Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
官方主页: http://www.scrapy.org/
中文文档:Scrapy 0.22 文档
GitHub项目主页:https://github.com/scrapy/scrapy
Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下(注:图片来自互联网):
Scrapy主要包括了以下组件:
引擎,用来处理整个系统的数据流处理,触发事务。
调度器,用来接受引擎发过来的请求,压入队列中,并在引擎再次请求的时候返回。
下载器,用于下载网页内容,并将网页内容返回给蜘蛛。
蜘蛛,蜘蛛是主要干活的,用它来制订特定域名或网页的解析规则。
项目管道,负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目,他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件,位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
蜘蛛中间件,介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件,介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
使用Scrapy可以很方便的完成网上数据的采集工作,它为我们完成了大量的工作,而不需要自己费大力气去开发。
1. 安装
安装 python
Scrapy 目前最新版本为0.22.2,该版本需要 python 2.7,故需要先安装 python 2.7。这里我使用 centos 服务器来做测试,因为系统自带了 python ,需要先检查 python 版本。
查看python版本:
$ python -V
Python 2.6 .6
升级版本到2.7:
$ Python 2.7 .6 :
$ wget http: //python.org/ftp /python/ 2.7 .6 /Python -2.7 .6 .tar.xz
$ tar xf Python -2.7 .6 .tar.xz
$ cd Python -2.7 .6
$ ./configure --prefix=/usr/local --enable-unicode=ucs4 --enable-shared LDFLAGS ="-Wl,-rpath /usr/local/lib"
$ make && make altinstall
建立软连接,使系统默认的 python指向 python2.7
$ mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.6.6
$ ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python
再次查看python版本:
$ python -V
Python 2.7 .6
安装
这里使用 wget 的方式来安装 setuptools :
$ wget https: //bootstrap.pypa.io/ez _setup.py -O - | python
安装 zope.interface
$ easy_install zope.interface
安装 twisted
Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯,故需要安装 twisted。
安装 twisted 前,需要先安装 gcc:
$ yum install gcc -y
然后,再通过 easy_install 安装 twisted:
$ easy_install twisted
如果出现下面错误:
$ easy_install twisted
Searching for twisted
Reading https :// pypi.python.org/simple/twisted/
Best match : Twisted 14.0 .0
Downloading https :// pypi.python.org/packages/source/T/Twisted/Twisted-14.0 .0 .tar.bz2
Processing Twisted-14.0 .0 .tar.bz2
Writing /tmp/easy_install-kYHKjn/Twisted-14.0 .0 /setup.cfg
Running Twisted-14.0 .0 /setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-kYHKjn/Twisted-14.0 .0 /egg-dist-tmp-vu1n6Y
twisted/runner/portmap.c :10 :20 : error : Python.h : No such file or directory
twisted/runner/portmap.c :14 : error : expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘*’ token
twisted/runner/portmap.c :31 : error : expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘*’ token
twisted/runner/portmap.c :45 : error : expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘PortmapMethods’
twisted/runner/portmap.c : In function ‘initportmap’:
twisted/runner/portmap.c :55 : warning : implicit declaration of function ‘Py_InitModule’
twisted/runner/portmap.c :55 : error : ‘PortmapMethods’ undeclared (first use in this function )
twisted/runner/portmap.c :55 : error : (Each undeclared identifier is reported only once
twisted/runner/portmap.c :55 : error : for each function it appears in .)
