import org.apache.sling.scripting.sightly.impl.engine.ELContextBuilder;
import org.apache.sling.scripting.sightly.impl.engine.ELManager;
import org.apache.sling.scripting.sightly.impl.engine.SightlyEngine;
import org.apache.sling.scripting.sightly.impl.compiler.SightlyCompiler;
import javax.script.Bindings;
import javax.script.ScriptContext;
import javax.script.SimpleBindings;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
// 假设 `sightlyEngine` 是已经配置好的 Sightly 引擎实例
SightlyEngine sightlyEngine = ...;
 
// 创建一个新的 ELContextBuilder 实例
ELContextBuilder elContextBuilder = new ELContextBuilder();
 
// 设置 EL 管理器
elContextBuilder.withELManager(new ELManager());
 
// 设置编译器
elContextBuilder.withCompiler(new SightlyCompiler());
 
// 设置脚本上下文
elContextBuilder.withScriptContext(new MockScriptContext());
 
// 构建 EL 上下文
ELContext elContext = elContextBuilder.build();
 
// 使用 Sightly 引擎渲染模板
String result = sightlyEngine.render("templatePath", elContext);
 
// 输出渲染结果
System.out.println(result);
 
// 模拟的 ScriptContext 类
class MockScriptContext implements ScriptContext {
    @Override
    public Bindings getBindings(int scope) {
        return new SimpleBindings();
    }
 
    @Override
    public void setBindings(Bindings bindings, int scope) {
        // 实现细节
    }
 
    @Override
    public Object getAttribute(String name, int scope) {
        return null;
    }
 
    @Override
    public void setAttribute(String name, Object value, int scope) {
        // 实现细节
    }
 
    @Override
    public void removeAttribute(String name, int scope) {
        // 实现细节
    }
 
    @Override
    public Object getAttribute(String name) {
        return null;
    }
 
    @Override
    public void setAttribute(String name, Object value) {
        // 实现细节
    }
 
    @Override
    public void removeAttribute(String name) {
        // 实现细节
    }
 
    @Override
    public int getScopes() {
        return 0;
    }
 
    @Override
    public Bindings getBindings() {
        return new SimpleBindings();
    }
 
    @Override
    public void setBindings(Bindings bindings) {
        // 实现细节
    }
}

这个代码实例展示了如何创建一个 ELContext 实例，并使用 Sightly 引擎渲染一个模板。在这个过程中，我们模拟了 ScriptContext 类，并提供了必要的方法实现。这个例子旨在教育开发者如何在自己的应用程序中集成 Sling 的 EL 上下文处理能力。

from django.db import models
from DjangoUeditor.models import UEditorField
from django.contrib.contenttypes.fields import GenericForeignKey
from django.contrib.contenttypes.models import ContentType
 
# 假设我们有一个Comment模型，我们想要为它添加一个UEditorField字段
class Comment(models.Model):
    content_type = models.ForeignKey(ContentType, on_delete=models.CASCADE)
    object_id = models.PositiveIntegerField()
    content_object = GenericForeignKey('content_type', 'object_id')
    text = UEditorField(verbose_name='评论内容', width=600, height=300, imagePath="upimg/", filePath="upfile/", default='')
 
# 使用Comment模型
# 例如，为一个帖子（Post）添加评论
post = Post.objects.get(id=1)
comment = Comment()
comment.content_object = post
comment.text = "<p>这是一个很棒的评论。</p>"
comment.save()

这个例子展示了如何在Django应用中使用DjangoUeditor库创建一个含有UEditor富文本编辑器的模型。我们定义了一个Comment模型，它有一个UEditorField字段用于输入评论内容。同时，我们使用了泛型关系字段来关联该评论到一个通用的内容类型，这里是一个假设的Post帖子。这样，我们可以为不同类型的对象添加评论，提高了模型的灵活性。

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存中数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。

以下是一些Redis的基本操作和示例代码：

1. 连接Redis服务器

import redis
 
# 连接本地Redis服务
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 连接远程Redis服务
r = redis.Redis(host='remote_host', port=6379, db=0, password='your_password')

2. 设置键值对

r.set('key', 'value')

3. 获取键的值

value = r.get('key')
print(value)

4. 设置带有过期时间的键值对

r.setex('key', 10, 'value')  # 键在10秒后过期

5. 更新键的值

r.set('key', 'new_value')

6. 删除键

r.delete('key')

7. 检查键是否存在

exists = r.exists('key')
print(exists)

