python爬虫ebay

❶ python程序实现简单计算机项目目标怎么写

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python简单程序实例-python简单项目实例
2020-10-28 20:39:43

编程大乐趣

码龄10年

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语言多元化是PayPal编程文化中一个重要的组成部分。在C++和java长期流行的同时，更多的团队选择了Jva和Scala。同时，Braintree的收购也引入了一个久经世故的Ruby社区。Python作为一门特别的语言，在eBay和PayPal有很长的历史。而且其流行程度依然有增不减。

eBay的开发者支持Python这个应用于基层领域多年的语言。甚至在eBay管理层官方支持Python以前，技术人员就开始使用Python。我在几年前加入PayPal并选择Python来写内部应用，然而，我却发现了PayPal中将近15年以前的Python代码。

目前，Python 支撑着 超过50个项目, 包括:

功能和产品型, 例如 eBay Now 和 RedLaser运营和基础设施型**, 从开放的 OpenStack 到专有设施中间层服务和应用型**, 例如 PayPal 用来设定价格以及检测用户可用功能的那个（服务/应用）监测代理和接口*型*, 用于涉及到部署和安全的一些用例批处理任务*型*, 例如数据导入，价格调整，及其它项目以及不计其数的开发者工具

在接下来的文章里我将详细介绍那些使得 eBay 和 PayPal 的 Python 生态系统从2011年的不超过25个工程师到2014年超过260个工程师所使用的技术和举措。对于本文，我则会专注于10个不得不予以揭露的关于 eBay 和 PayPal 的企业环境的谬误。

谬误 #1: Python 是一门新语言

伴随着所有的初创公司正在使用它以及孩子们最近也在学习它的事实，这个谬误为何仍然存在是可以理解的。实际上 Python 已经 超过23岁了, 它最初发布于1991年, 早于 HTTP 1.0协议 5年且早于 Java 4年. 目前比较有着名的很早就使用 Python 的例子是在1996年: Google 的第一个成功的网络爬虫。

❷ 10个让你爱不释手的Python开源框架

如果你正在学习python，那么这10个开源框架，你可千万别错过，这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。虽说不上是全都有，但也足够满足你了。

0.Django：Python Web应用开发框架

众所周知，Python下有许多款不同的 Web 框架。而其中，Django是最具代表性之一，许多成功的网站和APP都基于Django。

Django是是一个全能型框架，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。

相关推荐：《Python教程》

1.Cubes：轻量级Python OLAP框架

Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。

2.Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架

Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。

3.Pulsar：Python的事件驱动并发框架

Pulsar是一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。

4.Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架

Tornado的全称是Torado Web Server，传说中性能高高的框架。Tornado 是一个很好的框架，支持异步处理的功能，这是它的特点，其他框架不支持。另外一点是，Tornado 的设计似乎更注重 RESTful URL。

5.Bottle：微型Python Web框架

Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 Web 框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。6.Web2py：全栈式Web框架

Web2py是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的，兼容 Google App Engine 。是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用。

7.Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架

Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，是一个面向Hadoop的数据集和处理过程的管理平台。它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

8.Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架

Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。非阻塞I/O使得diesel非常快速并且容易扩展。

greenlets使得diesel有了unwind（to(callbacks(no)))。nose使得测试变得容易。最后，Flask使得你不需要写一个新的网络框架来使用diesel。

9.Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架

Flask同样也是一个Python编写的Web 微框架,能够快速实现一个网站或Web服务。属于轻量级Web应用框架。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。

Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。

❸ Python 有像WordPress这样的开源程序么

python的开源程序很多，除了wordpress外还有如下：
Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。
Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。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。
Cubes：轻量级Python OLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。
Pulsar：Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。
Web2py：全栈式Web框架
Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。
Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。
Buildbot：基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。
Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。
Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。
webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Scrapy：Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。

