想要看免费小说吗?想爬取小说?那就请你和我一起这样做吧

前言

这个学期开始接触的python,我认为简单易用就是python的最大的优点,对代码的格式要求不是很严格,编写代码的使用感极佳,python里我最感兴趣的就是爬虫,学会爬虫可以获得更多的数据,然后更好的进行数据分析,能获得更多的价值

爬取小说思路

先观察小说,辨别它是静态的还是动态的,随意点开一本小说的一个章节,通过F12的Elements选项可以检查到文章内容存于div id=‘content’ 标签中,说明这个网站是静态的,你想使用动态的Selenium爬取,也是可以的,只不过网站是静态的,我们就没必要用动态法去爬取了。

然后选取目标小说之后,点击小说目录页面,通过F12的Elements选项可以观察到小说所有章节的url都是有规则的。

爬取到所有章节的url进行1保存,然后对url进行完善,再进入每一章节对标题和正文内容进行爬取,再保存到txt中中。

功能模块实现

理清楚思路后,就按照步骤一步一步完成功能。

1.使用request请求库和数据清洗匹配的re库

import requestsimport re
re模块是python独有的匹配字符串的模块,这个模块中的很多功能是基于正则表达式实现的,而正则表达式是对字符串进行模糊匹配,提取自己需要的字符串部分,他对所有的语言都是通用的。注意:

(1)re模块是python独有的;

(2)正则表达式所有编程语言都可以使用;

(3)re模块、正则表达式是对字符串进行操作。

我这有一个学习交流的圈子,虽然人数不是很多,但是各位学习python的小伙伴一起来学习交流,遇到什么问题
相互讨论,互相交流学术问题。学习交流企鹅群:745895701

2.对目标网站发送url请求

s = requests.Session()url = 'https://www.xsbiquge.com/96_96293/'html = s.get(url)html.encoding = 'utf-8'

3.对网站目录页查找所有章节的url

#获取章节
caption_title_1 = re.findall(r'<a href="(/96_96293/.*?\.html)">.*?</a>',html.text) 

4.为了方便再次方问,对获取所有的章节url进行完善

for i in caption_title_1:   caption_title_1 = '新笔趣阁_书友最值得收藏的网络小说阅读网!'+i 

5.对获取的每一张url进行访问寻找标题和正文内容

s1 = requests.Session()r1 = s1.get(caption_title_1)r1.encoding = 'utf-8' # 获取章节名
#meta是head头文件中的内容,用这个获取章节名
name = re.findall(r'<meta name="keywords" content="(.*?)" />',r1.text)[0]print(name)
#这里print出章节名,方便程序运行后检查文本保存有无遗漏
chapters = re.findall(r'<div id="content">(.*?)</div>',r1.text,re.S)[0] 

6.对获取的正文内容进行清洗

chapters = chapters.replace(' ', '')  
chapters = chapters.replace('readx();', '')  
chapters = chapters.replace('& lt;!--go - - & gt;', '')  
chapters = chapters.replace('&lt;!--go--&gt;', '')  
chapters = chapters.replace('()', '')  # 转换字符串  
s = str(chapters)  #将内容中的<br>替换  
s_replace = s.replace('<br/>',"\n")  while True:      
index_begin = s_replace.find("<")      
index_end = s_replace.find(">",index_begin+1)      
if index_begin == -1:          
break     
s_replace = s_replace.replace(s_replace[index_begin:index_end+1],"")  
pattern = re.compile(r'&nbsp;',re.I)#使匹配对大小写不敏感  
fiction = pattern.sub(' ',s_replace)

7.将数据保存到预先设定的txt中

path = r'F:\title.txt'     # 这是我存放的位置,你可以进行更改#a是追加
file_name = open(path,'a',encoding='utf-8')
file_name.write(name)
file_name.write('\n')
file_name.write(fiction)
file_name.write('\n')#保存完之后关闭
file_name.close() 

