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Python网络编程(socketserver、TFTP云盘、HTTPServer服务器模型)

HTTP? HTTP是一个应用层协议,由请求和响应构成,是一个标准的客户端服务器模型。HTTP是一个无状态的协议。 通常承载于TCP协议之上,有时也承载于TLS或SSL协议层之上,这个时候,就成了我们常说的HTTPS 默认HTTP的端口号为80,HTTPS的端口号为443。 what? 无状态什么鬼? HTTP无状态协议是指协议对于事务处理没有记忆能力。缺少状态意味着如果后续处理需要前面的信息, 则它必须重传,这样可能导致每次连接传送的数据量增大。另一方面,在服务器不需要先前信息时它的应答就较快 由于web等客户端与服务器交互的应用程序出现后HTTP的无状态严重阻碍了这些应用的实现效率 说以就产生了cookie和Session cook

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Python全栈 MySQL 数据库 (SQL查询、备份、恢复、授权)

ParisGabriel 每天坚持手写一天一篇 决定坚持几年 为了梦想为了信仰 开局一张图 今天接着昨天的说 索引有4种: 普通 索引 : index 唯一索引: unique 主键索引: primary key 外键索引: foreign key 索引查询命令: show index from 表名\G; Non_Unique:1 :index Non_Unique:0 :unique 外键索引(foreign key): 定义:让当前字段的值 在另一个表的范围 内选择 语法: foreign key(参考字段名) references 主表(被参考字段名) on delete 级联动作 on update 级联动作 使用规则: 主表、 从表字段 数据类型要一致 主表 被参考字段一般是: 主键 删除外键: alter table 表名 drop foreign key 外键名; 外键名查询:show create table 表名; 级联动作: cascade 级联 删除、更新(只限于参考字段) restrict(默认) 从表有相关 记录, 不允许主表操作 set NULL 主表删除、更新, 从表关联记录 字段值为NULL 已有表添加外键: alter table 表名 add foreign key(参考字段)reference主表(被参考字段) on delete ... on update ... 表的复制 复制表: create table 表名 select... from where 表名; 表结构: create table 表名 select * from 表名 where false; 注意: 复制表的时候 不会把原表的 键(key)属性复制过来 SQL 查询(高级) 嵌套查询(子查询): 定义: 把内层 查询结果作为外层的 查询条件 语法格式: select ...from 表名 where 条件(select...); 多表查询: 两种方式 1. select 字段名列表 from 表名列表;(笛卡尔积) select * from t1,t2 select t1.name,t2.name from t1,t2; 2. select t1.name,t2.name from t1,t2 where 条件 链接查询: 1.内链接 select 字段名 from 表1 inner join 表2 on 条件 inner join 表3 on 条件...; 2.外链接 1.左链接 以左表为主显示查询结果 select 字段名 from 表1 left join 表2 on 条件 left join 表3 on 条件...; 2.右链接 以右表为主显示查询结果 select字段名 from 表1 right join 表2 on 条件 right join 表3 on 条件...; 数据备份: mysqldump 在Linux终端操作 完全备份: mysqldump -u用户 -p源库名 > ~/xxx.sql --all-databases 备份所有库 库名 备份单个库 -B 库1 库2.. 备份多个库 库名 表1 表2... 备份指定库指定表 数据恢复: 恢复单个库 mysql -uroot -p < 目标库名 xxx.sql 从所有库备份中恢复某一个库(-one-database) mysql -uroot -p --one-database 目标库名 < xxx.sql 注意: 1. 恢复库 时如果 恢复到原库会将 表中的 数据覆盖, 新增表不会删除 2.数据恢复时 如果恢复的 库不存在,则 必须先创建空库 MySQL的账户管理: 1.开启mysql的远程连接 sudo -i cd /etc/mysql/mysql.conf.d/ subl mysql.cnf #bind-address = 127.0.0.1 注释掉 /etc/init.d/mysql restart 2.添加授权用户 用root用户登录mysql mysql -uroot -p123456 授权: grant 授权列表 on 库.表 to “用户名“@”%” identified by “密码” with grant option 权限列表: all privileges、select、insert 库.表: *.* 所有库所有表 示例: 1、添加授权用户tiger,密码123,对所有库的所有表有所有权限 grant all privileges on *.* to "tiger"@"%" identified by "123" with grant option;

