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Python middleware的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
Python middleware的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦姚良寫的 Python3爬蟲實戰：數據清洗、數據分析與可視化 和崔慶才的 Python3網絡爬蟲開發實戰都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自中國鐵道 和人民郵電出版社所出版 。
輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士在職專班 李智所指導 蕭景陽的 複雜數據分析平台設計之探索研究 （2021），提出Python middleware關鍵因素是什麼，來自於深度學習、運算效能、卷積神經網路、批次處理。
而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 王建智所指導 李昱勳的 利用集成學習開發染整廠中控系統之染缸纏車預警模組 （2020），提出因為有 染整製程、集成學習、預警模型、線上智能系統的重點而找出了 Python middleware的解答。
Python3爬蟲實戰：數據清洗、數據分析與可視化
為了解決Python middleware 的問題，作者姚良 這樣論述：
作為一個自學爬蟲的過來人，曾經走過很多彎路，在自學的道路上也迷茫過。每次面對一個全新的網站，都像是踏進一個未知的世界。你不知道前面有哪些反爬手段在等著你；你不知道你會踩進哪個坑裡。我做爬蟲的幾年時間裡，爬過很多的網站、遇到過很多的難題。這本書就是我這幾年經驗的總結，從開始的工具的學習使用，到實戰專案的爬取，難度一步一步的升級，需求也越來越複雜，有各式各樣的爬取方式。 本書主要內容與資料爬取相關，包括編寫爬蟲所需要的基礎程式設計知識，如Requests包、Scrapy框架和資料庫的使用，到專案實戰教程，適合Python基礎入門的讀者。如果你是其他行業的從業者，想進入IT行業成為一位元爬蟲工程師
，又或者你已經是IT行業的從業者，本書在能夠讓你在對爬蟲工程師的工作內容有所瞭解的同時，也能讓你掌握作為一個爬蟲工程師所需要具備的基礎技能。 姚良，2016-2019 深圳絲路天地電子商務有限公司 爬蟲工程師。熟練使用Python語法，物件導向程式設計，JS破解、分散式爬蟲、Scrapy框架、Requests庫、Redis、Mongodb、高併發、非同步程式設計。 第一篇 基礎知識 第1章 Python環境搭建 1.1 Python的安裝 2 1.1.1 Windows下Python的安裝 2 1.1.2 Mac OS X下Python的安裝 3 1.1.3
Linux下Python的安裝 3 1.1.4 安裝pip工具 4 1.2 虛擬環境Virtualenv 5 1.2.1 Virtualenv的安裝 5 1.2.2 創建虛擬環境 5 1.2.3 啟動虛擬環境 5 1.2.4 創建指定Python版本的虛擬環境 5 1.3 選擇合適的編輯器 6 1.3.1 Vim 6 1.3.2 Atom 6 1.3.3 Sublime Text 6 1.3.4 Notepad++ 6 1.3.5 Pycharm 6 第2章 常用爬蟲庫Requests 2.1 安裝Requests 7 2.1.1 用pip安裝 7 2.1.2 用github源碼安裝 7 2
.1.3 用curl安裝 7 2.2 瞭解 Requests的功能 8 2.2.1 使用GET和POST發送請求 8 2.2.2 通過URL傳遞參數 9 2.2.3 設置超時 9 2.2.4 查看返回內容 9 2.2.5 設置請求頭 10 2.2.6 更多複雜的Post請求 10 2.2.7 返回物件狀態碼 12 2.2.8 設置代理IP 13 2.3 BeautifulSoup的安裝和使用 14 2.3.1 使用pip安裝BeautifulSoup 14 2.3.2 使用BeautifulSoup定位元素 14 2.4 初識自動化測試工具Selenium 15 2.4.1 Selenium安
