pipeline怎么翻译不直译

昨天谈到那个销售手上拿到扣五清单就开始应该可以去跟进，没有扣五挖掘项目最好是最后签一次合同回来。 但在进入这些细节之前，我们先要定义一个很重要的概念叫拍来，因为一切都是拍来 管理，这个是相当重要概念，希望往下去的时候，大家会慢慢理解这个概念拍的重要性。 说今天主要定一下什么叫拍卖，拍卖呢？就是当一个客户觉得你的解决方案可行，那么愿意去准备做 这个一个采购的一个计划，那么做这个计划呢？首先当然他也要做一个财务预算啊啊，他要走位流程啊，如果是老板，他也要做预算的， 不能够顺随便就拿一笔钱出来，是吧？所以首先第一件事，客户有一个清清晰的决定，说我会去做一个这样的预算，这个预算有多大？另外呢，大概什么时候我需要这个解决方案， 就是说什么时候可以签合同，所以只要你拿了到有这几个信息。首先这个项目到底是什么一个项目，那么这个项目的预算大概多大？ 什么时候要交付？也可以说是库已经立项，这个立项本身这个项目就开始形成，这个项目就是拍卖， 通常我们描述这个拍来是用一个销售的阶段去描述， 这个是明天再说的一次事，今天主要说清楚拍卖是什么一样东西，再重复一次 拍来，主要三个信息，具体这个项目是做什么的，还有他预算大概多少，还有交付的时间少，可以签合同， 有这三个信息就可以成为一条派来。好，今天就说到这里。

你还在用 request 加 beautiful soup 写手动爬虫吗？当数据结构复杂、动态渲染的时候，你是不是经常卡在选择器验证码？反爬策略上？今天我要教你一个全新的爬虫框架 scrapling， 不 仅比传统裤更强， 还能让你从小白零基础到独立搭建高级爬虫，一分钟让你看懂它到底能干什么。 scraping 是 一款易上手、结构化、自动化爬虫框架，专注于高效抓取规则定义、清晰 动态内容处理能力强。我们今天讲三个阶段，一、入门核心理念二、实操基础搭建三、进阶技巧实战让你从不会爬虫提升到能写自动化数据采集，再提升至可应对网站反爬策略。什么是 scraping？ 它是一个爬虫框架， 核心是抽象页面结构，自动化调度规则，支持复杂网页渲染和多县城，不用再硬写选择器链，投入更少时间产出更多数据。关键三要素， rules 规则 pipelines 数据流处理 schedule 调度系统， 每个页面都用清晰规则定义，怎么抓？数据框架负责调度执行。一、出场项目 scrapping start project name 这条命令帮你生成基础目录结构。二、定义爬取规则你只需要写一个 page 路由，包含 url 模式，数据提取字段，下一个链接，比如抓取新闻标题、 发布时间什么的，一行行定义就完成了。三、 pipelines 数据处理抓完数据怎么办？ scrapping pipeline 帮你自动清洗字段，去重处理，存入数据库 jason face 飞魄 square， 只写规则，不动逻辑代码，动态渲染支持 scrapping 内置支持 gs 渲染抓取，不再靠手动模拟浏览器了， 你只需在规则里加一个 render， 就 可以抓取动态内容。反爬。应对 scrapping， 支持代理池自动调度，随机 uaip 轮换机制，这就意味着你可以抓大规模站点，不容易被搬。你看，这不是简单的爬虫库， 这是一个完整的自动化爬虫引擎，入门简单，企业级抓取能力，动态渲染，支持自动规避反爬。如果你是数据分析师、全站工程师， ai 训练数据采集者，这都能直接提高你的效率。

每天一条，讲清一个技术底层逻辑。今天分享 pie line 批量，从单条到批量，你监测过 readys 吗？ cpu 才百分之三十， qps 却怎么也上不去。问题不是 readys 慢，是网络 rtt 把时间全吃掉了。 同机访一次， readis 请求 r t t。 大 约零点二毫秒。单连接理论， q p s。 上线只有五千，要支撑一百万 q p s。 需要二百条，连接到一千万 q p s。 需要两千条连接，连接资源直接告急。单条命令模式， r t t。 就是 吞吐量的硬天花板。它 line 的 思路极其朴素， 攒一批一起发，减少网络往返次数。一百条命令逐条发要二十毫秒， pipeline 只要零点二毫秒，整整一百倍的差距。这不是优化，这是质变。 pipeline 是 客户端的通信优化策略，不是 readis 服务端功能。 readis 逐条处理，甚至不知道命令是批量来的， 所以 pathine 没有原则性，和事务是两回事。十万 qps 对 连接堆机器还能扛到了百万千万 qps， 连接数无法无限增长，过多连接会让 readis 吞吐反而下降。每条独立命令产生一个 tcp 包，千万 qps 就是 千万级 pps 网卡， pps 上线一道丢包和延迟急剧上升。 pathine 把多条命令合并进少数几个 tcp 包， 同时降低 rtt 次数和 pps 压力。批量大小不是越大越好。在线延迟敏感业务十到五十条。 常规业务，比如用户信息批量加载五十到二百条，离线或准时时业务二百到一千条。 redis cluster 模式下，不同 p 落在不同节点。正确做法，先按 slot 分 组，再按节点聚合，最后并行发送多个 pipeline。 pipeline 没有原子性，适合批量读写。独立 p m g t 和 m s e t 是 原生命令，单命令原子 lu 二脚本服务端执行。有原子性，适合复合操作，既要高吞吐，又要部分原子性。 pipeline 加 lu 二组合使用，真正的批量化要从业务层开始。商品详情页需要五个维度的数据，别串行发五个 get， 用 data loader 模式在一个微小时间窗口内收集所有屁。一次性批量发出十万 qps 单条命令加连接持堆实力即可百万 qps pipeline 成为标配。固定批量大小 千万 qps cluster 分 片感知 pipeline 动态调优批量大小，随着量级提升，优化焦点从计算转向通信，从单点到全链路。这条看完了，点个关注，下条继续。