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Python实现ECS自动镜像创建&镜像复制至其他地域

一、背景 1.1 问题: 同事反馈有可以鉴于目前几次大的公有云事故,腾讯云/阿里云两大公有云厂商尚且存在这样令人触目惊心的时刻,更何况其他厂商和我们的日常操作,有人的地方就有误操作,百分之一的风险但如果一旦发生就是100%的问题,虽SLA但或多或少存在影响,客户反馈如果阿里的A地域发生故障,例如地质灾害或不可控因素引发的ecs无法访问,用户数据都在云上无法操作情况下该如何,但考虑到不同地域灾备的高额度IT成本,想采用每天ecs的冷备。 1.2 思路: 在最大程度的降低IT成本,又想在不可控大规模地域性灾难面前做些什么,每天凌晨业务低峰期对ECS制作镜像,同时复制到其他的不同地域,如北京的镜像复制到上海,当北京整个region异常情况下,可利用复制在目标地域的ECS创建出来,在此抛砖引玉,后续可以将ecs在目标地域开出来并关机,归档删除之前的镜像,等等。同样可以将RDS备份也同样备份到异地OSS内,目前阿里已经有EBS非常方便的灾难情况下恢复RDS。利用此思路同意的适用于其他场景下。 二、代码 2.1 结构 如果多个实例可同时写入配置文件,用,进行分割。 2.2 核心代码 配置文件 # 阿里云ak配置,建议采用子账户只授权ecs镜像操作 [common] # 阿里云acccesskeyid accessKeyId = LTAIhfXlcjyln6tW # 阿里云accesssecret accessSecret = GwfAMvR4K2ELmt76184oqLTVgRfAso # log目录名称 logdir_name = logdir # log文件名称 logfile_name = ecsoperlog.log # ecs源地域配置信息段 #支持在华北 1、华北 2、华北 3、华北 5、华东 1、华东 2 和华南 1 地域之间复制镜像。涉及其他国家和地区地域时,可以 提交工单 申请 [source] # 源地域实例regionid,可以参考:https://help.aliyun.com/document_detail/40654.html?spm=a2c1g.8271268.10000.5.5f98df25B98bhJ s_RegionId = cn-shanghai # 源实例id,可指定多个用,进行分隔 s_InstanceId = i-uf661wb708uvqc9jyhem,i-uf661wb708uvqc9jyhel # 源端制作镜像name s_ImageName = api-source-image # 源镜像描述信息 s_Description = api-source-image源镜像描述信息 # 镜像复制目的地域配置信息段 [destination] # 目的地域实例regionid, d_DestinationRegionId = cn-qingdao # 复制过来的镜像名称 d_DestinationImageName = api-destination-image # 复制过来的镜像描述信息 d_DestinationDescription = api-destination-image目的镜像描述信息 image操作(制作镜像->查看镜像制作状态->复制镜像) # 创建实例生成器 def _get_Instance(self): for Instance in self.s_InstanceId_list.split(','): yield Instance def _create_image(self): """ 创建镜像 :return:返回镜像id """ s_timer = time.strftime("%Y-%m-%d-%H:%M", time.localtime(time.time())) request = CreateImageRequest.CreateImageRequest() request.set_accept_format('json') request.add_query_param('RegionId', self.s_RegionId) request.add_query_param('InstanceId', self.s_InstanceId) request.add_query_param('ImageName', self.s_ImageName + s_timer) request.add_query_param('Description', self.s_Description + s_timer) response = self.ecshelper.do_action_with_exception(request) self.logoper.info('创建镜像任务已提交,镜像id:%s' % json.loads(response)["ImageId"]) print('创建镜像任务已提交,镜像id:%s' % json.loads(response)["ImageId"]) return json.loads(response)["ImageId"] def _describe_image(self,imageid): """ 查询image状态 :param imageid: :return: """ request = DescribeImagesRequest.DescribeImagesRequest() request.set_accept_format('json') request.add_query_param('RegionId', self.s_RegionId) request.add_query_param('ImageId', imageid) response = self.ecshelper.do_action_with_exception(request) # 进度 json.loads(response)['Images']['Image'][0]['Progress'] self.logoper.info('镜像创建进度:%s' %json.loads(response)['Images']['Image'][0]['Progress']) # 镜像状态 return json.loads(response)['Images']['Image'][0]['Status'] #镜像复制 def _copy_image(self,imageid): """ 镜像复制 :param imageid:源镜像id :return: 复制成功后的镜像id """ flag = True while flag: try: if self._describe_image(imageid) == 'Available': flag = False else: time.sleep(300) except Exception as e: pass print('镜像已经创建完成') d_timer = time.strftime("%Y-%m-%d-%H:%M", time.localtime(time.time())) request = CopyImageRequest.CopyImageRequest() request.set_accept_format('json') request.add_query_param('RegionId', self.s_RegionId) request.add_query_param('DestinationRegionId', self.d_DestinationRegionId) request.add_query_param('DestinationImageName', self.d_DestinationImageName + d_timer) request.add_query_param('DestinationDescription', self.d_DestinationDescription + d_timer) request.add_query_param('ImageId', imageid) response = self.ecshelper.do_action_with_exception(request) self.logoper.info('复制镜像任务已提交,镜像id:%s' % json.loads(response)['ImageId']) print('复制镜像任务已提交,镜像id:%s' % json.loads(response)['ImageId']) return json.loads(response)['ImageId'] 三、测试 3.1 查看运行结果 3.2 查看web控制台 源镜像 添加了时间戳,方便查看 目的地域镜像 3.3 查看日志 四、优化 可以后续增加对制定天数的镜像进行归档删除

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【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归(logistic regression)

逻辑回归是分类当中极为常用的手段,它属于概率型非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归,因变量y只有“是”和“否”两个取值,记为1和0。假设在自变量x1,x2,……,xp,作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p。下面将对最为常用的二分类logistic回归模型的原理以及应用进行介绍。(不想看原理的可以直接调至后半部分,有代码演示) sigmoid函数 在logistic回归的二分类问题中,要用到的函数就是sigmoid函数。sigmoid函数非常简单,他的表达式是 因变量x取值范围是(-∞,+∞),但是sigmoid函数的值域是(0, 1)。因此不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到(0,1)范围内。它的基本图形如下: (当z为0的时候,函数值为0.5;随着z的增大,函数值

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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