django-mongodb #0 GitHub https://github.com/Coxhuang/django_mongo #1 环境 前提: 已经安装MongoDB Python3.7
最近有需求，要将一个局域网Web数据平台迁移到线上，顺带着，本地服务使用的PostgreSQL也要替换成国内某云的MongoDB。
结合我们822实验室开源的图像处理平台（http://822lab.top）介绍Flask后端开发，供后续学弟学妹参考，整个平台的从零搭建记录在[这里](https://www.jianshu.com/p/d92a53d57ab1)，后端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822server)，前端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822)，欢迎大家为平台做贡献。
前几天开始自己在做些日志的分析的小玩具，要分析手搜的用户访问情况，工具很简单，处理逻辑也很简单——从kafka拿nginx日志，然后处理完保存的数据库中，然后以易读的方式展现。
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
pymongo来操作MongoDB数据库，但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中，这会让应用的代码耦合性太强，而且不利于代码的优化管理
MongoEngine 是一个用于 Python 的 ODM（对象文档映射）库，可以让你方便地与 MongoDB 数据库进行交互。它提供了面向对象的方式来定义模型，并对 MongoDB 的数据进行 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。
前面 4 篇文章，分别对 Python 处理 Mysql、Sqlite、Redis、Memcache 数据进行了总结，本篇文章继续聊另外一种数据类型：MongoDB
myMongoDB MongoDB的安装和基本使用 环境 Python 3.6 Django 2.0.7 mongoengine 0.15.3 Mac Github 地址 https://github.com/CoxSlave/myMongoDB.git MongoDB 安装 使用 在本地配置MongoDB a. 安装 brew install mongodb b. 添加路径 export PATH=/usr/local/Cellar/mongodb/4.0.2/bin/:$PATH c .创
在mongoengine里，如果想要多个嵌入Document组成的list，应该写成：
在前面一篇文章《 Python 系统资源信息获取工具，你用过没？》中，我们学习了如何使用 Python 中的第三方库 psutil 来获取系统的资源信息，比如 cpu 占用率、内存使用情况、硬盘以及进程情况等。并且奎因在文章的末尾还大言不惭、信誓旦旦的说可以用 psutil 打造一个分布式服务器监控平台
本文是flask中对mongo的操作. 使用Flask-MongoEngine集成了mongo的操作，使用的是类似于django中的orm操作。
大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。
装好Django，写好index.html后，可以展示网页了。但是这只是静态页面，没有关联数据库，也不能分页展示商品信息。本节连接mongodb数据库（事先已准备好数据），从中取出几十条商品信息，每页展示4个商品信息，并具有翻页功能，做好的页面效果大致如下：
版权: https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 h
Python是一种强大的编程语言，广泛用于各种领域的开发。而MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，用于存储非结构化数据。在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作，可以快速地构建高效的应用程序。
以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头.
如今，网络需求正在不断发展。全球化要求企业在洲际距离与他人联系。云迁移意味着大多数流量现在流向互联网，而不是直接流向数据中心。此外，传统VPN连接不良，并要求企业适应支持远程工作。这些驱动因素结合起来，迫使企业改变了如何处理网络的策略。 网络基础 企业网络需要满足容量，可用性，以及延迟的要求，同时控制成本，并解决企业增长，并购，地域扩张等变化的问题。 以下是基本注意事项： •为了满足可用性，客户需要了解网络连接的可靠性，持续维护和修复中断所需的时间投入，以及部署到新办公室和位置的连接所需的时间。 •容量限
目前企业面临的主要挑战是如何最好地管理和协调来自多个供应商的多云。四分之三的IT决策者有计划采用多云架构，53％的IT决策者已经在使用2 4个云服务提供商提供的产品和服务，而在未来一年，这将增长到6至10个。 随着越来越多的用户和设备连接到网络，人们面临着各种挑战，例如利用多个云服务满足不同工作负载的不同需求，并在多个不同云计算提供商的控制台、API和安全配置上进行协调。 对于统一的应用程序，提供支持快速、经济高效的工作负载部署、迁移，打补丁和生命周期支持的中间件和基础设施的自动化和业务流程解决方案是至关重
