各种去重方式--有待更新

博客介绍了学习到的去重方法,包括使用SQL语句和Lambda表达式实现去重,涉及信息技术领域的数据库和编程知识。

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今天学了几个去重,真真是厉害死了。

sql语句

select * from tc_allusers where id in (select min(student_Id) from to_screen where organization_id="5ZAhr6r4mziutumsfX4L6m" group by student_id);

lambda表达式

var userid = screen.GetAll().Where(s => s.Organization_id == OrganizationID && s.Check_State == 0).GroupBy(s => s.Student_Id);

var res = userid.Select(x => new
{
    b = x.Min(s => s.Student_Id),
}).ToList();

var allStudnetInformation = (from uid in res
                             join alu in ntx.Tc_Allusers on uid.b equals alu.Id
                             select new Tc_AllusersDTO
                             {
                                User_Name = alu.User_Name,
                                Id = alu.Id

                                });
return allStudnetInformation.ToList();
//去重,计算个数
num = getnum.GroupBy(g => g.Student_Id).Count();

### 工作原理 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫的核心在于利用 Redis 作为任务队数据存储的中心节点。其工作原理主要依赖于以下几点: 1. **任务调度**:在 Scrapy-Redis 中,Redis 被用作一个全局的任务队,负责管理所有待处理的请求(Requests)。Master 端通过 Redis 将未处理的请求并分配给不同的 Slaver 端进行处理。Slaver 端从 Redis 获取任务后执行爬取操作,并将新生成的请求新提交给 Redis 进行后续分发[^4]。 2. **数据存储**:除了任务调度外,Redis 还用于存储爬取过程中产生的数据。每个 Slaver 端在完成爬取后,会将结果返回到 Redis 数据库中,确保数据可以在多个节点之间共享和访问[^4]。 3. **机制**:为了防止复爬取相同的 URL,Scrapy-Redis 使用 Redis 的集合(Set)结构来记录已经处理过的请求。每次生成新的请求时,都会检查该请求是否已经在集合中存在,如果不存在,则将其添加到队中等待处理。 4. **动态配置**:Scrapy-Redis 提供了灵活的配置选项,允许用户根据实际需求调整爬虫的行为。例如,可以通过设置 `redis_key` 来指定起始 URL 的键名,或者通过继承 `RedisSpider` 类来创建自定义的分布式爬虫[^5]。 ### 实现流程 要实现基于 Scrapy-Redis 的分布式爬虫,通常需要遵循以下几个步骤: 1. **安装依赖**:首先需要安装 Scrapy 和 Scrapy-Redis 库。可以通过 pip 命令安装: ```bash pip install scrapy scrapy-redis ``` 2. **配置 Redis**:确保 Redis 服务正在运行,并且可以被所有参与爬取的机器访问。此外,还需要根据需求配置 Redis 的相关参数,如主机地址、端口号等。 3. **编写爬虫代码**:创建一个新的 Scrapy 项目,并编写爬虫类。该类应继承自 `scrapy_redis.spiders.RedisSpider`,并且需要定义 `name` 属性和 `redis_key` 属性。`redis_key` 指定了 Redis 中存储起始 URL 的键名。 示例代码如下: ```python from scrapy_redis.spiders import RedisSpider class MySpider(RedisSpider): name = 'myspider_redis' redis_key = 'myspider:start_urls' def __init__(self, *args, **kwargs): domain = kwargs.pop('domain', '') self.allowed_domains = filter(None, domain.split(',')) super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs) def parse(self, response): return { 'name': response.css('title::text').extract_first(), 'url': response.url, } ``` 4. **启动爬虫**:在所有准备工作完成后,可以在命令行中启动爬虫。对于每个 Slaver 端,只需运行以下命令即可开始爬取: ```bash scrapy crawl myspider_redis ``` 5. **监控与调试**:在整个爬取过程中,可以通过 Redis 客户端工具实时查看任务队的状态,以及爬取到的数据。此外,还可以通过日志文件跟踪爬虫的运行情况,以便及时发现并解决问题。 ###
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