前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[resolve函数在Promise中的作...]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
Kafka
...费偏移量在背后发挥的作用,记录并确保每次都能接上茬儿继续“消费”。 然而,在某些情况下,我们可能无法设置Kafka客户端的消费偏移量。比如,当我们新建一个消费者实例的时候,如果没有特意告诉它消费的起始位置,那么这个新家伙就会默认从最开始的消息开始“狂吃”,而不是接着上次停下的地方继续“开动”。 三、解决方法 那么,如何解决这个问题呢?我们可以采取以下几种方法: 3.1 使用自动重置策略 Apache Kafka提供了一种名为"earliest"的自动重置策略。当你在建立一个新的消费者实例时,假如你把"earliest"设置为auto.offset.reset参数的值,那么这个新来的消费者就会像个怀旧的小书虫,从消息队列的最开始,也就是最早的消息开始,逐条“啃食”消费起来。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "myGroup"); props.put("auto.offset.reset", "earliest"); Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); 3.2 手动设置消费偏移量 除了使用自动重置策略外,我们还可以手动设置消费偏移量。当你用consumer.assign()这个方法给消费者分配好分区之后,你就可以玩点小花样了。想让消费者的读取位置回到最开始?那就请出consumer.seekToBeginning()这个大招,一键直达分区的起始位置;如果想让它直接蹦到末尾瞧瞧,那就使出consumer.seekToEnd()这招绝技,瞬间就能跳转到分区的终点位置。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "myGroup"); Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); // 分配分区并移动到起始位置 Map assignment = new HashMap<>(); assignment.put(new TopicPartition("test-topic", 0), null); consumer.assign(assignment.keySet()); consumer.seekToBeginning(assignment.keySet()); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } 3.3 使用已存在的消费者组 如果我们有一个已存在的消费者组,我们可以加入该组并使用它的消费偏移量。这样,即使我们创建了一个新的消费者实例,它也会从已有的消费偏移量开始消费。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "myGroup"); Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("test-topic")); 四、结论 总的来说,无法设置Kafka客户端的消费偏移量通常是因为我们没有正确地配置auto.offset.reset参数或者我们正在创建一个新的消费者实例而没有手动指定消费偏移量。通过以上的方法,我们可以有效地解决这一问题。不过,在实际操作的时候,咱们也得留心一些隐藏的风险。比如说,手动调整消费偏移量这事儿要是搞不好,可能会让数据莫名其妙地消失不见。所以,咱们得根据实际情况,精明地选择最合适的消费偏移量策略,可不能马虎大意!
2023-02-10 16:51:36
452
落叶归根-t
HessianRPC
...的另一个程序的过程或函数,就像调用本地过程一样。文中提到的Hessian就是一个基于HTTP协议的RPC框架,使得Java对象可以在不同的服务间高效地进行远程方法调用。 负载均衡 , 负载均衡是一种计算机技术,用于在多台服务器之间分配网络流量和工作任务,以防止任何单一服务器过载,并确保整体系统的稳定性和响应速度。在本文上下文中,通过与Hessian配合使用,负载均衡器(如Nginx、HAProxy等)可以根据预设策略将客户端请求分发到后端服务集群的不同节点上执行。 服务网格(Service Mesh) , 服务网格是一种专门针对微服务应用设计的基础设施层解决方案,它专注于处理服务间的通信问题,包括服务发现、负载均衡、熔断、重试、认证授权、监控追踪等功能。在实际场景中,虽然文章未直接提及服务网格,但在讨论现代分布式系统架构时,服务网格作为一种新兴技术可以无缝集成并增强Hessian等RPC框架的功能,实现更高级别的服务间通信管理和控制。
