python架构图

1. 如何使用python爬取知乎数据并做简单分析

一、使用的技术栈：
爬虫：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
开发工具：pycharm
数据成果简单的可视化分析
1.性别分布
0 绿色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性别不确定
可见知乎的用户男性颇多。
二、粉丝最多的top30
粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这些人，也差不多这个排名，说明爬取的数据具有一定的说服力。
三、写文章最多的top30
四、爬虫架构
爬虫架构图如下：
说明：
选择一个活跃的用户（比如李开复）的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。
抓取内容，并解析该用户的关注的用户的列表url，添加这些url到另一个set中，并用已爬取的url作为过滤。
解析该用户的个人信息，并存取到本地磁盘。
logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据，并给elsticsearchkibana和elasticsearch配合，将数据转换成用户友好的可视化图形。
五、编码
爬取一个url:
解析内容：
存本地文件：
代码说明：
* 需要修改获取requests请求头的authorization。
* 需要修改你的文件存储路径。
源码下载：点击这里，记得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何获取authorization
打开chorme，打开https : // www. hu .com/，
登陆，首页随便找个用户，进入他的个人主页，F12(或鼠标右键，点检查)七、可改进的地方
可增加线程池，提高爬虫效率
存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略，最多只存2000个url，防止内存不够，其实可以存在redis中。
存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式，更好的方式应该是存在mongodb中。
对爬取的用户应该有一个信息的过滤，比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。
八、关于ELK套件
关于elk的套件安装就不讨论了，具体见官网就行了。网站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
从爬取的用户数据可分析的地方很多，比如地域、学历、年龄等等，我就不一一列举了。另外，我觉得爬虫是一件非常有意思的事情，在这个内容消费升级的年代，如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据，是一件值得思考和需不断践行的事情。

2. 如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台

Django- 一个开放源代码的 Web 应用框架，由 Python 写成，采用了 MVC 的软件设计模式；
rpyc- 一个 Python 实现的 RPC 和分布式计算的工具。支持同步和异步操作、回调等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 开发的自动化配置管理与流程控制组件；
Mysql- 是一个非常流行的关系型数据库管理系统。
二、平台架构设计
1、 OMServer 架构图

大家对这个架构应该不会感到陌生，三层结构也是目前主流的运营平台架构。
2、 架构说明
OMServer 平台为三层架构，分别为 WEB 交互层、分布式计算层、集群管理服务层。
1） 、第一层：即为 WEB 交互层，典型的 B/S 架构，以供管理员操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基于 Django 开发；
2） 、第二层：分布式计算层，提供与主控端的连接通道，采用的是 rpyc 传输协议，协议操作流程：前端模块参数 -> 加密传输 -> 任务执行 -> 返回结果集 -> 解密输出。
3） 、第三层：集群管理服务层，整合 Python 主流的远程操作组件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），对被控端（业务服务器集群）进行管理，其中主控端可以根据不同 IDC 环境，采用多地多点的管理方式，可提升冗余度及执行效率。主控端操作模块以不同 Python 文件加以区分，便于维护，可灵活定制操作逻辑及横向扩展等特点。

3. 移动云的底层架构是基于什么

基于单体架构。

单体架单体架构是比较初级，典型的三级架构，前端（Web/手机端）+中间业务逻辑层+数据库层。这是一种典型的Java Spring MVC或者Python Django框架的应用。其架构图如下所示：

单体架构的应用比较容易部署、测试， 在项目的初期，单体应用可以很好地运行。然而，随着需求的不断增加， 越来越多的人加入开发团队，代码库也在飞速地膨胀。慢慢地，单体应用变得越来越臃肿，可维护性、灵活性逐渐降低，维护成本越来越高。
下面是单体架构应用的一些缺点：

• 复杂性高：以一个百万行级别的单体应用为例，整个项目包含的模块非常多、模块的边界模糊、 依赖关系不清晰、 代码质量参差不齐、 混乱地堆砌在一起。可想而知整个项目非常复杂。每次修改代码都心惊胆战， 甚至添加一个简单的功能， 或者修改一个Bug都会带来隐含的缺陷。

• 技术债务：随着时间推移、需求变更和人员更迭，会逐渐形成应用程序的技术债务， 并且越积 越多。“不坏不修”， 这在软件开发中非常常见， 在单体应用中这种思想更甚。已使用的系统设计或代码难以被修改，因为应用程序中的其他模块可能会以意料之外的方式使用它。

• 部署频率低：随着代码的增多，构建和部署的时间也会增加。而在单体应用中， 每次功能的变更或缺陷的修复都会导致需要重新部署整个应用。全量部署的方式耗时长、 影响范围大、 风险高， 这使得单体应用项目上线部署的频率较低。而部署频率低又导致两次发布之间会有大量的功能变更和缺陷修复，出错率比较高。

