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多线程糗事百科案例，直接可用，注释明确
port threading#线程模块 import queue#用来队列 import requests#便捷性优于urllib模块 import time from lxml import etree#数据清洗 #1采集网页线程 class Thread1(threading.Thread): def __init__(self,threadName,pageQueue,dataQueue):#初始化 threading.Thread.__iC# 实现动态图表，动态数据呈现
1.问题或需求描述： 使用 C# 实现动态图表，动态数据呈现 2.测试环境： win10, vs2019, dotnet 4.5 3.解决方法或原理： 1>创建用户控件窗体 2>添加一个 System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.Chart 以呈现图表 2>添加一个 System.Windows.Forms.Timer 以构造随时间变化的随机HDFS - 写数据的那些事
之前也提过，客户端需要写数据的时候，就会跟NameNode说他准备把文件上传到某个目录，NameNode就会开始进行元数据的更新。由于元数据的更新是非常重要的，所以客户端会在一定条件内重试，直至成功。元数据更新成功后，Client就会创建两个队列，一个是dataQueue，一个是ackQueue。这两个队列的作用python-爬虫 多线程爬虫
多线程爬虫 目录多线程爬虫今日内容1.并发与并行2.多线程3.多线程架构图 今日内容 1. 并发与并行(**) 2. 多线程导致数据的不安全(**) --> 理解不了, 那就记住结论(多线程共同操作数据会导致数据不安全) 3. 多线程爬虫架构(*****) 4. 多线程爬虫的代码(*****) 1.并发与并行 1.【Python学习之旅】---多线程爬取段子
1 import requests 2 import time 3 import threading 4 import queue 5 from lxml import etree 6 # "https://ishuo.cn/duanzi" 7 # header={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Ge多线程爬虫
import requests import threadingimport pymongo from threading import Lock from queue import Queue from lxml import etree # 爬虫类，负责采集数据的,(创建父线程类) class CrawlThread(threading.Thread): def __init__(self, name, pageQueue, dataQueue):225. Implement Stack using Queues
class MyStack { public: /** Initialize your data structure here. */ MyStack() { } /** Push element x onto stack. */ void push(int x) { dataqueue.push(x); } /** Removes the element on top of多线程爬虫
import json from queue import Queue from threading import Thread,Lock import requests import time from aip import AipNlp from pymysql import connect from multiprocessing import Pool import pymongo lock = Lock() conn = connect(host="localhost", p