Flask项目搭建及部署 —— Python
flask搭建及部署
pip 19.2.3
python 3.7.5
Flask 1.1.1
Flask-SQLAlchemy 2.4.1
Pika 1.1.0
Redis 3.3.11
flask-wtf 0.14.2
1、创建flask项目:
创建完成后整个项目结构树:
app.py: 项⽬管理⽂件,通过它管理项⽬。
static: 存放静态文件
templates文件夹:用于放置html模板文件
由于flask属于轻量级web框架, 更加自由、灵活,可扩展性强,第三方库的选择面广,开发时可以结合自己最喜欢用的轮子,也能结合最流行最强大的Python库 。所以这个框架的代码架构需要自己设计。
2、创建项目主要逻辑代码保存目录
手动创建application目录、filter目录及其子目录
application : 项目主要逻辑代码保存目录
_init_.py : 创建flask应用并加载配置,如mysql,redis,rabbitmq,
apps : 专门用于保存每一个项目的蓝图
app1 : app1蓝图目录,在app1下的init_.py中文件中创建蓝图对象,view.py中新增对应的视图文件,在 model.py中写模型代码
settings : 项目配置存储目录
dev.py : 项目开发阶段配置文件
prop.py : 项目生成阶段配置文件
static : 项目静态文件夹(用于存放css一类的文件)
templates : 用于放置html模板文件
filter : 整个项目拦截器目录
requestFilter.py: 针对整个app项目全局路由拦截规则定义
app.py : 项⽬管理⽂件,通过它启动整个项目
2.1 配置mysql数据库,加载配置文件并针对整个app项目定义全局db
2.1.1 settings.py
#全局通用配置类
class Config(object):"""项目配置核心类"""#调试模式DEBUG=False
# 配置日志# LOG_LEVEL = "DEBUG"LOG_LEVEL = "INFO"
# 配置redis# 项目上线以后,这个地址就会被替换成真实IP地址,mysql也是REDIS_HOST = 'your host'REDIS_PORT = your portREDIS_PASSWORD = 'your password'REDIS_POLL = 10
#数据库连接格式SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://user:password@localhost:3306/test?charset=utf8"# 动态追踪修改设置,如未设置只会提示警告SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False# 查询时会显示原始SQL语句SQLALCHEMY_ECHO = False# 数据库连接池的大小SQLALCHEMY_POOL_SIZE=10#指定数据库连接池的超时时间SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT=10# 控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的 连接回收到连接池后将会被断开和抛弃。SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW=2
#rabbitmq参数配置RABBITUSER="user"RABBITPASSWORD="password"RABBITHOST="your ip"RABBITPORT=your port
2.1.2 dev.py
from . import Config
class DevelopmentConfig(Config):'开发模式下的配置'# 查询时会显示原始SQL语句SQLALCHEMY_ECHO = True
2.1.3 prop.py
from . import Config
class ProductionConfig(Config):"""生产模式下的配置"""DEBUG = False
2.1.4 加载配置文件,定义全局的db( SQLALchemy类的实例 )供项目使用
# 主应用的根目录
app = Flask(__name__)
config = {'dev': DevelopmentConfig,'prop': ProductionConfig,
}
# 设置配置类
Config = config['dev']
# 加载配置
app.config.from_object(Config)
# 创建数据库连接对象
db = SQLAlchemy(app)
dev : 测试环境配置
prop: 生产环境配置
Flask应用app配置加载
通常三种方式
从配置对象中加载:app.config.from_object()
从配置文件中加载:app.config.from_pyfile()-ini文件
从环境变量中加载:app.config.from_envvar()
配置对象
从配置对象中加载,创建配置的类:
# 配置对象,里面定义需要给 APP 添加的一系列配置
class Config(object):DEBUG = True
app = Flask(__name__)
# 从配置对象中加载配置
app.config.from_object(Config)
app.run()
配置文件
从配置文件中加载,在目录中定义一个配置文件config.ini
app = Flask(__name__)
# 从配置对象中加载配置
app.config.from_pyfile("config.ini")
app.run()
环境变量
app = Flask(__name__)
# 从环境变量中加载
app.config.from_envvar("FLASKCONFIG")
app.run()
2.2 定义model模型,负责和数据库交互
app1.model
from application import db
class Wdtest(db.Model):__tablename__ = "wdtest" #设置表名id = db.Column(db.String(100), primary_key=True, comment="主键ID")name = db.Column(db.String(20), index=True, comment="姓名" )age = db.Column(db.Integer, default=True, comment="年龄")
模型 表示程序使用的持久化实体. 在Flask-SQLALchemy 中, 模型一般是一个 Python 类, 类中的属性对应数据库中的表.
