import requests
from pymongo import MongoClient
from lxml import etree
 
# 爬取方法
def crawl_tv_rank(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
# 解析方法
def parse_html(html):
    html = etree.HTML(html)
    rank_list = html.xpath('//dl[@class="tv-rank-list"]/dd')
    data_list = []
    for rank in rank_list:
        data = {
            'name': rank.xpath('./a/text()')[0],
            'score': rank.xpath('./p[@class="score"]/text()')[0],
            'rank': rank.xpath('./p[@class="num"]/text()')[0].strip()
        }
        data_list.append(data)
    return data_list
 
# 存储方法
def save_to_mongo(data_list, mongo_url, db_name, collection_name):
    client = MongoClient(mongo_url)
    db = client[db_name]
    collection = db[collection_name]
    collection.insert_many(data_list)
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://top.tv.sohu.com/rank_tab_1_3'
    html = crawl_tv_rank(url)
    data_list = parse_html(html)
    save_to_mongo(data_list, 'localhost', 'tv_rank', 'sohu')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从国内知名视频网站搜狐TV抓取电视剧热榜的功能，并将数据存储到MongoDB数据库中。代码遵循了优秀的编程实践，例如提取了爬取、解析和存储的函数，并在主函数中调用。同时，代码中包含了错误处理和headers设置，这些都是爬虫工程师应当注意的要点。

在Spring Cloud中，网关是用来处理服务路由、过滤、负载均衡等问题的组件。以下是一个使用Spring Cloud Gateway的简单示例：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Finchley.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

2. 配置application.yml文件：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: my_route
          uri: http://localhost:8081
          predicates:
            - Path=/myservice/**
        - id: my_route2
          uri: http://localhost:8082
          predicates:
            - Path=/myservice2/**

在这个配置中，我们定义了两条路由规则。当请求路径匹配/myservice/**时，请求将被转发到http://localhost:8081；当请求路径匹配/myservice2/**时，请求将被转发到http://localhost:8082。

3. 启动类：

@SpringBootApplication
public class GatewayApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}

这个简单的示例展示了如何使用Spring Cloud Gateway来路由和过滤请求。在实际应用中，你可以根据需要添加过滤器、负载均衡、权限校验等功能。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient // 开启服务发现客户端功能
public class MyServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyServiceApplication.class, args);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用中开启服务发现客户端功能。通过@EnableDiscoveryClient注解，该服务会被注册中心（如Eureka）自动注册，并且可以通过服务名进行访问。这是微服务架构中一个常见的模式，有助于管理服务间的通信。

Redis间歇性断连通常是由于网络问题、Redis服务器负载过高、配置问题或客户端管理不当导致的。以下是几种可能的解决方法：

1. 检查网络连接：确保客户端和Redis服务器之间的网络连接稳定。
2. 监控Redis性能：使用INFO命令检查Redis的性能指标，如used_memory, connected_clients, blocked_clients等，确保Redis没有达到资源使用极限。
3. 调整客户端配置：适当增加客户端的重连间隔和重试次数。
4. 优化Redis命令：减少每个命令的耗时，避免使用大的、复杂的命令。
5. 使用连接池：实现客户端的连接池管理，以确保连接的有效复用。
6. 服务器负载均衡：如果是因为服务器负载过高导致断连，考虑分散负载至多个Redis实例或使用负载均衡策略。
7. 配置Redis的timeout选项：适当增加超时时间，避免过早关闭空闲连接。
8. 定期维护：定期检查Redis的日志文件，查看是否有异常信息，并进行相应的维护操作。

具体实施时，可能需要结合实际情况分析日志文件，进行详细的性能监控和调优。

在MongoDB中，基本操作包括连接数据库、选择集合、插入文档、查询文档、更新文档、删除文档等。以下是使用MongoDB的Node.js驱动程序执行这些操作的示例代码：

const { MongoClient } = require('mongodb');
 
// MongoDB连接URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
 
// 使用connect方法来连接到服务器
async function run() {
  try {
    await client.connect();
    console.log('Connected successfully to server');
 
    // 连接到数据库
    const db = client.db('mydatabase');
 
    // 选择集合
    const collection = db.collection('mycollection');
 
    // 插入文档
    const insertResult = await collection.insertOne({ a: 1 });
    console.log('Insert document:', insertResult);
 
    // 查询文档
    const query = { a: 1 };
    const docs = await collection.find(query).toArray();
    console.log('Found documents:', docs);
 
    // 更新文档
    const updateResult = await collection.updateOne(
      { a: 1 },
      { $set: { b: 2 } }
    );
    console.log('Updated document:', updateResult);
 
