❶ 入門Python爬蟲需要掌握哪些技能和知識點
對於程序員來說基本上不存在重復性的工作，任何重復勞動都可以通過程序自動解決。下面千鋒帶你一起了解爬蟲需要哪些相關的技能。
1、基本的編碼基礎（至少一門編程語言）
這個對於任何編程工作來說都是必須的。基礎的數據結構你得會吧。數據名字和值得對應（字典），對一些url進行處理（列表）等等。事實上，掌握的越牢固越好，爬蟲並不是一個簡單的工作，也並不比其他工作對編程語言的要求更高。
熟悉你用的編程語言，熟悉相關的框架和庫永遠是百益無害。我主要用Python，用java寫爬蟲的也有，理論上講任何語言都可以寫爬蟲的，不過最好選擇一門相關的庫多，開發迅速的語言。用C語言寫肯定是自找苦吃了。
2、任務隊列
當爬蟲任務很大的時候，寫一個程序跑下來是不合適的：
如果中間遇到錯誤停掉，重頭再來？這不科學
我怎麼知道程序在伏局蔽哪裡失敗了？任務和任務之間不應該相互影響
如果我有兩台機器怎麼分工？
所以我們需要一種任務隊列，它的作用是：講計劃抓取的網頁都放到任務隊列裡面去。然後worker從隊列中拿出來一個一個執行，如果一個失敗，記錄一下，然後執行下一個。這樣，worker就可以一個接一個地執行下去。也增加了擴展性，幾億個任務放在隊列里也沒問題，有需要可以增加worker，就像多一雙虧筷子吃飯一樣。
常用的任務隊列有kafka，beanstalkd，celery等。
3、資料庫
這個不用講了，數據保存肯定要會資料庫的。不過有時候一些小數據也可以保存成json或者csv等。我有時想抓一些圖片就直接按照文件夾保存文件。推薦使用NoSQL的資料庫，比如mongodb，因為爬蟲抓到的數據一般是都欄位-值得對應，有些欄位有的網站有有的網站沒有，mongo在這方面比較靈活，況且爬蟲爬到的數據關系非常非常弱，很少會用到表與表的關系。
4、HTTP知識
HTTP知識是必備技能。因為要爬的是網頁，所以必須要了解網頁。首臘差先html文檔的解析方法要懂，比如子節點父節點，屬性這些。我們看到的網頁是五彩斑斕的，只不過是被瀏覽器處理了而已，原始的網頁是由很多標簽組成的。處理最好使用html的解析器，如果自己用正則匹配的話坑會很多。
5、運維
這個話題要說的有很多，實際工作中運維和開發的時間差不多甚至更多一些。維護已經在工作的爬蟲是一個繁重的工作。隨著工作時間增加，一般我們都會學著讓寫出來的爬蟲更好維護一些。
比如爬蟲的日誌系統，數據量的統計等。將爬蟲工程師和運維分開也不太合理，因為如果一個爬蟲不工作了，那原因可能是要抓的網頁更新了結構，也有可能出現在系統上，也有可能缺州是當初開發爬蟲的時候沒發現反扒策略，上線之後出問題了，也可能是對方網站發現了你是爬蟲把你封殺了，所以一般來說開發爬蟲要兼顧運維。
❷ Celery 周期任務運行一段時間後意外停止
用Python Django做了一個網站。後端有些周期抓數據的需求，分布式任務隊列 Celery 派上了用場。
投入使用後，發現一個問題，運行一段時間後，周期更新的數據刷新時間停留在幾天之前，Celery任務莫名其妙就不起作用了。查看日誌，Celery beat日誌是按周期在更新，但Celery worker日誌停留在幾天之前。查看進程，beat、worker進程均運行良好。一頭霧水。每次碰到這種情況，只能重啟。然後過一段時間又不起作用了，斷斷續續困擾大半年時間。
曾經也暗罵python輪子咋這樣不靠譜，甚至也想轉投java的懷抱，用spring boot搞一下。略一思考，轉投java也有切換成本，換過去之後，也會碰到這樣那樣的問題。如果這個技術棧上碰到問題解決不了，換個技術棧碰到問題可能還是束手或山無策。換晌攜到java的好處可能是使用廣泛，有問題都是別人已經趟過的坑，容易找到借鑒經驗。小眾的技術棧就沒這么好的待遇了。
那麼，想辦法解決問題吧。
在google多番搜索，有一些線索可供參考。其中一個是說psycopg2、與postgres使用時可能會死鎖。原因是postgres使用ssl時在一個callback中加了個鎖，但是個callback是共用的，postgres自己unload時會釋放這個鎖，但是其他使用這個callback的並不知道，然後就死鎖了。解決方案是把psycopg2升級到2.6版本以上。
具體可以參考Media上這篇文章。 https://medium.com/squad-engineering/two-years-with-celery-in-proction-bug-fix-edition-22238669601d
但是我的版本已經是2.8了。所以這個解決方案並不能完全適用於我的問題。不過死鎖還是給了我啟發。可能celery worker執行某個任務時卡死了。
沿著這個線索繼續探索吧。
OK，查死鎖，下面進入debug階段。
看得出來有2個任務是active狀態，但是把timestamp轉化一下，是2天之前了。這2個任務不可能要運行這么長時間的。那麼肯定是卡住了。
Media文章里用的strace看卡哪了，嗯，可以效仿。一試，我的vps並沒安裝這個命令對應的庫。好嗎，畢竟買的廉價低配版，不增加負擔。不就是要列印調用棧么，用cat /proc/{pid}/stack。
可以看得出來，一個卡在了tcp wait recv_msg上了。一個卡在了pipe_wait上了。2個任務都卡在了IO等待上。
