redis持久化

【Scrapy框架持久化存储】

回眸只為那壹抹淺笑 提交于 2019-11-28 17:47:05
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/363 基于终端指令的持久化存储 前提:保证爬虫文件中的 parse 方法的返回值为可迭代数据类型(通常为list/dict)。 该返回值可以通过终端指令的形式写入指定格式的文件中进行持久化存储。 执行如下命令进行持久化存储: scrapy crawl 应用名称 -o xx.文件格式 其支持的文件格式有: 'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle' 基于管道的持久化存储 Scrapy框架为我们提供了高效、便捷的持久化操作功能,我们直接使用即可。 在使用之前,我们先来认识下这两个文件: items.py : 数据结构模板文件,用于定义数据属性。 pipelines.py : 管道文件,接收数据(items),进行持久化操作。 ---------------------------↓ 持久化流程: 应用文件爬取到数据后,将数据封装到 items 对象中。 使用 yield 关键字将 items 对象提交给 pipelines 管道进行持久化操作。 在管道文件中的类中的 process_item 方法接收爬虫文件提交过来的 item 对象, 然后编写持久化存储的代码将 item 对象中存储的数据进行持久化存储。 注意: 在 settings.py

【Scrapy框架持久化存储】

我的未来我决定 提交于 2019-11-28 10:32:59
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/363 基于终端指令的持久化存储 前提:保证爬虫文件中的 parse 方法的返回值为可迭代数据类型(通常为list/dict)。 该返回值可以通过终端指令的形式写入指定格式的文件中进行持久化存储。 执行如下命令进行持久化存储: scrapy crawl 应用名称 -o xx.文件格式 其支持的文件格式有: 'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle' 基于管道的持久化存储 Scrapy框架为我们提供了高效、便捷的持久化操作功能,我们直接使用即可。 在使用之前,我们先来认识下这两个文件: items.py : 数据结构模板文件,用于定义数据属性。 pipelines.py : 管道文件,接收数据(items),进行持久化操作。 ---------------------------↓ 持久化流程: 应用文件爬取到数据后,将数据封装到 items 对象中。 使用 yield 关键字将 items 对象提交给 pipelines 管道进行持久化操作。 在管道文件中的类中的 process_item 方法接收爬虫文件提交过来的 item 对象, 然后编写持久化存储的代码将 item 对象中存储的数据进行持久化存储。 注意: 在 settings.py

【Scrapy框架持久化存储】

江枫思渺然 提交于 2019-11-27 19:56:49
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/363 " 基于终端指令的持久化存储 前提:保证爬虫文件中的 parse 方法的返回值为可迭代数据类型(通常为list/dict)。 该返回值可以通过终端指令的形式写入指定格式的文件中进行持久化存储。 执行如下命令进行持久化存储: scrapy crawl 应用名称 -o xx.文件格式 其支持的文件格式有: 'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle' 基于管道的持久化存储 Scrapy框架为我们提供了高效、便捷的持久化操作功能,我们直接使用即可。 在使用之前,我们先来认识下这两个文件: items.py : 数据结构模板文件,用于定义数据属性。 pipelines.py : 管道文件,接收数据(items),进行持久化操作。 ---------------------------↓ 持久化流程: 应用文件爬取到数据后,将数据封装到 items 对象中。 使用 yield 关键字将 items 对象提交给 pipelines 管道进行持久化操作。 在管道文件中的类中的 process_item 方法接收爬虫文件提交过来的 item 对象, 然后编写持久化存储的代码将 item 对象中存储的数据进行持久化存储。 注意: 在 settings.py

【Scrapy框架持久化存储】

China☆狼群 提交于 2019-11-27 19:18:35
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/363 " 基于终端指令的持久化存储 前提:保证爬虫文件中的 parse 方法的返回值为可迭代数据类型(通常为list/dict)。 该返回值可以通过终端指令的形式写入指定格式的文件中进行持久化存储。 执行如下命令进行持久化存储: scrapy crawl 应用名称 -o xx.文件格式 其支持的文件格式有: 'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle' 基于管道的持久化存储 Scrapy框架为我们提供了高效、便捷的持久化操作功能,我们直接使用即可。 在使用之前,我们先来认识下这两个文件: items.py : 数据结构模板文件,用于定义数据属性。 pipelines.py : 管道文件,接收数据(items),进行持久化操作。 ---------------------------↓ 持久化流程: 应用文件爬取到数据后,将数据封装到 items 对象中。 使用 yield 关键字将 items 对象提交给 pipelines 管道进行持久化操作。 在管道文件中的类中的 process_item 方法接收爬虫文件提交过来的 item 对象, 然后编写持久化存储的代码将 item 对象中存储的数据进行持久化存储。 注意: 在 settings.py

快速掌握Redis——第六招:持久化 (数据备份与恢复)

浪尽此生 提交于 2019-11-26 17:12:04
1 何为持久化 redis 是内存数据库,掉电会丢失,转移数据不便。持久化就是内存数据到硬盘数据的转化。 当然,也可以硬盘到内存(备份的概念,保存,恢复)。 2 怎么实现 两种方法: 快照方式(rdb)+日志方式(aof) 快速+最大化redis性能+方便:rdb 模式 更持久:aof 模式 建议:合理的同时使用这两种方式。 2.1 rdb 快照模式 Snapshotting (快照) 语法 快照是默认的持久化方式(内存全拷贝)。这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。可以通过配置设置自动做快照持久 化的方式。我们可以配置redis在n秒内如果超过m个key被修改就自动做快照,下面是默认的快照保存配置。(建议从下往上看,60s-300s-900s) save 900 1 //900秒内如果超过1个key被修改,则发起快照保存 save 300 10 //300秒内容如超过10个key被修改,则发起快照保存 save 60 10000 //(这3个选项都屏蔽,则rdb禁用) stop-writes-on-bgsave-error yes // 后台备份进程出错时,主进程停不停止写入 rdbcompression yes // 导出的rdb文件是否压缩 Rdbchecksum yes // 导入rbd恢复时数据时