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目录引言一、动态页面爬取的技术挑战1.1动态页面的核心特性1.2传统爬虫的局限性二、Scrapy+Selenium:动态爬虫的核心架构2.1技术选型依据2.2架构设计2.3代码实现示例三、Celery:分布式任务队列的引入3.1为什么需要Celery?3.2Celery架构设计3.3代码实现示例3.4Scrapy与Celery的集成四、优化与扩展4.1性能优化4.2分布式部署4.3反爬对抗五、总结
- Django 实战:Celery 异步任务从环境搭建到调用全掌握
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- 【机器学习应用】基于集成学习的电力负荷预测系统实战案例
基于集成学习的电力负荷预测系统实战案例一、系统概述二、系统架构2.1整体架构图2.2架构分层说明2.3系统各个模块之间的调用流程三、系统功能3.1功能模块图3.2核心功能说明3.2.1用户认证模块3.2.2数据管理模块3.2.3预测任务模块3.2.4模型服务模块四、重点技术解析4.1Flask框架4.2Celery异步任务4.3机器学习模型五、构建与部署步骤5.1环境准备5.2代码获取5.3配置修
- 在 Conda 中删除环境及所有安装的库
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注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的,所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息,可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章,争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
- 分布式爬虫:设计一个分布式爬虫架构来抓取大规模数据
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2025年爬虫实战项目分布式爬虫架构开发语言redis测试工具python
✨引言随着互联网信息的爆炸式增长,单机爬虫面对大规模网站数据抓取显得力不从心。特别是爬取新闻、商品、社交平台等网站时,经常遇到响应慢、IP被封等问题。为了解决这些问题,分布式爬虫系统应运而生。在本文中,我们将手把手带你打造一个基于Scrapy+Redis+Celery+FastAPI+Docker的现代分布式爬虫架构,实现任务调度、去重控制、分布式抓取与结果存储。本文代码均基于Python3.10
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如何解决AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute问题问题背景与概述在Python项目开发和调试过程中,经常会碰到这样一个异常信息:AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'foo'这意味着你尝试访问或调用某个对象的属性/方法foo,但此时对象本身是None,从而触发了AttributeError。本
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- 【Python系列PyCharm控制台pip install报错】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘wxpython’问题
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全栈Bug解决方案专栏pythonpycharmpippandasscipybeautifulsoupscrapy
【Python系列PyCharm控制台pipinstall报错】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘wxpython’问题摘要在使用PyCharm进行Python项目开发时,常常需要通过控制台执行pipinstall来安装第三方包。然而,当安装完成后,导入包时却仍然报出如下异常:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理(深入解析与实战案例)
AI_DL_CODE
python数据分析DjangoCelery异步处理Celery
文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
- Fastapi+Celery实现异步回调
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这里写目录标题场景简介(模拟大模型调用):一、准备工作二、FastAPI+Celery项目结构三、项目代码test_client.pymain.pytasks.pytest.py四、测试流程场景简介(模拟大模型调用):用户请求接口/analyze,传入一个文本;FastAPI处理后,用Celery异步任务模拟调用大模型进行文本分析;分析完成后,调用用户提供的回调地址(比如/callback)并把分
- 如何撰写一篇优质 Python 相关的技术文档 进阶指南
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在Python项目开发与协作过程中,技术文档如同与团队沟通的桥梁,能极大提高工作效率。但想要打造一份真正实用且高质量的Python技术文档类教程,并非易事,需要在各个环节深入思考与精心打磨。接下来,我就从多个维度探讨如何撰写一份出色的Python技术文档类教程。方便沟通与学习.一、精准定位:明确需求与方向撰写Python技术文档的第一步,是精准把握文档的需求和方向。我们需要从项目实际情况出发,思考
