python基本架构

jetty的基本架构 Jetty 的基本架构

Jetty 目前的是一个比较被看好的 Servlet

引擎，它的架构比较简单，也是一个可扩展性和非常灵活的应用服务

器，它有一个基本数据模型，这个数据模型就是

Handler，所有可以被扩展的组件都可以作为一个 Handler，添加到

Server 中，Jetty 就是帮你管理这些 Handler。

Jetty 的基本架构

下图是 Jetty 的基本架构图，整个 Jetty 的核心组件由 Server 和

Connector 两个组件构成，整个

Server 组件是基于 Handler 容器工作的，它类似与 Tomcat 的 Container

容器，Jetty 与 Tomcat

的比较在后面详细介绍。Jetty 中另外一个比不可少的组件是

Connector，它负责接受客户端的连接请求，并将请求分配给一个处理队

列去执行。 图 1. Jetty 的基本架构Jetty 中还有一些可有可无的组件，我们可以在它

上做扩展。如 JMX，我们可以定义一些 Mbean 把它加到 Server 中，当

Server 启动的时候，这些 Bean 就会一起工作。 图 2. Jetty 的主要组件的类图从上图可以看出整个 Jetty 的核心是围绕着

Server 类来构建，Server 类继承了 Handler，关联了

Connector 和 Container。Container 是管理 Mbean 的容器。Jetty 的 Server

的扩展主要是实现一个个

Handler 并将 Handler 加到 Server 中，Server 中提供了调用这些 Handler

的访问规则。

整个 Jetty 的所有组件的生命周期管理是基于观察者模板设计，它和

Tomcat 的管理是类似的。下面是 LifeCycle 的类关系图每个组件都会持

有一个观察者（在这里是 Listener 类，这个类通常对应到观察者模式中

常用的 Observer 角色，关于观察者模式可以参考 《Tomcat系统架构与

pyside6 程序架构

PySide6是一个用于创建跨平台桌面应用程序的Python库。它提供了一组丰富的工具和组件，使开发人员能够轻松地构建直观、交互式和功能丰富的用户界面。

PySide6的程序架构基于MVC（Model-View-Controller）模式。这种设计模式将应用程序分为三个主要组件：模型、视图和控制器。模型负责处理数据和业务逻辑，视图用于呈现用户界面，而控制器则协调模型和视图之间的交互。

在PySide6中，模型是应用程序的核心部分。它负责处理数据的存储、检索和处理。模型可以是简单的数据结构，也可以是复杂的数据库。通过将数据和业务逻辑分离，模型使应用程序更加可维护和可扩展。

视图是用户与应用程序交互的界面。它负责呈现数据并接收用户输入。PySide6提供了各种预定义的视图组件，如按钮、文本框和列表，以及自定义视图组件的能力。开发人员可以使用这些组件来构建用户友好的界面。

控制器是模型和视图之间的桥梁。它负责处理用户输入、更新模型数据并将结果反映在视图上。控制器可以通过信号和槽机制来实现模型和视图之间的通信。通过将交互逻辑集中在控制器中，开发人员可以提高代码的可读性和可维护性。

PySide6的程序架构还可以使用其他模式来扩展和优化。例如，可以使用观察者模式来实现数据的实时更新，或者使用命令模式来实现撤销和重做功能。这些模式可以根据应用程序的需求进行选择和组合。

PySide6的程序架构基于MVC模式，通过模型、视图和控制器的组合来实现应用程序的功能。开发人员可以根据需要使用其他设计模式来优化和扩展架构。使用PySide6，开发人员可以轻松创建功能强大、易于维护的跨平台桌面应用程序。

Python教程：numpy的基本介绍

2012-04-10 12:58 作者: bukunu 来源: 本站 浏览: 1,430 views 我要评论(1条) 字号: 大 中 小 摘要: 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列

表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，

需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计... 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表

的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的

[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和

CPU计算时间。

此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C

语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做

数值运算。

NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray

（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文

统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函

数

简单的示范

1 2 3 import numpy as np a = np.arange(10) print(a) 4 5 6 7 8 9 10 a.reshape(2,5) print(a) print(a.dtype) print(a.shape) print(a.ndim) print(a.size) print(type(a)) 创建Array

使用array函数，从Python列表或元组中创建

python scrapy

所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。 一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，

所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特

定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何

保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。

一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到

爬虫的抓取队列中，然后进入到新新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。

上面介绍的只是爬虫的一些概念而非搜索引擎，实际上搜索引擎的话其系统是相当复杂的，爬虫只是搜索引擎的一个

子系统而已。

Python开源的爬虫框架Scrapy是一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构

化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何

人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了

web2.0爬虫的支持。

一、概述

Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework ，简单轻巧，并且非常方便，并且官网上说已经在实际生产中在使

用了，不过现在还没有 Release 版本，可以直接使用他们的 Mercurial 仓库里抓取源码进行安装。