2023-10-10 19:31:35
465
冬日暖阳
转载文章
...ggplot2的各种函数,可以轻松实现数据的分层映射、坐标变换以及主题定制等操作,包括标题换行等高级功能。 数据挖掘 , 数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程,涉及机器学习、统计学以及数据库系统等多个领域。在R语言中,用户可以通过一系列内置函数和扩展包(如tidyverse、caret等)进行数据预处理、探索性数据分析、模型构建和评估等工作,从而揭示隐藏在数据背后的模式、规律和关联,为决策制定提供科学依据。 S语言 , S语言是由贝尔实验室开发的一种专门用于统计分析和图形展示的编程语言,对R语言的发展产生了重要影响。R语言继承了S语言许多强大的统计计算和图形生成功能,并在此基础上进行了扩展和改进,使其成为了一个开源且活跃的统计编程环境,吸引了全球众多统计学家和数据科学家使用。
2023-12-27 23:03:39
107
转载
Gradle
...是起着不可或缺的关键作用。本文将深入探讨Gradle如何助力实现高效的持续集成流程,并结合实例进行详细说明。 2. Gradle简介 Gradle是一款基于Groovy或Kotlin DSL的开源构建工具,其灵活性与可扩展性深受开发者喜爱。你知道吗,跟那些老派的Maven和Ant不太一样,Gradle这个小家伙玩得更溜。它支持声明式和命令式混合编程模型,这就意味着你可以用一种既简单又强大的方式来编写构建脚本,就像魔法一样,让你轻松实现各种构建需求。这种特性让Gradle在应对复杂的项目构建难题,管理各种乱七八糟的依赖关系,以及处理多个项目同步构建时,简直就像个超能英雄,表现出色得不得了!尤其在持续集成这种高要求的环境下,它更是能够大显身手,发挥出令人惊艳的作用。 3. Gradle在持续集成中的关键作用 - 自动化构建:Gradle允许我们定义清晰、模块化的构建逻辑,包括编译、打包、测试等任务。例如: groovy task buildProject(type: Copy) { from 'src/main' into 'build/dist' include '/.java' doLast { println '项目已成功构建!' } } 上述代码定义了一个buildProject任务,用于从源码目录复制Java文件到构建输出目录。 - 依赖管理:Gradle拥有先进的依赖管理机制,能自动下载并解析项目所需的库文件,这对于持续集成中的频繁构建至关重要。例如: groovy dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web:2.5.4' testImplementation 'junit:junit:4.13.2' } 这段代码声明了项目的运行时依赖以及测试依赖。 - 多项目构建:对于大型项目,Gradle支持多项目构建,可以轻松应对复杂的模块化结构,便于在持续集成环境下按需构建和测试各个模块。 4. Gradle与CI服务器集成 在实际的持续集成流程中,Gradle常与Jenkins、Travis CI、CircleCI等CI服务器无缝集成。比如在Jenkins中,我们可以配置一个Job来执行Gradle的特定构建任务: bash Jenkins Job 配置示例 Invoke Gradle script: gradle clean build 当代码提交后,Jenkins会自动触发此Job,执行Gradle命令完成项目的清理、编译、测试等一系列构建过程。 5. 结论与思考 Gradle凭借其强大的构建能力和出色的灵活性,在持续集成实践中展现出显著优势。无论是把构建流程化繁为简,让依赖管理变得更溜,还是能同时hold住多个项目的构建,都实实在在地让持续集成工作跑得更欢、掌控起来更有底气。随着项目越做越大,复杂度越来越高,要想玩转持续集成,Gradle这门手艺可就得成为每位开发者包包里的必备神器了。理解它,掌握它,就像解锁了一个开发新大陆,让你在构建和部署的道路上走得更稳更快。不过呢,咱们也得把注意力转到提升构建速度、优化缓存策略这些点上,这样才能让持续集成的效果和效率更上一层楼。毕竟,让Gradle在CI中“跑得更快”,才能更好地赋能我们的软件开发生命周期。
2023-07-06 14:28:07
439
人生如戏
Java
