需求 需要根据用户的真实 IP 进行限制, 但是 NGINX 前边还有个 F5, 导致 deny 指令不生效....allow 192.168.14.0/24; allow 192.168.15.0/24; deny all; 根据nginx官方文档, deny 指令是根据「client address」进行限制的....client address」对应的变量是: $remote_addr ✍️引用: $remote_addr: client address 关于 $remote_addr: 是 nginx 与客户端进行...TCP 连接过程中，获得的客户端真实地址....但是实际某些特殊场景中，我们即使有代理，也需要将 $remote_addr 设置为真实的用户 IP，以便记录在日志当中，当然 nginx 是有这个功能，但是需要编译的时候添加 --with-http_realip_module
用过K8S的都知道，在默认情况下，K8S不会对Pod进行CPU和内存限制，这就意味着这个未被限制的Pod可以随心所欲的使用节点上的CPU和内存，如果某个Pod发生内存泄漏那么将是一个非常糟糕的事情。...限制namespace中每个PVC的资源请求范围。 限制namespace中资源请求和限制数量的比例。 配置资源的默认限制。...常用的场景如下（来自《Kubernetes权威指南》） 集群中的每个节点都有2GB内存，集群管理员不希望任何Pod申请超过2GB的内存：因为在整个集群中都没有任何节点能满足超过2GB内存的请求。...如果某个Pod的内存配置超过2GB，那么该Pod将永远都无法被调度到任何节点上执行。为了防止这种情况的发生，集群管理员希望能在系统管理功能中设置禁止Pod申请超过2GB内存。...集群由同一个组织中的两个团队共享，分别运行生产环境和开发环境。生产环境最多可以使用8GB内存，而开发环境最多可以使用512MB内存。
image.png 在Atom中设置Python开发环境 当然，网络上有很多很棒的文本编辑器。Sublime Text，Bracket，Atom等。...直到最近，我主要使用JavaScript，React和Node进行编码，并且这个主题非常适合我。然而，在我需要使用Python时，我不太喜欢它。...或者对“syntax”或“python”进行通用搜索。 3）自动补全Python包 并非每个人都喜欢自动补全功能。我同意这个观点，因为有时它可能会成为你的阻碍。...由于我是Python新手，因此决定选择我在JavaScript中解决的一个欧拉问题，并在Python中解决相同的问题。欧拉中第5题如下所示： 2520是可以被1到10中的每一个数整除的最小的数。...我很快意识到的一个主要区别是，Python将打印从1开始的每一个数字，直到答案出现，这可能需要很长时间。
1_Jxo80CShOCJQDwC2DPp2VQ.png 在Atom中设置Python开发环境 当然，这里有很多很棒的文本编辑器。Sublime Text，Brackets，Atom。...在这里，我将介绍如何使用Atom设置一个“友好的Python”的开发环境，一些对python编码有用的软件包，然后看看如何编写一些基本代码。...直到最近，我主要使用JavaScript，React和Node进行编码，并且这个主题对于那些语言来说非常适合我。但是，在Python中，我不太喜欢它。...由于我是Python新手，因此决定采用我在JavaScript中解决的一个项目euler问题，并在Python中解决相同的问题。...我很快意识到的一个主要区别是，Python将打印从1开始的每一个数字，直到达到答案，这可能需要很长时间。
Python内存池：内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。...这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。...python中的内存管理机制——Pymalloc：python中的内存管理机制都有两套实现: 一套是针对小对象，就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间； 当大于256bits...，则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。...内存释放参考深入理解Python内存管理与垃圾回收，再也不怕问了（二）
时间序列具有明显的季节性格局，总体呈上升趋势。 要了解有关时间序列预处理的更多信息，请参阅“ 使用Python 3进行时间序列可视化的指南 ”，其中上面的步骤将更详细地描述。...这允许我们将模型的误差设置为过去以前时间点观察到的误差值的线性组合。 在处理季节性影响时，我们利用季节性 ARIMA，表示为ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s 。...在本节中，我们将通过编写Python代码来编程选择ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s时间序列模型的最优参数值来解决此问题。 我们将使用“网格搜索”来迭代地探索参数的不同组合。...在统计和机器学习中，这个过程被称为模型选择的网格搜索（或超参数优化）。 在评估和比较配备不同参数的统计模型时，可以根据数据的适合性或准确预测未来数据点的能力，对每个参数进行排序。...结论 在本教程中，我们描述了如何在Python中实现季节性ARIMA模型。
