import redis
import time
 
# 假设Redis已经配置并且可以连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 优惠券秒杀功能
def seckill(user_id, coupon_id):
    # 使用Redis的原子操作来保证秒杀的原子性
    with r.pipeline() as pipe:
        # 检查是否已经抢购
        if r.sismember('used_users:{}'.format(coupon_id), user_id):
            return False
        # 设置过期时间，避免无限期的抢购
        expire_at = 60 * 60  # 秒杀活动有效时间
        current_time = time.time()
        # 检查是否超过了活动时间
        if r.zscore('coupon_times:{}'.format(coupon_id), 'remain') <= 0:
            return False
        # 开始抢购
        pipe.sadd('used_users:{}'.format(coupon_id), user_id)
        pipe.zincrby('coupon_times:{}'.format(coupon_id), '-1', 'remain')
        # 执行操作
        pipe.execute()
        # 发送优惠券
        send_coupon_to_user(user_id, coupon_id)
        return True
 
# 发送优惠券到用户，具体实现根据业务需求编写
def send_coupon_to_user(user_id, coupon_id):
    print('优惠券{}发送给用户{}'.format(coupon_id, user_id))
 
# 用户ID和优惠券ID
user_id = 'user123'
coupon_id = 'coupon456'
 
# 开始秒杀
seckill(user_id, coupon_id)

这段代码提供了一个简单的Python示例，展示了如何使用Redis来实现秒杀功能。它使用Redis的SET数据结构来追踪哪些用户已经抢购了优惠券，以及使用ZSET来跟踪剩余的优惠券数量。这个例子假设Redis服务器已经配置并且可以连接。在实际应用中，你需要根据自己的业务逻辑来发送优惠券给用户。

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
 
@Controller
@RequestMapping("/example")
public class ExampleController {
 
    // 处理GET请求
    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET)
    public @ResponseBody String handleGetRequest() {
        return "Received GET request";
    }
 
    // 处理POST请求
    @RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
    public @ResponseBody String handlePostRequest() {
        return "Received POST request";
    }
 
    // 处理PUT请求
    @RequestMapping(method = RequestMethod.PUT)
    public @ResponseBody String handlePutRequest() {
        return "Received PUT request";
    }
 
    // 处理DELETE请求
    @RequestMapping(method = RequestMethod.DELETE)
    public @ResponseBody String handleDeleteRequest() {
        return "Received DELETE request";
    }
}

这个例子中，我们定义了一个控制器ExampleController，它使用@RequestMapping注解来处理对/example路径的不同HTTP请求方法。@ResponseBody注解被用来指示Spring MVC将返回的字符串直接写入HTTP响应体，而不是解析为视图名称。这样，我们可以根据请求类型返回不同的响应，展示了如何在Spring MVC中处理不同的HTTP方法。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient // 开启服务发现客户端
public class MicroserviceArchitectureApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MicroserviceArchitectureApplication.class, args);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中开启服务发现客户端。@EnableDiscoveryClient注解会让Spring Cloud支持服务注册和发现，使得微服务能够注册到服务注册中心并且可以被其他微服务发现。这是构建现代微服务架构的一个基本步骤。

在这个项目中，我们需要使用SQLite3来存储温度数据，并且能够将数据上报到服务器。以下是一个简化的例子，展示了如何使用Python和SQLite3来实现这个功能。

import sqlite3
import time
 
# 假设这是获取温度的函数
def get_temperature():
    # 这里应该是获取温度的代码，但是为了示例，我们使用随机数据
    return 20 + (25 - 20) * random.random()
 
# 连接到SQLite数据库（如果不存在则创建）
conn = sqlite3.connect('temperature.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表格（如果表格不存在）
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS temperature_data (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    temperature REAL,
    timestamp TEXT
);
''')
conn.commit()
 
