Author Archive: feellikelearning
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July 30, 2023
在Docker容器中部署Python应用程序时，你可能会遇到一个令人困扰的问题：日志输出有延迟，导致日志信息不是实时显示的。这种情况下，你无法立即查看应用程序的运行状态，也不方便调试问题。然而，幸运的是，我们有一个简单的方法可以解决这个问题。 问题原因： 默认情况下，Python的标准输出和标准错误输出会被缓冲，而不是实时输出到终端或日志文件中。这就导致了在Docker容器中运行Python应用程序时，日志信息会积累一段时间后才一次性输出，造成延迟显示的现象。 解决方法： 要解决这个问题，我们只需在运行Python脚本时，在Python解释器命令中加入-u选项即可。这个选项的作用是取消缓冲，使得日志信息能够实时输出，而不需要等待缓冲区填满或应用程序结束。 使用示例： 假设我们有一个名为app.py的Python脚本，内容如下： 在Docker容器中运行这个脚本时，我们可以这样做： 解释： 在上述命令中，我们使用了Python 3的官方镜像，并在容器中运行了app.py脚本。通过加入-u选项，我们解决了日志延迟显示的问题，现在日志信息将会实时显示在终端中。 结语： 通过在运行Python脚本时加入-u选项，我们能够简单高效地解决Docker容器中Python日志延迟显示的问题。这个小技巧让我们更轻松地监控和调试Python应用程序，提高了开发和运维的便利性。希望这个方法对你在Docker容器中部署Python应用程序时有所帮助！
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July 23, 2023
怎样像SQL一样把两个表(Dataframe) join在一起 可以用dataframe里的merge method
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July 15, 2023
引言 在Node.js和Express应用程序开发中，经常会遇到 “404 Not Found” 错误。这种错误通常表示我们请求的URL路径在服务器上不存在，可能是由于URL路径错误导致的。本文将以一个例子来解释如何解决Node.js和Express中的404错误，重点关注URL路径问题。 文章正文 假设我们的应用程序正在运行在 localhost:8000 上，我们想访问 “localhost:8000/test” 端点，但却遇到了 “404 Not Found” 错误（Request failed with status code: 404）。下面是一些可能导致此错误的问题以及相应的解决方法： 检查请求的URL 首先，我们应该仔细检查我们发送的请求的URL路径。在这种情况下，我们期望的URL路径是 “/test”。因此，请确保我们的请求URL为 “localhost:8000/test”，而不是仅仅 “localhost:8000″。检查URL路径的拼写和格式是否正确。 确认路由配置 在Express应用程序中，我们需要确认我们已经正确配置了相应的路由。打开我们的路由文件或代码，并确保我们已经定义了与请求的URL路径 “/test” 匹配的路由处理程序。例如，我们应该有类似以下的代码片段: 确保路由的路径与我们期望的URL路径一致，这样服务器才能正确映射到相应的路由处理程序。 使用通配符或参数化路由 如果我们的应用程序中存在动态路由或带有参数的URL路径，我们需要正确处理它们。例如，如果我们的URL路径为 “/users/:id”，其中 “:id” 是一个动态参数，我们需要相应地配置路由。请确保我们的路由文件或代码正确处理参数化URL路径，以便服务器能够正确匹配和处理请求。 使用中间件处理错误 在Express应用程序中，我们可以使用中间件来处理错误情况，包括404错误。我们可以定义一个错误处理中间件来捕获404错误，并返回自定义的错误响应。下面是一个简单的错误处理中间件的示例： 通过将这个中间件放置在其他路由之后，它将能够捕获无法匹配任何路由的请求，并返回 “404…
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July 11, 2023
常用命令 快捷键 功能 ctrl-b + d detach 退出 ctrl-b + s session 选择session ctrl-b + [ 进入翻页模式，之后可以page up / down, q退出翻页模式 ctrl-b + % 水平分屏 ctrl-b + “ 左右分屏
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July 9, 2023
要开始一个React + Tailwind CSS项目，可以按照以下步骤进行操作：确保你的开发环境已经配置好，包括Node.js和npm（Node包管理器）。你可以在终端中运行以下命令来检查它们的安装情况： 如果它们没有被正确安装，请先安装它们。 2 创建一个新的React项目。在终端中运行以下命令来创建一个新的React项目： 这将会在当前目录下创建一个名为my-project的新文件夹，并且自动生成一个基本的React项目结构。 3 进入项目目录。在终端中运行以下命令进入你刚创建的项目目录： 安装Tailwind CSS。在终端中运行以下命令来安装Tailwind CSS及其依赖： 这会在项目根目录下创建一个名为tailwind.config.js的文件。打开编辑，加入内容如下： 创建一个名为postcss.config.js的文件，在项目根目录下： 在项目根目录下，创建一个名为src/styles/tailwind.css的文件，并将以下代码添加到文件中： 修改src/index.js文件，将文件中的导入语句修改为： 修改package.json文件中的scripts部分，将build脚本修改为： 这将在每次构建项目时自动运行Tailwind CSS构建命令。 修改src/App.js如下，测试Tailwind css正常工作 启动React应用： 现在，每次运行npm run build时，它将首先构建React应用程序，然后自动运行Tailwind CSS构建命令，生成最终的CSS样式文件。这样，你无需手动运行构建命令来更新样式文件。这些在修改代码后是会自动运行的，所以按以上步骤设置好以后开发者只需要编写代码就行。 这个例子生成的网页是这样的