db.Model :创建模型,
db.Column : 创建模型属性.
tablename :指定表名
模型属性类型 :
类型名 | Python类型 | 说明 |
---|---|---|
Integer | int | 普通整数,一般是 32 位 |
SmallInteger | int | 取值范围小的整数,一般是 16 位 |
Big Integer | int 或 long | 不限制精度的整数 |
Float | float | 浮点数 |
Numeric | decimal.Decimal | 定点数 |
String | str | 变长字符串 |
Text | str | 变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化 |
Unicode | unicode | 变长 Unicode 字符串 |
Unicode Text | unicode | 变长 Unicode 字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化 |
Boolean | bool | 布尔值 |
Date | datetime.date | 日期 |
Time | datetime.time | 时间 |
DateTime | datetime.datetime | 日期和时间 |
Interval | datetime.timedelta | 时间间隔 |
Enum | str | 一组字符串 |
PickleType | 任何 Python 对象 | 自动使用 Pickle 序列化 |
LargeBinary | str | 二进制文件 |
常用 SQLAlchemy 列选项
选项名 | 说明 |
---|---|
primary_key | 如果设为 True,这列就是表的主键 |
unique | 如果设为 True,这列不允许出现重复的值 |
index | 如果设为 True,为这列创建索引,提升查询效率 |
nullable | 如果设为 True,这列允许使用空值;如果设为 False,这列不允许使用空值 |
default | 为这列定义默认值 |
2.3 声明蓝图
app1._init.py
#给app取别名为 'index'
index_blu=Blueprint('index',__name__,template_folder='templates',static_folder='static')
from .views import *
template_folder:指定模板文件路径,查找顺序,先全局templates里面找,没找到,再往子蓝图里面找.
这里是把view中所有的视图都声明在index这个蓝图里面,接下来我们需要做的是将这个声明好的蓝图,注册进我们的项目中。
2.4 将声明好的蓝图注册进app中
application.init_:
from application.settings.dev import DevelopmentConfig
from application.settings.prop import ProductionConfig
# 主应用的根目录
app = Flask(__name__)
config = {'dev': DevelopmentConfig,'prop': ProductionConfig,
}
# 设置配置类
Config = config['dev']
# 加载配置
app.config.from_object(Config)
# 创建数据库连接对象
db = SQLAlchemy(app)
# todo 注册蓝图
from .apps.app1 import index_blu
app.register_blueprint(index_blu, url_prefix='/index')
针对:app = Flask(name)解释
Flask类初始化参数
Flask类init方法部分代码
def __init__(self,import_name,static_url_path=None,static_folder="static",static_host=None,host_matching=False,subdomain_matching=False,template_folder="templates",instance_path=None,instance_relative_config=False,root_path=None,):pass
import_name:Flask程序所在的包(模块),传 __name__
static_url_path:静态文件访问路径,可以不传,默认为:/ + static_folder
static_folder:静态文件存储的文件夹,可以不传,默认为 static
template_folder:模板文件存储的文件夹,可以不传,默认为 templates
3 通过以上的步骤后,我们可以基本操作数据库了:
以下所有示例代码,皆在view.py中去实现
3.1 增:
先写怎么增,然后增加,最后提交
student = Wdtest(id=ids , name=name, age=age)
try:application.db.session.add(student)application.db.session.commit()
except:# 事務回滾application.db.session.rollback()
3.2 删:
先获取数据库中的这个数据,再删除它
user = Wdtest.query.first()application.db.session.delete(user)application.db.session.commit()
3.3 改:
user = Wdtest.query.first()
user.name = name
try:application.db.session.commit()
except:# 事務回滾application.db.session.rollback()
3.4 查:
# 查询所有⽤户数据
user_list=Wdtest.query.all()
# 查询有多少个⽤户
user_list_num=Wdtest.query.count()
# 查询第1个⽤户
user=Wdtest.query.first()
# 查询id为3的⽤户[3种⽅式]
user=Wdtest.query.get(3) # 根据主键查询
user_list=Wdtest.query.filter_by(id=3).all() # 以关键字实参形式进行匹配字段