运行结果


程序源码

import requestsimport res = requests.Session()url = 'https://www.xsbiquge.com/96_96293/'
html = s.get(url)html.encoding = 'utf-8'# 获取章节
caption_title_1 = re.findall(r'<a href="(/96_96293/.*?\.html)">.*?</a>',html.text)
# 写文件+path = r'F:\title.txt'     
# 这是我存放的位置,你可以进行更改
#a是追加
file_name = open(path,'a',encoding='utf-8')
# 循环下载每一张
for i in caption_title_1:   caption_title_1 = '新笔趣阁_书友最值得收藏的网络小说阅读网!'+i   
# 网页源代码   
s1 = requests.Session()   
r1 = s1.get(caption_title_1)   
r1.encoding = 'utf-8'  
# 获取章节名   
#meta是head头文件中的内容,用这个获取章节名   name = re.findall(r'<meta name="keywords" content="(.*?)" />',r1.text)[0]   
print(name)   
file_name.write(name)   
file_name.write('\n')   
# 获取章节内容   
#re.S在字符串a中,包含换行符\n,在这种情况下:   
#如果不使用re.S参数,则只在每一行内进行匹配,如果一行没有,就换下一行重新开始。而使用re.S参数以后,正则表达式会将这个字符串作为一个整体,在整体中进行匹配。   
chapters = re.findall(r'<div id="content">(.*?)</div>',r1.text,re.S)[0]   
#换行   
chapters = chapters.replace(' ', '')   
chapters = chapters.replace('readx();', '')   
chapters = chapters.replace('& lt;!--go - - & gt;', '')   
chapters = chapters.replace('&lt;!--go--&gt;', '')   
chapters = chapters.replace('()', '')   # 转换字符串   
s = str(chapters)   #将内容中的<br>替换   
s_replace = s.replace('<br/>',"\n")   while True:       
index_begin = s_replace.find("<")       
index_end = s_replace.find(">",index_begin+1)       
if index_begin == -1:           
break      
 s_replace = s_replace.replace(s_replace[index_begin:index_end+1],"")  
pattern = re.compile(r'&nbsp;',re.I)#使匹配对大小写不敏感   
fiction = pattern.sub(' ',s_replace)   
file_name.write(fiction)   
file_name.write('\n')file_name.close()

总结

通过该项目,进行设计并实现系统整体的功能模块,使我受益颇深,提升了我自学的能力,尤其是在数据挖掘和数据分析方面有了更深入的认识。

程序代码实现了爬取小说的功能,对数据进行了清洗。但这只是对一本小说进行爬取,如果在功能模块上添加一个大的循环就可以获得网站所有小说的url了。这是我的想法以及思路,如果你有其他的思路,可以评论交流一下。