请安装 python-devel 然后再次运行:
$ yum install python-devel -y
$ easy_install twisted
如果出现下面异常:
error : Not a recognized archive type: /tmp/easy_install-tVwC5O/Twisted-14.0.0.tar.bz2
请手动下载然后安装,下载地址在这里
$ wget https: //pypi.python.org/packages /source/ T /Twisted /Twisted -14.0 .0 .tar.bz2
$ tar -vxjf Twisted -14.0 .0 .tar.bz2
$ cd Twisted -14.0 .0
$ python setup.py install
安装 pyOpenSSL
先安装一些依赖:
$ yum install libffi libffi-devel openssl-devel -y
然后,再通过 easy_install 安装 pyOpenSSL:
$ easy_install pyOpenSSL
安装 Scrapy
先安装一些依赖:
$ yum install libxml2 libxslt libxslt-devel -y
最后再来安装 Scrapy :
$ easy_install scrapy
2. 使用 Scrapy
在安装成功之后,你可以了解一些 Scrapy 的基本概念和使用方法,并学习 Scrapy 项目的例子 dirbot 。
Dirbot 项目位于 https://github.com/scrapy/dirbot,该项目包含一个 README 文件,它详细描述了项目的内容。如果你熟悉 git,你可以 checkout 它的源代码。或者你可以通过点击 Downloads 下载 tarball 或 zip 格式的文件。
下面以该例子来描述如何使用 Scrapy 创建一个爬虫项目。
新建工程
在抓取之前,你需要新建一个 Scrapy 工程。进入一个你想用来保存代码的目录,然后执行:
$ scrapy startproject tutorial
这个命令会在当前目录下创建一个新目录 tutorial,它的结构如下:
.
├── scrapy.cfg
└── tutorial
├── __init__.py
├── items.py
├── pipelines.py
├── settings.py
└── spiders
└── __init__.py
这些文件主要是:
scrapy.cfg: 项目配置文件
tutorial/: 项目python模块, 呆会代码将从这里导入
tutorial/items.py: 项目items文件
tutorial/pipelines.py: 项目管道文件
tutorial/settings.py: 项目配置文件
tutorial/spiders: 放置spider的目录
定义Item
Items是将要装载抓取的数据的容器,它工作方式像 python 里面的字典,但它提供更多的保护,比如对未定义的字段填充以防止拼写错误。
它通过创建一个 scrapy.item.Item
类来声明,定义它的属性为 scrpy.item.Field
对象,就像是一个对象关系映射(ORM). 我们通过将需要的item模型化,来控制从 dmoz.org 获得的站点数据,比如我们要获得站点的名字,url 和网站描述,我们定义这三种属性的域。要做到这点,我们编辑在 tutorial 目录下的 items.py 文件,我们的 Item 类将会是这样
from scrapy.item import Item, Field
class DmozItem (Item) :
title = Field()
link = Field()
desc = Field()
刚开始看起来可能会有些困惑,但是定义这些 item 能让你用其他 Scrapy 组件的时候知道你的 items 到底是什么。
编写爬虫(Spider)
Spider 是用户编写的类,用于从一个域(或域组)中抓取信息。们定义了用于下载的URL的初步列表,如何跟踪链接,以及如何来解析这些网页的内容用于提取items。
要建立一个 Spider,你可以为 scrapy.spider.BaseSpider
创建一个子类,并确定三个主要的、强制的属性:
name
:爬虫的识别名,它必须是唯一的,在不同的爬虫中你必须定义不同的名字.
start_urls
:爬虫开始爬的一个 URL 列表。爬虫从这里开始抓取数据,所以,第一次下载的数据将会从这些 URLS 开始。其他子 URL 将会从这些起始 URL 中继承性生成。
parse()
:爬虫的方法,调用时候传入从每一个 URL 传回的 Response 对象作为参数,response 将会是 parse 方法的唯一的一个参数,
这个方法负责解析返回的数据、匹配抓取的数据(解析为 item )并跟踪更多的 URL。
在 tutorial/spiders 目录下创建 DmozSpider.py
from scrapy.spider import BaseSpider
class DmozSpider (BaseSpider) :
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org" ]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/" ,
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse (self, response) :
filename = response.url.split("/" )[-2 ]
open(filename, 'wb' ).write(response.body)
运行项目
$ scrapy crawl dmoz
该命令从 dmoz.org 域启动爬虫,第三个参数为 DmozSpider.py 中的 name 属性值。
xpath选择器
Scrapy 使用一种叫做 XPath selectors 的机制,它基于 XPath 表达式。如果你想了解更多selectors和其他机制你可以查阅资料。
这是一些XPath表达式的例子和他们的含义:
/html/head/title
: 选择HTML文档
元素下面的
标签。
/html/head/title/text()
: 选择前面提到的
元素下面的文本内容
//td
: 选择所有 元素
//div[@class="mine"]
: 选择所有包含 class="mine"
属性的div 标签元素
这只是几个使用 XPath 的简单例子,但是实际上 XPath 非常强大。如果你想了解更多 XPATH 的内容,我们向你推荐这个XPath 教程
为了方便使用 XPaths,Scrapy 提供 Selector 类, 有三种方法
xpath()
:返回selectors列表, 每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点.
