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利用 Python 与 GitHub Pages 搭建超美观的个人博客
System
2024-08-19
所有,python

以下是一个简化的解决方案，用于搭建一个基本的静态网站：

  1. 安装Python和Git。
  2. 创建一个新的GitHub仓库，命名为 用户名.github.io。
  3. 安装Jekyll：gem install jekyll bundler。
  4. 创建一个新的Jekyll网站：jekyll new my-blog。
  5. 进入新创建的网站目录：cd my-blog。
  6. 安装依赖：bundle install。
  7. 本地预览网站：bundle exec jekyll serve。
  8. 在浏览器中访问 http://localhost:4000 进行预览。

  9. 将Jekyll生成的静态文件推送到GitHub仓库：

    • 将生成的 _site 文件夹内容推送到GitHub仓库。
    • 推送命令：git subtree push --prefix _site HEAD master。

现在，你应该可以通过 http://用户名.github.io 访问你的个人博客了。

注意：这只是一个基本的流程，你可以根据自己的需求进行深度定制。

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python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现
System
2024-08-19
所有,python



import pandas as pd
 
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [5, 4, 3, 2, 1],
    'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
})
 
# 使用nlargest和nsmallest函数
# 获取每列中最大的两个值
top2_values_A = df['A'].nlargest(2)
top2_values_B = df['B'].nlargest(2)
 
# 获取每列中最小的两个值
bottom2_values_A = df['A'].nsmallest(2)
bottom2_values_B = df['B'].nsmallest(2)
 
# 手动实现nlargest和nsmallest函数
def manual_nlargest(series, n):
    return series.sort_values(ascending=False).head(n)
 
def manual_nsmallest(series, n):
    return series.sort_values(ascending=True).head(n)
 
# 手动实现的结果应该与使用pandas内置函数的结果一致
assert manual_nlargest(df['A'], 2).equals(top2_values_A)
assert manual_nsmallest(df['A'], 2).equals(bottom2_values_A)
 
print("手动实现的最大值获取成功！")

这段代码首先创建了一个简单的DataFrame，然后使用了pandas的nlargest和nsmallest函数来获取每列中最大和最小的几个值。接着，我们手动实现了这两个函数，并通过断言验证了手动实现的结果与使用内置函数的结果是否一致。这样做可以帮助理解这些函数的工作原理，并且在某些情况下可以作为替代方案，用来提高代码的可读性或者是在无法使用pandas库的环境中。

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【Python】 探索Python的site-packages目录：初学者指南
System
2024-08-19
所有,python



import site
import os
 
# 打印出Python的所有站点包目录
for site_dir in site.getsitepackages():
    print(f"站点包目录: {site_dir}")
 
# 打印出Python的site-packages目录的父目录
site_packages_dir = site.getsitepackages()[0]
print(f"site-packages目录的父目录: {os.path.dirname(site_packages_dir)}")

这段代码使用了site模块来获取Python的站点包目录列表，并打印出每个目录。此外，它还打印出site-packages目录的父目录，这对于理解Python包管理系统的结构非常有帮助。

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pytest+allure+excel实现python调CANoe进行诊断自动化测试
System
2024-08-19
所有,python

由于上述代码涉及到特定的库和环境配置，我无法提供一个完整的解决方案。但我可以提供一个概括性的指导和代码实例。

首先，我们需要在测试函数中调用canoe.diag.DiagnosticFunction来实现CANoe诊断功能，并使用allure来添加附加的测试信息。




import allure
from canoe.diag import DiagnosticFunction
 
@allure.feature("CANoe诊断功能测试")
class TestDiagnosticFunctions:
 
    def test_reset_defaults(self, canoe_application):
        """
        测试重置默认设置的诊断功能
        """
        diag_func = DiagnosticFunction(canoe_application, "ResetDefaults")
        diag_func.execute()
        assert diag_func.result == 0, "重置默认设置失败"
        allure.attach("诊断执行结果", diag_func.result)

在这个例子中，我们定义了一个测试类和一个测试方法，使用@allure.feature装饰器来分组测试功能，测试方法中我们实例化了DiagnosticFunction类，并调用了诊断函数execute方法。然后，我们使用断言来验证诊断操作是否成功，并使用allure.attach方法将诊断结果附加到测试报告中。

请注意，这个代码示例假定了canoe_application这个pytest fixture已经定义并可以在测试中使用。同时，DiagnosticFunction类和它的execute方法还需要根据CANoe的实际API进行实现。

由于涉及到CANoe具体的API和环境配置，实际的DiagnosticFunction类和execute方法实现需要根据您的环境和需求进行定制。如果您需要具体的实现指导，请提供更多关于CANoe和allure-pytest插件的信息。

