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...} } 得到秒杀商品数据: 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面: 二、秒杀商品添加 1、后端:接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo:SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型:SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层:SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层:SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句: <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService: ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js: var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注:tool 是工具条事件名,test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值(也可以是表头的 event 参数对应的值)let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象(如果有的话)if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗?',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL,如果你不想让iframe出现滚动条,你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功: 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件:SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层:SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 :goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现:goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀: 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包:SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService : package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl : package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品(拿名字)Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController : package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数: 本期内容结束,下期内容更完善!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 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。
2023-02-25 23:20:34
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...具有服务器身份验证和数据传输加密功能 在爬虫时可能会遇到这样的报错(SSLError)这说明我们要爬取的网站没有SSL证书 处理:res = requests.get(url,verify=False) 二、cookie 通过记录用户信息来确定身份 1 模拟登陆 人人网保持登陆状态import requestsurl = 'http://www.renren.com/976686556/profile' 个人主界面headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36','Cookie':'anonymid=knvqe21amc6ghy; depovince=ZGQT; _r01_=1; taihe_bi\_sdk_uid=c2bd353cea6830a73eb74760fbc9fd5c; taihe_bi_sdk_session=9a91c\62f18e74ee26c3145bb49b4eb9e; ick_login=286c45d0-e571-4fb7-918a-46a9706\18110; first_login_flag=1; ln_uact=17315371375; ln_hurl=http://head.xiao\nei.com/photos/0/0/men_main.gif; wp_fold=0; jebecookies=ee811760-7bc0-43a9-\883c-0d041cb1baf0|||||; _de=A4C6B1A20CD5F525F9DA27654C2D2FDA; p=f5239823cd0af743a5f015652568b6036; t=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; societyguester=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; id=976686556; xnsid=f72459d7; ver=7.0; loginfrom=null'}res = requests.get(url,headers=headers) res 响应对象 html = res.textwith open('rr.html','w',encoding='utf-8') as file_obj:file_obj.write(res.text) 2 反反爬机制 12306查票import requests import json json.loads -- json类型的str -> python类型的字典def query():headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36','Cookie':'_uab_collina=159490169403897938828076; JSESSIONID=090F384AC50BE0F1AFA3892BE3F6DBE9; _jc_save_wfdc_flag=dc; _jc_save_fromStation=%u957F%u6C99%2CCSQ; _jc_save_toStation=%u5317%u4EAC%2CBJP; RAIL_DEVICEID=bbXqzYOPTc-SPgujxnGkCBr9t3sq0JQoMSYUdg-FxjyQ5IkfcPCNoreXmBAIh2HSrM9Z9awDR5onIQwy4EZ8pAhaGXWYBAH6etIlFc4dyxLudz525GAcRgVX5HLIxOE1orODUNSb9wvTBAJptPms1z5Pz5K6FXES; RAIL_EXPIRATION=1619479086609; _jc_save_toDate=2021-04-23; BIGipServerpool_passport=182714890.50215.0000; route=6f50b51faa11b987e576cdb301e545c4; _jc_save_fromDate=2021-04-26; BIGipServerportal=3067347210.16671.0000; BIGipServerotn=1725497610.50210.0000'}response = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/query?leftTicketDTO.train_date=2021-\04-26&leftTicketDTO.from_station=CSQ&leftTicketDTO.to_station=BJP&purpose_codes=ADULT',headers=headers) print(response.content.decode('utf-8'))return response.json()['data']['result']for i in query(): print(i)tem_list = i.split('|') 定义一个标记 给每个数据做个标记 j = 0 技术特别 for n in tem_list: print(j,n) j += 1 通过以上的测试我们知道了 列出是下标索引为3的数据 软卧是下标索引为23的数据if tem_list[23] != '无' and tem_list[23] != '':print(tem_list[3],'有票',tem_list[23])else:print(tem_list[3],'无票') 三、session Session与cookie功能效果相同。Session与Cookie的区别在于Session是记录在服务端的,而Cookie是记录在客户端的。 由于cookie 是存在用户端,而且它本身存储的尺寸大小也有限,最关键是用户可以是可见的,并可以随意的修改,很不安全。那如何又要安全,又可以方便的全局读取信息呢?于是,这个时候,一种新的存储会话机制:session 诞生了 突破12306验证码import requestsreq = requests.session() 保持会话def login(): 笔记本 win7 python3.6 获取验证码图片pic_response = req.get('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-image?login_site=E&module=login&rand=sjrand')codeImage = pic_response.contentfn = open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = '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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 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。
