在日常运维工作中,我们需要管理和操作大量的配置文件,这在使用 Kubernetes 集群管理应用时尤为常见。Kubernetes 提供了一个名为 ConfigMap 的资源对象,它用于存储应用的配置信息。有时,我们需要查找哪些 ConfigMap 包含特定的配置值,例如一个特定的 IP 地址或者字符串。在这篇技术博客中,我将演示如何使用 kubectl 和 jq 工具来高效地搜索含有特定值的 ConfigMaps。
jq 就像sedJSON 数据一样 - 您可以使用它来切片、过滤、映射和转换结构化数据,就像 ,sed和 朋友让您玩文本一样容易。awkgrep
jq可以对json数据进行分片、过滤、映射和转换 安装 #CentOS yum install jq #MacOS brew install jq 提取信息 cat json.txt [{"genre":"deep house"}, {"genre": "progressive house"}, {"genre": "dubstep"}] 格式化展示原文 cat json.txt | jq '.' [ { "genre": "deep house" }, { "genr
描述:cat命令(Concatenate)连接文件并打印到标准输出设备上(显示、读取或拼接文件内容),他经常用来显示文件的内容,类似于下的type命令。 当文件较大的时候建议采用more或者less命令进行查看文件:
在shell脚本中有时候需要解析json字段信息,但是一般简单的sed&awk都存在问题,比如多层json结构解析失败。本文介绍两种比较优秀的方法,各有优缺点 使用awk解析 方法简要说明: 是先查找一个字符串:带双引号的key。如果没找到,则直接返回defaultValue。 查找最近的冒号,找到后认为值的部分开始了,直到在层数上等于0时找到这3个字符:,}]。 如果有多个同名key,则依次全部打印(不论层级,只按出现顺序) getJsonValuesByAwk方法 ### 方法简要说明: ###
之前了解Lua中如何解析Json字符串,现在了解一下shell中如何解析Json字符串, 常用到的方法使用正则表达式配合grep/awk/sed来进行解析, 这样解析起来比较麻烦, 前辈们考虑的很全面
jq 是一个轻量级的命令行工具,用于处理和转换 JSON 数据。它的设计灵感来自于传统的 Unix 工具,如 sed 和 awk,但用于 JSON 数据。jq 允许您从 JSON 数据中选择、筛选、转换和重构数据,以便更轻松地提取所需的信息或将数据转换为其他格式。
JSON是计算机程序通讯的一种常见格式。在我们日常运维或者开发过程中经常需要解析json文件 ,但是部分文件内容有非常不利于人工阅读。如何解决呢?jq来帮忙。
awk 通常表达式awk 'begin{ commands } pattern{ commands } end{ commands }',其中 begin 部分和 end 部分可以省略,即awk '{代码}',比如最简单的打印第一列awk '{print $1}'就是这样。 运行原理:
我们通常做查询操作的时候,都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象,而Manager这个类是一个“空壳”的类,他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式,从QuerySet类中拷贝过来的。
我们通常做查询操作的时候,都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象,而Manager这个类是一个“空壳”的类,他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式,从QuerySet类中拷贝过来的。示例图如下:
在上一篇中,我们有db.json文件,里面放置了一些水果信息。 现在新建一个demo文件夹,引入jq库文件(常见的是jquery-2.0.3.min.js,此处的jq.js是被我重命名了)。 另,新建一个jq-ajax.html文件,我们将在这个html文件里头操作db.json数据。
我们通常做查询操作的时候,都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象,而Manager这个类是一个“空壳”的类,他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式,从QuerySet类中拷贝过来的
【代码膨胀】是代码、方法和类,它们的规模已经增加到了难以处理的地步。通常,这些异味不会立即出现,而是随着程序的演化而积累(尤其是当没有人努力根除它们的时候)。
新建一个项目,在项目中新家一个app,名字自取。将app添加值settings.py中,然后配置settings连接数据库。
之前的文章使用jq处理JSON数据(一)中,我分享了jq工具的基本用法。今天开始分享jq的高阶使用,包括管道符、函数以及格式转换。
如果只写怎么抓取网页,肯定会被吐槽太水,满足不了读者的逼格要求,所以本文会通过不断的审视代码,做到令自己满意(撸码也要不断迸发新想法!
