lsof -i:[port] netstat -anp |grep [port]
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:
chattr 命令用于改变文件属性 这项指令可改变存放在ext2文件系统上的文件或目录属性,这些属性共有以下8种模式:
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
mysqli_connect(主机名,用户名,密码) 返回值是我们一个连接的对象,如何连接失败,报错并且返回false
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:
之前我们都是通过MySQL自带的命令行客户端工具mysql来操作数据库,那如何在python程序中操作数据库呢?这就用到了pymysql模块,该模块本质就是一个套接字客户端软件,使用前需要事先安装
我们之前学习数据库都是在 Linux 的 mysql 客户端下以纯命令行的方式操作的,但其实,我们也可以使用 C/C++/Java/Python 等语言来连接数据库,向 mysqld 下达 sql 语句并获取执行结果。不过,在这之前,我们需要先安装 MySQL 对应的库,这里我们以 C 语言连接数据库为例。
Nginx由内核和模块组成,Nginx本身做的工作实际很少,当它接到一个HTTP请求时,它仅仅是通过查找配置文件将此次请求映射到一个location block。
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:
Matlab基本运算 数组: 数组的乘法和除法分别用“.*”和“./”表示。右除和左除的关系为:A./B=B.\A,其中A是被除数,B是除数。 size()和length()检测数组大小:size()
在前面的章节中,我们一直在处理一次性处理整个任务的命令和管道。然而,在实践中,您可能会发现自己面临一个需要多次运行相同命令或管道的任务。例如,您可能需要:
一、 jq jq 是一款命令行下处理 JSON 数据的工具。其可以接收标准输入,命令管道或者文件中的 JSON 数据,经过一系列的过滤器(filters)和表达式的转后形成我们需要的数据结构并将结果输出到标准输出中。jq 的这种特性使我们可以很容易地在 Shell 脚本中调用它。 二、安装 yum install -y epel-release yum install -y jq 三、jq命令参数 jq [options] <jq filter> [file...] options: -c 使输出紧
或者easy的使用mvc框架 Angular JS,Angular 也能绑定,实现dsl 4 html
python处理数据文件的途径有很多种,可以操作的文件类型主要包括文本文件(csv、txt、json等)、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
SQL高级 where 条件 查询时,不添加 where 条件, 返回数据表所有行。需要添加限定条件,只返回需要的行。 select 字段列表 from table where 条件; Like 模糊匹配 % 通配符 -- 查找姓张的人 select * from table where name like '张%'; in 语法:一次查询多个符合条件的数据 select 字段列表 from tb where 字段 in (value1,value2,value3); count() 获
matlab中的向量是只有一行元素的数组,向量中的单个项通常称为元素。Matlab中的向量索引值从1开始,而不是从0开始。
在数据库操作过程中,经常会遇到一些非业务逻辑错误,这样的错误要求开发人员对于自己正在操作的硬件软件乃至网络都有一定的了解,这里说说关于数据库最大连接数量的那点事儿
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义:即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例,使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组,以及拆分,重塑和连接数组。
使用PDO或mysqli都可以连接mysql,但更推荐使用PDO连接数据库,因为PDO支持12种不同的数据库驱动程序,mysqli只支持mysql,而且PDO性能更高
show variables like '%max_connections%'; 查看最大连接数 set global max_connections=1000 重新设置,重启失效 打开my.ini,修改max_connections=1000(默认为100),永久生效 show status like 'Threads%'; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | Threads_cached | 58 | | Threads_connected | 57 | ###这个数值指的是打开的连接数 | Threads_created | 3676 | | Threads_running | 4 | ###这个数值指的是激活的连接数,这个数值一般远低于connected数值 +-------------------+-------+ Threads_connected 跟show processlist结果相同,表示当前连接数。准确的来说,Threads_running是代表当前并发数 show full processlist 如果是root帐号,你能看到所有用户的当前连接。如果是其它普通帐号,只能看到自己占用的连接 命令:show status like '%下面变量%'; Aborted_clients 由于客户没有正确关闭连接已经死掉,已经放弃的连接数量。 Aborted_connects 尝试已经失败的MySQL服务器的连接的次数。 Connections 试图连接MySQL服务器的次数。 Created_tmp_tables 当执行语句时,已经被创造了的隐含临时表的数量。 Delayed_insert_threads 正在使用的延迟插入处理器线程的数量。 Delayed_writes 用INSERT DELAYED写入的行数。 Delayed_errors 用INSERT DELAYED写入的发生某些错误(可能重复键值)的行数。 Flush_commands 执行FLUSH命令的次数。 Handler_delete 请求从一张表中删除行的次数。 Handler_read_first 请求读入表中第一行的次数。 Handler_read_key 请求数字基于键读行。 Handler_read_next 请求读入基于一个键的一行的次数。 Handler_read_rnd 请求读入基于一个固定位置的一行的次数。 Handler_update 请求更新表中一行的次数。 Handler_write 请求向表中插入一行的次数。 Key_blocks_used 用于关键字缓存的块的数量。 Key_read_requests 请求从缓存读入一个键值的次数。 Key_reads 从磁盘物理读入一个键值的次数。 Key_write_requests 请求将一个关键字块写入缓存次数。 Key_writes 将一个键值块物理写入磁盘的次数。 Max_used_connections 同时使用的连接的最大数目。 Not_flushed_key_blocks 在键缓存中已经改变但是还没被清空到磁盘上的键块。 Not_flushed_delayed_rows 在INSERT DELAY队列中等待写入的行的数量。 Open_tables 打开表的数量。 Open_files 打开文件的数量。 Open_streams 打开流的数量(主要用于日志记载) Opened_tables 已经打开的表的数量。 Questions 发往服务器的查询的数量。 Slow_queries 要花超过long_query_time时间的查询数量。 Threads_connected 当前打开的连接的数量。 Threads_running 不在睡眠的线程数量。 Uptime 服务器工作了多少秒。
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。
了解如何在不排序或更改其顺序的情况下使用awk'!visited $ 0 ++'。
背景: 通过jmeter生成的resultReport报告,在linux上需要获取到报告结果数据。
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。
但是后端同学通过一顿操作后发现,接口没有问题,他们是通过 postman 工具以及 test 环境尝试,都发现接口请求速度是没有问题的。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据,这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的;
我在当前目录下获得了 2 个 .txt 文件。所以我期望 ${len} 的结果为 '2'。然而,它打印的是 '1'。原因是它将 find 命令的所有结果视为一个元素。我该如何修复这个问题?
