分类后端技术下的文章

2024-08-23




import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用Pandas库创建一个简单的DataFrame，并将其导出为CSV文件，然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤，对于学习Pandas库的用户来说，这是一个很好的入门示例。

- 阅读更多 -

【python】PyQt5控件尺寸大小位置，内容边距等API调用方法实战解析

System

2024-08-23

所有,python




from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton
 
# 创建一个应用程序实例
app = QApplication([])
 
# 创建一个窗口
window = QWidget()
 
# 创建一个垂直布局
layout = QVBoxLayout()
 
# 创建一个按钮
button = QPushButton("点击我")
 
# 设置按钮的宽度和高度
button.setFixedWidth(100)
button.setFixedHeight(50)
 
# 设置按钮的内容边距
button.setContentsMargins(5, 10, 5, 10)
 
# 将按钮添加到布局中
layout.addWidget(button)
 
# 将布局设置给窗口
window.setLayout(layout)
 
# 显示窗口
window.show()
 
# 运行应用程序
app.exec_()

这段代码演示了如何使用PyQt5创建一个简单的应用程序窗口，并在窗口中添加一个具有固定宽度和高度的按钮，同时设置了按钮的内容边距。最后，运行这个应用程序，显示出窗口和按钮。

- 阅读更多 -

Python：或且（与）非：逻辑运算和位运算

System

2024-08-23

所有,python

在Python中，或(or)、与(and)和非(not)是逻辑运算符，而位运算是直接对二进制位进行的运算。逻辑运算符的优先级高于位运算。

逻辑运算的结果是布尔值（True或False），而位运算的结果是数值。

以下是一些示例：




# 逻辑运算
a = True
b = False
 
# or
result_or = a or b  # True
 
# and
result_and = a and b  # False
 
# not
result_not = not a  # False
 
# 位运算
x = 5        # 二进制表示为 101
y = 6        # 二进制表示为 110
 
# or (|)
result_or_bitwise = x | y  # 111, 十进制表示为 7
 
# and (&)
result_and_bitwise = x & y  # 100, 十进制表示为 4
 
# xor (^)
result_xor_bitwise = x ^ y  # 111, 十进制表示为 7
 
# not (~)
result_not_bitwise = ~x  # -6 二进制表示为 11111111111111111111111111111011
 
# 左移 (<<)
result_left_shift = x << 2  # 20, 二进制表示为 10100
 
# 右移 (>>)
result_right_shift = x >> 1  # 2, 二进制表示为 101

请注意，位运算符直接对内存中的数值进行操作，不涉及逻辑转换。逻辑运算符or、and和not则涉及到短路逻辑和完全的布尔表达式评估。在使用时，应根据需要选择合适的运算符。

- 阅读更多 -

日志无界：Eureka中服务的分布式日志记录策略

System

2024-08-23

所有,分布式

在Eureka服务中实现分布式日志记录，通常涉及到集中化日志管理工具，如ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 堆栈。以下是一个基于Logback和Logstash的配置示例：

在Eureka服务的logback.xml中配置Logstash encoder：




<configuration>
 
  <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <destination>127.0.0.1:4560</destination>
    <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder" />
  </appender>
 
  <root level="info">
    <appender-ref ref="LOGSTASH" />
  </root>
</configuration>

确保Logstash正在运行并配置为监听端口4560。
在Logstash配置文件中，配置Logstash以解析来自Eureka服务的日志：




input {
  tcp {
    port => 4560
    codec => json_lines
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "eureka-service-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

确保Elasticsearch运行在localhost的9200端口。

这样配置后，Eureka服务的日志会被直接发送到Logstash，然后Logstash将这些日志转发到Elasticsearch，最后可以通过Kibana进行查看和搜索。这种方式可以有效地集中管理分布式系统的日志数据。

- 阅读更多 -

go-fastdfs分布式文件存储集群搭建和测试

System

2024-08-23

所有,分布式

以下是搭建go-fastdfs分布式文件存储集群的核心步骤和代码示例：

安装FastDFS和fastdfs-nginx-module模块。
配置并启动FastDFS和nginx。
使用go-fastdfs库进行文件上传和其他操作。

安装和配置FastDFS和nginx的步骤略微复杂，但是一旦完成，你可以用以下Go代码进行文件上传测试：




package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/base"
    "github.com/sjwhitworth/go-fastdfs"
)
 
func main() {
    // 初始化FastDFS客户端
    client := fastdfs.NewFastDFSClient("client.conf")
 
