使用requests发请求操作Elasticsearch【一】

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之前在测试环境查es数据，在用 Kibana；可下半年，因为某些原因 就不能用了。我就想着用代码来搞了。简单分享下。

【实际这篇博客推迟发布N个月】

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【以下所有内容仅为个人项目经历，如有不同，纯属正常】

Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于存储、搜索和分析大量的数据。它是基于Apache Lucene库构建的，并提供了一个简单的RESTful API，使用户可以轻松地进行数据索引、搜索和分析。

Elasticsearch具有以下特点：

  1. 分布式架构：Elasticsearch可以水平扩展，将数据分布在多个节点上，实现高可用性和性能的提升。

  2. 实时搜索：Elasticsearch支持实时索引和搜索，可以在毫秒级别内返回搜索结果。

  3. 多种查询方式：Elasticsearch提供了丰富的查询语法和功能，包括全文搜索、精确匹配、范围查询等。

  4. 多种数据类型支持：Elasticsearch支持多种数据类型的索引和搜索，包括文本、数字、日期、地理位置等。

  5. 分布式数据存储：Elasticsearch使用分片和副本机制来存储数据，保证数据的可靠性和高可用性。

  6. 实时分析：Elasticsearch提供了强大的聚合功能，可以对数据进行实时的统计和分析。

  7. 可扩展性：Elasticsearch可以与其他工具和框架集成，如Logstash、Kibana等，实现全面的数据处理和可视化。

总之，Elasticsearch是一个功能强大、易于使用和可扩展的搜索和分析引擎，适用于各种应用场景，包括日志分析、电子商务、实时监控等。

Search APIs

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/search.html

"""
@blog: https://blog.csdn.net/zyooooxie
@qq: 153132336
@email: zyooooxie@gmail.com
"""import random
import timeimport requestsfrom requests_toolbelt.utils import dumpfrom XXX.common_es import gl_es_auth, gl_es_host_new
from user_log import Log
from XXX.practice_es_2 import es_send_requestgl_fc_room = 'TESTM7eY-sPd4wxA'  # 被拆分成 多个token
gl_No_fc_room = 'TESTDbrMoRzVuuXg'gl_index = 'ABC-data'
gl_type = '_doc'
gl_url = '/'.join([gl_es_host_new, gl_index, gl_type, '_search'])# 返回结果中最重要的部分是 hits ，它包含 total 字段来表示匹配到的文档总数，并且一个 hits 数组包含所查询结果的前十个文档。
# 在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id ，加上 _source 字段。这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中使用整个文档。# 在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过 _score 参数返回，默认排序是 _score 降序。
# _score ，它衡量了文档与查询的匹配程度。# 如果不对某一特殊的索引或者类型做限制，就会搜索集群中的所有文档。Elasticsearch 转发搜索请求到每一个主分片或者副本分片，汇集查询出的前10个结果，并且返回给我们。def test_Search_1():"""query-string search 查询字符串:return:"""# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/search-search.html#search-search-api-query-params# GET /{index}/{type}/_search?q=XXX# 将查询本身赋值给参数 q=s1 = {'q': 'seq:5'}  # 返回 seq等于5 的所有文档s2 = {'q': '错对123'}  # 返回 包含 错对123 的所有文档（默认 十条）# Elasticsearch 接受 from 和 size 参数，size 显示应该返回的结果数量，默认是 10；from 显示应该跳过的初始结果数量，默认是 0s3 = {'q': 'text.content:对错123', 'size': 15, 'from': 10}s4 = {'q': 'text.content:(456 abc)', 'size': 15}  # 搜索 多个值s5 = {'q': 'seq:>99 text.content:错对无所谓'}  # 搜索 多个条件、值大于99# 使用 sort 参数 实现 按照字段的值排序s6 = {"size": 15, "from": 10, "sort": "seq:desc"}s7 = {"size": 15, "from": 10, "sort": "seq"}s8 = {"size": 15, "from": 10}s9 = {"q": "无所谓ABC", "size": 15, "sort": "seq"}  # 字段将会默认升序排序，而按照 _score 的值进行降序排序。Log.info('********')search_list = [s6, s7, s8, s9]# search_list = [s1, s2]# search_list = [s3, s4, s5]for s in search_list:# Basic认证res = requests.get(gl_url, auth=gl_es_auth, params=s)Log.info(dump.dump_all(res).decode('utf-8'))res.close()time.sleep(1)Log.error('🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀')else:# 没有指定任何查询的空搜索res = requests.get(gl_url, auth=gl_es_auth)Log.info(dump.dump_all(res).decode('utf-8'))def test_Search_2():"""sort排序  分页:return:"""# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/search-search.html#search-search-api-request-body# 按照字段的值排序，可以使用 sort 参数进行实现；s11 = {'sort': 'seq'}  # query不传s12 = {'sort': {'seq': {'order': 'desc'}}}# wm61TESTs13 = {'query': {'match': {'from': 'wm61TEST'.lower()}},'sort': {'seq': {'order': 'asc'}}}s14 = {'query': {'match': {'from': 'wm61TEST'.lower()}},'sort': {'seq': {'order': 'desc'}}}# 多级排序# 返回结果 首先按第一个条件排序，仅当结果集的第一个 sort 值完全相同时才会按照第二个条件进行排序，以此类推。