php怎么比较大小，云服务器怎么选？
对于很多人来说，怎样才能选择适合自己的云服务器。对于一般的人来说，阿里云、腾讯云、百度云等云计算企业基本就够了。
假如自己对云服务器的要求比较高，每项指标都要满足自己的要求，那么可以从硬件、带宽、安全防护、企业资质、性价比、团队实力来考虑。
硬件服务器是普通PC机的升级版。我们普通人去买电脑也会去看内存、硬盘、处理器、电源、散热等等，作为互联网企业重要的基础设施，对服务器性能肯定是高要求。
处理器性能越强，那么缓存越大，反应速度越快。同样的，内存空间越大，能同时运行的程序越多。
硬盘空间大小，决定文件存储量，I/O速度决定文件读写速度，不过云服务器硬盘都是比较快的，有的会采用SSD，所以不用担心。
带宽数据中心接入带宽一般接入电信、联通的网络，有的还会接入移动，所以要考虑企业支持单线、双线，还是多线BGP。而且还要问清楚你选用的云服务器是否为独享还是共享，如果独享，购买的宽带是你自己一个人用。另外还有考虑服务器所在地区的机房，以及你的业务所面向的客户地区。
安全防护在云服务器上部署各种业务，假如刚好用来放游戏的，很容易因同行的竞争被人攻击。那么攻击防护就显得很重要，现在云计算厂家能防护有：CC、DDOS和网站渗透等，考虑安全防护的可采用带硬件防护的云服务器。
团队实力云计算是基于IDC的新型技术。能够为满足客户的各种需要的，背后肯定有一个实力相当的研发团队。这个团队除了研发、运维以外，还能为客户解答各种问题。在出现紧急情况时可以淡定的解决问题。
企业资质IDC是一个投入大，收益大，同时经验积累越多的行业。假如某家企业运营时间越早，那么这家就比较可靠，资金全才有安全性，规模大才有稳定性。
性价比正所谓：一分钱，一分货。要综合对比各家的软硬件实力外，还有看看价格合不合理，值不值这个价。谁的价格便宜，谁的质量好，心里有个数。
所以你在选购云服务器的时候，一定要了解清楚各种信息才去付款。商家跑路事小，服务器上面的数据才是事大。
如果还有什么需要补充的，可以在下面评论里讲。
为什么很多爬虫用python？
主要看你定义的“爬虫”干什么用。1、如果是定向爬取几个页面，做一些简单的页面解析，爬取效率不是核心要求，那么用什么语言差异不大。当然要是页面结构复杂，正则表达式写得巨复杂，尤其是用过那些支持xpath的类库/爬虫库后，就会发现此种方式虽然入门门槛低，但扩展性、可维护性等都奇差。因此此种情况下还是推荐采用一些现成的爬虫库，诸如xpath、多线程支持还是必须考虑的因素。
2、如果是定向爬取，且主要目标是解析js动态生成的内容，页面内容是有js/ajax动态生成的，用普通的请求页面->解析的方法就不管用了，需要借助一个类似firefox、chrome浏览器的js引擎来对页面的js代码做动态解析。此时，推荐考虑casperJS+phantomjs或slimerJS+phantomjs ，当然诸如selenium之类的也可以考虑。
3、如果爬虫是涉及大规模网站爬取，效率、扩展性、可维护性等是必须考虑的因素时候，涉及诸多问题：I/O机制、分布式爬取、多线程并发、消息通讯、判重机制、任务调度等等，此时候语言和所用框架的选取就具有极大意义了。
PHP：对多线程、异步支持较差，不建议采用。
Python：强烈建议，对以上问题都有较好支持。尤其是Scrapy框架值得作为第一选择。优点诸多：支持xpath；基于twisted，性能不错；有较好的调试工具；
对于大部分公司还是建议基于一些开源的框架来做，不要自己发明轮子，做一个简单的爬虫容易，但要做一个完备的爬虫挺难的。
php使用什么函数可以求得数组的大小？
php如何获取一维数组的长度，使用php函数count()，或是sizeof()；示例如下：
$arr = Array('0','1','2','3','4'); echo count($arr);// 输出 5$arr = array('A','B','C');echo sizeof($arr);//输出3多维数组：