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4、停止动画 - stop([stopAll [, goToEnd]]) stopAll 布尔值,规定是否停止被选元素的所有加入队列的动画。默认是 false。 goToEnd 布尔值,规定是否立即完成当前的动画。默认是 false。 - finish([queue]) - jQuery.fx.off 全局动画开关 Finish ():所有的堆栈动画直接结束 stop (true, true):阻止当前的动画
两章前,在 OSEMN 数据科学模型的第一步,我们看到了从各种来源获取数据。这一章讲的都是第二步:清理数据。你看,你很少能立即继续探索甚至建模数据。您的数据首先需要清理或清理的原因有很多。
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule,顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则,主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates(RelNode)推导的,其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列,简单来讲,如果groupBy字段只有一列,而且为常量,也不会执行此优化,因为聚合Aggregate([])返回1行,即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配,为等价变换,因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。
如图,我准备先设置俩组变量。这里要明确一个概念,每个按钮代表的是一个变量组,而不是一个变量,一个用户可以拥有多套变量组,每组内可包含多个变量。用户在之后的使用时,可以对具体的项目,设置生效的变量组。生效后,该项目的接口中引入的变量,才会去该变量组中找到对应的值。这点设计和postman类似。
这里我们得到了一组JSON数据,而不是使用.artworks(不带[]),那样我们会得到一个数组,如下:
在日常工作中,每一名开发者,不管是前端还是后端,都经常使用 JSON。JSON 是一个很简单的数据交换格式。相比于 XML,它灵活、轻巧、使用方便。JSON 也是RESTful API推荐的格式。有时,我们只想读取 JSON 中的某一些字段。如果自己手动解析、一层一层读取,这就变得异常繁琐了。特别是在嵌套层次很深的情况下。今天我们介绍gojsonq。它可以帮助我们很方便的操作 JSON。
jq 是一个轻量且灵活的命令行 JSON 处理工具,用于在命令行中解析、操作和格式化 JSON 数据。
在上篇博客《代码重构(一):函数重构规则(Swift版)》中,详细的介绍了函数的重构规则,其中主要包括:Extract Method, Inline Method, Inline Temp, Replace Temp with Query, Introduce Explaining Variable, Split Temporary Variable, Remove Assignments to Parameters, Replace Method with Method Object等。关于上述这些函数重
Record Patterns 是 Java 16 中引入的一个新特性,它允许我们在模式匹配中使用记录类型(record types)。记录类型是一种新的类声明形式,用于定义不可变的数据对象。而 Record Patterns 则提供了一种简洁的方式来进行模式匹配,并且可以方便地从记录类型中提取字段值。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大,但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗? 实际上,正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见,但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务,这些任务在 SQL Server™ 20
介绍:python3-cookbook这本书是高级用法,不是小白使用书 目的:写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址:https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
目录 类库和框架的区别 写法 jq操作样式 属性 事件 class dom操作 效果 类库和框架的区别 jq jq是一个功能丰富,轻量级的类库 zepto.js zepto.js 是更轻量级的类库,比jq的打开速度快的多,同样兼容jq的代码 apicloud apicloud是一个框架 类库 提供了很多api,相当于一个仓库,里面有各种各样的工具,你需要用到什么就去找这些工具。 框架 相当于买了一个新房子,现在是一个空壳,需要去装修 写法 $(selector).actio
利用分布式爬虫scrapy+redis爬取伯乐在线网站,网站网址:http://blog.jobbole.com/all-posts/ 后文中详情写了整个工程的流程,即时是新手按照指导走也能使程序成功运行。
