// 引入 NestJS 的核心组件
import { Module, MiddlewareConsumer, NestModule } from '@nestjs/common';
import { APP_FILTER, APP_GUARD, APP_INTERCEPTOR } from '@nestjs/core';
 
// 引入自定义的中间件
import { MyMiddleware } from './middleware/my.middleware';
 
// 引入拦截器、守卫、过滤器等组件
import { MyInterceptor } from './interceptor/my.interceptor';
import { MyGuard } from './guard/my.guard';
import { MyExceptionFilter } from './filter/my-exception.filter';
 
@Module({
  // 配置模块需要注入的提供者（如果有的话）
})
export class AppModule implements NestModule {
  // 配置中间件，并为每个中间件指定相应的处理函数
  configure(consumer: MiddlewareConsumer) {
    consumer
      .apply(MyMiddleware) // 应用自定义中间件
      .forRoutes('*'); // 对所有路由有效
  }
}
 
// 使用模块的提供者来配置全局拦截器、守卫和过滤器
export const appProviders = [
  {
    provide: APP_INTERCEPTOR,
    useValue: new MyInterceptor(),
  },
  {
    provide: APP_GUARD,
    useClass: MyGuard,
  },
  {
    provide: APP_FILTER,
    useClass: MyExceptionFilter,
  },
];

这段代码展示了如何在NestJS框架中定义一个简单的中间件，并展示了如何在AppModule中配置它。同时，代码还演示了如何配置全局拦截器、守卫和过滤器，这些是AOP编程中常用的技术。

在分析"9\_企业架构队列缓存中间件分布式Redis"时，我们可以假设这是一个关于如何在企业应用中实施消息队列和缓存机制，同时使用Redis作为分布式缓存的技术选型。以下是一个简化的代码示例，展示如何在Java环境中使用Redis作为消息队列和缓存系统。

import redis.clients.jedis.Jedis;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
 
public class EnterpriseArchitecture {
 
    // 初始化Redis客户端
    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");
 
    // 使用Guava Cache作为本地缓存
    private LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .build(new CacheLoader<String, String>() {
            @Override
            public String load(String key) throws Exception {
                return jedis.get(key);
            }
        });
 
    // 使用Redis的列表结构作为队列
    public void enqueue(String queueKey, String value) {
        jedis.lpush(queueKey, value);
    }
 
    // 从队列中取出数据
    public String dequeue(String queueKey) {
        return jedis.rpop(queueKey);
    }
 
    // 缓存数据
    public void cacheData(String key, String value) {
        jedis.set(key, value);
        cache.put(key, value); // 同时更新Guava缓存
    }
 
    // 从缓存中获取数据
    public String getCachedData(String key) {
        return cache.getUnchecked(key);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        EnterpriseArchitecture ea = new EnterpriseArchitecture();
 
        // 使用队列
        ea.enqueue("my-queue", "message1");
        System.out.println(ea.dequeue("my-queue"));
 
        // 使用缓存
        ea.cacheData("my-key", "my-value");
        System.out.println(ea.getCachedData("my-key"));
    }
}

这个示例展示了如何使用Redis作为消息队列和缓存的简单实现。enqueue方法用于将数据放入队列，dequeue方法用于从队列中取出数据。缓存操作使用了Guava Cache，并且在更新Redis时同步更新Guava缓存。这个例子提供了一个基本框架，展示了如何将Redis集成到企业应用中。

import { createApp } from 'vue';
import { createPinia } from 'pinia';
import App from './App.vue';
import router from './router';
import store from './store';
 
// 创建Pinia实例
const pinia = createPinia();
 
// 创建Vue应用实例并挂载
const app = createApp(App);
 
// 配置Vue插件
app.use(router);
app.use(pinia);
 
// 如果有需要，可以在这里配置其他插件
 
// 如果有全局样式文件，在这里引入
// import './styles/global.css';
 
// 挂载Vue根实例到#app元素上
app.mount('#app');

这段代码展示了如何在Vue 3项目中集成Pinia作为状态管理库，并在创建Vue应用实例时配置路由和Pinia。在实际项目中，可以根据具体需求添加其他配置，比如插件、全局样式等。

在前端开发中，jQuery是一个非常流行的JavaScript库，它简化了许多常见的JavaScript任务。以下是一些最常用的jQuery方法：

1. $(document).ready(): 当DOM完全加载并可以操作时执行一段脚本。

$(document).ready(function() {
    // 在这里编写你的代码
});

2. $(selector).click(function): 为一个元素的点击事件绑定处理函数。

$("#myButton").click(function() {
    alert("按钮被点击了！");
});