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（实战）docker-compose部署分布式日志方案EFK(Elasticsearch+Fluentd+Kibana)
System
2024-08-19
所有,分布式



version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - efk-net
 
  fluentd:
    image: fluent/fluentd:latest
    volumes:
      - ./fluentd/conf:/fluentd/etc
    links:
      - elasticsearch
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - efk-net
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - efk-net
 
volumes:
  esdata1:
    driver: local
 
networks:
  efk-net:
    driver: bridge

这个docker-compose.yml文件定义了Elasticsearch、Fluentd和Kibana的基本服务配置，以便于部署一个基本的EFK日志分析系统。其中，Elasticsearch作为数据存储，Fluentd作为日志收集器，Kibana提供日志分析的Web界面。这个配置假设你的机器上有Docker和Docker Compose安装好。

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微服务下的分布式session管理
System
2024-08-19
所有,分布式

在微服务架构下，分布式session管理是一个常见的问题。以下是几种可能的解决方案：

  1. 使用Spring Session：

    Spring Session提供了一种简单的方式来管理session数据。通过将session数据存储在外部存储中，如Redis，Spring Session可以确保session数据在微服务之间是一致的。




@Configuration
@EnableRedisHttpSession(flushMode = FlushMode.IMMEDIATE)
public class SessionConfig {
    // Configuration details
}

  1. 使用JWT(JSON Web Tokens)：

    JWT是一种轻量级的身份验证方法，它允许在网络上安全地传输信息。可以在每个请求中携带JWT，以此来管理session状态。




public String createToken(User user) {
    String token = Jwts.builder()
        .setSubject(user.getUsername())
        .setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + EXPIRATIONTIME))
        .signWith(SignatureAlgorithm.HS512, SECRET)
        .compact();
    return token;
}

  1. 使用分布式Cache：

    如Redis或Memcached，可以在这些缓存中存储session数据，并确保所有的微服务都能访问到。




@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
public void saveSession(String key, String value) {
    redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
 
public String getSession(String key) {
    return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}

  1. 使用第三方服务：

    例如Auth0, Okta等，这些服务提供了用户管理和认证服务，可以管理session状态。

每种方法都有其优点和适用场景，开发者需要根据具体需求和项目情况选择合适的方法。

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docker搭建最新ELFK分布式日志收集系统(elasticsearch+logstash+filebeats+kibana7.16.1)
System
2024-08-19
所有,分布式

以下是使用Docker搭建ELFK分布式日志系统的基本步骤和示例配置代码：

  1. 安装Docker。
  2. 创建docker-compose.yml文件，内容如下：



version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - elk
 
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.10.0
    volumes:
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
    command: -f /usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
    networks:
      - elk
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - elk
 
  filebeat:
    image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.10.0
    volumes:
      - /var/lib/docker/volumes:/var/log
    environment:
      - output=elasticsearch
      - hosts=["elasticsearch:9200"]
    networks:
      - elk
 
volumes:
  esdata1:
    driver: local
 
networks:
  elk:
    driver: bridge
  1. 在logstash/pipeline目录下创建logstash.conf文件，配置Logstash的日志处理规则。



input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
 
filter {
  # 根据需要配置过滤规则
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["elasticsearch:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    # 更多配置...
  }
}
  1. 在包含docker-compose.yml文件的目录下运行以下命令启动ELFK系统：



docker-compose up -d
  1. 配置Filebeat在应用服务器上收集日志，并发送到Logstash。Filebeat配置示例（filebeat.yml）：



filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /var/log/*.log
 
setup.kibana:
  host: "kibana:5601"
 
output.logstash:
  hosts: ["logstash:5044"]

确保将日志文件路径和其他配置调整为实际环境。

以上步骤和配置是基于Docker Compose和ELK各组件的官方Docker镜像。根据实际情况，可能需要调整配置以满足特定需求。

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Elasticsearch：高效的分布式搜索引擎
System
2024-08-19
所有,分布式

Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，它被设计用于云计算中，能够帮助你的应用快速的处理大量数据。

