2024-09-06

在Django中,可以使用自定义的模板标签和过滤器来扩展模板的功能。以下是创建自定义模板标签和过滤器的步骤:

  1. 定义模板标签和过滤器
  2. 加载模板标签和过滤器
  3. 在模板中使用自定义标签和过滤器

定义模板标签和过滤器

在Django应用的templatetags目录下定义一个Python模块。例如,在myapp/templatetags/my_tags.py中:




from django import template
 
register = template.Library()
 
@register.filter(name='add_prefix')
def add_prefix(value, prefix):
    return f'{prefix}_{value}'
 
@register.simple_tag(name='display_message')
def display_message(message):
    return f'Message: {message}'

加载模板标签和过滤器

在模板中首次使用自定义标签或过滤器之前,需要使用{% load %}标签来加载定义它们的模块。例如:




{% load my_tags %}

在模板中使用自定义标签和过滤器

在加载了自定义标签和过滤器之后,可以在模板中按如下方式使用它们:




<!-- 使用过滤器 -->
{{ "value"|add_prefix:"my" }}
 
<!-- 使用简单标签 -->
{% display_message "Hello World" %}

以上代码定义了一个过滤器add_prefix和一个简单标签display_message,并展示了如何在模板中加载和使用它们。

2024-09-06

在Spring Cloud Alibaba中使用Nacos作为服务注册中心时,可以通过GRPC协议进行服务间通信。以下是一个使用GRPC的简单示例:

  1. 添加依赖:



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <!-- GRPC -->
    <dependency>
        <groupId>io.grpc</groupId>
        <artifactId>grpc-netty-shaded</artifactId>
        <version>${grpc.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.grpc</groupId>
        <artifactId>grpc-protobuf</artifactId>
        <version>${grpc.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.grpc</groupId>
        <artifactId>grpc-stub</artifactId>
        <version>${grpc.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 服务端定义gRPC服务:



public class GreeterService extends GreeterGrpc.GreeterImplBase {
    @Override
    public void sayHello(HelloRequest req, StreamObserver<HelloReply> responseObserver) {
        HelloReply reply = HelloReply.newBuilder().setMessage("Hello " + req.getName()).build();
        responseObserver.onNext(reply);
        responseObserver.onCompleted();
    }
}
  1. 启动gRPC服务端,并注册到Nacos:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class GrpcServerApplication {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        SpringApplication.run(GrpcServerApplication.class, args);
        // 服务端启动后注册服务到Nacos
        TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
        // 做一些服务注册之后的操作
    }
 
    @Bean
    public Server grpcServer(GrpcProperties grpcProperties) throws IOException {
        int port = grpcProperties.getPort();
        Server server = ServerBuilder.forPort(port)
                .addService(new GreeterService())
                .build()
                .start();
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
            System.err.println("*** shutting down gRPC server since JVM is shutting down");
            try {
                server.shutdown().awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace(System.err);
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            System.err.println("*** server shut down");
        }));
        return server;
    }
}
  1. 客户端通过Nacos获取服
2024-09-06

关于el-input设置了type="number"还能输入e和中文的问题,这是因为type="number"输入框被设计为只接受数字输入,但在某些情况下可能不会严格限制用户输入。输入e可能是因为用户误认为可以输入科学计数法,输入中文则可能是浏览器的输入法没有切换回数字输入模式。

解决方法:

  1. 对于e的输入问题,可以通过监听输入框的input事件,并用正则表达式或其他方法来限制用户输入。
  2. 对于中文输入问题,确保输入法处于数字输入模式,或者在输入法和英文输入模式之间切换时能够正确地限制输入。

示例代码:




<template>
  <el-input
    v-model="inputValue"
    type="number"
    @input="handleInput"
  ></el-input>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      inputValue: ''
    };
  },
  methods: {
    handleInput(value) {
      // 使用正则表达式来确保只有数字被接受
      this.inputValue = value.replace(/[^\d]/g, '');
    }
  }
};
</script>

在这个例子中,每次用户输入时,handleInput方法都会被触发,然后将输入值中的非数字字符替换为空字符串,从而确保输入框中只保留数字。这样可以避免用户输入e或其他非数字字符。

2024-09-06

在Element UI中创建一个递归的el-menu组件,可以通过组件自调用的方式来实现。以下是一个简单的递归菜单组件的示例代码:




<template>
  <el-menu :unique-opened="true" :collapse="isCollapse" :collapse-transition="false">
    <recursive-menu :menuData="menuData" />
  </el-menu>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      isCollapse: false,
      menuData: [
        {
          id: 1,
          title: 'Menu 1',
          children: [
            { id: 2, title: 'Submenu 1-1', children: [] },
            { id: 3, title: 'Submenu 1-2', children: [] }
          ]
        },
        {
          id: 4,
          title: 'Menu 2',
          children: [
            { id: 5, title: 'Submenu 2-1', children: [] }
          ]
        }
      ]
    };
  },
  components: {
    'recursive-menu': {
      name: 'RecursiveMenu',
      props: ['menuData'],
      template: `
        <div>
          <el-submenu v-for="item in menuData" :index="item.id" :key="item.id">
            <template slot="title">{{ item.title }}</template>
            <recursive-menu v-if="item.children && item.children.length > 0" :menuData="item.children" />
          </el-submenu>
        </div>
      `
    }
  }
};
</script>

在这个示例中,我们定义了一个名为RecursiveMenu的组件,该组件接受一个menuData属性,这个属性是一个嵌套的菜单数据结构。组件内部通过v-for指令遍历menuData,并为每个顶级菜单项创建一个el-submenu。如果该项有子菜单,它将递归地调用自身,并传递子菜单数据给menuData属性。这样就形成了一个递归组件,可以无限递归地构建多级菜单。

2024-09-06

以下是一个使用Spring Boot和MinIO进行文件上传的简单示例:

  1. 添加MinIO依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>io.minio</groupId>
    <artifactId>minio</artifactId>
    <version>RELEASE_VERSION</version>
</dependency>

RELEASE_VERSION替换为当前MinIO客户端库的最新版本。

  1. 配置MinIO客户端:



@Configuration
public class MinioConfig {
    @Value("${minio.url}")
    private String minioUrl;
 
    @Value("${minio.access-key}")
    private String minioAccessKey;
 
    @Value("${minio.secret-key}")
    private String minioSecretKey;
 
    @Bean
    public MinioClient minioClient() throws InvalidPortException, InvalidEndpointException {
        return new MinioClient(minioUrl, minioAccessKey, minioSecretKey);
    }
}

application.propertiesapplication.yml中配置MinIO的URL、访问密钥和秘密密钥。

  1. 创建文件上传接口:



@RestController
public class FileUploadController {
 
    @Autowired
    private MinioClient minioClient;
 
    @PostMapping("/upload")
    public String uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException, InvalidBucketNameException, NoSuchAlgorithmException, InsufficientDataException, ErrorResponseException, XmlParserException, InvalidKeyException, InvalidResponseException, InternalException, InvalidArgumentException {
        String bucketName = "my-bucket"; // 使用你的bucket名称
        String fileName = file.getOriginalFilename();
 
        // 检查bucket是否存在,不存在则创建
        boolean isExist = minioClient.bucketExists(BucketExistsArgs.builder().bucket(bucketName).build());
        if (!isExist) {
            minioClient.makeBucket(MakeBucketArgs.builder().bucket(bucketName).build());
        }
 
        // 上传文件
        minioClient.putObject(
                PutObjectArgs.builder()
                        .bucket(bucketName)
                        .object(fileName)
                        .stream(file.getInputStream(), file.getSize(), -1)
                        .contentType(file.getContentType())
                        .build());
 
        return "File uploaded successfully";
    }
}

在上述代码中,uploadFile方法接收一个MultipartFile类型的文件,然后使用MinIO客户端将其上传到MinIO服务器。确保替换my-bucket为你的实际bucket名称。

以上代码提供了一个简单的文件上传接口,并展示了如何在Spring Boot应用程序中集成MinIO。

2024-09-06

DPDK(Data Plane Development Kit)是一套针对数据包处理进行优化的开发库和工具集,主要用于高性能网络应用。以下是DPDK环境搭建和工作原理的简要说明:

环境搭建:

  1. 确保你的硬件支持 Intel 的 VT-d 和 TSX 指令集。
  2. 安装 DPDK 依赖的库和工具,如 libnuma 和 libpcap。
  3. 下载并编译 DPDK 源代码。
  4. 设置大页内存(HugePages)。
  5. 配置 UIO 模块(用户空间的 I/O 模块)。

工作原理:

DPDK 通过以下方式提高数据包处理性能:

  • 使用较低开销的物理地址直接映射而非通过系统调用。
  • 避免 CPU 缓存的内存访问,通过特殊的 DMA 映射实现。
  • 使用自定义的数据结构和无锁算法减少开销。
  • 通过多核心/线程并行处理提高数据包处理能力。

示例代码:

以下是一个简单的 DPDK 应用程序框架,用于初始化环境和创建工作线程。




#include <rte_eal.h>
#include <rte_ethdev.h>
 
int main(int argc, char **argv) {
    // 初始化 EAL 环境
    int ret = rte_eal_init(argc, argv);
    if (ret < 0) {
        rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot init EAL\n");
    }
 
    argc -= ret;
    argv += ret;
 
