python分布式任务调度框架 java和python在爬虫方面的优势和劣势是什么？

java和python在爬虫方面的优势和劣势是什么？

Python

强大的网络功能，模拟登陆，解析JavaScript，缺点是网页解析Python编写程序非常方便，著名的Python爬虫有scratch等

Java

Java有很多解析器，对网页的解析支持非常好，缺点是有网络上有很多Java开源爬虫，比如nutch，中国有优秀的webmagicjava解析器，比如Htmlparser和jsoup，可以满足Java和python的通用需求。如果需要模拟登陆和反采集，选择python更方便。如果需要处理复杂的网页，解析网页内容生成结构化数据或精细解析网页内容，可以选择Java。

分布式任务调度框架选型，如何选择一个合适的框架？

首先，这样的框架现在可以在市场上买到。强烈建议不要重复制造车轮。

首先，我们将介绍几种主流技术。

Elastic job是当当网的开源分布式调度解决方案。它支持任务碎片化，能够充分利用资源。Elastic job有两个独立的子项目：Elastic job lite和Elastic job cloud。具体实现可以参考官方教程。总体架构如下。

弹性工作的特点：1。分布式调度。高可用性工作。切片任务执行。

此外，还有其他可用于比较的框架。例如TBSchedule是阿里巴巴的一个开源分布式调度框架，完全由Java实现，目前正在淘宝、阿里巴巴、支付宝、京东、汽车之家等应用。公开评论的开源XXL作业也是一种广泛使用的分布式调度任务。

目前，我已经使用弹性工作和XXL工作。两个功能都非常强大，后台管理也比较完善。开始很容易。能满足日常工作的需要。区别在于弹性作业依赖于ZK，而XXL作业不依赖于ZK，只依赖于数据库。

目前市场上应该还有一些其他的框架，但是以上都是比较主流的，你可以根据自己的需要来选择。记住不要反复造轮子。这需要很多时间来验证。它会让你远离深渊。

谢谢。我希望它能帮助你。如果你有什么问题，可以留言。我们一起讨论吧

Hadoop支持用python开发吗？还有哪些支持python的分布式计算系统框架？

Hadoop支持python。我的理解是，任务通过yarn分配到工作节点，并通过shell调用。这种方法比原生Mr速度慢，因此没有得到广泛的应用。

Spark应该是Python的友好框架。要说缺点，毕竟是Scala或Java风格的API，这对于Python是不够的。在使用了panda和numpy之后，我觉得spark的API是比较基本的。

此外，python建议您学习dask和芹菜。Dask基于numpy和panda进行封装，兼容大多数NP和PD接口。它还支持分布式和可视化界面。总的来说，这是个不错的选择。

作为一个分布式任务调度框架，cellery并不是专门为ETL设计的，所以它的性能比dask差。但我觉得作为一个生产体系，芹菜比较稳定。

为什么很多爬虫用python，用PHP不行吗？

任何语言几乎都是一样的，Python的时间效率不一定很快。只是蟒蛇在早上被列为爬虫。。另外，大多数所谓的爬虫都是翻页和数据解析的基本过程，这种语言很容易完成。

Python主要学习那几个主流框架？

，Django，flag，tornado；

，scrapy；]，numpy，pandas，Matplotlib；]，tensorflow。

关注优秀就业，多学习it知识。

python已经自动化了，大家一般用什么测试框架？

谢谢

！Python中似乎只有一个浏览器测试框架，它是模仿ruby框架制作的。它似乎可以更好地应用于ie。非常旧的框架。JS支持不好。然而，Python很容易编写测试框架。这很容易做到。基于浏览器的测试也很容易做到。因为您可以使用pyqt，所以这个库中有一个基于WebKit的浏览器。基本上，你可以随心所欲。最近，我听说有几个新的BDD框架正在开发中。我不知道怎么做。实际上，对于Python来说，框架的成本太低了。所以最好不要成为一个框架。它有一个叫做dry的基本编程原理。不要重复你自己的话，不要重新发明方向盘。直接使用现有的Python测试套件，结合进程、线程模型和QT，轻松组装测试模块。

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