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在Linux Python環境下構建實時數據處理系統，可以使用以下技術和工具：
數據采集：使用Python的庫（如requests、BeautifulSoup等）從網站或API收集數據。
消息隊列：使用消息隊列（如RabbitMQ、Kafka等）來傳輸實時數據。這些工具可以確保數據在分布式系統中的可靠傳輸。
數據處理：使用Python的多線程、多進程或異步編程（如asyncio、Twisted等）來處理實時數據。你還可以使用Python的數據處理庫（如Pandas、NumPy等）進行數據分析和處理。
數據存儲：將處理后的數據存儲到數據庫中，如關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL等）或NoSQL數據庫（如MongoDB、Redis等）。
數據展示：使用Web框架（如Django、Flask等）和前端庫（如JavaScript、HTML、CSS等）構建一個Web應用程序，以實時展示處理后的數據。
以下是一個簡單的實時數據處理系統的步驟：
pip install requests beautifulsoup4 pika pandas numpy redis flask
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def collect_data():
url = "https://example.com/data"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
data = soup.find("div", {"class": "data"}).text
return data
import pika
import data_collector
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost"))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="data_queue")
while True:
data = data_collector.collect_data()
channel.basic_publish(exchange="", routing_key="data_queue", body=data)
print(f"Sent: {data}")
import pika
import pandas as pd
import numpy as np
import redis
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost"))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="data_queue")
redis_db = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
def process_data(ch, method, properties, body):
data = body.decode("utf-8")
# Process the data using Pandas, NumPy, etc.
result = process_data_function(data)
redis_db.set("processed_data", result)
channel.basic_consume(queue="data_queue", on_message_callback=process_data, auto_ack=True)
print("Waiting for messages...")
channel.start_consuming()
from flask import Flask, render_template
import redis
app = Flask(__name__)
redis_db = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
@app.route("/")
def index():
processed_data = redis_db.get("processed_data")
return render_template("index.html", data=processed_data)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Real-time Data Processing</title>
</head>
<body>
<h1>Real-time Data Processing</h1>
<p>{{ data }}</p>
</body>
</html>
python data_producer.py
python data_consumer.py
python app.py
現在，你已經構建了一個簡單的實時數據處理系統。你可以根據需要調整數據采集、處理和存儲部分，以滿足你的具體需求。
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