php怎么跳出遍历

1、php怎么跳出遍历，编程思维到底是什么？

看到编程两个字，我们首先会联想到的就是程序员，那么编程思维就变成了程序员的思维。其实，这么理解也没有错。编程思维其实是一种高效率解决问题的方式，是“理解问题——找出路径”的高效思维过程，它由“分解—抽象—模式识别—算法”四个步骤组成。我们来详细认识一下这四个步骤。

1.分解

简单来说，分解就是把复杂的大问题，拆解成更加可以理解的、可以执行的小步骤。比如说，老师让你写2万字的论文，你会感觉无从入手，这就是一个复杂的大问题，但是如果你有编程的思维，就可以把它拆分成更小的步骤，先定题目，然后列框架，一步一步填充，最后完成论文，解决这个大问题。

2.抽象

抽象，是指“抽象思维”，锻炼的是我们忽略无用信息，抽取关键信息的能力。比如我们在学语文，做阅读理解的时候，就要快速抓住关键信息和中心思想，才能更好地理解全文。

3.模式识别

模式识别，就是找出相似的模式，并高效解决。简单理解的话，其实就是找规律。比如从1加到100，就是50个101相加，最后得到结果为5050。

4.算法

算法就是根据之前一系列对于问题的理解，设计一步步的解决路径，并解决整个问题。也就是说你前面的都已经做好了，最后要实际的去做了，中途可能会出现错误，就需要再回头去看，直到最后解决问题。

那么，拥有编程思维有什么好处呢？

其实，拥有编程思维最大的好处，就是可以提高效率，让我们能够快速的去解决各种问题，节约各种成本。所以我们不一定要是程序员，但是一定要有程序员的思维，那就是编程思维。

希望以上的回答对你有所帮助！

2、Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备？

数据是决策的原材料，高质量的数据价值不菲，如何挖掘原材料成为互联网时代的先驱，掌握信息的源头，就能比别人更快一步。

大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。

爬虫变得越来越流行，不仅因为它能够快速爬取海量的数据，更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。

基于python爬虫，我们整理了一个完整的学习框架：

筛选和甄别学习哪些知识，在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。

接下来，我们将学习框架进行拆解，分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源，告诉你学什么、怎么学、在哪里学。

爬虫简介

爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

这个定义看起来很生硬，我们换一种更好理解的解释：

我们作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面；而爬虫的方式是模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

爬虫与我们的区别是，爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据，并且爬虫抓取速度快，量级大。

随着数据的规模化，爬虫获取数据的高效性能越来越突出，能够做的事情越来越多：

市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等市场监控：电商、新闻、房源监控等商机发现：招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等

进行爬虫学习，首先要懂得是网页，那些我们肉眼可见的光鲜亮丽的网页是由HTML、css、javascript等网页源码所支撑起来的。

这些源码被浏览器所识别转换成我们看到的网页，这些源码里面必定存在着很多规律,我们的爬虫就能按照这样的规律来爬取需要的信息。

无规矩不成方圆，Robots协议就是爬虫中的规矩，它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取。

通常是一个叫作robots.txt的文本文件，放在网站的根目录下。

轻量级爬虫

“获取数据——解析数据——存储数据”是爬虫的三部曲，大部分爬虫都是按这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

1、获取数据

爬虫第一步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求，基于python，你不需要了解从数据的实现，HTTP、TCP、IP的网络传输结构，一直到服务器响应和应达的原理，因为python提供了功能齐全的类库来帮我们完成这些请求。

Python自带的标准库urllib2使用的较多，它是python内置的HTTP请求库，如果你只进行基本的爬虫网页抓取，那么urllib2足够用。

Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for humanconsumption”，相对urllib2，requests使用起来确实简洁很多，并且自带json解析器。

