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little小新

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06 2024 档案

nginx+keepealived 部署高可用
摘要:nginx用docker部署 1、安装docker 2、拉取nginx镜像:docker pull nginx 3、启动nginx:docker run -d -p 80:80 --name nginx nginx:latest 4、新建相关目录和文件夹(用来挂载容器内的文件): ·mkdir -p
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41、linux-yum源管理-阿里云仓库配置
摘要:·yum的管理 1、清理原有的yum配置 ·把本地或者官方的/etc/yum.repos.d/路径下的所有repo配置文件移走 ·确保/etc/yum.repos.d/这里没有其它文件 2、下载配置阿里巴巴开源镜像站官网配置:https://developer.aliyun.com/mirror/
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8、k8s-资源-Namespace-空间隔离
摘要:Namespace是kubernetes系统中一种非常重要的资源、它主要的作用是用来实现多套环境的资源隔离或者多租户的资源隔离。 默认情况下、kubernetes集群中的所有Pod都是可以互相访问的、但是在实际生产环境中、 是不能让两个Pod之间进行互相访问的、这时候就可以将两个Pod划分到不同的n
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7、k8s-资源管理方式的扩展--在node节点使用kubectl指令
摘要:kubectl的运行是需要进行配置的、它的配置文件是在master节点上的 /root/.kube 下的 、如果想在node节点运行使用kubectl命令、需要将master节点上的.kube文件全部复制到node节点上 scp -r /root/.kube/ 192.168.177.152:/ro
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5、k8s-资源管理-yaml语言--使用yaml语言创建nginx服务
摘要:YAML语言是一个类似XML、JSON的标记性语言、他强调以数据为中心、而不是以标识语言为重点、因而YANL本身定义比较简单:对比如下 XML语言: <html> <age>15< /age> <address>hainan< /address> </html> YAML语言: heima: age
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3、k8s-服务的部署(nginx)
摘要:说明:pod是kubernetes的最小单元-而容器时运行在pod中的、服务是运行在容器中的、所以:pod>容器>服务 --(这是一个包含的关系) 1、创建部署nginx:kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.14-alpine# kubec
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2、k8s-集群环境的搭建-docker安装部署-k8s组件(kubelet)安装部署-集群初始化-fannel网络的配置
摘要:kubernetes集群分为两类: ·一主多从:一台master节点和多台node节点、搭建简单、但是有单机故障的风险、适合用于测试环境 ·多主多从:多台master节点和多台node节点、搭建麻烦、安全性高、适用于生产环境 一主多从搭建 安装方式: ·minikube:一个用于快速搭建单节点kub
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1、k8s-容器编排工具-简介-组件-概念
摘要:k8s是谷歌开源的工具 本质:一组服务器的集群、它可以在集群的每个节点上运行特定的程序,来对节点中的容器进行管理、他的目的就是实现资源管理的自动化、主要提供了如下的主要功能: ·自我修复:一旦某一个容器崩溃,能够在1秒钟左右迅速启动新的容器 ·弹性伸缩:可以根据需要,自动对集群中正在运行的容器数量进
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docker镜像压缩包加载到镜像系统 docker load、将已拉取的镜像打包下载到本地docker save、docker tag修改镜像名称版本
摘要:当系统无法连接外网去拉取镜像的时候可以将下载好的镜像压缩包 *.tgz 、*.tar.gz 等上传至系统里、再经过docker指令加载到镜像 镜像加载指令: docker load -i 镜像压缩包名 # -i 指定要加载的镜像包 #这个指令只是加载镜像文件不会启动镜像容器 #打包已下载的镜像: d
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docker-compose安装部署
摘要:Markdown Example docker-compose 1、下载docker-compose: 下载-选择:docker-compose-linux-x86_64 2.部署docker-compose: 为了在所有目录下都可以使用此命令,将下载的docker-compose文件拷贝到/usr
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21、docker-网络连通-两个不同网络之间的连通
