股票的實時數據存入redis內存

❶ 常見的大數據採集工具有哪些

1、離線搜集工具：ETL

在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集工具：Flume/Kafka

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集工具：Crawler, DPI等

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

❷ 如何用java redis hbase

比如 MongoDB 和 CouchDB。每個數據存儲都有其優勢和劣勢，特別是當應用於特定領域時。 本期的 Java 開發 2.0 關注的是 Redis，一種輕量級鍵值對數據存儲。多數 NoSQL 實現本質上都是鍵值對，但是 Redis 支持非常豐富的值集，其中包括字元串、列表、集以及散列。因此，Redis 通常被稱為數據結構伺服器。Redis 也以異常快速而聞名，這使得它成為某一特定類型使用案例的最優選擇。 當我們想要了解一種新事物時，將其同熟知的事物進行比較可能會有所幫助，因此，我們將通過對比其與 memcached 的相似性以開啟 Redis 探索之旅。接著我們將介紹 Redis 的主要功能，這些功能可以使其在某些應用場景可以勝過 memcached。最後我將向您展示如何將 Redis 作為一個傳統數據存儲用於模型對象。Redis 和 memcached Memcached 是一個眾所周知的內存對象緩存系統，通過將目標鍵和值導入內存緩存運行。因此，Memcached 能迴避讀取磁碟時發生的 I/O 成本問題。在 Web 應用程序和資料庫之間粘貼 memcached 時會產生更好的讀取性能。因此，對於那些需要快速數據查詢的應用程序，Memcached 是一個不錯的選擇。其中的一個例子為股票查詢服務，需要另外訪問資料庫獲取相對靜態數據，如股票名稱或價格信息。 MemcacheDB 將Redis 與 memcached 相比較並不公平，它與 MemcacheDB 相比要好的多，MemcacheDB 是一個分布式鍵值對存儲系統，專為數據持久化而設計。MemcacheDB 與 Redis 較為相似，其新增優勢可以使其輕松地與 memcached 實現的客戶端進行通信。 但是memcached 也有其局限性，其中一個事實就是它所有的值均是簡單的字元串。Redis 作為 memcached 的替代者，支持更加豐富的功能集。一些基準 (benchmarks) 也表明 Redis 的速度要比 memcached 快很多。Redis 提供的豐富數據類型使其可以在內存中存儲更為復雜的數據，這是使用 memcached 無法實現的。同 memcached 不一樣，Redis 可以持久化其數據。 Redis 解決了一個重大的緩存問題，而其豐富的功能集又為其找到了其他用途。由於 Redis 能夠在磁碟上存儲數據以及跨節點復制數據，因而可以作為數據倉庫用於傳統數據模式（也就是說，您可以使用 Redis，就像使用 RDBMS 一樣）。Redis 還經常被用作隊列系統。在本用例中，Redis 是備份和工作隊列持久化存儲（利用 Redis 的列表類型）的基礎。GitHub 是以此種方法使用 Redis 的大規模基礎架構示例准備好 Redis，立即開始! 要開始使用 Redis，您需要訪問它，可以通過本地安裝或者託管供應商來實現訪問。如果您使用的 MAC，安裝過程可能就不那麼簡單。

❸ Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

❹ 什麼是大數據技術大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(4)股票的實時數據存入redis內存擴展閱讀：

