day27

容器

List承诺可以将元素维护在特定的序列中。List接口在Collection的基础上加入了大量的方法,使得可以在List中间可以插入和移除元素。下面主要介绍2种List
ArrayList
它的优点在于随机访问元素快,但是在中间插入和移除比较慢
那么现在我们就一起来看看为什么ArrayList随机访问快,而插入移除比较慢。先说关于ArrayList的初始化。

private transient Object[] elementData;
public ArrayList() {
        this(10);
    }
  public ArrayList(int initialCapacity) {
        super();
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                               initialCapacity);
        this.elementData = new Object[initialCapacity];
    }
 public ArrayList(Collection<? extends E> c) {
        elementData = c.toArray();
        size = elementData.length;
        // c.toArray might (incorrectly) not return Object[] (see 6260652)
        if (elementData.getClass() != Object[].class)
            elementData = Arrays.copyOf(elementData, size, Object[].class);
    }

### 关于亿学编程爬虫 Day27 作业的分析与解答 在亿学编程爬虫 Day27 的课程中,通常会涉及更复杂的爬虫任务,例如定时爬取、多线程或异步爬取等[^1]。以下是一个可能的示例代码和相关技术解析,帮助理解如何实现这些功能。 #### 示例代码:基于 Scrapy 框架的定时爬取任务 Scrapy 是一个强大的网络爬虫框架[^2],可以用来构建高效的爬虫系统。结合定时任务调度工具如 `APScheduler`,可以实现定时爬取的功能。 ```python from scrapy.crawler import CrawlerProcess from scrapy.utils.project import get_project_settings from apscheduler.schedulers.twisted import TwistedScheduler # 定义爬虫启动函数 def start_spider(): process = CrawlerProcess(get_project_settings()) process.crawl('example_spider') # 替换为实际的爬虫名称 process.start() # 创建调度器并添加定时任务 scheduler = TwistedScheduler() scheduler.add_job(start_spider, 'interval', hours=1) # 每小时运行一次 scheduler.start() ``` #### 多线程爬取示例 对于简单的多线程爬取任务,可以使用 Python 的 `threading` 模块[^3]。以下是一个基础的多线程爬取代码示例: ```python import threading import requests def fetch(url): response = requests.get(url) print(f"Fetched {url}, Status Code: {response.status_code}") urls = ["http://example.com", "http://example.org", "http://example.net"] threads = [] for url in urls: thread = threading.Thread(target=fetch, args=(url,)) threads.append(thread) thread.start() for thread in threads: thread.join() ``` #### 分布式爬取与增量更新机制 在大规模爬虫系统中,分布式爬取和增量更新是常见需求。可以通过 Redis 或其他消息队列工具来管理任务分发和状态同步[^1]。以下是一个基于 Redis 的简单任务队列示例: ```python import redis import json # 初始化 Redis 连接 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 发布任务到队列 task = {"url": "http://example.com", "priority": 1} r.lpush("crawl_queue", json.dumps(task)) # 从队列中获取任务 while True: task_json = r.rpop("crawl_queue") if not task_json: break task = json.loads(task_json) print(f"Processing task: {task}") ``` #### 技术扩展与优化方向 - **反爬策略**:通过设置请求头、使用代理 IP 和随机化 User-Agent 等方式避免被目标网站封禁[^1]。 - **增量更新**:利用哈希值或时间戳记录已爬取的内容,减少重复抓取[^1]。 - **性能优化**:结合异步 IO(如 `asyncio`)和多线程技术提升爬取效率。 ---
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