2023-03-01 12:40:55
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转载
JSON
在了解了JSON数据格式及其在JavaScript中灵活应用的基础上,进一步探讨其在现代Web开发中的实际运用和最新进展。近期,随着前端技术的快速发展,JSON扮演的角色愈发重要,尤其是在API设计、数据传输与存储方面。 例如,在RESTful API设计规范中,JSON已成为主流的数据交换格式,其简洁明了的结构极大地提高了接口的易用性和可读性。同时,由于JSON兼容多种编程语言,使得不同平台间的通信更为便捷。而随着HTTP/2协议的普及,JSON的序列化与反序列化效率得到了进一步优化,如通过HTTP压缩头部节省带宽,提升响应速度。 此外,现代浏览器对JSON原生支持的强化也为前端开发者提供了更多便利。如最新的Fetch API可以直接处理JSON数据,无需手动调用JSON.parse方法解析。而在数据库领域,NoSQL数据库(如MongoDB)更是充分利用了JSON文档型数据模型的优势,能够直接存储和查询JSON格式数据,简化了数据操作流程。 不仅如此,对于大数据和实时应用,诸如Apache Kafka等消息中间件也支持以JSON格式进行消息传递,便于系统间的数据交换和集成。在未来,随着JSON在物联网(IoT)、微服务架构等领域的深入应用,其无索引序列特性将更好地服务于复杂数据流的高效处理与传输。 总之,理解并掌握JSON的特性和使用方式,是当今软件开发工程师必备技能之一。不断跟进JSON相关的最新技术和应用场景,将有助于我们构建更高效、更具扩展性的现代Web应用。
2023-01-19 19:48:00
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代码侠
Mongo
在MongoDB数据库的实际应用中,字段类型不匹配的问题尤为常见,且可能引发数据处理错误及性能瓶颈。近期,随着NoSQL数据库的广泛应用以及数据来源的多元化,正确处理和转换数据类型显得更为关键。例如,在进行实时数据分析或大数据集成时,未经验证的数据类型可能会导致分析结果偏差,甚至触发程序异常。 在最新版本的MongoDB 5.0中,引入了更严格模式(Strict Mode)以帮助开发者更好地管理数据类型,确保插入文档的数据类型与集合schema定义一致。通过启用严格模式,MongoDB会在写入操作阶段就对字段类型进行校验,从而避免后续查询、分析过程中因类型不匹配带来的问题。 此外,对于从API、CSV文件或其他非结构化数据源导入数据至MongoDB的情况,推荐使用如Pandas库(Python)或JSON.parse()方法(JavaScript)等工具预先进行数据清洗和类型转换,确保数据格式合规。同时,结合Schema设计的最佳实践,如运用BSON数据类型和$convert aggregation operator,可以在很大程度上降低因字段类型不匹配引发的风险,提升数据操作效率和准确性。 因此,深入理解和掌握如何有效预防及解决MongoDB中的字段类型不匹配问题,是现代数据工程师与开发人员必备技能之一,有助于构建稳定可靠的数据平台,为业务决策提供精准支撑。
2023-12-16 08:42:04
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幽谷听泉-t
SeaTunnel
...常需要处理各种类型的数据,其中最常见的一种就是JSON格式的数据。JSON这东西,可以说是个超级实用的数据传输小能手。它设计得既简单又轻便,不仅咱们人类读起来、写起来轻松愉快,连机器也能毫不费力地理解和生成它。就像是数据世界里的“通用语言”,让信息交换变得轻轻松松、简简单单。然而,在日常处理大量JSON数据时,我们免不了会遇到些小插曲,比如那个让人头疼的JSON解析异常问题。 在本文中,我们将以SeaTunnel为例,深入探讨如何解决JSON解析异常的问题,并给出具体的实例代码。 二、什么是SeaTunnel SeaTunnel是一个开源的实时数据同步系统,它主要用于将数据从一个地方快速、准确地同步到另一个地方。SeaTunnel支持多种数据源和目标,包括但不限于MySQL、Oracle、HBase、HDFS等。它还配备了一整套超级好用的API工具箱,让开发者能够轻轻松松地进行数据同步操作,就像玩乐高积木一样便捷。 三、JSON解析异常的原因 JSON解析异常通常发生在数据源返回的JSON格式错误的情况下。比如,假如数据源给咱们返回的JSON字符串里头混进了不应该出现的非法字符,或者整个结构乱七八糟,跟JSON的标准格式对不上号,这时候SeaTunnel可就不乐意了,它会立马抛出一个JSON解析异常来表达它的不满和抗议。 四、解决JSON解析异常的方法 对于JSON解析异常的问题,我们可以采取以下几种方法来解决: 1. 检查并修正数据源返回的JSON数据 这是最直接也是最有效的方法。我们完全可以通过瞅瞅数据源头返回的结果,像侦探破案那样,揪出引发解析异常的那个“罪魁祸首”,然后对症下药,把它修正过来。 2. 使用JSON解析库 SeaTunnel本身已经内置了对JSON的支持,但是如果数据源返回的JSON格式非常复杂,我们可能需要使用更强大的JSON解析库来进行处理。 3. 优化SeaTunnel配置 通过调整SeaTunnel的配置参数,我们可以让其更加灵活地处理各种类型的JSON数据。 五、实战演示 下面,我们将通过一个实际的例子,展示如何使用SeaTunnel处理JSON解析异常的问题。 假设我们需要从一个外部服务器上获取一些JSON格式的数据,并将其同步到本地数据库中。但是,这个服务器上的JSON数据格式有点儿“另类”,它里面掺杂了一大堆不合规的字符呢! 首先,我们需要修改SeaTunnel的配置,使其能够容忍这种特殊的JSON格式。具体来说,我们可以在配置文件中添加以下代码: yaml processors: - name: json properties: tolerant: true 然后,我们可以创建一个新的任务,用于从服务器上获取JSON数据: json { "name": "example", "sources": [ { "type": "http", "properties": { "url": "https://example.com/data.json" } } ], "sinks": [ { "type": "mysql", "properties": { "host": "localhost", "port": 3306, "username": "root", "password": "", "database": "example", "table": "data" } } ] } 最后,我们只需要运行 SeaTunnel 的命令,就可以开始同步数据了: bash ./seata-tunnel.sh run example 六、结论 总的来说,解决SeaTunnel中的JSON解析异常问题并不是一件困难的事情。只要我们掌握了正确的处理方法,就能够有效地避免这种情况的发生。同时,我们也可以利用SeaTunnel的强大功能,来处理各种复杂的JSON数据。
2023-12-05 08:21:31
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桃李春风一杯酒-t
JSON
JSON:网站数据导入源的利器 在当今的Web开发世界中,JSON(JavaScript Object Notation)作为一种轻量级的数据交换格式,凭借其简洁的语法、易于人阅读和编写以及机器解析的特点,在网站数据交互、API接口设计等方面扮演着举足轻重的角色。这篇文会手把手地带你潜入JSON如何充当网站数据搬运工的内部世界,并且,咱还会通过一些超实用的代码实例,让你亲身体验一把这个过程有多酷炫! 1. 初识JSON 一种易读易写的格式 首先,让我们回顾一下JSON的基本结构。JSON这家伙,可厉害了,它用的是一种跟任何编程语言都“不粘锅”的文本格式,能够超级给力地把那些乱七八糟、复杂无比的数据结构,比如数组、对象什么的,整得清清楚楚、明明白白。例如: json { "users": [ { "id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com" }, { "id": 2, "name": "Bob", "email": "bob@example.com" } ] } 这段JSON数据清晰地展现了用户列表信息,每个用户都有自己的ID、姓名和邮箱地址。这正是JSON让人着迷的地方,它能用咱们人类看得懂的方式去表达数据,而且机器也能轻松解析理解,真可谓“人机对话”的小能手。 2. JSON与网站数据导入 在实际的网站开发场景中,我们经常需要从外部源导入数据,如API接口、文件或数据库。JSON格式因其通用性,成为理想的数据传输媒介。以下是一个典型的网站导入JSON数据的例子: javascript // 假设我们从某个API获取到了上述JSON数据 fetch('https://example.com/api/users') .then(response => response.json()) .then(data => { // 解析并处理JSON数据 const users = data.users; users.forEach(user => { console.log(User ID: ${user.id}, Name: ${user.name}); // 这里可以将用户数据插入到网站DOM或其他存储中 }); }) .catch(error => console.error('Error fetching data:', error)); 在这段代码中,我们通过fetch函数请求一个返回JSON数据的API,然后利用.json()方法将其转化为JavaScript对象,进而进行数据处理和展示。这便是JSON在网站数据导入中的核心应用。 3. JSON的应用深度探讨 - 数据交互:JSON不仅适用于前后端数据交换,也常用于客户端和服务端之间、甚至不同系统之间的数据传递。它减少了数据转换的成本,简化了开发流程。 - 兼容性:由于JSON是基于JavaScript的对象字面量,因此在浏览器环境中可以直接转化为JavaScript对象,无需额外的库或工具支持。 - 灵活性:JSON结构灵活多变,可以表示复杂的嵌套数据结构,适应各种业务场景的需求。 - 性能优化:相对于XML等其他数据格式,JSON的体积更小,解析速度更快,有利于提升网站性能。 4. 结语 拥抱JSON,让数据流动更自由 随着Web技术的发展,JSON已经深入到我们日常开发的方方面面。它如同一条无形的信息高速公路,承载着网站间、系统间的数据流通。作为开发者,咱们得把JSON的使用窍门玩得贼溜,可别浪费了它的那些个优点。把它用得风生水起,让它在咱们的项目里发光发热,发挥出最大的价值,这才是正经事!当我们面对网站数据导入这样的需求时,不妨试着借助JSON的力量,你会发现,数据的搬运原来可以如此轻松自如,充满了无限可能!
