20、使用 Docker 创建爬虫微服务

使用 Docker 创建爬虫微服务

在软件开发和运维领域,微服务架构和容器化技术正变得越来越重要。本文将详细介绍如何使用 Docker 创建爬虫微服务,包括将爬虫转换为 Nameko 微服务、创建爬虫容器、API 容器,以及使用 Docker Compose 简化部署。

1. Nameko 远程过程调用(RPC)概述

Nameko 是一个用于构建微服务的 Python 框架,它支持远程过程调用(RPC)。在 Nameko 中,RPC 调用会阻塞,直到从其他系统返回结果,这与发布模型不同,发布模型中消息发送后,发送应用程序会继续执行。

Nameko 还有一个很有用的特性,它会为微服务的多个实例运行监听器,默认数量为 10 个。在底层,Nameko 将微服务客户端的请求发送到 RabbitMQ 队列,会有 10 个并发的请求处理器监听该队列。如果同时有太多请求需要处理,RabbitMQ 会保存消息,直到 Nameko 回收一个现有的微服务实例来处理排队的消息。为了提高微服务的可扩展性,我们可以通过配置微服务增加工作线程的数量,或者在另一个 Docker 容器或其他计算机系统上运行一个单独的 Nameko 微服务容器。

2. 创建爬虫微服务

我们将把爬虫转换为 Nameko 微服务,这样爬虫就可以独立于 API 的实现进行运行、维护和扩展。具体步骤如下:
1. 编写微服务代码 :代码位于 10/02/call_scraper_microservice.py ,示例如下:

from na
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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