❹ 花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了

前言：

不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。

这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。

1、【Python 图片转字符画】

2、【200行Python代码实现2048】

3、【Python3 实现火车票查询工具】

4、【高德API+Python解决租房问题 】

5、【Python3 色情图片识别】

6、【Python 破解验证码】

7、【Python实现简单的Web服务器】

8、【pygame开发打飞机 游戏 】

9、【Django 搭建简易博客】

10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】

11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】

12、【Flask 开发轻博客】

13、【Python3 图片隐写术】

14、【Python 实现简易 Shell】

15、【使用 Python 解数学方程】

16、【PyQt 实现简易浏览器】

17、【神经网络实现手写字符识别系统 】

18、【Python 实现简单画板】

19、【Python实现3D建模工具】

20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】

21、【神经网络实现人脸识别任务】

22、【Python文本解析器】

23、【Python3 & OpenCV 视频转字符动画】

24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫 】

25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】

26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】

27、【Python 实现端口扫描器】

28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】

29、【Python 实现康威生命 游戏 】

30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】

31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】

32、【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】

33、【Python实现键值数据库】

34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】

35、【ebay在线拍卖数据分析】

36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取 】

37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】

38、【基于 Flask 及爬虫实现微信 娱乐 机器人】

39、【Python实现Python解释器】

40、【Python3基于Scapy实现DDos】

41、【Python 实现密码强度检测器】

42、【使用 Python 实现深度神经网络】

43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】

44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋 游戏 】

45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】

46、【Python打造漏洞扫描器 】

47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】

48、【数独 游戏 的Python实现与破解】

49、【使用Python定制词云】

50、【Python开发简单计算器】

51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】

52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】

53、【Python实现Zip文件的暴力破解 】

54、【Python3 智能裁切图片】

55、【Python实现网站模拟登陆】

56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】

57、【Python 3 实现图片转彩色字符】

58、【自联想器的 Python 实现】

59、【Python 实现简单滤镜】

60、【Flask 实现简单聊天室】

61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】

62、【Python实现模板引擎】

63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】

64、【Python3 实现命令行动态进度条】

65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】

66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】

67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】

68、【使用 Python 生成分形图片】

69、【Python 实现 Redis 异步客户端】

70、【Python 实现中文错别字高亮系统】

最后：

以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~

获取方式：转发 私信“1”

❺ scrapy-redis分布式爬虫启动为什么会等待

scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式。分别是由模块scheler和模块pipelines实现。

一、Scrapy-redis各个组件介绍

(I) connection.py

负责根据setting中配置实例化redis连接。被pefilter和scheler调用，总之涉及到redis存取的都要使用到这个模块。

(II) pefilter.py

负责执行requst的去重，实现的很有技巧性，使用redis的set数据结构。但是注扒正意scheler并不使用其中用于在这个模块中实现的pefilter键做request的调度，而是使用queue.py模块中实现的queue。

当request不重复时，将其存入到queue中，调度时将其弹出。

（III）queue.py

其作用如II所述，但是这里实现了三种方式的queue：

FIFO的SpiderQueue，SpiderPriorityQueue，以及LIFI的SpiderStack。默认使用的是第二中，这也就是出现之前文章中所分析情况的原因（链接）。

（IV）pipelines.py

这是是用来实现分布式处理的作用。它将Item存储在redis中以实现分布式处理。

另外可以发现，同样是编写pipelines，在这里的编码实现不同于文章（链接：）中所毁此谨分析的情况，由于在这里需要读取配置，所以就用到了from_crawler()函数。

（V）scheler.py

此扩展是对scrapy中自带的scheler的替代（在settings的SCHEDULER变量中指出），正是利用此扩展实现crawler的分布式调度。其利用的数据结构来自于queue中实现的数据结构。

scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式就是由模块scheler和模块pipelines实现。上述其它模块作为为二者辅助的功能模块。

（VI）spider.py

设计的这个spider从redis中读取要爬的url,然后执行爬取，若爬纤基取过程中返回更多的url，那么继续进行直至所有的request完成。之后继续从redis中读取url，循环这个过程。

二、组件之间的关系

三、scrapy-redis实例分析

（1）spiders/ ebay_redis.py

classEbayCrawler(RedisMixin,CrawlSpider):

"""Spiderthat reads urls from redis queue (mycrawler:start_urls)."""

name = 'ebay_redis'

redis_key = ' ebay_redis:start_urls'

rules = (

# follow all links

# Rule(SgmlLinkExtractor(),callback='parse_page', follow=True),

Rule(sle(allow=('[^s]+/itm/', )), callback='parse_item'),

)

#该方法是最关键的方法，该方法名以下划线开头，建立了和redis的关系

def _set_crawler(self, crawler):

CrawlSpider._set_crawler(self, crawler)

RedisMixin.setup_redis(self)

# 解析sku页面

defparse_item(self,response):

sel =Selector(response)

base_url =get_base_url(response)

item = EbayphoneItem()

print base_url

item['baseurl'] =[base_url]

item['goodsname'] =sel.xpath("//h1[@id='itemTitle']/text()").extract()

return item

该类继承了RedisMixin（scrapy_redis/spiders.py中的一个类）和CrawlSpider，加载配置文件的各项，建立和redis的关联，同时进行抓取后的解析。关键方法为_set_crawler(self, crawler),关键属性是redis_key，该key如果没有初始化则默认为spider.name:start_urls

_set_crawler()方法是如何被调用的：

scrapy/crawl.py/Crawler:crawl() ->

scrapy/crawl.py/Crawler:_create_spider () ->

CrawlSpider：from_crawler() –>

scrapy/spiders/Spider:from_crawler() ->

ebay_redis.py :_set_crawler()

（2）setting.py

SPIDER_MODULES= ['example.spiders']

NEWSPIDER_MODULE= 'example.spiders'