大數據的三個層面：

1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

參考資料來源：網路-大數據

❺ 亞馬遜的「遜」是讀"xun"還是讀「sun」

xun

亞馬遜公司（Amazon，簡稱亞馬遜；NASDAQ：AMZN），是美國最大的一家網路電子商務公司，位於華盛頓州的西雅圖。是網路上最早開始經營電子商務的公司之一，亞馬遜成立於1994年， [12] 一開始只經營網路的書籍銷售業務，現在則擴及了范圍相當廣的其他產品，已成為全球商品品種最多的網上零售商和全球第二大互聯網企業，在公司名下，也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互聯網電影資料庫（Internet Movie Database，IMDB）等子公司。
亞馬遜及其它銷售商為客戶提供數百萬種獨特的全新、翻新及二手商品，如圖書、影視、音樂和游戲、數碼下載、電子和電腦、家居園藝用品、玩具、嬰幼兒用品、食品、服飾、鞋類和珠寶、健康和個人護理用品、體育及戶外用品、玩具、汽車及工業產品等。
2004年8月，亞馬遜全資收購卓越網。 [1] 2019年7月18日，亞馬遜停止為亞馬遜中國網站上的第三方賣家提供賣家服務。 [3]
2021年7月，傑夫·貝索斯正式卸任亞馬遜首席執行官，由安迪·賈西繼任。 [12] 2021年《財富》世界500強排行榜第3位。