s15 = {'sort': [{'msgTime': {"order": "desc"}}, {'seq': {"order": "asc"}}]}# 在每个结果中 有一个新的名为 sort 的元素，它包含了我们用于排序的值。# 其次 _score 和 max_score 字段都是 null 。 _score 不被计算, 因为它并没有用于排序。Log.info('********')# 使用 from 和 size 参数来分页s21 = {'size': 15, 'from': 10}s22 = {'query': {'match': {'from': 'wm61TEST'.lower()}}, 'size': 15, 'from': 10}s23 = {'size': 15, 'from': 10, 'sort': 'seq'}s24 = {'size': 15, 'from': 10, 'sort': {'seq': {"order": "desc"}},'query': {'regexp': {'from': 'wm61TEST.+'.lower()}}}Log.info('********')# search_list = [s11, s12, s13, s14]# search_list = [s15]search_list = [s21, s22, s23, s24]for sl in search_list:search_send_get_post(url=gl_url, auth=gl_es_auth, json_data=sl)# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/search-search.html
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/query-dsl.html
def test_query_1():"""空查询 match_all   match   term:return:"""s0 = {}  # 空查询Log.info('********')# 查询表达式(Query DSL)# 只需将查询语句传递给 query 参数# GET /_search# {#     "query": YOUR_QUERY_HERE# }# 查询语句(Query clauses) 可以是如下形式:# 1.叶子语句（Leaf clauses） (就像 match 语句) 被用于将查询字符串和一个字段（或者多个字段）对比。# {#     QUERY_NAME: {#         ARGUMENT: VALUE,#         ARGUMENT: VALUE,...#     }# }# 2.复合(Compound) 语句 主要用于 合并其它查询语句。 比如，一个 bool 语句 允许在你需要的时候组合其它语句，# 无论是 must 匹配、 must_not 匹配还是 should 匹配，同时它可以包含不评分的过滤器（filters）Log.info('********')# match_all 查询简单的匹配所有文档s1 = {'query': {'match_all': {}}}Log.info('********')# match 查询# 如果在一个精确值的字段上使用它，例如数字、日期、布尔或者一个 not_analyzed的字符串字段，那么它将会精确匹配给定的值；# 如果你在一个全文字段上使用 match 查询，在执行查询前，它将用正确的分析器去分析 查询字符串；s11 = {'query': {"match": {"seq": 5}}}s12 = {'query': {"match": {"msgTime": 1702883838000}}}s13 = {'query': {"match": {"roomId": gl_fc_room}}}s14 = {'query': {"match": {"roomId": gl_No_fc_room}}}Log.info('********')# term 查询# term 查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些 not_analyzed 的字符串；# term 查询对于输入的文本不 分析 ，所以它将给定的值进行精确查询。s21 = {'query': {"term": {"seq": 5}}}  # 'seq': {'type': 'long'}s22 = {'query': {"term": {"msgTime": 1702883838000}}}  # 'msgTime': {'type': 'float'}s23 = {'query': {"term": {"roomId": gl_fc_room}}}s24 = {'query': {"term": {"roomId": gl_No_fc_room}}}Log.info('********')# Avoid using the term query for text fields.# To search text field values, use the match query instead.