...和技术。 例如,随着函数式编程范式的普及,Java 8及以上版本引入了Stream API,它可以高效且简洁地处理数组和其他集合类型的元素关系操作。使用Stream API,我们能够以声明式而非命令式的方式来计算数组相邻元素的差值,不仅代码更加优雅,而且能更好地利用现代多核处理器进行并行计算,提升性能。 此外,对于动态数组或列表,如ArrayList,其大小可变的特性要求我们在处理相邻元素时考虑更多的边界条件和并发安全问题。Java提供了Collections类的多个静态方法以及List接口的迭代器,可以帮助开发者在处理这些复杂情况时游刃有余。 同时,对于大型数据集或分布式环境下的数组处理,可以借助大数据处理框架,如Apache Spark,它支持在集群上进行高效的数组运算,包括相邻元素间的各种数学操作。 因此,理解并掌握数组遍历、元素关系处理的基础知识是必要的,但与时俱进,了解和应用最新的编程技术和工具,则能使我们在解决实际问题时达到事半功倍的效果,这也是编程实践的魅力所在。
2023-04-27 15:44:01
339
清风徐来_
ReactJS
...够实现动态样式生成、作用域隔离以及更好的组件化样式管理。例如,Material-UI和Ant Design等第三方库就支持CSS-in-JS,开发者可以直接在JSX组件内定义或引用样式对象,从而更方便地将样式与React组件逻辑紧密结合。 API文档 , API(Application Programming Interface)文档是描述软件组件如何交互的指南,对于第三方UI库和组件库而言,API文档详细列举了库中各个组件的功能、属性、方法、事件及其使用方式。通过阅读和理解这些API文档,开发者可以准确掌握如何正确配置和调用组件,以满足项目需求并实现预期的界面效果和交互行为。 响应式设计 , 响应式设计是一种让网站或应用程序能根据用户所使用的设备环境(如屏幕尺寸、平台和方向)进行灵活调整布局、图片大小、导航菜单等形式的技术手段。在选择第三方UI库时,如果项目需要兼容不同终端设备,就需要考虑该库是否提供内置的响应式设计支持,确保开发出的应用程序能在桌面、平板和手机等多种设备上呈现良好用户体验。
2023-06-02 19:06:20
143
风轻云淡-t
转载文章
...6.38 互斥锁主要函数: //创建互斥锁 DEFINE_MUTEX(mutexname); //加锁,如果加锁不成功,会阻塞当前进程 void mutex_lock(struct mutex lock); //解锁 void mutex_unlock(struct mutex lock); //尝试加锁,会立即返回,不会阻塞进程 int mutex_trylock(struct mutex lock); 测试代码: include include include //include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include define DEVICE_NAME "led_driver" define T_MAJORS700 static struct cdev fun_cdev; static dev_t dev; static struct class led_class; //初始化互斥锁 static DEFINE_MUTEX(sem); //功能:初始化IO static void init_led(void) { unsigned temp; //GPK4-7设置为输出 temp = readl(S3C64XX_GPKCON); temp &= ~((0xf << 4) | (0xf << 5) | (0xf << 6) | (0xf<< 7)); temp |= (1 << 16) | (1 << 20) | (1 << 24) | (1 << 28); writel(temp, S3C64XX_GPKCON); } //功能:ioctl操作函数 //返回值:成功返回0 static long led_driver_ioctl(struct file filp, unsigned int cmd, unsigned long arg) { unsigned int temp = 0; //unsigned long t = 0; wait_queue_head_t wait; //加锁 mutex_lock(&sem); temp = readl(S3C64XX_GPKDAT); if (cmd == 0) { temp &= ~(1 << (arg + 3)); } else { temp |= 1 << (arg + 3); } //等待2S //t = jiffies; //while (time_after(jiffies,t + 2 HZ) != 1); init_waitqueue_head(&wait); sleep_on_timeout(&wait,2 