在本文中，我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集，该数据集是60种不同服装的000，10张灰度图像的集合。...此数据集包含在 TensorFlow 库中。...这些层是完全连接的层，这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。该层输出 10 个可能类的概率分布。 训练模型 现在模型已经构建完毕，我们可以对其进行训练。...经过 10 个时期，该模型已经学会了对服装图像进行分类，准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕，我们可以在测试数据上对其进行评估。...print('Test loss:', loss) print('Test accuracy:', accuracy) 该模型实现了0.27的测试损失和91.4%的测试精度 结论 总之，我们已经讨论了如何使用Python
在 Linux 系统中，配置动态地址可以帮助我们实现更安全、匿名或绕过某些限制的网络访问。...本文将介绍几种常用的方法来配置和使用代理服务器，在 Linux 环境下轻松实现高效且可靠地通过HTTP进行网络访问。...图片1、使用环境变量设置 HTTP/HTTPS在命令行界面执行以下命令即可设置HTTP/HTTPS协议所需的环境变量：export http_proxy=http://proxy_server:portexport...6、使用专门的网络管理软件（如 Proxifier ）这些软件能够在操作系统层面上实现更高级和灵活性地对网络流量进行控制与转发。...以上是几种常见且有效的方法来在 Linux 系统中配置和使用代理服务器进行网络访问。根据不同需求选择合适的方式，并确保遵守相关法律法规及目标网站政策。
你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。...如何检查设置的限制是否生效 设定了资源限制后，我们通常需要验证这些限制是否已经生效。Docker为我们提供了强大的工具来进行这样的检查，那就是docker inspect命令。...在这些信息中，你可以找到设置的CPU和内存限制： docker inspect 在输出的大量信息中，你可以找到如下部分： "HostConfig": { "CpuPeriod...如果你设置了"cpuQuota"为50000，那么在每个"cpuPeriod"中，这个容器最多可以使用50ms的CPU时间。 通过这两个值的比例，我们可以计算出CPU的使用率。...总结 在本篇文章中，我们了解了如何在Docker Compose中为容器服务设定CPU和内存资源限制，以及如何使用docker inspect命令检查这些限制是否已经生效。
他改造完，某天突然发现在集群环境中，只要其中一台服务消费了kafka数据，其他就消费不到。...今天就借这个话题，来聊聊集群环境中本地缓存如何进行同步前置知识kafka消费topic-partitions模式分为subscribe模式和assign模式。...assign模式需要为consumer手动、显示的指定需要消费的topic-partitions，不受group.id限制，相当与指定的group.id无效。...不过我们可以根据kafka提供的消费模式进行定制，从而是kafka也具备广播能力集群本地缓存同步方案方案一：利用MQ广播能力因为读者项目是使用kafka，且项目是使用spring-kafka，我们也就以此为例...最后读者选择该方案总结本文主要阐述集群环境中本地缓存如何进行同步，之前还有读者问我说，使用了多级缓存，数据一致性要如何保证？
他改造完，某天突然发现在集群环境中，只要其中一台服务消费了kafka数据，其他就消费不到。...今天就借这个话题，来聊聊集群环境中本地缓存如何进行同步 02 前置知识 kafka消费topic-partitions模式分为subscribe模式和assign模式。...assign模式需要为consumer手动、显示的指定需要消费的topic-partitions，不受group.id限制，相当与指定的group.id无效。...此时Spring EL 表达式就派上用场了，我们通过 Spring EL 表达式，在每个消费者分组的名字上配合 UUID 生成其后缀。...最后读者选择该方案 04 总结 本文主要阐述集群环境中本地缓存如何进行同步，之前还有读者问我说，使用了多级缓存，数据一致性要如何保证？
目的&思路 本次要构造的时间戳，主要有2个用途： headers中需要传当前时间对应的13位（毫秒级）时间戳 查询获取某一时间段内的数据（如30天前～当前时间） 接下来要做的工作： 获取当前日期，如2021...-12-16，定为结束时间 设置时间偏移量，获取30天前对应的日期，定为开始时间 将开始时间与结束时间转换为时间戳 2....：{}".format(today)) end_time = int(round(today.timestamp()*1000)) # 取今天时间为查询结束时间，并转为13位时间戳（int()表示保留整数部分...timestamp()*1000)) # 定义查询开始时间=当前时间回退30天，转为时间戳 print("开始日期为：{},对应的时间戳：{}".format(today + offset, start_time...，看看上述生成的开始日期的时间戳是否与原本日期对应 可以看出来，大致是能对应上的（网上很多人使用round()方法进行了四舍五入，因为我对精度没那么高要求，所以直接取整了） 需要注意的是：timestamp
在函数调用时，为了保证能够正确返回，必须进行保存现场和恢复现场，也就是被调函数结束后能够回到主调函数中离开时的位置然后继续执行主调函数中的代码。...这些现场或上下文信息保存在线程栈中，而线程栈的大小是有限的。 对于函数递归调用，会将大量的上下文信息入栈，如果递归深度过大，会导致线程栈空间不足而崩溃。...在Python中，为了防止栈崩溃，默认递归深度是有限的（在某些第三方开发环境中可能略有不同）。下图是IDLE开发环境的运行结果： ? 下图是Jupyter Notebook中的运行结果： ?...如果确实需要很深的递归深度，可以使用sys模块中的setrecursionlimit()函数修改默认的最大深度限制。例如： ?
