編程
實時日誌輸出：解決Docker容器中Python日誌延遲的簡易方法！
在Docker容器中部署Python應用程序時，你可能會遇到一個令人困擾的問題：日誌輸出有延遲，導致日誌信息不是實時顯示的。這種情況下，你無法立即查看應用程序的運行狀態，也不方便調試問題。然而，幸運的是，我們有一個簡單的方法可以解決這個問題。 問題原因： 默認情況下，Python的標準輸出和標準錯誤輸出會被緩衝，而不是實時輸出到終端或日誌文件中。這就導致了在Docker容器中運行Python應用程序時，日誌信息會積累一段時間後才一次性輸出，造成延遲顯示的現象。 解決方法： 要解決這個問題，我們只需在運行Python腳本時，在Python解釋器命令中加入-u選項即可。這個選項的作用是取消緩衝，使得日誌信息能夠實時輸出，而不需要等待緩衝區填滿或應用程序結束。 使用示例： 假設我們有一個名為app.py的Python腳本，內容如下： 在Docker容器中運行這個腳本時，我們可以這樣做： 解釋： 在上述命令中，我們使用了Python 3的官方鏡像，並在容器中運行了app.py腳本。通過加入-u選項，我們解決了日誌延遲顯示的問題，現在日誌信息將會實時顯示在終端中。 結語： 通過在運行Python腳本時加入-u選項，我們能夠簡單高效地解決Docker容器中Python日誌延遲顯示的問題。這個小技巧讓我們更輕鬆地監控和調試Python應用程序，提高了開發和運維的便利性。希望這個方法對你在Docker容器中部署Python應用程序時有所幫助！
Node js 里有沒有像selenium類似的framework?
在Node.js中，有一個類似於Selenium的自動化測試框架叫做Puppeteer。Puppeteer是一個由Google開發的Node.js庫，提供了一個API來控制和操作瀏覽器。它可以用於模擬用戶行為、進行頁面導航、執行JavaScript、提取數據等等。 Puppeteer具有以下特點： 可以通過無頭模式運行，即在沒有界面的情況下運行瀏覽器操作。 可以與Chrome瀏覽器無縫集成。 支持對頁面進行截圖和PDF生成。 允許模擬鍵盤和滑鼠輸入。 可以進行頁面自動化測試和爬蟲等任務。 你可以使用Puppeteer來實現類似於Selenium的自動化測試和瀏覽器操作。它提供了豐富的API，使得控制和操作瀏覽器變得非常方便。你可以使用Puppeteer來載入網頁、填寫表單、點擊按鈕、抓取數據等等操作。 要開始使用Puppeteer，你需要先安裝它。可以使用npm（Node.js的包管理器）來安裝Puppeteer。在命令行中運行以下命令： 安裝完成後，你可以在Node.js腳本中引入Puppeteer並開始使用它。以下是一個簡單的示例，展示了如何使用Puppeteer來打開網頁並截取頁面截圖： 這段代碼會啟動一個無頭Chrome瀏覽器實例，創建一個新的頁面，然後導航到指定的網址，並最後保存頁面截圖為example.png。 這只是Puppeteer的一個簡單示例，它還有很多功能和API可以探索。你可以查閱Puppeteer的官方文檔來了解更多信息和示例：https://pptr.dev/
用python給文件生成bloom filter
bloom filter是什麼？ Bloom filter（布隆過濾器）是一種概率型數據結構，用於判斷一個元素是否屬於一個集合，具有高效的插入和查詢操作。它可以快速告訴你某個元素「可能存在」或「一定不存在」於一個集合中，但無法確定元素的確切存在與否。 Bloom filter 由布隆提出並在1970年發表，它基於哈希函數的應用。它的核心是一個位數組（bit array）和一組哈希函數。位數組用於表示集合，初始時所有的位都被置為0。哈希函數用於將元素映射為位數組的索引，並將對應位置的位設置為1。 插入元素時，通過對元素應用一組哈希函數，可以得到多個位數組索引，然後將這些索引對應的位設置為1。查詢元素時，同樣對元素應用哈希函數，得到相應的位數組索引，如果所有的索引位置的位都為1，則說明元素「可能存在」於集合中；如果任何一個索引位置的位為0，則可以確定元素「一定不存在」於集合中。 由於使用了多個哈希函數和位數組，Bloom filter 具有較低的內存佔用和快速的查詢速度。然而，它也存在一定的誤判率（false positive），即在判斷元素存在時可能會出現錯誤判斷。這是因為不同元素的哈希函數映射到位數組時可能產生衝突，導致位數組的某些位置同時被設置為1，從而影響判斷結果。 Bloom filter 主要應用於那些對查詢速度要求較高、可以容忍一定的誤判率的場景，例如網路緩存、大規模數據集的去重、垃圾郵件過濾等。通過適當調整位數組大小和哈希函數的數量，可以在一定程度上控制誤判率和內存佔用。 bloom filter 和 hash function有什麼不同？ Bloom filter（布隆過濾器）和哈希函數在使用方式和目的上有一些不同之處： 目的：Bloom filter 的主要目的是判斷一個元素是否屬於一個集合，它提供了一種快速的判斷方式，可以告訴你元素「可能存在」或「一定不存在」於集合中。而哈希函數的主要目的是將數據映射為較短的固定長度值，常用於加密、數據唯一性校驗、散列查找等方面。 數據結構：Bloom filter 是一種概率型數據結構，它由一個位數組（bit array）和一組哈希函數組成。位數組用於表示集合，哈希函數用於將元素映射到位數組的索引。哈希函數通常是不可逆的，將輸入映射到固定長度的輸出。而哈希函數本身並不包含數據結構，它只是一個單獨的函數。 功能：Bloom filter 用於判斷元素是否屬於一個集合，具有高效的插入和查詢操作。它可以給出「可能存在」或「一定不存在」的答案，但無法確定元素的確切存在與否。哈希函數則是將數據進行轉換和計算，通常用於唯一標識、散列查找、數據完整性校驗等。 衝突和誤判：Bloom filter 可能存在哈希衝突，即不同元素經過哈希函數計算後映射到相同的位數組位置，這可能導致誤判。而哈希函數應該盡量避免衝突，以確保在不同的輸入上產生不同的輸出，但在實際應用中，哈希衝突是難以完全避免的。 總的來說，Bloom filter 是基於哈希函數的一種數據結構，它利用哈希函數將元素映射到位數組，並通過多次哈希映射來提供快速的元素判斷。哈希函數則是獨立的計算函數，用於將數據映射為固定長度的值，常用於唯一標識、散列查找、數據完整性校驗等場景。 用Python給文件生成bloom…
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在Docker里跑datadog agent
可以運行以下命令 以下是docker run命令的各個參數的解釋： -d: 表示在後台運行容器。 –name dd-agent: 為容器指定一個名稱，本例中為dd-agent。 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro: 掛載主機上的Docker守護進程的Unix套接字，以便容器可以獲取有關主機上運行的其他容器的信息。ro表示將套接字文件以只讀方式掛載到容器中。 -v /proc/:/host/proc/:ro: 掛載主機上的/proc目錄，以便容器可以訪問主機的進程信息。ro表示將該目錄以只讀方式掛載到容器中。 -v /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro: 掛載主機上的/sys/fs/cgroup目錄，以便容器可以訪問主機的cgroup信息。ro表示將該目錄以只讀方式掛載到容器中。 -e DD_API_KEY=: 設置Datadog API key，這裡留空，需要在運行容器之前將其替換為有效的API key。 -e DD_SITE=”us5.datadoghq.com”: 設置Datadog網站，這裡設置為Datadog US5網站。 gcr.io/datadoghq/agent:7: 指定要運行的Docker鏡像。本例中為Datadog Agent鏡像的版本7。 -e是Envirnoment， -v是volume的意思。 總之，這個命令的目的是在Docker中啟動Datadog Agent容器，並將所需的目錄和文件掛載到容器中，以便容器可以訪問主機上的資源和信息，並在容器中設置Datadog API key和網站。 怎樣更新Docker container里的datadog.yaml？ 可以在原來的Docker image基礎上新建的一個image。在Dockerfile里加入
怎樣查看Mac OS的某個埠(port)有沒被使用
如果要看8125有沒被佔用，可以用以下命令 如果8125被佔用了，會列印出相關信息。需要注意的是在Mac OS里要用sudo。如果不用的話不會報錯，只是不列印信息出來。 lsof是什麼意思？ lsof 的全稱是 “list open files”，它是一個用於列出當前系統打開的文件、網路連接、以及 Unix 域套接字的工具。使用 lsof 命令可以查看當前系統中打開的文件和網路連接的詳細信息，包括哪些進程打開了這些文件或連接，以及這些進程的一些屬性等等。 在 Mac 或者 Linux 系統中，lsof 命令是一個非常有用的工具，它可以幫助用戶了解當前系統中正在運行的進程、網路連接等情況，對於排查一些網路和系統方面的問題非常有幫助。
docker-compose.yaml是什麼？和dockerFile有什麼關係？