$arr=array(0=>array('title' => '新闻1', 'viewnum' => 123, 'content' => '内容1'),1=>array('title' => '新闻2', 'viewnum' => 99, 'content' => '内容2'));echo '不统计多维数组：'.count($arr,0); echo '或用sizeof为'.sizeof($arr,0);echo "";echo '统计多维数组：'.count($arr,1);echo '或用sizeof为'.sizeof($ar
大公司一般都是选Java还是PHP？
谢邀！
首先说明：选择Java还是PHP，不是一个零和问题，不是有你，没我，而是可以相互并存的！
笔者遇到的一些大型项目，有不少是采取前端PHP+后端JAVA的混合模式；从整体架构，以及可维护性上一般会有以下考虑：
靠近用户的前端，使用PHP能够更快的完成前端频繁而琐碎的更新，自如的应对各种需求的变化。页面的结构调整、用户输入内容的基本验证、仅只和用户交互有关的简单逻辑等都很适合使用PHP来开发，甚至可以通过类似Smarty等模板技术将其页面的变动迁移到前端团队。
而基本的业务逻辑和数据的更新采用Java开发，可以有效的提高复用度、提升性能和吞吐能力、规避安全问题等。而开发效率稍有降低换来的是可维护性的提升，发布速度慢就更不是问题了，因为通常对于基础业务逻辑的调整往往都是整体修改，并层层测试确认才能发布的。
所以，大型网站前端采用PHP后端采用Java，既好招人又好维护、系统稳定还性能高、连安全性都大大增加。代码复用、文档完备度居然也都改善了。让你在以上这些好处触手可及时，对架构师知识谱系在广度上要求更高一些这事根本就不是个问题。
当然也有采取传统前后端纯JAVA的，不过现在已经较少了
在过去十年，基于Java的MVC框架如同雨后春笋一般层出不穷，
但都不愿意面对或者解决的问题是，它对前端设计师极不友好，而且，开发效率及其低下
互联网企业鲜有基于Java，尤其是基于MVC来构建自己的网站，是有深刻的原因的：
1. 对前端设计师极不友好。MVC模式下，可编程的模板语言成为非常重要的角色，而以视觉创造为主要工作的前端设计师，他们熟悉的是HTML和CSS，而嵌入模板文件的各类动态代码，对他们来说即使不是如同天书，也是及其让人及其困惑的，当然，他们必然要面对这些内容，因此，传统的PHP必然成为他们的最佳，因为，这个至少是比较容易让人理解的。
2. 开发效率低下。互联网企业的开发通常是快速迭代的，并没有明确的需求一说，传统的PHP开发模式之所以受到青睐，就在于它易于变更，开发速度快，MVC模式的开发在这一点基本完败，
因此，很少有互联网企业会基于Java来构建自己的前端页面，即使有，也通常是基于JSP的自有框架。
更进一步的，在过去将近10年的MVC历史中，我们其实一直都被下面的问题困扰着：
1. 前端设计师和工程师一直在抱怨嵌入到页面的动态代码让他们很难对页面进行大规模的重构，而另一方面，后端开发人员也经常抱怨他们要花很大的精力才能修复前端对页面的重构带来的问题。
2. 开发人员经常还会因为模板语言贫乏的功能而饱受折磨。一些特殊的复杂渲染逻辑经常需要富有经验的开发人员才能写出极具技巧性的代码来实现。而这样的代码，通常会成为谁也无法理解的魔术代码。
3. 开发人员对MVC低下的开发效率极度不满，我们一直在渴望可以有一个更加高效的开发模式。
最后总结一下，你这个问题本身可能就是个问题，呵呵
一个公司选择什么技术架构不是一成不变的，而是会根据项目特点，技术特点来综合评估进行技术选项的！
小白docker求入门？
本文邀请yeedom来解答，通过大量的图片、示例介绍，帮助你快速、全面地从入门到实战~
1、docker是什么Docker使用go基于linux lxc（linux containers）技术实现的开源容器，诞生于2013年年初，最开始叫dotcloud公司，13年年底改名为docker inc。
2017年下载次数达到了百亿次，估值达13亿美元，通过对应用封装（Packaging）、分发（Distribution）、部署（Deployment）、运行（Runtime）全生命周期管理，达到“一次封装，到处运行”
