from django import template
from django.utils.safestring import mark_safe
import markdown2
import pygments
from pygments.formatters.html import HtmlFormatter
from pygments.lexers import get_lexer_by_name
 
# 创建一个自定义的过滤器来实现Markdown和Pygments的集成
def markdown_pygments(text):
    lexer = get_lexer_by_name("python")
    formatter = HtmlFormatter(cssclass='syntax')
    text = markdown2.markdown(text, extras=['fenced-code-blocks', 'code-hilite'])
    text = pygments.highlight(text, lexer, formatter)
    return mark_safe(text)
 
# 注册过滤器到Django模板
register = template.Library()
register.filter('markdown_pygments', markdown_pygments)
 
# 在Django模板中使用markdown_pygments过滤器

在Django模板中，你可以像这样使用markdown_pygments过滤器：

{% load your_custom_markdown_module %}
 
{{ your_markdown_content|markdown_pygments }}

这段代码定义了一个自定义的Django模板过滤器markdown_pygments，它接受Markdown内容，使用Pygments进行代码高亮，并返回HTML内容。然后，你可以在Django模板中导入这个模块并应用该过滤器到你的Markdown内容上。

在MongoDB中，可调一致性模型主要是指可以通过设置一致性参数来控制数据一致性和可用性之间的平衡。MongoDB支持因果一致性和会话一致性等不同的一致性模型。

以下是因果一致性模型的简单示例：

// 开启因果一致性
db.getMongo().setReadConcern("majority");
db.getMongo().setWriteConcern({w: "majority"});
db.getMongo().setReadPref("secondary");
 
// 插入数据
db.myCollection.insertOne({x: 1});
 
// 读取数据，确保能看到刚才插入的数据
db.myCollection.find({x: 1}).readConcern("majority");

在这个例子中，我们首先通过setReadConcern("majority")和setWriteConcern({w: "majority"})设置了读取和写入的一致性级别为majority，这意味着大多数节点都已经确认了写入操作或者读取操作已经看到了已提交的数据。setReadPref("secondary")则设置了首选从节点进行读取操作，以便利用复制集的读写分离优势。

然后，我们进行了一次插入操作和一次带有readConcern("majority")的查询，以确保我们能看到刚才插入的数据。

这个例子展示了如何在MongoDB中设置因果一致性模型，以保证数据的一致性和可用性。

在Windows环境下部署MongoDB副本集，你需要至少三个节点来组成副本集。以下是部署副本集的基本步骤：

1. 安装MongoDB。
2. 配置三个节点的mongod.cfg文件。
3. 启动MongoDB服务。
4. 初始化副本集。

以下是示例配置文件（mongod.cfg），假设你有三个节点，分别监听在27017, 27018, 和 27019端口：

systemLog:
  destination: file
  logAppend: true
  path: C:\data\log\mongod.log
 
storage:
  dbPath: C:\data\db
  journal:
    enabled: true
 
net:
  port: 27017
  bindIp: 0.0.0.0
 
replication:
  replSetName: rs0

确保每个节点的端口号和dbPath不同。

启动MongoDB服务的命令通常如下：

mongod --config "C:\path\to\mongod.cfg" --service

初始化副本集的步骤：

1. 连接到其中一个节点的MongoDB shell。

mongo --port 27017

2. 通过rs.initiate()命令初始化副本集。

rs.initiate(
  {
    _id: "rs0",
    members: [
      { _id: 0, host: "localhost:27017" },
      { _id: 1, host: "localhost:27018" },
      { _id: 2, host: "localhost:27019" }
    ]
  }
)

这将会创建一个名为rs0的副本集，包含三个成员。

确保你的防火墙和网络设置允许相应的端口通信。

Django和Spring Boot都是非常流行的Web开发框架，它们各有特点，适用于不同的场景。

Django:

• Python的全功能Web框架，提供了丰富的功能集，如ORM、模板引擎、表单处理等。
• Django遵循MVC模式，但有自己的一套模板系统。
• Django更适合大型项目，有丰富的社区支持和教程资源。

Spring Boot:

• 一个Java的微服务框架，提供了自动配置、起步依赖、Actuator等功能。
• Spring Boot鼓励快速启动和运行，并使用“约定优于配置”的原则。
• Spring Boot更适合快速开发微服务，也可以用于构建单体应用。