她有个妹妹,俩个人是双胞胎,如果不是穿着打扮一样,那几乎分不出来。颜值嘛,因为当时是初中时期,所以只能算是中上吧,毕竟那时候的她们都不懂得打扮。她虽然是我的初中同学,可是我并没有对她有过特别的在意,直到有一天晚自习。
golang面向对象编程 Golang也是支持对象编程OOP,Golang支持面向对象编程特性 Golang没有类class,通过结构体来实现面向对象编程 Golang的面向对象编程非常简单,没有继承、方法重载、构造函数和析构函数等;Golang的继承是通过匿名字段来实现 Golang是面向对象接口编程的,耦合性低 结构体demo 一类事物的特性提取出来(比如猫类),形成一个新的数据类型,就是一个结构体 通过结构体来创建多个变量(实例对象) 事物可以是Cat,Person,Fish等不同的类 通过type和
重构是对软件内部的一种调整,目的是在不改变软件可观察行为的前提下,提高可理解性,降低其修改成本。
在平常的工作中,遇到的接口响应格式绝大多数都是JSON格式,对于这种格式的数据有时候又爱又恨。很多时候要看懂层级,很多人会使用一些格式化工具(包括在线工具)。我自己写了一个方法来处理JSON格式的数据,之前写过文章:将json数据格式化输出到控制台,后来又更新了一些其他功能,修复了一些BUG,展示格式如下:
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式,不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此,动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
JSON(JavaScript对象表示法的缩写)是一种开放标准。虽然它的名字并不意味着这样,但它是一种独立于语言的数据格式。JSON 用于存储和交换数据。它是一种流行的数据格式,因为它也很容易为人类读写。在 Python 中使用 JSON 非常简单!Python 有两种数据类型,它们组成了在 Python 中使用 JSON 的完美工具: dictionary 和 lists。
easyui 为创建现代化,互动,JavaScript 应用程序,提供必要的功能。
Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库,提供了一个简单却强大的 API,能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里,Lucene 是一个成熟的免费开放源代码工具,它并不是现成的搜索引擎产品,但可以用来制作搜索引擎产品。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发的企业级的搜索引擎产品。 Lucene 的 API 来实现对索引的增(创建索引)、删(删除索引)、改(修改索引)、查(搜索数据)。
大家好,前面介绍了Access数据库表部分的内容,后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
在本系列的前两部分中我们介绍了API Server的总体流程,以及API对象如何存储到etcd中。在本文中我们将探讨如何扩展API资源。
2019年08月01日,Apache Solr官方发布预警,Apache Solr DataImport功能 在开启Debug模式时,可以接收来自请求的"dataConfig"参数,这个参数的功能与data-config.xml一样,不过是在开启Debug模式时方便通过此参数进行调试,并且Debug模式的开启是通过参数传入的。在dataConfig参数中可以包含script恶意脚本导致远程代码执行。
json格式包含有如下的基本类型: 数字,字符串,false, true, null 而由基本类型组成的复合类型有: 数组,对象;其中数组是以 [ ] 进行标记的,而对象是以 { } 进行标记;
学习Python自动化的一个好办法就是构建一个价格追踪器。由于这项任务生成的脚本可以立即投入使用,所以对于初学者来说尤为方便。
一个项目运行久了,经过业务需求的迭代,开发人员的变更,总会产生一些质量不高的代码,要么来源于对某些业务理解的不太深,要么来源于对一些紧急变更的后遗症,往往遇到这种情况,我们会适时的引入重构,避免破窗效应,让一个项目越来越杂乱。 重构其实不仅可以重新梳理下我们的业务场景,梳理我们代码的逻辑,让其更贴合业务,更重要的是可以让开发人员有机会再次设计我们的系统,结合一些更好的开源项目和技术,提升团队的技术氛围。 每一次重构其实对于一个项目来说都是无比艰难的决定,上有新业务的需求,下有重构的使命,时间紧
kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,通过kubectl能够对集群本身进行管理,并能够在集群上进行容器化应用的安装部署。运行kubectl命令的语法如下所示:
Scrapy是一个用Python编写的开源框架,它可以快速地从网站上抓取数据。Scrapy提供了许多强大的功能,其中之一就是parse命令,它可以让你灵活地处理CSV数据。CSV(逗号分隔值)是一种常用的数据格式,它用逗号来分隔不同的字段。在本文中,我们将介绍parse命令的基本用法,以及它的一些亮点和案例。
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