2023-10-11 22:09:42
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林中小径
Etcd
...款高可用的分布式键值存储系统,常用于配置共享和服务发现。这家伙不仅能搞定可靠的分布式锁和Leader选举这些活儿,还在Kubernetes里大展身手,成了管理集群状态的得力干将。想象一下,有这么一群人站在一个大屋子里,每个人都想找个好位置站,又怕挤到别人,所以大家都小心翼翼地挪动着,想找一个既舒服又不太挤的地方。这时候就得有个东西来协调大家的位置了,Etcd就像个指挥家,用简单的指令(键值对)告诉大家该往哪儿挪动。 二、服务注册与发现 Etcd的初次登场 在服务治理领域,服务注册与发现是至关重要的环节。简单来说,就是让服务知道其他服务的存在。以Etcd为例,我们可以通过它来实现服务的动态注册和发现。例如,假设我们有一个微服务架构的应用,其中包含多个微服务。我们可以利用Etcd来注册这些服务实例,并允许其他服务通过查询Etcd来发现它们。 代码示例1:使用Python客户端操作Etcd进行服务注册。 python from etcd3 import Client 创建Etcd客户端 etcd = Client(host='127.0.0.1', port=2379) 定义服务名称和地址 service_name = "example_service" service_address = "192.168.1.100:8080" 注册服务到Etcd def register_service(): key = f'/services/{service_name}' value = service_address.encode('utf-8') 设置键值对,代表服务注册 etcd.put(key, value) print(f"服务已注册:{key} -> {value.decode()}") register_service() 三、动态配置管理 灵活性的提升 服务治理不仅限于静态的服务发现,还包括动态配置管理。通过Etcd,我们可以轻松地管理和更新应用程序的配置信息,而无需重启服务。这种方式极大地提高了系统的灵活性和响应速度。 代码示例2:动态读取配置并根据配置调整服务行为。 python import json 获取服务配置 def get_config(service_name): key = f'/config/{service_name}' result = etcd.get(key) if result: return json.loads(result[0].decode()) return {} 根据配置调整服务行为 def adjust_behavior(config): if config.get("debug_mode", False): print("当前处于调试模式") else: print("正常运行模式") 示例调用 config = get_config(service_name) adjust_behavior(config) 四、服务健康检查与负载均衡 保证服务稳定性的关键 为了确保服务的稳定性和高效运行,我们还需要实施健康检查和负载均衡策略。通过Etcd,我们可以定期检查服务节点的状态,并将流量分配给健康的节点,从而提高系统的整体性能和稳定性。 代码示例3:模拟健康检查流程。 python import time 健康检查函数 def health_check(service_name): 模拟检查逻辑,实际场景可能涉及更复杂的网络请求等 print(f"正在进行服务 {service_name} 的健康检查...") time.sleep(2) 模拟耗时 return True 返回服务是否健康 负载均衡策略 def load_balance(service_list): for service in service_list: if health_check(service): return service return None 示例调用 healthy_service = load_balance([f'{service_name}-1', f'{service_name}-2']) print(f"选择的服务为:{healthy_service}") 结语:探索与创新的旅程 通过上述几个方面,我们看到了Etcd在服务治理中的重要作用。从最基本的服务注册和发现,到动态配置管理以及复杂的服务健康检查和负载均衡策略,Etcd简直就是个全能的小帮手,功能强大又灵活多变。当然啦,在实际应用里头,我们还会碰到不少难题,比如说怎么保障安全啊,怎么提升性能啊之类的。但是嘛,只要咱们保持好奇心,敢去探险,肯定能在这个满是奇遇的技术世界里找到自己的路。希望这篇文章能激发你的灵感,让我们一起在服务治理的道路上不断前行吧!
2024-11-27 16:15:08
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心灵驿站
Mongo
...面向文档的NoSQL数据库系统,它使用JSON-like格式(称为BSON)来存储数据,并以灵活的数据模型而著称。在处理非结构化和半结构化数据时,MongoDB能够提供高性能且高度可扩展的解决方案,适用于现代Web应用、实时分析、内容管理系统等多种场景。 NoSQL数据库 , NoSQL(Not Only SQL)是一种不同于传统关系型数据库管理系统的新型数据库类型,它不依赖于固定的表结构和SQL查询语言进行数据操作。MongoDB作为NoSQL数据库的一种,其设计目标在于实现大规模分布式数据存储,支持水平扩展以及高并发读写等需求,尤其适合应对海量数据和复杂数据结构的应用场景。 查询构建器 , 查询构建器是MongoDB Studio提供的一个图形化工具,用户可以通过直观的界面而非直接编写命令或查询语句来构建针对MongoDB数据库的查询条件。例如,在MongoDB Studio中,查询构建器允许用户通过拖拽字段、选择操作符并输入值等方式,生成复杂的查询表达式,从而找到满足特定条件的数据库记录。 数据建模与设计 , 在MongoDB中,数据建模与设计是指根据业务需求规划和定义数据库集合的文档结构的过程。在MongoDB Studio中,数据建模功能允许用户通过可视化界面创建和编辑集合的文档模式,如指定字段名称、数据类型、是否为必填项以及额外约束条件等,从而确保数据的一致性和完整性。例如,在文章示例中,通过MongoDB Studio的数据建模功能可以创建包含username、email、password等字段的新用户文档结构。
2024-02-25 11:28:38
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幽谷听泉-t
Go-Spring
...件的集成 配置文件是存储应用配置信息的一种常见方式。GoSpring通过内置的配置解析器,支持读取JSON、YAML或XML格式的配置文件。下面是一个简单的JSON配置文件示例: json { "app": { "name": "MyApp", "version": "1.0.0", "environment": "development" }, "database": { "host": "localhost", "port": 5432, "username": "myuser", "password": "mypassword", "dbname": "mydb" } } 在Go代码中,我们可以使用yaml或json包来解析这个配置文件: go package main import ( "encoding/json" "fmt" "io/ioutil" "log" "github.com/spf13/viper" ) func main() { viper.SetConfigFile("config.json") // 设置配置文件路径 if err := viper.ReadInConfig(); err != nil { // 读取配置文件 log.Fatalf("Error reading config file: %v", err) } // 获取配置数据 appName := viper.GetString("app.name") appVersion := viper.GetString("app.version") dbHost := viper.GetString("database.host") fmt.Printf("应用名称:%s, 版本:%s, 数据库主机:%s\n", appName, appVersion, dbHost) } 通过这种方式,我们可以在不修改代码的情况下,通过更改配置文件来改变应用的行为,极大地提高了应用的可维护性和灵活性。 四、整合环境变量与配置文件 在实际项目中,通常会结合使用环境变量和配置文件来实现更复杂的配置管理。