HZ); writel(temp,S3C64XX_GPKDAT); printk (DEVICE_NAME"\tjdh:led_driver cmd=%d arg=%d jiffies = %d\n",cmd,arg,jiffies); //解锁 mutex_unlock(&sem); return 0; } static struct file_operations io_dev_fops = { .owner = THIS_MODULE, .unlocked_ioctl = led_driver_ioctl, }; static int __init dev_init(void) { int ret; unsigned temp; init_led(); dev = MKDEV(T_MAJORS,0); cdev_init(&fun_cdev,&io_dev_fops); ret = register_chrdev_region(dev,1,DEVICE_NAME); if (ret < 0) return 0; ret = cdev_add(&fun_cdev,dev,1); if (ret < 0) return 0; printk (DEVICE_NAME"\tjdh:led_driver initialized!!\n"); led_class = class_create(THIS_MODULE, "led_class1"); if (IS_ERR(led_class)) { printk(KERN_INFO "create class error\n"); return -1; } device_create(led_class, NULL, dev, NULL, "led_driver"); return ret; } static void __exit dev_exit(void) { unregister_chrdev_region(dev,1); device_destroy(led_class, dev); class_destroy(led_class); } module_init(dev_init); module_exit(dev_exit); MODULE_LICENSE("GPL"); MODULE_AUTHOR("JDH"); 测试 用http://blog.csdn.net/jdh99/article/details/7178741中的测试程序进行测试: 开启两个程序,同时打开,双进程同时操作LED 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_28689729/article/details/116923091。 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。
2023-11-06 08:31:17
58
转载
Beego
...是,我们的数据库查询函数可能会返回一个错误。如果碰到这种情况,咱们就得给用户返回一个500状态码了,同时别忘了告诉他们具体出了什么差错。 六、总结 总的来说,解决URLroutingparametermismatch的问题并不难,只需要我们仔细检查我们的URL和方法,并根据需要进行修改即可。然而,这个过程可能会有些繁琐,因为它涉及到许多细节。不过,只要我们坚持下去,最终肯定能成功解决问题。记住啊,编程这玩意儿就像一场永不停歇的学习升级打怪之旅,只有亲自上手实战操练,才能真正把这项技能玩得溜起来,把它变成咱的拿手好戏。
2023-10-21 23:31:23
277
半夏微凉-t
Go-Spring
PHP
...rror_log()函数。 3. 使用第三方库 对于一些常见的问题,可以考虑使用第三方库来解决。比如,在发送HTTP请求的时候,咱们可以选择一些像cURL这样的第三方工具库,这些小帮手往往会对收到的HTTP响应进行超级严格的检查和精心处理。 五、结论 总的来说,HTTP响应状态码是服务器与客户端之间通信的重要组成部分。明白HTTP响应状态码的含义,就如同拥有了一个超级实用的小工具,它能帮我们在调试和优化应用程序时,更加得心应手,让程序运行更加顺畅。无论是碰到HTTP响应状态码出错,还是发现情况对不上号,我们都有好几种实打实的解决办法可以灵活应对,任君挑选。希望通过这篇接地气的文章,你能像剥洋葱一样一层层深入理解这个问题,然后在实际开发的战场上,无论遇到啥挑战都能挥洒自如,灵活应对。
2023-01-24 18:55:06
75
岁月静好-t
Spark
