20、使用 Netflix Eureka 添加服务发现

使用 Netflix Eureka 添加服务发现

1. Spring Cloud 与服务发现

Spring Cloud 提供了与发现服务(如 Netflix Eureka)通信的抽象,并提供了一个名为 DiscoveryClient 的接口。该接口可用于与发现服务交互,以获取有关可用服务和实例的信息。 DiscoveryClient 接口的实现还能够自动将 Spring Boot 应用程序注册到发现服务器。

Spring Boot 在启动时可以自动找到 DiscoveryClient 接口的实现,因此我们只需引入相应实现的依赖即可连接到发现服务器。对于 Netflix Eureka,我们的微服务使用的依赖是 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client

Spring Cloud 还提供了一个抽象接口 LoadBalancerClient ,用于希望通过负载均衡器向发现服务中注册的实例发出请求的客户端。标准的响应式 HTTP 客户端 WebClient 可以配置为使用 LoadBalancerClient 实现。通过在返回 WebClient.Builder 对象的 @Bean 声明中添加 @LoadBalanced 注解, LoadBalancerClient 实现将作为 ExchangeFilte

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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