网络数据时代，各种网页数据扑面而来，网页中包含了丰富的信息，从文本到图像，从链接到表格，我们需要一种有效的方式来提取和解析这些数据。...在Python中，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。BeautifulSoup提供了简单而强大的API，使得解析网页变得轻松而高效。首先，我们需要安装BeautifulSoup库。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来，我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python中使用BeautifulSoup进行页面解析：from bs4 import...)# 提取所有具有特定id属性的p元素p_elements = soup.select("p#my-id")# 获取特定元素的文本内容element_text = element.get_text()在实际应用中...在这种情况下，我们可以结合使用BeautifulSoup和其他Python库，如requests和正则表达式，来实现更高级的页面解析和数据提取操作。
WordPress 在 5.5 版本的时候，就引入了wp_cache_get_multiple()函数，实现一次缓存调用就可以批量获取一组缓存。...WordPress 完善缓存批量操作方法 Memcached 也支持一次请求设置多个数据，以及一次请求也可以删除多个缓存数据，所以 WordPress 6.0 版本完善了缓存的批量操作方法，通过实现了下面这三个函数支持完整的缓存的批量的...下面分别简单介绍一下这三个函数： wp_cache_add_multiple( data, group = '', $data: 要添加到缓存中的键值对数组。...foo1' => 'value1', 'foo2' => 'value2'], 'group1' ); wp_cache_set_multiple( data, group = '', data: 要设置到缓存中的键值对数组...wp_cache_delete_multiple( keys, group = '' ) keys: 缓存中要被删除的键名数组。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...value= dataset[i]- dataset[i- interval] diff.append(value) return Series(diff) 我们可以看到，在指定的时间间隔后...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。...原文：http://machinelearningmastery.com/difference-time-series-dataset-python/
连接到服务器以进行任何类型的通信的初始阶段是等待响应，延迟可能由于多种原因而发生，其中一些原因是服务器上的负载、网络带宽、延迟、抖动等。 如果延迟高于您希望等待的时间，您可以指定“超时”持续时间。...要了解有关在 cURL 中设置最大超时的更多信息， 使用“--connect-timeout”选项 cURL 有一个可选标志“--connect-timeout”，您可以在其中指定持续时间（以秒为单位）...您指定的值将设置等待远程服务器回复的最长时间。...另一种“--max-time”选项 当您在批处理中执行多个操作时，使用“--max-time”标志，这个标志将设置整个操作的持续时间——比如下载一个大文件，因此，如果操作（例如下载文件）花费的时间超过指定的时间...结论 本文介绍了如何为连接到远程服务器的时间或整个网络操作的超时设置最大持续时间（超时）。
在使用 pymongo 连接 MongoDB 的时候，如果数据库出现问题，pymongo 默认会等待 20 秒左右才会报连接超时，如下图所示： 但实际上，我希望如果 5 秒钟都不能查询到数据，就报错，...要设置 pymongo 的超时功能，需要两个参数serverSelectionTimeoutMS，socketTimeoutMS，这两个参数的值的单位都是毫秒。
参考链接： Python程序来查找数字的因数 python程序执行时间 The execution time of a program is defined as the time spent by...程序的执行时间定义为系统执行任务所花费的时间。 众所周知，任何程序都需要一些执行时间，但我们不知道需要多少时间。...因此，不用担心，在本教程中，我们将通过使用datetime模块来学习它，并且还将看到查找大量因数的执行时间。 用户将提供大量的数字，我们必须计算数字的阶乘，也必须找到阶乘程序的执行时间 。...在编写Python程序之前，我们将尝试了解该算法。 ...翻译自: https://www.includehelp.com/python/find-the-execution-time-of-a-program.aspx python程序执行时间
Animal类继承了object对象，拥有了好多可操作对象，这些都是类中的高级特性。...对于不太了解python类的同学来说，这些高级特性基本上没用处，但是对于那些要着手写框架或者写大型项目的高手来说，这些特性就比较有用了，比如说tornado里面的异常捕获时就有用到class来定位类的名称...最后需要说清楚的一点， 本文是基于python 2.7.10版本，实际上在python 3 中已经默认就帮你加载了object了（即便你没有写上object）。
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