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python基于html的校园网设计与实现（django+mysql）

2024-08-08

所有,html

由于这个问题涉及到的内容较多，且涉及到作业的完整性，我将提供一个基于Django框架的简单网站的创建过程，这个过程可以作为您的计算机毕设的一部分。

首先，您需要安装Django和MySQL。以下是安装命令：




pip install django
pip install mysqlclient

然后，您需要创建一个新的Django项目和应用：




django-admin startproject myschoolproject
cd myschoolproject
python manage.py startapp myschoolapp

接下来，您需要配置settings.py来使用MySQL数据库：




DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'myschooldb',
        'USER': 'myschooluser',
        'PASSWORD': 'myschoolpassword',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306',
    }
}
 
INSTALLED_APPS = [
    'myschoolapp',
    # ...
]
 
TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')],
        'APP_DIRS': True,
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                'django.template.context_processors.debug',
                'django.template.context_processors.request',
                'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                'django.contrib.messages.context_processors.messages',
            ],
        },
    },
]
 
# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/3.2/howto/static-files/
 
STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = [os.path.join(BASE_DIR, 'static'), ]

然后，您需要创建一些模型和视图：




# models.py
from django.db import models
 
class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    roll_no = models.IntegerField()
    # ...
 
class Teacher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    # ...
 
# views.py
from django.shortcuts import render
from .models import Student, Teacher
 
def home(request):
    students = Student.objects.all()
    teachers = Teacher.objects.all()
    return render(request, 'home.html', {'students': students, 'teachers': teachers})

接下来，您需要创建HTML模板：




<!-- home.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home Page</title>
</head>
<body>
    <h1>Welcome to My School</h1>
    <h2>Students</h2>
    <ul>
        {% for student in students %}
        <li>{{ student.name }} - Roll No: {{ student.roll_no }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
    <h2>Teachers</h2>
    <ul>
        {% for teacher in teachers %}
        <li>{{ teacher.name }}</li>
        {% e

2024-08-08

所有,ajax

报错解释：

这个错误通常表示Django后端在处理通过Ajax提交的表单数据时，遇到了一个数据库的约束违反问题。具体来说，是因为某个数据库表的某个字段不允许为NULL，而在提交的表单数据中，对应的字段却没有提供值。

解决方法：

检查Ajax请求是否正确地将表单数据发送到了Django服务器。
确认在Django的视图中，是否正确地接收了Ajax提交的数据，并且在保存到数据库之前，所有必须的字段都有值。
检查数据库模型定义，确认涉及到的字段是否设置了NOT NULL约束，并且如果是外键或多对多关系，确保相关的模型也都有相应的实例。
如果是通过Django表单处理数据，确保表单的cleaned_data包含了所有必须的字段，并且这些字段在Ajax请求中也被正确发送。
如果是更新操作，确保更新的对象不是只有主键而其他字段都是NULL的临时对象。

如果以上步骤都确认无误，但问题依然存在，可以考虑以下额外步骤：

在Django的视图中添加错误处理和日志记录，以便更详细地了解错误发生的上下文。
使用Django的管理后台尝试手动创建或更新数据，以确定问题是否在前端的Ajax请求处理还是后端的数据库约束处理。
如果使用的是数据库迁移（migrations），检查最近的迁移文件是否有关于该字段约束的更改，并确保数据库已经应用了所有的迁移。

2024-08-08

所有,ajax




package main
 
import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
)
 
// 假设这是你的数据模型
type User struct {
    Name string `json:"name"`
    Age  int    `json:"age"`
}
 
// 处理GET请求
func handleGetRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 设置响应头
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    // 创建一个示例用户
    user := User{Name: "Alice", Age: 30}
    // 序列化用户数据为JSON
    jsonData, err := json.Marshal(user)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    // 写入响应
    w.Write(jsonData)
}
 
// 处理POST请求
func handlePostRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var user User
    // 解析请求体中的JSON数据
    err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&user)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusBadRequest)
        return
    }
    // 设置响应头
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    // 序列化用户数据为JSON
    jsonData, err := json.Marshal(user)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    // 写入响应
    w.Write(jsonData)
}
 
func main() {
    http.HandleFunc("/get-user", handleGetRequest)
    http.HandleFunc("/post-user", handlePostRequest)
 
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

这段代码首先定义了一个名为User的结构体，用于序列化和反序列化JSON数据。然后，它创建了两个处理函数handleGetRequest和handlePostRequest来处理HTTP GET和POST请求。handleGetRequest返回一个JSON格式的用户信息，而handlePostRequest则接收JSON格式的用户信息，并返回相同的信息。最后，在main函数中，它设置了服务器监听8080端口，并注册了两个处理函数。

Golang内存、指针逃逸、垃圾回收机制概览

2024-08-08




package main
 
import (
    "fmt"
    "runtime"
    "runtime/debug"
)
 
func main() {
    // 设置GCPercent为100，确保每次垃圾回收都会打印信息
    debug.SetGCPercent(100)
 
