrapyd 首先安装scrapyd模块,安装后在Python的安装目录下的Scripts文件夹里会生成scrapyd.exe启动文件,如果这个文件存在说明安装成功,我们就可以执行命令了 启动sc

第三百七十一节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现我的搜索以及热门 我的搜素简单实现原理我们可以用js来实现,首先用js获取到输入的搜索词设置一个数组里存放搜素词,判断搜索词在数组里是否存在如果存在删除原来的词,重新将新词放在数组最前面如果不存在直接将新词放在数组最前面即可,然后循环数组显示结果即可 热门搜索实现原理,当用户搜索一个词时,可以保存到数据库,然后记录搜索次数,利用redis缓存搜索次数最到的词,过一段时间更新

第三百七十节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索结果分页 逻辑处理函数 计算搜索耗时 在开始搜索前:start_time = datetime.now()获取当前时间 在搜索结束后:end_time = datetime.now()获取当前时间 last_time = (end_time-start_time).total_seconds()结束时间减去开始时间等于用时,转换成秒 from django.shortcu

第三百六十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索功能 Django实现搜索功能 1.在Django配置搜索结果页的路由映射 """pachong URL Configuration The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see: https://docs.djangoproject.com/

第三百六十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—用Django实现搜索的自动补全功能 elasticsearch(搜索引擎)提供了自动补全接口 官方说明:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters-completion.html 1.创建搜索自动补全字段suggest 自动补全需要用到一个字段名称为suggest类型为Completion类型的一个字段 所以

第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsear

第三百六十六节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的bool组合查询 bool查询说明 filter:[],字段的过滤,不参与打分must:[],如果有多个查询,都必须满足[并且]should:[],如果有多个查询,满足一个或者多个都匹配[或者]must_not:[],相反查询词一个都不满足的就匹配[取反,非] # bool查询 # 老版本的filtered已经被bool替换 #用 bool 包括 must should must_not

第三百六十五节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询 1.elasticsearch(搜索引擎)的查询 elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据 查询分类: 基本查询:使用elasticsearch内置的查询条件进行查询 组合查询:把多个查询条件组合在一起进行复合查询 过滤:查询同时,通过filter条件在不影响打分的情况下筛选数据 2.elasticsearch(搜索引擎)创建

第三百六十四节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的mapping映射管理 1.映射(mapping)介绍 映射:创建索引的时候,可以预先定义字段的类型以及相关属性elasticsearch会根据json源数据的基础类型猜测你想要的字段映射,将输入的数据转换成可搜索的索引项,mapping就是我们自己定义的字段数据类型,同时告诉elasticsearch如何索引数据以及是否可以被搜索 作用:会让索引建立的更加细致和完善 类型:静态映射和动态

第三百六十三节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的mget和bulk批量操作 注意:前面讲到的各种操作都是一次http请求操作一条数据,如果想要操作多条数据就会产生多次请求,所以就有了mget和bulk批量操作,mget和bulk批量操作是一次请求可以操作多条数据 1.mget批量操作(查询) 批量操作(同一个索引同一个表里的批量查询) 说明: #mget批量操作(同一个表里的批量查询) GET _mget { "docs":[

第三百六十二节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)基本的索引和文档CRUD操作.增.删.改.查 elasticsearch(搜索引擎)基本的索引和文档CRUD操作 也就是基本的索引和文档.增.删.改.查.操作 注意:以下操作都是在kibana里操作的 elasticsearch(搜索引擎)都是基于http方法来操作的 GET 请求指定的页面信息,并且返回实体主体 POST 向指定资源提交数据进行处理请求,数据被包含在请求体中,POST请求可

第三百六十一节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)倒排索引 倒排索引 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录.这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index).带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file). 倒排索引原理 就是将一句话进行分词并记录分词所存在的文章,当用户

第三百六十节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本概念 elasticsearch的基本概念 1.集群:一个或者多个节点组织在一起 2.节点:一个节点是集群中的一个服务器,由一个名字来标识,默认是一个随机的漫微角色的名字 3.分片:将索引(相当于数据库)划分为多份的能力,允许水平分割和扩展,对个分片响应请求,提供性能和吞吐量 3.副本:创建分片的一份或者多份的能力(相当于备份),在一个节点失败其余节点可以顶上 elasticsearch

第三百五十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)介绍以及安装 elasticsearch(搜索引擎)介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二最流行的企业搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 我们建立一

第三百五十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢.不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构.它可以通过一

第三百五十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—利用开源的scrapy-redis编写分布式爬虫代码 scrapy-redis是一个可以scrapy结合redis搭建分布式爬虫的开源模块 scrapy-redis的依赖 Python 2.7, 3.4 or 3.5,Python支持版本 Redis >= 2.8,Redis版本 Scrapy >= 1.1,Scrapy版本 redis-py >= 2.10,redis-py版本,redis-py是一个Python操作R

第三百五十六节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—scrapy分布式爬虫要点 1.分布式爬虫原理 2.分布式爬虫优点 3.分布式爬虫需要解决的问题

第三百五十五节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—scrapy信号详解 信号一般使用信号分发器dispatcher.connect(),来设置信号,和信号触发函数,当捕获到信号时执行一个函数 dispatcher.connect()信号分发器,第一个参数信号触发函数,第二个参数是触发信号, 以下是各种信号 signals.engine_started当Scrapy引擎启动爬取时发送该信号.该信号支持返回deferreds.signals.engine_stopped当Scrap

第三百五十四节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—数据收集(Stats Collection) Scrapy提供了方便的收集数据的机制.数据以key/value方式存储,值大多是计数值. 该机制叫做数据收集器(Stats Collector),可以通过 Crawler API 的属性 stats 来使用无论数据收集(stats collection)开启或者关闭,数据收集器永远都是可用的. 因此您可以import进自己的模块并使用其API(增加值或者设置新的状态键(stat k