裝 15 2.4.2 使用Selnium爬取網站 15 2.5 Selenium定位元素 16 2.5.1 通過屬性定位 17 2.5.2 通過xpath定位 17 2.6 Selenium反爬設置 18 2.6.1 設置請求頭 18 2.6.2 設置代理IP 19 第3章 常用爬蟲框架Scrapy 3.1 認識Scrapy 21 3.1.1 Scrapy爬取quotes簡單示例 21 3.1.2 安裝所需依賴包 23 3.1.3 使用虛擬環境 23 3.2 Scrapy shell的使用 24 3.2.1 運行shell 24 3.2.2 使用Scrapy shell爬取Scrapy.org
24 3.2.3 爬蟲調用shell 26 3.3 使用Scrapy爬取quotes 26 3.3.1 創建Scrapy項目並新建爬蟲 27 3.3.2 爬取和提取資料 27 3.3.3 通過腳本運行Scrapy爬蟲 29 3.3.4 在同一進程下運行多個爬蟲 29 3.3.5 簡易的分散式爬蟲思路 30 3.3.6 防止爬蟲被ban 31 3.4 setting基本配置 31 3.5 Pipeline模組 32 3.5.1 爬取文字板塊 32 3.5.2 編寫Pipeline模組 35 3.5.3 通過Pipeline將資料寫入MongoDB資料庫 36 3.5.4 ImagesPipel
ine處理圖片 37 3.5.5 FilePipeline下載檔案 40 3.6 Middleware中介軟體 41 3.6.1 Downloader Middleware 41 3.6.2 隨機請求頭中介軟體 42 3.6.3 更換代理IP中介軟體 45 3.6.4 通過Downloader Middleware使用Selenium 46 3.6.5 Spider Middleware 47 3.7 新功能拓展 48 3.7.1 信號signals 48 3.7.2 自訂拓展 51 第4章 資料存儲——資料庫的選擇 4.1 MySQL資料庫 53 4.1.1 MySQL的安裝 53 4.1.
2 幾款視覺化工具 54 4.1.3 資料庫連接 55 4.1.4 資料庫插入操作 55 4.1.5 資料庫查詢 56 4.1.6 資料庫更新操作 56 4.1.7 爬取寫入資料庫 57 4.2 MongoDB資料庫 58 4.2.1 MongoDB安裝 58 4.2.2 連接資料庫 59 4.2.3 查詢資料庫 59 4.2.4 插入和更新資料庫 59 4.2.5 爬取資料並插入到MongoDB資料庫中 60 4.3 Redis資料庫 60 4.3.1 Redis安裝 60 4.3.2 連接Redis資料庫 61 4.3.3 Python操作Redis資料庫 61 4.3.4 爬取並寫入Re
dis做緩存 62 第5章 效率為王——分散式爬蟲 5.1 什麼是分散式爬蟲 64 5.1.1 分散式爬蟲的效率 64 5.1.2 實現分散式的方法 64 5.2 Celery 65 5.2.1 Celery入門 65 5.2.2 Celery分散式爬蟲 66 5.3 使用Scrapy-redis的分散式爬蟲 67 5.3.1 Scrapy-redis安裝與入門 67 5.3.2 創建Scrapy-redis爬蟲項目 68 第6章 抓包的使用與分析 6.1 利用抓包分析目標網站 72 6.1.1 如何抓包 72 6.1.2 網頁抓包分析 72 6.2 手機APP抓包 74 6.2.1 使用fi
ddler抓包 75 6.2.2 HTTPS證書安裝 75 6.2.3 booking手機端抓包 76 第7章 Websocket通信網站爬取 7.1 什麼是Websocket 79 7.1.1 Websocket-clinet 79 7.1.2 Websocket-clinet簡單入門 79 7.2 使用Websocket爬取財經網站 81 第8章 驗證碼破解 8.1 關於驗證碼 84 8.1.1 一般的驗證碼 84 8.1.2 極驗驗證 84 8.2 極驗滑動驗證破解 85 8.2.1 準備工具 85 8.2.2 分析滑動驗證碼 85 8.2.3 開始破解極限滑動驗證碼 87 8.3 圖片