    // 配置并初始化以太网设备
    uint8_t portid = 0;
    RTE_ETH_FOREACH_DEV(portid) {
        struct rte_eth_conf port_conf = {...};
        ret = rte_eth_dev_configure(portid, 1, 1, &port_conf);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot configure device\n");
        }
 
        // 绑定设备到指定的核心和队列
        rte_eth_dev_info_get(portid, &dev_info);
        ret = rte_eth_rx_queue_setup(portid, 0, nb_rxd, rte_eth_dev_socket_id(portid), &rx_conf, mbuf_pool);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot setup RX queues\n");
        }
 
        ret = rte_eth_tx_queue_setup(portid, 0, nb_txd, rte_eth_dev_socket_id(portid), &tx_conf);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot setup TX queues\n");
        }
 
        // 启动设备
        ret = rte_eth_dev_start(portid);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot start the device\n");
        }
    }
 
    // 注册信号处理函数
    // ...
 
    // 创建和启动工作线程
    // ...
 
    // 主循环:接收和处理数据包
    // ...
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何使用 DPDK 库初始化环境,配置网络设备,并启动接收和发送数据包的工作线程。在实际应用中,你需要实现数据包的接收和发送处理逻辑。

2024-09-06

为了在Linux环境下安装Python 3.12.4并运行Redis和MongoDB,你需要执行以下步骤:

  1. 安装Python 3.12.4:



# 安装依赖
sudo apt-update
sudo apt install -y build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libsqlite3-dev libreadline-dev libffi-dev wget
 
# 下载Python源码
wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.4/Python-3.12.4.tgz
 
# 解压源码
tar -xf Python-3.12.4.tgz
 
# 编译安装
cd Python-3.12.4
./configure --enable-optimizations
make -j `nproc`
sudo make altinstall
 
# 验证安装
python3.12 -V
  1. 安装Redis:



# 使用包管理器安装Redis
sudo apt update
sudo apt install redis-server
 
# 启动Redis服务
sudo systemctl start redis-server
 
# 验证Redis是否运行
redis-cli ping
  1. 安装MongoDB:



# 导入MongoDB公钥
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-5.0.asc | sudo apt-key add -
 
# 创建MongoDB列表文件
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu $(lsb_release -cs)/mongodb-org/5.0 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-5.0.list
 
# 更新本地包数据库
sudo apt update
 
# 安装MongoDB包
sudo apt install -y mongodb-org
 
# 启动MongoDB服务
sudo systemctl start mongod
 
# 验证MongoDB是否运行
sudo systemctl status mongod

请注意,在实际环境中,你可能需要处理依赖关系和系统特定的配置细节。上述命令假定你有适当的权限,并且你的Linux发行版是使用apt作为包管理器的Debian或Ubuntu系列。对于其他发行版,如Fedora、CentOS等,你可能需要使用相应的包管理命令,如yumdnf

2024-09-06

在Linux系统中安装显卡驱动、Anaconda以及CUDA的步骤如下:

  1. 安装显卡驱动:

    • 对于NVIDIA显卡,可以使用以下命令安装官方驱动:

      
      
      
      sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
      sudo apt update
      sudo ubuntu-drivers autoinstall
    • 重启系统:

      
      
      
      sudo reboot
  2. 安装Anaconda:

    • 下载Anaconda安装脚本:

      
      
      
      wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.01-Linux-x86_64.sh
    • 运行安装脚本:

      
      
      
      bash Anaconda3-2023.01-Linux-x86_64.sh
    • 按照提示完成安装,可能需要重启终端。
  3. 安装CUDA:

    • 访问NVIDIA官方CUDA下载页面,选择对应版本的CUDA Toolkit(比如CUDA 11.6)。
    • 使用wget下载.run安装文件:

      
      
      
      wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6/local_installers/cuda_11.6.0_500.10.0_linux.run
    • 安装CUDA Toolkit:

      
      
      
      sudo sh cuda_11.6.0_500.10.0_linux.run
    • 按照提示完成安装,可能需要重新配置环境变量。

注意:具体的版本号(比如CUDA 11.6)和下载链接可能会变化,请根据实际情况进行相应的修改。另外,安装CUDA前确保已经安装了正确版本的显卡驱动。

2024-09-06



#!/bin/bash
# 静默安装Oracle 19c的脚本
 
# 设置Oracle安装包的存放路径
ORACLE_PACKAGES_PATH="/path/to/oracle/packages"
 
# 设置Oracle软件安装的基本参数
ORACLE_HOME="/opt/oracle/product/19c/dbhome_1"
ORACLE_BASE="/opt/oracle"
ORACLE_CHARACTERSET="AL32UTF8"
ORACLE_SID="ORCL"
 
# 设置Oracle安装过程中的交互式输入
MY_ORACLE_HOME="\$ORACLE_HOME"
MY_ORACLE_BASE="\$ORACLE_BASE"
MY_ORACLE_CHARACTERSET="\$ORACLE_CHARACTERSET"
MY_ORACLE_SID="\$ORACLE_SID"
 