    // 初始化内存分配统计信息
    m1 := new(runtime.MemStats)
    runtime.ReadMemStats(m1)
 
    // 分配内存
    a := make([]*byte, 1000000)
    for i := 0; i < len(a); i++ {
        b := new(byte)
        a[i] = b
    }
 
    // 再次读取内存统计信息并打印
    runtime.ReadMemStats(m1)
    fmt.Printf("分配内存后的统计信息: %+v\n", *m1)
 
    // 强制进行垃圾回收并打印回收结果
    runtime.GC()
    debug.FreeOSMemory()
 
    // 读取最终的内存统计信息并打印
    m2 := new(runtime.MemStats)
    runtime.ReadMemStats(m2)
    fmt.Printf("垃圾回收后的统计信息: %+v\n", *m2)
}

这段代码首先设置了GC百分比为100，确保每次垃圾回收都会打印信息。然后初始化了内存分配的统计信息并读取当前的内存状态。接下来，代码创建了一个包含100万个指针的切片，每个指针指向一个新分配的字节类型的内存地址。之后再次读取内存统计信息并打印。接着代码强制进行垃圾回收，并释放未使用的内存。最后，代码读取回收后的内存统计信息并打印。这个过程可以帮助理解Go语言的内存分配和垃圾回收机制。

2024-08-08

所有,mysql

以下是一个简化的示例，展示了如何在Vue 3、TypeScript、Element Plus和Django中从MySQL数据库读取数据并显示在前端界面上。

Vue 3 + TypeScript 前端部分

安装依赖：




npm install vue@next
npm install @vue/compiler-sfc
npm install element-plus --save
npm install axios

创建一个Vue组件，例如HomeView.vue：




<template>
  <div>
    <el-table :data="tableData" style="width: 100%">
      <el-table-column prop="date" label="日期" width="180"></el-table-column>
      <el-table-column prop="name" label="姓名" width="180"></el-table-column>
      <el-table-column prop="address" label="地址"></el-table-column>
    </el-table>
  </div>
</template>
 
<script lang="ts">
import { defineComponent, ref, onMounted } from 'vue';
import axios from 'axios';
 
export default defineComponent({
  name: 'HomeView',
  setup() {
    const tableData = ref([]);
 
    const fetchData = async () => {
      try {
        const response = await axios.get('/api/data/');
        tableData.value = response.data;
      } catch (error) {
        console.error(error);
      }
    };
 
    onMounted(fetchData);
 
    return {
      tableData,
    };
  },
});
</script>

Django 后端部分

安装Django REST framework：




pip install djangorestframework
pip install djangorestframework-simplejwt  # 如果需要认证
pip install pymysql  # 用于连接MySQL

在settings.py中配置数据库和添加rest_framework到INSTALLED_APPS。
创建一个序列化器：




from rest_framework import serializers
from .models import YourModel
 
class YourModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = YourModel
        fields = '__all__'  # 或者列出所有你想要序列化的字段

创建一个视图：




from rest_framework import generics
from .models import YourModel
from .serializers import YourModelSerializer
 
class YourModelListView(generics.ListAPIView):
    queryset = YourModel.objects.all()
    serializer_class = YourModelSerializer

配置URLs：




from django.urls import path
from .views import YourModelListView
 
urlpatterns = [
    path('api/data/', YourModelListView.as_view()),
]

确保你的MySQL数据库已经配置在Django的DATABASES设置

如何设计稳定性横跨全球的 Cron 服务_google 分布式cron

2024-08-08

所有,分布式

在设计一个全球稳定运行的 Cron 服务时，需要考虑以下几个方面：

地理位置分布：需要在全球多个关键地理位置运行服务实例，以确保即使在某些区域出现故障，也可以通过故障转移机制来保持服务的持续可用性。
网络连接：全球不同地区的网络条件各不相同，需要考虑到网络延迟和连接问题。
任务调度：需要实现精确的任务调度，包括支持不同时区和复杂的调度规则。
容错和故障转移：设计一个能够自动检测故障并进行故障转移的系统。
安全性：确保 Cron 服务的安全性，包括访问控制、加密通信等。
监控和报警：实时监控服务的运行状态，并能够快速响应故障。
版本管理和更新：需要有一种方法来管理和分发服务的更新。

以下是一个概念性的示例代码，展示如何设计一个支持全球分布的 Cron 服务：




from google.appengine.api import taskqueue
 
def create_cron_job(cron_job_name, schedule, target_url, description=None, time_zone='UTC'):
    """创建一个全局分布的定时任务。"""
    # 将定时任务推送到离目标地理位置最近的 Cron 服务实例
    taskqueue.add(
        method='GET',
        url=target_url,
        target='cron',
        name=cron_job_name,
        schedule=schedule,
        time_zone=time_zone,
        description=description
    )