驗證碼破解 89 8.3.1 準備工具 89 8.3.2 文字圖像識別 89 8.3.3 識別驗證碼 90 第9章 多執行緒與多進程併發爬取 9.1 多執行緒 92 9.1.1 堵塞與非堵塞 92 9.1.2 繼承threading.Thread創建類 96 9.1.3 多執行緒的鎖 98 9.1.4 queue佇列 100 9.1.5 執行緒池 101 9.2 多執行緒爬蟲 103 9.2.1 爬蟲框架 103 9.2.2 編寫爬蟲 104 9.2.3 以多執行緒方式啟動 105 9.3 多進程 107 9.3.1 multiprocessing模組 107 9.3.2 通過Pool進程池創
建進程 108 9.3.3 multiprocessing.Queue佇列 109 9.3.4 multiprocessing.Pipe管道 112 9.3.5 multiprocessing.Lock鎖 113 9.4 多進程爬蟲 114 9.4.1 多進程爬取音訊 114 9.4.2 多進程加多執行緒進行爬取 116 第10章 爬蟲介面優化 10.1 Gunicorn的安裝與使用 119 10.2 Gunicorn配置 121 10.2.1 配置參數 121 10.2.2 通過config檔啟動 123 第11章 使用Docker部署爬蟲 11.1 Docker 125 11.1.1 Do
cker的安裝 125 11.1.2 Docker的鏡像 125 11.1.3 構建自己的Docker鏡像 127 11.1.4 容器使用 127 11.1.5 Dockerfile 129 11.2 爬蟲部署 130 11.2.1 爬蟲介面 130 11.2.2 部署爬蟲介面 131 第二篇 實戰案例 第12章 實戰1：建立代理IP池 12.1 爬取免費代理IP 136 12.1.1 爬取代理IP 136 12.1.2 檢驗代理IP 138 12.2 建立代理IP池 138 12.2.1 檢驗代理IP 138 12.2.2 Redis訊息佇列 140 12.2.3 master爬蟲 142
第13章 實戰2：磁力連結搜索器 13.1 爬取磁力搜索平臺 145 13.1.1 磁力平臺 145 13.1.2 slave爬蟲 146 13.2 實現磁力搜索器 148 13.2.1 展示與交互 148 13.2.2 資料查詢 150 第14章 實戰3：爬蟲管家 14.1 QQ機器人 152 14.1.1 qqbot 152 14.1.2 基本操作 152 14.1.3 實現自己的機器人 153 14.2 爬蟲監控機器人 153 第15章 實戰4：數據視覺化 15.1 視覺化包Pyecharts 156 15.1.1 Pyecharts的安裝 156 15.1.2 地圖展示資料 157
15.2 爬取最低價機票數據 158 15.2.1 破解旅遊網站價格日曆介面 159 15.2.2 爬取旅遊網站 160 15.2.3 將數據視覺化 161 第16章 實戰5：爬取貼吧中的郵箱 16.1 爬取網站 164 16.1.1 爬取高校名單 164 16.1.2 利用規則運算式匹配號碼 165 16.2 分析貼吧搜尋網頁面並提取號碼 165 16.3 使用Scrapy開始編碼 167 16.3.1 創建貼吧Scrapy項目 167 16.3.2 新建爬蟲並編寫爬蟲邏輯 168 16.3.3 資料處理 170 第17章 實戰6：批量爬取企業資訊 17.1 從協力廠商平臺獲取企業名 172
17.2 如何爬取企業詳細資訊 174 第18章 實戰7：爬取公眾號歷史文章 18.1 分析公眾號介面 177 18.1.1 開始抓包 177 18.1.2 分析介面 179 18.1.3 嘗試請求資料 179 18.2 爬取公眾號 180 18.2.1 爬取思路 180 18.2.2 請求介面獲取文章URL 180 18.2.3 解析文章網頁源碼 181 18.2.4 合併代碼 183 第19章 實戰8：高效爬取——非同步爬蟲 19.1 非同步程式設計 186 19.1.1 asyncio庫 186 19.1.2 aiohttp庫 187 19.1.3 訪問多個URL 188 19.2 爬