extract()
:返回一个unicode字符串,该字符串为XPath选择器返回的数据
re()
: 返回unicode字符串列表,字符串作为参数由正则表达式提取出来
css()
提取数据
我们可以通过如下命令选择每个在网站中的
元素:
sel.xpath('//ul/li' )
然后是网站描述:
sel.xpath('//ul/li/text()' ).extract()
网站标题:
sel.xpath('//ul/li/a/text()' ).extract()
网站链接:
sel.xpath('//ul/li/a/@href' ).extract()
如前所述,每个 xpath()
调用返回一个 selectors 列表,所以我们可以结合 xpath()
去挖掘更深的节点。我们将会用到这些特性,所以:
sites = sel.xpath('//ul/li' )
for site in sites:
title = site.xpath('a/text()' ).extract()
link = site.xpath('a/@href' ).extract()
desc = site.xpath('text()' ).extract()
print title, link , desc
使用Item
scrapy.item.Item
的调用接口类似于 python 的 dict ,Item 包含多个 scrapy.item.Field
。这跟 django 的 Model 与
Item 通常是在 Spider 的 parse 方法里使用,它用来保存解析到的数据。
最后修改爬虫类,使用 Item 来保存数据,代码如下:
from scrapy.spider import Spider
from scrapy.selector import Selector
from dirbot.items import Website
class DmozSpider (Spider) :
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org" ]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/" ,
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" ,
]
def parse (self, response) :
"""
The lines below is a spider contract. For more info see:
http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/contracts.html
@url http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/
@scrapes name
"""
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li' )
items = []
for site in sites:
item = Website()
item['name' ] = site.xpath('a/text()' ).extract()
item['url' ] = site.xpath('a/@href' ).extract()
item['description' ] = site.xpath('text()' ).re('-\s([^\n]*?)\\n' )
items.append(item)
return items
现在,可以再次运行该项目查看运行结果:
$ scrapy crawl dmoz
使用Item Pipeline
在 settings.py 中设置 ITEM_PIPELINES
,其默认为[]
,与 django 的 MIDDLEWARE_CLASSES
等相似。 从 Spider 的 parse 返回的 Item 数据将依次被 ITEM_PIPELINES
列表中的 Pipeline 类处理。
一个 Item Pipeline 类必须实现以下方法:
process_item(item, spider)
为每个 item pipeline 组件调用,并且需要返回一个 scrapy.item.Item
实例对象或者抛出一个 scrapy.exceptions.DropItem
异常。当抛出异常后该 item 将不会被之后的 pipeline 处理。参数:
item (Item object)
– 由 parse 方法返回的 Item 对象
spider (BaseSpider object)
– 抓取到这个 Item 对象对应的爬虫对象
也可额外的实现以下两个方法:
open_spider(spider)
当爬虫打开之后被调用。参数: spider (BaseSpider object)
– 已经运行的爬虫
close_spider(spider)
当爬虫关闭之后被调用。参数: spider (BaseSpider object)
– 已经关闭的爬虫
保存抓取的数据
保存信息的最简单的方法是通过 Feed exports,命令如下:
$ scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
除了 json 格式之外,还支持 JSON lines、CSV、XML格式,你也可以通过接口扩展一些格式。
对于小项目用这种方法也足够了。如果是比较复杂的数据的话可能就需要编写一个 Item Pipeline 进行处理了。
所有抓取的 items 将以 JSON 格式被保存在新生成的 items.json 文件中
总结
上面描述了如何创建一个爬虫项目的过程,你可以参照上面过程联系一遍。作为学习的例子,你还可以参考这篇文章:scrapy 中文教程(爬cnbeta实例) 。
这篇文章中的爬虫类代码如下:
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.selector import Selector
from cnbeta.items import CnbetaItem
class CBSpider (CrawlSpider) :
name = 'cnbeta'
allowed_domains = ['cnbeta.com' ]
start_urls = ['http://www.cnbeta.com' ]
rules = (
Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/articles/.*\.htm' , )),
callback='parse_page' , follow=True ),
)
def parse_page (self, response) :
item = CnbetaItem()
sel = Selector(response)
item['title' ] = sel.xpath('//title/text()' ).extract()
item['url' ] = response.url
return item
需要说明的是:
该爬虫类继承的是 CrawlSpider
类,并且定义规则,rules指定了含有 /articles/.*\.htm
的链接都会被匹配。
该类并没有实现parse方法,并且规则中定义了回调函数 parse_page
,你可以参考更多资料了解 CrawlSpider 的用法
3. 学习资料
接触 Scrapy,是因为想爬取一些知乎的数据,最开始的时候搜索了一些相关的资料和别人的实现方式。
Github 上已经有人或多或少的实现了对知乎数据的爬取,我搜索到的有以下几个仓库:
https://github.com/KeithYue/Zhihu_Spider 实现先通过用户名和密码登陆再爬取数据,代码见 zhihu_spider.py。
https://github.com/immzz/zhihu-scrapy 使用 selenium 下载和执行 javascript 代码。
https://github.com/tangerinewhite32/zhihu-stat-py
https://github.com/Zcc/zhihu 主要是爬指定话题的topanswers,还有用户个人资料,添加了登录代码。
https://github.com/pelick/VerticleSearchEngine 基于爬取的学术资源,提供搜索、推荐、可视化、分享四块。使用了 Scrapy、MongoDB、Apache Lucene/Solr、Apache Tika等技术。
https://github.com/geekan/scrapy-examples scrapy的一些例子,包括获取豆瓣数据、linkedin、腾讯招聘数据等例子。
https://github.com/owengbs/deeplearning 实现分页获取话题。
https://github.com/gnemoug/distribute_crawler 使用scrapy、redis、mongodb、graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现
https://github.com/weizetao/spider-roach 一个分布式定向抓取集群的简单实现。
其他资料:
http://www.52ml.net/tags/Scrapy 收集了很多关于 Scrapy 的文章,推荐阅读
用Python Requests抓取知乎用户信息
使用scrapy框架爬取自己的博文
Scrapy 深入一点点
使用python,scrapy写(定制)爬虫的经验,资料,杂。
Scrapy 轻松定制网络爬虫
在scrapy中怎么让Spider自动去抓取豆瓣小组页面
scrapy 和 javascript 交互例子:
用scrapy框架爬取js交互式表格数据
scrapy + selenium 解析javascript 实例
还有一些待整理的知识点:
如何先登陆再爬数据
如何使用规则做过滤
如何递归爬取数据
scrapy的参数设置和优化
如何实现分布式爬取
4. 总结
以上就是最近几天学习 Scrapy 的一个笔记和知识整理,参考了一些网上的文章才写成此文,对此表示感谢,也希望这篇文章能够对你有所帮助。如果你有什么想法,欢迎留言;如果喜欢此文,请帮忙分享,谢谢!