    // 读取文件
    file, err := base.Open("test.txt")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()
 
    // 上传文件
    groupName, remoteFilename, err := client.UploadFile(file, "txt")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 输出文件的存储信息
    fmt.Printf("Group name: %s\n", groupName)
    fmt.Printf("Remote filename: %s\n", remoteFilename)
}

确保你的client.conf配置文件指向FastDFS的tracker服务器，并且文件test.txt存在于你的程序能访问的路径。

这段代码展示了如何使用go-fastdfs库上传一个文件到FastDFS集群。在实际应用中，你可能需要添加错误处理和其他逻辑以确保文件上传的稳定性和安全性。

- 阅读更多 -

Memcached：高性能分布式内存对象缓存系统

System

2024-08-23

所有,分布式

Memcached是一个开源的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减少数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用python-memcached库来操作Memcached：




import memcache
 
# 创建一个Memcached客户端实例
mc = memcache.Client(['localhost:11211'], debug=True)
 
# 设置一个键值对
mc.set('key', 'value')
 
# 获取键对应的值
value = mc.get('key')
print(value)  # 输出: value
 
# 删除一个键值对
mc.delete('key')
 
# 关闭连接
mc.close()

这段代码首先导入了memcache模块，然后创建了一个连接到本地Memcached实例（假设Memcached服务运行在默认端口11211上）的客户端。接下来，我们使用set方法来存储一个键值对，使用get方法来检索这个键对应的值，使用delete方法来删除这个键值对，最后调用close方法关闭连接。

请确保您已经安装了python-memcached库，可以使用pip install python-memcached来安装。同时，确保您的系统上有运行的Memcached服务。

- 阅读更多 -

SpringBoot自定义注解 + AOP+分布式Redis 防止重复提交

System

2024-08-23

所有,分布式

要实现基于Spring Boot的自定义注解、AOP和分布式Redis防止重复提交，你可以按照以下步骤操作：

创建自定义注解：




@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface PreventDuplicateSubmit {
    // 可以定义注解属性，例如超时时间等
}

创建一个AOP切面来处理注解：




@Aspect
@Component
public class PreventDuplicateSubmitAspect {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    @Around("@annotation(PreventDuplicateSubmit)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, PreventDuplicateSubmit annotation) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
 
        // 获取注解属性或者默认值
        // int timeout = annotation.timeout();
 
        // 获取请求的唯一标识，可以根据实际情况生成，例如用户ID、请求参数等
        String key = generateKey(method, joinPoint.getArgs());
 
        // 使用Redis的set命令，如果返回true则执行方法，否则返回提示信息
        if (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "lock", 10, TimeUnit.SECONDS)) {
            try {
                return joinPoint.proceed();
            } finally {
                // 方法执行完毕后删除key，以便后续请求可以正常提交
                stringRedisTemplate.delete(key);
            }
        } else {
            // 如果操作失败，返回提示信息，可以是自定义的ResponseEntity或其他格式
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.CONFLICT).body("Operation is in progress.");
        }
    }
 
    private String generateKey(Method method, Object[] args) {
        // 根据方法名和参数生成唯一的key
        // 例如: method.getName() + "_" + Arrays.toString(args)
        return "prevent_duplicate_submit_" + UUID.randomUUID().toString();
    }
}

在需要防止重复提交的方法上使用@PreventDuplicateSubmit注解：




@RestController
public class MyController {
 
    @PreventDuplicateSubmit
    @PostMapping("/submit")
    public ResponseEntity<?> submit() {
        // 方法逻辑
        return ResponseEntity.ok("Operation completed.");
    }
}

确保你的Spring Boot项目已经包含了spring-boot-starter-data-redis依赖，以便使用StringRedisTemplate。

以上代码提供了一个基本的示例，你可能需要根据实际情况调整generateKey方法，以确保生成的key能够唯一地标识每个请求。同时，超时时间（例如10秒）可以根据实际需求进行调整，以满足需求。