取圖片 189 19.2.1 為函數命名 189 19.2.2 對網頁進行解析 190 19.2.3 非同步爬取圖片 190 第20章 實戰9：爬取漫畫網站 20.1 爬取單部漫畫 193 20.1.1 單集漫畫的爬取 193 20.1.2 全集漫畫的爬取 195 20.2 爬取漫畫全站 196 第21章 實戰10：給kindle推送爬取的小說 21.1 用Python發送郵件 199 21.1.1 純文字郵件的發送 199 21.1.2 帶附件郵件的發送 200 21.2 爬取小說 201 21.2.1 製作word文檔 201 21.2.2 爬取baka-tsuki.org 202 第22
章 實戰11：爬取遊民星空壁紙 22.1 星空壁紙的爬取準備 205 22.2 爬取壁紙 206 22.2.1 獲取圖片和下一頁位址 206 22.2.2 爬取列表頁 208 22.2.3 爬取高清圖片資源 209 第23章 綜合實戰：建立一個小網站 23.1 Flask框架 210 23.1.1 寫一個簡單的hello word網頁 210 23.1.2 添加html範本 210 23.2 Bootstrap框架 212 23.2.1 使用Bootstrap框架 213 23.2.2 Bootstrap線上範本 213 23.2.3 添加壁紙板塊 215 第24章 綜合實戰：爬取電影網站 2
4.1 理清爬蟲的思路 218 24.2 分步編碼實現爬取 219 24.2.1 爬取詳情頁 219 24.2.2 爬取列表頁 220 24.2.3 爬取首頁 221 24.2.4 寫入資料庫 222 第25章 綜合實戰：建立電影小站 25.1 搭建項目 224 25.1.1 sqlite資料庫 224 25.1.2 創建項目 225 25.1.3 通過藍圖建立電影板塊 226 25.2 建立範本 229 25.2.1 flask-bootstrap 229 25.2.2 電影頁面 231 25.2.3 電影分類 233 25.2.4 電影詳情頁 237 25.2.5 電影搜尋網頁 239 第
26章 綜合實戰：磁力搜索 26.1 磁力搜索 241 26.1.1 如何高效爬取 241 26.1.2 建立Celery任務 244 26.2 Web部分 248 26.2.1 建立模型 248 26.2.2 視圖函數 248 26.2.3 關於產品 251
複雜數據分析平台設計之探索研究
為了解決Python middleware 的問題，作者蕭景陽 這樣論述：
「深度學習」是處理複雜影像數據辨識最主要方式之一，但其模型訓練係透過迭代法反覆運算並針對不同架構模型進行反覆試驗，以調整模型內各種結構與權重，過程往往需耗費大量時間成本。此外，對於以大量數據進行模型訓練情況，過程中可能會因發生訓練設備記憶體不足而導致中斷，需重新調整後再次訓練，這將會浪費大量已耗費時間成本與運算資源。因影像數據前處理流程複雜、辨識模型訓練過程耗時且需對大量模型進行反覆訓練等因素，因此本研究藉由圖論中 DAG 資料結構，將需運行參數透過指令碼分別定義運算任務與依賴關係，依作業需要排定運行優先順序，並進行自動化批次運算處理，以提升運算資源使用率，並避免頻繁手動干預和監管作業。為研
究訓練模型複雜程度對訓練時間影響，本研究以「雛型法」探索不同複雜程度模型訓練效能差異，並設計一分析平台，藉由分散式批次處理及佇列訊息交換架構運算叢集，將模型訓練流程採分段批次執行，達成模型訓練自動化，並降低訓練過程中資料傳遞遺失風險。為瞭解設計之分析平台運行效能，本研究透過不同種類與規格處理器進行測試，實驗結果顯示，在平台中多數 GPU 對於深度學習模型訓練效能較 CPU 佳，而較高階 GPU 對於權重較多或結構複雜模型，更有顯著加速效果。此外，透過平台實際測試發現，採分段批次進行訓練因每次需再重新讀取訓練資料及模型權重，故訓練時間較一次性訓練長，但其優勢可在訓練中斷後自動由斷點處繼續執行，避
