主頁 > 資料庫 > 腳本在執行程序中某個地方被卡住了

腳本在執行程序中某個地方被卡住了

2021-10-17 20:30:24 資料庫

我創建了一個腳本,使用requestcheerio庫,從這個網頁中抓取不同省份的鏈接,然后使用這些urls來決議這里中不同辦事處的鏈接。最后,使用這些辦事處的鏈接從這里中刮取標題。

當我運行該腳本時,我可以看到它一直在做相應的作業,直到它在執行的某個地方被卡住。當它被卡住時,它并沒有拋出任何錯誤。

下面是一些步驟。

以下是腳本所遵循的圖片步驟:

  1. 首先,腳本從這里抓取鏈接
  2. 其次,它從這里抓取鏈接
  3. 最后,腳本從這里決議標題

以下是我所嘗試的內容:

const request = require('request') 。 const cheerio = require('cheerio') 。 const link = 'https://www.egyptcodebase.com/en/p/all'; const base_link = 'https://www.egyptcodebase.com/en/'let getLinks=(link)=> { const items = []; return new Promise((resolve, reject) => /span> { request(link, function(error, response, html) { let $ = cheerio.load(html)。 if (error) return reject(error)。 try { $('.table tbody tr').each(function() { items.push(base_link $(this) 。 find("a[href]").attr("href") )。 }); resolve( items)。 } catch (e) { reject(e); } }); }); }; let getData = (links) => { const nitems = []; const promises = links . map(span class="hljs-params">nurl => new Promise((resolve, reject) =>;{ request(nurl, function(error, response, html) { let $ = cheerio.load(html)。 if (error) return reject(error)。 try { $(' .table tbody tr').each(function() { nitems.push(base_link $(this) 。 find("a[href]").attr("href") )。 }); resolve(nitems)。 } catch (e) { reject(e)。 } }) })) return Promise.all(promises) } let FetchData = (links) => { const promises = links . map(turl => new Promise((resolve, reject) =>;{ request(turl, function(error, response, html) { if (error) return reject(error)。 let $ = cheerio.load(html); try { const title = $(".home-title > h2") 。 eq(0).text()。 console.log( { title: title, itemLink: turl }); resolve(標題)。 } catch (e) { reject(e)。 } }) })) return Promise.all(promises) } (async function main){ const result = await getLinks(link)。 const resultSecond = await getData(result)。 const merged = resultSecond.flat(1) 。 const resultFinal = await FetchData(merged)。 for (const title of resultFinal) { console.log(標題)。 } })().catchconsole.error)。

如何使腳本完成它的執行程序?

<

PS 雖然這個腳本看起來很大,但是其中使用的函式除了選擇器之外,其他的幾乎都是一樣的。

uj5u.com熱心網友回復:

好的,所以在測驗這段代碼時,我一開始就遇到了兩個問題:

  • resultSecond,包含getData()的資料,回傳一個類似陣列的物件,而不是一個陣列,所以我無法使用flat()。因此,我創建了一個將物件轉換為陣列的函式toArray,并在resultSecond之后添加了一個名為resultThird的變數,并對resultSecond使用該函式,將其變成一個陣列。

  • flat()在陣列原型中不存在,所以我不得不手動添加它。

  • 在解決了這些問題之后,我能夠運行你的代碼,并經歷了你所說的掛起的情況。

    發生了一個ECONNRESET錯誤,然后在掛起之前繼續進行了大概幾千個請求。ECONNRESET通常是由于沒有處理異步網路錯誤你所請求的服務器決定關閉連接。不確定請求模塊將如何處理這樣的事件,但似乎該模塊有可能沒有正確處理網路錯誤或終止連接。

    問題是你向這個網站的 API 發出了 15,000 個請求,因此 API 可能有一個速率限制器,看到了請求的數量并終止了其中的大部分,但允許幾千個請求通過,但由于你沒有處理終止的連接--很可能是由于請求模塊吞噬了這些錯誤--它被 "掛 "在那里,節點行程沒有退出。