這2個應該都不是死鎖，抓取數據tcp請求不可能會死鎖的，還是應該要設置超時時間。至衫謹中於pipe，可能生產者意外退出，導致消費者拿不到數據而一直死等。
IO相關操作設置超時時間。
❸ 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python
你好，這主要是因為Python在處理大數據方面有著得天獨厚的優勢。
以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：
1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。
❹ Python和Java哪個薪資高該怎麼選擇
Python和Java哪個薪資高？該怎麼選擇？作為編程新手入門非常重要？對於Java和Python該怎麼選擇，到底學習哪個好？其實我們步入社會學習編程語言很大程度上為了就業，為了獲得更高的薪資，當然工作是否順當或者學習起來是否順當也是至關重要的。
關於Python或者Java該學習那個編程語言我們常常不知如何選擇，如果找個Java程序員詢問，很可能建議學習Java編程語言，因為他們覺得Java很強大，Python可能不成熟，如果你問Python程序員他可能認為學習Python更好因為Python簡潔不_嗦。所以關於Java和Python學習哪個該怎麼學習今天小編從以下四個角度公正的介紹一下：Python和Java編程的屬性，希望對於選擇學習Java還是學習Python的小夥伴有所幫助。
_語言特色
_學習本身
_實際應用
_就業薪資
一、Python和Java編程語言歷史
Python：生而為簡
Python是一門擁有簡潔語法的高級編程語言。一個名為GuidovanRossum的荷蘭大佬在1991年設計了它。Rossum設計這猛拿門語言的初衷，就是為了讓代碼讀起來更輕松，並且讓程序員們比起用其他語言，可以寫更少的代碼，事半功倍。
Java：出生就想當老大
而JameGosling在1995年設計了Java。Java是一門以Class為單位，高度面向對象的高級編程語言。Java的設計初衷是「寫一次代碼，在哪裡都可以用。」Java可以完成任何規模的任務，所以它也是很多公司在做商業級項目的時候的普遍選擇。
二、Python和Java編程語言本身
Python:語法簡潔，容易上手
Java：語法稍微復雜
從語言本身來說，Python是出了名的簡潔，容易上手。一個Python的粉絲曾經寫過一首名為TheZenofPython(Python之禪)的詩來贊頌這門語言的優雅。
以下這首詩的節選翻譯。
優美勝於醜陋(Python以編寫優美的代碼為目標)
明了勝於晦澀(優美的代碼應當是明了的，命名規范，風格相似)
簡潔勝於復雜(優美的代碼應當是簡潔的，不要有復雜的內部實現)
復雜勝於凌亂(如果復雜不可避免，那代碼間也不能有難懂的關系，要保持介面簡潔)
扁平勝於嵌套(優美的代碼應當是扁平的，不能有太多的嵌套)
間隔勝於緊湊(優美的代碼有適當的間隔，不要奢望一行代碼解決問題)
可讀性很重要(優美的代碼是可讀的)
即便假借特例的實用性之名，也不可違背這些規則(這些規則至高無上)
國外著名科普暴漫xckd也有這樣一張形容Python之酸爽的著名漫畫。
漫畫中提到了學習一門編程語言，如燒香拜佛般必做的一件事：讓屏幕輸出HelloWorld！這句話。
在Python中，做這件事只需要寫一行代碼：print"HelloWorld！"。但是相比之下，Java實現這句話就要繁瑣得多，需要至少4行代碼(不小心就diss了一下Java)。
總之，用Python編程，比起其他語言，更像是直接在和電腦對話。
publicclassHelloWorld{
publicstaticvoidmain(String[]args){
System.out.println("Hello,World")；
}
}
如此對比，Python的簡潔明了和上手的容易程度就一目瞭然了。當然，這還只是一個例子，很多時候Python一兩行代碼就能搞定的事情，Java卻需要多達10行，甚至20行。
Python省去了像Java一樣死記硬背語法和結構的時間。只需要基本的學習緩叢，你就可以讀懂很多代碼了。
正是因為如此簡單枝哪搭平緩的學習曲線，通過Python的學習，你可以很清晰地了解程序員的思維，更專注地學習編程通用的基本概念。在領悟透徹了這些知識以後，學習任何語言都是小菜一碟。
許多國外知名大學，如MIT和哈佛，也漸漸地將計算機導論課程語言的選擇，從Java轉變成Python。Python甚至還因此進入了小學計算機教材中。
三、Python和Java編程就業薪資
Python程序員
1、美團
薪資：20k~40k
崗位職責：
1)負責雲資料庫/雲主機控制平面研發工作
2)加強平台管理和控制功能，提升資源交付和管理效率
崗位要求：
1)熟練使用Python，能寫出漂亮的Pythonic的代碼；
2)極強的學習能力和動力，對未知技術和領域能快速掌握並實踐；
3)熟練掌握操作系統原理，Internet網路原理；
4)有雲平台開發、自動運維平台開發等大型Python項目經驗者優先；
5)在開源社群活躍並有積極貢獻者優先。
2、攜程
薪資：15k-25k
Python開發工程師：
