90、前端系统之全站流量趋势新增用户趋势实战开发

youfanedu 2023-01-13 03:17:33

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基于Python + Echarts + Flask打造的全国疫情监控完整项目实战案例，采用前后端分离模式，实现数据的动态刷新。本课程具有三大亮点：亮点一：完整项目基于Python+Echarts+Flask打造的基于web的全国疫情监控系统，包括：全国疫情数据概览、全国实时疫情地图、新增确诊/疑似趋势图、累计确诊/疑似趋势图、累计死亡/治愈趋势图、全国疫情数据分布六大核心功能。亮点二：源码驱动提供完整的配套源码，包括实时疫情数据下载爬虫、实时疫情监控前端程序设计源码（Html&Echarts）、实时疫情监控后台程序员源码（Python&Flask&Pyecharts）；亮点三：实战指引基于真实业务场景，打造实战项目案例，整合多项技术：网络爬虫（Python）、前端数据可视化（Echarts）、Web框架（Flask）、后台服务（Python + Pyecharts）。

大促、抢券、抢红包系统在面临大促时，会面临笔直上升的流量访问趋势。如果流量是“慢慢爬升”，这对系统的考验其实是很一般的。系统最怕的就是笔直上升的流量直线趋势。如下面这种图，直线几乎为90度爬升，每秒超过5,000，8,000甚至几万的并发。此时市面上90%的系统都顶不住。笔者在近9年的互联网生涯中一直对于流量进行过分析。这种流量里往往真实的业务流量只会占到80%甚至不到，很多大量是一些非正常请求，你们也可以认为是“黑产”流量。因为在大促、抢券、领红包、秒杀时会引来很多“苍蝇”。如我在之前

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