成立
亞馬遜公司是在1994年7月5日由傑夫·貝索斯（ [10] Jeff Bezos）成立的，一開始叫Cadabra。 [12] 性質是基本的網路書店。然而具有遠見的貝佐斯看到了網路的潛力和特色，當實體的大型書店提供20萬本書時，網路書店能夠提供比20萬本書更多的選擇給讀者。
Amazon
Amazon
貝佐斯將Cadabra以地球上孕育最多種生物的亞馬遜河重新命名，於1995年7月重新開張。該公司原於1994年在華盛頓州登記，1996年時改到特拉華州登記，並在1997年5月15日時股票上市。代碼是AMZN，一股為18美元（截止2012年10月12日收市，股價為242.36美元）。
亞馬遜公司的最初計劃原本是在4到5年之後開始有營利，2000年的網路泡沫造成了亞馬遜公司平穩成長的風格成為獨樹一幟的佳話，在1990年代有相當多網路公司快速成長，當時亞馬遜公司的股東不停抱怨貝佐斯的經營策略太過保守和緩慢，而網路泡沫時候，那些快速成長的網路公司紛紛結束營業，只有亞馬遜還有獲利，2002年的第四季，亞馬遜的純利約有500萬美金。2004年則成長到3億多美金。
現狀
亞馬遜的發展
亞馬遜的發展(3張)
DVD、圖書、軟體、家電、廚房項目、工具、草坪和庭院項目、玩具、服裝、體育用品、鮮美食品、首飾、手錶、健康和個人關心項目、美容品、樂器等等應有盡有。
在2004年1月，亞馬遜更推出總統候選人特別活動，鼓勵顧客捐贈從5到200美元給他們心目中理想的美國總統候選人，做為競選活動經費。1999年貝佐斯因經營策略得法、成為了時代雜志的年度人物。
2009年7月8日，亞馬遜官方網站曾被封鎖。政府沒有對封鎖給出任何理由說明。如今可登錄 ，亞馬遜旗下網站IMDb如今可以登錄。
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2010年3月15日，已擁有23大類、超過120萬種商品的網上商城卓越亞馬遜發布了「網路購物誠信聲明白皮書」，主要就消費者網購普遍關心的「正品」和「退換」問題，針對售前和售後的誠信保證做出具體闡釋。 卓越亞馬遜認為，網購誠信主要分為「售前誠信」和「售後誠信」。售前誠信指消費者對於網路商城品牌的信任度以及每件商品是否是「正品」。
對此，卓越亞馬遜對消費者推出了「天天低價、正品保證」的承諾。卓越亞馬遜總裁王漢華解釋說：「作為全球商品品種最多的網上零售商亞馬遜在中國的站點，卓越亞馬遜在軟體數碼、家電3C、玩具禮品等各類商品都有正品保證。」
亞馬遜中國發展迅速，每年都保持了高速增長，用戶數量也大幅增加。已擁有28大類，近600萬種的產品。
2012年9月6日，亞馬遜在發布會上發布了新款Kindle Fire平板電腦，以及帶屏幕背光功能的Kindle Paperwhite電子閱讀器。
2013年3月18日，亞馬遜已經製作了一系列大預算的電視劇集，這些劇集僅可通過互聯網觀看，原因是這家公司正在與Netflix展開「戰爭」，競相利用人們對於在智能手機、平板電腦和互聯網電視上觀看電視節目的興趣，以擴大自身在流媒體播放服務這一領域中的佔有率。
由於亞馬遜提供的亞馬遜雲服務在2013年來的出色表現，著名IT開發雜志SD Times將其評選為2013 SD Times 100，位於「API、庫和框架」分類排名的第二名，「雲方面」分類排名第一名，「極大影響力」分類排名第一名。
2014年5月5日，推特與亞馬遜聯手，開放用戶從旗下微網志服務的推文直接購物，以增加電子商務的方式保持會員黏著度。 [11]
2014年8月13日，亞馬遜推出了自己的信用卡刷卡器Amazon Local Register，進一步向線下市場擴張。
2015年1月20日，亞馬遜旗下電影工作室將要開始拍電影。這些電影將首先在電影院上映，然後才在亞馬遜Prime視頻流服務上看到。
2015年3月6日下午，亞馬遜中國（Z.cn）宣布開始在天貓試運營「amazon官方旗艦店」，計劃於2015年4月正式上線。該旗艦店首期將主推備受消費者歡迎的亞馬遜中國極具特色的「進口直采」商品，包括鞋靴、食品、酒水、廚具、玩具等多種品類。 [13]
2016年6月8日，《2016年BrandZ全球最具價值品牌百強榜》公布，亞馬遜排名第7。 [14]
2016年10月，亞馬遜排2016年全球100大最有價值品牌第8名。 [15]
2017年5月5日報道，亞馬遜准備在英國劍橋設立一個新的研發中心，用於科學研發。 [16]
2017年12月21日，世界品牌實驗室(World Brand Lab)編制的2017年度(第十四屆)「世界品牌500強」在紐約揭曉，亞馬遜繼續保持「季軍」位置。 [17]
截至當地時間2018年3月20日，亞馬遜的市值已經超越谷歌母公司Alphabet，成為僅次於蘋果的全球第二大市值公司。 [18]
2018年5月21日，2018年《財富》美國500強排行榜發布，亞馬遜位列第八。 [19]
2018年5月29日，《2018年BrandZ全球最具價值品牌100強》發布，亞馬遜名列第3位。 [20]
2018年6月20日，亞馬遜官網於推出亞馬遜全球收款服務。此服務無需外國銀行卡或者第三方賬戶，賣家可以使用本地貨幣接收全球付款，並直接存入賣家的國內銀行賬戶。 [21]
2018年9月4日，亞馬遜股價一度超過2050.50美元，成為繼蘋果之後第二家市值破萬億美元的美國公司。 [22]