以下是一些Elasticsearch的常见用法：

  1. 创建和删除索引：



# 创建索引
es.indices.create(index='my_index', ignore=400)
 
# 删除索引
es.indices.delete(index='my_index', ignore=[400, 404])
  1. 添加和更新文档：



# 添加文档
es.index(index="my_index", id=1, document=my_document)
 
# 更新文档
es.update(index="my_index", id=1, document=my_document)
  1. 获取文档：



# 获取文档
res = es.get(index="my_index", id=1)
  1. 删除文档：



# 删除文档
es.delete(index='my_index', id=1)
  1. 搜索文档：



# 搜索文档
res = es.search(index="my_index", query={"match": {"name": "John"}})
  1. 使用Elasticsearch-Dsl：

Elasticsearch-dsl是一个Python库，它提供了一种更为Pythonic的方式来使用Elasticsearch。




from elasticsearch_dsl import Keyword, Document, Integer, connections
 
class MyDocument(Document):
    name = Keyword()
    age = Integer()
 
    class Index:
        name = 'my_index'
 
connections.create_connection(hosts=['localhost:9200'])
 
# 创建并保存文档
MyDocument(name='John Doe', age=30).save()
 
# 搜索文档
s = MyDocument.search('name': 'John')
results = s.execute()

以上就是Elasticsearch的一些常见用法，具体使用哪种方式取决于你的具体需求。

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解决MySQL 5.7在Redhat 9中启动报错：libncurses.so.5和libtinfo.so.5缺失问题
System
2024-08-19
所有,mysql

解释：

这个错误表明MySQL服务在启动时依赖于libncurses和libtinfo这两个库文件，而这两个库在系统中没有找到。libncurses是ncurses（新式字符终端处理库）的一个旧版本，而libtinfo是对应的新版本库。MySQL 5.7在启动时会检查这些依赖，如果没有找到，就会报错。

解决方法：

  1. 安装缺失的库文件。可以通过Red Hat的包管理器rpm来安装这些库。
  2. 如果你有安装光盘或者其他Red Hat 9的更新源，可以使用以下命令来安装：



rpm -Uvh /mnt/cdrom/RedHat/RPMS/libncurses-5.5-13.RHEL4.10.i386.rpm
rpm -Uvh /mnt/cdrom/RedHat/RPMS/libtinfo-5.5-13.RHEL4.10.i386.rpm

请确保替换为正确的文件路径和版本。

  1. 如果你无法通过光盘或者在线源找到这些包，可能需要下载这些包的手动安装版本或者从其他相同或兼容系统中获取这些库文件，然后手动安装。
  2. 安装完成后，重新尝试启动MySQL服务。

注意：Red Hat 9是一个非常旧的版本，确保你有合适的权限来进行这些操作，并且在进行任何系统更改之前备份重要数据。如果你不是在维护一个生产环境，可能考虑升级到一个更现代的操作系统版本。

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MySQL高可用——Orchestrator架构、配置文件详细介绍和单机搭建部署
System
2024-08-19
所有,mysql

Orchestrator是一个MySQL复制拓扑管理和可视化工具，可以用来监控和管理MySQL复制架构。以下是Orchestrator的基本架构、配置文件详解和单机部署示例。

配置文件详解

  1. orchestrator.conf.json - 主配置文件，包含Orchestrator的基本配置。
  2. orchestrator-curl.conf - 用于配置Orchestrator与MySQL服务器交互的参数。
  3. replication-assistant.conf - 用于配置复制助手的参数，例如自动故障转移的策略。
  4. orchestrator.httpd.conf - 配置Orchestrator的HTTP服务器参数，如端口和用户认证。

单机部署示例

  1. 安装Orchestrator。
  2. 配置orchestrator.conf.json，设置MySQLOrchestratorHost为本机地址。
  3. 配置orchestrator-curl.conf，设置MySQL服务器的用户和密码。
  4. 启动Orchestrator服务。
  5. 通过Web界面或命令行工具查看复制拓扑和管理复制。

代码示例

以下是一个简化的单机部署示例：




# 安装Orchestrator
go get github.com/openark/orchestrator
 
# 配置文件示例
cp $GOPATH/src/github.com/openark/orchestrator/orchestrator.conf.json.sample orchestrator.conf.json
cp $GOPATH/src/github.com/openark/orchestrator/orchestrator-curl.conf.sample orchestrator-curl.conf
cp $GOPATH/src/github.com/openark/orchestrator/replication-assistant.conf.sample replication-assistant.conf
cp $GOPATH/src/github.com/openark/orchestrator/orchestrator.httpd.conf.sample orchestrator.httpd.conf
 
# 编辑配置文件，设置MySQLOrchestratorHost为本机地址，配置MySQL用户和密码
nano orchestrator.conf.json
nano orchestrator-curl.conf
 
# 启动Orchestrator服务
$GOPATH/src/github.com/openark/orchestrator/orchestrator -config=/path/to/orchestrator.conf.json
 
# 访问Orchestrator的Web界面，默认端口3000
http://localhost:3000

确保MySQL服务正常运行，并且Orchestrator配置文件中的MySQL用户有足够权限进行复制拓扑信息的检查和管理。

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