例如,可以通过环境变量来控制配置文件的加载路径,或者根据环境变量的值来选择使用特定的配置文件: go package main import ( "os" "path/filepath" "testing" "github.com/spf13/viper" ) func main() { // 设置环境变量 os.Setenv("CONFIG_PATH", "path/to/your/config") // 读取配置文件 viper.SetConfigType("yaml") // 根据你的配置文件类型进行设置 viper.AddConfigPath(os.Getenv("CONFIG_PATH")) // 添加配置文件搜索路径 err := viper.ReadInConfig() if err != nil { log.Fatalf("Error reading config file: %v", err) } // 获取配置数据 // ... } 通过这种方式,我们可以根据不同环境(如开发、测试、生产)使用不同的配置文件,同时利用环境变量动态调整配置路径,实现了高度灵活的配置管理。 结语 GoSpring框架通过支持环境变量和配置文件的集成,为开发者提供了强大的工具来管理应用配置。哎呀,这种灵活劲儿啊,可真是帮了大忙!它就像个魔法师,能让你的开发工作变得轻松愉快,效率嗖嗖的往上窜。而且,别看它这么灵巧,稳定性却是一点儿也不含糊。不管是在哪个环境里施展它的魔法,都能保持一贯的好状态,稳如泰山。这就像是你的小伙伴,无论走到哪儿,都能给你带来安全感和惊喜,你说赞不赞?哎呀,兄弟,你懂的,现在咱们的应用就像个大家庭,人多了,事儿也杂了,对吧?这时候,怎么管好这个家庭,让每个人都各司其职,不乱套,就显得特别重要了。这就得靠咱们合理的配置管理策略来搞定。比如说,得有个清晰的分工,谁负责啥,一目了然;还得有规矩,比如更新软件得按流程来,不能随随便便;还得有监控,随时看看家里人都在干啥,有问题能及时发现。这样,咱们的应用才能健健康康地成长,不出岔子。所以,合理的配置管理策略,简直就是咱们应用界的定海神针啊!嘿,兄弟!这篇文章就是想给你开开小灶,让你能轻松掌握 GoSpring 在配置管理这块儿的厉害之处。别担心,我不会用一堆冰冷的术语把你吓跑,咱俩就像老朋友聊天一样,把这玩意儿讲得跟吃饭喝水一样简单。跟着我,你就能发现 GoSpring 配置管理有多牛逼,怎么用都顺手,让你的工作效率嗖嗖地往上涨!咱们一起探索,一起享受技术带来的乐趣吧!
2024-09-09 15:51:14
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彩虹之上
SeaTunnel
...aTunnel中实现数据的自动化监控? 1. 海洋中的数据船 初识SeaTunnel 嘿,朋友们!想象一下,你正站在一艘巨大的数据船上,这艘船的名字叫SeaTunnel。这是一款阿里巴巴开源的数据集成工具,用起来特别顺手,能在各种数据库之间轻松搬家和同步数据。不管是从数据库倒腾到另一个数据库,还是把文件搬进数据库,甚至是在那些复杂的大数据平台之间倒腾数据,SeaTunnel都能搞定。而且,它的设计思路就是简洁易用,让数据工程师们可以更专注于数据本身,而不是被复杂的设置搞得头大。 但是,仅仅是搬运数据还不够,我们还需要知道这些数据在航行过程中是否一切正常,有没有遇到任何阻碍。这就引出了我们的主题:如何在SeaTunnel中实现数据的自动化监控? 2. 监控的重要性 为何要监控数据? 数据就像海洋中的鱼群,它们不断移动,不断变化。如果我们不加以监控,就可能错过重要的信息或者遇到意外的情况。比如说,数据传不过来咋办?数据质量变差了咋整?这些问题得赶紧察觉并处理掉,不然可能会影响到咱们的决策,严重的话还可能捅娄子呢。 所以,建立一个可靠的监控系统是至关重要的。通过监控,我们可以随时掌握数据传输的情况,确保数据既安全又完整,一旦出现任何异常,也能迅速反应过来,保证业务平稳运行。 3. SeaTunnel监控的基本原理 SeaTunnel的监控机制主要依赖于其内置的任务管理和状态报告功能。每回有个新任务开跑,SeaTunnel就会记下它的状态,然后立马通知监控系统。监控系统就像是个细心的小管家,它会接收这些状态报告,然后仔细分析一下,看看数据传输是不是一切正常。 具体来说,SeaTunnel的任务状态主要包括以下几种: - 待启动(PENDING):任务已经创建,但尚未开始执行。 - 正在运行(RUNNING):任务正在进行数据传输。 - 已完成(FINISHED):任务执行完成,数据传输成功。 - 失败(FAILED):任务执行过程中遇到了问题,导致传输失败。 这些状态信息会被实时记录下来,并可以通过API或者日志的方式进行查询和分析。 4. 实现自动化监控的具体步骤 现在,让我们来看看如何在SeaTunnel中实现自动化监控。我们将分步介绍,从配置到实际操作,一步步来。 4.1 配置监控插件 首先,我们需要安装和配置一个监控插件。目前,SeaTunnel支持多种监控插件,如Prometheus、Grafana等。这里我们以Prometheus为例,因为它提供了强大的数据收集和可视化功能。 yaml sea_tunnel_conf.yaml plugins: - name: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这个配置文件中,我们指定了监控插件为Prometheus,并设置了Prometheus服务器的地址。当然,你需要根据实际情况调整这些配置。 4.2 编写监控脚本 接下来,我们需要编写一个简单的脚本来定期检查SeaTunnel任务的状态,并将异常情况上报给Prometheus。 python import requests import time def check_status(): response = requests.get("http://localhost:9090/api/v1/query?query=seatail_monitor_task_status") data = response.json() for task in data['data']['result']: if task['value'][1] == 'FAILED': print(f"Task {task['metric']['job']} has failed!") while True: check_status() time.sleep(60) 每隔一分钟检查一次 这个Python脚本每隔一分钟就会检查一次所有SeaTunnel任务的状态。如果某个任务的状态为“FAILED”,则会打印出错误信息。你可以根据需要修改这个脚本,例如添加邮件通知功能。 4.3 集成监控插件 为了让监控插件与SeaTunnel无缝集成,我们需要在SeaTunnel的任务配置文件中添加相应的监控配置。例如: yaml tasks: - name: data_migration type: jdbc config: source: url: "jdbc:mysql://source_host/source_db" username: "username" password: "password" table: "source_table" sink: url: "jdbc:mysql://sink_host/sink_db" username: "username" password: "password" table: "sink_table" monitoring: plugin: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这里,我们为data_migration任务启用了Prometheus监控插件,并指定了Prometheus服务器的地址。 4.4 验证和测试 最后一步,就是验证整个监控系统的有效性。你可以试试手动搞点状况,比如说断开数据库连接,然后看看监控脚本能不能抓到这些异常,并且顺利汇报给Prometheus。 此外,你还可以利用Prometheus提供的图形界面,查看各个任务的状态变化趋势,以及历史数据。这对于后续的数据分析和优化非常有帮助。 5. 总结与展望 通过上述步骤,我们成功地在SeaTunnel中实现了数据的自动化监控。这样做不仅让数据传输变得更稳当,还让我们能更轻松地搞定海量数据。 当然,自动化监控只是一个起点。随着业务越来越忙,技术也在不断进步,咱们得不停地琢磨新招儿。比如说,可以用机器学习提前预判可能出现的问题,或者搞些更牛的警报系统,让咱们反应更快点儿。但无论如何,有了SeaTunnel作为坚实的基础,相信我们可以走得更远。 这就是今天的内容,希望大家能够从中获得灵感,创造出更多有趣且实用的应用场景。如果你有任何想法或建议,欢迎随时分享交流!
