from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
from databases import Database
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from fastapi_utils.cbv import cbv
from fastapi import FastAPI, Depends
 
app = FastAPI()
 
# 定义数据库配置
DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"
 
# 初始化数据库
database = Database(DATABASE_URL)
 
# 创建SQLAlchemy引擎
engine = create_engine(DATABASE_URL)
 
# 创建SQLAlchemy的基类
Base = declarative_base()
 
# 定义一个Pydantic模型，用于数据库表的映射
class Item(BaseModel):
    id: Optional[int] = None
    name: str
    description: Optional[str] = None
    price: float
    tax: Optional[float] = None
 
    class Config:
        orm_mode = True
 
# 定义数据库表
class ItemTable(Base):
    __tablename__ = "items"
    id = Base.Column(Base.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Base.Column(Base.String(255))
    description = Base.Column(Base.String(255))
    price = Base.Column(Base.Float)
    tax = Base.Column(Base.Float)
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
# 创建表
Base.metadata.create_all(bind=engine)
 
# 创建SQLAlchemy会话
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
 
# 获取会话
def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()
 
# FastAPI路由依赖项
async def get_db_session():
    async with database.session() as session:
        yield session
 
# 创建CRUD操作的基类
class CRUDBase:
    def create(self, db: Session, *, obj_in: Item):
        db_obj = ItemTable(**obj_in.dict())
        db.add(db_obj)
        db.commit()
        db.refresh(db_obj)
        return db_obj
 
    def get(self, db: Session, *, id: int):
        return db.query(ItemTable).filter(ItemTable.id == id).first()
 
    def get_multi(self, db: Session, *, skip=0, limit=100):
        return db.query(ItemTable).offset(skip).limit(limit).all()
 
# 定义CRUD操作
class ItemCRUD(CRUDBase):
    def get_by_name(self, db: Session, *, name: str):
        return db.query(ItemTable).filter(ItemTable.name == name).first()
 
# 初始化CRUD操作
item_crud = ItemCRUD()
 
# FastAPI路由
@app.post("/items/", response_model=Item)
async def create_item(*, item_in: Item, session: Session = Depends(get_db_session)):
    return item_crud.create(session, obj_in=item_in)
 
@app.get("/items/{item_id}")
asy

在Spring Boot中实现扫码登录通常涉及以下步骤：

1. 生成二维码：使用第三方库如QRCode或zxing生成登录二维码，二维码中包含登录凭证（如UUID）。
2. 扫码认证：用户扫描二维码后，服务端验证凭证并建立会话。
3. 会话管理：在客户端与服务端建立长连接或使用短连接，并管理会话状态。

以下是一个简化的实现方案：

1. 添加依赖（以Maven为例）

<!-- 二维码生成库 -->
<dependency>
    <groupId>com.google.zxing</groupId>
    <artifactId>core</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
</dependency>
<!-- 会话管理 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.session</groupId>
    <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>

2. 生成二维码

import com.google.zxing.BarcodeFormat;
import com.google.zxing.WriterException;
import com.google.zxing.client.j2se.MatrixToImageWriter;
import com.google.zxing.common.BitMatrix;
import com.google.zxing.qrcode.QRCodeWriter;
 
public class QRCodeGenerator {
    public BitMatrix createQRCode(String content, int width, int height) throws WriterException {
        QRCodeWriter qrCodeWriter = new QRCodeWriter();
        return qrCodeWriter.encode(content, BarcodeFormat.QR_CODE, width, height);
    }
 
    public void writeToFile(BitMatrix matrix, String format, File file) throws IOException {
        MatrixToImageWriter.writeToFile(matrix, format, file);
    }
}

3. 扫码认证

@RestController
public class LoginController {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
    @GetMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> login(@RequestParam String uuid) {
        // 验证UUID有效性，并建立会话
        String userId = redisTemplate.opsForValue().get(uuid);
        if (userId != null) {
            // 登录成功，返回用户信息或token
            redisTemplate.delete(uuid); // 登录后删除UUID
            return ResponseEntity.ok("登录成功");
        }
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.FORBIDDEN).body("登录失败");
    }
}

4. 会话管理

@Component
public class SessionManager {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
    public String createSession(String userId) {
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        redisTemplate.opsForValue().set(uuid, userId, 10, TimeUnit.MINUTES); // 设置有效期10分钟
        return uuid;
    }
 
    public void invalidateSession(String uuid) {
        redisTemplate.delete(uuid);
    }
}

*5. 使用

由于原文提供了完整的代码实例，这里我们只需要提供核心函数和类的概览：

# 导入Django模块
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
from .models import Topic
 
# 主页视图
def index(request):
    return render(request, 'learning_logs/index.html')
 
# 显示所有话题以及那些已存在的项目的视图
def topics(request):
    topics = Topic.objects.all()
    context = {'topics': topics}
    return render(request, 'learning_logs/topics.html', context)
 