# 准备环境变量
export ORACLE_HOME ORACLE_BASE ORACLE_CHARACTERSET ORACLE_SID
 
# 创建Oracle安装时使用的响应文件
cat > $ORACLE_BASE/install/response.rsp <<EOF
oracle.install.responseFileVersion=/oracle/install/rspfmt_dbinstall_response_schema_v19.0.0
ORACLE_HOSTNAME=localhost
UNIX_GROUP_NAME=oinstall
INVENTORY_LOCATION=$ORACLE_BASE/oraInventory
SELECTED_LANGUAGES=en,zh_CN
ORACLE_HOME=$MY_ORACLE_HOME
ORACLE_BASE=$MY_ORACLE_BASE
oracle.install.db.InstallEdition=EE
oracle.install.db.OSDBA_GROUP=dba
oracle.install.db.OSOPER_GROUP=oinstall
oracle.install.db.OSBACKUPDBA_GROUP=backupdba
oracle.install.db.OSDGDBA_GROUP=dgdba
oracle.install.db.OSKMDBA_GROUP=kmdba
oracle.install.db.OSRACDBA_GROUP=racdba
oracle.install.db.rootconfig.executeRootScript=true
oracle.install.db.rootconfig.configMethod=ROOT
oracle.install.db.rootconfig.ROOT_PREFIX=
oracle.install.db.rootconfig.rootUser=root
oracle.install.db.rootconfig.rootPassword=
oracle.install.db.rootconfig.createAsContainerDatabase=false
oracle.install.db.config.starterdb.type=GENERAL_PURPOSE
oracle.install.db.config.starterdb.globalDBName=ORCL
oracle.install.db.config.starterdb.SID=ORCL
oracle.install.db.config.starterdb.characterSet=$MY_ORACLE_CHARACTERSET
oracle.install.db.config.starterdb.memoryOption=true
oracle.install.db.config.starterdb.memoryLimit=512
oracle.install.db.config.starterdb.installExampleSchemas=false
oracle.install.db.config.starterdb.enableSecuritySettings=true
oracle.install.db.config.starterdb.password.ALL=
oracle.install.db.config.starterdb.control=DB_CONTROL
oracle.install.db.config.starterdb.gridcontrol.gridControlServiceURL=
oracle.install.db.config.starterdb.dbcontrol.enableEmailNotification=false
oracle.install.db.config.starterdb.automatedBackup.enable=false
oracle.install.db.config.starterdb.storageType=FILE_SYSTEM_STORAGE
oracle.install.db.config.starterdb.fileSystem.dataLocation=/opt/oracle/oradata
oracle.install.db.config.starterdb.fileSystem.recoveryLocation=/opt/oracle/fast_recovery_area
or
2024-09-06

Redis数据同步通常涉及以下几个方面:

  1. 主从同步(Replication):Redis支持主从架构,数据可以从主服务器复制到一个或多个从服务器。
  2. 哨兵模式(Sentinel):哨兵是一个监控主服务器和其从服务器状态的特殊Redis服务器。
  3. 自动分区(Cluster):Redis Cluster通过分区来提供一种自动的数据分布式解决方案。

主从同步过程:

  1. 从服务器连接到主服务器,并发送SYNC命令。
  2. 主服务器接收到SYNC命令后,开始执行BGSAVE命令生成RDB文件。
  3. 主服务器BGSAVE执行完毕后,将RDB文件发送给从服务器。
  4. 从服务器接收并载入RDB文件。
  5. 主服务器在生成RDB期间的写命令会保存在缓冲区,发送完RDB后发送缓冲区的数据。
  6. 从服务器接收并执行这些写命令以对数据进行更新。

示例配置:




# 在从服务器的redis.conf中添加
slaveof <master-ip> <master-port>

哨兵模式工作过程:

  1. 哨兵监控主服务器和其从服务器。
  2. 当主服务器不能正常服务时,哨兵会根据投票和主观下线状态来选举一个从服务器晋升为新的主服务器。
  3. 新的主服务器会被所有其他从服务器更新配置文件,以连接到新主服务器。

示例配置:




# 在哨兵的redis.conf中添加
sentinel monitor mymaster <master-ip> <master-port> <quorum>

Cluster自动分区过程:

  1. 节点间通过Gossip协议交换信息。
  2. 数据根据一定的算法分布在不同的节点上。
  3. 当数据所在的节点不可达时,集群会重新分配这些数据到其他可用节点上。

示例配置:




# 在redis.conf中添加
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout <milliseconds>

以上是Redis数据同步的基本过程和配置示例。实际应用中可能还需要考虑更多配置选项,如集群节点间网络分片、手动分区等。