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【博客大赛】基于百度飞桨paddlepaddle的疫情可视化实战

百度paddlepaddle安装及疫情可视化实战 1. paddle安装可以参考官方文档 地址链接: https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick选择合适自己的方式进行安装 2. 疫情数据可视化 思路:通过爬虫得到数据并且通过pyecharts进行可视化 爬取丁香园公开的统计数据 上网的全过程: 普通用户打开浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 渲染到页面上。 爬虫程序模拟浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 提取有用的数据 --> 保存到本地/数据库。 爬虫的过程: 1.发送请求(requests模块) 2.获取响应数据(服务器返回) 3.解析并提取数据(re正则) 4.保存数据 我们用到了:request模块: requests是python实现的简单易用的HTTP库,官网地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ re模块: re模块是python用于匹配字符串的模块,该模块中提供的很多功...

【分布式锁的演化】电商“超卖”场景实战

电商“超卖”,带你领略锁的实战 前言 从本篇开始,老猫会通过电商中的业务场景和大家分享锁在实际应用场景下的演化过程。从Java单体锁到分布式环境下锁的实践。 超卖的第一种现象案例 其实在电商业务场景中,会有一个这样让人忌讳的现象,那就是“超卖”,那么什么是超卖呢?举个例子,某商品的库存数量只有10件,最终却卖出了15件,简而言之就是商品卖出的数量超过了商品本身的库存数目。“超卖”会导致商家没有商品发货,发货的时间延长,从引起交易双方的纠纷。 我们来一起分析一下该现象产生的原因:假如商品只有最后一件,A用户和B用户同时看到了商品,并且同时加入了购物车提交了订单,此时两个用户同时读取库存中的商品数量为一件,各自进行内存扣减之后,进行更新数据库。因此产生超卖,我们具体看一下流程示意图: 解决方案 遇到上述问题,在单台服务器的时候我们如何解决呢?我们来看一下具体的方案。之前描述中提到,我们在扣减库存的时候是在内存中进行。接下来我们将其进行下沉到数据库中进行库存的更新操作,我们可以向数据库传递库存增量,扣减一个库存,增量为-1,在数据库进行update语句计算库存的时候,我们通过update行锁...

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