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element-plus 报错 ResizeObserver loop limit exceeded 解决

2024-08-11

报错解释：

ResizeObserver loop limit exceeded 错误表示 ResizeObserver 无法在一次浏览器重绘之前处理所有的观测到的元素尺寸变化。这通常发生在页面布局复杂或者动态变化频繁的情况下，ResizeObserver 被设计为响应尺寸变化，但它有一个内置的循环限制来防止无限循环。

可能原因：

页面布局复杂，引起频繁的尺寸变化。
使用了 ResizeObserver 去观察非常多或者非常频繁改变尺寸的元素。

解决方法：

优化页面布局，减少不必要的尺寸变化。
如果可能，减少 ResizeObserver 观察的元素数量。
使用 requestAnimationFrame 或 setTimeout 来限制重新计算尺寸的频率。
升级到最新版本的 element-plus 或相关依赖库，查看是否有修复该问题的更新。
如果是在开发环境中出现，可以尝试在生产环境中检查是否仍然存在问题。
检查是否有其他库或代码导致了循环调用 ResizeObserver，如果有，考虑移除或修改相关逻辑。

System

2024-08-11

所有,vue.js

在Vue3中，使用TypeScript时，可以使用defineProps、defineEmits、defineExpose、defineSlots等函数来定义组件的props、emits、暴露实例和插槽。但是，Vue3的Composition API中并没有defineOptions这个函数，可能是你误记或者误写了。

以下是这些函数的使用方法：

defineProps - 用于定义组件的props，类型为PropType<T>。




defineProps<{
  title: string
  count: number
}>();

defineEmits - 用于定义组件可以触发的事件。




const emit = defineEmits(['increment', 'delete']);
emit('increment', payload);

defineExpose - 用于定义组件的公开实例，使父组件可以访问子组件内部的引用。




const internalCounter = ref(0);
defineExpose({
  internalCounter
});

defineSlots - 用于定义插槽的使用。




const slots = defineSlots({
  default: () => {},
  header: () => {},
  footer: () => {},
});
slots.default();

注意：defineProps、defineEmits、defineExpose和defineSlots这些函数都是Vue3提供的全局函数，它们应该直接在组件的setup函数内部使用。而defineOptions这个函数在Vue3中是不存在的，可能是你对Vue3的API不够了解，或者是误写了。如果你是想定义组件的options，你应该使用Vue3的setup函数返回一个对象来定义组件的选项。

System

2024-08-11

所有,中间件

复现Bifrost中间件X-Requested-With系统身份验证绕过漏洞，首先需要有该中间件的环境和相关漏洞的详细信息。以下是一个基本的漏洞复现步骤：

设置漏洞环境：确保Bifrost中间件已经安装并运行在一个目标服务器上。
使用相应的漏洞利用工具：这通常涉及到发送一个带有特制的X-Requested-With头的HTTP请求。
观察结果：如果漏洞存在，可能会导致身份验证绕过，进而获取未授权的访问。

由于缺乏具体的漏洞详情和环境配置细节，以下是一个使用Burp Suite发送漏洞利用请求的示例：




# 使用Burp Suite或类似工具发送如下请求
GET /vulnerable-endpoint HTTP/1.1
Host: your-target-host.com
X-Requested-With: any-value

如果目标服务器存在该漏洞，且经过适当配置，可能会返回未授权的访问或其他相关的响应。

请注意，实际的漏洞复现应在合法的授权前提下进行，对于未授权访问，您应当遵守相关法律法规，并在必要时向网站管理员报告漏洞，帮助他们进行安全加强。

System

2024-08-11

所有,python




using Nest;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
 
namespace ElasticSearchExample
{
    public class ElasticSearchService
    {
        private readonly ElasticClient _elasticClient;
 
        public ElasticSearchService(ElasticClient elasticClient)
        {
            _elasticClient = elasticClient;
        }
 