2024-12-11 16:12:53
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月影清风
Consul
...及Key/Value存储等功能。对很多开发者而言,Consul最吸引人的地方就是它的Key/Value存储功能了。这个功能让Consul在管理应用配置方面特别给力,简直就像是量身定做的一样。 然而,当我们谈论到配置管理时,一个常常被忽视但极其重要的方面是版本控制。想象一下,如果你的应用配置发生了错误更改,而你没有版本控制机制来恢复到之前的稳定状态,那么这将是一个多么糟糕的情况!因此,确保你的配置系统具备版本控制能力是非常必要的。 2. 为什么Consul需要版本控制? 在Consul中引入版本控制并不是一个可选的功能,而是为了提高系统的可靠性和安全性。有了版本控制,我们就能轻松追踪配置的历史改动,这对审计、解决问题以及回滚简直太重要了。此外,版本控制还能帮助团队成员更好地协作,避免因配置冲突导致的问题。 举个简单的例子,假设你的应用配置文件包含数据库连接信息。要是哪个程序员不小心改了这部分设置,又没好好测一测就直接扔到生产环境里,那可就麻烦了。数据库连接可能就挂了,整个应用都得跟着遭殃。不过嘛,要是咱们的配置系统能像git那样支持版本控制,那我们就轻松多了。遇到问题时,可以直接回到上一个稳当的配置版本,这样就能躲过那些可能捅娄子的大麻烦。 3. 如何在Consul中实现版本控制? 现在,让我们来看看如何在Consul中实际地实现配置的版本控制。Consul自己其实没有自带版本控制的功能,但我们可以耍点小聪明,用一些策略和工具来搞定这个需求。在这里,我们要说两种方法。第一种是用Consul的API和外部版本控制系统(比如Git)一起玩;第二种则是在Consul里面自己搞一套版本控制逻辑。 方法一:结合外部版本控制系统 首先,我们来看一看如何将Consul与Git这样的版本控制系统结合起来使用。这种做法主要是定期把Consul里的配置备份到Git仓库里,每次改动配置后,都会自动加个新版本。就像是给配置文件做了一个定时存档,而且每次修改都留个记录,方便追踪和管理。这样,我们就能拥有完整的配置历史记录,并且可以随时回滚到任何历史版本。 步骤如下: 1. 创建Git仓库 首先,在你的服务器上创建一个新的Git仓库,专门用于存放Consul的配置文件。 bash git init --bare /path/to/config-repo.git 2. 编写导出脚本 接下来,编写一个脚本,用于定期从Consul中导出配置文件并推送到Git仓库。这个脚本可以使用Consul的API来获取配置数据。 python import consul import os import subprocess 连接到Consul c = consul.Consul(host='127.0.0.1', port=8500) 获取所有KV对 index, data = c.kv.get('', recurse=True) 创建临时目录 temp_dir = '/tmp/consul-config' if not os.path.exists(temp_dir): os.makedirs(temp_dir) 将数据写入文件 for item in data: key = item['Key'] value = item['Value'].decode('utf-8') file_path = os.path.join(temp_dir, key) os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True) with open(file_path, 'w') as f: f.write(value) 提交到Git subprocess.run(['git', '-C', '/path/to/config-repo.git', 'add', '.']) subprocess.run(['git', '-C', '/path/to/config-repo.git', 'commit', '-m', 'Update config from Consul']) subprocess.run(['git', '-C', '/path/to/config-repo.git', 'push']) 3. 设置定时任务 最后,设置一个定时任务(例如使用cron),让它每隔一段时间执行上述脚本。 这种方法的优点在于它可以很好地集成现有的Git工作流程,并且提供了强大的版本控制功能。不过,需要注意的是,它可能需要额外的维护工作,尤其是在处理并发更新时。 方法二:在Consul内部实现版本控制 除了上述方法之外,我们还可以尝试在Consul内部通过自定义逻辑来实现版本控制。这个方法有点儿复杂,但好处是能让你更精准地掌控一切,而且还不用靠外界的那些系统帮忙。 基本思路是: - 使用Consul的KV存储作为主存储区,同时为每个配置项创建一个单独的版本记录。 - 每次更新配置时,不仅更新当前版本,还会保存一份新版本的历史记录。 - 可以通过Consul的查询功能来检索特定版本的配置。 下面是一个简化的Python示例,演示如何使用Consul的API来实现这种逻辑: python import consul import json c = consul.Consul() def update_config(key, new_value, version=None): 如果没有指定版本,则自动生成一个新版本号 if version is None: index, current_version = c.kv.get(key + '/version') version = int(current_version['Value']) + 1 更新当前版本 c.kv.put(key, json.dumps(new_value)) 保存版本记录 c.kv.put(f'{key}/version', str(version)) c.kv.put(f'{key}/history/{version}', json.dumps(new_value)) def get_config_version(key, version=None): if version is None: index, data = c.kv.get(key + '/version') version = int(data['Value']) return c.kv.get(f'{key}/history/{version}')[1]['Value'] 示例:更新配置 update_config('myapp/database', {'host': 'localhost', 'port': 5432}, version=1) 示例:获取特定版本的配置 print(get_config_version('myapp/database', version=1)) 这段代码展示了如何使用Consul的KV API来实现一个简单的版本控制系统。虽然这只是一个非常基础的实现,但它已经足以满足许多场景下的需求。 4. 总结与反思 通过上述两种方法,我们已经看到了如何在Consul中实现配置的版本控制。不管你是想用外部的版本控制系统来管配置,还是打算在Consul里面自己捣鼓一套方案,最重要的是搞清楚你们团队到底需要啥,然后挑个最适合你们的法子干就是了。 在这个过程中,我深刻体会到,技术的选择往往不是孤立的,它总是受到业务需求、团队技能等多种因素的影响。所以啊,在碰到这类问题的时候,咱们得保持个开放的心态,多尝试几种方法,这样才能找到那个最适合的解决之道。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或建议,请随时留言交流。我们一起学习,共同进步!