1)負責運維平台設計及開發，實現運維自動化和運維效率的提高
2)幫助開發團隊改進開發流程和效率
3)與運維團隊合作，收集需求，改善運維流程，實現各種運維工具，提高運行維護作業水平
4)負責網站監控系統、數據收集和數據分析等系統的開發
5)結合虛擬化技術，打造和完善攜程雲平台
以下是加分項：
6)熟悉大型網站運維工作，有運維開發經驗者優先；
7)有CMDB/monitoringsystem/agent/automation系統設計與開發經驗者優先
8)熟悉Puppet/Zabbix/Celery/RabbitMQ優先
9)熟悉Python/Django/Tornaod優先
10)熟悉前端開發(XHTML/JQuery/CSS)優先
11)對OpenStack熟悉者優先
Java程序員：
1、京東
薪資：15k-30k
需要具備以下技能：
1)熟練掌握Java基礎，熟練掌握多線程開發技術，熟悉軟體開發流程；
2)熟悉主流Java開源框架如struts、hibernate、spring；
3)熟練掌握HTML/CSS/Javascript/jquery/Ajax；
4)熟悉Oracle/SQLServer/MySQL其中的一種，並能熟練編寫SQL和存儲過程；
5)熟悉Linux系統，掌握Linux命令。
2、網易
薪資：15k-30k
必須技能：
1)精通Java，熟練運用SpringBoot、SpringMVC、Hibernate、Mybatis、struts、struts2等技術，能練使用JQuery或相關的JS框架，精通面向對象設計；
2)熟悉mysql/sqlserver資料庫，了解相關的資料庫維護和性能優化，熟悉Tomcat、weblogic等伺服器的配置與發布；
3)全面扎實的軟體知識結構(操作系統、軟體工程、設計模式、數據結構、資料庫系統、網路安全等)；
4)熟練SQL語句的編寫；思維活躍，具備一定的軟體設計能力及良好的軟體工程思想；
四、Python和Java哪個薪資高？該怎麼選擇？總結
從語言本身，Python語法簡潔，容易上手，而Java以獨特的架構和較快的速度著稱。
Python作為最近越來越火的語言，是大數據和人工智慧的主力軍，同時也在網頁開發中廣泛運用。而Java則壟斷了企業級應用的開發。兩者工程師的薪資也都十分可觀。
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❺ 為什麼說Python是大數據全棧式開發語言
就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。
雲基礎設施
這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。
雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack
，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年
初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。
如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。
提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。
Hadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。
DevOps
DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。
自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預
安裝什麼軟體。
自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。
自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。
在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。
除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。
網路爬蟲
大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的
線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。
數據處理
萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？
如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。
Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直
接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言
提供了非常好的支持。
Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。