# To better search text fields, the match query also analyzes your provided search term before performing a search. This means the match query can search text fields for analyzed tokens rather than an exact term.s25 = {'query': {"term": {"roomId.keyword": gl_fc_room}}}s26 = {'query': {"term": {"roomId.keyword": gl_No_fc_room}}}Log.info('********')# wrcIqjVAAAXbgIHkkXtestAuO-cTESTtest_1 = {'query': {"match": {"roomId": 'wrciqjvaaaxbgihkkxtestauo'}}}test_2 = {'query': {"match": {"roomId": 'wrcIqjVAAAXbgIHkkXtestAuO'}}}test_3 = {'query': {"term": {"roomId": 'wrciqjvaaaxbgihkkxtestauo'}}}test_4 = {'query': {"term": {"roomId": 'wrcIqjVAAAXbgIHkkXtestAuO'}}}Log.info('********')search_list = [s21, s22, s23, s24, s25, s26]# search_list = [s0, s1]# search_list = [s11, s12, s13, s14]search_list = [test_1, test_2, test_3, test_4]for sl in search_list:search_send_get_post(url=gl_url, auth=gl_es_auth, json_data=sl)def test_query_2():"""range   terms   constant_score:return:"""# range 查询# 找出那些落在指定区间内的数字或者时间。# Returns documents that contain terms within a provided range.# 被允许的操作符如下：# gt 大于# gte 大于等于# lt 小于# lte 小于等于s11 = {'query': {"range": {"seq": {'lt': 22}}}}# 处理日期字段时， range 查询支持对 日期计算（date math） 进行操作# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/query-dsl-range-query.html#ranges-on-datess12 = {'query': {'range': {'ABC': {'lt': 'now-10h'}}}}s13 = {'query': {'range': {'ABC': {'lt': '2023-10-10 00:00:00', "gte": "2020-01-01T00:00:00"}}}}s14 = {'query': {'range': {'ABC': {'lt': '2023-10-10 00:00:00||+1M'}}}}  # 在某个日期后加上一个双管符号 (||) 并紧跟一个日期数学表达式Log.info('********')# terms 查询# Returns documents that contain one or more exact terms in a provided field.# terms 查询 允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件；# 和 term 查询一样，terms 查询对于输入的文本不分析。它查询那些精确匹配的值（包括在大小写、重音、空格等方面的差异）。s21 = {'query': {'terms': {'seq': [10, 20, 30]}}}s22 = {'query': {'terms': {'text.content': ['123', 'abcDE', '你好']}}}Log.info('********')# constant_score 查询# 通常当查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。只希望对文档进行包括或排除的计算，可以用 constant_score  来取代只有 filter 语句的 bool 查询s30 = {'query': {'term': {'seq': 5}}}s31 = {'query': {'bool': {'filter': {'term': {'seq': 5}}}}}s32 = {'query': {'constant_score': {'filter': {'term': {'seq': 5}}}}}# 将让所有文档 用 一个恒定分数（默认为 1 ）s33 = {'query': {'constant_score': {'filter': {'terms': {'seq': [5, 15, 25, 35]}}}}}s34 = {'query': {'constant_score': {'filter': {'range': {'seq': {'gt': 22}}}}}}Log.info('********')search_list = [s30, s31, s32, s33, s34]# search_list = [s21, s22]# search_list = [s11]for sl in search_list:search_send_get_post(url=gl_url, auth=gl_es_auth, json_data=sl)def test_query_3():"""match_phrase    multi_match     match的多词查询:return:"""# 短语匹配 [彼此邻近搜索词]# The match_phrase query analyzes the text and creates a phrase query out of the analyzed text.# match_phrase 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那些包含 全部 搜索词项，且 位置 与搜索词项相同的文档。# 它匹配相对顺序一致的所有指定词语。# 一个被认定为和短语 quick brown fox 匹配的文档，必须满足以下这些要求：# quick 、 brown 和 fox 需要全部出现在域中。# brown 的位置应该比 quick 的位置大 1 。# fox 的位置应该比 quick 的位置大 2 。# 如果以上任何一个选项不成立，则该文档不能认定为匹配。s11 = {'query': {'match_phrase': {'text.content': '安全 你好'}}}  # ['安', '全', '你', '好']# 当一个字符串被分词后，这个分析器不但会返回一个词项列表，而且还会返回各词项在原始字符串中的 位置 或者顺序关系s12 = {'query': {'match_phrase': {'text.content': '希望 技。@术 你好#!！'}}}  # ['希', '望', '技', '术', '你', '好']Log.info('********')# multi_match 查询# 可以在多个字段上执行相同的 match 查询。