# 为特定话题创建新项目的视图
def new_topic(request):
    if request.method == 'POST':
        topic = Topic()
        topic.text = request.POST['topic_text']
        topic.save()
        return HttpResponse('<h1>Topic added!</h1>')
    else:
        return HttpResponse('<h1>Bad request!</h1>')

这个代码实例展示了如何在Django中创建视图函数来处理网页请求，并使用Django模板渲染页面。topics函数展示了如何从数据库中获取记录，并通过上下文传递给模板。new_topic函数演示了如何处理POST请求以及如何将数据保存到数据库中。

@Component是Spring框架中的一个注解，它用于指示Spring框架这个类需要被扫描为Bean进行管理。它可以被用于任何层次，通常我们使用它在Service层和Repository层（数据访问层）。

@Component注解可以用在任何Spring支持的组件上，比如构造函数注入、方法注入、属性注入等。

以下是一些使用@Component注解的方法：

1. 直接在类上使用@Component注解：

@Component
public class MyComponent {
    // ...
}

2. 使用@Component和@Service注解来区分业务层和数据访问层：

@Service
public class MyService {
    // ...
}
 
@Component
public class MyRepository {
    // ...
}

3. 使用@Component和@Configuration注解来创建配置类：

@Component
@Configuration
public class MyConfiguration {
    // ...
}

4. 使用@Component和@Repository注解来标注数据访问组件：

@Component
@Repository
public class MyDao {
    // ...
}

5. 使用@Component和@Controller注解来标注控制器类：

@Component
@Controller
public class MyController {
    // ...
}

6. 使用@Component和@Scope注解来标注Bean的作用范围：

@Component
@Scope("prototype")
public class MyPrototypeBean {
    // ...
}

7. 使用@Component和@PostConstruct注解来标注初始化方法：

@Component
public class MyComponent {
    @PostConstruct
    public void init() {
        // ...
    }
}

8. 使用@Component和@PreDestroy注解来标注销毁方法：

@Component
public class MyComponent {
    @PreDestroy
    public void cleanUp() {
        // ...
    }
}

9. 使用@Component和@Autowired注解来自动装配依赖：

@Component
public class MyService {
    @Autowired
    private MyRepository myRepository;
    // ...
}

10. 使用@Component和@Value注解来注入配置文件的值：

@Component
public class MyComponent {
    @Value("${my.property}")
    private String myProperty;
    // ...
}

以上就是@Component注解的一些常见用法，在SpringBoot中，你可以根据需要选择合适的方式来使用它。

Oracle 11g数据库清理可以从以下几个方面入手：

1. 清理归档日志：

   
   
   
   RMAN> DELETE ARCHIVELOG ALL;

2. 清理旧的表空间：

   
   
   
   DROP TABLESPACE tablespace_name INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;

3. 清理不使用的临时表空间：

   
   
   
   DROP TABLESPACE tablespace_name TEMPORARY;

4. 清理不使用的用户：

   
   
   
   DROP USER user_name CASCADE;

5. 清理不使用的对象（例如：视图、过程等）。

6. 清理大表的旧数据：

   
   
   
   DELETE FROM table_name WHERE condition;
   COMMIT;

确保在执行任何清理操作前备份数据库，并在数据库负载较低时进行清理，避免对业务造成影响。对于大表删除数据，可以考虑分批删除，避免长时间锁表。

在实际操作中，需要根据具体情况分析哪些数据可以清理，哪些数据需要保留，并确保清理操作不会影响数据库的完整性和一致性。

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class JacksonConfig {
 
    @Bean
    public ObjectMapper objectMapper() {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        
        // 配置自定义序列化行为
        // 例如，禁用默认的日期时间格式，使用自定义的格式
        mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
        mapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        
        // 配置Java 8日期和时间的支持
        JavaTimeModule javaTimeModule = new JavaTimeModule();
        // 自定义日期格式
        javaTimeModule.addSerializer(LocalDate.class, new LocalDateSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")));
        javaTimeModule.addSerializer(LocalDateTime.class, new LocalDateTimeSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));
        mapper.registerModule(javaTimeModule);
        
        // 返回配置好的ObjectMapper实例
        return mapper;
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中配置ObjectMapper以自定义JSON序列化行为。它禁用了默认的时间戳格式，并启用了自定义日期格式的设置。同时，它展示了如何注册Java 8日期和时间API的支持，并为这些类型指定了自定义的序列化格式。这对于需要特定格式的JSON输出的应用程序来说是非常有用的。

