from django.db.models import Q
from rest_framework import viewsets
from rest_framework.decorators import action
from .models import Article, Tag
from .serializers import ArticleSerializer
 
class ArticleViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Article.objects.all()
    serializer_class = ArticleSerializer
    
    @action(detail=False, methods=['get'])
    def search(self, request):
        query = self.request.query_params.get('query', '')
        # 对查询参数进行空格分割，以支持多个标签搜索
        tags = query.split()
        # 使用Q对象构建复杂查询，每个标签作为OR条件
        tag_query = reduce(lambda q, tag: q | Q(tags__name=tag), tags, Q())
        articles = Article.objects.filter(tag_query)
        serializer = self.get_serializer(articles, many=True)
        return Response(serializer.data)

在这个代码实例中，我们首先从Django的Q对象导入，然后定义了一个名为ArticleViewSet的视图集，它使用ModelViewSet并设置了文章的查询集和序列化器。我们还定义了一个名为search的操作，它会根据提供的标签搜索文章。如果用户提供了多个空格分隔的标签，我们将使用这些标签构建一个复杂的Q对象查询，每个标签作为OR条件。最后，我们过滤出符合这些标签的文章，并返回它们的序列化数据。

在Node.js中使用MongoDB并进行封装，首先需要安装MongoDB的官方驱动程序mongodb。

npm install mongodb

接下来，创建一个封装了MongoDB操作的类。

const { MongoClient } = require('mongodb');
 
class Database {
  constructor(url) {
    this.client = new MongoClient(url);
  }
 
  async connect() {
    await this.client.connect();
    console.log('Connected to database');
  }
 
  async find(collection, query) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.find(query).toArray();
  }
 
  async insert(collection, data) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.insertOne(data);
  }
 
  async update(collection, filter, data) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.updateOne(filter, {$set: data});
  }
 
  async delete(collection, filter) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.deleteOne(filter);
  }
 
  close() {
    return this.client.close();
  }
}
 
module.exports = Database;

使用该类进行数据库操作：

const Database = require('./database');
 
const db = new Database('mongodb://localhost:27017');
 
async function run() {
  await db.connect();
 
  const users = await db.find('users', { age: { $gt: 30 } });
  console.log(users);
 
  await db.insert('users', { name: 'John Doe', age: 35 });
 
  await db.update('users', { name: 'John Doe' }, { age: 40 });
 
  await db.delete('users', { name: 'John Doe' });
 
  db.close();
}
 
run().catch(console.error);

在实际应用中，你需要替换掉连接字符串和数据库名称，并且确保MongoDB服务正在运行。

如果35岁后找不到工作，可以考虑以下措施：

1. 重新培训或转行：如果不是最适合的工作，可以考虑重新进行培训或者转行到另一个领域。
2. 持续学习：不断提升自己的技能，保持对新技术的关注。
3. 创业：如果有好的创业点子，可以尝试自己创业。
4. 自由职业者：如果不适合传统的工作，可以选择成为自由职业者。
5. 寻求援助：寻找政府或者志愿组织的帮助，获取失业救助。
6. 保持健康的生活方式：保证充足的运动和健康的饮食，保持身心健康，提升自己的竞争力。

在Django的ORM中，QuerySet是一个非常重要的组成部分，它封装了数据库的查询和返回结果。以下是QuerySet部分源代码的简化版本：

class QuerySet:
    def __init__(self, model=None):
        self.model = model
        self._database = None
        self._query = None
 
    def __iter__(self):
        if self._result_cache is None:
            self._result_cache = list(self._iterable_class(self))
        return iter(self._result_cache)
 
    def __getitem__(self, k):
        if isinstance(k, slice):
            query = self._clone()
            if k.start is not None:
                start = k.start
            else:
                start = 0
            if start < 0:
                start += len(self)
            if k.stop is not None:
                stop = k.stop
            else:
                stop = len(self)
            if stop < 0:
                stop += len(self)
            if start > stop:
                return new_queryset = self._no_results()
            return queryset[start:stop]
        elif isinstance(k, int):
            if k < 0:
                k += len(self)
            return list(self)[k]
        raise TypeError
 
    def _clone(self):
        klass = self.__class__
        query = self._query
        new = klass(model=self.model, query=query.clone())
        new._db = self._db
        new._hints = self._hints
        new._values_select = self._values_select
        new._defered_fields = self._defered_fields
        new._only_fields = self._only_fields
        new._prefetch_related_lookups = self._prefetch_related_lookups
        return new
 
    def all(self):
        if self._query is None:
            return self._no_filters()
        return self._clone()
 
    def filter(self, *args, **kwargs):
        clone = self._clone()
        clone._query.add_q(Q(*args, **kwargs))
        return clone
 
    def exclude(self, *args, **kwargs):
        clone = self._clone()
        clone._query.add_q(~Q(*args, **kwargs))
        return clone
 
    def _no_filters(self):
        clone = self._clone()
        clone._query = None
        return clone