    // 删除文档
    const deleteResult = await collection.deleteOne({ a: 1 });
    console.log('Deleted document:', deleteResult);
 
  } finally {
    // 确保在结束程序前关闭数据库连接
    await client.close();
  }
}
 
run().catch(console.dir);

在这个例子中，我们首先创建了一个MongoClient实例，然后使用connect方法连接到MongoDB服务器。接下来，我们选择了数据库mydatabase并且选择了集合mycollection。然后我们分别进行了插入、查询、更新和删除操作。最后，在操作完成后，我们使用close方法关闭了数据库连接。

搭建一个高效性能的测试项目，你需要安装JDK、Tomcat、Redis和MySQL，并配置好相关服务。以下是简要步骤和示例配置：

1. 安装JDK:

   • 在Linux上，可以使用包管理器安装，如sudo apt-get install openjdk-11-jdk。
   • 设置环境变量JAVA_HOME和PATH。

2. 安装Tomcat:

   • 下载Tomcat压缩包，解压到指定目录。
   • 启动Tomcat服务器，通常在bin目录下运行./startup.sh (Linux) 或 startup.bat (Windows)。

3. 安装Redis:

   • 在Linux上，使用包管理器安装，如sudo apt-get install redis-server。
   • 启动Redis服务，通常是redis-server /etc/redis/redis.conf。

4. 安装MySQL:

   • 使用包管理器安装MySQL，如sudo apt-get install mysql-server。
   • 启动MySQL服务，可以使用sudo service mysql start。
   • 创建数据库和用户，例如使用mysqladmin创建数据库，并设置用户权限。

5. 配置应用:

   • 配置Tomcat中的应用，使其连接到Redis和MySQL。
   • 在应用的配置文件中（如application.properties或web.xml）设置数据库连接信息。

6. 性能调优:

   • 根据需要调整JVM参数，如最大堆大小（-Xmx）和初始堆大小（-Xms）。
   • 对Tomcat进行性能调优，如调整连接器的acceptCount和maxConnections。
   • 对Redis进行性能调优，如调整最大内存和持久化策略。
   • 对MySQL进行性能调优，如调整缓冲池大小和索引。

7. 启动测试:

   • 使用压力测试工具（如Apache JMeter）对系统进行压力测试。

以下是示例配置代码片段：

application.properties (Spring Boot项目配置文件):

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
spring.datasource.username=youruser
spring.datasource.password=yourpassword
 
# Redis settings
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

context.xml (Tomcat配置文件，连接池配置):

<Resource name="jdbc/MyDB" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"
    maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000"
    username="youruser" password="yourpassword" driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb"/>

redis.conf (Redis配置文件):

maxmemory 2gb
appendonly yes

这些配置和命令是基本的，根据实际需求可能需要更详细的设置。在实际操作中，还需要考虑安全性（如数据库用户权限和Redis密码保护）、日志记录（如Logback或Log4j配置）以及监控（如使用Nagios或Datadog）。

在Spring Boot中实现上传图片的API并将URL映射到本地路径，可以使用MultipartFile接收上传的文件，并使用ResourceHandlerRegistry将映射URL设置为本地路径。以下是一个简单的例子：

1. 添加依赖（通常Spring Boot Starter Web已经包含了Spring MVC，所以不需要额外添加）：

<!-- 如果使用Maven，请确保已经包含Spring Boot Starter Web -->

2. 创建一个控制器来处理文件上传：

import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
@Controller
public class ImageUploadController {
 
    private static final String UPLOAD_DIR = "/path/to/upload/dir"; // 设置上传文件夹路径
 
    @PostMapping("/upload")
    public @ResponseBody String handleFileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            String filename = file.getOriginalFilename();
            String filePath = UPLOAD_DIR + "/" + filename;
            file.transferTo(new File(filePath));
            return "File uploaded successfully: " + filePath;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return "File upload failed: " + e.getMessage();
        }
    }
}

3. 配置ResourceHandler以映射URL到本地路径：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.ResourceHandlerRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    @Override
    public void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
        registry.addResourceHandler("/images/**")
                .addResourceLocations("file:" + UPLOAD_DIR + "/");
    }
}

4. 访问API：

上传图片：

POST /upload HTTP/1.1
Content-Disposition: form-data; name="file"; filename="example.jpg"
Content-Type: image/jpeg
 
[file content]

映射本地路径访问图片：

GET /images/example.jpg HTTP/1.1

以上代码实现了一个简单的文件上传API，并将上传的图片映射到本地路径以供访问。记得替换UPLOAD_DIR为实际的上传文件夹路径。

在Django中，我们可以使用cookie和session来记住用户的浏览器。

1. 使用cookie

Django提供了一个方便的装饰器django.contrib.auth.decorators.login_required，可以用来要求用户登录才能访问某个视图。

from django.contrib.auth.decorators import login_required
 
@login_required
def my_view(request):
    ...