3. $(selector).hover(functionIn, functionOut): 当鼠标指针悬停在元素上时执行一个函数，当鼠标指针离开元素时执行另一个函数。

$("#myElement").hover(
    function() {
        // 鼠标悬停时执行
        $(this).css("background-color", "yellow");
    }, 
    function() {
        // 鼠标离开时执行
        $(this).css("background-color", "white");
    }
);

4. $(selector).toggle(function, function): 每次点击元素时切换执行两个以上的函数。

$("#myButton").toggle(
    function() {
        // 第一次点击时执行
        $(this).css("background-color", "red");
    }, 
    function() {
        // 再次点击时执行
        $(this).css("background-color", "blue");
    }
);

5. $(selector).show() 和 $(selector).hide(): 控制元素的显示和隐藏。

$("#myElement").show();  // 显示元素
$("#myElement").hide();  // 隐藏元素

6. $(selector).fadeIn() 和 $(selector).fadeOut(): 通过淡入或淡出动画显示或隐藏元素。

$("#myElement").fadeIn();  // 淡入元素
$("#myElement").fadeOut(); // 淡出元素

7. $(selector).slideDown() 和 $(selector).slideUp(): 通过上下滑动动画显示或隐藏元素。

$("#myElement").slideDown();  // 向下滑动显示元素
$("#myElement").slideUp();    // 向上滑动隐藏元素

8. $(selector).text(): 获取或设置匹配元素集合中第一个元素的文本内容。

var text = $("#myElement").text(); // 获取文本内容
$("#myElement").text("新文本");    // 设置文本内容

9. $(selector).val(): 获取或设置匹配元素集合中第一个元素的值。

var value = $("#myInput").val(); // 获取输入框的值
$("#myInput").val("新值");       // 设置输入框的值

10. $(selector).css(propertyName, value): 在匹配的元素集中设置一个或多个样式属性。

$("#myElement").css("background-color", "yellow"); // 设置背景颜色

11. $(selector).addClass(className) 和 $(selector).removeClass(className): 向匹配的元素添加或删除一个或多个类。

$("#myElement").addClass("myClass"); // 添加类
$("#myElement").removeClass("myClass"); // 移除类

12. $(selector).append(content): 把内容添加到每个匹配元素的内部末尾处。

$("#myElement").append("<p>新段落</p>"

在Spring Cloud微服务架构中，开发多线程和分布式应用程序通常涉及到使用Spring提供的工具和注解。以下是一个简单的例子，展示如何在Spring Cloud微服务中使用多线程。

1. 使用@EnableAsync开启异步支持，并配置线程池。

import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import java.util.concurrent.Executor;
 
@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
 
    @Bean(name = "taskExecutor")
    public Executor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(25);
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

2. 使用@Async注解标记异步方法。

import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class AsyncService {
 
    @Async("taskExecutor")
    public void executeAsyncTask() {
        // 异步执行的任务
    }
}

在微服务架构中，分布式应用通常涉及服务间的通信。Spring Cloud提供了多种服务间通信的方式，例如使用Feign进行声明式REST调用。

3. 使用Feign客户端进行远程服务调用。

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@FeignClient("service-provider")
public interface ServiceProviderClient {
 