ITEM_PIPELINES = {

'example.pipelines.ExamplePipeline':300,

#通过配置下面该项RedisPipeline'会将item写入key为

#spider.name:items的redis的list中，供后面的分布式处理item

'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline':400,

}

SCHEDULER= "scrapy_redis.scheler.Scheler"

#不清理redisqueues, 允许暂停或重启crawls

SCHEDULER_PERSIST= True

SCHEDULER_QUEUE_CLASS= 'scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue'

#该项仅对queueclass is SpiderQueue or SpiderStack生效，阻止spider被关闭的最大空闲时间

SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE= 10

#连接redis使用

REDIS_HOST = '123.56.184.53'

REDIS_PORT= 6379

（3）process_items.py:

defmain():

pool =redis.ConnectionPool(host='123.56.184.53', port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

while True:

# process queue as FIFO, change `blpop`to `brpop` to process as LIFO

source, data =r.blpop(["ebay_redis:items"])

item = json.loads(data)

try:

print u"Processing: %(name)s<%(link)s>" % item

except KeyError:

print u"Error procesing:%r" % item

if__name__ == '__main__':

main()

该模块是从redis对应的list中取出item，进行处理，可以运行多个进程分布式处理items

(4)执行过程如下：

首先在redis服务器端打开redis服务：

./redis-server

其次执行

./redis-cli lpush ebaycrawler:start_urlshttp://www.ebay.com/sch/Cell-Phones-Smartphones-/9355/i.html

然后运行爬虫：

scrapy runspiderebay_redis.py

可以执行多个爬虫，同时对ebay_redis:start_urls中的url进行分布式爬取，爬取后的结果都存入了ebay_redis:items的list中，供后续再次处理

最后可以查看items队列中的内容

./redis-cli llen ebay_redis:items 可以看到该items中总的个数

❻ web2.0

什么是Web 2.0
2005-11-22 10:50 来源:互联网周刊 作者:Tim O'Reilly [打印] [关闭]

2001年秋天互联网公司（dot-com)泡沫的破灭标志着互联网的一个转折点。许多人断定互联网被过分炒作，事实上网络泡沫和相继而来的股市大衰退看起来像是所有技术革命的共同特征。股市大衰退通常标志着蒸蒸日上的技术已经开始占领中央舞台。假冒者被驱逐，而真正成功的故事展示了它们的力量，同时人们开始理解了是什么将一个故事同另外一个区分开来。

“Web 2.0”的概念开始于一个会议中，展开于O'Reilly公司和MediaLive国际公司之间的头脑风暴部分。所谓空凯互联网先驱和O'Reilly公司副总裁的戴尔·多尔蒂(Dale Dougherty)注意到，同所谓的“崩溃”迥然不同，互联网比其他任何时候都更重要，令人激动的新应用程序和网站正在以令人惊讶的规律性涌现出来。更重要的是，那些幸免于当初网络泡沫的公司，看起来有一些共同之处。那么会不会是互联网公司那场泡沫的破灭标志了互联网的一种转折，以至于呼吁“Web 2.0”的行动有了意义？我们都认同这种观点，Web 2.0会议由此诞生。

在那个会议之后的一年半的时间里，“Web 2.0”一词已经深入人心，从Google上可以搜索到950万以上的链接。但是，至今关于键则Web 2.0的含义仍存在极大的分歧，一些人将Web 2.0贬低为毫无疑义的一个行销炒作口号，而其他一些人则将之理解为一种新的传统理念。

本文就是来尝试澄清Web 2.0本来意义。

在我们当初的头脑风暴中，我们已经用一些例子，公式化地表达了我们对Web 2.0的理解：
Web 1.0 Web 2.0
DoubleClick Google AdSense
Ofoto Flickr
Akamai BitTorrent
mp3.com Napster
大英网络全书在线（Britannica Online） 维基网络全书（Wikipedia）
个人网站 博客(blogging)
evite upcoming.org和EVDB
域名投机 搜索引擎优化
页面浏览数 每次点击成本
屏幕抓取（screen scraping） 网络服务（web services）
发布 参与
内容管理系统 维基
目录（分类) 标签（“分众分类”，folksonomy）
粘性 聚合

这个列表还会不断继续下去。但是到底是什么，使得我们认定一个应用程序或一种方式为作所谓“Web 1.0”，而把另外一个叫做“Web 2.0”呢？（这个问题尤为紧迫，因为Web 2.0的观念已经传播的如此广泛，以至于很多公司正在将这个词加到他们的行销炒作中，但却没有真正理解其含义。同时这个问题也尤为困难，因为许多嗜好口号的创业公司显然不是Web 2.0，而一些我们认为是Web 2.0的应用程序，例如Napster和BitTorrent，甚至不是真正适当的网络程序！）我们首先来探讨一些原则，这些原则是通过Web 1.0的一些成功案例，以及一些最为有趣的新型应用程序来体现的。