2024-11-17 16:10:02
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星辰大海
Logstash
...csearch:实时数据处理的黄金搭档 嘿,朋友们!今天我要带大家走进一个非常有趣的技术领域——Logstash与Elasticsearch的结合。这俩在大数据处理界可是响当当的角色,特别是在实时索引优化这块,简直绝了!想象一下,你正面对着一大堆日志数据,每天都得迅速搞定它们的分析和查找,这时候,Logstash加上Elasticsearch简直就是你的超级英雄搭档,简直不要太好用! 1.1 什么是Logstash? Logstash 是一个开源的数据收集引擎,它能够从多个来源采集数据,然后进行转换,最后输出到各种存储系统中。它的设计初衷就是用来处理日志和事件数据的,但其实它的能力远不止于此。这家伙挺能来事儿的,不仅能搞定各种输入插件——比如文件啊、网页数据啊、数据库啥的,还能用过滤插件整点儿花样,比如说正则表达式匹配或者修改字段之类的。最后,它还支持不少输出插件,比如往Elasticsearch或者Kafka里面扔数据,简直不要太方便!这种灵活性使得Logstash成为了处理复杂数据流的理想选择。 1.2 Elasticsearch:实时搜索与分析的利器 Elasticsearch 是一个基于Lucene构建的开源分布式搜索引擎,它提供了强大的全文搜索功能,同时也支持结构化搜索、数值搜索以及地理空间搜索等多种搜索类型。此外,Elasticsearch还拥有出色的实时分析能力,这得益于其独特的倒排索引机制。当你将数据导入Elasticsearch后,它会自动对数据进行索引,从而大大提高了查询速度。 2. 实时索引优化 让数据飞起来 现在我们已经了解了Logstash和Elasticsearch各自的特点,接下来就让我们看看如何通过它们来实现高效的实时索引优化吧! 2.1 数据采集与预处理 首先,我们需要利用Logstash从各种数据源采集数据。好嘞,咱们换个说法:比如说,我们要从服务器的日志里挖出点儿有用的东西,就像找宝藏一样,目标就是那些访问时间、用户ID和请求的网址这些信息。我们可以用Filebeat这个工具来读取日志文件,然后再用Grok这个插件来解析这些数据,让信息变得更清晰易懂。下面是一个具体的配置示例: yaml input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } } 这段配置告诉Logstash,从/var/log/nginx/access.log这个路径下的日志文件开始读取,并使用Grok插件中的COMBINEDAPACHELOG模式来解析每一行日志内容。这样子一来,原始的文本信息就被拆成了一个个有组织的小块儿,给接下来的处理铺平了道路,简直不要太方便! 2.2 高效索引策略 一旦数据被Logstash处理完毕,下一步就是将其导入Elasticsearch。为了确保索引操作尽可能高效,我们可以采取一些策略: - 批量处理:减少网络往返次数,提高吞吐量。 - 动态映射:允许Elasticsearch根据文档内容自动创建字段类型,简化索引管理。 - 分片与副本:合理设置分片数量和副本数量,平衡查询性能与集群稳定性。 下面是一个简单的Logstash输出配置示例,演示了如何将处理后的数据批量发送给Elasticsearch: yaml output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "_doc" user => "elastic" password => "changeme" manage_template => false template => "/path/to/template.json" template_name => "nginx-access" template_overwrite => true flush_size => 5000 idle_flush_time => 1 } } 在这段配置中,我们设置了批量大小为5000条记录,以及空闲时间阈值为1秒,这意味着当达到这两个条件之一时,Logstash就会将缓冲区内的数据一次性发送至Elasticsearch。此外,我还指定了自定义的索引模板,以便更好地控制字段映射规则。 3. 实战案例 打造高性能日志分析平台 好了,理论讲得差不多了,接下来让我们通过一个实际的例子来看看这一切是如何运作的吧! 假设你是一家电商网站的运维工程师,最近你们网站频繁出现访问异常的问题,客户投诉不断。为了找出问题根源,你需要对Nginx服务器的日志进行深入分析。幸运的是,你们已经部署了Logstash和Elasticsearch作为日志处理系统。 3.1 日志采集与预处理 首先,我们需要确保Logstash能够正确地从Nginx服务器上采集到所有相关的日志信息。根据上面说的设置,我们可以搞一个Logstash配置文件,用来从特定的日志文件里扒拉出重要的信息。嘿,为了让大家看日志的时候能更轻松明了,我们可以加点小技巧,比如说统计每个用户逛网站的频率,或者找出那些怪怪的访问模式啥的。这样一来,信息就一目了然啦! 3.2 索引优化与查询分析 接下来,我们将这些处理后的数据发送给Elasticsearch进行索引存储。有了合适的索引设置,就算同时来一大堆请求,我们的查询也能嗖嗖地快,不会拖泥带水的。比如说,在上面那个输出配置的例子里面,我们调高了批量处理的门槛,同时把空闲时间设得比较短,这样就能大大加快数据写入的速度啦! 一旦数据被成功索引,我们就可以利用Elasticsearch的强大查询功能来进行深度分析了。比如说,你可以写个DSL查询,找出最近一周内访问量最大的10个页面;或者,你还可以通过用户ID捞出某个用户的操作记录,看看能不能从中发现问题。 4. 结语 拥抱变化,不断探索 通过以上介绍,相信大家已经对如何使用Logstash与Elasticsearch实现高效的实时索引优化有了一个全面的认识。当然啦,技术这东西总是日新月异的,所以我们得保持一颗好奇的心,不停地学新技术,这样才能更好地迎接未来的各种挑战嘛! 希望这篇文章能对你有所帮助,如果你有任何疑问或建议,欢迎随时留言交流。让我们一起加油,共同成长!