此外，我们也可以在代码中设置cookie：

def my_view(request):
    # 设置cookie
    response = HttpResponse("Hello, World!")
    response.set_cookie('my_cookie', 'cookie_value')
    return response

2. 使用session

Django也提供了session框架，允许我们在多个页面请求中保持状态。

def my_view(request):
    # 设置session
    request.session['my_session'] = 'session_value'
    return HttpResponse("Hello, World!")

在模板中，我们也可以使用session：

{% if request.session.my_session %}
    <p>Session value is: {{ request.session.my_session }}</p>
{% else %}
    <p>There is no session value.</p>
{% endif %}

3. 删除cookie和session

def my_view(request):
    # 删除cookie
    response = HttpResponse("Hello, World!")
    response.delete_cookie('my_cookie')
    return response
 
def my_view(request):
    # 删除session
    if 'my_session' in request.session:
        del request.session['my_session']
    return HttpResponse("Hello, World!")

以上就是在Django中使用cookie和session的基本方法。

在CentOS系统上安装PostgreSQL可以通过以下步骤进行：

1. 添加PostgreSQL的官方仓库：

sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-`rpm -E %{rhel}`-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm

2. 清除缓存：

sudo yum clean all

3. 安装PostgreSQL：

sudo yum install -y postgresql12-server postgresql12

4. 初始化数据库：

sudo /usr/pgsql-12/bin/postgresql-12-setup initdb

5. 启动PostgreSQL服务：

sudo systemctl enable --now postgresql-12

6. 确认服务状态：

sudo systemctl status postgresql-12

7. 登录到PostgreSQL：

sudo -i -u postgres
psql

以上步骤安装了PostgreSQL 12版本，你可以根据需要选择安装其他版本，只需要在步骤1中选择正确的版本rpm文件即可。

Sentinel 的授权规则主要用于定义资源的访问权限。它可以基于调用者的来源、调用方式、请求参数等进行规则配置，以实现对资源访问的控制。

授权规则主要包括以下几种类型：

1. 简单授权规则（SimpleRule）：基于调用来源的控制。
2. 链路规则（AuthorityRule）：基于调用链路的控制。
3. 参数规则（ParamFlowRule）：基于请求参数的控制。
4. quota规则（QPSFlowRule）：基于QPS的控制。
5. 系统规则（SystemRule）：系统保护规则，如系统负载、响应时间等。

授权规则的配置方式如下：

List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("some-resource");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(10);
rules.add(rule);
 
AuthorityRule authorityRule = new AuthorityRule();
authorityRule.setResource("some-resource");
authorityRule.setStrategy(new DefaultAuthorityStrategy());
 
ParamFlowRule paramRule = new ParamFlowRule();
paramRule.setResource("some-resource");
paramRule.setParamIdx(0);
paramRule.setGrade(RuleConstant.PARAM_FLOW_GRADE_QPS);
paramRule.setCount(5);
 
// 加载规则
PriorityQueue<FlowRule> flowRules = new PriorityQueue<>(rules);
PriorityQueue<AuthorityRule> authorityRules = new PriorityQueue<>(Collections.singleton(authorityRule));
PriorityQueue<ParamFlowRule> paramRules = new PriorityQueue<>(Collections.singleton(paramRule));
 
// 应用规则
FlowRuleManager.loadRules(flowRules);
AuthorityRuleManager.loadRules(authorityRules);
ParamFlowRuleManager.loadRules(paramRules);

以上代码展示了如何配置不同类型的授权规则，并加载到对应的规则管理器中。

在源码层面，授权规则的加载和管理通常在AuthorityRuleManager、FlowRuleManager、ParamFlowRuleManager等类中实现。这些类会维护一个规则集合，并提供加载、更新和检查规则的方法。规则的检查过程通常涉及到对调用者的来源、目标资源、请求参数等的匹配和权限判断。

具体到源码层面，授权规则的加载和检查过程涉及到多个类和方法，例如AuthorityRuleManager的loadRules和check方法，FlowRuleManager的loadRules和checkFlow方法，以及ParamFlowRuleManager的loadRules和check方法等。这些方法通常会在系统启动时加载规则配置，并在资源调用时被相应的拦截器调用以确定是否允许资源的访问。