8. 获取键的其他信息

ttl = r.ttl('key')  # 获取键的剩余生存时间
type = r.type('key')  # 获取键的数据类型

9. 使用列表

# 在列表左侧插入值
r.lpush('list_key', 'element')
 
# 在列表右侧插入值
r.rpush('list_key', 'element')
 
# 获取列表的长度
length = r.llen('list_key')
 
# 获取列表的元素
elements = r.lrange('list_key', 0, -1)

10. 使用集合

# 添加元素到集合
r.sadd('set_key', 'member')
 
# 获取集合的所有成员
members = r.smembers('set_key')
 
# 计算集合的成员数
count = r.scard('set_key')

11. 使用有序集合

# 添加成员到有序集合
r.zadd('sorted_set_key', {'member': score})
 
# 获取有序集合的成员数
count = r.zcard('sorted_set_key')
 
# 获取有序集合指定范围内的成员
members = r.zrange('sorted_set_key', 0, -1)

12. 使用哈希

# 设置哈希字段的值
r.hset('hash_key', 'field', 'value')
 
# 获取哈希字段的值
value = r.hget('hash_key', 'field')
 
# 获取哈希中的所有字段和值
fields_and_values = r.hgetall('hash_key')

13. 事务

# 开始事务
pipeline = r.pipeline()
 
# 将多个命令加入到事务中
pipeline.set('key1', 'value1')
pipeline.set('key2', 'value2')
 
# 执行事务
pipeline.execute()

14. 监听键

# 使用发布/订阅模式监听键
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('__keyevent@0__:set', 'key')
 
# 等待并接收消息
for message in pubsub.listen():
    print(message)

15. 持久化

# 手动触发RDB持久化

package main
 
import (
    "fmt"
    "sort"
)
 
func main() {
    // 创建一个切片，包含一些 int 类型的数据
    numbers := []int{3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5}
 
    // 使用 sort 包的 IntSlice 方法对切片进行排序
    sort.Ints(numbers)
 
    // 输出排序后的切片
    fmt.Println("Sorted numbers:", numbers)
}

这段代码首先导入了必要的 sort 包，然后在 main 函数中创建了一个 int 类型的切片。使用 sort.Ints 方法对这个切片进行排序，并且输出排序后的结果。这是 Go 语言中使用 sort 包进行排序的基本示例。

解释：

这个错误通常意味着在尝试访问PostgreSQL数据库中的一个新表时出现问题。可能的原因包括：

1. 表确实不存在。
2. 表确实存在，但是你使用的数据库不是预期的数据库。
3. 你没有足够的权限来访问该表。
4. 表名可能有误，比如大小写不正确。
5. 数据库连接已断开。

解决方法：

1. 确认表是否存在：使用\dt或\dt *.*在psql命令行工具中查看所有表，或者在SQL查询中使用SELECT * FROM pg_catalog.pg_tables WHERE tablename = 'your_table_name';。
2. 确认你在正确的数据库中：使用\c your_database_name切换到正确的数据库。
3. 确认权限：确保你有权访问该表。如果没有，请联系数据库管理员授予权限。
4. 检查表名：确认表名是否正确输入，包括大小写。
5. 检查数据库连接：确保数据库连接是活动的，并且没有由于网络问题或其他原因断开。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要查看PostgreSQL的日志文件以获取更多信息。

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.PropertySource;
import org.springframework.core.env.Environment;
import cn.dev33.satoken.SaManager;
import cn.dev33.satoken.config.SaTokenConfig;
import cn.dev33.satoken.stp.StpInterface;
import cn.dev33.satoken.filter.SaServletFilter;
 
@Configuration
@PropertySource("classpath:sa-token.properties")
public class SaTokenConfigure implements WebMvcConfigurer {
 
    @Value("${sa-token.token-name}")
    private String tokenName;
 
    @Value("${sa-token.timeout}")
    private long timeout;
 
    // 注册Sa-Token全局配置
    @Bean
    public SaTokenConfig getSaTokenConfig(Environment env) {
        return new SaTokenConfig()
                .setTokenName(tokenName) // token名称
                .setTimeout(timeout) // session超时时间
                .setActivityTimeout(-1); // 活跃认证时间为-1，即永不过期
    }
 
    // 注册Sa-Token拦截器
    @Bean
    public SaServletFilter getSaServletFilter() {
        return new SaServletFilter()
                .addExclude("*.js", "*.css", "/images/**", "/fonts/**") // 排除不进行Token认证的url路径
                .addInclude("*.do"); // 包含进行Token认证的url路径 (如果不设置, 则对所有请求都进行认证)
    }
 
    // 实现StpInterface接口，重写获取用户id的方法
    @Override
    public Object getLoginId(String loginType) {
        // 根据不同的登录类型获取用户id
        // 例如：如果是token登录类型，那么可以从http header中获取token并解析用户id
        // 这里仅为示例，具体实现根据项目需求来编写
        return null;
    }
 
    // 注册Sa-Token管理器
    @Bean
    public SaManager getSaManager() {
        return new SaManager();
    }
 