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Celery生态集成指南:从Django到Kubernetes的工程化实践在云原生时代,Celery的威力不仅在于其核心功能,更体现在与生态工具的深度整合能力。本文将深入解析三大关键集成场景,并对比主流替代方案的技术特性。一、Django+Celery黄金实践1.1无缝集成架构#proj/celery.pyfrom__future__importabsolute_importimportosfro
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一、环境root@node1:~#lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu22.04.5LTSRelease:22.04Codename:jammyroot@node1:~#airflowversion2.10.4root@node3:~#celery--version5.4.0(opa
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提示:Python中通过celery实现异步任务和定时任务文章目录一、Celery安装二、Celery执行异步任务三、Celery执行定时任务一、Celery安装celery包含三个部分:消息中间件,任务执行单元,任务执行结果存储。Celery本身不提供消息服务,需要第三方提供的消息中间件集成。包括,RabbitMQ,Redis等。所以我们要先安装Redis。pipinstallcelerypip
- Celery的使用
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Celery一、Celery概述1.特点:2.celery组成3.安装与使用4.邮箱配置二、Celery的使用实操——发送邮件1.安装2.配置一、Celery概述1.特点:2.celery组成配置任务队列Broker,采用redis保存要执行的任务队列Client:任务的发出者Worker:任务的处理者3.安装与使用命令:pipinstallcelery4.邮箱配置登录QQ邮箱,点击账户开启邮箱服
- 爬虫:一文掌握 Celery 分布式爬虫,及对应实战案例
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更多内容请见:爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录文章目录1.Celery简介1.1什么是Celery?1.2Celery的核心组件2.环境准备2.1安装依赖2.2启动Redis3.创建Celery分布式爬虫3.1项目结构3.2编写Celery任务3.3启动Worker3.4分发任务4.分布式部署4.1多台机器部署4.2使用Docker部署5.监控任务5.1使用Flower监控Celery5.2查看任务
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文章目录概要PEP8编码风格py文本组织规范命名规范编码风格PEP8编码检查工具pylintflake8PyCharm中配置检查工具PEP8编码格式化工具blackautopep8PyCharm配置格式化工具本地git配置hook总结概要在Python项目开发过程中,代码的可读性和一致性对于项目的长期维护和团队协作至关重要。为了实现这一目标,PEP8(PythonEnhancementPropos
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探索Flask-Jobs:基于Flask的任务调度库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/是一个为Python的轻量级Web框架Flask设计的后台任务调度库。它允许你在Flask应用中轻松地实现定时任务和异步任务处理,从而提升应用的效率和响应速度。项目简介Flask-Jobs提供了一种简单而强大的方式来管理你的后台任务。它基于Celery和Redis实现,但你也可以选择
- 十五、【测试执行篇】异步与并发:使用 Celery 实现测试任务的后台执行与结果回调
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【测试执行篇】异步与并发:使用Celery实现测试任务的后台执行与结果回调前言什么是Celery?为什么需要它?准备工作第一部分:在Django项目中配置Celery第二部分:将测试计划执行改造为Celery任务第三部分:启动CeleryWorker第四部分:测试异步执行(可选)关于任务结果回调和状态更新总结前言在上一篇文章中,我们成功实现了后端API接口测试执行器的核心逻辑。当用户通过API端点
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一、Django-Q核心优势35%25%20%15%5%Django-QvsCelery功能对比零外部依赖内置管理面板ORM原生集成多进程支持简单配置独特优势:无需Redis/RabbitMQ-使用DjangoORM作为消息代理原生集成DjangoAdmin-内置任务监控界面⚡支持多进程/线程/协程-灵活选择并发模型实时任务统计-内置Prometheus指标输出二、环境安装与配置1.安装依赖pip
- Django 深度集成 Celery 实战指南 -- 从配置到生产部署的全流程详解