在这个示例中，我们使用了 Google App Engine 的 taskqueue API 来创建一个定时任务，该任务会根据目标 URL 被推送到最近的 Cron 服务实例。这里的关键点是任务的分布和调度，以及系统能够自动处理故障转移。

Go每日一库之rotatelogs

2024-08-08

rotatelogs是一个用于日志轮转的库，通常在处理日志时使用，它可以按照设定的频率或大小对日志文件进行轮转，生成新的日志文件。在Go语言中，rotatelogs并不是一个标准库的一部分，它需要通过第三方库来使用。

以下是一个使用rotatelogs的例子：

首先，你需要安装rotatelogs库，可以通过以下命令进行安装：




go get github.com/lestrrat-go/file-rotatelogs

然后，你可以在Go代码中这样使用rotatelogs：




package main
 
import (
    "github.com/lestrrat-go/file-rotatelogs"
    "io"
    "log"
    "time"
)
 
func main() {
    // 创建rotatelogs，日志文件名会以log.2006-01-02.15-04-05为格式进行命名，并且每天轮转一次
    writer, err := rotatelogs.New(
        "log.%Y-%m-%d.%H-%M-%S",
        rotatelogs.WithLinkName("./current.log"),  // 生成软链接指向最新日志文件
        rotatelogs.WithMaxAge(24*time.Hour),      // 文件最大保存时间
        rotatelogs.WithRotationTime(24*time.Hour), // 日志轮转的时间间隔
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("can't create rotatelogs: %s", err)
    }
 
    // 使用log.New()创建一个日志对象，writer设置为rotatelogs实例
    log.SetOutput(writer)
 
    // 进行日志记录
    log.Print("hello world")
 
    // 关闭writer，这里会关闭文件句柄
    if closer, ok := writer.(io.Closer); ok {
        closer.Close()
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个每天轮转一次的日志文件，并且保存了24小时。同时，我们创建了一个软链接current.log指向最新的日志文件。这样，无论你通过log标准库记录信息还是通过writer记录信息，日志都会被记录到指定的文件中。最后，我们在程序结束时关闭了writer，确保文件句柄被正确关闭。

利用Golang实现高性能的并发编程

2024-08-08




package main
 
import (
    "fmt"
    "sync"
    "sync/atomic"
    "time"
)
 
var (
    wg           sync.WaitGroup
    counter int32
)
 
func main() {
    start := time.Now()
 
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        wg.Add(1)
        go incrementCounter()
    }
 
    wg.Wait() // Wait for all goroutines to finish
    elapsed := time.Since(start)
 
    fmt.Printf("Counter: %d\n", counter)
    fmt.Printf("Time taken: %s\n", elapsed)
}
 
func incrementCounter() {
    defer wg.Done()
    atomic.AddInt32(&counter, 1)
}

这段代码使用了sync和sync/atomic包来处理并发。wg.Add(1)为等待组添加一个计数，每个并发执行的任务会调用incrementCounter函数，它通过atomic.AddInt32(&counter, 1)以原子方式递增全局计数器counter。使用sync.WaitGroup确保主函数等待所有goroutine完成后再打印结果和耗时。这是一个简单的并发编程示例，展示了Go语言中的高效原子操作和并发处理。

go语言并发实战——日志收集系统利用tail包实现对日志文件的实时监控

2024-08-08




package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/hpcloud/tail"
    "os"
    "os/signal"
    "syscall"
)
 
func main() {
    // 创建一个tail.Config结构体实例，并设置配置
    cfg := tail.Config{
        ReOpen:    true,        // 当文件被删除或重命名后，自动尝试重新打开
        Follow:    true,        // 实时监控文件新增内容
        Location: &tail.SeekInfo{Offset: 0, Whence: os.SEEK_END}, // 从文件末尾开始读取
        MustExist: false,       // 如果文件不存在，不会返回错误
    }
 
    // 创建tail.Tail实例，并开始监控日志文件
    t, err := tail.TailFile("/path/to/your/logfile.log", cfg)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
        return
    }
 
    // 监听系统信号，如果接收到SIGINT或SIGTERM，则退出程序
    sigs := make(chan os.Signal, 1)
    signal.Notify(sigs, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
 
    go func() {
        <-sigs
        t.Stop()
    }()
 
    // 循环读取文件内容
    for line := range t.Lines {
        fmt.Println(line.Text)
    }
 
    fmt.Println("Exiting...")
}

这段代码使用了tail包来实现对日志文件的实时监控。它首先配置了tail.Config，然后使用tail.TailFile函数来创建一个监控实例。接着，它设置了一个系统信号监听，以便在程序接收到SIGINT或SIGTERM信号时优雅地退出程序。最后，它在一个goroutine中循环读取文件的新内容，并将每行输出到控制台。