1. 互联网作为平台

正如许多重要的理念一样，Web 2.0没有一个明确的界限，而是一个重力核心。不妨将Web 2.0视作一组原则和实践，由此来把距离核心或远或近的稿亏棚网站组成为一个类似太阳系的网络系统，这些网站或多或少地体现着Web 2.0的原则。

图1为Web 2.0的“模拟图”，该图是在名为“O'Reilly的朋友”（Friend Of O’reilly, FOO）的会议的一个研讨会上产生的。这个图基本上仍处于演化阶段，但已经描绘出了 从Web 2.0核心理念中衍生出的许多概念。

例如，在2004年10月的第一次Web 2.0的会议上，约翰·巴特利（John Battelle）和我在我们各自的开场白中列举了一组初步的原则。

这些原则中的第一条就是“互联网作为平台”。这也曾是Web 1.0的宠儿网景公司（Netscape)的战斗口号，而网景在同微软的大战中陨落了。此外，我们早先的Web 1.0的楷模中的两个，DoubleClick和Akamai公司，皆是将网络当作平台的先驱。人们往往不认为这是一种网络服务，但事实上，广告服务是第一个被广泛应用的网络服务，同时也是第一个被广泛应用的混合处理（mashup），如果用另一个近来流行的词来说的话。每个旗帜广告（banner ad)都是用来在两个网站之前无缝合作，向位于另外一台计算机上的读者传递一个整合好的页面。

Akamai也将网络看作平台，并且在一个更深入的层次上，来搭建一个透明的缓存和内容分发网络，以便降低宽带的拥塞程度。

虽然如此，这些先驱提供了有益的对比，因为后来者遇到同样问题的时候，可以将先驱们的解决方案进一步延伸，从而对新平台本质的理解也更为深刻了。DoubleClick和Akamai都是Web 2.0的先驱，同时我们也可以看到，可以通过引入更多Web 2.0的设计模式，来实现更多的应用。

让我们对这三个案例中的每一个都作一番深究，来探讨其间的一些本质性的差别。

Netscape 对 Google

如果Netscape可以称为Web 1.0的旗手，那么Google几乎可以肯定是Web 2.0的旗手，只要看看他们的首次公开上市（IPO)是如何地揭示了各自的时代就清楚了。所以我们就从这两个公司和其定位的差别入手。

Netscape以传统的软件摹本来勾勒其所谓“互联网作为平台”：他们的旗舰产品是互联网浏览器，一个桌面应用程序。同时，他们的战略是利用他们在浏览器市场的统治地位，来为其昂贵的服务器产品建立起市场。从理论上讲，在浏览器中控制显示内容和程序的标准，赋予了Netscape一种市场支配力，如同微软公司在个人计算机市场上所享受的一样。很像当初“自行的马车”（horseless carriage）将汽车描绘为一种熟知事物的延伸，Netscape曾推销一种网络桌面（webtop）来替代传统的桌面（desktop），并且计划借助信息更新，以及由购买了Netscape服务器的信息提供者来推送的各种小程序，来开发推广这种网络桌面。

最终，浏览器和网络服务器都变成了“日用品”，同时价值链条也向上移动到了在互联网平台上传递的服务。

作为对比，Google则以天生的网络应用程序的角色问世，它从不出售或者打包其程序，而是以服务的方式来传递。客户们直接或间接地为其所使用的服务向Google付费。原有软件工业缺陷荡然无存。没有了定期的软件发布，只需要持续的改善。没有了许可证或销售，只需要使用。没有了为了让用户在其设备上运行软件而不得不进行的平台迁移，只需要搭建宏大的、由众多个人计算机组成的、可伸缩的网络，其上运行开源操作系统，及其及自行研制的应用程序和工具，而公司之外的任何人则永远无法接触到这些东西。

在其底层，Google需要一种Netscape从未需要过的能力：数据库管理。Google远远不只是一个软件工具的集合，它是一个专业化的数据库。没有这些数据，那些工具将毫无用武之地；没有这些软件，数据也将无可控制。软件许可证制度和对应用程序接口（API）的控制——上一个时代的法宝——已经毫不相关了，因为Google的软件只需要执行而从不需要分发，也因为如果不具备收集和管理数据的能力，软件本身就没有什么用处了。事实上，软件的价值是同它所协助管理的数据的规模和活性成正比的。

Google的服务不是一个简单的服务器，虽然其服务是通过大规模的互联网服务器集合来传递的；其服务也不是一个浏览器，虽然这种服务是被用户在浏览器中体验到的。Google的旗舰产品——搜索服务，甚至不托管它让用户来搜寻的内容。很像一个电话通话过程，不仅发生在通话的两端，而且发生在中间的网络上。作为用户和其在线体验的一个中介，Google作用于浏览器、搜索引擎和最终的内容服务器之间的空间中。

