using Microsoft.EntityFrameworkCore;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
 
public static class DbContextExtensions
{
    public static async Task BulkInsertAsync<TEntity>(this DbContext context, IEnumerable<TEntity> entities, int batchSize = 1000)
        where TEntity : class
    {
        // 将实体分批插入数据库
        foreach (var batch in entities.Split(batchSize))
        {
            context.AddRange(batch);
            await context.SaveChangesAsync();
        }
    }
 
    private static IEnumerable<IEnumerable<T>> Split<T>(this IEnumerable<T> source, int size)
    {
        T[] bucket = null;
        var count = 0;
 
        foreach (var item in source)
        {
            if (bucket == null)
            {
                bucket = new T[size];
            }
 
            bucket[count++] = item;
 
            if (count >= size)
            {
                yield return bucket.Take(size);
 
                bucket = null;
                count = 0;
            }
        }
 
        if (bucket != null && count > 0)
        {
            yield return bucket.Take(count);
        }
    }
}

这个代码示例展示了如何为DbContext定义一个扩展方法，以批量插入数据。它使用了一个辅助方法Split来将大的实体集合分割成小批量，并且为每个批量执行AddRange和SaveChanges操作。这样做可以减少内存占用并且对数据库的压力，特别适合处理大量数据的插入场景。

# 导入Django Debug Toolbar的面板注册类
from debug_toolbar.panels import Panel
from django.utils.translation import gettext_lazy as _
 
# 定义一个自定义面板
class CustomDebugPanel(Panel):
    # 面板的名称
    title = _("My Custom Panel")
 
    # 面板的模板文件路径
    template = "path_to_custom_panel_template.html"
 
    # 面板是否需要被渲染
    def enabled(self, request, response=None):
        # 根据需要决定是否启用面板，例如检查是否是调试模式
        return settings.DEBUG
 
    # 收集面板需要显示的数据
    def generate_stats(self, request, response):
        # 收集数据的逻辑，例如查询数据库或收集其他信息
        my_data = "这里是自定义面板的数据"
        return {"my_data": my_data}

这个代码示例展示了如何创建一个自定义的Django Debug Toolbar面板。面板的title属性定义了面板的名称，template属性指定了面板使用的HTML模板。enabled方法决定了面板是否显示，generate_stats方法用于收集面板显示的数据。这些都是面板必须实现的基本方法。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalancerClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@RestController
public class NacosConsumerController {
 
    @Autowired
    private LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/consumer")
    public String consumer() {
        // 使用LoadBalancerClient获取服务实例
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancerClient.choose("nacos-provider");
        String url = String.format("http://%s:%s", serviceInstance.getHost(), serviceInstance.getPort()) + "/provider";
 
        // 使用RestTemplate调用服务提供者的接口
        return restTemplate.getForObject(url, String.class);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Cloud应用中使用Nacos作为服务注册中心，以及如何使用Ribbon的LoadBalancerClient来选择服务实例并发起远程调用。在这个例子中，我们假设有一个名为"nacos-provider"的服务提供者注册在Nacos中，并且RestTemplate已经配置了必要的依赖来发起HTTP调用。

Redis可以通过List结构实现消息队列。以下是使用Redis的LPUSH和BRPOP命令实现消息队列的基本步骤和示例代码：

生产者（Push消息）:

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 消息内容
message = 'Hello, Redis!'
 
# 将消息推入队列
r.lpush('myqueue', message)

消费者（Pop消息并处理）:

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
while True:
    # 阻塞方式从队列中取出消息
    # 如果没有消息，会一直等待
    message = r.brpop('myqueue', timeout=5)
    
    if message:
        # 处理消息
        print(f"Received Message: {message[1].decode()}")
    else:
        # 超时处理或者继续等待
        print("Waiting for messages...")

这个例子中，生产者使用LPUSH将消息推入名为myqueue的List中。消费者使用BRPOP从List中阻塞地取出消息并处理它们。如果队列为空，BRPOP会阻塞一段时间（这里设置的是5秒），然后继续尝试。这个模式可以有效地实现消息队列的功能。

在Spring Cloud Gateway中，你可以通过实现GlobalFilter接口来创建一个全局拦截器，用于记录API请求日志。以下是一个简单的示例代码，展示了如何实现一个全局日志拦截器：

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpRequest;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class LoggingFilter implements GlobalFilter {
 
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(LoggingFilter.class);
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
 