免過程中斷後需再次耗費大量時間重新來過，能有效降低模型訓練風險。深度學習模型需藉由海量運算調整內部結構，其運算可藉由 CPU 或 GPU 等架構進行，雖 GPU 運算效能較佳、訓練速度較快，但易受記憶體容量限制，訓練所產生中繼資料如超出負荷，則將造成中斷，另如僅使用 CPU 訓練，雖較無記憶體負荷困擾，惟其運算效能較低，需耗費數倍訓練時間成本。為減少影像模型多輪訓練時間成本，本研究藉由分散式批次處理及佇列訊息交換架構設計叢集分析平台，並經實驗後發現此叢集架構可使影像數據前處理、模型訓練等作業流程化，並進行批次運算，使運算資源達到更佳運用效率。
Python3網絡爬蟲開發實戰
為了解決Python middleware 的問題，作者崔慶才 這樣論述：
本書介紹了如何利用Python3開發網絡爬蟲，書中首先介紹了環境配置和基礎知識，然后討論了urllib、requests、正則表達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接着通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取，最后介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。 本書適合Python程序員閱讀。
利用集成學習開發染整廠中控系統之染缸纏車預警模組
為了解決Python middleware 的問題，作者李昱勳 這樣論述：
目錄明志科技大學碩士學位論文指導教授推薦書 i明志科技大學碩士學位論文口試委員會審定書 ii致謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 ix第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 41.4 研究架構 5第二章 文獻探討 82.1 染整品質 82.2 纏車問題與偵測 92.3 智能預警模式 102.4 集成學習 112.5 資料不平衡處理 142.6 線上智能系統 152.7 文獻小結 15第三章 研究方法 203.1 現況與問題分析 203.2 研究流程
213.3 資料說明 233.4 集成學習 293.4.1 隨機森林 303.4.2 極端梯度多模激發法（XGBoost） 333.4.3 XGBoost超參數設定 353.5 資料不平衡處理 383.6 評估指標 413.7 資訊系統串接 423.7.1 建立Web API 433.7.2 Flask 443.8 建立API執行檔 45第四章 模型建立與評估 474.1 實驗設計與環境 474.2 現況分析 484.2.1 資料標記與呈現 484.2.2 資料集說明 504.3 實驗設計 504.4 資料不平衡處理 51
4.5 模型評估 544.6 建立預警模型 60第五章 結論與建議 635.1 結論 635.2 建議 64參考文獻 65圖目錄圖1. 紡織產業流程 1圖2. 染缸運作示意圖 3圖3. 研究架構圖 6圖4. 纏車分析流程圖 21圖5. 研究架構 22圖6. 運行紀錄之圈時與溫度曲線圖 23圖7. 無纏車批次之曲線紀錄圖 25圖8. 廠內資深工程師人工標記纏車掃描圖 26圖9. 有明顯纏車批次之曲線紀錄圖 26圖10. Bagging示意圖 30圖11. Boosting示意圖 33圖12. SMOTE示意圖 40圖13. Tomek Link下採樣方
法 41圖14. 資訊串接示意圖 43圖15. 運行曲線紀錄圖與纏車標記 49圖16. 實驗設計流程圖 51圖17. XGBoost重要特徵 55圖18. 中控系統示意圖 61圖19. 中控系統纏車燈號示意圖 61圖20. API執行檔與模型plk檔 62圖21. API啟動後執行畫面 62 表目錄表1 資料不平衡處理與分類演算法相關研究 16表1 (續)資料不平衡處理與分類演算法相關研究 17表1 (續)資料不平衡處理與分類演算法相關研究 18表2 運行紀錄資訊與參數欄位說明 24表3 纏車標記資料 28表4 學習目標參數 38表5 評價指標 38表6 混淆矩
陣 41表7 FLASK REQUEST類別成員 45表8 運行紀錄部分欄位與人工標記纏車狀態 49表9 人工纏車狀態各類別數量 50表10 原始資料經資料不平處理後各類別筆數比較 53表11 訓練集經資料不平處理後各類別筆數比較 53表12 混淆矩陣 56表12 (續)混淆矩陣 57表13 模型訓練結果比較 58表14 預警模型之XGBoost參數設定 60