RabbitMQ应用解析:Python爬取新浪财经并可视化
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更新于2024-08-10
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"这篇博客主要介绍了使用Python爬取新浪财经股票页面并用matplotlib进行数据可视化的实验原理,同时涉及到了RabbitMQ的相关知识。"
在实验原理部分,文章提到了使用Eclipse和JAVA作为开发工具,但主要关注的是RabbitMQ的架构和工作原理。RabbitMQ是一个基于AMQP协议的开源消息队列系统,它允许应用程序通过消息传递进行异步通信,提高了系统的可伸缩性和解耦性。
RabbitMQ的核心概念包括:
1. **消息队列**:消息被存储在队列中,等待消费者进行处理。这种机制确保即使在消息生产者和消费者之间存在短暂的网络问题,消息也不会丢失。
2. **Exchange**:交换机是RabbitMQ中的核心组件,它负责将消息路由到适当的队列。在实验中,每个Exchange都采用direct类型,这是一种最基础的路由模式,它将消息直接绑定到特定的队列。
3. **Queue**:队列是存储消息的地方,多个消费者可以从同一个队列中接收消息,实现消息的并发处理。
4. **Producer**(发送端):负责创建和发送消息到RabbitMQ的组件。在这个实验中,有5个线程持续发送数据,每个数据大小为6KB。
5. **Consumer**(接收端):从队列中取出并处理消息的组件。实验中,有5个接收方并行地从5个不同的队列读取数据,同时将数据写入数据库和显示在JFrame上,实时展示接收的内容。
6. **AMQP协议**:AMQP是RabbitMQ底层使用的应用层协议,提供了一种标准化的消息传递方式,支持多种编程语言,如Python、Ruby、Java等,保证了跨平台和跨应用的互操作性。
实验的过程涉及到了多线程并发处理,通过RabbitMQ进行消息传递,以及数据的实时显示和持久化存储。这种设计有助于提高系统的处理能力和实时反馈,同时也展示了如何使用Python进行网页爬虫和数据可视化。
在RabbitMQ的实现中,文章提到了几个不同的实现,如OpenAMQ、Apache Qpid、Red Hat Enterprise MRG以及RabbitMQ本身,这些都是遵循AMQP协议的工具或平台,其中RabbitMQ因其多语言支持和易用性而被广泛使用。
总结来说,这篇博客涵盖了Python爬虫技术、RabbitMQ消息队列系统的工作原理,以及使用MATLAB进行数据可视化的实践,为读者提供了结合网络数据抓取、分布式处理和数据展现的综合技术示例。
2022-01-06 上传
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Big黄勇
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