2024-12-17 15:55:35
41
追梦人
Apache Solr
...其他微服务或者从远程数据库获取数据。Apache Solr,这个家伙简直就是搜索界的超级英雄!它在处理各种信息查找任务时,那叫一个稳如泰山,快如闪电,简直是让人心头一暖。你想象一下,在海量数据中快速找到你需要的信息,那种感觉就像在迷宫中找到了出口,又或者是在茫茫人海中找到了失散多年的好友。这就是Apache Solr的魅力所在,它的性能和稳定性,就像是你的私人保镖,无论你面对多复杂的搜索挑战,都能给你最坚实的后盾。哎呀,你猜怎么着?要是咱们的网络慢了、断了或者提供的服务不给力了,那可就糟糕了。这种时候,咱们的Solr系统啊,可能就会变得特别吃力,运行起来就不那么顺畅了。就像是咱们在做一件大事儿,结果突然停电了,那事儿肯定就办不成啦!所以啊,保持网络稳定和外部服务正常运行,对咱们的Solr来说,真的超级重要!嘿,兄弟!你听说了吗?这篇文章可不是普通的报告,它可是要深入地挖一挖这个问题的根源,然后给你支点招儿,让你在面对网络连接的烦恼时,Solr这个大神级别的搜索神器,能发挥出它的最佳状态!想象一下,当你在茫茫信息海洋中寻找那根救命稻草时,Solr就像你的私人导航,带你直达目的地。但是,有时候,这艘船可能会遭遇颠簸的海浪——网络连接问题。别担心,这篇文章就是你的救生圈和指南针,告诉你如何调整Solr的设置,让它在波涛汹涌的网络环境中依然航行自如。所以,准备好,让我们一起探索如何优化Solr在网络挑战中的表现吧! 一、理解问题根源 在讨论解决方案之前,首先需要理解外部服务依赖导致的问题。哎呀,你知道不?咱们用的那个Solr啊,它查询东西的速度啊,有时候得看外部服务的脸色。如果外部服务反应慢或者干脆不给力,那Solr就得跟着慢慢腾腾,甚至有时候都查不到结果,让人急得像热锅上的蚂蚁。这可真是个头疼的问题呢!这不仅影响了用户体验,也可能导致Solr服务本身的负载增加,进一步加剧问题。 二、案例分析 使用Solr查询外部数据源 为了更好地理解这个问题,我们可以创建一个简单的案例。想象一下,我们有个叫Solr的小工具,专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是,它不是个孤军奋战的英雄,还需要借助外面的朋友——那个外部API,来给我们多提供一些额外的线索和细节,就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样,当我们用Solr搜索的时候,就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程: python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中,fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据,如果请求失败或API不可用,那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时,这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务,可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据,可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时,可以回退使用缓存数据,直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑,当第一次请求失败后,可以设置一定的时间间隔后再次尝试,直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略,我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而,重要的是要持续监控系统的运行状况,并根据实际情况调整优化措施。嘿,你听说了吗?科技这玩意儿啊,那可是越来越牛了!你看,现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊,说不定能搞出个既高效又结实的办法,帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的,对吧?哎呀,兄弟!构建一个稳定又跑得快的搜索系统,那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的,这些服务就像是你家里的电器,得选对了,用好了,整个家才能舒舒服服的。所以啊,咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的,它们之间怎么配合,还有万一出了点小状况,咱们能不能快速应对。这样,咱们的搜索系统才能稳如泰山,嗖嗖地飞快,用户一搜就满意,那才叫真本事呢! --- 请注意,以上代码示例是基于Python和相关库编写的,实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。
2024-09-21 16:30:17
39
风轻云淡
JSON
...的Web开发领域中,JSON作为一种轻量级的数据交换格式,其重要性不言而喻。随着前后端分离架构的普及和API经济的发展,JSON不仅在PHP中,更是在JavaScript、Python、Java等多种编程语言中被广泛应用。例如,在Node.js环境中,JSON与JavaScript无缝对接,极大地简化了数据处理流程。 近期,PHP社区发布了新版本PHP 8.1,对JSON支持进行了进一步优化,引入了新的函数json_serialize以增强序列化功能,并改进了json_decode错误处理机制,使开发者能够更准确地捕获并解决JSON解析问题。同时,PHP官方文档也提供了更多关于如何安全、高效地处理JSON数据的最佳实践指南。 此外,随着RESTful API设计规范的推广,JSON Schema作为一种用于描述JSON数据结构的标准格式,正在逐步成为主流。它允许开发者为JSON数据定义严格的模式约束,从而确保在数据传输过程中满足预设规则,减少因数据格式错误导致的问题。 因此,对于PHP开发者而言,除了掌握基础的JSON编码解码操作之外,了解并紧跟相关领域的最新动态和技术发展,如PHP 8.1对JSON处理的改进以及JSON Schema的应用,无疑将有助于提升开发效率和代码质量,更好地适应现代Web开发的需求。
2023-01-18 13:53:09
461
算法侠
Python
Python , Python是一种高级、解释型、交互式和面向对象的脚本编程语言。在本文中,Python因其简洁清晰的语法、丰富的标准库以及强大的第三方库支持,被广泛应用于数据分析、人工智能及网络爬虫等领域,并且展示了其在数学计算方面的强大功能,如通过简单易懂的代码实现对一个数的个位、十位和百位等数位进行快速提取。 数据分析 , 数据分析是利用统计学和计算机科学技术对大量数据进行清洗、转换、探索性研究以及模型构建的过程,旨在揭示隐藏在数据中的信息,提供决策支持。在本文的语境下,Python作为实现数据分析的重要工具之一,能够借助内置函数或第三方库(如Pandas)高效处理和解析数据,包括但不限于数值分段、计算和转换等操作。 网络爬虫 , 网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序,它通过模拟人类浏览器的行为,按照一定的规则自动遍历互联网上的信息资源,从而抓取并存储所需的数据。在网络爬虫技术的应用场景中,Python因其灵活、高效的特性,常被用来编写爬虫脚本以批量收集网络数据。文中提及Python的数学运算能力也能帮助开发者在抓取数据后对数字信息进行实时处理和格式转换,满足特定业务需求。
2023-04-20 12:09:22
42
软件工程师
MySQL
...L是一种开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于Web应用开发中,尤其在LAMP(Linux、Apache、MySQL、PHP/Perl/Python)架构中扮演核心角色。用户可以使用SQL语言对MySQL进行数据查询、更新、管理和控制。在本文中,MySQL是被检测和安装的目标程序,用于满足用户在工作中处理和存储数据的需求。 sudo apt-get , 这是基于Debian和Ubuntu等Linux操作系统的包管理器命令,用于自动从软件仓库获取、安装、升级或卸载软件包及其依赖项。在本文语境下,当需要在Ubuntu系统上安装MySQL时,用户会运行\ sudo apt-get update\ 来更新软件源列表信息,接着执行\ sudo apt-get install mysql-server\ 命令以下载并安装MySQL服务器。 Windows命令提示符/终端 , Windows命令提示符(对于Windows操作系统)和终端(对于macOS和Linux操作系统)是操作系统提供的命令行界面工具,允许用户通过输入文本指令与系统交互,执行各种任务,包括文件管理、系统配置以及软件安装与管理等。在本文中,用户需在命令提示符或终端中输入特定命令来检测MySQL是否已安装,以及在必要时安装MySQL。
