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爬虫入门之绘图matplotlib与词云(七)

1 绘制条形图 import matplotlib # 数据可视化 from matplotlib import pyplot as plt # 配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = "sans-serif" ''' left, x轴 height, y轴 width=0.8 ,轴宽 ''' # .bar(x轴, y轴, label=u"标签名", color="颜色") plt.bar([1], [123], label="广州", color="r") plt.bar([2], [141], label=u"北京") plt.bar([3], [11], label=u"上海") plt.bar([4], [41], label=u"深圳") plt.bar([5], [181], label=u"香港") plt.legend() # 绘图 # plt.show() plt.savefig("1.jpg") # 保存图片 ...

利用Python把github上非常实用的数据全部抓取下来!留给自己备用

这是我根据这个流程实现的代码,网址:LiuRoy/github_spider 递归实现 运行结果 因为每个请求延时很高,爬虫运行效率很慢,访问了几千个请求之后拿到了部分数据,这是按照查看数降序排列的python项目: 这是按粉丝数降序排列的用户列表 运行缺陷 作为一个有追求的程序员,当然不能因为一点小成就满足,总结一下递归实现的几个缺陷: 因为是深度优先,当整个用户图很大的时候,单机递归可能造成内存溢出从而使程序崩溃,只能在单机短时间运行。单个请求延时过长,数据下载速度太慢。 针对一段时间内访问失败的链接没有重试机制,存在数据丢失的可能。 异步优化 队列实现 实现原理 采取广度优先的遍历的方式,可以把要访问的网址存放在队列中,再套用生产者消费者的模式就可以很容易的实现多并发,从而解决上面的问题2。如果某段时间内一直失败,只需要将数据再仍会队列就可以彻底解决问题3。不仅如此,这种方式还可以支持中断后继续运行,程序流程图如下: 运行程序 为了实现多级部署(虽然我就只有一台机器),消息队列使用了rabbitmq,需要创建名为github,类型是direct的exchange,然后创建四个名称...

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