摘要:语法 测试: docker network connect mynet tomcat-net-01 //这里tomcat-net-01容器用的是默认的网络 、通过connect连接到了自定义的网络 mynet 查看mynet网络 ·连通之后就是将tomcat-net-01放到了mynet网络下 连通
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20、docker-自定义网络
摘要:查看所有的docker网络 网络模式: ·bridge 桥接 (docker默认、自己定义也使用桥接模式) ·none 不配置网络 ·host 和宿主机共享网络 ·container 容器网络连通(用的少) #自定义网络 --driver bridge :创建的网络默认是bridge --subne
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18、docker-docker网络
摘要:1、启动下载tomcat docker run -d -P --name tomcat01 tomcat 2、查看容器内部ip地址 docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' 容器id或容器
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16、docker -发布自己的镜像到dockerHub、和阿里云--push
摘要:发布到dockerHub 官网为:https://hub.docker.com/ 登录官网注册账户密码 1、登录 ·docker login -u 用户名 回车 2、提交镜像 docker push 作者名字/镜像名:TAG 修改镜像名字和版本:docker tag c94fe9d82033 xia
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15、docker--实战-创建tomcat镜像
摘要:准备镜像文件 tomcat压缩包,jdk压缩包 编写dockerfile文件 1、创建文件放tomcat压缩包,jdk压缩包和dockerfile文件 2、编写Dockerfile 以后的命名就按官方的这个来命名Dockerfile ·vim Dockerfile FROM centos:7 MAI
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14、docker -CMD和ENTRYPOINT的区别
摘要:CMD:指定这个容器启动run的时候要运行的命令。只有最后一个会生效,可悲取代 ENTRYPOINT:指定这个容器启动run的时候运行的命令,可以追加命令 测试:CMD 测试:ENTRYPOINT
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13、docker-dockerfile-自制镜像
摘要:dockerfile是用来构建docker镜像的文件!基于命令参数脚本 实现: ·编写一个dockerfile文件 ·docker build 构成一个镜像文件 ·docker run 运行镜像 ·docker push 发布镜像(可以发布到DockerHub、阿里云镜像仓库) DockerFile
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12、docker-数据卷容器-多个容器之间数据同步----volumes-from
摘要:测试:让docker02和03继承docker01 ·三个容器中,如果父容器被删除了,02和03的数据还是会存在的 ·容器共享的只有做了特殊处理的卷,不是所有的文件都共享,比如下列的volume01和volume02是与宿主机做了挂载的共享卷 1、启动docker镜像:第一个作为父镜像 docker
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11、docker-dockerfile--构建docker的镜像文件和容器的挂载卷方法 方式二挂载
摘要:挂载方式二: 此方式是在生成镜像的同时也实现挂载 1、现在本机创建一个目录文件存放脚本 ·mkdir /home/docker-volume-test 2、创建脚本文件 ·vim /home/docker-volume-test/dockerfile01 ·内容如下: FROM centos //表
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10、docker-匿名挂载和具名挂载 -v
摘要:匿名挂载 匿名挂载: ·挂载的时候不指定本机路劲 -v 容器内路径 ·-P 随机指定端口 docker run -d -P --name nginx01 -v /etc/nginx nginx //这里只指定了容器路径 ·查看所有卷的情况 :docker volume ls 具名挂载 具名挂载: ·
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9、docker-mysql容器数据同步到本机-挂载
摘要:1、查看镜像、下载镜像 ·docker search mysql ·docker pull mysql:5.7 //指定下载5.7版本 2、启动镜像 -d 后台运行 -p 端口映射 主机端口:容器端口 -v 卷挂载 -e 环境配置 这里配置的是数据库的密码 --name 容器名字 ·docker r
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8、docker-容器数据卷- -v 方式一挂载
摘要:docker理念:将应用和环境打包成一个镜像 如果数据都在容器中,那只要删除容器数据就会丢失,所有需要数据卷来实现数据的持久化 什么叫容器数据卷: ·容器之间可以有一个数据共享技术、把docker容器中产生的数据,同步到本地,类似目录的挂载,将容器里的目录挂载到主机上 ·实现容器的持久化和同步操作,
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7、docker-commit镜像、将容器打包成一个镜像