docker-compose.yaml是用於定義和運行多個Docker容器的YAML文件，它提供了一種聲明式的方式來定義應用程序的各個組件之間的關係，並將它們作為一個整體來管理。通過docker-compose.yaml，可以輕鬆地定義和管理多個Docker容器之間的依賴關係，以及它們的運行配置。 在docker-compose.yaml中，可以指定多個服務，並定義每個服務所需的Docker鏡像、埠映射、環境變數等參數，以及它們之間的關係。在創建和運行多個Docker容器時，可以使用docker-compose命令來自動化執行多個Docker容器的啟動、配置和連接等操作。 Dockerfile是用於定義Docker鏡像構建過程的文件。它包含了一系列的指令，用於指定構建過程中需要執行的操作，例如安裝軟體、配置環境變數、複製文件等。通過Dockerfile，可以定義一個自定義的Docker鏡像，並在創建Docker容器時使用這個鏡像。 docker-compose.yaml和Dockerfile的關係在於，docker-compose.yaml可以引用一個或多個Docker鏡像，其中可以包括使用Dockerfile構建的自定義鏡像。通過docker-compose.yaml和Dockerfile的組合，可以實現定義和管理複雜的多容器應用程序。 能用python小程序給個例子示範一下怎樣用dockerfile和docker-compose.yaml嗎？ 當然可以，以下是一個示常式序： 首先是 Dockerfile 文件，它用於構建一個基於 Python 3.8 的 Docker 鏡像，其中包含一個簡單的 Python 應用程序： 然後是 docker-compose.yaml 文件，它定義了一個服務，使用上面構建的自定義鏡像運行 Python 應用程序： 最後是一個簡單的 Python 應用程序，它使用 Flask 框架創建了一個簡單的 Web 服務： 在當前目錄下，有一個名為 requirements.txt 的文件，它列出了 Flask 框架的依賴包： 現在可以在命令行中運行 docker-compose up 命令啟動服務。Docker Compose 將會使用上述的 Dockerfile…
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Nginx是什麼？
nginx是什麼，和apache有什麼不同？ Nginx是一款高性能的Web伺服器和反向代理伺服器。它是一款輕量級、可靠性高、擴展性好的開源軟體，廣泛用於構建高性能的Web應用程序和服務。 與 Apache 相比，Nginx 具有以下幾個不同之處： 資源消耗：Nginx 是一款輕量級的伺服器軟體，它的內存和 CPU 資源消耗要比 Apache 更少，特別是在高並發環境下表現更佳。 可擴展性：Nginx 能夠支持更多的並發連接，因此在高負載情況下，它可以更好地處理請求，而不會降低性能。 配置：Nginx 的配置文件比 Apache 更易於閱讀和理解，它使用的是基於塊的配置語法，具有更好的可讀性和可維護性。 模塊：Nginx 具有強大的模塊系統，支持動態模塊載入和卸載。這使得用戶可以根據自己的需要定製和擴展 Nginx 的功能，從而更好地滿足自己的需求。 靜態文件服務：在處理靜態文件時，Nginx 的性能比 Apache 更好，這是因為 Nginx 的文件處理方式更加簡單和高效。 總的來說，Nginx 的性能、可擴展性和配置靈活性都比 Apache 更優秀，尤其是在高負載環境下，Nginx 更能夠穩定地處理大量並發請求。 nginx和apache是同一類型的軟體嗎？ 是的，Nginx和Apache都是Web伺服器軟體，它們都用於提供 Web 服務並響應客戶端請求。它們都支持HTTP和HTTPS協議，並提供了一系列的模塊和插件來增強其功能，如URL重寫、反向代理、緩存、SSL等。 不過，雖然Nginx和Apache都是Web伺服器軟體，但它們的設計理念和架構方式卻有所不同。Nginx是一款高性能、低消耗的伺服器，它的核心設計目標是為了處理高並發請求；而Apache則是一款更為靈活的伺服器，它提供了廣泛的功能和模塊，可以用於處理各種不同的Web服務需求。 因此，在實際應用中，選擇使用Nginx還是Apache，取決於具體的應用場景和需求。如果你的應用需要高性能和處理大量並發請求，那麼Nginx可能更適合；如果你需要更加靈活的功能和模塊，那麼Apache可能更適合。 nginx支持php嗎？…
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怎樣計算cosine similarity? Python實例
1 使用Tensorflow / Keras Keras提供的loss function有cosine similarity 輸出結果 需要注意的是，Keras算出來的結果是負的。因為它是作為一種loss function，如果2個向量越相似，他們越接近1，所以loss越小，那麼Keras就把一般意義上的Consine similarity加了個負號。 2 只使用Raw Python 只用Raw Python寫個函數也不難，代碼如下 輸出結果 這樣就沒有負數問題了。