虽然Netscape和Google都可以被描述为软件公司，但显然Netscape可以归到Lotus，Microsoft，Oracle，SAP，以及其他发源于上个世纪八十年代软件革命的那些公司所组成的软件世界。而Google的同伴们，则是像eBay，Amazon，Napster，及至DoubleClick和Akamai这样的互联网公司。

DoubleClick对Overture和AdSense

同Google类似，DoubleClick是一个名副其实的互联网时代的孩子。它把软件作为一种服务，在数据管理方面具有核心竞争力，并且正如上文所述，它是一个早在连网络服务的名字还不曾有的时候，就已然开始其服务的先驱。然而，DoubleClick最终还是被其商业模式局限住了。它所贯彻的是九十年代的互联网观念。这种观念围绕着出版，而不是参与；围绕着广告客户，而不是消费者，来进行操纵；围绕着规模，认为互联网会被如MediaMetrix等网络广告评测公司尺度下的所谓顶级网站所统治。

结果是，DoubleClick得意地在其网站上引用道：“超过2000种的成功应用”。而相对比的是，Yahoo!公司的搜索市场（从前的Overture）和Google的AdSense产品，已经在为几十万的广告客户服务。

Overture和Google的成功源自于对克里斯·安德森（Chris Anderson）提到的所谓“长尾”的领悟，即众多小网站集体的力量提供了互联网的大多数内容。DoubleClick的产品要求一种签订正式的销售合同，并将其市场局限于很少的几千个大型网站。Overture和Google则领会到如何将广告放置到几乎所有网页上。更进一步地，它们回避了发行商和广告代理们所喜爱的广告形式，例如旗帜广告和弹出式广告，而采用了干扰最小的、上下文敏感的、对用户友好的文字广告形式。

Web 2.0的经验是：有效利用消费者的自助服务和算法上的数据管理，以便能够将触角延伸至整个互联网，延伸至各个边缘而不仅仅是中心，延伸至长尾而不仅仅是头部。

毫不奇怪，其他Web 2.0的成功故事也显示着同样的轨迹。eBay扮演着一个自动的中间媒介的角色，使个体之间发生的几个美元的偶然性的交易成为可能。Napster（虽然已经出于法律原因而关闭）将其网络建立在一个集中的歌曲数据库之上，但是它让每一个下载者都成为一台服务器，从而使其网络逐渐扩大。

Akamai 对 BitTorrent

同DoubleClick类似，Akamai的业务重点面向网络的头部，而不是尾部；面向中心，而不是边缘。虽然它服务于那些处于网络边缘的个体的利益，为他们访问位于互联网中心的高需求的网站铺平了道路，但它的收入仍然来自从那些位于中心的网站。

BitTorrent，像P2P风潮中的其他倡导者一样，采用了一种激进的方式来达到互联网去中心化（internet decentralization）的目的。每个客户端同时也是一个服务器；文件被分割成许多片段，从而可以由网络上的多个地方提供，透明地利用了网络的下载者来为其他下载者提供带宽和数据。事实上，文件越流行下载得越快，因为有更多的用户在为这个文件提供带宽和各个片段。

BitTorrent由此显示出Web 2.0的一个关键原则：用户越多，服务越好。一边是Akamai必须增加服务器来改善服务，另一边是BitTorrent用户将各自的资源贡献给大家。可以说，有一种隐性的“参与体系”内置在合作准则中。在这种参与体系中，服务主要扮演着一个智能代理的作用，将网络上的各个边缘连接起来，同时充分利用了用户自身的力量。

2. 利用集体智慧

在诞生于Web 1.0时代并且存活了下来，而且要继续领导Web 2.0时代的那些巨人的成功故事的背后，有一个核心原则，就是他们借助了网络的力量来利用集体智慧：

--超级链接是互联网的基础。当用户添加新的内容和新的网站的时候，将被限定在一种特定的网络结构中，这种网络结构是由其他用户发现内容并建立链接的。如同大脑中的神经突触，随着彼此的联系通过复制和强化变得越来越强，而作为所有网络用户的所有活动的直接结果，互联的网络将有机地成长。

--Yahoo!是第首例伟大的成功故事，诞生于一个分类目录，或者说是链接目录，一个对数万甚至数百万网络用户的最精彩作品的汇总。虽然后来Yahoo!进入了创建五花八门的内容的业务，但其作为一个门户来收集网络用户们集体作品的角色，依然是其价值核心。

--Google在搜索方面的突破在于PageRank技术，该技术令其迅速成为搜索市场上毫无争议的领导者。PageRank是一种利用了网络的链接结构，而不是仅仅是使用文档的属性，来实现更好的搜索效果的方法。