摘要:#docker commit 提交容器成为一个新的副本 #docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器id 目标镜像名:[TAG] 测试: 1、启动tomcat ·启动:docker run -it -p 8080:8080 tomcat //此命令进到容器后是 动不了
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6、docker-docker的图形化web界面管理工具-portainer--docker镜像原理
摘要:图形化界面管理工具-portainer-可以提供后台面板供我们操作 1、下载启动portainer ·# -v 挂载 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock 表示将主机上的Docker守护进程的Unix套接字文件映射到容器内部,这样Portainer
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5、docker-部署ES(elasticsearch)+kibana
摘要:#es暴露的端口多 #es十分消耗内存 #es的数据一般需要放置到安全目录、挂载 安装es 1、下载启动es(建议启动前把其它容器停止,不然会很卡) ·docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery
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4、docker-部署Nginx、tomcat
摘要:1、搜索镜像: docker search nginx ·可以去官网搜索查看https://hub.docker.com/ 2、下载镜像: docker pull nginx 3、查看镜像: docker images 4、启动镜像: docker run -d --name nginx01 -p
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3、docker-其它命令
摘要:#后台启动容器: ·docker run -d 镜像名 //启动后查看docker ps 发现容器自动停止了,docker容器使用后台运行,就必须要有一个前台进程,docker发现前台没有应用程序就会自动停止 #查看日志 ·由于容器暂时没有输出日志。这里写个脚本给容器让他打印日志: ·· docke
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2、docker-常用命令
摘要:·docker version 显示docker的版本信息 ·docker info 更详细的docker的系统信息 ·docker --help 镜像命令 #docker镜像命令: 1、docker images:列出所有本地镜像。 ··REPOSITORY 镜像仓库源 ··TAG 镜像的标签 ·
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1、docker-安装-阿里云镜像加速-docker工作流程和底层原理
摘要:1、访问官网:https://docs.docker.com/get-docker/ 2、卸载旧版本: yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-
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13、ansible-shell、command、script使用
摘要:command模块 简介 command模块用于在给的的节点上运行系统命令,比如echo hello。 它不会通过shell处理命令,因此不支持像$HOME这样的变量和,以及<, >, |, ;和&等都是无效的。也就是在command模块中无法使用管道符。 模块参数 名称 必选 备注 chdir n
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12、ansible-with_items迭代 、when条件判断、register保存命令执行结果
摘要:一、with_tiems 迭代 当有需要重复性执行的任务时,可以使用迭代机制 (with_items) with_items模块一般放到模块的末尾, 与模块同一缩进级别 {{ item }}将循环迭代with_items中的值 - hosts: web2 tasks: - name: fuzhi c
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11、ansible-role剧本
摘要:在 Ansible 中,"roles" 是组织 playbook 的一种方式,用于将任务和变量分组到单独的文件夹中,以便更好地管理和重用这些组件。 一个 role 通常包含以下文件和文件夹: tasks:包含要执行的任务的文件。 handlers:包含 handlers 的文件。 templates
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10、ansible-YAML-非标记语言-剧本的编写-.yaml -剧本执行ansible-playbook-handlers触发
摘要:剧本的编写 通过YAML编写一个剧本,完成web的部署,配置,启动的全过程 1、先将目标主机的网站服务卸载 ansible all -m yum -a 'name=httpd state=removed' -o·all 表示所有的主机 2、在本机安装httpd yum install -y http
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9、ansible-Ad-Hoc-点对点模式--m shell-shell模块(执行的就是linux命令)
