麦当劳和亚马逊云科技 ProServe 实施可重复使用和可观察的管道

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, GitHub, Pipeline Observability, Reusable Pipelines, Devops Maturity, Devops Assessment, Pipeline Security]

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视频

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导读

麦当劳是全球销售额最大的快餐公司之一,在 100 多个国家有 40000 多家餐厅为客户提供服务。麦当劳认识到需要为外部和内部客户建立和支持全面的体验。通过为其内部全球产品开发团队提供可扩展、有弹性和可靠的管道,这些管道足够灵活,可以支持多个用例,麦当劳正在帮助团队通过广泛的渠道满足客户的预期数字体验。通过在亚马逊云科技管道中扩展可观察性,麦当劳能够随着工具和技术选择的发展跟踪和改进开发人员体验。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共900字,阅读时间

要使用`requests`库`BeautifulSoup`库来爬取麦当劳(McDonald's)的图片,你需要首先安装这两个库,如果你还没有安装,可以使用以下命令: ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` 接下来,你可以按照以下步骤编写Python代码: 1. **导入所需库**: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os ``` 2. **定义请求头**: 麦当劳网站可能有反爬虫机制,因此可能需要设置合适的User-Agent(用户代理)其他头部信息。这里我们简单地设置一个常见的User-Agent: ```python headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3" } ``` 3. **发送请求**: 使用`requests.get()`方法并指定网页URL。例如,如果你想抓取官网的某个图片分类页面,如菜单图片,你需要找到该页面的URL。假设图片链接都在`<img>`标签内的`src`属性中,我们可以从HTML源代码获取这些链接: ```python url = "https://www.mcdonalds.com/us/en-us/images" # 示例URL,替换为你实际的目标页面 response = requests.get(url, headers=headers) ``` 4. **解析响应**: 使用BeautifulSoup解析响应内容: ```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` 5. **查找图片元素并保存**: 找到所有包含图片的`<img>`标签,提取`src`属性中的链接(确保它们指向真实的图片地址),然后下载图片。你可以创建一个图片保存目录,如果没有则创建: ```python img_dir = "mcdonalds_images" # 图片保存路径 if not os.path.exists(img_dir): os.makedirs(img_dir) for img_tag in soup.find_all('img', src=True): # 注意这里的True用于过滤非空值 img_url = img_tag['src'] img_path = os.path.join(img_dir, os.path.basename(img_url)) with open(img_path, 'wb') as f: img_data = requests.get(img_url).content f.write(img_data) ``` **相关问题**: 1. 如何处理网页的反爬虫策略? 2. 为什么要检查图片链接的完整性真实性? 3. BeautifulSoup库支持哪些解析器? 4. 如果麦当劳图片存在分页,如何处理多个页面的图片爬取?
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