这个简化版本的QuerySet类展示了如何初始化一个查询集合，如何使用切片和索引进行查询，以及如何添加过滤器（filter和exclude方法）。这里的QuerySet类只是一个示例，并不完整，因为实际的Django ORM中的QuerySet类包含了大量的其他功能和复杂逻辑。

在Django中，你可以使用JsonResponse类来返回JSON格式的数据。这是一个简单的例子：

from django.http import JsonResponse
 
def my_view(request):
    data = {'key': 'value'}  # 你要返回的数据字典
    return JsonResponse(data)  # 自动将字典转换为JSON格式

当调用my_view视图时，它会返回一个JSON响应，内容是你提供的字典。JsonResponse会自动将Python字典转换为JSON格式，并设置正确的响应头。

在Golang中，你可以使用runtime包来利用多核处理器进行并行计算。runtime.GOMAXPROCS函数可以设置程序可以使用的处理器核心数。runtime.GOMAXPROCS(0)会设置为机器上的所有核心。

以下是一个简单的例子，使用runtime.GOMAXPROCS(0)来启动多核并行计算，并使用wg.Wait()来等待所有goroutines完成工作。

package main
 
import (
    "fmt"
    "runtime"
    "sync"
)
 
func process(start, end int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    for i := start; i < end; i++ {
        // 执行一些计算
        fmt.Println("Processing:", i)
    }
}
 
func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(0) // 设置为所有核心
    
    var wg sync.WaitGroup
    
    // 假设我们有一个任务分片为start和end
    start := 0
    end := 100
    step := 20
 
    for start < end {
        wg.Add(1)
        go process(start, start+step, &wg)
        start += step
    }
    
    wg.Wait() // 等待所有goroutines完成
}

在这个例子中，我们有一个process函数，它接受一个范围作为参数并在这个范围内执行一些计算。main函数中的代码将这个任务分成多个片段，并且并行地在每个片段上运行process函数。runtime.GOMAXPROCS(0)确保程序会使用所有可用的核心。sync.WaitGroup用于同步，确保主程序会等待所有分片处理完成。

MongoDB的日志详情可以通过MongoDB的日志文件查看，日志文件通常位于MongoDB的安装目录下的log文件夹中，文件名通常为mongod.log。

如果你需要通过代码来获取MongoDB的日志详情，你可以使用MongoDB的官方驱动程序来连接到数据库并读取日志文件。以下是使用MongoDB Node.js驱动程序获取日志详情的示例代码：

const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
 
// MongoDB连接字符串
const uri = 'mongodb://localhost:27017';
 
// 创建一个MongoClient实例
const client = new MongoClient(uri);
 
async function getLogDetails() {
  try {
    // 连接到MongoDB服务器
    await client.connect();
 
    // 选择admin数据库
    const db = client.db('admin');
 
    // 获取日志文件的内容
    const logs = await db.collection('system.profile').find().toArray();
 
    console.log('MongoDB 日志详情:');
    console.log(logs);
  } catch (error) {
    console.error('获取日志详情时发生错误:', error);
  } finally {
    // 关闭MongoClient实例
    await client.close();
  }
}
 
getLogDetails();

注意：上述代码假设你正在尝试获取系统性能分析的结果，这通常存储在名为system.profile的集合中。这段代码只适用于已经启用了性能分析的MongoDB服务器。

如果你只是想查看日志文件，你可以直接使用操作系统提供的文件查看工具或编程语言的文件读取API。例如，在Node.js中，你可以使用fs模块来读取文件内容：

const fs = require('fs');
 
// 日志文件路径
const logPath = '/path/to/mongod.log';
 
fs.readFile(logPath, 'utf8', (err, data) => {
  if (err) {
    console.error('读取日志文件时发生错误:', err);
    return;
  }
  console.log('MongoDB 日志详情:');
  console.log(data);
});

确保将/path/to/mongod.log替换为你的MongoDB日志文件的实际路径。

from pymongo import MongoClient
from contextlib import contextmanager
 
class MongoDBManager:
    def __init__(self, uri, db_name):
        self.uri = uri
        self.db_name = db_name
        self.client = MongoClient(uri)
        self.db = self.client[db_name]
 
    @contextmanager
    def switch_collection(self, collection_name):
        """
        切换到指定的集合（collection）并执行with块中的代码。
        """
        collection = self.db[collection_name]
        yield collection
        # 执行完with块中的代码后，可以添加自定义的收尾工作，例如记录日志等
 