摘要:作用:可以执行任何有效的 shell 命令,包括管道、重定向和其他 shell 特性。该模块将在远程主机上启动一个 shell,然后在该 shell 中执行命令。执行结果可以作为任务的输出返回,也可以将其保存到文件或变量中供后续任务使用。请注意,与其他模块相比,shell 模块的执行效率较低,因为它
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8、ansible-Ad-Hoc-点对点模式--m file-文件模块 、-m setup-收集模块
摘要:文件模块 创建文件 ansible webserver -m file -a 'path=/tmp/88/txt mode=771 state=touch'··path=文件存放的路径/文件名··mode=文件的权限、默认不写就是644··state=状态就是 touch创建文件 创建目录 ansi
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7、ansible-Ad-Hoc-点对点模式--m service-服务模块(启动、停止、重启)
摘要:启动服务: ansible webserver -m service -a 'name=httpd state=started' 设置开机自启 ansible webserver -m service -a 'name=httpd state=started enabled='yes'' ·· 如果
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6、ansible-Ad-Hoc-点对点模式--m yum-软件包模块
摘要:查文档:ansible-doc yum 升级所有的包:不建议使用,耗时长 ·· ansible host1 -m yum -a 'name=* state=latest' 安装apache ansible webserver -m yum -a 'name=httpd state=latest'··
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5、ansible-Ad-Hoc-点对点模式--m user-用户模块
摘要:1、在其它主机上批量创建用户 ansible webserver -m user -a 'name=pt state=present' · name=创建用户的名字 · state=一个状态 //present是创建或确保某个资源存在的意思 2、修改用户的密码 ··先 生成加密的密码: echo '
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4、ansible-Ad-Hoc-点对点模式--m copy 复制模块
摘要:点对点的作用:临时的,在ansible中是指需要快速执行的单条指令、并不需要保存的命令。执行简单的命令 以下是webserver主机分组 复制模块 -m copy ansible-doc copy :可以查看copy的使用文档 copy模块的作用:将主机里的文件统一拷贝到其它主机里 例1: · 在主
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2、ansible-安装部署.
摘要:1、准备多台服务器、其中一台做主机、其余做客户机、由主机统一控制所有的客户机 2、在主机上做域名解析: ··· vim /etc/hosts ```配置好可以ping一下域名: 3、安装ansible服务器: yum install -y ansible 4、检测是否安装完成 ··· rpm -ql
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3、ansible-主机清单(inventory)-主机端口-组:变量-子分组-自定义主机列表
摘要:Ansible的主机清单(Inventory)是一个文本文件,其中包含了被管理主机的信息,例如IP地址、主机名、SSH端口号、用户名、密码等等。主机清单的作用是告诉Ansible哪些主机需要进行管理和配置,以及如何连接到这些主机。 主机清单可以包含多个组,每个组可以包含多个主机。通过对主机进行分组,
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1、ansible-简介
摘要:Ansible:是一种自动化工具,可以用于自动化配置、部署和管理计算机系统。它使用简单的语法和模块化的架构,可以轻松地管理大型的、复杂的IT基础架构。Ansible基于Python编写,可以通过SSH协议远程控制服务器,支持在多个操作系统上运行,包括Linux、Windows和UNIX等。Ansib
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3、iptables-NAT网络地址转换-SNAT
摘要:开启路由转发模式: -- echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward #写入内存中 -- 或编辑:/usr/lib/sysctl.d/50-default.conf -- 编辑后重启: #在最后添加 net.ipv4.ip_forward=1 #配置文件中开启路由转
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2、iptables-语法使用
摘要:语法:[可选项] - iptables -t 表名 管理选项 [链名] [匹配条件] [-j 控制类型] - -t 表名: #每个表都可以用、不写默认使用filter表 - 管理选项: -- 插入:-I -- 删除:-D -- 查看:-L - 链名: - 匹配条件: -- 数据包特征ip、端口等 -