...键值对,按照一个哈希函数算出来的结果,给分门别类地安排到不同的分区里去。例如: scala val data = Array(("key1", 1), ("key2", 2), ("key3", 3)) val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data).partitionBy(2, new HashPartitioner(2)) 在这个例子中,我们将数据集划分为2个分区,HashPartitioner(2)表示我们将利用一个取模为2的哈希函数来确定键值对应被分配到哪个分区。 三、自定义Partitioner实现 然而,当我们需要更精细地控制数据分布或者基于某种特定逻辑进行分区时,就需要实现自定义Partitioner。以下是一个简单的自定义Partitioner示例,该Partitioner将根据整数值将其对应的键值对均匀地分布在3个分区中: scala class CustomPartitioner extends Partitioner { override def numPartitions: Int = 3 override def getPartition(key: Any): Int = { key match { case _: Int => (key.toInt % numPartitions) // 假设key是个整数,取余操作确保均匀分布 case _ => throw new IllegalArgumentException(s"Key must be an integer for CustomPartitioner") } } override def isGlobalPartition(index: Int): Boolean = false } val customData = Array((1, "value1"), (2, "value2"), (3, "value3"), (4, "value4")) val customRdd = spark.sparkContext.parallelize(customData).partitionBy(3, new CustomPartitioner) 四、应用与优化 自定义Partitioner的应用场景非常广泛。比如,当我们做关联查询这事儿的时候,就像两个大表格要相互配对找信息一样,如果找到这两表格在某一列上有紧密的联系,那咱们就可以利用这个“共同点”来定制分区方案。这样一来,关联查询就像分成了很多小任务,在特定的机器上并行处理,大大加快了配对的速度,提升整体性能。 此外,还可以根据业务需求动态调整分区数量。当数据量蹭蹭往上涨的时候,咱们可以灵活调整Partitioner这个家伙的numPartitions属性,让它帮忙重新分配一下数据,确保所有任务都能“雨露均沾”,避免出现谁干得多、谁干得少的情况,保持大家的工作量均衡。 五、结论 总之,理解和掌握Spark中的Partitioner设计模式是高效利用Spark的重要环节。自定义Partitioner这个功能,那可是超级灵活的家伙,它让我们能够根据实际场景的需要,亲手安排数据分布,确保每个数据都落脚到最合适的位置。这样一来,不仅能让处理速度嗖嗖提升,还能让任务表现得更加出色,就像给机器装上了智能导航,让数据处理的旅程更加高效顺畅。希望通过这篇接地气的文章,您能像老司机一样熟练掌握Spark的Partitioner功能,从而更上一层楼,把Spark在大数据处理领域的威力发挥得淋漓尽致。
2024-02-26 11:01:20
71
春暖花开-t
Etcd
...在分布式系统中的重要作用,还对不同场景下可能出现的快照损坏、丢失等问题给出了理论支撑及解决思路,有助于读者深化对Etcd快照机制的理解,从而在实践中更好地规避风险并提高系统的健壮性。
2023-07-24 14:09:40
778
月下独酌
转载文章
...造领域发挥日益重要的作用。例如,某知名汽车制造企业就采用Basler系列摄像机结合自定义软件,实时监测产线关键环节的质量问题,并通过AI算法进行缺陷检测,大大提高了生产效率和产品质量。 同时,随着5G技术的广泛应用,未来网络摄像机将在低延迟、高带宽的无线环境下展现出更大的潜力。目前,全球范围内已有多家企业开始研发基于5G技术的智能网络摄像机解决方案,旨在打造全连接、云化的监控与分析平台,为智慧城市、智慧交通等领域提供更多可能。 综上所述,无论是从软件开发层面优化IP配置与参数调整,还是探索摄像机在不同应用场景下的整合与创新,网络摄像机的实用价值和发展空间正不断被拓宽。持续关注这一领域的技术进步与实践案例,将有助于我们更好地适应并引领这个万物互联的时代潮流。
2023-09-02 09:33:05
581
转载
Tornado