        public async Task<IReadOnlyCollection<TDocument>> SearchAsync<TDocument>(string indexName, QueryContainer query)
            where TDocument : class
        {
            var searchResponse = await _elasticClient.SearchAsync<TDocument>(s => s
                .Index(indexName)
                .Query(q => query)
            );
 
            return searchResponse.Documents;
        }
    }
}

这个代码示例展示了如何使用 NEST 库与 ElasticSearch 进行交互。ElasticSearchService 类中的 SearchAsync 方法接受索引名和查询对象，然后执行异步搜索操作，并返回结果。通过使用泛型，该方法可以用于搜索不同类型的文档。这种方法的好处是它解耦了服务与特定的文档模型，使得更改模型不会影响服务本身。

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Python的工作日判断库(含调休)——chinese_calendar

System

2024-08-11

所有,python

chinese_calendar 是一个用于判断中国传统日历日期是否为工作日（工作日为周一至周五）的库。以下是一个使用 chinese_calendar 的示例代码：




from chinese_calendar import is_holiday, is_workday
 
# 判断指定的中国传统日期是否为节假日
date = "2023-02-12"  # 例如春节
print(f"{date} 是否为节假日: {is_holiday(date)}")
 
# 判断指定的中国传统日期是否为工作日
date = "2023-02-12"  # 例如春节通常为节假日，不是工作日
print(f"{date} 是否为工作日: {is_workday(date)}")

这段代码首先导入了 is_holiday 和 is_workday 函数，然后使用这两个函数分别检查了一个特定日期是否为节假日和工作日。

注意：chinese_calendar 库可能不包含最新的调休信息，因为它依赖于硬编码的传统节假日数据。如果需要最新的调休信息，可能需要查找其他更新的库或者使用官方的节假日数据来自定义实现。

System

2024-08-11

所有,python

报错信息 "subprocess-exited-with-error" 通常表示在安装 Python 包时，尝试运行一个子进程命令，但该命令异常退出，没有成功执行。

解释：

这个错误通常发生在使用 pip 安装 python-Levenshtein 包时。可能的原因包括：

网络问题：无法从源下载包或其依赖。
权限问题：没有足够的权限安装包到指定位置。
pip 版本过旧：可能不支持当前正在安装的包。
环境问题：系统环境可能缺少编译工具或者其他依赖。

解决方法：

确保网络连接正常，如果有需要，尝试使用 VPN 或代理。
尝试使用更高的权限运行安装命令，例如使用 sudo pip install python-Levenshtein（Linux/macOS）或者以管理员身份运行命令提示符（Windows）。
更新 pip 到最新版本：运行 pip install --upgrade pip。
确保系统环境中安装了必要的编译工具和依赖库，如 gcc, python-dev, build-essential 等。
如果问题依旧，尝试使用不同的源，例如使用中国大陆的清华大学源：pip install python-Levenshtein -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

如果以上方法都不能解决问题，可以查看完整的错误输出，搜索具体的错误信息，或者在相关社区、论坛中寻求帮助。

System

2024-08-11

所有,python

报错解释：

subprocess-exited-with-error 表示在Python程序中使用了subprocess模块来执行一个子进程，但该子进程以异常方式退出，也就是说子进程执行失败。

解决方法：

检查子进程执行的命令和参数是否正确。
确认子进程依赖的环境（如路径、权限等）是否正确设置。
捕获并打印子进程的输出和错误信息，以便调试。
如果是调用外部程序，确保该程序可执行，并且所有必要的依赖都已安装。

示例代码：




import subprocess
 
try:
    result = subprocess.run(['your_command', 'arg1', 'arg2'], check=True, capture_output=True, text=True)
    # 使用result.stdout获取标准输出，result.stderr获取错误输出
except subprocess.CalledProcessError as e:
    print(f"Command error: {e.stderr}")
    # 处理错误，例如重试或者根据错误输出决定下一步行动