# 上报温度数据到数据库
def report_temperature():
    temperature = get_temperature()  # 获取温度值
    timestamp = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())  # 获取当前时间
    cursor.execute('''
        INSERT INTO temperature_data (temperature, timestamp)
        VALUES (?, ?)
    ''', (temperature, timestamp))
    conn.commit()
    print(f"Temperature: {temperature}°C, Timestamp: {timestamp}")
 
# 模拟上报温度数据到数据库
report_temperature()
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这段代码首先导入了必要的模块，并定义了一个函数get_temperature来模拟获取温度。然后，它创建了一个SQLite数据库连接，并创建了一个存储温度数据的表。report_temperature函数用于获取温度，存储到数据库，并打印出温度和时间戳。最后，模拟了温度上报的过程，并在上报完成后关闭了数据库连接。

这个例子展示了如何使用SQLite3来存储和管理数据，并且如何通过Python代码与数据库交互。在实际应用中，你需要替换获取温度的函数，以及上报数据到服务器的部分。

// 连接到MongoDB实例
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const uri = "mongodb+srv://<username>:<password>@cluster0.mongodb.net/test?retryWrites=true&w=majority";
const client = new MongoClient(uri, { useNewUrlParser: true });
 
client.connect(err => {
  if (err) throw err;
  console.log("连接成功");
 
  // 获取数据库
  const db = client.db('test');
 
  // 为admin数据库创建新用户并赋予角色
  db.admin().createUser({
    user: 'dba',
    pwd: 'password', // 或者使用更安全的方式生成密码
    roles: [
      { role: 'userAdminAnyDatabase', db: 'admin' },
      { role: 'readWriteAnyDatabase', db: 'admin' }
    ]
  });
 
  // 为具体数据库创建用户并赋予角色
  db.createUser({
    user: 'user',
    pwd: 'password', // 或者使用更安全的方式生成密码
    roles: [
      { role: 'readWrite', db: 'test' }
    ]
  });
 
  client.close();
});

在这个例子中，我们首先连接到MongoDB实例，然后为管理员用户创建一个具有更高权限的用户，并为特定数据库创建一个具有基本读写权限的用户。这样做可以增加安全性，并且遵循最小权限原则，只给用户完成其工作所需的权限。

using System;
using System.Data.SQLite; // 引入SQLite命名空间
 
class Program
{
    static void Main()
    {
        string connectionString = "Data Source=test.db;Version=3;"; // 连接字符串
        using (var connection = new SQLiteConnection(connectionString))
        {
            connection.Open(); // 打开连接
 
            using (var command = new SQLiteCommand(connection))
            {
                command.CommandText = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS People (Id INTEGER PRIMARY KEY, Name TEXT, Age INTEGER);"; // SQL命令
                command.ExecuteNonQuery(); // 执行，创建表
 
                command.CommandText = "INSERT INTO People (Name, Age) VALUES ('Alice', 30);";
                command.ExecuteNonQuery(); // 插入数据
 
                command.CommandText = "SELECT * FROM People;";
                using (var reader = command.ExecuteReader())
                {
                    while (reader.Read()) // 遍历查询结果
                    {
                        Console.WriteLine($"ID: {reader["Id"]}, Name: {reader["Name"]}, Age: {reader["Age"]}");
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这段代码展示了如何在C#中使用SQLite，包括创建数据库连接、创建表、插入数据以及查询数据。使用using语句确保了数据库连接的及时关闭和释放资源。

Spring Boot的自动装配是通过@EnableAutoConfiguration注解和@SpringBootApplication注解来实现的。@EnableAutoConfiguration注解是开启自动配置的入口，它会告诉Spring Boot根据类路径设置、其他bean以及各种属性文件来检测并自动配置应用程序中的bean。

自动装配的核心在于Spring Boot根据类路径下的jar包依赖，deprecated的配置文件application.properties或application.yml，以及其他的配置文件，通过@Conditional注解的不同条件，来决定是否要自动配置某个特定的bean。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用@SpringBootApplication注解来启用自动配置：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication // 包含@EnableAutoConfiguration，启用自动配置
public class MySpringBootApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
    }
}