为何使用docker？
Docker直译码头工人，将各种大小和形状的物品装进船里。这对从事软件行业的人来说，听起来很熟悉，花了大量时间和精力把一个应用放在另一个应用里。
docker出现之前，对不同环境的安装、配置、维护工作量很多，如部署，配置文件，crontab，依赖等等。使用docker，无需关心环境，只需要一些配置就能构建镜像，而部署则用一条run命令。
虚拟机VS容器
虚拟机需要有额外的虚拟机管理应用和虚拟机操作系统层，操作系统层不仅占用空间而且运行速度也相对慢。docker容器是在本机操作系统层面上实现虚拟化，因此很轻量，速度接近原生系统速度。
虚拟机启动速度是分钟级别，性能较弱、内存和硬盘占用大，一个物理机最多跑几十个虚拟机，但它的隔离性比较好。docker启停都是秒级实现，内存和硬盘占用非常小，单机支持上千个容器，在ibm服务器上可运行上万个容器。容器跟虚机相比，有着巨大的优势。
docker优点
只关心应用：以往我们需要关心操作系统、软件、项目，有了docker我们可以只关心应用而不是操作系统，docker发展迅速，基于docker的paas平台也层出不穷，使得我们能更方便的使用docker；
快速交付：docker可在秒级提供沙箱环境，开发，测试，运维使用完全相同的环境来部署代码
微服务：docker有助于将一个复杂系统分解，让用户用更离散的方式思考服务
离线开发：将服务编排在笔记本中移动办公，使用docker可在本机秒级别启动一个本地开发环境；
降低调试成本：在测试和上线时产生无效的类、有问题的依赖、缺少的配置等问题，docker可让一个问题调试和环境重现变得更简单；
CD：docker让持续交付实现变得更容易，特别是对于蓝绿部署就更简单。
第一版上线时，需要上第二版新功能，两个版本功能会有冲突，这时用docker实现蓝绿部署就非常方便了；
如：可以部署两个版本同时在线，新版本测试没问题了把老版本流量切到新版本就可以了
迁移：可以很快的迁移到其他云或服务器
与传统虚拟机方式相比，容器化方式在很多场景下都是存在极为明显的优势。无论是开发、测试、运维都应该尽快掌握docker，尽早享受其带来的巨大便利；
容器化方式在很多场景下都有极大的优势。无论是开发、测试、运维都应该尽快掌握docker，尽早享受其带来的巨大便利。
概念
再来了解docker非常关键的概念，这样才能理解docker容器整个生命周期。
概念-镜像
镜像（类）=文件系统+数据，我常常用开发语言中的类比作镜像，对象比作容器镜像由多个层加上一些docker元数据组成，容器运行着由镜像定义的系统。
概念-容器
容器（对象）=镜像运行实例
容器是镜像的运行实例，可以使用同一个镜像运行多个实例。如图所示，一个ubuntu docker镜像产生了三个ubuntu容器，docker利用容器运行和隔离应用。
从读写角度来说，镜像是只读的，容器是在镜像上添加了一层可读写的文件系统。
概念-层
层=文件变更集合
像传统虚机应用，每个应用都需要拷贝一份文件副本，运行成百上千上磁盘空间会迅速耗光，而docker采用写时复制来减少磁盘空间，当一个运行中的容器要写入一个文件时，它会把该文件复制到新区域来记录这次的修改，在执行docker提交时将这次修改记录下并产生一个新的层。docker分层解决大规模使用容器时碰到的磁盘和效率问题。
概念-仓库
docker借鉴了大量git优秀的经验。docker仓库分公有库和私有库，最大的公开仓库是docker hub，国内也有很多仓库源。
2、创建第一个docker应用通过创建一个docker应用来看看docker是怎么方便使用的。
创建docker镜像方式
创建docker有四种方式
但最常用的docker命令+手工提交和Dockerfile的方式
对于我们来说Dockerfile是最常用也是最有用的。
那创建一个docker应用只需要三步：编写dockerfile、构建镜像、运行容器
编写dockerfile
那我们就开始用dockerfile来创建一个应用
Dockerfile是包含一系列命令的文本文件，这个文件包含6条命令