user_list=Wdtest.query.filter(Wdtest.id == 3).all() # 以恒等式形式匹配字段
# 查询名字结尾字符为g的所有⽤户
Wdtest.query.filter(Wdtest.name.endswith('g')).all()
# 查询名字包含‘wa'的所有项目
user_list=Wdtest.query.filter(Wdtest.name.contains('wa')).all()
# 模糊查询
user_list =Wdtest.query.filter(Wdtest.name.like('%a%')).all()
# 查询名字wa开头和age为20的所有⽤户[2种⽅式]
user_list=Wdtest.query.filter(Wdtest.name.startswith('wa'),Wdtest.age == 20).all()
user_list=Wdtest.query.filter(and_(Wdtest.name.startswith('wa'), Wdtest.age == 20)).all()
# 非条件查询查询名字不等于wade的所有⽤户[2种⽅式]
user_list=Wdtest.query.filter(not_(Wdtest.name == 'wade')).all()
user_list=Wdtest.query.filter(Wdtest.name != 'wade').all()
# in 条件查询
user_list=Wdtest.query.filter(Wdtest.id.in_(['97124f50-0208-11ea-a66c-04ea56212bdf', '3'])).all()
# 所有⽤户先按年龄从⼩到⼤, 再按id从⼤到⼩排序, 取前5个
user_list=Wdtest.query.order_by(Wdtest.age,Wdtest.id.desc()).limit(5).all()
# 分⻚查询, 每⻚3个, 查询第2⻚的数据
pn = Wdtest.query.paginate(2,3)
print(pn.pages)
print(pn.page)
print(pn.items)
4 路由传参
有时我们需要将同一类 URL 映射到同一个视图函数处理,比如:使用同一个视图函数来显示不同用户的个人信息。
# 路由传递参数
@app.route('/user/<id>')
def user_info(id):return '%s' % id
路由传递的参数默认当做 string 处理
####指定请求方式
在 Flask 中,定义一个路由,默认的请求方式为:
GET
OPTIONS
HEAD
在装饰器添加请求指定方式:
@app.route('/test', methods=['GET', 'POST'])
def test():return "ok"
5 动态正则匹配路由
flask实现正则匹配步骤:
导入转换器基类:在 Flask 中,所有的路由的匹配规则都是使用转换器对象进行记录
自定义转换器:自定义类继承于转换器基类
添加转换器到默认的转换器字典中
使用自定义转换器实现自定义匹配规则
###实现:
导入转换器基类
from werkzeug.routing import BaseConverter
自定义转换器
# 自定义正则转换器
class RegexConverter(BaseConverter):def __init__(self, url_map, *args):super(RegexConverter, self).__init__(url_map)# 将接受的第1个参数当作匹配规则进行保存self.regex = args[0]
添加转换器到默认的转换器字典中,并指定转换器使用时名字为: re
app = Flask(__name__)
# 将自定义转换器添加到转换器字典中,并指定转换器使用时名字为: regex
app.url_map.converters['regex'] = RegexConverter
使用转换器去实现自定义匹配规则
当前此处定义的规则是:3位数字
@app.route('/index/<regex("[0-9]{3}"):id>')
def user_info(id):return "id 为 %s" % id
自定义转换器其他函数实现
继承于自定义转换器之后,还可以实现 to_python 和 to_url 这两个函数去对匹配参数做进一步处理:
to_python:
该函数参数中的 value 值代表匹配到的值,可输出进行查看
匹配完成之后,对匹配到的参数作最后一步处理再返回,比如:转成 int 类型的值再返回:
class RegexConverter(BaseConverter):def __init__(self, url_map, *args):super(RegexConverter, self).__init__(url_map)# 将接受的第1个参数当作匹配规则进行保存self.regex = args[0]
def to_python(self, value):return int(value)
系统自带转换器
DEFAULT_CONVERTERS = {'default': UnicodeConverter,'string': UnicodeConverter,'any': AnyConverter,'path': PathConverter,'int': IntegerConverter,'float': FloatConverter,'uuid': UUIDConverter,
}
6 增加日志记录、redis配置加载、mq配置加载
6.1 日志记录
Settings._init:
# 配置日志
# LOG_LEVEL = "DEBUG"
LOG_LEVEL = "INFO"
日志记录级别
FATAL/CRITICAL = 致命的,危险的
ERROR = 错误
WARNING = 警告
INFO = 信息
DEBUG = 调试
NOTSET = 没有设置
application._init:
1、日志模块基础配置,如:日志存放地址、日志记录格式、日志等级
#增加日志模块
