数字旗手

(以下内容都来自ChatGPT) 介绍 Flask是一个轻量级的Python Web框架。它由Armin Ronacher在2010年创建，是一个开源的软件。Flask的设计理念是简单而灵活，它提供了核心的功能，同时也允许开发者根据自己的需要自由选择和使用扩展。Flask采用Werkzeug作为底层的WSGI工具箱，Jinja2作为模板引擎。与其他Python Web框架相比，Flask的优势在于它的简单性和灵活性，同时还具有可扩展性和可定制性。Flask适用于开发小型Web应用程序，如博客、社交网络、API等。 Flask具有以下特点： 1. 简单易用：Flask的设计理念是简单而灵

（以下内容全部来自ChatGPT） InfluxDB是一种高性能、分布式的时序数据库，特别适合于存储和查询时间序列数据。它具有高效的写入和查询速度、可扩展性和灵活的数据模型。 它具有以下特点： 1. 高性能：InfluxDB具有高效的写入和查询速度，可以处理大量的时序数据。 2. 分布式架构：InfluxDB可以轻松地扩展到多个节点，以处理大规模的数据集。 3. 灵活的数据模型：InfluxDB使用测量、标签和字段的数据模型，可以灵活地存储和查询不同类型的数据。 4. SQL-like语言：InfluxDB使用类似于SQL的查询语言，使得数据查询和分析变得更加容易。 5. 多种数据

(以下内容都来自ChatGPT) 介绍 Kafka是一个分布式流处理平台，由Apache开发和维护。它主要用于构建实时数据管道和流处理应用程序。Kafka的设计目标是处理高容量、高吞吐量和低延迟的数据流。 Kafka基于发布-订阅模型。生产者将数据发布到Kafka主题，消费者订阅这些主题以接收数据。Kafka还支持分区的概念，允许数据分布在集群中的多个节点上。这使得Kafka具有高可扩展性和容错性。 Kafka的一些关键特点包括： 1. 高吞吐量和低延迟：Kafka的设计目标是处理大量数据并实现低延迟，使其非常适合处理实时数据流。 2. 可扩展性：Kafka可以在集群中添加或删除节点

（以下内容全部来自ChatGPT） 介绍 Minio是一个开源的对象存储服务器，它是一个轻量级的替代品，可以用来存储和管理大量的非结构化数据，例如图像、视频、文本等。它支持S3 API，允许您使用S3兼容的客户端工具和库将文件上传到Minio服务器中。 Minio的主要特点包括： 1. 高性能：Minio是一个高性能的对象存储服务器，它可以处理大量的并发请求，并提供快速的读写操作。 2. 分布式：Minio支持分布式部署，可以在多个节点上运行，以提供更高的可用性和可扩展性。 3. 可扩展性：Minio可以轻松地扩展到数百甚至数千台服务器，以满足不断增长的数据存储需求。 4. 安全性

介绍 本篇介绍一下PostgreSQL的用法。先看一下该数据库的特点（以下来自ChatGPT）： 1. 开源免费：PostgreSQL是一款开源的关系型数据库管理系统，用户可以免费使用和修改。 2. 高度可扩展性：PostgreSQL支持水平和垂直扩展，可以满足不同规模应用的需求。 3. ACID兼容：PostgreSQL保证了数据的原子性、一致性、隔离性和持久性，确保了数据的完整性和可靠性。 4. 多版本并发控制：PostgreSQL采用了多版本并发控制（MVCC）技术，可以支持高并发读写操作。 5. 支持复杂数据类型：PostgreSQL支持各种复杂数据类型，如数组、JSO

(以下内容都来自ChatGPT) 介绍 相比于其他数据库，ClickHouse有以下特点： 1. 高性能 ClickHouse是一个面向OLAP场景的数据库，处理大规模数据时具有卓越的性能优势。它基于列式存储、多线程计算和数据压缩等技术，可以在快速查询大规模数据时保持高性能。 2. 多维分析 ClickHouse支持高效的多维分析，包括对数据立方体、时间序列和交叉表查询等。它可以轻松处理高复杂度数据分析和聚合任务。 3. 实时查询 ClickHouse具备实时查询的能力，可以处理大规模数据并保持高性能。这使得实时数据分析

(以下内容都来自ChatGPT) 基本教程 以下是Elasticsearch的入门教程： 1. 安装和启动：首先需要下载Elasticsearch，并安装和启动它。安装完成后，可以通过访问http://localhost:9200/来检查Elasticsearch是否启动成功。 2. 索引和文档：在Elasticsearch中，数据存储在索引中，每个索引可以包含多个文档。要创建索引，可以使用PUT命令，例如：1 PUT /my_index 要添加文档，可以使用POST命令，例如：1 2 3 4 5

资料 52讲轻松搞定网络爬虫 遇到动态页面怎么办，详解渲染页面提取 前面我们已经介绍了 Scrapy 的一些常见用法，包括服务端渲染页面的抓取和 API 的抓取，Scrapy 发起 Request 之后，返回的 Response 里面就包含了想要的结果。 但是现在越来越多的网页都已经演变为 SPA 页面，其页面在浏览器中呈现的结果是经过 JavaScript 渲染得到的，如果我们使用 Scrapy 直接对其进行抓取的话，其结果和使用 requests 没有什么区别。 那我们真的要使用 Scrapy 完成对 JavaScript 渲染页面的抓取应该怎么办呢？ 之前我们介绍了 Seleni

资料 52讲轻松搞定网络爬虫 无所不知的Scrapy爬虫框架的介绍 在前面编写爬虫的时候，如果我们使用 requests、aiohttp 等库，需要从头至尾把爬虫完整地实现一遍，比如说异常处理、爬取调度等，如果写的多了，的确会比较麻烦。 那么有没有什么办法可以提升我们编写爬虫的效率呢？当然是有的，那就是利用现有的爬虫框架。 说到 Python 的爬虫框架，Scrapy 当之无愧是最流行最强大的框架了。本节我们就来初步认识一下 Scrapy，后面的课时我们会对 Scrapy 的功能模块进行详细介绍。 Scrapy 介绍 Scrapy 是一个基于 Twisted 的异步处理框架，是纯 Py

资料 52讲轻松搞定网络爬虫 智能化解析是怎样的技术 我们知道，爬虫是帮助我们快速获取有效信息的。然而在做爬虫的过程中，我们会发现解析是件麻烦事。 比如一篇新闻吧，链接是：https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU，页面预览图如下： 我们需要从页面中提取出标题、发布人、发布时间、发布内容、图片等内容。一般情况下我们需要怎么办？答案是写规则。 那么规则都有什么呢？比如正则、CSS 选择器、XPath。我们需要对标题、发布时间、来源等内容做规则匹配，更有甚者需要正则表达式来辅助。我们可能需要用 re、BeautifulSoup、PyQuery 等库来实现内