如果你需要爬取异步加载的动态网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。

对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。

（ps：据国外数据统计：正常情况下我们请求同一个页面 100次的话，最少也得花费 30秒，但使用异步请求同一个页面 100次的话，只需要要 3秒左右。）

aiohttp是你值得拥有的一个库，aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁，架构更加清晰。使用异步请求库进行数据抓取时，会大大提高效率。

你可以根据自己的需求选择合适的请求库，但建议先从python自带的urllib开始，当然，你可以在学习时尝试所有的方式，以便更了解这些库的使用。

推荐请求库资源:

urllib2文档：https://dwz.cn/8hEGdsqDrequests文档 ：http://t.cn/8Fq1aXrselenium文档：https://dwz.cn/DlL9j9hfaiohttp文档：https://dwz.cn/hvndbuB4

2、解析数据

爬虫爬取的是爬取页面指定的部分数据值，而不是整个页面的数据，这时往往需要先进行数据的解析再进行存储。

从web上采集回来的数据的数据类型有很多种,主要有HTML、 javascript、JSON、XML等格式。解析库的使用等价于在HTML中查找需要的信息时时使用正则，能够更加快捷地定位到具体的元素获取相应的信息。Css选择器是一种快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便。

Beautiful Soup是借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，能自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器。

Xpath最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。它提供了超过 100 个内建的函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和 QName 处理、序列处理、逻辑值等等，并且XQuery和XPointer都构建于XPath基础上。

Re正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。个人认为前端基础比较扎实的，用pyquery是最方便的，beautifulsoup也不错，re速度比较快，但是写正则比较麻烦。当然了，既然用python，肯定还是自己用着方便最好。

推荐解析器资源：

pyquery https://dwz.cn/1EwUKsEGBeautifulsoup http://t.im/ddfvxpath教程 http://t.im/ddg2re文档 http://t.im/ddg6

3、数据存储

当爬回来的数据量较小时，你可以使用文档的形式来储存，支持TXT、json、csv等格式。但当数据量变大，文档的储存方式就行不通了，所以掌握一种数据库是必须的。

Mysql 作为关系型数据库的代表，拥有较为成熟的体系，成熟度很高，可以很好地去存储一些数据，但在在海量数据处理的时候效率会显著变慢，已然满足不了某些大数据的处理要求。

MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL ，MongoDB可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

Redis是一个不折不扣的内存数据库，Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。数据全部存在内存，访问速度快，可以存储大量的数据，一般应用于分布式爬虫的数据存储当中。

推荐数据库资源：

mysql文档 https://dev.mysql.com/doc/mongoDB文档 https://docs.mongodb.com/redis文档 https://redis.io/documentation/工程化爬虫

掌握前面的技术你就可以实现轻量级的爬虫，一般量级的数据和代码基本没有问题。

但是在面对复杂情况的时候表现不尽人意，此时，强大的爬虫框架就非常有用了。

首先是出身名门的Apache顶级项目Nutch，它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。支持分布式抓取，并有Hadoop支持，可以进行多机分布抓取，存储和索引。另外很吸引人的一点在于，它提供了一种插件框架，使得其对各种网页内容的解析、各种数据的采集、查询、集群、过滤等功能能够方便的进行扩展。

其次是GitHub上众人star的scrapy，scary是一个功能非常强大的爬虫框架。它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。学会scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

最后Pyspider作为人气飙升的国内大神开发的框架，满足了绝大多数Python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。它能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储等。其功能强大到更像一个产品而不是一个框架。这是三个最有代表性的爬虫框架，它们都有远超别人的有点，比如Nutch天生的搜索引擎解决方案、Pyspider产品级的WebUI、Scrapy最灵活的定制化爬取。建议先从最接近爬虫本质的框架scary学起，再去接触人性化的Pyspider，为搜索引擎而生的Nutch。

推荐爬虫框架资源：

Nutch文档 http://nutch.apache.org/scary文档 https://scrapy.org/pyspider文档 http://t.im/ddgj反爬及应对措施

爬虫像一只虫子，密密麻麻地爬行到每一个角落获取数据，虫子或许无害，但总是不受欢迎的。因为爬虫技术造成的大量IP访问网站侵占带宽资源、以及用户隐私和知识产权等危害，很多互联网企业都会花大力气进行“反爬虫”。

你的爬虫会遭遇比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

常见的反爬虫措施有：

通过Headers反爬虫基于用户行为反爬虫基于动态页面的反爬虫字体反爬.....

