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解决HTTP 429错误的Scrapy中间件配置

针对这一问题,可使用Scrapy的AutoThrottle中间件自动调整请求速率,以避免触发API限制,提高爬虫效率和可靠性。...报错示例当我们的请求速率超出API的限制时,通常会收到类似以下的错误信息:CopyHTTP 429 Too Many Requests解决方案使用AutoThrottle中间件Scrapy提供了一个内置的中间件叫做...在使用AutoThrottle中间件时,我们可以在Scrapy项目的settings.py文件中启用该中间件,并配置相关参数,如初始请求延迟时间和最大请求延迟时间。...结论通过使用Scrapy的AutoThrottle中间件,我们可以有效地解决HTTP 429错误,避免被API限制请求速率。...这个中间件提供了灵活的配置选项,同时也支持自定义扩展,以满足不同爬虫项目的需求。在使用AutoThrottle时,需要根据API的具体限制和响应情况来调整配置参数,以达到最佳的爬取效果。

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    zblog未开启https后台不显示字体图标,提示“拒绝加载字体”错误的解决办法

    请注意,未显式设置“font src”,因此使用“默认src”作为回退。”...所以这个操作没有意义,设置完成后重载、重启Nginx服务器都是无效的,后来还特意百度了下http网站是否可以加载https资源,得到的答案是肯定滴,但是https不能加载http资源,这点好理解,但是后台为什么一直提示错误呢...好了,问题已解决感谢猪猪管理, 当然如果仍然出现错误提示,例如“has been blocked by CORS policy: The request client is not a secure context...解决方案: 打开chrome的设置:chrome://flags/#block-insecure-private-network-requests 将“Block insecure private network...requests”设置为 Disabled 如图: 然后重启浏览器,就OK啦,好了再有其他问题留言反馈给我,当然如果您的网站还是出现其他的错误那么建议你开启https访问吧,毕竟这是一个趋势而且HTTP3.0

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    Unity使用中的错误 ✨使用unity过程中碰到的一些错误及解决

    错误目录 一、打不开unity工程 问题一:在UnityHub打开某个工程时,一直显示已有相同版本的工程存在,一闪而过然后就一直打不开这个工程,重启UnityHub并无卵用 二、打包出错 问题:打包安卓包时老是出现...②如果使用的是unity2019或者以上,就通过UnityHub重新安装一个Unity,然后选择将JDK、SDK一块下载了。这样是最好的解决办法,省时省劲。...+一大串英文“ 这个错误挺常见的,就是打包路径错误,可能打包的路径出现了中文或者非法字符串导致的。...请公司大佬出手半天也没解决,最后重新配置了JDK与SDK终于可以打包了(生活不易啊>_<) 最后查明原因应该是jdk跟sdk环境配置出现了问题。...配置JDK与SDK的也可以参考下这个 三、运行出错 问题 ---- 慢慢更新留作记录使用Unity中出现的一些头疼的bug或者问题,如有特别典型的问题,也希望能提提建议 谢谢啦

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    为什么要使用MQ消息中间件?它解决了什么问题?

    假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms,并行使用时间100ms。...虽然并性已经提高的处理时间,但是,前面说过,邮件和短信对我正常的使用网站没有任何影响,客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,英爱是写入数据库后就返回....就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失(马云这下高兴了). 1.3 流量削峰 流量削峰一般在秒杀活动中应用广泛 场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致应用挂掉,为了解决这个问题...我为什么秒杀一次都没有成功过呢^^) 2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单) 1.用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列,加入消息队列长度超过最大值,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面

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    解决AI模型中的“Out of Memory”错误:优化内存使用技巧

    解决AI模型中的“Out of Memory”错误:优化内存使用技巧 大家好,我是默语,今天我们来聊聊在AI模型训练中经常遇到的一个难题——“Out of Memory”错误。...这个问题常常让许多开发者头疼不已,但别担心,本文将深入剖析这个问题的成因,并提供一系列有效的解决方案,帮助你优化内存使用,提升模型训练效率。 为什么会出现“Out of Memory”错误?...在进行AI模型训练时,数据集的庞大和模型的复杂性往往会导致内存使用量激增。如果不加以控制,很容易出现“Out of Memory”的错误,导致训练过程中断。...通过调整批量大小、采用数据集分批加载,并使用模型剪枝技术,成功将内存使用降低了40%,训练时间缩短了30%。...总结 “Out of Memory”错误在AI模型训练中非常常见,但只要我们采取正确的优化措施,就能有效避免这个问题。希望本文提供的解决方案能对你有所帮助。

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