在 Go 语言中,sql 包提供了数据库的通用接口,并且 sql 包必须与数据库驱动包一起使用,Go 标准库中没有数据库驱动包,需要使用第三方的数据库驱动包。需要注意的是,写代码时不要忘记导入三方数据库驱动包。
jq 是一个轻量级的命令行工具,用于处理和转换 JSON 数据。它的设计灵感来自于传统的 Unix 工具,如 sed 和 awk,但用于 JSON 数据。jq 允许您从 JSON 数据中选择、筛选、转换和重构数据,以便更轻松地提取所需的信息或将数据转换为其他格式。
以下常量由本扩展模块定义,因此只有在本扩展的模块被编译到PHP中,或者在运行时被动态加载后才有效。
(点击进入专栏) 【1】idea添加mysql-jar包 【2】使用IDEA连接数据库,执行增删改操作。 【3】IDEA连接数据库,执行查询操作,返回结果集并输出。
3、为了保证代码的可重用性,一个方法只实现一个功能,所以初始化参数和连接数据库分到两个方法中。
在平常的工作中,遇到的接口响应格式绝大多数都是JSON格式,对于这种格式的数据有时候又爱又恨。很多时候要看懂层级,很多人会使用一些格式化工具(包括在线工具)。我自己写了一个方法来处理JSON格式的数据,之前写过文章:将json数据格式化输出到控制台,后来又更新了一些其他功能,修复了一些BUG,展示格式如下:
在我使用jquery扩展,拖拽组件的时候,因为使用的布局模板有些冲突,导致无法使用扩展,所以才会解决之后写下这篇文章。
jq拥有一些内建的函数,如has,key等, key函数用于获取json中的Key
Datagrid中当你的行数据超过9999时,第一列的行号rownumber将会因为表格内容过长而导致无法显示全部数字, 这一点Easyui无法做到自适应 所以需要进行修改,这里扩展一个方法就行了。
根据Zend_Db_Table操作数据(也就是在models建立一个对应表的模型) 准备条件: course数据表中有cid课程号,自增,主键,cname课程名称,ccredit课程学分 在models建立Course.php编写Course类继承Zend_Db_Table 写表$_name=’course’;表主键$_primary=’cid’; 1.插入记录操作 要在表中插入一行新数据,只需要将列名:数据的关联数组作为参数,调 用insert()方法即可.(zend framework)会自
本篇博客将为您提供关于PostgreSQL数据库的安装和使用教程,帮助您快速上手使用这个强大的开源关系型数据库系统。我们将介绍安装过程和基本使用方法,让您能够轻松开始使用PostgreSQL。
而且这种情况是偶现的,前端开发同学表示有时候会出现,非必现 。 但是后端同学通过一顿操作后发现,接口没有问题,他们是通过 postman 工具以及 test 环境尝试,都发现接口请求速度是没有问题的。
在nginx中connection就是对tcp连接的封装,其中包括连接的socket,读事件,写事件。利用nginx封装的connection,我们可以很方便的使用nginx来处理与连接相关的事情,比如,建立连接,发送与接受数据等。而nginx中的http请求的处理就是建立在connection之上的,所以nginx不仅可以作为一个web服务器,也可以作为邮件服务器。当然,利用nginx提供的connection,我们可以与任何后端服务打交道。
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员,可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
什么是持久化(persistence): 持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。 保存数据: 内存中: 掉电之后,数据就没了. 磁盘中: 掉电之后,数据依然存在. 大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。 持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中,当然也可以存储在磁盘文件、XML数据文件中。 JPA:JavaEE的规范,Java persistence api: Java的持久化API. Hibernate实现了该规范.(xml/注解)
首先更正一个小问题,昨天的JavaScript入门一文中,末尾的“网页换肤”这个小案例的代码插入的有问题,插入的是名片案例的代码,排版不严谨向您致歉,现在补发更正。
参考:https://blog.csdn.net/weixin_40817778/article/details/119249820
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