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，控制访问频率尽量保证一次加载页面加载且数据请求最小化，每个页面访问增加时间间隔；

禁止cookie可以防止可能使用cookies识别爬虫的网站来ban掉我们；

根据浏览器正常访问的请求头对爬虫的请求头进行修改，尽可能和浏览器保持一致等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

分布式爬虫

爬取基本数据已经没有问题，还能使用框架来面对一写较为复杂的数据，此时，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。

你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率，这个时候相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery这些工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取， Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

scarpy-redis就是用来在scrapy中实现分布式的组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序。

由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，通过使用消息队列MQ，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。

RabbitMQ本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。

Scrapy-rabbitmq-link是可以让你从RabbitMQ 消息队列中取到URL并且分发给Scrapy spiders的组件。Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件， 在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景表现良好。

所以分布式爬虫只是听起来有些可怕，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

推荐分布式资源：

scrapy-redis文档 http://t.im/ddgkscrapy-rabbitmq文档 http://t.im/ddgncelery文档 http://t.im/ddgr

你看，通过这条完整的学习路径走下来，爬虫对你来说根本不是问题。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术。

解锁每一个部分的知识点并且有针对性的去学习，走完这一条顺畅的学习之路，你就能掌握python爬虫。

以上便是本文内容，有帮助点赞喜欢支持一下吧。。

3、HTMLHTML5XHTMLCSSSQLJavaScriptPHPASPNETWeb？

HTML、HTML5、XHTML

HTML 是用来描述网页的一种语言。

HTML 指的是超文本标记语言 (Hyper Text Markup Language)HTML 不是一种编程语言，而是一种标记语言 (markup language)标记语言是一套标记标签 (markup tag)HTML 使用标记标签来描述网页

什么是 HTML5？

HTML5 是最新的 HTML 标准。

HTML5 是专门为承载丰富的 web 内容而设计的，并且无需额外插件。

HTML5 拥有新的语义、图形以及多媒体元素。

HTML5 提供的新元素和新的 API 简化了 web 应用程序的搭建。

HTML5 是跨平台的，被设计为在不同类型的硬件（PC、平板、手机、电视机等等）之上运行。

什么是 XHTML？

XHTML 指的是可扩展超文本标记语言XHTML 与 HTML 4.01 几乎是相同的XHTML 是更严格更纯净的 HTML 版本XHTML 是以 XML 应用的方式定义的 HTMLXHTML 是 2001 年 1 月发布的 W3C 推荐标准XHTML 得到所有主流浏览器的支持CSS、CSS3

什么是 CSS ?

CSS 指层叠样式表 (Cascading Style Sheets)样式定义如何显示 HTML 元素样式通常存储在样式表中把样式添加到 HTML 4.0 中，是为了解决内容与表现分离的问题外部样式表可以极大提高工作效率外部样式表通常存储在 CSS 文件中多个样式定义可层叠为一

CSS3

CSS 用于控制网页的样式和布局。CSS3 是最新的 CSS 标准。本教程向您讲解 CSS3 中的新特性。浏览器脚本

JavaScript、HTML DOM、jQuery、jQuery Mobile、AJAX、JSON、DHTML、WMLScript

JavaScript是一种属于网络的高级脚本语言,已经被广泛用于Web应用开发,常用来为网页添加各式各样的动态功能,为用户提供更流畅美观的浏览效果。通常JavaScript脚本是通过嵌入在HTML中来实现自身的功能的。