原文发表于: http://blog.javachen.com/2014/05/24/using-scrapy-to-cralw-data/
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Python入门到进阶 python 爬虫 分布式
目录一、背景:单机爬虫的五大瓶颈二、Scrapy-Redis架构深度解析1.架构拓扑图2.核心组件对比三、环境搭建与核心配置1.基础环境部署2.Scrapy项目配置四、分布式爬虫核心实现1.改造原生Spider2.布隆过滤器集成五、五大性能优化策略1.动态优先级调整2.智能限速策略3.连接池优化4.数据分片存储5.心跳监控系统六、实战:新闻聚合平台数据抓取1.集群架构2.性能指标七、总结1.核心收
分布式爬虫:设计一个分布式爬虫架构来抓取大规模数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目 分布式 爬虫 架构 开发语言 redis 测试工具 python
✨引言随着互联网信息的爆炸式增长,单机爬虫面对大规模网站数据抓取显得力不从心。特别是爬取新闻、商品、社交平台等网站时,经常遇到响应慢、IP被封等问题。为了解决这些问题,分布式爬虫系统应运而生。在本文中,我们将手把手带你打造一个基于Scrapy+Redis+Celery+FastAPI+Docker的现代分布式爬虫架构,实现任务调度、去重控制、分布式抓取与结果存储。本文代码均基于Python3.10
Python医疗大数据实战:基于Scrapy-Redis的医院评价数据分布式爬虫设计与实现
Python爬虫项目
python 开发语言 爬虫 selenium scrapy
摘要本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的医院评价数据爬虫系统。我们将从爬虫基础讲起,逐步深入到分布式爬虫架构设计,使用Scrapy框架结合Redis实现分布式爬取,并采用最新的反反爬技术确保数据采集的稳定性。文章包含完整的代码实现、性能优化方案以及数据处理方法,帮助读者掌握医疗大数据采集的核心技术。关键词:Python爬虫、Scrapy-Redis、分布式爬虫、医疗大数据、反反爬技术1
互联网架构“高并发”
极课编程
一、什么是高并发高并发(HighConcurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(ResponseTime),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(QueryPerSecond),并发用户数等。响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这
分布式爬虫架构:Scrapy-Redis+Redis集群实现百万级数据采集
傻啦嘿哟
分布式 爬虫 架构
目录当单机爬虫遇到百万数据量架构设计核心原理分布式任务调度弹性去重机制Redis集群部署实践集群规模计算高可用配置Scrapy项目改造分布式爬虫编写百万级数据优化策略流量控制机制动态IP代理数据存储优化实战案例分析监控与维护集群健康检查日志分析架构演进方向当单机爬虫遇到百万数据量想象你正在搭建一个电商价格监控系统,需要每天抓取十万条商品数据。使用传统Scrapy框架时,单台服务器每天最多只能处理3
Kafka面试问题1
小小少年Boy
1请说明什么是ApacheKafka?Kafka是分布式发布-订阅消息系统。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。它可以同时用于在线消息数据处理,和离线的数据文件处理。2、请说明什么是传统的消息传递方法?传统的消息传递方法包括两种:排队:在队列中,一组用户可以从服务器中读取消息,每条消息都发送给其中一个人。发布-订阅:在这个模型中,消息被广播
组件分享之后端组件——基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystrix
cn華少
组件分享之后端组件——基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystrix背景近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。组件基本信息组件:Hystrix开源协议:LICENSE内容本节我们分享一个基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystr
人脸识别:AI 如何精准 “认人”?
田园Coder
人工智能科普 人工智能 科普
1.人脸识别的基本原理:从“看到脸”到“认出人”1.1什么是人脸识别技术人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份认证的生物识别技术。它通过摄像头采集人脸图像,利用AI算法提取面部特征(如眼距、鼻梁高度、下颌轮廓等),再与数据库中的模板比对,最终判断“是否为同一个人”。与指纹识别、虹膜识别等生物识别技术相比,人脸识别的优势在于“非接触性”(无需触碰设备)和“自然性”(符合人类习惯,如刷脸支付无需额外操
我的架构梦:(五十三) 分库分表实战及中间件之ShardingSphere实战
老周聊架构
我的架构梦
上一篇:我的架构梦:(五十二)分库分表实战及中间件之实战背景分库分表实战及中间件之ShardingSphere实战二、ShardingSphere实战1、ShardingSphere2、Sharding-JDBC3、数据分片剖析实战5、强制路由剖析实战6、数据脱敏剖析实战7、分布式事务剖析实战8、SPI加载剖析9、编排治理剖析10、Sharding-Proxy实战二、ShardingSphere实
继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
java thread JFrame JPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
linux 常用命令
BlueSkator
linux 命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHP heredoc nowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
[简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java 新手 java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试 敏捷开发 项目管理 IBM 活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程 异常 PL/SQL块 声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成 mockito 单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle 数据库 plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
mybatis3入门学习笔记
白糖_
sql ibatis qq jdbc 配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
[货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
Toast原来也可以多样化
dai_lm
android toast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
java数据计算的几种解决方法3
datamachine
java hadoop ibatis r-langue r
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
html Web Flash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑 Eos平台 java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
挥洒泪水的青春
lampcy
编程 生活 程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScript iframe contentDocument 高度自适应 局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5 bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">