...这些事件,相应的回调函数将被调用以处理该事件,从而实现异步操作,提升系统并发处理能力。 RESTful API , REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,RESTful API则是基于此风格设计的应用程序接口。它利用HTTP协议的各个方法(如GET、POST、PUT、DELETE等)对应不同的资源操作,使API易于理解、使用和扩展。在本文中提到,Tornado可以用来开发高性能的RESTful API服务,这意味着开发者可以通过Tornado构建一套符合REST原则的Web服务,让其他应用程序通过HTTP请求获取、修改资源信息,实现不同系统间的无缝集成与交互。
2023-05-22 20:08:41
62
彩虹之上-t
Gradle
...Failed to resolve: com.example:library:1.0.0 这通常是因为你的项目依赖的库版本不存在,或者网络问题导致的。哥们儿,看看你的build.gradle里引用的那些库对不对头,就像淘宝搜商品一样,得确保那些库都能在网上畅通无阻地找到! 2. Gradle版本冲突 groovy A problem occurred evaluating project ':app'. All com.android.support dependencies must use the Android Plugin for Gradle v7.0.0 or higher. 这表示你的项目中还存在com.android.support库,需要更新为Android Gradle插件的最新版本。 3. 编译错误 groovy Error:(1, 13) Gradle DSL method not found: 'implementation' 这是因为你使用的Gradle版本不支持implementation关键字,你需要升级到至少2.0及以上版本。 四、解决策略 1. 查阅文档 当遇到问题时,首先查阅官方文档(https://gradle.org/docs/)或StackOverflow等社区,可能会找到现成的答案。 2. 逐步调试 分析错误信息,一步步排查,如查看构建脚本、查找依赖、确认环境变量等。 3. 使用Gradle Wrapper 如果是网络问题,尝试创建Gradle Wrapper,这样你的开发环境就包含了Gradle,避免了因网络不稳定带来的问题。 4. 更新插件 对于插件版本过旧导致的问题,及时更新相关插件,确保与项目的兼容性。 五、结语 Gradle构建报错并不意味着绝望,反而是一次学习和成长的机会。你知道吗,要想真正摸清Gradle这家伙的脾气,就得先跟那些小错误打打交道,这样咱们的功力就能越来越深厚!记住,每一个挑战都是通往更强大开发者的阶梯。愿你在Gradle的世界里越走越远,构建出更加出色的项目!
2024-04-27 13:43:16
434
清风徐来_
MySQL
...著提升,特别是对窗口函数的支持更加全面,为数据分析和处理提供了更强大的功能。 同时,随着云原生技术和容器化部署的普及,MySQL也在持续优化其在 Kubernetes 等云环境中的运行表现,比如支持Operator模式进行自动化运维管理,以及通过InnoDB Cluster实现高可用和分布式部署,大大提升了数据库服务的稳定性和弹性。 此外,对于MySQL数据库的安全问题,业界也给予了高度重视。最近有安全团队发布报告,强调了定期更新补丁、合理配置权限、使用SSL加密连接等措施的重要性,以防范潜在的数据泄露和攻击风险。 因此,深入学习MySQL不仅限于安装和基本操作,还需要紧跟其发展步伐,掌握新版本特性,理解并应用最新的部署与管理策略,以及严格执行数据库安全最佳实践,才能确保数据库系统高效稳定运行,满足日益复杂的应用场景需求。
2023-06-26 18:05:53
32
风轻云淡_t
Element-UI
...态地生成样式,并将其作用域限定在特定组件内部,从而避免全局样式的覆盖和冲突问题。
2023-12-10 16:00:20
389
诗和远方
转载文章
...、单例服务以及可执行函数返回的服务实例。 Single Page Application (SPA) , Single Page Application是指一种Web应用程序开发模式,用户在一个网页加载后不再需要刷新整个页面即可与服务器进行交互获取数据更新界面内容。在AngularJS Routing and Templating一文中提到的SPA技术,允许开发者通过路由(Routing)功能实现在单一网页内按需加载不同的视图模板,从而构建出类似桌面应用般的流畅用户体验。 OAuth , OAuth是一个开放标准授权协议,允许第三方应用在用户的授权下访问其存储在另外一方服务提供商的数据,而无需暴露用户的账号密码。在\ How to Implement Safe Sign-In via OAuth\ 这篇文章中,OAuth作为安全登录机制被应用于AngularJS应用中,使得用户可以安全地通过社交账号或其他身份验证服务提供商进行登录认证。 $http Interceptor , 在AngularJS中,$http Interceptor是一个拦截器机制,它允许开发者在$http服务发送请求或接收响应时插入自定义处理逻辑。这意味着可以在所有HTTP请求/响应生命周期中添加全局的预处理操作,如添加请求头、统一错误处理、身份验证令牌管理等。通过$http Interceptor,开发者能够更高效地管理和控制应用程序中的网络通信行为。 JSON Web Tokens (JWT) , JSON Web Tokens是一种开放的标准(RFC 7519),用来在各方之间安全地传输信息。JWT通常用于身份验证,它是一个经过数字签名的JSON对象,包含用户的身份信息以及其他声明(claims)。在\ Simple AngularJS Authentication with JWT\ 文章中,JWT用于实现AngularJS应用的身份验证流程,当用户成功登录后,服务器会生成一个JWT并将其返回给客户端,客户端利用$http Interceptor将JWT添加至后续请求的Authorization头部,以便于服务器端验证用户身份并确保资源的安全访问。
2023-06-14 12:17:09
213
转载
PostgreSQL
.... SQL优化工具的作用与问题引入 SQL优化工具通常可以帮助我们分析SQL语句的执行计划、索引使用情况以及潜在的资源消耗等,以便于我们对SQL进行优化改进。在实际操作中,如果咱们对这些工具的认识和运用不够熟练精通的话,那可能会出现“优化”不成,反而帮了倒忙的情况,让SQL的执行效率不升反降。 例如,假设我们在一个包含数百万条记录的orders表中查找特定用户的订单: sql -- 不恰当的SQL示例 SELECT FROM orders WHERE user_id = 'some_user'; 虽然可能有针对user_id的索引,但如果直接运行此查询并依赖优化工具盲目添加或调整索引,而不考虑查询的具体内容(如全表扫描),可能会导致SQL执行效率下降。 2. 理解PostgreSQL的查询规划器与执行计划 在PostgreSQL中,查询规划器负责生成最优的执行计划。要是我们没找准时机,灵活运用那些SQL优化神器,那么这个规划器小家伙,可能就会“迷路”,选了一条并非最优的执行路线。比如,对于上述例子,更好的方式是只选择需要的列而非全部: sql -- 更优的SQL示例 SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE user_id = 'some_user'; 同时,结合EXPLAIN命令查看执行计划: sql EXPLAIN SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE user_id = 'some_user'; 这样,我们可以清晰地了解查询是如何执行的,包括是否有效利用了索引。 3. 错误使用索引优化工具的案例分析 有时候,我们可能过于依赖SQL优化工具推荐的索引创建策略。例如,工具可能会建议为每个经常出现在WHERE子句中的字段创建索引。但这样做并不总是有益的,尤其是当涉及多列查询或者数据分布不均匀时。 sql -- 错误的索引创建示例 CREATE INDEX idx_orders_user ON orders (user_id); 如果user_id字段值分布非常均匀,新创建的索引可能不会带来显著性能提升。相反,综合考虑查询模式创建复合索引可能会更有效: sql -- 更合适的复合索引创建示例 CREATE INDEX idx_orders_user_order_date ON orders (user_id, order_date); 4. 结论与反思 面对SQL执行效率低下,我们需要深度理解SQL优化工具背后的原理,并结合具体业务场景进行细致分析。只有这样,才能避免因为工具使用不当而带来的负面影响。所以呢,与其稀里糊涂地全靠自动化工具,咱们还不如踏踏实实地去深入了解数据库内部是怎么运转的,既要明白表面现象,更要摸透背后的原理。这样一来,咱就能更接地气、更靠谱地制定出高效的SQL优化方案了。 总之,在PostgreSQL的世界里,SQL优化并非一蹴而就的事情,它要求我们具备严谨的逻辑思维、深入的技术洞察以及灵活应变的能力。让我们在实践中不断学习、思考和探索,共同提升PostgreSQL的SQL执行效率吧! 注:全表扫描在数据量巨大时往往意味着较低的查询效率,尤其当仅需少量数据时。
2023-09-28 21:06:07
263
冬日暖阳
ActiveMQ
...能让它们发挥出应有的作用,就像是做菜时合理搭配各种调料一样,缺一不可!