def setup_log(Config):#设置日志等级logging.basicConfig(level=Config.LOG_LEVEL)# 创建日志记录器,指明日志保存的路径、每个日志文件的最大大小、保存的日志文件个数上限file_log_handler=RotatingFileHandler('log/log',maxBytes=1024 * 1024 * 300, backupCount=10)# 创建日志记录的格式 日志等级 输入日志信息的文件名 行数 日志信息formatter = logging.Formatter('%(asctime)s: %(levelname)s %(filename)s:%(lineno)d %(message)s')# 为刚创建的日志记录器设置日志记录格式file_log_handler.setFormatter(formatter)# 为全局的日志工具对象(flaskapp使用的)添加日志记录器logging.getLogger().addHandler(file_log_handler)
2、日志启动
#日志启动
setup_log(Config)
6.2 redis配置及加载
之前我们在config中已经把redis的配置已经写进去了,所以这里可以直接创redis连接池供app全局使用
application._init:
#新增redis连接模块
def connectRedis(Config):pool = redis.ConnectionPool(host=Config.REDIS_HOST, port=Config.REDIS_PORT, password=Config.REDIS_PASSWORD,max_connections=Config.REDIS_POLL)redis_store = redis.Redis(connection_pool=pool)return redis_store
使用示例:
@index_blu.route("/redis",methods=["POST","GET"])
def add_toRedis():logging.info("come to here")key = request.args.get("key")application.redis_store.set(key , "1233")value=application.redis_store.get( key )print(value)return "12333"
6.3 rabbitmq基础配置及加载
# rabbitmq配置访问
# 添加用户名和密码
credentials = pika.PlainCredentials(Config.RABBITUSER, Config.RABBITPASSWORD)
# 配置连接参数
parameters = pika.ConnectionParameters(host=Config.RABBITHOST, port=Config.RABBITPORT, credentials=credentials)
connection = pika.BlockingConnection(parameters)
channel = connection.channel()
使用示例:
@index_blu.route("/rabitmq",methods=["POST","GET"])
def add_rabitmq():logging.info("come to rabiitmq")application.channel.queue_declare(queue='queuetest2')
return "33333"
7 全局拦截器配置
filerter.requestFilter
这里只是简单针对请求路径非index的进行拦截,如果还有其他拦截条件或者机制,可以继续在filter这个包下添加
from flask import request
import application
# 拦截器,每次的请求进来都会做的操作
@application.app.before_request
def before_action():# 获取当前请求的路由(路径)a = request.pathprint(a)u = a.split('/')if len(a)>2:if u[1] == 'index':print('success')else:return "无权限请求"
拦截器加载进app:
#拦截器加载
requestFilter.before_action
8 请求对象request和返回对象Response
请求对象request,使用前先导入request模块
from flask import request
获取url请求参数:request.args
获取form表单中的数据:request.form
获取请求体原始数据:request.data
获取文件数据:request.files
获取cookie:request.cookies
获取header信息:request.headers
获取请求方法:request.method
获取请求路径:request.path
Response
视图函数中可以返回的值
可以直接返回字符串,底层将这个字符串封装成了Response对象
元组,响应格式(响应体,状态码,头信息),不一定都要写,底层也是封装了一个Response对象
返回Response或其子类(jsonify子类返回标准json)
实现一个自定义Response对象步骤
继承Response对象
实现方法 force_typeforce_type(cls,rv,environ=None)
指定app.response为你定义的类
如果返回的值不是可以返回的对象,就会调用force_type方法
实现
class JSONResponse(Response):
@classmethoddef force_type(cls, response, environ=None):'''这个方法只有视图函数返回非字符、非元祖、非Response对象才会调用:param response:是视图函数的返回值:param environ::return:'''print(response)print(type(response))if isinstance(response,(list,dict)):
#jsonify除了将字典转换成json对象,还将对象包装成了一个Response对象response = jsonify(response)
return super(JSONResponse,cls).force_type(response,environ) app.response_class = JSONResponse
9 异常捕获及自定义异常
捕获错误
errorhandler 装饰器
注册一个错误处理程序,当程序抛出指定错误状态码的时候,就会调用该装饰器所装饰的方法
参数:
code_or_exception – HTTP的错误状态码或指定异常
例如统一处理状态码为500,404的错误给用户友好的提示:
@app.errorhandler(500)