什么是 DOM？

DOM 是 W3C（万维网联盟）的标准。

DOM 定义了访问 HTML 和 XML 文档的标准：

W3C DOM 标准被分为 3 个不同的部分：

核心 DOM 针对任何结构化文档的标准模型XML DOM 针对 XML 文档的标准模型HTML DOM 针对 HTML 文档的标准模型

jQuery 是一个 JavaScript 函数库。

jQuery 库包含以下特性：

HTML 元素选取HTML 元素操作CSS 操作HTML 事件函数JavaScript 特效和动画HTML DOM 遍历和修改AJAXUtilities

AJAX 是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。

什么是 AJAX ？

AJAX = 异步 JavaScript 和 XML。

AJAX 是一种用于创建快速动态网页的技术。

通过在后台与服务器进行少量数据交换，AJAX 可以使网页实现异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行更新。

传统的网页（不使用 AJAX）如果需要更新内容，必需重载整个网页面。

有很多使用 AJAX 的应用程序案例：新浪微博、Google 地图、开心网等等。

JSON类似 XML

JSON 是纯文本JSON 具有“自我描述性”（人类可读）JSON 具有层级结构（值中存在值）JSON 可通过 JavaScript 进行解析JSON 数据可使用 AJAX 进行传输服务器脚本PHP、SQL、ASP、ADO、ASP.NET、VBScript

什么是 PHP？

PHP 是 "PHP Hypertext Preprocessor" 的首字母缩略词PHP 是一种被广泛使用的开源脚本语言PHP 脚本在服务器上执行PHP 没有成本，可供免费下载和使用

SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。

什么是 SQL？SQL 指结构化查询语言SQL 使我们有能力访问数据库SQL 是一种 ANSI 的标准计算机语言ASP.NET

Active Server Pages (ASP)，也被称为经典 ASP（Classic ASP），是由微软于 1998 年发布的第一款服务器端脚本引擎。

ASP 是一种令网页中的脚本在 Internet 服务器执行的技术。

ASP 页面的文件扩展名是 .asp，通常由 VBScript 编写。

ASP.NET 是新一代的 ASP。它无法兼容经典 ASP，但 ASP.NET 可以引用 ASP。

ASP.NET 页面需要编译，因此比经典 ASP 更快。

ASP.NET 拥有更好的语言支持，大量用户控件，基于 XML 的组件，以及对用户认证的整合。

ASP.NET 页面的扩展名是 .aspx，通常由 VB (Visual Basic) 或 C# (C sharp) 编写。

ASP.NET 中的用户控件可以通过不同的语言进行编写，包括 C++ 和 Java。

当浏览器请求 ASP.NET 文件时，ASP.NET 引擎读取该文件，编译并执行文件中的脚本，然后以纯 HTML 向浏览器返回结果。

Web Services

Web Services 可使您的应用程序成为 Web 应用程序。

Web Services 通过 Web 进行发布、查找和使用。

Web Services 可以将应用程序转换为网络应用程序。

通过使用 Web Services，您的应用程序可以向全世界发布信息，或提供某项功能。

Web Services 可以被其他应用程序使用。

通过 Web Services，您的会计部门的 Win 2k 服务器可以与 IT 供应商的 UNIX 服务器相连接。

基本的 Web Services 平台是 XML+HTTP。

Web services 使用 XML 来编解码数据，并使用 SOAP 来传输数据。

4、什么是朗姆表达式？

lambda表达式，也可称为closure（闭包），通常是在需要一个函数，但又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。由于其几乎被所有主流开发语言支持。

是java8新引入的一种语法，是一种紧凑的传递代码的方式。

使用lambda表达式可以使代码变的更加简洁紧凑。

lambda允许把函数作为一个方法的参数（函数作为参数传递进方法中）。

以下是lambda表达式的重要特征:

可选类型声明：不需要声明参数类型，编译器可以统一识别参数值。

可选的参数圆括号：一个参数无需定义圆括号，但多个参数需要定义圆括号。

可选的大括号：如果主体包含了一个语句，就不需要使用大括号。

可选的返回关键字：如果主体只有一个表达式返回值则编译器会自动返回值，大括号需要指定明表达式返回了一个数值。

PHP 5.3

PHP5.3增加了Lambda的支持，对于接受回调函数的PHP函数来说，lambda表达式非常方便。比如使用array_map函数遍历数组，并将回调结果重新赋值给数字各元素。

Javascript

javascript中的lambda表达式通常称为匿名函数，如果你使用过jquery库，那么你肯定知道匿名函数，这里主要作为回调函数使用。

5、对于大文本文件的读写有哪些高效的方法？

结论：大文本文件，远超内存，需要格外注意。

前言

生产服务器中经常产生很多文件，有些积年累月单个文件，体积越来越大。

本文使用多种编程语言，实现大文件的读取。

PHP的处理方式

大文件如果直接open，就会被整个写入内存，内存是吃不消的。比如4G的内存，10G的文件，这是处理不了的。也没有哪个文本编辑器可以用。

常用的file_get_contents函数，是将文件内容读入到字符串变量内。而字符串变量分配在内存，所以没有任何办法处理大文件。

一般的做法是使用 fgets 函数。该函数从文件内读取一行。函数格式如下：

string fgets ( resource [, int ] )

其中参数 $handle 是文件指针，从 $handle 指向的文件中读取一行并返回长度最多为 $length 1 字节的字符串。

碰到换行符（包括在返回值中）、EOF 或者已经读取了 $length 1 字节后停止（看先碰到那一种情况）。如果没有指定 $length，则默认为 1K，或者说 1024 字节。

实际用起来像下面这样。

此函数效率极高，一次最多读一行。而碰到整个文件都是一行的情况，则按照设定的 $length 按照长度依次读取。

Python的方式

从上述PHP的处理方法可以看到，关键点是按行读取，再按长度读取。python的处理方法一样，只是掺杂了一些语法糖。

python有一个“生成器”，解决大文件的读取，就靠这个玩意儿。

在python的函数（function）定义中，只要出现了yield表达式（Yield expression），那么事实上定义的是一个generator function， 调用这个generator function返回值是一个generator。

为什么genetor效率高呢，因为其与普通函数的有区别：

function每次都是从第一行开始运行，而generator从上一次yield开始的地方运行。

function调用一次返回一个（一组）值，而generator可以多次返回。

function可以被无数次重复调用，而一个generator实例在yield最后一个值或者return之后就不能继续调用了。

下面是使用带有yield关键字的读取大文件方法。

其实python还有更优雅便捷的写法，就是for循环读取。像下面这样：

或者不用重新定义函数，直接用for循环遍历。

底层使用的原理是一样的。

Golang的方式

Golang的想法也一样，它绝不把整个文件写入内存。bufio库就是读写文件的利器。

不多解释，直接上示例。

Golang为了统一场景，无论普遍的和特殊的，都考虑在内了。这就是bufio的厉害之处。

对于读写，数据被存储直到达到特定大小，通过这种方式触发的写操作更少。同时还减少了 sycall（系统调用）的数量，却可以使用更高效的方式使用底层硬件。

Linux下的工具

如果你在Linux处理该文本，那这完全不是问题。自带的很多工具，能够帮你处理这个简单的问题。比如 head，读取某文件的前多少行；tail，读取某文件的最后多少行。

如果只是要读文件，那么 less 是你最佳的选择。

文档内说的很清楚，less并不直接读入整个文档，因此处理起来，比vi/vim编辑器速度快的多。

打开之后，就可以上下翻页阅读了。

结语

本文通过多种编程语言，实现了大文件的读取。

掌握核心的方法后，使用哪种语言实现，都可以。

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