2023-12-25 10:35:49
421
笑傲江湖
Beego
...,因为GetDB函数可能尚未被调用 // ... } 2.3 解决策略 检查代码是否遵循了正确的编程规范,确保所有的依赖都已初始化。同时,使用调试工具(如Beego的内置日志)来追踪错误,找出问题所在。 四、异常处理与调试 3.1 异常捕获 在任务函数中添加适当的错误处理,可以让你更好地追踪到问题。例如: go func DailyReport() error { // ... if db == nil { return errors.New("数据库连接未初始化") } // ... } 3.2 调试技巧 使用beego.BeeApp.SetDebug(true)开启调试模式,这将显示详细的错误堆栈信息。另外,你还可以利用Go的断点和日志功能进行调试。 五、总结与展望 定时任务是现代应用不可或缺的一部分,但它们的稳定性和准确性同样重要。通过理解Cron表达式和任务代码,我们可以避免很多常见的问题。你知道的,哥们,遇到麻烦别急,就像侦探破案一样,冷静分析,一步一步来,答案肯定会出现的!在Beego的天地里,搞定定时任务就像演奏一曲动听的交响乐,得把每个细节、每一步都精准地安排好,就像指挥家挥舞着魔杖,让时间的旋律流畅自如。祝你在探索Beego定时任务的道路上越走越远!
2024-06-14 11:15:26
425
醉卧沙场
转载文章
...cess.Popen函数来模拟执行命令行命令,并通过read()方法得到命令行的结果,接着对结果进行分析可以得到当前的wifi。 测试能否ping通 def check_ping(ip, count=1, timeout=1000):cmd = 'ping -n %d -w %d %s > NUL' % (count, timeout, ip)res = os.system(cmd)return 'ok' if res == 0 else 'failed' 这里我们首先构建了一个cmd命令来ping我们自己传递过来的ip地址,然后使用os.system()函数执行该命令,如果返回值为0则ping通,否则失败。 自动切换wifi import randomdef auto_switch_wifi(wifiList):wifi = random.choice(wifiList)cmd = 'netsh wlan connect name={}".format(wifi)res = os.system(cmd)return 'ok' if res == 0 else 'failed' 在auto_switch_wifi()函数中,我们接收一个可用的wifi列表,然后再列表中随机选择一个wifi进行切换,如果成功则返回ok。 到这里我们的几大基本模块已经写完了,下面上完整代码。 __ coding:utf-8 __import osimport timeimport subprocessimport randomdef check_ping(ip, count=1, timeout=1000):cmd = 'ping -n %d -w %d %s > NUL' % (count, timeout, ip) 通过os.system()方法执行命令response = os.system(cmd)return 'ok' if response == 0 else 'failed'def get_current_wifi():cmd = 'netsh wlan show interfaces'p = subprocess.Popen(cmd,stdin=subprocess.PIPE,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE,shell=True)ret = p.stdout.read()index = ret.find('SSID')if index > 0:return ret[index:].split(':')[1].split('\r\n')[0].strip()def auto_switch_wifi(wifiList):wifi = random.choice(wifiList)cmd = 'netsh wlan connect name="%s"' % wifires = os.system(cmd)return 'ok' if res == 0 else 'failed'def main(): 百度ipipTest = '61.135.169.121' 可以切换的wifiwifiList = ['HUAWEI-5DD8']while True:current_wifi = get_current_wifi()print "当前的wifi为:", current_wifiif check_ping(ipTest, 2) != 'ok':print "联网失败,正在切换wifi"if auto_switch_wifi(wifiList) == 'ok':print "切换成功"print "-" 40else:continuetime.sleep(5)else:print "可以成功联网"print '-' 40time.sleep(5)if __name__ == "__main__":main() 总结 人生苦短,我用python!代码还有可以完善的地方,如果想要扩展更多功能的童鞋可以自己探索哈! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34377830/article/details/82497457。 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。
2024-01-14 10:28:12
80
转载
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
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:
tail -f /var/log/messages
- 实时查看日志文件新增内容。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"