Python之Scrapy数据挖掘与自动化测试-6

Python之Scrapy数据挖掘与自动化测试-7

视频教程讨论了如何使用Python和爬虫技术从博客网站按标签分类进行数据爬取。开始时，演示了如何通过鼠标悬停获取博客标签并分析链接结构。接着，讲师展示了如何拼接URL并在脚本中使用start_request函数来发送请求，并用get_attr函数提取网页上的标签文本内容。然后，通过条件判断和URL拼接动态生成爬虫开始爬取的链接。视频还介绍了如何使用命令行参数来限制爬虫只抓取特定标签的内容。内容实用，适合对网络数据采集有需求的开发者学习。

Python之Scrapy数据挖掘与自动化测试-12

本节课重点讲解了在Scrapy爬虫程序中遇到错误请求时的处理机制，包括常见的HTTP状态码如200、404和500的处理，以及DNS解析错误和连接超时的情况。课程分析如何使用回调函数如error back ERRBACK来捕获和记录错误，并通过设置日志功能将错误信息记录到文件中，以便后续审查。该课程不仅适合Python开发者了解Scrapy框架的错误处理方法，还有助于测试人员快速识别网站中潜在的问题链接和服务器错误。

Python 之Scrapy数据挖掘与自动化测试-3

本节内容涉及使用爬虫技术从网页提取数据，具体介绍了如何通过response对象获取当前访问的URL，并使用字符串的split函数进行分割以提取网址中的特定数字。还讲解了如何定义保存网页数据的文件名，动态地插入页面编号，并用open函数将网页内容写入文件。此外，也介绍了如何使用日志记录保存的页面信息，并在最后编写并执行爬虫脚本以运行整个爬取流程。内容实用且操作性强，适合对爬虫开发、数据处理和Python编程有兴趣的读者。

在k8s集群中部署任何代码或者服务的完整流程

韩建超，一位资深K8S架构师，解读了代码和服务如何部署到Kubernetes（K8S）的全过程。过程首要步骤包括开发团队将代码构建于K8S环境，后续步骤涉及将代码或服务包装成镜像，并上传至私有镜像仓库。接着说明了使用Pod部署服务，并强调了为了处理Pod的动态IP问题，需创建Service或利用Ingress控制器来进行七层代理。最终，完成整个部署流程，掌握使用监控系统和日志平台进行维护。内容针对K8S开发者、运维工程师、测试人员和对Kubernetes感兴趣的技术人员。

人工智能Chatgpt如何学习开发和k8s等相关技术？你也可以成为技术大牛

视频讲述者韩现超批评网络上关于Kubernetes（K8S）管理平台开发课程的表面性，指出自建平台与企业级解决方案如Rancher、KubeSphere的差距。他提倡通过免费工具如ChatGPT进行自学，预告了结合ChatGPT和Go语言开发的实战K8S课程。该课程内容丰富，覆盖后端、前端、区块链、网络编程等领域，旨在提升实战技能，并以低成本提供给学员。课程注重实战操作，从基础到高级内容，包含对K8S的二次开发和运用不同编程语言在K8S上运行代码。视频最后还介绍了课程的购买细节和优惠信息。

数据分析之电商数据整体任务分析

视频内容涵盖了从数据清洗到数据分析各个步骤的详细教学。主要介绍了如何处理交易数据中的缺失值、重复值和异常值之后，进入到数据分析阶段。具体分析内容包含交易额、订单量、客户数、商家数、商品种类（SPU）和数量（SKU）、客单价及评价量等关键指标。通过SQL查询，提取了指定时间范围内的电商平台的营业数据，计算了各类重要业务指标，并对数据分析结果进行了简要解读，如单月交易额、平均订单量、客户挖掘潜力、商品多样性等。此视频适合数据分析师、电商运营、SQL技术人员。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。