<think>好的,用户现在了解在QJM的情况下,当Active NameNode挂掉后,Standby NameNode如何获取内存硬盘中的两种映射关系来继续运作。我需要先回顾HDFS的架构,尤其是NameNode的元数据管理部分。 用户提到的两种映射关系应该是:内存中的文件系统元数据硬盘上的FsImage。内存中的元数据包括文件到块、块到DataNode的映射,而FsImage是磁盘上的持久化快照。此外,EditLog记录了对元数据的修改操作。 在HA架构中,Active NN负责将EditLog通过QJM写入JournalNodes,而Standby NN需要定期同步这些EditLog并合并到自己的FsImage中。当Active挂掉时,Standby需要确保自己拥有最新的元数据才能接管。 需要详细说明Standby如何获取FsImageEditLog。可能的过程包括:Standby NN启动时加载本地的FsImage,然后从JNs获取EditLog应用到内存,形成最新元数据。当切换为Active时,它可能还需要生成新的FsImage并上传。 另外,用户可能关心故障转移的具体步骤,比如如何保证数据一致性,如何防止脑裂,以及ZKFC在其中扮演的角色。需要解释Standby如何通过QJM获取所有EditLog,并将其与FsImage合并,确保元数据最新。 还要注意在故障切换时,Standby需要执行哪些步骤,比如关闭之前的EditLog tailer,开始作为Active向JNs写入,以及可能需要进行的防护机制(fencing)来防止旧的Active恢复后造成冲突。 可能用户对FsImageEditLog的合并过程不太清楚,需要解释Checkpoint过程,包括Standby定期合并EditLog到新的FsImage,并上传到共享存储(如JNs或NFS),或者通过HTTP传输给其他NN。 最后,需要确保回答结构清晰,分步骤说明,涵盖内存磁盘数据的获取方式,以及QJM在此过程中的作用。</think>在 HDFS HA 架构中使用 QJM 时,当 Active NameNode(NN)发生故障,Standby NameNode 需要准确获取 **内存元数据映射** **硬盘持久化数据** 才能接管服务。以下是详细的工作流程与技术实现: --- ### 一、两种元数据映射的本质差异 | 数据类型 | 存储位置 | 内容组成 | 更新频率 | |-----------------|----------|--------------------------------------------------------------------------|---------------| | 内存元数据 | RAM | - 文件系统目录树<br>- 文件→块映射表<br>- 块→DataNode 位置映射 | 实时更新 | | 硬盘数据 | 磁盘 | - **FsImage**(完整元数据快照)<br>- **EditLog**(增量操作日志) | FsImage 定期生成<br>EditLog 实时追加 | --- ### 二、Standby NN 获取数据的完整流程(QJM 场景) #### 阶段 1:常规同步(故障发生前) ```mermaid flowchart TD A[Active NN] -->|实时写入| B(JournalNodes 集群) B -->|HTTP 拉取| C[Standby NN] C --> D[内存合并 EditLog] D -->|定时触发| E[Checkpoint 生成新 FsImage] E -->|上传| F[共享存储/JN] ``` 1. **EditLog 同步** - Standby NN 通过 **EditLogTailer 线程** 每 **1秒** 从 JournalNodes 拉取最新 EditLog - 使用 **多线程并行下载** 不同 JournalNode 的日志段 - 通过 **CRC32 校验** 确保日志完整性 2. **内存数据构建** - 将 EditLog 按 **txid 顺序** 回放到内存中的元数据镜像 - 维护 **双缓冲机制**:一个缓冲区接收新日志,另一个缓冲区进行合并操作 3. **Checkpoint 机制** - 每 **1小时**(默认)或达到 **100万次编辑操作** 触发检查点 - 生成新的 FsImage 文件(格式:`fsimage_<end-txid>`) - 将新 FsImage 上传至 **所有 JournalNode** 的 `/current` 目录 --- #### 阶段 2:故障切换(Active NN 宕机后) ```bash # 典型故障切换日志示例 2024-02-20 14:05:03 INFO ha.ZKFailoverController: Trying to make NameNode at nn2:8020 active... 2024-02-20 14:05:05 INFO ha.HealthMonitor: Transitioned to service state: SERVICE_HEALTHY 2024-02-20 14:05:06 INFO namenode.FSEditLog: Starting log segment at txid 11235813 ``` 1. **故障检测** - **ZKFC(ZooKeeper Failover Controller)** 通过心跳检测发现 Active NN 失联 - 执行 **fencing 防护**:确保旧 Active NN 无法继续写入 2. **数据最终一致性保障** - 从 JournalNodes 获取 **最大连续 txid 段**(例如:10001-15000) - 对比所有 JN 的日志段,选择被 **多数派确认** 的版本 - 若发现日志缺口,触发 **自动修复流程**: ```java // HDFS 源码片段(EditLogTailer.java) if (missingSegments.size() > 0) { fetchEditLogsFromJNs(missingSegments); verifyAllSegments(); } ``` 3. **元数据加载步骤** - **Step 1**:加载本地最新的 FsImage(例如:`fsimage_10000`) - **Step 2**:应用所有后续 EditLog(10001-15000)到内存 - **Step 3**:生成新的合并后 FsImage(`fsimage_15000`) - **Step 4**:将新 FsImage 上传到 JournalNodes --- ### 三、关键技术实现细节 #### 1. 内存元数据快速重建 - **并行回放优化**:将 EditLog 按文件目录分片,多线程并发处理 - **跳跃加载技术**:当检测到连续 txid 段时,跳过重复验证 - **热缓存机制**:保留最近 30 分钟的 EditLog 在内存缓冲区 #### 2. 硬盘数据恢复保障 | 文件类型 | 存储位置 | 恢复策略 | |------------|---------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | FsImage | JournalNodes 的 /current 目录 | 从多数派 JN 下载最新有效版本 | | EditLog | JournalNodes 的 /edits 目录 | 使用 **Paxos 算法** 确认最长连续日志链 | | SeenTxId | 本地磁盘 JN | 取最大值:Max(local_seen_txid, JN_reported_txid) | #### 3. 零数据丢失保障 - **写入确认机制**:Active NN 必须将 EditLog 写入 **半数+1** 个 JN 后才向客户端返回成功 - **断点续传设计**:Standby NN 记录最后加载的 txid,断网恢复后从断点继续同步 - **跨代兼容**:FsImage 格式包含版本标记,支持滚动升级时的双向兼容 --- ### 四、性能优化实践 #### 1. 内存管理参数 ```xml <!-- hdfs-site.xml --> <property> <name>dfs.namenode.handler.count</name> <value>80</value> <!-- 建议等于 CPU 核心数×4 --> </property> <property> <name>dfs.namenode.service.handler.count</name> <value>40</value> <!-- RPC 处理线程 --> </property> ``` #### 2. 故障切换时间分解 | 阶段 | 耗时占比 | 优化方法 | |-----------------------|----------|---------------------------------------------| | 故障检测 | 15% | 调整 ZK session timeout(默认5秒→3秒) | | EditLog 同步 | 50% | 启用压缩传输(dfs.journalnode.edit.compression) | | 内存元数据重建 | 30% | 增大堆外缓存(dfs.namenode.cache.direct.memory.allocator) | | 服务注册 | 5% | 预注册备用 NN 的 RPC 端点 | --- ### 五、异常场景处理 1. **部分 JN 数据损坏** - Standby NN 从健康 JN 拉取完整数据 - 触发 JN 间的 **数据同步修复**(参考 HDFS-13090) 2. **切换期间新写入** - 客户端配置 **重试策略**: ```java Configuration conf = new Configuration(); conf.setInt("dfs.client.block.write.retries", 14); // 默认15次 conf.setInt("dfs.client.block.write.locateFollowingBlock.retries", 10); ``` 3. **双活脑裂防护** - 通过 **Storage Directory fencing**: ```bash hdfs dfsadmin -fetchImage /tmp/fsimage hdfs namenode -recover -force ``` --- 这种精密的元数据同步机制,使得在 QJM 架构下,HDFS 的故障切换时间可控制在 **10秒级**(官方 SLA 承诺<30秒),同时保障了 PB 级元数据的一致性。实际生产环境中,建议定期通过 `hdfs haadmin -getServiceState nn1` 验证状态,并结合 Prometheus+Grafana 监控关键指标。
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