對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。
為什麼是Python
正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。
對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import this
，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。
對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。
對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡
潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。
❻ 為什麼大數據用python
Python 已經成為較受歡迎的程序設計語言之一。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。
數據就是資產。大數據工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大數據開發和分析不僅要用到Java，Python也是較重要的語言。
那麼，今天我們就來分析一下，Python之於大數據的意義和作用。
相關推薦：《Python入門教程》
什麼是大數據？
大數據(big data)，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
為什麼是python大數據？
從大數據的網路介紹上看到，大數據想要成為信息資產，需要有兩步，一是數據怎麼來，二是數據處理。
數據怎麼來：
在數據怎麼來這個問題上，數據挖掘無疑是很多公司或者個人的優選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這么多數據的，只能是挖掘互聯網上的相關數據。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，較流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
當然，網路爬蟲並不僅僅只是打開網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。
Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是較早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
數據處理：
有了大數據，那麼也需要處理，才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向，Python也是數據科學家較喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。
正是因為這些原因，才讓python語言成為很多公司處理大數據的優選。加之python本身具有簡單、易學、庫多等原因，讓越來越多的人選擇轉行python開發。
❼ Redis、Kafka或RabbitMQ：哪個作為微服務消息代理最合適
將非同步通信用於微服務的場合，通常使用消息代理(Message Broker)。消息代理確保不同微服務之間的通信可靠穩定，保證消息在系統內得到管理和監視，並且消息不會被丟失。
開發者可以選擇的一些消息代理有很多，它們的規模和數據功能各不相同。本篇文章將比較三種最受歡迎的消息代理：RabbitMQ，Kafka與Redis。
首先讓我們了解微服務通信。
在微服務之間有常見的兩種通信方式：同步與非同步。
在同步通信中，調用方在發送下一條消息之前等待響應，並且它作為HTTP之上的REST協議運行。相反，在非同步通信中，無需等待響應即可發送消息。這適用於分布式系統，通常需要消息代理來管理消息。
你選擇的通信類型應考慮不同的參數，例如微服務的結構方式，適當的基礎架構，延遲，規模，依賴關系以及通信目的。非同步通信的建立可能會更加復雜，並且需要添加更多組件才能堆疊，但是將非同步通信用於微服務的好處遠大於缺點。
首先根據定義，非同步通信是非阻塞的；第二，它也比同步操作支持更好的縮放；第三，在微服務崩潰的情況下，非同步通信機制提供了各種恢復技術，通常更擅長處理與崩潰有關的錯誤。
另外，當使用代理而不是REST協議時，接收通信的服務實際上並不需要彼此了解。在舊的服務運行了很長時間之後，甚至可以引入新的服尺譽務，即能做到更好的解耦服務。
最後，在選擇非同步操作時，您將增強將來創建集中發現，監視，負載平衡甚至策略執行器的能力。這將為您提供在代碼和系統構建中具有靈活性，可伸縮性和更多功能的功能。
非同步通信通常通過消息代理進行管理。改掘也有其他方法，例如aysncio，但它們更加稀少和有限。
在選擇代理執行非同步操作時，應考慮以下幾點：
一對一
一對多
我們檢查了那裡最新和最出色的服務，以找出這三個類別中最強的提供商。
RabbitMQ（AMQP）