在这个例子中，@SpringBootApplication是一个复合注解，包含了@EnableAutoConfiguration，这使得Spring Boot应用程序可以自动配置bean。

自动装配的实现依赖于@Conditional注解和Spring Framework的条件化配置特性。例如，如果项目中包含H2数据库，并且没有配置其他数据库连接，那么Spring Boot自动配置模块可能会自动配置一个内存数据库。

自定义自动配置：

如果你需要自定义自动配置，你可以创建你自己的@Configuration类，并使用@Configuration，@Conditional注解来控制配置的条件。

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Conditional;
 
@Configuration
@ConditionalOnClass(MyClass.class) // 仅当MyClass在类路径上时，才会配置以下bean
public class MyCustomAutoConfiguration {
 
    @Bean
    public MyBean myBean() {
        return new MyBean();
    }
}

在这个例子中，@ConditionalOnClass注解表示只有当MyClass类在应用程序的类路径上时，才会实例化并注册myBean。这是Spring Boot自动配置的一个基础，也可以用于自定义配置。

import sqlite3
 
# 连接到数据库（如果不存在则在当前目录创建）
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 使用数据库（插入一条记录）
conn.execute('INSERT INTO user (id, name) VALUES (\'1\', \'Michael\')')
 
# 查询数据库（获取所有记录）
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM user')
values = cursor.fetchall()
for row in values:
    print(row)
 
# 关闭Connection:
conn.close()

这段代码展示了如何使用Python的sqlite3模块来连接数据库、创建表格、插入数据、查询数据和关闭数据库连接。这是数据库操作的基本流程，对于学习数据库和Python的开发者来说非常有帮助。

在Spring Cloud Alibaba微服务架构中，系统可能会经历以下的系统架构演变：

1. 初始阶段：所有服务部署在一台服务器上，单个服务实例。
2. 服务拆分阶段：基于业务拆分服务，每个服务独立部署。
3. 服务化阶段：服务通过REST API进行交互。
4. 服务治理阶段：引入Spring Cloud Alibaba的服务注册与发现（Nacos）。
5. 负载均衡阶段：使用Nginx作为反向代理，进行服务的负载均衡。

以下是Nginx配置示例，用于负载均衡：

http {
    upstream my_microservices {
        server microservice1:8080;
        server microservice2:8080;
        server microservice3:8080;
    }
 
    server {
        listen 80;
 
        location / {
            proxy_pass http://my_microservices;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
    }
}

在这个配置中，upstream指令定义了一个服务器组，其中包含了微服务实例。server块配置了监听80端口的服务器，并且所有的请求都被代理到my_microservices组。proxy_pass指令将请求转发到该组的服务实例，实现负载均衡。proxy_set_header指令确保正确的头信息被转发到后端服务，以便它们可以正确处理请求。

# 拉取 MongoDB 官方 Docker 镜像
docker pull mongo
 
# 创建并启动 MongoDB 容器
docker run --name some-mongo -d mongo
 
# 如果需要将 MongoDB 数据保存到本地，可以使用 -v 参数挂载数据卷
docker run --name some-mongo -v /my/own/datadir:/data/db -d mongo
 
# 如果需要自定义端口映射，可以使用 -p 参数
docker run --name some-mongo -p 27017:27017 -d mongo
 
# 如果需要进入 MongoDB 容器内部进行操作，可以使用 docker exec 命令
docker exec -it some-mongo bash

以上命令提供了基本的 MongoDB Docker 部署方法，包括了从 Docker Hub 拉取官方的 MongoDB 镜像，创建并运行容器，以及如何将 MongoDB 数据保存到本地文件系统和自定义端口映射。通过这些命令，开发者可以快速部署一个可用的 MongoDB 数据库服务。