import requests
import re
import threading
import sqlite3
from contextlib import closing
 
# 定义爬虫类
class Crawler(threading.Thread):
    def __init__(self, url, conn):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url
        self.conn = conn
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
        }
 
    # 定义爬取单个页面的方法
    def crawl_page(self, url):
        print(f"Crawling: {url}")
        response = requests.get(url, headers=self.headers)
        if response.status_code == 200:
            return self.parse_page(response.text)
        return []
 
    # 定义解析页面的方法
    def parse_page(self, html):
        pattern = re.compile(r'<a href="(?P<url>.*?)".*?>(?P<title>.*?)</a>', re.DOTALL)
        matches = pattern.finditer(html)
        return [(match.group('title'), f"http://example.com{match.group('url')}") for match in matches]
 
    # 定义存储数据的方法
    def store_data(self, data):
        with self.conn:
            self.conn.executemany('INSERT OR IGNORE INTO articles (title, url) VALUES (?, ?)', data)
 
    # 定义运行线程的方法
    def run(self):
        data = self.crawl_page(self.url)
        self.store_data(data)
 
# 创建SQLite数据库连接
conn = sqlite3.connect('articles.sqlite')
conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS articles (id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT, url TEXT)')
 
# 定义要爬取的URL
urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2']
 
# 创建爬虫线程
threads = [Crawler(url, conn) for url in urls]
 
# 启动线程
for t in threads:
    t.start()
 
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
 
# 关闭数据库连接
conn.close()
print("Crawling completed!")

这段代码修复了原代码的逻辑错误，并添加了对应的注释。它定义了一个Crawler类，该类继承自threading.Thread，用于多线程爬取网页。每个线程都会爬取指定的URL，解析页面，提取文章标题和URL，并将它们存储到SQLite数据库中。这个例子展示了如何使用Python的requests库、re模块、threading模块和sqlite3模块来进行基本的网络爬虫和数据存储工作。

在Spring框架中，RestTemplate是一个用于发送HTTP请求的客户端，可以用来与RESTful服务进行交互。如果需要在请求中添加自定义的请求头，可以使用HttpEntity对象来封装请求头信息，然后将其作为参数传递给RestTemplate的相关方法。

以下是一个使用RestTemplate发送带有自定义请求头的HTTP GET请求的示例代码：

import org.springframework.http.HttpEntity;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
public class RestTemplateExample {
    public static void main(String[] args) {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
 
        // 创建HttpHeaders对象并添加自定义请求头
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.add("Custom-Header", "header-value");
 
        // 创建HttpEntity，包装请求头信息
        HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(headers);
 
        // 发送GET请求，并接收响应
        String url = "http://example.com/api/resource";
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(url, HttpMethod.GET, entity, String.class);
 
        // 输出响应体
        System.out.println(response.getBody());
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个HttpHeaders对象，并通过add方法添加了一个名为"Custom-Header"的自定义请求头，其值为"header-value"。然后我们创建了一个HttpEntity对象，将headers作为其请求头信息。在调用restTemplate.exchange方法时，我们将entity作为参数传递，这样就可以在请求中发送我们的自定义请求头。

import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.web.bind.MethodArgumentNotValidException;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;
import org.springframework.web.servlet.NoHandlerFoundException;
 
@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
 
    @ExceptionHandler(NoHandlerFoundException.class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.NOT_FOUND)
    public String handleNoHandlerFoundException() {
        return "No handler found for the request.";
    }
 
    @ExceptionHandler(MethodArgumentNotValidException.class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.BAD_REQUEST)
    public String handleValidationExceptions(MethodArgumentNotValidException ex) {
        return "Validation failed: " + ex.getBindingResult().toString();
    }
 
    // 其他自定义异常处理...
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用中使用@RestControllerAdvice和@ExceptionHandler注解来实现全局异常处理。这里处理了两种常见的异常类型：NoHandlerFoundException和MethodArgumentNotValidException，并且通过@ResponseStatus注解返回了合适的HTTP状态码。开发者可以根据实际需求添加更多的异常处理逻辑。