# The multi_match query builds on the match query to allow multi-field queries# 字段名称可以用模糊匹配的方式给出：任何与模糊模式正则匹配的字段都会被包括在搜索条件中s21 = {'query': {'multi_match': {'query': 11, 'fields': '*eq'}}}  # "seq":{"type":"long"}# "msgId":{"type":"text"    "text":{"properties":{"content":{"type":"text",s22 = {'query': {'multi_match': {'query': 'ABc', 'fields': ['msgId', 'text.content']}}}# "msgTime":{"type":"long"}s23 = {'query': {'multi_match': {'query': 1702877305000, 'fields': ['msgTime', 'seq']}}}Log.info('********')# match 一次能搜索多个值# 任何文档只要 text.content 字段里包含 指定词项中的至少一个词 就能匹配，被匹配的词项越多，文档就越相关。s31 = {'query': {'match': {'text.content': '科技公司 123 你好 深圳'}}, 'size': 20}# match 查询还可以接受 operator 操作符作为输入参数，默认情况下该操作符是 or 。# 我们可以将它修改成 and 让所有指定词项都必须匹配s41 = {'query': {'match': {'text.content': {'query': '科技公司 123 你好 深圳 安全', 'operator': 'and'}}}, 'size': 500}Log.info('********')search_list = [s21, s22, s23]# search_list = [s31, s41]# search_list = [s11, s12]for sl in search_list:search_send_get_post(url=gl_url, auth=gl_es_auth, json_data=sl)def test_query_4():"""prefix  wildcard    regexp:return:"""# prefix 、 wildcard 和 regexp 查询是基于词操作的，如果用它们来查询 analyzed 字段，它们会检查字段里面的每个词，而不是将字段作为整体来处理。Log.info('********')# prefix 前缀查询# Returns documents that contain a specific prefix in a provided field.# prefix 查询是一个词级别的底层的查询，它不会在搜索之前分析查询字符串，它假定传入前缀就正是要查找的前缀。# 默认状态下， prefix 查询不做相关度评分计算，它只是将所有匹配的文档返回，并为每条结果赋予评分值 1 。# 前缀越短所需访问的词越多。如果我们要以 W 作为前缀而不是 W1 ，那么就可能需要做千万次的匹配。# wm61TESTs11 = {'query': {'prefix': {'from': 'wm61TEST2AAA40'}}}s12 = {'query': {'prefix': {'from': 'wm61TEST2AAA40'.lower()}}}  # from存的时候 做了分词# 9dea20TESTb4dcafbe396a1aa7s13 = {'query': {'prefix': {'msgId': {'value': '9dea20TEST'}}}}Log.info('********')# wildcard 通配符查询# Returns documents that contain terms matching a wildcard pattern.# ? which matches any single character# * which can match zero or more characters, including an empty one# 它使用标准的 shell 通配符查询： ? 匹配任意1个字符， * 匹配 0或多个字符。s21 = {'query': {'wildcard': {'msgId': {'value': '9dea20TEST*'}}}}Log.info('********')# regexp 查询# 要避免使用左通配这样的模式匹配（如： *foo 或 .*foo 这样的正则式）# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/regexp-syntax.html#regexp-standard-operatorss22 = {'query': {'regexp': {'from': 'wm61TEST2AAA40.+'.lower()}}}Log.info('********')# search_list = [s11, s12, s13]search_list = [s21, s22]for sl in search_list:search_send_get_post(url=gl_url, auth=gl_es_auth, json_data=sl)def test_query_5():"""组合查询:return:"""# bool 查询（将多查询 组合成 单一查询）# {#    "bool" : {#       "must" :     [],#       "should" :   [],#       "must_not" : [],#    }# }# 它接收以下参数：# must      文档 必须匹配这些条件才能被包含进来。【与 AND 等价】# must_not  文档 必须不匹配这些条件才能被包含进来。【与 NOT 等价】# should    文档 至少有一个语句要匹配。【与 OR 等价】# filter    【但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。】# 要求 ：msgTime 等于 1703049007000.0 、seq 大于 140000s11 = {'query': {'bool': {'must':[{'term': {'msgTime': 1703049007000.0}},{'range': {'seq': {'gt': 140000}}}]}}}s12 = {'query': {'bool': {'must': {'match': {'msgTime': 1703049007000.0}},'filter': {'range': {'seq': {'gt': 140000}}}}}}  # range查询 已经移到 filter 语句Log.info('********')# 所有 must 语句必须匹配，所有 must_not 语句都必须不匹配，但有多少 should 语句应该匹配呢？# 默认情况下，没有 should 语句是必须匹配的，只有一个例外：那就是当没有 must 语句的时候，至少有一个 should 语句必须匹配。