--eBay的产品是其全部用户的集体活动，就向网络自身一样，eBay随着用户的活动而有机地成长，而且该公司的角色是作为一个特定环境的促成者，而用户的行动就发生在这种环境之中。更重要的是，eBay的竞争优势几乎都来自于关键性的大量的买家和卖家双方，而这正是这一点使得后面许多竞争者的产品的吸引力显着减低。

--Amazon销售同Barnesandnoble.com等竞争者相同的产品，同时这些公司从卖方获得的是同样的产品描述、封面图片和目录。所不同的是，Amazon已然缔造出了一门关于激发用户参与的科学。Amazon拥有比其竞争者高出一个数量级以上的用户评价，以及更多的邀请来让用户以五花八门的方式，在近乎所有的页面上进行参与，而更为重要的是，他们利用用户的活动来产生更好的搜索结果。Barnesandnoble.com的搜索结果很可能指向该公司自己的产品，或者是赞助商的结果，而Amazon则始终以所谓“最流行的”打头，这是一种实时计算，不仅基于销售，而且基于其他一些被Amazon内部人士称为围绕着产品“流动”（flow）的因素。由于拥有高出对手一个数量级的用户参与，Amazon销售额超出竞争对手也就不足为奇了。

现在，具备了这种洞察力，并且可能会将之延伸开来的那些创新型的公司，正在互联网上留下他们的印迹。

维基网络全书（Wikipedia）是一种在线网络全书，其实现基于一种看似不可能的观念。该观念认为一个条目可以被任何互联网用户所添加，同时可以被其他任何人编辑。无疑，这是对信任的一种极端的实验，将埃里克·雷蒙德（Eric Raymond）的格言（源自开放源码软件的背景之下）：“有足够的眼球，所有的程序缺陷都是肤浅的”（with enough eyeballs, all bugs are shallow）运用到了内容的创建之中。维基网络全书已然高居世界网站百强之列，并且许多人认为它不久就将位列十强。这在内容创建方面是一种深远的变革。

像del.icio.us（美味书签）和Flickr这样的网站，其公司已经在近期获得了广泛的关注，并且已经在一种被人们成为“分众分类”（folksonomy，有别于传统分类法）的概念上成为先行者。“分众分类”是一种使用用户自由选择的关键词对网站进行协作分类的方式，而这些关键词一般称为标签（tags)。标签化运用了像大脑本身所使用的那种多重的、重叠的关联，而不是死板的分类。举一个经典的例子，在Flickr网站上，一幅小狗照片可能被加上“小狗”和“可爱”这样的标签，从而允许系统依照用户行为所产生的自然的方式来进行检索。

协作式垃圾信息过滤产品，例如Cloudmark，就聚集了电子邮件用户们对于“一封邮件是或者不是垃圾邮件”的众多相互独立的决策，从而胜过了依赖于分析邮件本身的那些系统。

伟大的互联网成功者并不主动地到处推销其产品，这几乎成为公理。他们采用“病毒式营销”（viral marketing）的方式，也就是说，一些推介会直接从一个用户传播到另外一个用户。如何一个网站或产品依赖广告来进行宣传，你几乎可以断定它不是Web 2.0。

即便许多互联网基础设施本身，包括在大多数网络服务器中用到的Linux，Apache，MySQL，以及Perl，PHP或Python代码，也都依靠开放源码的对等生产（peer-proction）的方式。其中包含了一种集体的、网络赋予的智慧。在SourceForge.net网站上列有至少10万种开放源码软件项目。任何人都可以添加一个项目，任何人都可以下载并使用项目代码。

同时，由于作为用户使用的结果，新的项目从边缘迁移到中心。一个对软件的有机的接受过程几乎完全依靠病毒式营销。同时，作为用户应用的结果，新的项目从边缘迁移到中心，这是一种几乎完全依靠病毒式营销的，有机的软件采用过程，。

经验是：源于用户贡献的网络效应，是在Web 2.0时代中统治市场的关键。
平台总是打败应用程序
在过去每次同对手的竞争中，微软都成功地打用了平台这张牌，打败了即便是最占主导地位的应用程序。Windows平台让微软以Excel取代了Lotus 1-2-3，以Word取代了WordPerfect,，以Internet Explorer取代了Netscape浏览器。
不过这次，冲突不是在平台和应用程序之间，而是在两种平台之间。每个平台皆有一种截然不同的商业模式：一方面，一个独立软件商具有广泛的用户基础并且将应用程序接口和操作系统紧密集成，从而对程序设计模式予以控制；另一方面，是一个没有所有者的系统，由一组协议、开放标准和对合作的共识来连结到一起。
Windows系统代表了由软件程序接口来进行专有控制的高峰。Netscape曾尝试用微软当初对付其对手所使用的手段，来同微软进行争夺，但是失败了。然而拥有互联网开放标准的Apache却已经繁荣了起来。此番上演的战局，已经不再是实力悬殊的平台对决孤立的软件了，而是变成了平台对决平台。问题在于，哪个平台，或者更深远地来说哪个体系，以及哪个商业模式，最能适应未来的机遇。
Windows对于早期的PC时代的问题是一种卓越的解决方案。它统一了程序开发者的竞技场，解决了很多困扰这个领域的问题。但这种由单一供方控制的一刀切的方法，已经不再是适宜的解决方案，而成为了一种问题。面向交流的系统需要协同性，互联网作为一个平台当然也是如此。除非供方可以控制每一例交互的两个终端，这种通过软件的程序接口来锁定用户的可能性微乎其微。
任何企图通过控制平台来推销应用程序的Web 2.0提供商，从定义上讲，已经丧失了这个平台的优越性。
这并不是说锁定和竞争优势的机会不复存在了，而是说我们相信这种机会不是通过控制软件程序接口和协议来取得的。新的游戏规则正在浮现。那些能够理解这些新的游戏规则，而不是企图回到PC软件时代旧有规则的公司，才有可能在Web 2.0时代获得成功。