        LOGGER.info("Method: {}, URL: {}", request.getMethodValue(), request.getURI());
 
        // 在发送响应之前，记录响应的内容
        return chain.filter(exchange).then(
            Mono.fromRunnable(() -> {
                ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
 
                // 由于DataBuffer不是一个标准的Charset编码，这里我们只记录可打印的数据
                LOGGER.info("Response: {}", response.getStatusCode());
            })
        );
    }
}

在上述代码中，LoggingFilter类实现了GlobalFilter接口，并重写了filter方法。在该方法中，我们记录了请求方法和URL，并在响应准备就绪之前记录了响应的状态码。由于日志信息可能包含敏感数据，因此在实际部署时应根据实际需求对日志内容进行适当的处理。

要将这个全局拦截器注册到Spring Cloud Gateway中，你可以在配置类中添加如下代码：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public GlobalFilter loggingFilter() {
        return new LoggingFilter();
    }
}

这样，每个通过Gateway路由的请求都会被LoggingFilter拦截，并且会根据其记录日志信息。

在Windows上安装Oracle JDK的步骤如下：

1. 访问Oracle的官方网站下载JDK：

   访问 https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html

2. 同意许可条款，然后根据您的Windows系统（32位或64位）选择合适的下载链接。
3. 下载完成后，运行安装程序。
4. 在安装过程中，您可以更改安装路径，也可以使用默认路径。
5. 安装完成后，您需要配置环境变量。

以下是配置环境变量的步骤：

1. 右键点击“我的电脑”或“此电脑”，选择“属性”。
2. 点击“高级系统设置”。
3. 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”。
4. 在“系统变量”区域，点击“新建”。
5. 创建一个新的系统变量 JAVA_HOME，变量值为JDK的安装路径（例如 C:\Program Files\Java\jdk-11.0.1）。
6. 在“系统变量”中找到Path变量，选择它，然后点击“编辑”。
7. 在“编辑环境变量”窗口中，点击“新建”，添加 %JAVA_HOME%\bin。
8. 点击“确定”保存所有设置。

9. 打开命令提示符（cmd），输入以下命令检查JDK是否安装成功：

   
   
   
   java -version

如果安装成功，命令将输出安装的Java版本信息。

Oracle Enterprise Manager (EM) 13c是Oracle的一个组件，用于数据库管理和监控。以下是安装和使用Oracle EM 13c的基本步骤：

1. 确保你有Oracle数据库和Oracle支持的操作系统。
2. 下载Oracle Enterprise Manager 13c软件包。
3. 安装Oracle Enterprise Manager。
4. 配置Oracle Enterprise Manager。
5. 启动Oracle Enterprise Manager。
6. 使用浏览器连接到Oracle Enterprise Manager。

以下是一个简化的安装示例：

# 下载Oracle Enterprise Manager 13c软件包
 
# 解压软件包
unzip -o em13cv2_linux64.zip -d /path/to/em_installation
 
# 安装Oracle Enterprise Manager
/path/to/em_installation/Disk1/runInstaller
 
# 安装完成后，执行post-configuration脚本
/path/to/em_installation/Disk1/postconfig
 
# 配置Oracle Enterprise Manager
/path/to/em_installation/Disk1/root.sh
 
# 启动Oracle Enterprise Manager
/path/to/em_installation/Disk1/emctl start dbconsole
 
# 查看Oracle Enterprise Manager状态
/path/to/em_installation/Disk1/emctl status dbconsole

在使用浏览器连接时，你需要打开你的Web浏览器并输入以下URL：

https://<hostname>:1158/em

替换<hostname>为你的服务器主机名或IP地址。如果是第一次访问，你可能需要接受安全例外或输入你设置的登录凭据。

请注意，这个示例假设你已经有了Oracle数据库和必要的操作系统权限。具体的安装步骤可能会根据你的操作系统和Oracle版本有所不同。

在Spring Boot 3中，Thymeleaf模板引擎是用于在服务端处理HTML、XML、JavaScript、CSS等文件，并将数据插入这些文件中的一个强大工具。以下是一个简单的例子，展示如何在Spring Boot 3项目中使用Thymeleaf。

首先，确保在pom.xml中添加了Thymeleaf依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
</dependency>

然后，在src/main/resources/templates目录下创建一个名为greeting.html的Thymeleaf模板文件：

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
    <title>Greeting</title>
</head>
<body>
    <h1 th:text="'Hello, ' + ${name} + '!'"></h1>
</body>
</html>