1、FROM是使用php官方镜像，左边是镜像名字，右边是标签名字，标签名字不写默认是latest
2、声明维护人员
3、RUN运行一条linux命令，我们把php代码重定向到/tmp/index.php
4、EXPOSE声明要开放的端口
5、WORKDIR启动容器后默认目录
6、CMD容器启动后，默认执行的命令，相当于应用的入口，用php自带的webserver监听8000
构建镜像
使用docker build命令生成镜像，—tag指定镜像的名字，左边是名字，右边是标签，最后有个.表示在当前目录查找Dockerfile。可以看到，每个命令都会有个输入输出，输入是命令，输出是给到层的id，所以，基本上每个命令都会产生一个层。最后提示镜像构建成功，并打上镜像标签。
运行容器
第三，使用docker run命令运行镜像，-p将容器的8000端口映射到本机8000端口，—name给容器起个名字。用curl对本机8000端口请求，服务器返回当前时间，说明我们构建的容器运行成功了。
请求本地8000端口，服务器返回当前时间
dockerfile常用命令
其实Dockerfile常用命令就5个：from、add、run、workdir、cmd
创建docker应用步骤
•编写dockerfile
•构建镜像
•运行容器
使用docker应用步骤
•拉取镜像
•运行容器
dockerfile最佳实践
•精简镜像用途
尽量让每个镜像的用途单一
•选择合适基础镜像
选择以alpine、busybox等基础的镜像
busybox：号称操作系统里的瑞士军刀，只有……这么大，但却有一百多常用命令
如果你的目标是小而精，busybox是首选，因为它已经精简到没有bash，使用的是ash，一个兼容posix的shell
Alpine：你的目标是小但是又有一些工具的话，可以选择alpine，它是一个面向安全的轻量linux发行版，它关注安全、性能和资源效能，比busybox功能更完善，还提供apk查询和安装软件包，大小只有2-3兆。
很多官方的镜像都有alpine的镜像，像刚刚使用的php镜像。
•提供维护者信息
•正确使用版本
使用明确的版本号，而非依赖于默认的latest，避免环境不一致导致的问题
•删除临时文件
如安装软件后的安装包，如上图2、3步骤
•提高生成速度
如内容不变的指令尽量放在前面，这样可以复用
•减少镜像层数
多条命令写在一起，使生成的镜像层数少，如上图2、3步骤
•恰当使用multi-stage
保证最终生成镜像最小化
3、常用命令想使用一个镜像，用这个命令就可以了，默认按评分排序。official如果是ok表示是官方镜，Auto标示它是否用dickerfile进行自动化镜像构建。
pull
一旦确定一个镜像，通过对其名称执行docker pull来下载。标签默认是latest，严格来讲，镜像的仓库名还应该添加仓库地址的，默认是registry.hub.docker.com Docker images命令查找下载的镜像。
run
使用docker run运行一个容器，it表示用交互式方式运行，最后表示要执行的命令。
其实更常用的方式是以后台方式来执行，这时用d参数在后台运行，运行后用exec命令进去到容器。
tag
Docker tag给镜像一个新tag名字。
Docker images查看centos镜像，把centos:latest打上centos:yeedomliu，这时再看会有3个centos，latest和yeedomliu的镜像id是相同的。把centos:yeedomliu删除，再查看latest还会存在，最后用rmi命令删除latest就会真正把latest镜像删除掉。如果相同镜像存在多个标签，只有最后一次的rmi命令会真正删除镜像。
ps
Ps可以查看运行中的容器
rmi
删除一个镜像，同一个镜像id的不同标签的镜像，使用rmi删除最后一个镜像才会真正删除这个镜像。
rm
删除docker容器，如果运行中的容器需要加-f
diff
容器启动后文件变化情况
logs
查看容器运行后的日志
cp
我们想从容器里面拷贝文件到宿主机，或相反的过程就可以用到cp命令