选择哪个取决于你的具体需求和偏好：

1. 如果你是Python开发者，Django可能更为熟悉和自然。
2. 如果你是Java开发者，Spring Boot可能提供更直观的开发体验。
3. 如果你的项目需要更快的开发速度和更小的学习曲线，Spring Boot可能是更好的选择。
4. 如果你的项目需要更完整的功能集，Django可能更适合。
5. 如果你的项目是一个大型项目或者需要处理大量数据，Django的ORM和框架可能更为合适。

最终选择取决于项目需求和团队技术栈。

Percona Backup for MongoDB 是一个用于备份和恢复MongoDB数据库的工具，它提供了快速、一致的备份，以及高效的恢复能力。以下是使用Percona Backup for MongoDB进行备份的示例代码：

# 安装Percona Backup for MongoDB
# 这通常需要从Percona官网下载对应版本的安装包
 
# 备份命令示例
pxb_backup --mongodb-uri="mongodb://username:password@localhost:27017" --backup-location="/path/to/backup/directory"
 
# 备份后，你可以通过以下命令检查备份的有效性
pxb_validate --backup-path="/path/to/backup/directory"
 
# 若要恢复备份，可以使用以下命令
pxb_restore --mongodb-uri="mongodb://username:password@localhost:27017" --backup-location="/path/to/backup/directory"

请注意，在实际使用中，你需要替换username, password, localhost:27017, 和/path/to/backup/directory为你的实际MongoDB连接信息和备份路径。此外，确保在执行备份和恢复操作时，MongoDB实例处于可访问和可操作状态。

net/mail 包在 Go 语言中用于解析和创建电子邮件消息。这个包定义了两个主要的数据结构：Message 和 Address。

Message 结构表示一个电子邮件消息，它包括消息头和消息体。Address 结构表示电子邮件地址。

以下是一个使用 net/mail 包创建和发送电子邮件的示例：

package main
 
import (
    "fmt"
    "net/mail"
    "strings"
)
 
func main() {
    // 创建邮件地址
    fromAddress := "John Doe <john@example.com>"
    toAddress := "Jane Doe <jane@example.com>"
 
    // 解析邮件地址
    parsedFromAddress, err := mail.ParseAddress(fromAddress)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error parsing from address:", err)
        return
    }
 
    parsedToAddress, err := mail.ParseAddress(toAddress)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error parsing to address:", err)
        return
    }
 
    // 创建邮件消息
    message := &mail.Message{
        Header: map[string][]string{
            "From":  {parsedFromAddress.String()},
            "To":    {parsedToAddress.String()},
            "Subject": {"Hello, World!"},
        },
        Body: strings.NewReader("This is the email body"),
    }
 
    // 发送邮件（这里需要实现发送逻辑，通常使用smtp包）
    err = SendMail(parsedFromAddress.Address, parsedToAddress.Address, message)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error sending email:", err)
        return
    }
 
    fmt.Println("Email sent successfully")
}
 
// SendMail 是一个示例函数，用于发送邮件，实际使用时需要实现
func SendMail(from string, to []string, msg *mail.Message) error {
    // 实现发送逻辑，例如使用smtp.SendMail函数
    return nil
}

在这个示例中，我们首先使用 mail.ParseAddress 函数来解析邮件地址。然后，我们创建了一个 mail.Message 结构，并填充了邮件的头部信息和正文。最后，我们调用了一个假设的 SendMail 函数来发送邮件。实际的邮件发送逻辑需要依赖于外部库，如 net/smtp。

请注意，这个示例中的 SendMail 函数是一个占位符。在实际应用中，你需要实现这个函数来与你的邮件服务器进行交互。

在MongoDB中，您可以使用db.createUser()方法来创建一个全局只读账户。以下是创建全局只读用户的示例代码：

use admin;
 
db.createUser({
  user: "readonlyUser",
  pwd: "readonlyPass",
  roles: [
    { role: "readAnyDatabase", db: "admin" }
  ]
});

这段代码将在admin数据库中创建一个名为readonlyUser的用户，其密码是readonlyPass。该用户被赋予了readAnyDatabase角色，这意味着他们可以读取所有数据库，但不能进行写入或修改操作。