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June 7, 2023
当然，我们可以用编辑器打开，然后cmd + A， cmd + c。如果文件比较大，也可以用CLI 还可以重新从剪贴板输出
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June 7, 2023
如果需要保存Python运行中的某个dict对象，或者从硬盘里的JSON读进内存，可以用下面命令
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May 20, 2023
在Node.js中，有一个类似于Selenium的自动化测试框架叫做Puppeteer。Puppeteer是一个由Google开发的Node.js库，提供了一个API来控制和操作浏览器。它可以用于模拟用户行为、进行页面导航、执行JavaScript、提取数据等等。 Puppeteer具有以下特点： 可以通过无头模式运行，即在没有界面的情况下运行浏览器操作。 可以与Chrome浏览器无缝集成。 支持对页面进行截图和PDF生成。 允许模拟键盘和鼠标输入。 可以进行页面自动化测试和爬虫等任务。 你可以使用Puppeteer来实现类似于Selenium的自动化测试和浏览器操作。它提供了丰富的API，使得控制和操作浏览器变得非常方便。你可以使用Puppeteer来加载网页、填写表单、点击按钮、抓取数据等等操作。 要开始使用Puppeteer，你需要先安装它。可以使用npm（Node.js的包管理器）来安装Puppeteer。在命令行中运行以下命令： 安装完成后，你可以在Node.js脚本中引入Puppeteer并开始使用它。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Puppeteer来打开网页并截取页面截图： 这段代码会启动一个无头Chrome浏览器实例，创建一个新的页面，然后导航到指定的网址，并最后保存页面截图为example.png。 这只是Puppeteer的一个简单示例，它还有很多功能和API可以探索。你可以查阅Puppeteer的官方文档来了解更多信息和示例：https://pptr.dev/
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May 11, 2023
网络相关 查看网络 查看特定网络 删除特定网络 把镜像从特定网络断开 系统相关 进入container里面的shell docker-compose 相关 用docker-compose强制重新build镜像 如果不想rebuild全部docker服务，只想重新build特定服务 用docker-compose up启动全部服务 如果加-d就是dettached的意思，会在后台运行。关闭服务 Container相关 清理不活跃的容器
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May 11, 2023
bloom filter是什么？ Bloom filter（布隆过滤器）是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合，具有高效的插入和查询操作。它可以快速告诉你某个元素“可能存在”或“一定不存在”于一个集合中，但无法确定元素的确切存在与否。 Bloom filter 由布隆提出并在1970年发表，它基于哈希函数的应用。它的核心是一个位数组（bit array）和一组哈希函数。位数组用于表示集合，初始时所有的位都被置为0。哈希函数用于将元素映射为位数组的索引，并将对应位置的位设置为1。 插入元素时，通过对元素应用一组哈希函数，可以得到多个位数组索引，然后将这些索引对应的位设置为1。查询元素时，同样对元素应用哈希函数，得到相应的位数组索引，如果所有的索引位置的位都为1，则说明元素“可能存在”于集合中；如果任何一个索引位置的位为0，则可以确定元素“一定不存在”于集合中。 由于使用了多个哈希函数和位数组，Bloom filter 具有较低的内存占用和快速的查询速度。然而，它也存在一定的误判率（false positive），即在判断元素存在时可能会出现错误判断。这是因为不同元素的哈希函数映射到位数组时可能产生冲突，导致位数组的某些位置同时被设置为1，从而影响判断结果。 Bloom filter 主要应用于那些对查询速度要求较高、可以容忍一定的误判率的场景，例如网络缓存、大规模数据集的去重、垃圾邮件过滤等。通过适当调整位数组大小和哈希函数的数量，可以在一定程度上控制误判率和内存占用。 bloom filter 和 hash function有什么不同？ Bloom filter（布隆过滤器）和哈希函数在使用方式和目的上有一些不同之处： 目的：Bloom filter 的主要目的是判断一个元素是否属于一个集合，它提供了一种快速的判断方式，可以告诉你元素“可能存在”或“一定不存在”于集合中。而哈希函数的主要目的是将数据映射为较短的固定长度值，常用于加密、数据唯一性校验、散列查找等方面。 数据结构：Bloom filter 是一种概率型数据结构，它由一个位数组（bit array）和一组哈希函数组成。位数组用于表示集合，哈希函数用于将元素映射到位数组的索引。哈希函数通常是不可逆的，将输入映射到固定长度的输出。而哈希函数本身并不包含数据结构，它只是一个单独的函数。 功能：Bloom filter 用于判断元素是否属于一个集合，具有高效的插入和查询操作。它可以给出“可能存在”或“一定不存在”的答案，但无法确定元素的确切存在与否。哈希函数则是将数据进行转换和计算，通常用于唯一标识、散列查找、数据完整性校验等。 冲突和误判：Bloom filter 可能存在哈希冲突，即不同元素经过哈希函数计算后映射到相同的位数组位置，这可能导致误判。而哈希函数应该尽量避免冲突，以确保在不同的输入上产生不同的输出，但在实际应用中，哈希冲突是难以完全避免的。 总的来说，Bloom filter 是基于哈希函数的一种数据结构，它利用哈希函数将元素映射到位数组，并通过多次哈希映射来提供快速的元素判断。哈希函数则是独立的计算函数，用于将数据映射为固定长度的值，常用于唯一标识、散列查找、数据完整性校验等场景。 用Python给文件生成bloom…
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