    @GetMapping("/data")
    String getData();
}

在实际开发中，你需要根据具体的需求和架构来设计和实现多线程和分布式的解决方案。上述代码仅展示了基本的使用方法，并不能直接用于生产环境。

Milvus是一款开源的向量搜索引擎，支持千亿级别的向量数据。以下是关于Milvus分布式部署和扩展的一个概述性指南：

Milvus 分布式部署与扩展指南
=================================
 
一、系统架构设计
-----------------
 
1. 分层架构
Milvus 采用分层架构，主要分为接入层、管理层和存储层。
 
2. 高可用设计
通过分布式管理系统保证任何组件失效时不影响整体服务。
 
3. 扩展性设计
通过对接入层和存储层的可伸缩设计，支持水平扩展。
 
二、关键技术
--------------
 
1. 分布式元数据管理
使用分布式数据库（比如etcd）管理系统元数据。
 
2. 分布式索引构建
在不同节点并行构建索引，减少构建时间。
 
3. 数据分区与数据平衡
通过自动分区和数据均衡策略，提高数据存取效率。
 
4. 负载均衡
通过自适应负载均衡策略，保持系统稳定。
 
三、实践指南
--------------
 
1. 环境准备
确保所有节点均具备适合Milvus运行的条件，包括操作系统、硬件资源和软件依赖。
 
2. 配置Milvus
根据实际部署环境调整Milvus的配置文件，包括网络设置、资源限制等。
 
3. 启动Milvus服务
依次启动各个服务节点，确保它们能够正常运行并相互通信。
 
4. 监控系统
实时监控系统性能，一旦资源使用接近上限，预留足够的时间进行扩展。
 
5. 扩展节点
当需要更多存储容量或处理能力时，可以简单添加新节点并通过Milvus管理接口自动识别并使用新增节点。
 
四、结束语
------------
 
分布式部署和扩展是Milvus成熟的表现，也是未来发展的趋势。我们需要关注系统架构设计、关键技术实现和实践指南的细节，以确保系统的高可用性、可伸缩性和性能。

这个指南提供了一个概览性的概念，关注于Milvus分布式系统的架构设计、关键技术和实践方法。在实际部署时，需要根据具体的硬件条件和需求进行详细的配置和调优。

在ARM架构的CentOS系统上部署Golang、Prometheus的步骤如下：

1. 安装Go环境：

wget https://go.dev/dl/go1.18.1.linux-arm64.tar.gz
sudo tar -C /usr/local -xzf go1.18.1.linux-arm64.tar.gz
echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. 创建Prometheus用户：

sudo adduser prometheus

3. 安装Prometheus：

sudo prometheus --version

如果Prometheus已经提供了预编译的二进制包，可以直接下载使用。如果没有，你需要从源码编译Prometheus。

4. 编译Prometheus（如果需要）：

go get github.com/prometheus/prometheus
cd $GOPATH/src/github.com/prometheus/prometheus
make build
sudo cp prometheus /usr/local/bin/

5. 配置Prometheus服务：

   创建Prometheus配置文件prometheus.yml，并根据需要进行配置。

6. 运行Prometheus服务：

prometheus --config.file=/path/to/your/prometheus.yml

7. 配置系统服务（可选）：

   创建一个systemd服务文件/etc/systemd/system/prometheus.service，内容如下：

[Unit]
Description=Prometheus Monitoring System
Documentation=https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
After=network.target
 
[Service]
User=prometheus
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/prometheus \
    --config.file=/path/to/your/prometheus.yml \
    --web.listen-address=:9090
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动并使Prometheus服务随系统启动：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable prometheus
sudo systemctl start prometheus

以上步骤提供了一个基本的指南来在ARM架构的CentOS上部署Golang和Prometheus。具体细节（如Go版本、Prometheus配置和systemd服务文件路径）可能需要根据实际情况进行调整。

由于提出的问题涉及到的内容较多，我将会针对Harbor本地仓库搭建中常见的问题以及使用方法进行解答。

首先，我们来看一下如何解决Harbor本地仓库搭建中的常见问题。

1. 证书问题：如果你在配置Harbor时遇到了SSL证书相关的错误，你可以尝试以下方法：

   • 确保你的证书是有效的，并且是由受信任的CA签发的。
   • 确保证书的路径正确无误，并且Harbor能够访问这些证书文件。
   • 如果是自签名证书，确保客户端机器信任该证书，或者在客户端机器上将其证书添加到信任列表。

2. 网络配置问题：如果Harbor无法访问外部网络，可能是网络配置问题。

   • 检查DNS解析是否正确。
   • 确保网络策略（如防火墙规则）不会阻止Harbor的访问。
   • 确保Harbor的端口没有被其他服务占用。

3. 配置文件问题：如果Harbor无法正确读取配置文件，可能是配置文件的格式或内容出现问题。

   • 检查配置文件的语法是否正确。
   • 确保所有必要的配置项都已经正确设置。

4. 权限问题：如果Harbor在运行时出现权限错误，可以尝试以下方法：

   • 确保Harbor进程的运行用户具有对相关文件和目录的正确权限。
   • 检查文件系统的权限设置是否正确。

解决这些问题通常需要检查日志文件，以便找到具体的错误信息。

接下来，我们来看一下如何使用Harbor进行镜像的推送和拉取。

镜像推送：

1. 确保你已经登录到Harbor仓库。

   
   
   
   docker login HARBOR_DOMAIN -u USERNAME -p PASSWORD

2. 标记你的镜像以匹配Harbor的仓库格式。

   
   
   
   docker tag IMAGE_ID HARBOR_DOMAIN/PROJECT_NAME/REPOSITORY_NAME:TAG

3. 推送镜像到Harbor。

   
   
   
   docker push HARBOR_DOMAIN/PROJECT_NAME/REPOSITORY_NAME:TAG

镜像拉取：

1. 确保你已登录到Harbor（如果仓库是私有的）。

   
   
   
   docker login HARBOR_DOMAIN -u USERNAME -p PASSWORD

2. 拉取Harbor中的镜像。

   
   
   
   docker pull HARBOR_DOMAIN/PROJECT_NAME/REPOSITORY_NAME:TAG

请注意，你需要替换HARBOR_DOMAIN、USERNAME、PASSWORD、PROJECT_NAME、REPOSITORY_NAME和TAG为你的实际信息。

