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實時日誌輸出：解決Docker容器中Python日誌延遲的簡易方法！

July 30, 2023 0 Comments

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！

Python

解決Node.js和Express中404錯誤的URL路徑問題：「Request failed with status code: 404」

July 15, 2023 0 Comments

引言 在Node.js和Express應用程序開發中，經常會遇到 “404 Not Found” 錯誤。這種錯誤通常表示我們請求的URL路徑在服務器上不存在，可能是由於URL路徑錯誤導致的。本文將以一個例子來解釋如何解決Node.js和Express中的404錯誤，重點關注URL路徑問題。 文章正文 假設我們的應用程序正在運行在 localhost:8000 上，我們想訪問 “localhost:8000/test” 端點，但卻遇到了 “404 Not Found” 錯誤（Request failed with status code: 404）。下面是一些可能導致此錯誤的問題以及相應的解決方法： 檢查請求的URL 首先，我們應該仔細檢查我們發送的請求的URL路徑。在這種情況下，我們期望的URL路徑是 “/test”。因此，請確保我們的請求URL為 “localhost:8000/test”，而不是僅僅 “localhost:8000″。檢查URL路徑的拼寫和格式是否正確。 確認路由配置 在Express應用程序中，我們需要確認我們已經正確配置了相應的路由。打開我們的路由文件或代碼，並確保我們已經定義了與請求的URL路徑 “/test” 匹配的路由處理程序。例如，我們應該有類似以下的代碼片段: 確保路由的路徑與我們期望的URL路徑一致，這樣服務器才能正確映射到相應的路由處理程序。 使用通配符或參數化路由 如果我們的應用程序中存在動態路由或帶有參數的URL路徑，我們需要正確處理它們。例如，如果我們的URL路徑為 “/users/:id”，其中 “:id” 是一個動態參數，我們需要相應地配置路由。請確保我們的路由文件或代碼正確處理參數化URL路徑，以便服務器能夠正確匹配和處理請求。 使用中間件處理錯誤 在Express應用程序中，我們可以使用中間件來處理錯誤情況，包括404錯誤。我們可以定義一個錯誤處理中間件來捕獲404錯誤，並返回自定義的錯誤響應。下面是一個簡單的錯誤處理中間件的示例： 通過將這個中間件放置在其他路由之後，它將能夠捕獲無法匹配任何路由的請求，並返回 “404…
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怎樣開始一個react + tailwind css的項目

July 9, 2023 0 Comments

要開始一個React + Tailwind CSS項目，可以按照以下步驟進行操作：確保你的開發環境已經配置好，包括Node.js和npm（Node包管理器）。你可以在終端中運行以下命令來檢查它們的安裝情況： 如果它們沒有被正確安裝，請先安裝它們。 2 創建一個新的React項目。在終端中運行以下命令來創建一個新的React項目： 這將會在當前目錄下創建一個名為my-project的新文件夾，並且自動生成一個基本的React項目結構。 3 進入項目目錄。在終端中運行以下命令進入你剛創建的項目目錄： 安裝Tailwind CSS。在終端中運行以下命令來安裝Tailwind CSS及其依賴： 這會在項目根目錄下創建一個名為tailwind.config.js的文件。打開編輯，加入內容如下： 創建一個名為postcss.config.js的文件，在項目根目錄下： 在項目根目錄下，創建一個名為src/styles/tailwind.css的文件，並將以下代碼添加到文件中： 修改src/index.js文件，將文件中的導入語句修改為： 修改package.json文件中的scripts部分，將build腳本修改為： 這將在每次構建項目時自動運行Tailwind CSS構建命令。 修改src/App.js如下，測試Tailwind css正常工作 啟動React應用： 現在，每次運行npm run build時，它將首先構建React應用程序，然後自動運行Tailwind CSS構建命令，生成最終的CSS樣式文件。這樣，你無需手動運行構建命令來更新樣式文件。這些在修改代碼後是會自動運行的，所以按以上步驟設置好以後開發者只需要編寫代碼就行。 這個例子生成的網頁是這樣的

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Node js 里有沒有像selenium類似的framework?

May 20, 2023 0 Comments

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。 允許模擬鍵盤和鼠標輸入。 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來加載網頁、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/

javascript, node.js, Python, 編程

Docker 常用命令

May 11, 2023 0 Comments

網絡相關 查看網絡 查看特定網絡 刪除特定網絡 把鏡像從特定網絡斷開 系統相關 進入container裏面的shell docker-compose 相關 用docker-compose強制重新build鏡像 如果不想rebuild全部docker服務，只想重新build特定服務 用docker-compose up啟動全部服務 如果加-d就是dettached的意思，會在後台運行。關閉服務 Container相關 清理不活躍的容器

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用python給文件生成bloom filter

May 11, 2023 0 Comments

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，例如網絡緩存、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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Python, 編程