s21 = {'query': {'bool': {'must': {'term': {'msgTime': 1703049007000.0}},'must_not': {'range': {'seq': {'lte': 140000}}}}}}s31 = {'query': {'bool': {'must': {'term': {'msgTime': 1703049007000.0}},'must_not': {'range': {'seq': {'lte': 140000}}},'should': {'term': {'seq': 1}}}}}  # 有must，不会满足shoulds32 = {'query': {'bool': {'must': {'range': {'seq': {'gte': 140000}}},'should': {'terms': {'seq': [1, 11, 111]}}}}}  # 有must，不会满足shoulds40 = {'query': {'bool': {'must_not': {'range': {'seq': {'lte': 140000}}},'should': {'term': {'seq': 1}}}}}  # should必须满足，但 seq冲突s41 = {'query': {'bool': {'must_not': {'range': {'seq': {'lte': 140000}}},'should': {'terms': {'seq': [140050, 140040]}}}}}  # should必须满足，且 seq能 查到Log.info('********')# search_list = [s11, s12]search_list = [s21, s31, s32, s40, s41]for sl in search_list:search_send_get_post(url=gl_url, auth=gl_es_auth, json_data=sl)# 当进行精确值查找时，我们会使用过滤器（filters）。过滤器很重要，因为它们执行速度非常快，不会计算相关度（直接跳过了整个评分阶段）而且很容易被缓存。def search_send_get_post(url, auth, json_data) -> dict:""":param url::param auth::param json_data::return:"""time.sleep(1)# 对于一个查询请求，Elasticsearch 的工程师偏向于使用 GET 方式，因为他们觉得它比 POST 能更好的描述信息检索（retrieving information）的行为。# 然而，因为带请求体的 GET 请求并不被广泛支持，所以 search API同时支持 POST 请求。if random.getrandbits(1):res = requests.get(url, auth=auth, json=json_data)else:res = requests.post(url, auth=auth, json=json_data)Log.info(dump.dump_all(res).decode('utf-8'))# Log.info(dump.dump_response(res).decode('utf-8'))# Log.info(res.request.__dict__)result = res.json()res.close()Log.error('🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀')return resultdef test_query_7():"""exists  ids:return:"""# Exists query# Returns documents that contain an indexed value for a field.s11 = {'query': {'exists': {'field': 'to89794'}}}s12 = {'query': {'exists': {'field': 'msgType'}}}Log.info('********')# IDs# Returns documents based on their IDs. This query uses document IDs stored in the _id field.s21 = {'query': {'ids': {'values': ['x2180064b79bc-test-11ee-TEST-afbe396a1aa7', 'xie76cdec3731-test-11ee-TEST-f6e750ebe190']}}}s22 = {'query': {'ids': {'values': ['xie76cdec3731-test-11ee-TEST-f6e750ebe190']}}}Log.info('********')# search_list = [s11, s12, ]search_list = [s21, s22, ]for sl in search_list:search_send_get_post(url=gl_url, auth=gl_es_auth, json_data=sl)def test_search_validate(query: dict, index_: str = gl_index):""":param query::param index_::return:"""# validate-query API 可以用来验证查询是否合法# The validate API allows you to validate a potentially expensive query without executing it.url1 = '/'.join([gl_es_host_new, '_validate/query'])# explain 参数可以提供更多关于查询不合法的信息；对于合法查询，使用 explain 参数将返回可读的描述；url2 = '/'.join([gl_es_host_new, '_validate/query?explain=true'])  # 查询到的每一个 index 都会返回对应的 explanationurl2_ = '/'.join([gl_es_host_new, '_validate/query?explain'])url3 = '/'.join([gl_es_host_new, index_, '_validate/query?explain'])# query# (Optional, query object) Defines the search definition using the Query DSL.assert query.get('query') is not Nonefor u in [url1, url2, url2_, url3, ]:es_send_request('get', u, data_dict=query)if __name__ == '__main__':pass