container prune
随着使用docker时间越长，停止状态下的容器会越来越多，这些都会占据磁盘空间
image prune
未被打标签的镜像可以用image prune命令清理
system prune/df
如果你觉得刚刚两条命令执行起来麻烦，可以用docker system prune一条命令搞定
另外用system df查看docker磁盘空间
实战了解了docker基础知识后，可进入相对实战的环节
•本地开发
我们的项目使用了很多服务，如redis/mysql/mongodb等等，如果一个个运行起来，还加上配置，容易出手，也比较麻烦
kitematic：与使用命令行管理本地容器相比，你更想使用图形工具对容器管理，官方推出的容器管理工具，通过它可以查找镜像、创建容器、配置、启停容器等管理。
这是配置容器端口和宿主机端口，目录，网络等映射界面
docker-compose
compose定位是“定义和运行多个docker容器的应用”，前身fig，目前仍然兼容fig格式的模板文件。
一条命令可以把一个复杂的应用启动起来
日常工作中，经常碰到多个容器相互完成某项任务
docker-compose示例1
默认模板文件名叫docker-
compose.yml
，结构很简单，每个顶级元素为服务名称，次级信息为配置信息。这里使用了redis/mongodb/mysql/nginx镜像，分别给它们映射了本地目录、端口、密码等信息，nginx镜像需要使用redis/mysql等服务，用links命令连接进来。docker-compose示例2
如果在本地开发，每个项目都可以像之前说的那样配置，这里提供了另外一种做法。我把公共的资源在一开始就启动，每个项目里只启动nginx镜像并关联其它的服务即可。
公共服务compose
项目compose
•常见问题
主进程：docker启动第一个进程称主进程，就是id为1的进程，这个进程退出就意味着容器退出，所以想要使docker作为服务使用，这个进程是不能退出的。expose命令是声明暴露的端口，运行时用-P才会生效。一般ports命令是做真正的端口映射，比较常用。
•架构
安装了docker的主机，一般在一个私有网络上
1、调用docker客户端可以从守护进程获取信息或发送指令
2、docker守护进程使用http协议接收来自docker客户端的请求
3、私有docker注册中心存储docker镜像
4、docker hub是由docker公司运营的最大的公共注册中心
互联网上也存在其他公共的注册中心
调用 Docker客户端可以从守护进程获取信息或给它发送指令。守护进程是一个服务器，它使用 HTTP协议接收来自客户端的请求并返回响应。相应地，它会向其他服务发起请求来发送和接收镜像，使用的同样是 HTTP协议。该服务器将接收来自命令行客户端或被授权连接的任何人的请求。守护进程还负责在幕后处理用户的镜像和容器，而客户端充当的是用户与 REST风格 API之间的媒介。
理解这张图的关键在于，当用户在自己的机器上运行 Docker时，与其进行交互的可能是自己机器上的另一个进程，或者甚至是运行在内部网络或互联网上的服务。
•优化
使用小镜像：一般来说，使用小的镜像都相对比较优秀，如官方的镜像基本上都有基于alpine的镜像
事后清理：删除镜像里软件包或一些临时文件，减小镜像大小
命令写一行：多个命令尽量写在一起有助于减少层数，也会减少镜像的大小
脚本安装：使用脚本进行初始化时，可以有效减少dockerfile的命令，同时带来另外的问题，可读性不好并且构建镜像时缓存不了
扁平化镜像：构建镜像过程中，可能会涉及到一些敏感信息，或者用了上面的办法镜像依然很大，可以试试这个办法
docker export 容器名或容器id | docker import 镜像标签
multi-stage：从docker 17.05版本开始，docker支持multi-stage（多阶段构建），特别适合编译型语言，如我在一个镜像下编译，在另外一个很小的系统运行，如下图，go项目在golang环境下编译，在alpine环境下运行。