規模：根據配置和資源，這里的運行速度約為每秒50K msg。
持久性：支持持久性消息和瞬時消息。
一對一與一對多的消費者：兩者都有。
RabbitMQ於2007年發布，是最早創建的常見消息代理之一。它是一個開放源代碼，通過實現高級消息隊列協議（AMQP）通過點對點和pub-sub方法傳遞消息。它旨在支持復雜的路由邏輯。
有一些託管服務可讓您將其用作SaaS，但它不是本機主要雲提供商堆棧的一部分。RabbitMQ支持所有主要語言，包括Python，Java，.NET，PHP，Ruby，JavaScript，Go，Swift等。
在持久模式下，可能會遇到一些性能問題。
kafka
規模：每秒最多可以發送一百萬條消息。
持久性：是的。
一對一vs一對多的消費者：只有一對多陵殲段（乍一看似乎很奇怪，對吧？！）。
Kafka曾在Azure，AWS和Confluent上管理SaaS。他們都是Kafka項目的創建者和主要貢獻者。Kafka支持所有主要語言，包括Python，Java，C C ++，Clojure，.NET，PHP，Ruby，JavaScript，Go，Swift等。
Redis
規模：每秒最多可以發送一百萬條消息。
持久性：基本上不是，它是內存中的數據存儲。
一對一與一對多的消費者：兩者都有。
Redis與其他消息代理有點不同。Redis的核心是一個內存中的數據存儲，可以用作高性能鍵值存儲或消息代理。另一個區別是Redis沒有持久性，而是將其內存轉儲到Disk DB中。它還非常適合實時數據處理。
最初，Redis不是一對一和一對多的。但是，由於Redis 5.0引入了pub-sub，因此功能得到了增強，一對多成為真正的選擇。
我們介紹了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特徵。這三種動物都是它們的類別，但是如上所述，它們的運行方式大不相同。這是我們建議正確的消息代理根據不同用例使用的建議。
短命消息：Redis
Redis的內存資料庫幾乎適用於不需要持久性的消息短暫的用例。因為Redis提供了非常快速的服務和內存功能，所以它是短保留消息的理想選擇，在這些消息中持久性不是很重要，您可以容忍一些丟失。隨著5.0中Redis流的發布，它也成為了一對多用例的候選者，由於局限性和舊的pub-sub功能，絕對需要使用它。
大量數據：Kafka
Kafka是一個高吞吐量的分布式隊列，用於長時間存儲大量數據。對於需要持久性的一對多用例，Kafka是理想的選擇。
復雜路由：RabbitMQ
RabbitMQ是一個較老但很成熟的代理，具有許多支持復雜路由的功能。當所需速率不高（超過數萬msg sec）時，它甚至將支持復雜的路由通信。
考慮您的軟體堆棧
當然，最後要考慮的是你當前的軟體堆棧。如果你正在尋找一個相對簡單的集成過程，並且不想在堆棧中維護其他代理，那麼你可能更傾向於使用已由堆棧支持的代理。
例如，如果你在RabbitMQ之上的系統中使用Celery for Task Queue，那麼您會獲得與RabbitMQ或Redis一起使用的動力，而不是不支持Kafka且需要進行一些重寫的Kafka。
我們通過平台的發展和壯大使用了以上所有內容，然後再進行一些使用！重要的是要記住，每種工具都有自己的優點和缺點，這與了解它們並為工作以及特定的時機，情況和要求選擇合適的工具有關。
❽ 小白學python怎麼快速入門多久能完成一個項目
python是一種比較簡單的接地氣的語言。如果會其它編程語言，努力一個禮拜，你就可以掌握python的精髓。如果你沒有編程基礎，也不用擔心，你努力學習下python的基礎，不用一個月就可以獨立編寫（看個人學習能力）。
❾ redis適合什麼場景
1、緩存。 緩存現在幾乎是所有中大型網站都在用的必殺技，合緩頃理的利用緩存不僅能夠提升網站訪問速度，還能大大降低資料庫的壓力。Redis提供了鍵過期功能，也提供了靈活的鍵淘汰策略，所以，現在Redis用在緩存的場合非常多。（推薦：《 Redis視頻教程 》）
2、排行榜。 很多網站都有排行榜應用的，如京東的月度銷量榜單、商品按時間的上新排行榜等。Redis提供的有序集合數據類構能實現各種復雜的排行榜應用。
3、計數器。 什麼是計數器，如電商網站商品的瀏覽量、視頻網站視頻的播放數等。為了保證數據實時效，每次瀏覽都得給+1，並發量高時如果每次都請求資料庫操作無疑是種挑戰和壓力。Redis提供的incr命令來實現計數器功能，內存操作，性能非常好，非常適用於這些計數場景。
4、分布式會話。 集群模式下，在應用不多的情況下一般使用容器自帶的session復制功能就能滿足，當應用增多相對復雜的系統中，一般都會搭建以Redis等內存資料庫為中心的session服務，session不再由容器管理，而是由session服務及內存資料庫管理。
5、分布式鎖。 在很多互聯網公司中都使用了分布式技術，分布式技術帶來的技術挑戰是對同一個資源的並發訪問，如全局ID、減庫存、秒殺等場景，並發量不雀做大的場景可以使用資料庫的悲觀鎖、樂觀鎖來實現，但在並發量高的場合中，利用資料庫鎖來控制資源的並發訪問是不太理想的，大大影響了資料庫的性能。可以利用Redis的setnx功能來編寫分布式的鎖，如果設置返回1說明獲取鎖成功，否則獲取鎖失敗，實際應用中要考擾歲陸慮的細節要更多。