博客和大众智慧

Web 2.0时代一项最受追捧的特性就是博客的兴起。个人主页从互联网早期就已经存在了，而个人日记和每日发表观点的专栏就更渊源久远了，那么到底有什么让人大惊小怪的呢？

归根底地，博客只是一种日记形式个人网页。但正如里奇·斯格仁塔（Rich Skrenta）指出的，博客的按时间顺序来排列的结构“看起来像是一个微不足道的变化，但却推动着一个迥然不同的分发、广告和价值链。”

其中一大变化就是一项称为RSS的技术。RSS是自早期计算机高手们认识到CGI（公共网关接口）可用来创建以数据库为基础的网站以来，在互联网根本结构方面最重要的进步。RSS使人们不仅仅链接到一个网页，而且可以订阅这个网页，从而每当该页面产生了变化时都会得到通知。斯格仁塔将之称为“增量的互联网”（incremental web）。其他人则称之为“鲜活的互联网”（live web）。

当然，现在所谓“动态网站”（即具有动态产生的内容的、由数据库驱动的网站）取代了十年前的静态网站。而动态网站的活力不仅在于网页，而且在链接方面。一个指向网络博客的链接实际上是指向一个不断更新的网页，包括指向其中任何一篇文章的“固定链接”（permalinks），以及每一次更新的通知。因此，一个RSS是比书签或者指向一个单独网页的链接要强大得多。

RSS同时也意味着网页浏览器不再只是限于浏览网页的工具。尽管诸如Bloglines之类的RSS聚合器（RSS aggregators）是基于网络的，但其他的则是桌面程序，此外还有一些则可以用在便携设备上来接受定期更新的内容。

RSS现在不仅用于推送新的博客文章的通知，还可以用于其他各种各样的数据更新，包括股票报价、天气情况、以及图片。这类应用实际上是对RSS本源的一种回归：RSS诞生于1997年，是如下两种技术的汇合：一种是戴夫·温纳（Dave Winer）的“真正简单的聚合”（Really Simple Syndication）技术，用于通知博客的更新情况；另一种是Netscape公司提供的“丰富站点摘要”（Rich Site Summary）技术，该技术允许用户用定期更新的数据流来定制Netscape主页。后来Netscape公司失去了兴趣，这种技术便由温纳的一个博客先驱公司Userland承接下来。不过，在现在的应用程序实现中，我可以看出两者共同的作用。

但是，RSS只是令博客区别于同普通网页的一部分原因。汤姆·科特斯（Tom Coates）这样评论固定链接的重要性：

“现在它可能看上去像是一项普普通通的功能，但它却有效地将博客从一个易于发布（ease-of-publishing）的现象，进一步转变为互相交叉的社区的一种对话式的参与。这是首次使得对其他人的网站上的很特定的帖子表态和谈论变得如此地容易。讨论出现了，聊天也出现。同时，其结果是出现了友谊或者友谊更加坚定了。固定链接是第一次也是最为成功的一次在博客之间搭建桥梁的尝试。”

在许多方面，RSS同固定链接的结合，为HTPP（互联网协议）增添了NNTP（新闻组的网络新闻协议）的许多特性。所谓“博客圈”（blogosphere），可以将其视作一种同互联网早期的、以对话方式来灌水的新闻组和公告牌相比来说，新型的对等（peer-to-peer）意义上的等价现象。人们不仅可以相互订阅网站并方便地链接到一个页面上的特定评论，而且通过一种称为引用通告（trackbacks）的机制，可以得知其他任何人链接到了他们的页面，并且可以用相互链接或者添加评论的方式来做出回应。

