2024-09-02



import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class TestController {
 
    @GetMapping("/testA")
    @SentinelResource(value = "testA", blockHandler = "handleException")
    public String testA() {
        return "success";
    }
 
    public String handleException(BlockException ex) {
        return "Error: " + ex.getClass().getSimpleName();
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用中使用Sentinel的注解来实现接口的限流和熔断。@SentinelResource注解用于定义资源,并指定了处理限流和熔断的异常处理方法。在这个例子中,如果接口/testA被限流或者熔断了,则会调用handleException方法返回一个错误信息。

2024-09-02

解释:

这个警告信息表示你正在使用的配置属性 spring.redis.host 已不再推荐使用。在新版本的Spring框架中,可能会有新的配置方式来替代它。

解决方法:

你需要根据最新的Spring框架文档来更新你的配置。通常,你可以在Spring的官方文档中找到关于配置属性更新和弃用通知的信息。

  1. 停止使用已弃用的配置属性 spring.redis.host
  2. 根据最新的配置标准,使用新的配置属性来指定Redis的主机地址。例如,在Spring Data Redis中,你可能需要使用 spring.redis.endpoint.host 或者其他类似的配置。
  3. 确保你的配置文件(如application.properties或application.yml)中的其他相关配置也已更新。
  4. 重新启动你的应用,确保新的配置生效。
  5. 如果你不确定如何更新配置,可以参考Spring Boot和Spring Data Redis的官方文档。
2024-09-02



-- 创建一个新的SQLite数据库文件
sqlite3 example.db
 
-- 退出sqlite3命令行工具
.quit
 
-- 使用SQLite数据库
sqlite3 example.db
 
-- 创建一个新表
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('user1', 'user1@example.com');
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users;
 
-- 更新数据
UPDATE users SET username = 'user_one' WHERE id = 1;
 
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE id = 1;
 
-- 退出sqlite3命令行工具
.quit

这个例子展示了如何在命令行中使用sqlite3工具来创建一个新的数据库文件,创建表,插入数据,查询数据,更新数据和删除数据。这是学习SQLite数据库操作的基础。

2024-09-02

Redis 是一个开源的,基于内存的数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。以下是一些基本的 Redis 命令和使用场景:

  1. 字符串(String)

存储:SET key value

获取:GET key

  1. 哈希表(Hash)

存储:HSET hash_key field value

获取:HGET hash_key field

  1. 列表(List)

存储:LPUSH list_key value

获取:LRANGE list_key 0 -1

  1. 集合(Set)

存储:SADD set_key member

获取:SMEMBERS set_key

  1. 有序集合(Sorted Set)

存储:ZADD sorted_set_key score member

获取:ZRANGE sorted_set_key 0 -1 WITHSCORES

  1. 过期时间

设置过期时间:EXPIRE key seconds

删除键:DEL key

  1. 发布/订阅

发布消息:PUBLISH channel message

订阅频道:SUBSCRIBE channel

  1. 事务

开始事务:MULTI

执行事务:EXEC

  1. 键操作

查看所有键:KEYS *

删除键:DEL key

检查键是否存在:EXISTS key

  1. 持久化

快照持久化:保存整个数据库的状态

AOF持久化:保存所有写操作命令

安装和运行 Redis 服务器:




# 下载
wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz
tar xzf redis-6.2.6.tar.gz
cd redis-6.2.6
 
# 编译
make
 
# 运行
src/redis-server

使用 Python 连接和操作 Redis:




import redis
 
# 连接到本地Redis实例
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值
r.set('foo', 'bar')
 
# 获取键值
value = r.get('foo')
print(value) # 输出:b'bar'
 
# 使用哈希表
r.hset('myhash', 'field1', 'value1')
print(r.hget('myhash', 'field1')) # 输出:b'value1'
 
# 使用列表
r.lpush('mylist', 'element1')
print(r.lrange('mylist', 0, -1)) # 输出:[b'element1']
 
# 使用集合
r.sadd('myset', 'member1')
print(r.smembers('myset')) # 输出:{b'member1'}
 
# 使用有序集合
r.zadd('myzset', {'member1': 1})
print(r.zrange('myzset', 0, -1, withscores=True)) # 输出:[b'member1', 1.0]
 
# 关闭连接
r.close()

以上是 Redis 的基本操作和使用场景,更多高级特性和使用请参考官方文档。

2024-09-02

项目名称:csvs-to-sqlite

项目描述:

这是一个Python库,用于将CSV文件转换为SQLite数据库文件。它提供了一种快速的方式来将CSV数据导入SQLite,这对于初学者和数据科学家来说非常有用。

特点:

  • 简单的API,易于使用。
  • 支持大文件的高效导入。
  • 可以自定义数据类型和表名。
  • 可以处理带有标题的和不带标题的CSV文件。

使用示例:




from csvs_to_sqlite import csv_to_sqlite
 
# 将CSV文件转换为SQLite数据库
csv_to_sqlite('path_to_csv_file.csv', 'path_to_sqlite_db.db', table_name='custom_table_name')

项目地址:https://github.com/sewilims/csvs-to-sqlite

2024-09-02

PostgreSQL中的pg_stat_activity视图提供了当前数据库活动的系统表,包括每个后端进程的活动查询。这个视图可以用来查看当前的数据库连接和每个连接执行的查询。

以下是一个查询pg_stat_activity视图的例子,以获取当前所有活动连接的查询:




SELECT pid, usename, datname, query, state 
FROM pg_stat_activity;

这里是各列的简单解释:

  • pid: 进程ID
  • usename: 执行查询的用户名
  • datname: 当前连接的数据库名
  • query: 正在执行的查询(可能被截断)
  • state: 连接的当前状态(例如,active, idle, idle in transaction等)

请注意,出于安全考虑,不是所有的列都能显示所有信息,特别是query列可能不会显示完整的查询文本,特别是对于长时间运行的查询或者超过了track_activity_query_size的查询。

如果你需要更详细的信息,请确保你有适当的权限,并且可能需要联系数据库管理员。

2024-09-02



# 假设您已经有了一个Redis Cluster的环境,并且知道如何访问它。
# 以下是使用Python连接到Redis Cluster并执行一些基本命令的示例代码:
 
```python
from rediscluster import RedisCluster
 
# 假设Redis Cluster节点配置如下:
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}
]
 
# 连接到Redis Cluster
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
# 设置键值对
rc.set("foo", "bar")
 
# 获取键的值
value = rc.get("foo")
print(value)  # 输出: bar
 
# 执行其他Redis命令...
 
# 关闭连接
rc.connection_pool.disconnect()

这段代码演示了如何使用redis-py-cluster库(一个Redis Cluster的Python客户端)连接到Redis Cluster,并执行一些简单的操作。在实际应用中,你需要根据你的Redis Cluster配置调整startup_nodes中的节点信息。

2024-09-02



import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from scrapy_redis.items import RedisItem
 
class MySpider(RedisSpider):
    name = 'my_spider'
    redis_key = 'my_spider:start_urls'
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应内容,提取items
        item = RedisItem()
        # 填充item字段
        item['field'] = 'value'
        return item

这个简单的示例展示了如何使用scrapy_redis库创建一个名为my_spider的RedisSpider。这个爬虫从my_spider:start_urls键中读取起始URL,并在解析每个响应时提取items,这些items会自动被序列化并存储到Redis中。注意,这只是一个框架,你需要根据实际情况进行详细的字段填充和数据解析。

2024-09-02

在Spring Boot项目中解决跨域问题,可以通过以下四种方式:

  1. 通过CorsFilter



@Bean
public CorsFilter corsFilter() {
    UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
    CorsConfiguration config = new CorsConfiguration();
    config.setAllowCredentials(true);
    config.addAllowedOrigin("*");
    config.addAllowedHeader("*");
    config.addAllowedMethod("*");
    source.registerCorsConfiguration("/**", config);
    return new CorsFilter(source);
}
  1. 通过配置文件



# 允许跨域的域,*代表允许任何域
spring.servlet.multipart.enabled=true
spring.servlet.multipart.file-size-threshold=2KB
spring.cors.allowed-origins=*
# 设置允许的方法
spring.cors.allowed-methods=GET,POST,PUT,DELETE
# 设置允许的头
spring.cors.allowed-headers=*
  1. 通过@CrossOrigin注解



@CrossOrigin(origins = "*")
@RestController
public class MyController {
    // ...
}
  1. 通过WebMvcConfigurer接口



@Configuration
public class MyConfiguration implements WebMvcConfigurer {
 
    @Override
    public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
        registry.addMapping("/**")
                .allowedOrigins("*")
                .allowedMethods("GET", "POST", "PUT", "DELETE");
    }
}

以上四种方式可以根据具体需求选择使用,一般推荐使用配置文件的方式进行全局配置,因为它更加集中和简洁。

2024-09-02

awesome-django 是一个用于Django web开发的Python库。它是一个非常全面的库,包含了从身份验证和rest api到缓存和测试的各种功能。

以下是一些使用 awesome-django 的示例:

  1. 使用 django-allauth 进行用户认证:



# settings.py
 
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.sites',
    # ...
    'allauth',
    'allauth.account',
    'allauth.socialaccount',
    # ...
]
 
# ...
 
SITE_ID = 1
 
# ...
  1. 使用 django-rest-framework 创建rest api:



# views.py
 
from rest_framework import generics
from myapp.models import MyModel
from myapp.serializers import MyModelSerializer
 
class MyModelList(generics.ListCreateAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
  1. 使用 django-cors-headers 处理跨域请求:



# settings.py
 
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'corsheaders',
    # ...
]
 
MIDDLEWARE = [
    # ...
    'corsheaders.middleware.CorsMiddleware',
    'django.middleware.common.CommonMiddleware',
    # ...
]
 
CORS_ORIGIN_ALLOW_ALL = True
  1. 使用 django-debug-toolbar 查看调试信息:



# settings.py
 
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'debug_toolbar',
    # ...
]
 
MIDDLEWARE = [
    # ...
    'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
    # ...
]
 
INTERNAL_IPS = ['127.0.0.1', ]
  1. 使用 django-celery 进行异步任务处理:



# settings.py
 
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'celery',
    # ...
]
 
# celery.py
 
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
 
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')
 
app = Celery('myproject')
 
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
 
app.autodiscover_tasks()
  1. 使用 django-storages 管理静态和媒体文件的存储:



# settings.py
 
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'storages',
    # ...
]
 
AWS_ACCESS_KEY_ID = 'your_access_key'
AWS_SECRET_ACCESS_KEY = 'your_secret_key'
AWS_STORAGE_BUCKET_NAME = 'your_bucket_name'
AWS_S3_CUSTOM_DOMAIN = '%s.s3.amazonaws.com' % AWS_STORAGE_BUCKET_NAME
 
STATICFILES_STORAGE = 'storages.backends.s3boto3.S3Boto3Storage'
DEFAULT_FILE_STORAGE = 'storages.ba