以上是解决Harbor搭建和使用中常见问题的简要指导，并提供了镜像推送和拉取的基本操作。如果你在实际操作中遇到具体问题，请查看Harbor的官方文档或寻求社区的帮助。

这个问题的背景是，你想要获取一份包含100个Python代码示例的列表，这些代码示例涵盖了从基础数据类型操作到高级主题（如网络请求、文件操作、数据科学处理等），以便于开发者能够在学完Python后成为一名“架构师”。

由于问题描述较为宽泛且没有具体指明需要示例的主题和深度，我将提供一份包含不同主题的Python代码示例列表。这些代码示例将涵盖基础数据类型操作、控制流程、函数、类和文件处理等主题。

1. 打印"Hello, World!"：

print("Hello, World!")

2. 数据类型基础：

# 整数
a = 10
# 浮点数
b = 3.14
# 字符串
c = "Hello, Python!"
# 列表
d = [1, 2, 3, 4, 5]
# 字典
e = {"name": "Alice", "age": 25}
# 元组
f = (1, 2, 3)

3. 用户输入：

name = input("What's your name? ")
print("Hello, " + name + "!")

4. 条件语句：

a = 10
if a > 5:
    print("a is greater than 5")
else:
    print("a is not greater than 5")

5. 循环语句：

for i in range(5):
    print(i)

6. 定义和调用函数：

def greet(name):
    return "Hello, " + name + "!"
 
print(greet("Alice"))

7. 类的基础：

class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
 
    def display_value(self):
        print(self.value)
 
obj = MyClass(10)
obj.display_value()

8. 文件操作：

with open('example.txt', 'w') as file:
    file.write("Hello, Python file handling!")

9. 异常处理：

try:
    a = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero")

10. 列表推导式：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)

这些代码示例涵盖了Python的基础和高级特性，每个示例都很简单，并且都有相应的注释。这些代码可以作为学习者编写自己的Python程序的起点。

以下是一个简化的Go语言实现线程池的示例代码，它遵循ants-pool库的基本架构：

package main
 
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)
 
// Pool 代表一个线程池结构体
type Pool struct {
    workers     int
    jobs        chan func()
    workerQueue chan bool
    lock        sync.Mutex
}
 
// NewPool 创建一个新的线程池
func NewPool(workers int) *Pool {
    pool := &Pool{
        workers:     workers,
        jobs:        make(chan func()),
        workerQueue: make(chan bool, workers),
    }
    return pool
}
 
// Run 向线程池提交一个任务
func (p *Pool) Run(job func()) {
    p.jobs <- job
}
 
// worker 工作者函数
func (p *Pool) worker(id int) {
    for {
        p.workerQueue <- true
        job := <-p.jobs
        if job == nil {
            <-p.workerQueue
            return
        }
        job()
        <-p.workerQueue
    }
}
 
// Start 启动线程池
func (p *Pool) Start() {
    for i := 0; i < p.workers; i++ {
        go p.worker(i)
    }
}
 
// Stop 停止线程池
func (p *Pool) Stop() {
    for i := 0; i < p.workers; i++ {
        p.Run(nil)
    }
}
 
func main() {
    pool := NewPool(10)
    pool.Start()
 
    for i := 0; i < 10; i++ {
        job := func() {
            fmt.Println("Job is running on worker:", i)
            time.Sleep(2 * time.Second)
        }
        pool.Run(job)
    }
 
    time.Sleep(3 * time.Second)
    pool.Stop()
}

这段代码首先定义了一个Pool结构体，它包含了线程池的基本属性，如工作线程数workers、任务管道jobs和一个控制线程数的信号管道workerQueue。然后实现了NewPool、Run、worker、Start和Stop方法。Start方法启动了指定数量的工作线程，worker方法会不断从任务管道中取出任务执行。Stop方法则用于停止线程池，通过向每个工作线程发送nil任务来实现。

在main函数中，我们创建了一个线程池，启动它，并向其提交了10个任务。每个任务打印出当前运行的工作线程ID，并休眠2秒钟。最后，主线程休眠3秒钟让任务有时间执行，然后停止线程池。