有趣的是，这种双向链接（two-way links）曾是象Xana之类的早期超文本系统的目标。超文本纯粹论者已然将引用通告颂扬为向双向链接迈进了一步。但需要注意的是，引用通告不是一个真正的双向链接，确切地讲是一种（潜在地）实现了双向链接效果的对称式单向链接。其间的区别看起来可能很细微，但实际上却是巨大的。诸如Friendster, Orkut和LinkedIn那样的社交网络系统（social networking systems），需要接受方做出确认以便建立某种连接，从而缺少像互联网架构本身那样的可伸缩性。正如照片共享服务Flickr网站的创始人之一卡特里纳·费克（Caterina Fake）所指出的，注意力仅在碰巧时才礼尚往来。（Flickr因此允许用户设置观察列表，即任何用户都可以通过RSS来订阅其他所有用户的照片流。注意的对象将会被通知，但并不一定要认可这种连接。）

如果Web 2.0的一个本质是利用集体智慧，来将互联网调试为一种所谓的全球的大脑，那么博客圈就是前脑中喋喋不休的呓语，那种我们整个头脑中都能听到的声音。这可能并不反映出大脑的往往是无意识的深层结构，但却是一种有意识的思考的等价物。作为一种有意识的思考和注意力的反映，博客圈已经开始具有强有力的影响。

首先，因为搜索引擎使用链接结构来辅助预测有用的页面，作为最多产和最及时的链接者，博客们在修整搜索引擎结果方面充当着一种不成比例的角色。其次，因为博客社区是如此多地自相引用，关注其他博客的博客们开阔了他们的视野和能力。此外，评论家们所批判的“回音室”（echo chamber）也是一种放大器。

如果只是一种放大器，那么撰写博客将会变得无趣。但是像维基网络全书一样，博客将集体智慧用作一种过滤器。被詹姆士·苏瑞奥维奇（James Suriowecki）称为“大众智慧”（the wisdom of crowds）的规律起了作用，并且就像PageRank技术所产生的结果胜过分析任何单一文档一样，博客圈的集体关注会筛选出有价值的东西。

虽然主流媒体可能将个别的博客视为竞争者，但真正使其紧张的将是同作为一个整体的博客圈的竞争。这不仅是网站之间的竞争，而且是一种商业模式之间的竞争。Web 2.0的世界也正是丹·吉尔默（Dan Gillmor）的所谓“个人媒体”（We，the media)的世界。在这个世界中，是所谓“原本的听众”，而不是密实里的少数几个人，来决定着什么是重要的。

3. 数据是下一个Intel Inside

现在每一个重要的互联网应用程序都由一个专门的数据库驱动：Google的网络爬虫, Yahoo!的目录（和网络爬虫），Amazon的产品数据库，eBay的产品数据库和销售商，MapQuest的地图数据库，Napster的分布式歌曲库。正如哈尔·瓦里安（Hal Varian）在去年的私人对话中谈到的，“SQL是新的HTML”。数据库管理是Web 2.0公司的核心竞争力，其重要性使得我们有时候称这些程序为“讯件”（infoware）而不仅仅是软件。

该事实也引出了一个关键问题：谁拥有数据？

在互联网时代，我们可能已经见到了这样一些案例，其中对数据库的掌控导致了对市场的支配和巨大的经济回报。当初由美国政府的法令授权给Network Solutions公司（后被Verisign公司收购）的对域名注册的垄断，曾经是互联网上的第一个摇钱树。虽然我们在争论通过控制软件的API来形成商业优势在互联网时代会变得困难得多，但是对关键数据资源的控制则不同，特别是当要创建这些数据资源非常昂贵，或者经由网络效应容易增加回报的时候。

注意一下由MapQuest, maps.yahoo.com，maps.msn.com，或者maps.google.com等网站提供的每张地图下面的版权声明，你会发现这样一行字“地图版权NavTeq，TeleAtlas”，或者如果使用的是新的卫星图像服务，则会看到“图像版权Digital Globe”的字样。这些公司对其数据库进行了大量的投资。（仅NavTeq一家，就公布投资7.5亿美元用于创建其街道地址和路线数据库。Digital Globe则投资5亿美元来启动其自有卫星，来对政府提供的图像进行改进。）NavTeq竟然已做了很多模仿Intel的耳熟能详的Intel Inside标识的事：例如带有导航系统的汽车就带有“Nav

❼ python能做什么

python的用途：

Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

(7)python爬虫ebay扩展阅读：

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

❽ python能做什么有趣的东西

python能做什么有趣的东西？下面给大家介绍35个Python实例：
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2. Python3 图片隐写术

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4. Python实现3D建模工具
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❾ ebay后台用什么语言开发

eBay后台使用的是Java语言开发的。 eBay是一个大型的电子商务网站，其后台需要处理大孙宴量的数据和交易，因此使用Java语言可以保证其高效尺宴性和稳定性则困银。此外，eBay还使用了其他的技术，如Hadoop、Cassandra等，以支持其海量数据的处理和存储。