def internal_server_error(e):return '服务器搬家了哈哈哈'
@app.errorhandler(404)
def internal_server_error(e):return '瞎请求什么路径呢'
例如自定义错误413
@app.errorhandler(413)
def zero_division_error(e):return '除数不能为0'
异常捕获
abort 方法
抛出一个给定状态代码的 HTTPException 或者 指定响应,例如想要用一个页面未找到异常来终止请求,你可以调用 abort(404)。
参数:
code – HTTP的错误状态码
@index_blu.route("/exception",methods=["POST","GET"])
def exception():logging.info("come to exception")try:print(2)a=3/0except:abort(413)return "ooooo"
10 上下文
上下文:即语境,语意,在程序中可以理解为在代码执行到某个时刻,根据之前代码锁做的操作以及下文即将要执行的逻辑,可以决定在当前时刻下可以使用到的变量,或者可以做的事情。
Flask中有两种上下文:请求上下文(request context)和应用上下文(application context)。
Flask中上下文对象:相当于一个容器,保存了Flask程序运行过程中的一些信息。
1.application指的是当你调用app = flask(name)创建的这个对象app。 2.request指的是每次http请求发生时,WSGI server(比如gunicorn)调用Flask.call()之后,在Flask对象内部创建的Request对象; 3.application表示用于相应WSGI请求的应用本身,request表示没出http请求; 4.appliacation的生命周期大于request,一个application存活期间,可能发生多次http请求,所以,也就会有多个request;
请求上下文(request context):在Flask中,可以直接在视图函数中使用request这个独享进行获取先关数据,而request就是请求上下文的对象,保存了当前本次请求的相关数据,请求上线文对象有:request、session
request:封装了HTTP请求的内容,针对的是http请求。例如:user = request.args.get('user'),获取的是get请求的参数。
session:用来记录请求会话中的信息,针对的是用户信息。例如:session['name'] = user.id 科可以记录用户信息。还可以通过session.get('name')获取用户信息。
应用上下文(application context):它不是一直存在的,它只是request context中的一个对app的代理,所谓的local proxy。它的作用主要是帮助request获取当前的应用,它是伴request而生,随request而灭的。
应用上下文对象有:current_app,g
current_app:应用程序上下文,用于存储应用程序中的变量,可以通过current_app.name打印当前app的名称,也可以在current_app中存储一些变量,例如:
应用的启动脚本是哪个文件,启动时指定了哪些参数
加载了哪些配置文件,导入了哪些配置
连接了哪个数据库
有哪些可以调用的工具类、常量
当前flask应用在哪个机器上,哪个IP上运行,内存多大
current_app.name
current_app.test_value='value'
g变量:g 作为 flask 程序全局的一个临时变量,充当者中间媒介的作用,我们可以通过它传递一些数据,g 保存的是当前请求的全局变量,不同的请求会有不同的全局变量,通过不同的thread id区别
g.name='abc'
注意:不同的请求,会有不同的全局变量
两者的区别:
请求上下文:保存了客户端和服务器交互的数据
应用上下文:flask 应用程序运行过程中,保存的一些配置信息,比如程序名、数据库连接、应用信息等
11 部署
gunicorn作为服务器,安装gunicorn
pip3 install gunicorn
启动
gunicorn -w 3 -b 127.0.0.1:8000 app:app
-w 处理进程数
-b 运⾏主机ip端⼝
dpj.wsgi 项⽬的wsgi
gunicorn常⽤配置
-c CONFIG : CONFIG,配置⽂件的路径,通过配置⽂件启动;⽣产环境使⽤;
-b ADDRESS : ADDRESS,ip加端⼝,绑定运⾏的主机;
-w INT, --workers INT:⽤于处理⼯作进程的数量,为正整数,默认为1;
-k STRTING, --worker-class STRTING:要使⽤的⼯作模式,默认为sync异步,可以下载
eventlet和gevent并指定
--threads INT:处理请求的⼯作线程数,使⽤指定数量的线程运⾏每个worker。为正整数,默认为1。
--worker-connections INT:最⼤客户端并发数量,默认情况下这个值为1000。
--backlog int:未决连接的最⼤数量,即等待服务的客户的数量。默认2048个,⼀般不修改;
-p FILE, --pid FILE:设置pid⽂件的⽂件名,如果不设置将不会创建pid⽂件
--access-logfile FILE : 要写⼊的访问⽇志⽬录--access-logformat STRING:要写⼊的访问⽇志格式
--error-logfile FILE, --log-file FILE : 要写⼊错误⽇志的⽂件⽬录。
--log-level LEVEL : 错误⽇志输出等级。
--limit-request-line INT : HTTP请求头的⾏数的最⼤⼤⼩,此参数⽤于限制HTTP请求⾏的允
许⼤⼩,默认情况下,这个值为4094。值是0~8190的数字。
--limit-request-fields INT : 限制HTTP请求中请求头字段的数量。此字段⽤于限制请求头字
段的数量以防⽌DDOS攻击,默认情况下,这个值为100,这个值不能超过32768
--limit-request-field-size INT : 限制HTTP请求中请求头的⼤⼩,默认情况下这个值为8190
字节。值是⼀个整数或者0,当该值为0时,表示将对请求头⼤⼩不做限制
-t INT, --timeout INT:超过这么多秒后⼯作将被杀掉,并重新启动。⼀般设定为30秒;