在Elasticsearch中，我们可以使用内置的分析器来进行查询和分词。以下是一个使用Elasticsearch DSL进行查询和分词的Python代码示例：

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search, Q, analyzer, token_filter, tokenizer
 
# 定义一个自定义分析器
my_analyzer = analyzer('my_analyzer',
    tokenizer=tokenizer('my_tokenizer', pattern='\\W+'),
    filter=[token_filter('my_lowercase', type='lowercase')]
)
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])
 
# 使用自定义分析器进行文本分词
token_list = es.indices.analyze(index='your_index', body={
    'analyzer': 'my_analyzer',
    'text': 'Hello, World!'
})['tokens']
 
print(token_list)  # 输出分词结果
 
# 使用查询进行搜索
s = Search(using=es, index='your_index')
s = s.query('match', content='Elasticsearch')
response = s.execute()
 
for hit in response:
    print(hit.title, hit.content)  # 输出搜索结果的标题和内容

在这个示例中，我们首先定义了一个自定义分析器my_analyzer，它使用\\W+正则表达式作为分词器，并应用了小写转换的过滤器。然后，我们使用这个分析器对文本'Hello, World!'进行分词。接下来，我们使用Elasticsearch DSL进行查询，搜索内容中包含单词'Elasticsearch'的文档。

在PostgreSQL中，创建触发器时可以指定它是FOR EACH ROW还是FOR EACH STATEMENT。

• FOR EACH ROW：这意味着触发器对每个影响的行独立执行一次。触发器的代码可以引用NEW和OLD关键字来访问更改前后的行值。
• FOR EACH STATEMENT：这意味着触发器对每个语句只执行一次，而不是对每行都执行。在一个语句影响多行的情况下，触发器的代码只执行一次，NEW和OLD关键字也只有在这种情况下才是有意义的。

例子：

创建一个FOR EACH ROW触发器：

CREATE FUNCTION log_updates()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
  INSERT INTO audit_log(table_name, row_id, change_date, change_type, old_data, new_data)
  VALUES('my_table', NEW.id, now(), 'UPDATE', row_to_json(OLD), row_to_json(NEW));
  RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
CREATE TRIGGER log_updates_trigger
AFTER UPDATE ON my_table
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION log_updates();

创建一个FOR EACH STATEMENT触发器：

CREATE FUNCTION log_deletes()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
  INSERT INTO audit_log(table_name, row_id, change_date, change_type, old_data, new_data)
  VALUES('my_table', OLD.id, now(), 'DELETE', row_to_json(OLD), '{}');
  RETURN OLD;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
CREATE TRIGGER log_deletes_trigger
AFTER DELETE ON my_table
FOR EACH STATEMENT
EXECUTE FUNCTION log_deletes();

在这个例子中，log_updates函数会在每行更新后记录更改，而log_deletes函数会在每个删除语句执行后记录删除操作。

VACUUM是PostgreSQL中用于清理数据库空间的一个命令。VACUUM命令在表级别执行，它会回收已经删除的数据所占用的空间，并将空闲空间返还给数据库系统。

VACUUM有两种形式：VACUUM和VACUUM FULL。

1. VACUUM：是一种比较轻量级的操作，它会保留空间以供将来使用，不会释放空间给操作系统。它会更新数据库的索引以指向表中的新位置，并移动已删除的行。
2. VACUUM FULL：这是一个更加激进的操作，它会清理表并释放空间给操作系统，并且会重新构建表。这个操作比VACUUM要慢，因为它需要复制整个表。

在某些情况下，你可能需要使用VACUUM FULL，例如，当表的大小增长到无法接受的程度，或者你需要删除表中的大量数据。

以下是VACUUM FULL的基本用法：

VACUUM FULL table_name;

例如，如果你有一个名为my_table的表，你可以这样运行VACUUM FULL：

VACUUM FULL my_table;

注意：VACUUM FULL操作是一个影响性能的操作，通常建议在维护窗口期间执行。

报错信息不完整，但根据提供的部分信息，可以推测是在使用Docker搭建PostgreSQL 12.5数据库时，数据库启动过程中遇到了一个“invalid primary checkpoint record”的错误。这个错误通常表示PostgreSQL在尝试从校验点（checkpoint）中恢复数据库时发现了一个不一致或损坏的主校验点记录。