2023-02-06 16:45:27
103
程序媛
MySQL
...L是一个开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),广泛应用于互联网行业,尤其在Web应用中作为数据存储后端。在Linux系统环境中,MySQL可以被安装并运行于服务器上,用于存储、管理和检索各种结构化数据,并支持多用户同时访问以及高级的SQL查询功能。 套接字路径(如/var/run/mysqld/mysqld.sock) , 在计算机网络编程中,套接字是一种进程间通信机制,允许不同进程之间进行双向数据传输。在MySQL的上下文中,套接字路径通常指的是MySQL服务监听客户端连接的本地文件路径,MySQL服务器通过这个套接字文件与其他应用程序(如PHP、Python等)建立本地连接,而非通过TCP/IP端口进行远程连接。 find命令 , find命令是Linux及类Unix操作系统中的一个强大实用程序,用于在指定目录下查找满足特定条件的文件或目录。在文章中提到的场景中,find ./ -name mysqld这条命令是在/usr/bin目录及其子目录下搜索名为\ mysqld\ 的文件,以便确定MySQL服务器二进制文件的确切路径。该命令根据用户提供的条件来遍历文件系统树,返回符合条件的文件或目录的完整路径名,从而帮助用户找到MySQL的安装路径。
2023-12-31 14:25:35
112
软件工程师
MySQL
...的更新,提供了更快的数据处理速度、增强的安全性以及改进的JSON支持等功能,这对于开发者来说是一个提高数据库性能和安全性的绝佳机会(来源:MySQL官方博客)。此外,随着云服务的发展,各大云平台如AWS、Azure和阿里云等均提供便捷的MySQL实例部署和管理方案,让开发者无需在本地安装即可进行开发和测试工作。 对于Python开发者而言,除了pymysql之外,还有其他第三方库如SQLAlchemy和Django ORM等能够更高效地与MySQL数据库进行交互,实现复杂查询操作和对象关系映射功能。同时,为了提升数据库设计与优化能力,建议深入阅读《MySQL高性能优化》等相关书籍,学习索引原理、查询优化策略以及事务与锁机制等高级主题,从而更好地利用MySQL构建高效稳定的系统架构。 另外,在实际开发过程中,MySQL集群和高可用性解决方案也是值得研究的方向,例如使用MySQL Group Replication或Percona XtraDB Cluster实现实时同步和故障切换,确保数据服务的连续性和可靠性。持续关注MySQL社区、官方文档和技术博客,将有助于紧跟技术潮流,不断提升自身数据库开发与管理能力。
2023-04-24 15:12:40
49
电脑达人
JSON
JSON , JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript的一个子集,采用完全独立于语言的文本格式来存储和传输数据。在文中,JSON被广泛应用于前端与后端的数据交互以及API接口的数据格式定义中,其数据结构清晰、易于阅读和编写,并且可以方便地被JavaScript和其他多种编程语言解析和生成。 递归 , 在计算机科学中,递归是一种解决问题的方法,它在函数内部调用自身以解决规模更小的相同问题,直至达到基本情况(基础条件)为止。在本文的上下文中,递归用于遍历并清空JSON对象中的所有value,当遇到嵌套的对象时,函数会继续调用自身处理该嵌套对象的属性,直至所有的value都被清空或遇到非对象类型的value为止。 JSON Schema , 一种用于描述和验证JSON文档结构和内容的标准格式,类似于数据库模式或者XML模式。在实际开发过程中,开发者可以通过预先定义JSON Schema来确保接收或发送的数据符合预期的结构和约束,从而提高数据质量,减少因数据格式错误引发的问题。虽然文章正文未直接提到JSON Schema,但在讨论JSON数据处理的相关实践与最新动态时,它是经常被提及的一种重要工具,尤其在保证JSON数据的有效性和安全性方面具有重要作用。
2023-10-16 19:41:44
522
码农
MySQL
JSON数据类型 , JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它允许数据以键值对的形式存储,易于人阅读和编写,同时也方便机器解析和生成。在MySQL 8.0中,对JSON数据类型的支持使得处理结构化和非结构化数据变得更加容易,开发者可以创建和查询包含复杂嵌套结构的数据,这在API接口和数据分析领域尤其有用。 分区功能 , 数据库分区是一种数据库管理系统的技术,它将大表拆分成多个小表,每个小表存储部分数据,这样可以提高查询性能,特别是当数据量巨大时。在MySQL中,分区有助于减少单个查询所需扫描的数据量,加快查询速度,特别是在进行范围查询或按时间戳分区时效果显著,有利于大型分布式环境的管理。 多因素认证(MFA) , MFA (Multi-Factor Authentication) 是一种身份验证方法,需要用户提供两个或以上的验证因素,通常包括密码、生物特征(如指纹或面部识别)以及一次性代码(如短信验证码)。在MySQL 8.0中,MFA的引入增强了数据库的安全性,确保只有授权的用户才能访问,即使他们知道密码,没有第二个验证因素也无法登录,从而降低了被攻击的风险。
2024-05-08 15:31:53
111
程序媛
MySQL
...窗口函数支持更全面、JSON功能增强以及默认事务隔离级别的变更等。这对于开发者而言意味着更强大的数据处理能力和更丰富的开发选项。 另外,随着云服务的普及,各大云服务商如AWS、阿里云、腾讯云等均提供MySQL数据库托管服务,用户无需在本地安装,即可轻松部署和管理MySQL实例,极大地降低了运维难度和成本。例如,AWS RDS MySQL提供了自动备份、故障切换、读副本等功能,帮助企业实现数据库的高可用与扩展性。 此外,对于MySQL的学习者来说,社区资源与教程也不断推陈出新。诸如“MySQL 8.0从入门到精通”、“实战MySQL:高性能SQL优化、架构及集群”的在线课程和书籍,帮助初学者快速上手,并为有经验的开发者深入解析MySQL的内核机制和最佳实践。 综上所述,在MySQL的实际应用中,不仅应关注其安装配置,更要紧贴技术发展趋势,掌握最新的产品特性以提升数据库系统的性能与安全性,并结合云服务优势进行高效便捷的数据库管理与维护。同时,持续学习和跟进MySQL相关的教育资源,有助于不断提升自身技术水平,适应日益复杂多变的应用场景需求。
2023-09-19 12:58:09
133
算法侠
MySQL
在深入了解了如何使用Python和Java等编程语言读取MySQL数据库后,我们可以进一步关注MySQL在现代技术环境下的最新发展动态与应用实践。近日,随着MySQL 8.0版本的不断更新迭代,其性能、安全性及兼容性等方面均得到了显著提升,尤其在云原生环境下支持更高效的数据处理能力。 例如,AWS近期宣布对其Amazon RDS for MySQL服务进行升级,全面支持MySQL 8.0版本,用户可以利用其增强的窗口函数、JSON功能以及安全审计特性来构建更为复杂且安全的企业级应用。此外,Google Cloud也发布了关于优化MySQL在GCP(Google Cloud Platform)上的最佳实践指南,强调了如何结合Cloud SQL与缓存技术如Memcached或Redis,以实现数据的快速读取与响应。 与此同时,对于大数据场景下的MySQL应用,业界正积极探索将其与Apache Spark、Hadoop等大数据框架深度整合的可能性,通过建立高效的数据管道,实现SQL查询与大数据分析任务的无缝对接。这种趋势使得MySQL不仅局限于在线交易处理(OLTP),也开始在在线分析处理(OLAP)领域展现潜力。 综上所述,MySQL作为关系型数据库的重要代表,在面对云计算、大数据等新兴技术挑战时,持续演进并展现出强大的适应力。深入研究MySQL的新特性及其在不同技术栈中的集成应用,将有助于开发者更好地应对实际业务需求,提升系统性能与稳定性。
2024-02-28 15:31:14
130
逻辑鬼才
站内搜索
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知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
date +%Y-%m-%d - 获取当前日期(YYYY-MM
-DD格式)。
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