- 阅读更多 -

pytorch分布式数据训练结合学习率周期及混合精度

System

2024-08-23

所有,分布式




import torch
import torch.distributed as dist
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR
from apex.optimizers import FusedAdam
from apex.parallel import DistributedDataParallel as DDP
 
# 初始化分布式环境
dist.init_process_group("nccl")
torch.cuda.set_device(dist.get_rank())
 
# 定义模型和混合精度优化器
model = MyModel().cuda()
optimizer = FusedAdam(model.parameters(), lr=0.001)
 
# 定义学习率下降策略
scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 150, 250], gamma=0.1)
 
# 包装模型为分布式数据并行模型
model = DDP(model)
 
# 训练循环
for epoch in range(1, num_epochs+1):
    for inputs, labels in data:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
    # 更新学习率
    scheduler.step()

这段代码展示了如何在PyTorch中结合使用分布式数据并行DDP、混合精度优化器FusedAdam以及学习率下降策略MultiStepLR进行分布式数据的模型训练。在训练循环中，首先通过optimizer.zero_grad()清零梯度，然后进行前向传播和计算损失，接着反向传播进行梯度计算，最后通过优化器步进并更新模型参数。学习率在每个周期结束时通过MultiStepLR进行更新。这个例子简洁地展示了如何在分布式环境中高效地训练模型。

2024-08-23

在ROS中，多台设备进行通信时，通常使用roslaunch来启动多个节点和master。以下是一个简单的示例，展示了如何配置roslaunch文件以在多台设备上启动ROS节点。

首先，确保所有设备上的ROS环境均已正确安装，并且网络互通。
在主控设备（比如你的电脑）上，创建一个roslaunch文件，例如multi_device_communication.launch。




<launch>
    <!-- 在主机1上启动master -->
    <machine name="host1" address="192.168.1.10" user="your_username" />
    <node name="node1" pkg="your_package" type="your_node_executable" machine="host1">
        <remap from="node1/chatter" to="chatter" />
    </node>
 
    <!-- 在主机2上启动节点 -->
    <machine name="host2" address="192.168.1.11" user="your_username" />
    <node name="node2" pkg="your_package" type="your_node_executable" machine="host2">
        <remap from="node2/chatter" to="chatter" />
    </node>
</launch>

确保每个设备上的~/.bashrc或者你使用的shell配置文件中，ROS_MASTER_URI环境变量都已经设置为主节点的URI（例如http://host1:11311）。
使用roslaunch启动配置文件：




roslaunch your_launch_file_path multi_device_communication.launch

这样，roslaunch会按照配置文件中的指定，分别在host1和host2上启动节点。确保your_package和your_node_executable替换为实际使用的包名和节点名。通过<remap ...>标签，可以重映射节点的私有名称到全局的主题名称，从而允许不同设备上的节点进行通信。

注意：

确保所有设备上的防火墙设置允许ROS通信所使用的端口（默认是TCPROS的ROS_MASTER_URI端口7111和rosout的51913）。
如果使用的是不同的ROS版本或者特定的网络配置，可能需要调整上述配置。

System

2024-08-23

所有,分布式

报错解释：

这个错误表明RabbitMQ插件：rabbitmq_delayed_message_exchange没有安装成功。RabbitMQ的一些特性是通过插件机制提供的，比如延迟消息交换就是通过这个插件实现的。如果RabbitMQ无法找到这个插件，它会报告:plugins_not_found错误。

解决方法：

确认你正在使用的RabbitMQ版本支持rabbitmq_delayed_message_exchange插件。
如果插件支持，可以通过RabbitMQ的插件管理命令来安装它。以下是安装RabbitMQ插件的命令：




# 首先进入RabbitMQ的插件目录
cd /path/to/rabbitmq/sbin
 
# 使用RabbitMQ提供的命令安装插件
./rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

确保你有足够的权限执行这些命令，并且RabbitMQ服务正在运行。如果你是在Docker容器中运行RabbitMQ，你可能需要进入容器内部来执行这些命令。

如果你不需要延迟消息交换特性，你也可以考虑移除相关代码，避免这个错误。

- 阅读更多 -