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零基础-零成本搭建个人博客-Hexo-基于windows10
摘要:下载 nodejs # 1、访问官网:https://nodejs.org/en - 下载LTS版本 下载后安装下一步、选择安装路径即可、注意要选择add to path(这是npm下载包的路径) 安装hexo 安装成功后在cmd中输入npm验证一下:按 Win+R 键、弹出后 输入 cmd 创建w
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kubernetes-ingress-nginx-controller资源-用于管理和处理集群中的 Ingress 资源
摘要:ingress-nginx-controller 是一个常用的 Kubernetes Ingress 控制器,它基于 NGINX 实现,主要用于管理和处理集群中的 Ingress 资源。 Ingress 资源是 Kubernetes 中的一种网络入口资源,用于将外部流量路由到集群内部的服务 ingr
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kubernetes-PV与PVC 的关系与绑定的条件
摘要:PV :声明这个资源是一个持久卷 (PV)。 PVC:声明这个资源是一个持久卷声明 (PVC)。 创建yaml配置 apiVersion: v1 kind: PersistentVolume #PV是集群中的一块存储,可以由PVC请求并使用。-虚拟存储 - 实体机的存储、不是容器中的存储 metad
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kubernetes-外部数据库服务映射至集群内-Service与Endpoints的关系
摘要:创建yaml文件 配置数据库信息 kind: Service apiVersion: v1 metadata: name: mysql-svc namespace: ops-system spec: type: ClusterIP #Kubernetes将为此服务随机分配一个集群内部的IP地址 Cl
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kubernetes-ingress-nginx-rule的配置-将外部流量路由到集群内部的规则配置
摘要:Kubernetes Ingress 资源配置文件主要定义了如何通过 NGINX Ingress 控制器来处理进入集群的 HTTP/HTTPS 流量 apiVersion: networking.k8s.io/v1 #表示这是一个 Ingress 资源,并使用了 Kubernetes 网络 API
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6、k8s-资源管理方式-命令式对象管理-命令式对象配置-声明式对象配置--一切皆是资源
摘要:注意:资源管理的三种方式都是在master节点上运行的、如果想在node节点上运行下边的指令操作、需要将master节点上的配置文件 .kube/ 复制到node节点上:(scp -r /root/.kube/ node1:/root/.kube) 资源管理方式:三种方式 1、命令式对象管理--直接
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43、k8s-数据存储-高级存储-生命周期
摘要:·资源供应: 管理员手动创建底层存储和PV ·资源绑定: 用户创建PVC,kubernetes负责根据PVC的声明去寻找PV,并绑定在用户定义好PVC之后,系统将根据PVC对存储资源的请求在已存在的PV中选择一个满足条件的。 一旦找到,就将该PV与用户定义的PVC进行绑定,用户的应用就可以使用这个P
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42、k8s-数据存储-高级存储-pv和pvc、NFS服务器
摘要:PV(Persistent Volume)是持久化卷的意思、是对底层的共享存储的一种抽象、一般情况下PV有kubernetes管理员进行创建和配置、他与底层具体的共享存储技术有关、并通过插件完成于共享存储的对接 PVC(Persistent Volume Claim)是持久卷声明的意思、是用户对于存
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kuberbetes-PVC与PV的创建 和绑定
摘要:PVC与PV的创建 如下yaml文件 apiVersion: v1 kind: PersistentVolume #PV是集群中的一块存储,可以由PVC请求并使用。-虚拟存储 - 实体机的存储、不是容器中的存储 metadata: name: postgresql-pv namespace: ops
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python-爬虫-获取浏览器的cookies
摘要:1、封装浏览器对象 # -*- coding: utf-8 -*- """ 封装类 将获取浏览器的对象封装成一个类 调用方法: 1、import Get_Browser 2、driver = Get_Browser.Get_Browsers().get_browser() """ from sele
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python-爬虫-邮箱发送
摘要:# -*- coding: utf-8 -*- #发送信息到邮箱 import email.utils import smtplib from email.mime.text import MIMEText #发送文本 from email.mime.image import MIMEImage #