2021年5月，據應用追蹤公司App Annie和Sensor Tower數據顯示，亞馬遜（AMAZON）作為美國iOS和Android平台下載量最多的購物應用的地位被快時尚電子商務應用SHEIN取代。 [68]
從2022年1月19日起，亞馬遜將不再接受英國發行的Visa信用卡付款。 [78]
2022年2月14日，亞馬遜雲科技宣布通過與光環新網和西雲數據的緊密合作，在中國區域（北京與寧夏）推出完全託管的、兼容Redis的內存資料庫Amazon MemoryDB for Redis。 [87]
2022年2月，亞馬遜雲科技內存資料庫Amazon MemoryDB for Redis在中國區域正式可用。 [88] 同月，亞馬遜已與Visa達成付款協議，不再向新加坡及澳洲的Visa用戶收取額外交易費用，同時其英國網站將繼續接受Visa信用卡付款 [89] 。
2022年3月，亞馬遜關閉亞馬遜Books實體店、亞馬遜4-star和Pop Up店，涉及美國、英國68家店鋪。 [90]
2022年3月，亞馬遜官網更新聲明，宣布雲端運算平台亞馬遜網路服務（AWS）停止接收俄羅斯和白俄羅斯的新客戶。 [91]
2022年3月，亞馬遜公司宣布，董事會已經批准了一項1:20拆股計劃，並宣布回購至多100億美元普通股。受此消息提振，亞馬遜股價在盤後大漲10%。 [92]
收購
1998年4月，亞馬遜收購了IMDb（互聯網電影資料庫公司）；
1998年8月，亞馬遜以1.86億美元收購Junglee（數據挖掘公司）；
1998年8月，亞馬遜以9300萬美元收購Planetall（社交網路公司）；
1999年6月，亞馬遜以2.5億美元收購了Alexa；
2003年4月，亞馬遜收購了其在線音樂商店的競爭對手en：CD Now；
2004年8月，亞馬遜以7500萬美元收購了中國的卓越網（卓越當時是一家網上書店）；
2005年7月，亞馬遜收購了CustomFlix（DVD製作商）；
2006年2月，亞馬遜收購了Shopbop（女性時尚購物網站）；
2007年5月，亞馬遜收購了Dpreview（數碼相機測評網站）；
2008年3月，亞馬遜以3億美元收購了Audible（有聲讀物網站）；
2009年7月，亞馬遜以12億收購了Zappos（在線鞋店）；
2010年6月，亞馬遜以1.1億美元收購了Woot（團購網站）；
2010年10月，亞馬遜稱其將收購歐洲在線購物服務網站BuyVIP. com以擴大在這個地區的市場份額。這筆收購交易的金融條款沒有披露。亞馬遜負責歐洲零售的副總裁Greg Greeley說，收BuyVIP. com對於亞馬遜歐洲業務是一個補充，為亞馬遜客戶尋找和發現獨特的和誘人的產品提供了另一個獨特的途徑。
2010年11月，亞馬遜以5.5億美元收購了Quidsi；
2011年7月，亞馬遜收購了The Book Depository（網上書店）；
2011年，亞馬遜還收購了 Lovefilm，Pushbutton；
2012年3月，亞馬遜收購了自動化機器人公司 Kiva Systems。
2013年3月，亞馬遜在歐洲超越了當地其他在線零售商，成為歐洲最受歡迎、訪問量最大的網路零售商。
2014年4月11日，亞馬遜收購數字漫畫公司comiXology。 [23]
2014年5月16日，亞馬遜宣布2000萬美元投資入股上海美味七七，開啟中國市場的生鮮戰略部署。
2014年8月26日，亞馬遜宣布以9.7億美元的現金收購視頻游戲流媒體服務Twitch。 [24]
2016年11月4日，亞馬遜中國宣布亞馬遜海外購與亞馬遜英國站點正式實現對接，超百萬來自亞馬遜英國站點的海外貨登陸亞馬遜海外購商店。 [25]
2020年6月底，亞馬遜花13億美元收購了自動駕駛獨角獸Zoox。相對於Zoox此前32億美元的估價來說，亞馬遜這次算是「佔了大便宜」。 [26]
當地時間2022年3月15日（周二），歐盟反壟斷監管機構批准了亞馬遜以84.5億美元（約538.26億元人民幣）收購美國電影製片廠米高梅的交易，對交易沒有施加任何條件。 [93]
2022年3月17日，美國亞馬遜公司宣布，完成收購美國米高梅影片公司，耗資85億美元。 [95]
2022年3月19日，當地時間3月18日，美國哥倫比亞特區高等法院的一名法官Hiram Puig-Lugo駁回了哥倫比亞特區檢察長對亞馬遜公司提起的反壟斷訴訟，認為沒有證據支持亞馬遜控制虛高的定價。 [94]
薪資
2022年2月8日消息，根據公司備忘錄，亞馬遜計劃將基本薪資上限從16萬美元上調至35萬美元。 [84]
公司管理編輯 播報
2021年2月2日，亞馬遜創始人傑夫·貝索斯宣布將卸任首席執行官（CEO）職務。 [27] 7月5日，貝索斯正式卸任首席執行官一職，由亞馬遜雲計算業務亞馬遜網路服務（Amazon Web Services）首席執行官安迪·賈西（Andy Jassy）接替。貝索斯離任後還將繼續在亞馬遜擔任董事會執行主席。 [1

❻ python培訓需要多久

零基礎參加Python培訓班學習，Python全棧開發+人工智慧課程培訓時間一般是5到6個月！
以下是老男孩教育Python課程內容：
階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發
高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。