--daemon: 是否以守护进程启动,默认false;
--chdir: 在加载应⽤程序之前切换⽬录;
--graceful-timeout INT:默认情况下,这个值为30,在超时(从接收到重启信号开始)之后仍然活着
的⼯作将被强⾏杀死;⼀般使⽤默认;
--keep-alive INT:在keep-alive连接上等待请求的秒数,默认情况下值为2。⼀般设定在1~5秒之
间。
--reload:默认为False。此设置⽤于开发,每当应⽤程序发⽣更改时,都会导致⼯作重新启动。
--spew:打印服务器执⾏过的每⼀条语句,默认False。此选择为原⼦性的,即要么全部打印,要么全部
不打印;
--check-config :显示现在的配置,默认值为False,即显示。
-e ENV, --env ENV: 设置环境变量;
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摘要 围标(bid rigging)是一种非法的竞争行为,对市场公平性和公共资源分配造成严重影响。本文探讨了如何利用投标相似度来辅助判定围标行为。通过详细分析投标文件的内容相似性,选取适当的指标进行相似度计算,并结合实…...
iOS 开发者的 Flutter 入门课
作为一名 iOS 开发者,入门 Flutter 需要了解一些新的工具和概念,但也能利用你已有的知识和技能。以下是一个详细的入门指南,帮助你快速上手 Flutter: 1. 环境设置 首先,你需要设置开发环境。 安装 Flutter SDK 前往…...
单机版k8s搭建
环境配置: 关闭防火墙和交换内存 systemctl stop ufwsudo swapoff -a安装Docker 更新安装包 sudo apt-get update安装依赖 sudo apt install -y curl gnupg2 software-properties-common apt-transport-https ca-certificates获取证书 curl -fsSL http://mirrors.a…...

IDEA创建Spring项目无法使用Java8的解决方案
文章目录 一,创建Project,无法选择Java81,无法选择Java82,选择JDK17报错 二,原因分析1,Spring Boot将来会全力支持Java17,不再维护支持Java8的版本 三,解决方案1,使用国内…...
无障碍快捷方式图标
问题背景 测试反馈,无障碍快捷方式和setting里的无障碍图标不一致。 无障碍快捷方式悬浮窗 1、悬浮窗在systemui中 frameworks\base\packages\SystemUI\src\com\android\systemui\accessibility\floatingmenu\AccessibilityTargetAdapter.java 图标获取方式&…...

eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明: 想象一下,你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界,里面有虚拟的路由器、交换机、电脑(PC)等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”,它们之间可以互相通信,就像一个封闭的小王国。 但是&#…...
SciencePlots——绘制论文中的图片
文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了:一行…...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统
医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上,开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识,在 vs 2017 平台上,进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发;初步熟悉开发一…...
java调用dll出现unsatisfiedLinkError以及JNA和JNI的区别
UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中,我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况,此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误,原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用,结果 dll 未实现 JNI 协…...

【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略
本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装;只需暴露 19530(gRPC)与 9091(HTTP/WebUI)两个端口,即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...
基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践
分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)
引言:为什么 Eureka 依然是存量系统的核心? 尽管 Nacos 等新注册中心崛起,但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制,是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
Device Mapper 机制
Device Mapper 机制详解 Device Mapper(简称 DM)是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架,为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程,并配以详细的…...
laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法
创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...