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python-爬虫-playwright模块反爬
摘要:from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright, expect def run(playwright: Playwright) -> None: #指定浏览器启动的端口 #打开cmd:chrome --remote-debugg
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python-爬虫-解决反爬机制-登录淘宝
摘要:#-*- coding: utf-8 -*- """ 1、先手动登录获取cookie 2、获取cookie保存在taobaoCookies.pickle 文件中 3、使用cookie去请求网页 """ import os import pickle import time from selenium
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python-数据分析-Matplotlib-1-进阶图形(气泡图-面积图-雷达图-玫瑰图-3D图)
摘要:气泡图 # -*- coding: utf-8 -*- #气泡图 #气泡图可以用来了解三个变量之间的关系,通过比较气泡位置和大小来分析数据维度之间的相关性。 #例如在我们之前绘制的月收入和网购支出的散点图中,我们已经发现了二者的正相关关系,如果我们引入第三个变量网购次数,那么我们就需要使用气泡图来进
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python-数据分析-Matplotlib-1-基础图形(曲线图-散点-柱状-堆叠柱状-饼状图-直方图)
摘要:曲线图 # -*- coding: utf-8 -*- #基础、曲线图 import numpy import matplotlib.pyplot as plt #设置字体 SimHei: 黑体 #需要注意的是,使用中文字体后坐标轴上的负号将会无法显示,需要将`axes.unicode_minus`
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python-识别图片中的文字
摘要:1、下载:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我们之所以要应用Tesseract,是因为他是一个开源的OCR(光学字符识别)引擎,它可以从各种图像中提取文本信息。 它具有以下作用: - 从扫描或拍摄的图像中提取文本:Tesseract可以从这些非结
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腾讯云CVM主机在原分区(主分区)上增加磁盘空间
摘要:#现有环境: vdb 1000G - vdb1 500G - 剩余500G需要加在vdb1上 # 1、安装 - yum install -y cloud-utils-growpart - 一般系统都自带 # 2、执行以下命令,使用 growpart 工具扩容分区 - growpart /dev/vd
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python-数据分析-Pandas-5、DataFrame-index
摘要:Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和colum
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python-数据分析-Pandas-4、DataFrame-数据透视
摘要:经过前面的学习,我们已经将数据准备就绪而且变成了我们想要的样子 接下来就是最为重要的数据透视阶段了。当我们拿到一大堆数据的时候,如何从数据中迅速的解读出有价值的信息 把繁杂的数据变成容易解读的统计图表并再此基础上产生业务洞察,这就是数据分析要解决的核心问题。 数据透视 # -*- coding: u
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python-数据分析-Pandas-3、DataFrame-数据重塑
摘要:在完成数据加载之后,我们可能需要对事实表和维度表进行连接,这是对数据进行多维度拆解的基础; 我们可能从不同的数据源加载了结构相同的数据,我们需要将这些数据拼接起来;我们把这些操作统称为数据重塑。 当然,由于企业的信息化水平以及数据中台建设水平的差异,我们拿到的数据未必是质量很好的,可能还需要对数据中
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python-数据分析-Pandas-2、DataFrame对象-数据获取
摘要:如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对数
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python-数据分析-Pandas-1、Series对象
摘要:Pandas 是 Wes McKinney 在2008年开发的一个强大的分析结构化数据的工具集。Pandas 以 NumPy 为基础(实现数据存储和运算) 提供了专门用于数据分析的类型、方法和函数,对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持; 同时 pandas 还可以跟数据可视化工具 matplotli
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python-数据分析-Numpy-3、数组的运算
摘要:数组的运算 使用 NumPy 最为方便的是当需要对数组元素进行运算时,不用编写循环代码遍历每个元素,所有的运算都会自动的矢量化。简单的说就是,NumPy 中的数学运算和数学函数会自动作用于数组中的每个成员。 # -*- coding: utf-8 -*- #数组的运算 #使用 NumPy 最为方便的