# 使用示例
mm = MongoDBManager('mongodb://localhost:27017', 'test_db')
 
with mm.switch_collection('users') as users_collection:
    # 在这里写操作users_collection的代码
    print(list(users_collection.find()))
 
# 切换到另一个集合
with mm.switch_collection('products') as products_collection:
    # 在这里写操作products_collection的代码
    print(list(products_collection.find()))

这个代码示例展示了如何使用上下文管理器来切换MongoDB中的集合（collection），并在一个with语句块内执行相关操作。这样可以避免重复连接数据库并指定集合，使代码更加简洁和高效。

以下是一个MongoDB分片集群的简化版部署指南，包括配置分片、配置复制组和启动路由进程。

# 1. 配置分片
# 在 shard1 上操作
mongod --shardsvr --dbpath /data/db1 --port 27018
 
# 在 shard2 上操作
mongod --shardsvr --dbpath /data/db2 --port 27019
 
# 2. 配置复制组
# 在 shard1 的复制组上操作
mongod --shardsvr --dbpath /data/db1_rs1 --port 27018 --replSet shard1_rs
mongod --shardsvr --dbpath /data/db2_rs1 --port 27019 --replSet shard2_rs
 
# 初始化复制组
mongo --port 27018
> rs.initiate({_id: "shard1_rs", members: [{_id: 0, host: "localhost:27018"}]})
> rs.add("localhost:27019")
 
# 3. 配置配置服务器
mongod --configsvr --dbpath /data/config --port 27017
 
# 4. 配置复制组
mongod --configsvr --dbpath /data/config_rs1 --port 27017 --replSet config_rs
mongod --configsvr --dbpath /data/config_rs2 --port 27017 --replSet config_rs
 
# 初始化复制组
mongo --port 27017
> rs.initiate({_id: "config_rs", members: [{_id: 0, host: "localhost:27017"}]})
> rs.add("localhost:27017")
 
# 5. 配置路由服务器
mongos --configdb localhost:27017 --port 27017
 
# 6. 将分片和路由添加到集群
mongo --port 27017
> sh.addShard("shard1_rs/localhost:27018")
> sh.addShard("shard2_rs/localhost:27019")
 
# 7. 配置数据库分片
> db.runCommand({enableSharding: "mydb"})
 
# 8. 分片集合
> sh.shardCollection("mydb.mycollection", {"myfield": 1})

这个例子展示了如何配置分片、复制和路由，以及如何将分片添加到集群并对数据库进行分片。这是一个简化的流程，实际部署时需要考虑安全性、性能和高可用性等因素。

Django 3, 4, 5 这三个数字代表Django的三个主要版本。Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。每个新版本可能包含新功能，性能改进，或者是bug修复。

Django 3:

• 发布日期：2019年9月
• 主要新特性：支持异步视图和使用异步ORM，新的文件存储系统，支持数据库表的名称改变等。

Django 4:

• 发布日期：2022年8月
• 主要新特性：Django 4 引入了一些重大更改，包括对异步视图的改进，新的数据库表名称和字段选项的支持，以及对新的数据库API的实验性支持。

Django 5:

• 预计发布日期：2023年（预计）
• 主要新特性：Django 5 预计会带来更多性能改进，新的数据库API，以及一些新的功能和改进。

注意：具体的版本发布日期和新特性可能会根据最新的官方信息变动，请参考Django官方文档以获取最新信息。

from rest_framework.permissions import IsAuthenticated, IsAdminUser
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework import status
 
# 使用基于函数的视图进行限流和权限控制
class ExampleView(APIView):
    # 允许认证用户访问
    permission_classes = (IsAuthenticated,)
    # 每分钟最多允许10个请求
    throttle_classes = (UserRateThrottle,)
 
    def get(self, request, format=None):
        content = {
            'status': 'request was permitted'
        }
        return Response(content)
 
# 使用基于类的视图进行权限控制
class AdminOnlyView(APIView):
    # 只有管理员用户才能访问
    permission_classes = (IsAdminUser,)
 
    def get(self, request):
        content = {
            'status': 'admin only view'
        }
        return Response(content)

在这个代码实例中，我们定义了两个视图类，ExampleView和AdminOnlyView。ExampleView使用了UserRateThrottle来限制用户的访问频率，只允许认证用户每分钟访问10次。AdminOnlyView则使用了IsAdminUser权限类来限制访问，只有管理员用户可以访问这个视图。这些类是在rest_framework.permissions模块中定义的，并且可以根据需要进行扩展和自定义。