由于篇幅所限，以下仅展示如何使用Spring Boot创建一个简单的网上商城的核心代码示例。

// 导入Spring Boot相关依赖
import org.springframework.boot.*;
import org.springframework.boot.autoconfigure.*;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
@EnableAutoConfiguration
public class OnlineShopApplication {
 
    @RequestMapping("/")
    String index() {
        return "Hello, Welcome to your Online Shop!";
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SpringApplication.run(OnlineShopApplication.class, args);
    }
}

这段代码展示了如何使用Spring Boot创建一个简单的网上商城的入口页面。它包含了一个REST控制器，一个主方法来启动Spring Boot应用程序，以及一个简单的映射方法来响应根URL的请求。这个例子是基于Spring Boot的简单快速开发理念，展示了如何用最少的代码启动一个网上商城的基本框架。

错误解释：

ORA-01144错误表示在尝试创建数据文件时，指定的文件大小超过了数据库块大小的最大值。Oracle数据库中每个数据文件由许多块组成，每块的大小都是固定的，通常是由数据库创建时的初始化参数DB\_BLOCK\_SIZE决定。

解决方法：

1. 检查数据库的DB\_BLOCK\_SIZE参数，了解最大块大小。可以通过以下SQL命令查询：

   
   
   
   SELECT value FROM v$parameter WHERE name = 'db_block_size';

2. 重新计算文件大小，确保它不超过DB\_BLOCK\_SIZE参数指定的最大数据块大小。
3. 如果需要创建一个很大的数据文件，可以考虑增加DB\_BLOCK\_SIZE参数的值，但这通常需要在创建数据库之初就设定，并且会影响数据库的整体性能。
4. 如果不需要创建这么大的文件，调整创建命令中的文件大小参数至合适的值。

请注意，更改DB\_BLOCK\_SIZE是一个敏感操作，需要在了解风险的情况下进行，并且最好在数据库创建之初就设定好，之后的修改可能会导致数据不一致或其他问题。如果不是熟悉Oracle内部结构的专业人员，建议寻求专业的数据库管理员帮助。

Redis 向量搜索是一个高度可扩展的解决方案，它可以用于实现实时的、基于内容的推荐系统，或者在任意数据集上进行高效的相似性搜索。Redis 从版本 6.2 开始提供了一个名为 RedisSearch 的模块，它提供了全文搜索和特定字段搜索的功能。

以下是一个简单的例子，展示如何在 Redis 上设置一个简单的向量搜索索引，并添加一些向量数据：

from redis import Redis
from redis_search import Document, TextField, NumericField, Search
 
# 连接到 Redis
redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379)
 
# 创建一个新的搜索索引
Search(redis_conn).create_index((TextField('title'), NumericField('price')))
 
# 添加文档到索引
document1 = Document('doc1')
document1.add_text('title', 'Redis Search')
document1.add_numeric('price', 100)
document1.vector_field('vector', [0.1, 0.2, 0.3])
document1.save()
 
document2 = Document('doc2')
document2.add_text('title', 'Redis Cluster')
document2.add_numeric('price', 200)
document2.vector_field('vector', [0.4, 0.5, 0.6])
document2.save()
 
# 执行向量搜索
results = Search(redis_conn).vector_search(
    field='vector',
    query_vector=[0.1, 0.1, 0.1],
    topk=10
)
 
for result in results:
    print(result.id, result.score)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含文本字段 title 和数值字段 price 的索引。然后，我们添加了两个文档，每个文档都有一个与之关联的向量。最后，我们执行了一个向量搜索，查询与一个给定向量相似的文档。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时需要考虑更多的配置选项和性能优化。

在ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）架构中，Logstash可以配置为从Redis缓存中读取数据。以下是配置Logstash以从Redis缓存中读取数据的步骤和示例配置：

1. 确保你已经安装并运行了Redis服务器。
2. 确保你已经安装并运行了Elasticsearch和Kibana。
3. 安装并配置Logstash。

Logstash配置文件（例如logstash-redis.conf）可能如下所示：

input {
  redis {
    data_type => "list"
    key => "logstash_keys"
    host => "127.0.0.1"
    port => 6379
    db => 0
  }
}
 
filter {
  # 在这里添加任何需要的filter插件
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "redis-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

在这个配置中，input 部分使用了redis插件来从Redis的list类型的key中读取数据。host和port指定了Redis服务器的位置，db指定了数据库的索引。filter部分可以根据需要添加对日志数据的处理插件，例如grok、json等。output部分指定了Elasticsearch作为输出，并且根据日志的时间戳来创建索引。

确保Logstash有权限连接到Redis和Elasticsearch。

启动Logstash时，使用以下命令应用配置：

bin/logstash -f logstash-redis.conf

这样Logstash就会从Redis缓存中读取数据，并将解析后的日志数据发送到Elasticsearch，随后可以在Kibana中进行查看和分析。