    // 其他配置...
}

这段代码展示了如何在Spring Boot项目中整合SA-Token。首先，通过@PropertySource注解引入配置文件，然后通过@Value注解读取配置文件中的参数。接着，实现了WebMvcConfigurer接口，并重写了addExclude和addInclude方法来配置拦截器，最后通过@Bean注解注册了SaTokenConfig、SaServletFilter和SaManager。这样就可以在Spring Boot应用中使用SA-Token进行用户认证和会话管理。

import com.github.pagehelper.PageHelper;
import com.github.pagehelper.PageInfo;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
 
@Service
public class MyService {
 
    @Autowired
    private MyMapper myMapper;
 
    public List<MyObject> queryByPage(int pageNum, int pageSize) {
        // 使用PageHelper进行分页
        PageHelper.startPage(pageNum, pageSize);
        // 执行查询
        List<MyObject> list = myMapper.selectAll();
        // 获取分页信息
        PageInfo<MyObject> pageInfo = new PageInfo<>(list);
 
        // 返回查询结果
        return pageInfo.getList();
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot项目中使用PageHelper进行分页查询。首先，我们注入了对应的Mapper，然后在queryByPage方法中，使用PageHelper.startPage设置分页参数，之后执行查询，并使用PageInfo对结果进行包装，最后返回分页后的结果列表。这是一个简单而高效的分页处理方式，对开发者来说非常有帮助。

在嵌入式设备上使用SQLite时，通常需要在命令行中操作。以下是一个基本的命令行使用SQLite的例子：

1. 将SQLite数据库文件放入嵌入式设备中。
2. 通过串口或SSH连接到设备的命令行。
3. 使用SQLite的命令行工具sqlite3来操作数据库。

例如，如果你的设备上有一个名为mydatabase.db的数据库文件，你可以这样使用sqlite3：

sqlite3 mydatabase.db

连接到数据库后，你可以执行SQL命令，例如：

• 创建一个新表：

CREATE TABLE mytable (id INTEGER PRIMARY KEY, value TEXT);

• 插入数据：

INSERT INTO mytable (value) VALUES ('Hello, SQLite!');

• 查询数据：

SELECT * FROM mytable;

• 更新数据：

UPDATE mytable SET value = 'Updated value' WHERE id = 1;

• 退出SQLite shell：

.quit

确保在嵌入式设备上安装了SQLite3，并且你有足够的权限来操作数据库文件。

在实际开发中，我们需要根据业务场景和数据特性选择合适的数据结构，并通过合理的策略管理键的生命周期，以下是一些常见的Redis使用场景和优化策略：

1. 使用哈希结构存储对象：

HSET user:1000 username "John"
HSET user:1000 email "john@example.com"

2. 设置键的过期时间：

SETEX session:1000 7200 "user1000sessiondata"

3. 使用有序集合维护排行榜：

ZADD highscore 200 user1
ZADD highscore 500 user2

4. 使用Lua脚本原子操作：

EVAL "local user = redis.call('hgetall', KEYS[1]) return user" 1 user:1000

5. 使用布隆过滤器检查成员存在：

BF.ADD bloomfilter key1
BF.EXISTS bloomfilter key2

6. 分片/集群部署Redis：

   通过一致性哈希算法或者Redis Cluster自动分配数据。

7. 监控和优化：

   使用Redis自带的INFO命令和第三方工具如RedisLive监控性能。

8. 使用Redis的持久化机制：

   将数据定期保存到磁盘上，防止数据丢失。

这些策略和示例代码展示了如何在实际开发中合理使用Redis，并且在必要时结合业务逻辑编写Lua脚本以保证操作的原子性。在实际应用中，还需要考虑如何处理缓存穿透、缓存雪崩、缓存预热等问题，并且根据业务需求定期清理不再使用的数据。

在Spring Data MongoDB中，使用MongoTemplate进行日期范围查询时，如果查询没有返回任何文档，可能是因为以下原因：

1. 日期字段格式不匹配：确保查询中使用的日期格式与存储在MongoDB中的日期格式相匹配。
2. 日期范围不正确：检查查询条件中的起始日期是否早于结束日期，或者查询的日期范围是否超出了数据库中存在的日期范围。
3. 索引问题：确保在日期字段上有适当的索引，以加快查询速度并减少全表扫描。

以下是一个使用MongoTemplate进行日期范围查询的示例代码：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import java.util.Date;
import java.util.List;
 
public class MyService {
 
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
 
    public List<MyDocument> findDocumentsByDateRange(Date startDate, Date endDate) {
        Query query = new Query();
        query.addCriteria(Criteria.where("dateField").gte(startDate).lt(endDate));
        // 可以添加其他筛选条件
        return mongoTemplate.find(query, MyDocument.class);
    }
}
 
class MyDocument {
    // 文档的字段
    private Date dateField;
    // 省略其他字段和getter/setter方法
}

在这个示例中，MyService 类中的 findDocumentsByDateRange 方法接受起始日期和结束日期作为参数，并构建了一个查询条件来筛选在这个日期范围内的文档。如果查询结果为空，可能是因为没有文档的日期字段落在这个范围内。