• 可靠性差：某个应用Bug，例如死循环、内存溢出等， 可能会导致整个应用的崩溃。

• 扩展能力受限：单体应用只能作为一个整体进行扩展，无法根据业务模块的需要进行伸缩。例如，应用中有的模块是计算密集型的，它需要强劲的CPU；有的模块则是IO密集型的，需要更大的内存。由于这些模块部署在一起，不得不在硬件的选择上做出妥协。

• 阻碍技术创新：单体应用往往使用统一的技术平台或方案解决所有的问题， 团队中的每个成员 都必须使用相同的开发语言和框架，要想引入新框架或新技术平台会非常困难。

4. 最常用Python开源框架有哪些

django
flask等等
建议先把django学会，慢慢来，举一反三。前期比较困难。

5. 如何在scrapy框架下，用python实现爬虫自动跳转页面来抓去网页内容

Scrapy是一个用Python写的Crawler Framework，简单轻巧，并且非常方便。Scrapy使用Twisted这个异步网络库来处理网络通信，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。Scrapy整体架构如下图所示：

根据架构图介绍一下Scrapy中的各大组件及其功能：

Scrapy引擎（Engine）：负责控制数据流在系统的所有组建中流动，并在相应动作发生触发事件。
调度器（Scheler）：从引擎接收Request并将它们入队，以便之后引擎请求request时提供给引擎。
下载器（Downloader）：负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给Spider。
Spider：Scrapy用户编写用于分析Response并提取Item（即获取到的Item）或额外跟进的URL的类。每个Spider负责处理一个特定（或一些网站）。
Item Pipeline：负责处理被Spider提取出来的Item。典型的处理有清理验证及持久化（例如存储到数据库中，这部分后面会介绍存储到MySQL中，其他的数据库类似）。
下载器中间件（Downloader middlewares）：是在引擎即下载器之间的特定钩子（special hook），处理Downloader传递给引擎的Response。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能（后面会介绍配置一些中间并激活，用以应对反爬虫）。
Spider中间件（Spider middlewares）：是在引擎及Spider之间的特定钩子（special hook），处理Spider的输入（response）和输出（Items即Requests）。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义的代码来扩展Scrapy功能。

6. 干货分享!Python三大web框架简单介绍

1、Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

2、Flask

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。

Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

3、Tornado

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个 理想框架。

关于干货分享!Python三大web框架简单介绍，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

7. Python的深度学习框架有哪些

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：

第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍

• 深度学习的最新应用成果

• 单层/深度学习与机器学习

• 人工智能的关系及发展简

第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战

• 梯度下降优化方法

• 前馈神经网络的基本结构和训练过程

• 反向传播算法

• TensorFlow开发环境安装

• “计算图”编程模型

• 深度学习中图像识别的操作原理

第三阶段循环神经网络原理及项目实战

• 语言模型及词嵌入

• 词嵌入的学习过程

• 循环神经网络的基本结构

• 时间序列反向传播算法

• 长短时记忆网络（LSTM）的基本结构

• LSTM实现语言模型

第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战

• 生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理

• GAN的训练过程

• GAN用于图片生成的实现

第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战

• 多GPU并行实现

• 分布式并行的环境搭建

• 分布式并行实现

第六阶段深度强化学习及项目实战

• 强化学习介绍

• 智能体Agent的深度决策机制（上）

• 智能体Agent的深度决策机制（中）

• 智能体Agent的深度决策机制（下）

第七阶段车牌识别项目实战

• 数据集介绍及项目需求分析

• OpenCV库介绍及车牌定位

• 车牌定位

• 车牌识别

• 学员项目案例评讲

第八阶段深度学习前沿技术简介

• 深度学习前沿技术简介

• 元学习

• 迁移学习等

详情查看深度学习。

8. python的爬虫框架有哪些

实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬虫框架。分享给大家。
1.Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。
2.PySpider
pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
4、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
5.Newspaper
Newspaper可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。
6、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
7.Grab

Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。

9. Python三大web框架分别是什么 哪个更好

【导读】目前，Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado，要论这三个Web框架哪个更好的话，建议一点，Django帮我们事先搭建了好多，上手会快一些，学习的话可以先从Django学起，然后再学习Flask和Tornado，下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。

1、Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

2、Flask

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其 WSGI工具箱采用Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2
。Flask使用BSD授权。

Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension
增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm +
Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

3、Tornado

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python
的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个
理想框架。

关于Python三大web框架的简单介绍，就给大家分享到这里了，当然学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚，希望大家抓紧时间进行学习吧。

10. python怎么绘制系统结构图

调出菜单，进入（球员）选项中的（装备升级）选项，找到（专属动作）里的（跳投），按一下游戏左键，就会显示你最近买的投篮动作。不用进（编辑球员）选项。