在这个例子中，th:text是Thymeleaf的一个属性，它告诉Thymeleaf应该在这个元素的文本内容中插入一些动态数据。

接下来，在一个Spring Boot控制器中，你可以设置模型数据并将视图名称返回给Thymeleaf：

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@Controller
public class GreetingController {
 
    @GetMapping("/greeting")
    public String greeting(@RequestParam(name="name", required=false, defaultValue="World") String name, Model model) {
        model.addAttribute("name", name);
        return "greeting";
    }
 
}

在这个控制器中，@GetMapping注解指定了访问路径/greeting，并且greeting方法将根据请求参数name设置模型数据，并返回视图名称greeting，这个视图将由Thymeleaf渲染。

最后，运行Spring Boot应用，并访问/greeting路径，你将看到Thymeleaf渲染后的页面，显示你输入的名字或者默认的“World”。

QSqlite 是 Qt 提供的一个用于操作 SQLite 数据库的模块。它提供了一套与 SQLite 数据库交互的 API，使得开发者能够在 Qt 应用程序中使用 SQLite 数据库。

以下是一个简单的示例，展示如何使用 QSqlite 来执行一些基本操作：

#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQuery>
#include <QDebug>
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    // 创建一个数据库连接
    QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
    db.setDatabaseName(":memory:"); // 使用内存数据库进行演示
 
    // 打开数据库
    if (!db.open()) {
        qDebug() << "无法打开数据库";
        return -1;
    }
 
    // 创建一个 QSqlQuery 对象来执行 SQL 语句
    QSqlQuery query;
 
    // 执行一个建表语句
    if (!query.exec("CREATE TABLE People (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")) {
        qDebug() << "建表失败: " << query.lastError();
        return -1;
    }
 
    // 插入数据
    if (!query.exec("INSERT INTO People (name) VALUES ('小明')")) {
        qDebug() << "插入失败: " << query.lastError();
        return -1;
    }
 
    // 查询数据
    if (!query.exec("SELECT * FROM People")) {
        qDebug() << "查询失败: " << query.lastError();
        return -1;
    }
 
    while (query.next()) {
        QString name = query.value(1).toString();
        qDebug() << "名字: " << name;
    }
 
    // 关闭数据库连接
    db.close();
 
    return 0;
}

在这个例子中，我们首先创建了一个指向 SQLite 数据库的 QSqlDatabase 对象，并设置了数据库名称。然后我们尝试打开这个数据库。如果数据库成功打开，我们创建了一个 QSqlQuery 对象并执行了一些 SQL 语句，包括创建一个表、插入数据和查询数据。最后，我们关闭了数据库连接。

这个例子展示了如何在 Qt 程序中使用 QSqlite 模块进行基本的 SQLite 数据库操作。

要在Docker容器中修改PostgreSQL的最大连接数，你可以通过以下步骤来实现：

1. 进入正在运行的PostgreSQL容器：

docker exec -it <container_name_or_id> bash

2. 编辑postgresql.conf文件：

nano /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf

3. 找到max_connections这一行，并修改其值：

max_connections = 200  # 设置为你想要的最大连接数

4. 退出编辑器（如果使用nano，使用Ctrl+X然后按Y保存更改）。
5. 重启PostgreSQL服务：

pg_ctl restart -D /var/lib/postgresql/data

如果你想要在创建容器时就设置最大连接数，你可以通过环境变量或者自定义的docker-entrypoint-initdb.d脚本来实现。

例如，使用环境变量：

docker run -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -e POSTGRES_MAX_CONNECTIONS=200 -d --name mypostgres postgres

然后在Dockerfile中添加一个脚本来修改postgresql.conf：

# 基于官方PostgreSQL镜像
FROM postgres
 
# 复制修改最大连接数的脚本到容器内
COPY set_max_connections.sh /docker-entrypoint-initdb.d/
 
# 给执行权限
RUN chmod +x /docker-entrypoint-initdb.d/set_max_connections.sh

set_max_connections.sh 脚本示例：

#!/bin/bash
 
# 设置最大连接数
max_connections=200
 
# 替换postgresql.conf文件中的max_connections设置
sed -i "s/^max_connections = .*/max_connections = ${max_connections}/" /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf
 
# 初始化数据库
/docker-entrypoint-initdb.d/init.sh

确保你的Dockerfile中的COPY指令引用了正确的脚本路径。这样，当PostgreSQL容器启动时，它将会执行这个脚本来修改最大连接数。