极客时间的下载文件在哪里

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了极客时间的下载文件在哪里相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

已有极客时间账号,并可以正常访问专栏文章(即已经购买专栏),如没有专栏购买,麻烦三连,文末可分享我已有的下载文章(为了更好的阅读体验,还请支持正版)。
随便打开已有的一篇专栏文章
1 打开chrome的开发者工具,选择网络->XHR,按ctrl+R进行网络请求记录(点击某一个请求,鼠标右键保存为har)
2 在XHR的网络请求记录中,有一个articles的post请求,获取了所有专栏文章的摘要信息,所以需要解析该post请求的响应参数,获取到该专栏的所有文章的id,方便后面拼接url地址
#数据收集整理,解析har中的请求
#

import json
def har_file_prase(filename):
with open(filename,'r',encoding='utf-8') as f:
har_logs = json.loads(f.read())
# 获取har中的entries
all_entries = har_logs['log']['entries']
# 当request 的url为该值时,返回所有文章的信息
all_articles_url = "https://time.geekbang.org/serv/v1/column/articles"
#find 对应的url的response
all_articles_resp = None
for x in all_entries:
if x[ 'request']['url'] == all_articles_url:
all_articles_resp = x['response']
break
assert all_articles_resp != None

content_text = all_articles_resp['content']['text']
content = json.loads(content_text)

response_list = content['data']['list']

# 返回所有id 拼接的url地址列表
return list(map(lambda x: "https://time.geekbang.org/column/article/" + str(x['id']), response_list))
import os
#获取当前目录下所有的.har文件
har_filelist = [x for x in os.listdir() if x.endswith('.har')]
#获取所有.har文件中的url,list

all_url_list = list(map(har_file_prase,har_filelist))
# all_url_list
#har_filelist
#har_filelist = [x for x in os.listdir() if x.endswith('.har')]
# 初始环境准备, (chrome 驱动,以及singleFile插件,同时还需要手动操作,登录个人的账号 )
# 通过selenium,访问对应的url地址,
# 然后,点击chrome 插件,singleFile,将文件保存到本地
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://time.geekbang.org/column/article/14256")
# 先启动chrome,同时最大化,驱动窗口,然后,安装插件,以及登录账号

# test 继续看登录是否成功
driver.get("https://time.geekbang.org/column/article/14256")
国内网安装,chrome插件
访问网址:https://www.chromefor.com/
可以搜索到几乎各种chrome的插件,然后点击下载,下载到本地之后,将之前的.crx文件copy到一个新的文件夹,并重命名为.zip后缀,然后解压到当前文件夹。
打开 chrome 开发者模式,可以选择加载已解压插件,然后点选到直接的新的文件夹,即可安装插件
# 使用 pyautogui 自动点击按钮进行下载
import time
import pyautogui

# 正式开始下载前需要调试,找准自己的电脑屏幕上对应的singlefile的按钮在那个位置
pyautogui.position() # 我电脑实际位置在(1797,51)
Point(x=1827, y=62)
# 下面正式开始下载
for i, url_list in enumerate(all_url_list):
for j, url in enumerate(url_list):
if i == 0 and j == 0:
time.sleep(5)
#第一次启动,需要手动将鼠标点击到chrome 驱动控制的窗口,
else:
time.sleep(1)#暂停一秒

driver.get(url)
time.sleep(10)#等待页面加载完
pyautogui.click(543,127, button='left')#需要点击收起左边的目录栏
time.sleep(2)#等待收起
pyautogui.click(1797,51, button='left')# 点击下载
print("save the url : ".format(i,url))
time.sleep(5)#等待保存完成
参考技术A 通常是你指定的地方吧,如果下载前没有指定那应该是在默认的文件夹里面,到quicktime的安装文件夹里面找一下呗

极客时间资料下载,满满干货指导

一、对Kafka的认识

1.Kafka的基本概念

2.安装与配置

3.生产与消费

4.服务端参数配置

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二、生产者

1.客户端开发

2.原理分析

3.重要的生产者参数

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三、消费者

1.消费者与消费组

2.客户端开发

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四、主题与分区

1.主题的管理

2.初识KafkaAdminCilent

3.分区的管理

4.如何选择合适的分区数

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五、日志存储

1.文件目录布局

2.日志格式的演变

3.日志索引

4.日志清理

5.磁盘存储

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六、深入服务端

1.协议设计

2.时间轮

3.延时操作

4.控制器

5.参数解密

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七、深入客户端

1.分区分配策略

2.消费者协调器和组协调器

3._consumer_offsets剖析

4.事务

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八、可靠性探究

1.副本剖析

2.日志同步机制

3.可靠性分析

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九、Kafka应用

1.命令行工具

2.Kafka Connect

3.Kafka Mirror Maker

4.Kafka Streams

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十、Kafka监控

1.监控数据的来源

2.消费滞后

3.同步失效分区

4.监控指标说明

5.监控模块

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十一、高级应用

1.过期时间(TTL)

2.延时队列

3.死信队列和重试队列

4.消息路由

5.消息轨迹

6.消息审计

7.消息代理

8.消息中间件选型

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十二、Kafka与Spark的集成

1.Spark的安装及简单应用

2.Spark编程模型

3.Spark的运行结构

4.Spark Streaming简介

5.Kafka与Spark Streaming的整合

6.Spark SQL

7.Structured Streaming

8.Kafka与Structured Streaming的整合

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最后

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