def process_one_cat(url, cat_list):
PAGE_NUM_PROCESSING = 1
global_var._init()
global_var.set_value("PAGE_NUM_PROCESSING", PAGE_NUM_PROCESSING)
global_var.set_value("isLastPage", False)
while True:
page_num = global_var.get_value('PAGE_NUM_PROCESSING')
tmp_url = url + str(page_num) + "/"
# getJobList(tmp_url)
print("while True main:" + tmp_url)
s = requests.Session()
lg = Lagou()
pagegen = lg.getJobListPerPage(tmp_url, s)
for item in pagegen:
time_wait = 1 + float(random.randint(1, 100)) / 20
time.sleep(time_wait)
print("休息时间：" + str(time_wait))
for job in item:
db.insert(job, cat_list)
print("跳出生成器")
print("休息5秒钟")
time.sleep(5)
if global_var.get_value("isLastPage"):
print("----------爬取结束---------，共" +
str(global_var.get_value('PAGE_NUM_PROCESSING')) + "页")
break
from app import create_app
from global_var import _init, init_load
app = create_app()
# global_var
_init()
init_load()
if __name__ == '__main__':
app.run(host="0.0.0.0", port='20000', debug=True)
# 回调，用于更新web页面数据
# dash框架是前后端不分离的，所以仅仅适用于简单页面部署，复杂页面不推荐使用dash
app_callback_function()
# 开始运行web服务器
if __name__ == '__main__':
a = "123-456-789".split('-')
print(len(a))
# 初始化历史记录文件，默认为error状态，即未找到状态
# 在web页面刷新时，自动触发回调，更新history_data的值
# 采用跨文件全局变量，此时这些变量的值可以在其他文件之间获取和修改
global_var._init()
global_var.set_value('history_data','error')
# 是否是在本地运行(测试)
app_local = False
# 127.0.0.1表示本机可浏览
# 0.0.0.0表示所有用户均可浏览，一般用于部署到服务器
# 若部署到服务器，请务必在云控制面板的防火墙中允许8090端口
if(app_local):
app.run_server(host='127.0.0.1', debug=True, port='8090')
else:
app.run_server(host='0.0.0.0', debug=False, port='8090')
X = tf.constant([1.05])
Y = tf.constant([2.10])
return X, Y
#参数结束
def parse_args():
arglist = []
return arglist
#主函数
if __name__ == "__main__":
#初始化全局变量，建立用于存储全局的训练信息缓存
gl._init()
#加载训练数据
X, Y = load_data()
#解析参数
arglist = parse_args()
#设置使用cpu开核数量 或 使用gpu
sess = tf.Session(config=U.make_session())
with tf.device("/cpu:0"):
trainers = []
# 创建worker
for i in range(Y.shape[0]):
i_name = 'w_%i' % i
trainers.append(T.trainer(i_name, arglist, X, Y))