解决方法通常包括以下几个步骤：

1. 查看完整的错误日志，确认具体的错误信息。
2. 如果之前尝试过恢复或修复数据库，可能需要清理之前的尝试，包括删除pg_wal目录下的文件和重置pg_control文件。
3. 确保磁盘空间充足，并且文件系统没有损坏。
4. 如果有最近的数据库备份，可以考虑从备份中恢复。
5. 如果没有备份，可以尝试重新初始化数据库，但这会导致数据丢失，因此只在没有别的选择的情况下考虑。

在执行任何操作之前，请确保已经备份了数据库，以防数据丢失。如果不熟悉具体操作，建议联系专业的数据库管理员或者查询官方文档获取详细指导。

错误解释：

ORA-00932错误表示在Oracle数据库中，SQL操作中涉及的数据类型不一致。具体来说，这个错误通常发生在比较不同数据类型的值时，比如尝试将CLOB（大型字符对象）类型的数据与VARCHAR2（或其他）类型的数据进行比较。

解决方法：

1. 如果你需要比较CLOB字段中的数据，你可以使用DBMS\_LOB.COMPARE()函数来比较CLOB数据。
2. 如果CLOB字段中的数据可以转换为VARCHAR2，可以先使用TO\_CHAR()函数进行转换，然后再进行比较。
3. 如果你在查询中使用了某些函数，确保这些函数能够接受CLOB作为输入，并且返回的结果类型是预期的。

示例：

• 如果你有一个CLOB字段clob\_col，想要检查它是否为空，可以使用DBMS\_LOB.GETLENGTH(clob\_col) = 0来替代直接比较。

• 如果你想要比较CLOB字段和VARCHAR2字段，可以先将CLOB转换为VARCHAR2：

  
  
  
  SELECT * FROM your_table WHERE DBMS_LOB.SUBSTR(clob_col, 4000, 1) = varchar_col;

  注意：这里的4000是你希望转换的VARCHAR2的最大长度，1是CLOB中的起始位置。

确保在进行任何转换或函数调用之前，理解这些操作如何影响性能和数据完整性。在做出任何结构性更改之前，最好备份数据库和/或数据。

在PostgreSQL中，schema是一种命名空间，用于组织数据库中的不同对象，如表、视图、函数等。每个数据库实例都有一个默认的schema，通常是public。你可以创建自定义的schema来分隔不同的用户或不同的数据模型。

下面是一些schema相关的操作：

1. 创建schema：

CREATE SCHEMA myschema;

2. 在创建表时指定schema：

CREATE TABLE myschema.mytable (
    id serial PRIMARY KEY,
    name varchar(100) NOT NULL
);

3. 切换当前schema：

SET search_path TO myschema;

4. 在指定schema中创建对象：

CREATE TABLE myschema.mytable (
    id serial PRIMARY KEY,
    name varchar(100) NOT NULL
);
 
CREATE VIEW myschema.myview AS
SELECT id, name FROM mytable;

5. 列出所有schema：

SELECT nspname FROM pg_catalog.pg_namespace;

6. 列出特定schema中的所有表：

SELECT tablename FROM pg_catalog.pg_tables WHERE schemaname = 'myschema';

7. 删除schema及其包含的所有对象：

DROP SCHEMA myschema CASCADE;

请注意，操作schema需要相应的权限。

-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydatabase;
 
-- 创建用户
CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword';
 
-- 切换到新创建的数据库
\c mydatabase
 
-- 赋予用户权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydatabase TO myuser;
 
-- 创建表
CREATE TABLE mytable (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
 
-- 创建表的约束之后的结束语句
ALTER TABLE mytable
ADD CONSTRAINT some_constraint_name CHECK (name != '');

这段代码展示了如何在PostgreSQL中创建数据库、创建用户、赋予权限、创建表以及如何为表添加约束。这是数据库管理和开发的基本操作，对于学习PostgreSQL的开发者来说具有很好的示例价值。