《精通Python爬虫框架Scrapy》附录A 必备软件的安装与故障排除

《精通Python爬虫框架Scrapy》附录A介绍了必备软件的安装与故障排除,包括Vagrant和Docker的使用,确保在多服务器环境下Scrapy示例的稳定运行。书中提供了详细的安装步骤,如在Linux、Windows或Mac上安装Vagrant、VirtualBox、Git等,并解答了系统创建与操作中常见的问题,如端口冲突、虚拟机恢复和重置等。

本书使用了庞大的虚拟服务器系统演示现实中多服务器部署环境下的Scrapy使用。我们使用了行业标准工具——Vagrant和Docker,来搭建该系统。由于本书严重依赖于网站内容和布局,如果我们使用不可控的网站,那么我们的例子将会在几个月的时间之后无法使用。Vagrant和Docker为我们提供了一个独立的环境,在这里我们的示例无论现在还是以后都能正常运行。作为附带的好处,我们不会访问任何远程服务器,因此就不会对任何网站管理者造成不便。即使我们破坏了某些东西,造成示例无法工作,也可以使用两个命令:vagrant destroyvagrant up --no-parallel,销毁并重建系统,继续运行。

在开始之前,我需要说明一下,该基础架构是专门为本书读者的需求定制的。尤其是有关Docker的部分,普遍共识是每个Docker容器应当是只运行单一进程的微服务。我们并没有这么做。我们的很多Docker容器都比较重,我们可以使用vagrant ssh连接它们并执行各种操作。尤其是我们的开发机看起来一点也不像微服务。这是我们去往该隔离系统的用户友好的网关,我们将其视为功能齐全的Linux机器。如果我们不使用这种方式改变规则,就必须使用大量的Vagrant和Docker命令,更加深入地排查故障,在这种情况下本书将很快变为Vagrant/Docker书籍。我希望Docker爱好者能够原谅我们,并且每位读者能够享受到Vagrant和Docker带给我们的方便和益处。

内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度绿色计算技术,进一步优化系统性能能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI物联网场景下的演进方向。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

人民邮电出版社有限公司

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值