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python-数据分析-Numpy-2-数组对象方法
摘要:数组对象的方法应用 # -*- coding: utf-8 -*- #数组对象的方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy # 1、 获取描述统计信息 array1 = numpy.random.randint(1, 100, 10) print(
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python-数据分析-NumPy的应用-1、基础
摘要:1、安装python 数据分析的三大神器 pip install numpy pandas matplotlib NumpPy 的说明 Numpy 是一个开源的 Python 科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。Numpy 支持常见的数组和矩阵操作、 对于同样的数值计算任务,使用 NumPy 不
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doris配置自动拉起服务-supervisor
摘要:服务自动拉起 本文档主要介绍如何配置 Doris 集群的自动拉起,保证生产环境中出现特殊情况导致服务宕机后未及时拉起服务从而影响到业务的正常运行。 Doris 集群必须完全搭建完成后再配置 FE 和 BE 的自动拉起服务。 Supervisor 配置 Doris 服务​ Supervisor 具体使
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33、nginx-CA和https(http+ssl(安全套接字))私有CA--网站加密(443 ssl https)-加密密钥key、证书请求文件csr、加密证书crt
摘要:算法:将原有的值通过一些算法来进行加密 对称算法(加密和解密的过程用的钥匙是相同的):AES\DES\3DES 非对称算法(加密和解密的过程中使用的钥匙是不一样的):DH\RSA hash算法:MD5 SSL 安全套接字 一份 SSL 证书包括: ·公共密钥:公共密钥用于加密信息 ·私用密钥:私用密
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34、nginx-公网CA加密部署-网站https部署-阿里云
摘要:1、购买阿里云服务器 2、安装nginx、打开访问 3、购买域名、域名解析、解析后可用域名去访问网站 4、购买ssl证书 5、这里我申请免费证书 验证通过后、提交审核即可 这一步表示证书已买好了、点击下载 下载完将证书包拉到服务器上的/etc/nginx 目录下 解压证书包:unzip 证书包名 配
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1、kong简介
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4、kong-使用konga配置upstream、service、route、target
摘要:upstream:虚拟主机名,通过多个目标ip进行负载均衡 target:代表了一个物理服务,是ip+port的抽象 组名对应的后端,可以有多个 service:上游服务的抽象,它可以直接映射到一个物理服务(host指向 ip + port),也可以指向一个upstream来做到负载均衡; 可以关联
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3、kong-kong部署-基于docker部署
摘要:docker部署微服务网关 1、部署docker环境: 2、构建kong的容器网络: ·创建一个docker自定义的网络、允许容器之间相互通信 ·创建网络:docker network create kong-net ·查看docker网络:docker network list 3、搭建数据库环境
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2、kong-postgresql部署、kong的部署-基于centos系统部署
摘要:postgreSQL部署准备 ·默认端口5432 部署 1、部署PostgreSql9.6数据库 ·官网:https://www.postgresql.org/download/linux/redhat/ 2、选择相应的版本安装: ·#yum源下载 ·sudo yum install -y http
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阿里云服务器配置Java-tomcat--基于CentOS7
摘要:配置JDK 1、首先官网https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/下载jdk包和tomca:官网thttps://tomcat.apache.org/download-10.cgi 2、将包通过Xftp工具连接云服务器发送过去 3、安装jd
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K8S-集群-二进制安装
摘要:1、环境准备 1.1安装规划 服务器准备 服务器 ip 组件 k8s-master1 192.168.1.11 ectd、api-server、controller-master、scheduler、docker k8s-node01 192.168.1.12 etcd、kubelet、kube-p
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