    因此,我使用異步模塊將請求劃分為 300 個間隔,并且作業得非常順利。沒有終止連接,因為我沒有達到速率限制。你也許可以將間隔限制提高到300以上。

    然而,我建議不要使用 request 模塊,而使用另一個 http 模塊,如 axios,它很可能會處理這些問題。當你要做大量的異步請求時,你應該考慮使用async。它有很多有用的方法。如果你需要更多解釋async模塊在這里做什么,請聯系我,但我建議先閱讀檔案。https://caolan.github.io/async/v3/docs.html#mapLimit

    const request = require('request') 。
    const cheerio = require('cheerio') 。
    const _async = require'async')。
    
    const link = 'https://www.egyptcodebase.com/en/p/all';
    const base_link = 'https://www.egyptcodebase.com/en/'const toArray = (obj) => {
      const arr = [];
      for (const prop  in obj) {
        arr.push(obj[prop] )
      }
      return arr;
    }
    
    Object.defineProperty(Array. prototype, 'lat', {
        value: function(depth = 1) {
          return this.reduce(function (flat,toFlatten) {
            return flat.concat((Array. isArray(toFlatten) && (depth>1)) ? toFlatten.flat(depth-1) : toFlatten) 。
          }, []);
        }
    });
    
    let getLinks = (link)=> {
        const items = [];
        return new Promise((resolve, reject) => /span> {
            request(link, function(error, response, html) {
                let $ = cheerio.load(html)。
                if (error) return reject(error)。
                try {
                    $('.table tbody tr').each(function() {
                        items.push(base_link   $(this) 。 find("a[href]").attr("href") )。
                    });
                    resolve( items)。
                } catch (e) {
                    reject(e);
                }
            });
        });
    };
    
    let getData = (links) => {
        const nitems = [];
        const promises = links
            . map(span class="hljs-params">nurl =>  new Promise((resolve, reject) =>;{
                request(nurl, function(error, response, html) {
                    let $ = cheerio.load(html)。
                    if (error) return reject(error)。
                    try {
                        $(' .table tbody tr').each(function() {
                            nitems.push(base_link   $(this) 。 find("a[href]").attr("href") )。
                        });
                       return resolve(nitems)。
                    } catch (e) {
                      return reject(e)。
                    }
                })
            }))
        return Promise.all(promises)
    }
    
    let FetchData = (links) => {
      const limit = 300;
      return new Promise((resolve, reject) => /span> {
        const itr = (col, cb) =>{
          request(col, functionerror, response, html){
            if (error) cb(error)
            let $ = cheerio.load(html);
            try {
              const title = $(".home-title > h2") 。 eq(0).text()。
              console.log( {
                  title: title,
                  itemLink: col
              });
              cb(null, title)。
            } catch (e) {
              cb(e)。
            }
          })
        }
        _async.mapLimit(link, limit, itr, function(err, results) {
          if (err) reject(err)。
          return resolve(results)。
        })
      })
    }
    
    (async function main) {
      const result = await getLinks(link)。
      const resultSecond = await getData(result)。
      const resultThird = toArray(resultSecond)。
      const merged = resultThird.flat(1) 。
      const resultFinal = await FetchData(merged)。
      
      for (const title of resultFinal) {
          console.log("title: ", title);
      }
    })().catch(span class="hljs-params">err => console.log(err)
    
    //good to listen to these[/span]。
    process.on('uncaughtException', err =>  { console. log(err) }) 。
    process.on('unhandledRejection', err =>  { console. log(err) })。
    

    轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/320251.html

    標籤:

    上一篇:如何讓資料通過"顯示更多"按鈕而不改變URL?

    下一篇:Python請求無法獲得在瀏覽器上打開的網站

    標籤雲
    其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

    熱門瀏覽
    • GPU虛擬機創建時間深度優化

      **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
    • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

      **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
    • 滴滴資料通道服務演進之路

      **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
    • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

      **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
    • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

      1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
    • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

      **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
    • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

      我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
    • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

      **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
    • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

      之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
    • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

      傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

      uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
    最新发布
    • day02-2-商鋪查詢快取

      功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
    • MySQL中binlog備份腳本分享

      關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
    • day02-短信登錄

      功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
    • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

      本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
    • sql陳述句優化

      問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
    • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

      ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
    • sql陳述句優化

      問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
    • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

      Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
    • day02-2-商鋪查詢快取

      功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
    • day02-短信登錄

      功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

      uj5u.com 2023-04-20 08:23:11 more