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之前写了一篇&#xff1a; CentOS 7 制作openssh 9.6 rpm包更新修复安全漏洞 —— 筑梦之路_升级openssh9.6-CSDN博客 有好几个网友反馈&#xff0c;ssh-keygen生成密钥存在问题&#xff0c;之前的rsa \ dsa加密算法用不了&#xff0c;因此写了一篇&#xff1a; 关于openssh…
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MMDETECTION3D 使用kitti格式的数据集跑centerpoint模型

MMDETECTION3D 使用kitti格式的数据集跑centerpoint模型

MMDETECTION3D 使用kitti格式的数据集跑centerpoint模型 1 修改配置文件configs/centerpoint/centerpoint_pillar02_kitti_3d.py 如下 # """configs/centerpoint/centerpoint_pillar02_kitti_3d.py""" _base_ = [../_base_/datasets/centerpo…
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nginx 二、配置域名

nginx 二、配置域名

文章目录 一、配置本地域名查看虚拟机ip修改hosts文件测试域名是否配置成功 二、配置aliyun域名三、实践1.创建html2.配置nginx3.测试服务器内部测试页面测试 总结 docker中启动nginx容器完成如下操作&#xff0c;对于docker安装nginx可以看这篇文章 nginx 一、安装与conf浅析 …
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Linux上搭建YApi

Linux上搭建YApi

YApi是http接口管理和测试的重要工具&#xff0c;其作用相当于原来用的postman&#xff0c;但是比postman有更多的功能&#xff0c;本篇文章主要介绍如何在linux环境中快速的安装&#xff08;利用yum命令安装&#xff09;和部署YApi 一、nodejs 安装 1.1 下载nodejs包 yum i…
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Harbor配置同步规则删除不掉

Harbor配置同步规则删除不掉

【问题原因】 harbor上主从两个仓库&#xff0c;配置同步规则时&#xff0c;定时任务配置太频繁&#xff0c;导致规则修改&#xff0c;删除都失败。 【问题现象】 点击修改后保存&#xff0c;页面报internal server error的错。 【问题排查】 docker ps | grep harbor 查看…
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Linux 系统 curl 命令详解

Linux 系统 curl 命令详解

curl 是一个功能强大的命令行工具&#xff0c;用于与 Web 服务器进行数据通信。它支持多种协议&#xff0c;如 HTTP、HTTPS、FTP、SFTP、SMTP 等&#xff0c;并提供了丰富的选项和参数来执行各种操作&#xff0c;如发送请求、下载文件、上传文件等。下面我将详细介绍 curl 命令…
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仓库管理软件有哪些比较好用？

仓库管理软件有哪些比较好用？

“仓库管理软件有哪些比较好用&#xff1f;” “好用&#xff0c;却不一定适合。” 有时候&#xff0c;不是某个仓库管理软件不好用&#xff0c;而是它不适合你们企业。 制造业企业的仓库管理场景&#xff0c;随着制造业企业规模的扩大&#xff0c;逐步精细化&#xff0c;企…
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JAVA基础学习笔记-day12-泛型

JAVA基础学习笔记-day12-泛型

JAVA基础学习笔记-day12-泛型 1. 泛型概述1.1 泛型的引入 2. 使用泛型举例2.1 集合中使用泛型2.2 相关使用说明 3. 自定义泛型结构3.1 泛型的基础说明3.2 自定义泛型类或泛型接口3.2.1 说明3.2.2 注意 3.3 自定义泛型方法3.3.1 说明 4. 泛型在继承上的体现5. 通配符的使用5.1 通…
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C语言KR圣经笔记 5.6指针数组；指针的指针

C语言KR圣经笔记 5.6指针数组；指针的指针

5.6 指针数组&#xff1b;指针的指针 因为指针本身也是变量&#xff0c;所以它们也能像其他变量一样保存在数组里面。我们写个程序来说明&#xff0c;该程序将一些文本行按照字母顺序排列&#xff0c;算是 UNIX 程序 sort 的精简版本。 在第三章中&#xff0c;我们介绍了对一…
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10-链表-删除排序链表中的重复元素 II

10-链表-删除排序链表中的重复元素 II

这是链表的第10篇算法&#xff0c;这是上一篇文章的加强版&#xff0c;力扣链接。 给定一个已排序的链表的头 head &#xff0c; 删除原始链表中所有重复数字的节点&#xff0c;只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,3,3,4,…
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