Flask项目搭建及部署(完整版!全网最全)

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
Integerint普通整数,一般是 32 位
SmallIntegerint取值范围小的整数,一般是 16 位
Big Integerint 或 long不限制精度的整数
Floatfloat浮点数
Numericdecimal.Decimal定点数
Stringstr变长字符串
Textstr变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
Unicodeunicode变长 Unicode 字符串
Unicode Textunicode变长 Unicode 字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
Booleanbool布尔值
Datedatetime.date日期
Timedatetime.time时间
DateTimedatetime.datetime日期和时间
Intervaldatetime.timedelta时间间隔
Enumstr一组字符串
PickleType任何 Python 对象自动使用 Pickle 序列化
LargeBinarystr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)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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上一篇博文整理了 预训练新范式&#xff08;Prompt-tuning&#xff0c;Prefix-tuning&#xff0c;P-tuning&#xff09; &#xff0c;主要是围绕NLP上的成果&#xff0c;具体的概念本文也不做过多赘述。本篇文章将主要整理几篇有代表性的Prompt方法在多模态领域中的应用。 Mult…

【ARMv8/v9 GIC 系列 1.7 -- GIC PPI | SPI | SGI | LPI 中断使能配置介绍】

请阅读【ARM GICv3/v4 实战学习 】 文章目录 GIC 各种中断使能配置PPIs(每个处理器私有中断)SPIs(共享外设中断)SGIs(软件生成的中断)LPIs(局部中断)GIC 各种中断使能配置 在ARM GICv3和GICv4架构中,不同类型的中断(如PPIs、SPIs、SGIs和LPIs)可以通过不同的方式进…

RabbitMQ(集群相关部署)

RabbitMQ 集群部署 环境准备&#xff1a;阿里云centos8 服务器&#xff0c;3台服务器&#xff0c;分别进行安装&#xff1b; 下载Erlang Erlang和RabbitMQ版本对照&#xff1a;https://www.rabbitmq.com/which-erlang.html 创建yum库配置文件 vim /etc/yum.repos.d/rabbi…

生物墨水:3D组织生物打印的基石

生物墨水是3D组织生物打印技术的核心组成部分。生物墨水通常由生物材料&#xff08;如水凝胶聚合物&#xff09;与所需的细胞和/或其他生物大分子&#xff08;例如生长因子&#xff09;混合而成。为了成功地进行组织生物打印&#xff0c;生物墨水必须满足以下要求&#xff1a; …

为什么要设计DTO类

为什么要使用DTO类&#xff0c;下面以新增员工接口为例来介绍。 新增员工 1.1 需求分析和设计 1.1.1 产品原型 一般在做需求分析时&#xff0c;往往都是对照着产品原型进行分析&#xff0c;因为产品原型比较直观&#xff0c;便于我们理解业务。 后台系统中可以管理员工信息…

Bug记录:【com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException】

bug记录 序列化错误 异常com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException: 完整错误(主要是FAIL_ON_EMPTY_BEANS) 00:15:20.250 [http-nio-3000-exec-1] ERROR org.apache.catalina.core.ContainerBase.[Tomcat].[localhost].[/].[dispatcherServlet] - S…

数据驱动的内容优化:Kompas.ai如何提升内容表现

在数字化营销时代&#xff0c;内容是企业与用户沟通的重要桥梁。然而&#xff0c;随着信息量的爆炸性增长&#xff0c;如何让内容在激烈的竞争中脱颖而出&#xff0c;成为每个营销人员面临的问题。数据驱动的内容优化策略&#xff0c;通过精准分析和科学决策&#xff0c;帮助品…

线程安全(一)Java锁(锁分类、锁升级、锁优化)

目录 一、乐观锁二、悲观锁三、自旋锁3.1 自旋锁的优缺点:3.2 自旋锁的时间阈值:3.3 自旋锁的开启:四、Synchronized 同步锁4.1 Synchronized 作用范围:4.2 Synchronized 核心组件:4.3 Synchronized 实现:4.4 Synchronize 补充:五、ReentractLock 锁5.1 Lock 接口的主要…

业务发展中 10 个最佳的 OKR 示例

业务发展是推动组织增长、培养合作伙伴关系和扩大市场覆盖范围的重要职能。目标和关键结果 (OKR) 可以作为推动业务发展工作和实现战略目标的强大工具。在这里&#xff0c;我们展示了业务发展中的十个最佳 OKR 示例&#xff0c;为旨在在该领域脱颖而出并实现其增长目标的组织提…

产品体验周刊第2期(2024-7-8)

产品体验 阿里系产品的营销活动 无论是支付宝&#xff0c;饿了么&#xff0c;咸鱼等&#xff0c;产品的营销活动频次过高&#xff0c;且几乎任何一个活动页都让人无法理解想要表达什么&#xff0c;只有满屏的红包、优惠等字眼&#xff0c;开始对这类活动脱敏也是基于这些产品…

【漏洞复现】方正全媒体采编系统——SQL注入

声明&#xff1a;本文档或演示材料仅供教育和教学目的使用&#xff0c;任何个人或组织使用本文档中的信息进行非法活动&#xff0c;均与本文档的作者或发布者无关。 文章目录 漏洞描述漏洞复现测试工具 漏洞描述 方正全媒体采编系统&#xff08;FZMediaEditor&#xff09;是一…