07 2018 档案
摘要：背景 不知不觉中，我们已经完成了所有的编程工作。接下来，我们需要把 Python 程序 做 容器化 （Docker）部署。 思考 考虑到项目的实际情况，“持久化天气”的功能将会是一个独立的功能模块发布（用户可选）。因此，个人觉得没有必要放到项目总体的 docker-compose 里面去统一处理，
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摘要：背景介绍 今天上午，在调用同事昨天给的算法程序时出了点问题，于是请同事来我这边一起调代码。大致场景描述如下： 我：B神，你昨天下班前给我的那个算法程序我这边调用的时候出现错误啦，请你过来看下呗。 同事（B神）： 大约10分钟后，A神手拿咖啡缓步走过来说：你找下x类下的y方法，看看输出的对么。。. 于
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摘要：背景 之前项目需要准备线啦， 那么好了~~ 数据库也从测试时使用的 SQLITE 升级到了 MYSQL （高大上的免费且开源的关系型数据库，要不要了解一下！） 巧合的是，同事使用的是MySQL-python这个 lib来操作数据库，于是就促成了我在 python-env 中的安装 “坎坷路” 出现的
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摘要：前情提要 在之前的文章里，我们已经掌握从FTP上面下载天气数据然后插入到数据库中。 但是如何将我们已有的数据放到生产环境中呢？ 思考 首先，我们先简单的理一理现在的情况。 目前： FTP上面已有半个月的天气数；每天会有2个txt文件产生 （每个文件大小约为 50~60 kb），由天气供应商负责上传到
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摘要：前情提要 今天上班后，突然接到现场的工程师的电话： XXX的现场环境组的的局域网，上不了互联网。bla bla bla..... 如果需要安装其他软件的话，只能是自己带过去安装。。。 听完现场工程师的反馈，略微有些无奈。。。脑海中隐约闪现出之前和甲方开会的场景： 我：X总（甲方技术负责人），请问一下
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摘要：背景 同事MM申请的新笔记本暂时没有用，问我需不需要用。 本着 “宇宙都是xx的”（厚颜无耻~~）思想就接受了。 拿到本本一看，HP zbook G3, 配置还不错（500G SSD， 16G mem, i7 4cores），em~~ 可以拿来当做一个小服务器使用。 杯具开始 于是乎，拿出以前的一个
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