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DjangoV2#第12章异步任务处理djangoDjango-Celery集成异步任务系统定时任务管理分布式任务调度任务监控
一、环境准备与依赖安装#安装核心依赖pipinstall"celery[redis]"django-celery-resultsdjango-celery-beatflower#要求版本Django3.2+Celery5.2+Redis4.0+二、项目结构规划myproject/├──myproject/│├──__init__.py│├──settings.py#主设置│├──celery.py
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- Python爬虫(41)构建亿级规模爬虫系统:Python多线程/异步协同与Celery分布式调度深度实践
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目录一、引言二、技术演进背景1.传统爬虫的三大困境2.架构升级需求三、核心组件深度解析1.混合并行模型设计2.Celery分布式调度3.反爬对抗体系四、系统架构设计五、性能优化实战1.连接管理优化2.资源管控策略3.监控体系六、总结与展望Python爬虫相关文章(推荐)一、引言在大数据时代,企业日均爬取需求已突破千万级页面。传统单机爬虫受限于I/O瓶颈和计算资源,难以应对高并发场景。本文提出一种基
- Python爬虫(44)Python爬虫架构进化论:从异步并发到边缘计算的分布式抓取实践
一个天蝎座 白勺 程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫架构
目录引言:当爬虫遇到性能天花板一、基础能力构建:异步并发编程范式1.1协程异步框架选型对比1.2连接池优化实战二、分布式扩展:Celery任务队列深度集成2.1任务分片策略设计2.2反爬对抗增强方案三、架构跃迁:边缘计算赋能就近采集3.1CDN节点调度系统3.2边缘计算协同架构四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、未来演进方向5.1Serverless爬虫架构5.2AI驱动
- python中使用高并发分布式队列库celery的那些坑
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python中使用高并发分布式队列库celery的那些坑简单理解️核心功能工作机制示例代码(使用Redis作为broker)常见搭配我的环境第一个问题第二个问题原因分析Celery是一个用于分布式任务队列的Python库,常用于处理异步任务(即任务不需要立即执行,后台慢慢做),尤其适合执行定时任务或耗时操作。简单理解Celery就是让你把“任务”扔到后台执行,而不是阻塞当前程序。️核心功能功能说明
- python项目开发案例集锦 豆瓣-Python第三个项目:爬取豆瓣《哪吒之魔童降世》 短评...
weixin_37988176
前面爬完网站信息图片之后,今天的又有了个小目标,最近的电影哪吒很火,去豆瓣上看了一下影评,决定了今天主要是实现Python第三个项目:爬取豆瓣《哪吒之魔童降世》短评,然后下载在excel表格里面查看。在网上找了一个开源的小例子,但是豆瓣的网页结构以及有所调整,爬到的时间和评论都是空的,对代码进行了一些修改,可以爬取豆瓣最新的网页里面某部电影的短评,如果需要其他电影短评,直接改一下参数链接即可。#_
- Python爬虫(31)Python爬虫高阶:动态页面处理与Scrapy+Selenium+Celery弹性伸缩架构实战
一个天蝎座 白勺 程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫scrapyseleniumcelery
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- Celery框架
性感奎爷在线写代码
摘要:在了解celery的异步任务队列之前我们来先了解下Node似乎我与人聊过了node.js这个框架,他是一个简单运行将js运行在服务器上的非阻塞的异步框架,一个线程就可以跑起整个项目,但是我想强调的是他的异步非阻塞和事件驱动!他是怎么把通过一个线程处理这么多请求的,处理一个请求不会阻塞吗?请听我一一道来!nodejs最大的优势在于一个请求过来,他接入请求,并处理他,当事件遇到一些io操作的时候
- 5 Celery多节点部署
安迪小宝
pythonCelerypythonCelery
一、多节点部署架构设计1.1典型生产环境拓扑负载均衡Broker集群Worker节点1Worker节点2Worker节点N结果存储1.2节点类型说明节点类型配置建议典型数量Broker节点4核8G+SSD磁盘3+Worker节点根据任务类型定制(见下文)动态调整监控节点2核4G+大存储2二、多节点部署实战2.1物理机/虚拟机部署启动命令示例:#节点1(CPU密集型)celery-Aprojwork
- python消息队列celery高可用_Python 异步任务框架Celery 使用总结
weixin_39639568
简介Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,它是一个专注于实时处理的任务队列,同时也支持任务调度。Celery用消息通信,通常使用中间人(Broker)在客户端和职程间斡旋。这个过程从客户端向队列添加消息开始,之后中间人把消息派送给职程,一般我们可以使用RabbitMQ或redis,官方推荐使用RabbitMQ,而处理结果我们可以使用redis。消息队列的输入是工作的一个单
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,