在这个例子中，your_command 是你尝试运行的命令，arg1 和 arg2 是参数。check=True 会在子进程退出代码非零时抛出 subprocess.CalledProcessError 异常，capture_output=True 会捕获子进程的输出，text=True 会将输出解码为字符串。捕获到 subprocess.CalledProcessError 异常后，可以通过 e.stderr 查看错误输出。

System

2024-08-11

所有,python




import psutil
import subprocess
 
def get_process_info(process_name):
    """
    获取指定进程名的信息
    """
    # 使用 psutil 获取所有进程信息
    for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name']):
        if proc.info['name'] == process_name:
            return proc.info
    return None
 
def kill_process(process_name):
    """
    杀死指定进程名的进程
    """
    process_info = get_process_info(process_name)
    if process_info:
        # 使用 subprocess 执行 kill 命令
        subprocess.call(['kill', str(process_info['pid'])])
 
def restart_process(process_name, command):
    """
    重启指定进程名的进程
    """
    kill_process(process_name)
    subprocess.call(command.split())
 
# 示例使用
# 获取进程信息
info = get_process_info('python')
print(info)
 
# 杀死进程
kill_process('python')
 
# 重启进程
restart_process('python', 'python3')

这段代码定义了三个函数：get_process_info用于获取指定进程名的信息，kill_process用于杀死该进程，restart_process用于重启该进程。这些函数可以用于系统监控和管理脚本中，以监控和管理系统进程。

System

2024-08-11

所有,python

这个错误通常发生在尝试安装Python包时，特别是使用pip安装时。它表明setup.py脚本在运行过程中遇到了问题，无法正确生成egg信息。

解决方法：

确保你的pip是最新版本。可以使用以下命令更新pip：
```
pip install --upgrade pip
```
尝试使用pip的--verbose选项获取更详细的输出信息，这可能会提供更多关于安装失败的线索：
```
pip install --verbose package_name
```
如果你在安装特定的Python包时遇到问题，尝试安装该包的依赖项。有时候，一些包的安装需要额外的库或依赖项。
如果你是在安装一个从源代码发布的包，确保你下载的源码是最新的，并且是从官方或可信的源获取的。
如果问题依旧存在，可以尝试使用virtualenv或conda创建一个新的Python环境，并在其中尝试安装该包。
查看setup.py脚本是否有错误或不兼容的依赖问题。有时候，包的setup.py可能需要特定版本的Python或者其他库。
如果你是在安装一个需要编译的包，确保你的系统上安装了必要的编译器和开发工具（如gcc、python-dev）。
如果你在使用Linux系统，可以尝试使用系统的包管理器来安装相应的Python包，例如在Ubuntu上使用apt。

如果以上步骤都不能解决问题，可能需要查看具体的错误日志，搜索相关的错误信息，或者联系包的维护者获取帮助。

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Python requests 模块

System

2024-08-11

所有,python

Python的requests模块是一个非常强大的工具，它可以用来发送HTTP请求。以下是一些使用Python requests模块的常见方法：

发送GET请求：




import requests
 
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint')
print(response.json())

发送POST请求：




import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', data=payload)
print(response.json())

发送带有header的请求：




import requests
 
headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1', 'Accept': 'application/json'}
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', headers=headers)
print(response.json())

发送带有参数的请求：




import requests
 
params = {'param1': 'value1', 'param2': 'value2'}
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', params=params)
print(response.json())

使用timeout参数：




import requests
 
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', timeout=0.001)
print(response.json())

使用proxies参数：




import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', proxies=proxies)
print(response.json())

使用cookies：




import requests
 
cookies = dict(cookies_are='working')
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', cookies=cookies)
print(response.json())

使用session对象来保持会话：




import requests
 
s = requests.Session()
 
s.auth = ('user', 'pass')
s.headers.update({'x-test': 'true'})
 
r = s.get('https://api.github.com/some/endpoint')
print(r.json())

以上就是一些使用Python requests模块的常见方法，你可以根据你的需求选择合适的方法来使用。

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