请确保在实际环境中更换密码，并且使用复杂度较高的密码来保障安全。

在MongoDB中，你可以使用$gt (greater than) 和 $lt (less than) 操作符来实现大于和小于查询。以下是一个使用MongoDB的Node.js驱动进行大于和小于查询的例子：

const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
const client = new MongoClient(url, { useUnifiedTopology: true });
 
async function queryDocuments() {
  try {
    await client.connect();
    console.log('Connected to server');
    const db = client.db(dbName);
    const collection = db.collection('documents');
 
    // 查询大于某个值
    const greaterThanQuery = await collection.find({ age: { $gt: 20 } }).toArray();
    console.log('Documents greater than 20:', greaterThanQuery);
 
    // 查询小于某个值
    const lessThanQuery = await collection.find({ age: { $lt: 30 } }).toArray();
    console.log('Documents less than 30:', lessThanQuery);
 
  } finally {
    await client.close();
  }
}
 
queryDocuments().catch(console.error);

在这个例子中，我们首先连接到MongoDB数据库，然后选择相应的集合。接着，我们使用$gt来查询age字段大于20的文档，使用$lt来查询age字段小于30的文档。最后，我们将查询结果输出到控制台，并在完成后关闭数据库连接。

import requests
from pymongo import MongoClient
from lxml import etree
 
# 爬取方法
def crawl_tv_rank(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
# 解析方法
def parse_html(html):
    html = etree.HTML(html)
    rank_list = html.xpath('//dl[@class="tv-rank-list"]/dd')
    data_list = []
    for rank in rank_list:
        data = {
            'name': rank.xpath('./a/text()')[0],
            'score': rank.xpath('./p[@class="score"]/text()')[0],
            'rank': rank.xpath('./p[@class="num"]/text()')[0].strip()
        }
        data_list.append(data)
    return data_list
 
# 存储方法
def save_to_mongo(data_list, mongo_url, db_name, collection_name):
    client = MongoClient(mongo_url)
    db = client[db_name]
    collection = db[collection_name]
    collection.insert_many(data_list)
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://top.tv.sohu.com/rank_tab_1_3'
    html = crawl_tv_rank(url)
    data_list = parse_html(html)
    save_to_mongo(data_list, 'localhost', 'tv_rank', 'sohu')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从国内知名视频网站搜狐TV抓取电视剧热榜的功能，并将数据存储到MongoDB数据库中。代码遵循了优秀的编程实践，例如提取了爬取、解析和存储的函数，并在主函数中调用。同时，代码中包含了错误处理和headers设置，这些都是爬虫工程师应当注意的要点。

在MongoDB中，基本操作包括连接数据库、选择集合、插入文档、查询文档、更新文档、删除文档等。以下是使用MongoDB的Node.js驱动程序执行这些操作的示例代码：

const { MongoClient } = require('mongodb');
 
// MongoDB连接URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
 
// 使用connect方法来连接到服务器
async function run() {
  try {
    await client.connect();
    console.log('Connected successfully to server');
 
    // 连接到数据库
    const db = client.db('mydatabase');
 
    // 选择集合
    const collection = db.collection('mycollection');
 
    // 插入文档
    const insertResult = await collection.insertOne({ a: 1 });
    console.log('Insert document:', insertResult);
 
    // 查询文档
    const query = { a: 1 };
    const docs = await collection.find(query).toArray();
    console.log('Found documents:', docs);
 
    // 更新文档
    const updateResult = await collection.updateOne(
      { a: 1 },
      { $set: { b: 2 } }
    );
    console.log('Updated document:', updateResult);
 
    // 删除文档
    const deleteResult = await collection.deleteOne({ a: 1 });
    console.log('Deleted document:', deleteResult);
 
  } finally {
    // 确保在结束程序前关闭数据库连接
    await client.close();
  }
}
 
run().catch(console.dir);

在这个例子中，我们首先创建了一个MongoClient实例，然后使用connect方法连接到MongoDB服务器。接下来，我们选择了数据库mydatabase并且选择了集合mycollection。然后我们分别进行了插入、查询、更新和删除操作。最后，在操作完成后，我们使用close方法关闭了数据库连接。