数据流可视化
这里的数据流指数据从前端流向后端的过程中途径的所有组件或者说服务,比如用户的http请求先到Nginx, 再到后端服务1, 再到发现服务,再到缓存服务,再到后端服务2, 然后是数据库,以及其他调用,总的来说就是一个请求进入的路径,如果将这样的一个过程可视化出来,我想是不错的,而这样的一个可视化也就可以做成一个监控的可视化,监控测试的连接是否可以完成的完成相应以及发现那个组件出现了问题。
这里的数据流指数据从前端流向后端的过程中途径的所有组件或者说服务,比如用户的http请求先到Nginx, 再到后端服务1, 再到发现服务,再到缓存服务,再到后端服务2, 然后是数据库,以及其他调用,总的来说就是一个请求进入的路径,如果将这样的一个过程可视化出来,我想是不错的,而这样的一个可视化也就可以做成一个监控的可视化,监控测试的连接是否可以完成的完成相应以及发现那个组件出现了问题。
如果你厌倦了多线程,不妨试试python的异步编程,在引入async, await关键字之后语法变得更加简洁和直观,又经过几年的生态发展,现在是一个很不错的并发模型。
分享一些用Python处理yaml和嵌套数据结构的的一些技巧,首先从修改yaml格式文件的问题出发,演变出了各个解决办法,又从最后的解决办法中引申出了普适性更强的嵌套数据结构的定位方法。
只要运维成了一定的规模就一定需要一个平台来集成自己的工具链以及自己的管理方法,将自己的经验全部抽离出来变成一个个接口,方便自己也方便他人,可以更便捷的管理自己的工作,管理的东西有很多,比如资产管理(或者说CMDB), 比如运维自动化平台的封装,比如监控,比如日志平台,如果我们做了一个完整的平台往回看,会发现很多东西是比较通用的,并且在编写代码的过程中发现很多没有意思的事情,那就是数据的增删改查,用户权限管理等,这些自然是可以从头写的,但是,也许没多大必要,因为这些东西写起来实在是让人无聊和乏味。那么怎么办呢?如何将这些无聊的工作抽离出来让其他工具或框架完成?答案我想有很多,这篇文章写的一个答案是Gin-Vue-Admin
。
做一个h5视频网站应该最重要的就是视频源,至于视频源从哪里来这是一个问题,不过这里提供一个很小的数据集,不要问我怎么来的,问就是网上来的^_^。
研究了一下搜索引擎的大概原理,一个可以商用的搜索引擎是比较复杂的,但是搜索引擎的内核(自认为的)还是可以写写的。本文使用Python来编写全文搜索引擎。
想尝试写一个web框架,不是因为Django, Flask, Sanic, tornado等web框架不香, 而是尝试造一个轮子会对框架的认识更深,为了认识更深自然不应该依赖第三方库(仅使用内置库)。
人的精力是有限的,所以将目光聚焦在更小的范围内,也许能够得到性价比最高的效果,基于这个目的,我们可以通过Python等编程语言来寻找股票市场中符合自己选择意向的股票列表, 即本文所说的股票池, 在这个Python构造的股票池中我们可以将更多的精力用在合适的标的上。
吾生也有涯,而知也无涯。以有涯随无涯,殆已!
人的精力是有限的,所以将目光聚焦在更小的范围内,也许能够得到性价比最高的效果,基于这个目的,我们可以通过Python等编程语言来寻找股票市场中符合自己选择意向的股票列表, 即本文所说的股票池, 在这个Python构造的股票池中我们可以将更多的精力用在合适的标的上。
最近使用了不少通讯工具的接口, 比如企业微信机器人,钉钉,微信公众号的接口(未认证的订阅公众号),相对于邮件来说,它们的表现形式太弱。比如没有更丰富的版本方式。当然了,并不是说表现形式越棒就是越好的通知手段,这个依个人情况而定,而我恰恰需要比较丰富的表现形式,最终还是回到了邮件,邮件真香!