Scrapy运行流程
接下来的图表展现了Scrapy的架构，包括组件及在系统中发生的数据流的概览(绿色箭头所示)。 下面对每个组件都做了简单介绍，并给出了详细内容的链接。数据流如下所描述。
来源于https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/topics/architecture.html
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初入数据科学领域，你需要有七个这样的思维
假设你刚刚被一家小型软件公司聘为数据科学家。你感到欣喜若狂！你的辛勤工作和坚持不懈终于得到了回报。是时候将你的统计数据和机器学习知识付诸实践了。那么恭喜你终于加入了数据革命。 第1天到来，每个人都很高兴见到这位“数据科学家”。该公司以前从未聘请过数据科学家，因此有些期望值并不切实际。更可怕的是你的主管可能不是数据科学家，你可能向她在第一天为你提供帮助。“请给我一些数据！”你可能认为数据很容易获得检索，或者至少它会以干净整洁的格式存储。很明显，雇用你的公司有一个宏伟的计划，在实现这个计划之前不可能什么都准备完毕，这也是你的价值所在！ 对于大多数初级数据科学家加入小型公司（甚至是世界科技巨头之外的组织）。作为曾经又过这样经历的人，我想概述一些实用的想法，以帮助初级数据科学家在一家小型软件公司开始。这些步骤来自我个人的旅程和我之前的其他旅程。 1.获取公司领域专业知识 当我第一次在Nulogy担任数据科学家时，我急于绕过繁琐的入职流程，因为我只想玩数据。我花了几个月的时间才意识到，如果没有正确理解我所运营的域名，就很难提出并证明新项目的合理性，以便为业务带来哪些好处。 作为数据科学家...
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select，InnoDB为啥会阻塞insert？
MySQL的InnoDB的细粒度行锁，是它最吸引人的特性之一。 但是，如《InnoDB，5项最佳实践》所述，如果查询没有命中索引，也将退化为表锁。 InnoDB的细粒度锁，是实现在索引记录上的。 一，InnoDB的索引 InnoDB的索引有两类索引，聚集索引(Clustered Index)与普通索引(Secondary Index)。 InnoDB的每一个表都会有聚集索引： (1)如果表定义了PK，则PK就是聚集索引； (2)如果表没有定义PK，则第一个非空unique列是聚集索引； (3)否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引； 为了方便说明，后文都将以PK说明。 索引的结构是B+树，这里不展开B+树的细节，说几个结论： (1)在索引结构中，非叶子节点存储key，叶子节点存储value； (2)聚集索引，叶子节点存储行记录(row)； 画外音：所以，InnoDB索引和记录是存储在一起的，而MyISAM的索引和记录是分开存储的。 (3)普通索引，叶子节点存储了PK的值； 画外音： 所以，InnoDB的普通索引，实际上会扫描两遍： 第一遍，由普通索引找到PK； 第二...
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