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flyberry_task:美联储现场采矿API
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2021-06-20
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网站挖掘 API ###测试服务器 常用网址 ###开发者笔记 这个练习很有趣也很吸引人 我总共花了大约 8 到 10 个小时,我让服务站起来,大约 70% 的解析是在去度假之前写的。 然后我直到 1 月 18 日才能够回到任务中。 我建议进行以下重构... sqlite 应该被 mongo 或其他一些可扩展的数据存储取代 应使用计划的异步作业来刷新数据。 目前我正在使用一种 hack 来检查 web 视图功能的刷新,这不是生产级别的做法。 我还想对每个抓取的页面使用 MD5 签名之类的东西,以便我可以判断当前页面是否与以前抓取的页面相同。 如果是这样,我不会用以前抓取的数据来膨胀数据存储。 最后,我想改进 JSON 版本的投影表的数据整形。 ###用法 所有查询的基本 URL 前缀是: /fed/fomc 在没有任何其他参数的情况下调用此前缀将返回服务的版本信息。 例如.
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flyberry_task-master.zip (59个子文件)
flyberry_task-master
fed
fed
__init__.pyc 130B
settings.py~ 2KB
urls.pyc 506B
views.py~ 169B
urls.py~ 559B
wsgi.pyc 579B
wsgi.py 381B
__init__.py 0B
settings.py 2KB
settings.pyc 2KB
views.py 159B
urls.py 692B
templates
index.html 2KB
index.html~ 2KB
fomc
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__init__.pyc 131B
models.py~ 6KB
urls.pyc 451B
views.py~ 9KB
urls.py~ 312B
__init__.py 0B
migrations
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0002_auto_20150108_1811.pyc 1KB
__init__.pyc 142B
0001_initial.pyc 1KB
0009_meetingscheduleentry_statement_url.py 465B
0012_auto_20150118_2220.py 881B
0003_auto_20150108_1816.py 409B
0007_auto_20150118_1506.pyc 870B
0002_auto_20150108_1811.py 2KB
0005_auto_20150108_2208.pyc 970B
0005_auto_20150108_2208.py 660B
__init__.py 0B
0004_auto_20150108_1939.py 669B
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0006_auto_20150108_2215.py 466B
0003_auto_20150108_1816.pyc 804B
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0007_auto_20150118_1506.py 585B
0001_initial.py 1KB
0010_auto_20150118_1752.py 712B
0008_auto_20150118_1517.py 729B
views.pyc 6KB
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views.py 9KB
site_scraper.py 5KB
admin.py 63B
models.pyc 5KB
tests.py 60B
admin.pyc 188B
urls.py 319B
site_scraper.pyc 5KB
db.sqlite3 584KB
manage.py 246B
.gitignore 9B
README.md~ 5KB
README.md 4KB
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