业内，常见的redis数据迁移方式有以下三种：aof（日志文件）、rdb（快照文件）、replication（主从复制）。 其中，aof和rdb两种方式适用于跨网络（网络隔离）的redis实例之间的数据迁移，通过：在源实例上执行指令（bgrewriteaof/bgsave）生成aof或者rdb文件 -> 下载数据文件 -> 上传数据文件 -> 启动目标实例 -> 完成数据迁移。aof和rdb的差异，主要体现在数据格式和数据加载速度两个方面，前者是纯文本格式（redis文本协议的流水记录），加载的过程相当于历史重放，而后者是二进制格式，直接进行加载，所以一般情况下rdb数据加载会比aof加载快！这也是网上建议使用rdb做跨网络数据迁移的一个重要的原因。
云计算现在已经成为了几乎所有企业都必备的重要因素，将数据丰富的工作负载向基础设施即服务（IaaS）的迁移，是IT公司的首选。因此，IT公司面临的最大的一个挑战是在IT业务策略上构建云计算迁移。IT公司
演示：http://tushe.org GitHub：https://github.com/ericls/tushe
为了降低 EMQX 在 Kubernetes 上的部署、运维成本，我们将一些日常运维能力进行总结、抽象并整合到代码中，以 EMQX Kubernetes Operator 的方式帮助用户实现 EMQX 的自动化部署和运维。
TypeORM 是 TypeScript 和 JavaScript 的 ORM。 TypeORM 的核心目标是始终支持最新的 JavaScript 特性，并提供额外的功能，帮助您开发任何类型的数据库应用程序——从具有少量表的小型应用程序到具有多个数据库的大型企业应用程序。 TypeORM 支持 Data Mapper 和 Active Record 两种模式，这与当前存在的所有其他 JavaScript ORM 不同，这意味着您可以以最有效的方式编写高质量、松耦合、可扩展、可维护的应用程序。TypeORM 在很大程度上受到其他 ORM 的影响，如 Hibernate、Doctrine 和 Entity Framework。
作者简介 竞哲，携程资深后端开发工程师，关注网络协议、RPC、消息队列以及云原生等领域。 一、背景 QUIC 全称 quick udp internet connection，即“快速 UDP 互联网连接”（和英文 quick 谐音，简称“快”），是由 google 提出的使用 udp 进行多路并发传输的协议，是HTTP3的标准传输层协议。近几年随着QUIC协议在IETF的标准化发展，越来越多的国内外大厂开始在生产环境对QUIC进行落地，以此提升某些业务场景下的服务性能。 Trip.com App作为一
在应用结构上有这样一个业务场景，机房里部署了多个物理数据库的Proxy无状态节点，业务端通过Proxy节点间接和存储DB交互。Proxy支持了分库分表的特性，管理下层多个物理DB，向上层提供单表抽象。为了支持高可用性，Proxy为多节点部署，业务端可以随机挑选Proxy收发消息。
登录网络服务 （以下简称F服务）接进来一个用户，然后用户会连接到会话管理服务（以下简称D服务）
卷积神经网络（三） ——inception网络、迁移学习 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Inception网络 1、简介 前面的文章中，有各种的卷积模型可以选择，而具体如何选择各种模型，实际
2018-07-04，随着时钟的滴答，在10：30：33这一秒，腾讯第一个百万规模管控系统-Tencent System Controller(TSC)诞生了，这绝对是一个划时代的开端，一个新纪元的开始！ 海量服务器管控系统，一般人心中是这样理解的，规模至多几万台，全部以Master/Slave模式并行部署，所有node上面跑着一样的进程，进程之间有着复杂的控制和协调机制，支持node的有限伸缩（scalable)。 但这一次，我们真的要重新定义海量服务器管控系统的理念，各位客官请听我娓娓道来。 一、多层
目前媒资的接口系统需要出两个优化方案出来：一个是短期的稳定方案，另一个是长期的改造方案。 短期内要解决的问题主要是： 1. 批量mget导致cbase端返回给client响应慢，特别是mget的key数量越大这个现象越明显。 因mget请求导致整体接口服务响应慢，memc客户端发起重试2次，如果此时并发稍大些，同时会因无法从xmemcached连接池中获取连接而引发大量的TimeoutException， 出现TimeoutException异常memc客户端会重试2次，影响其他接口服务，最终引
首先看quic的全称是（Quick UDP Internet Connections），一种快速的UDP网络连接。由此可知quic是以UDP协议为基础的快速的网络传输协议。
客户将mysql从IDC迁移至公有云后，时常有出现建立连接超时的情况，业务使用的场景是PHP短连接到mysql，每秒的新建连接数在3000个左右，这个量算是比较大。 客户反馈在IDC内自建时也是这样的使用场景，从未遇到过这个问题。
虽说实践了不少的数据迁移项目，但是从我的感触来说，一些很细小的差别就会造成整个数据迁移方案的大不同。数据是系统的核心命脉，所以对于DBA来说，保证数据的一致性和准确性是一个最基本的要求。对此我的一个基本观点就是高可用的需求除非特殊需要，一般都还是需要一个维护窗口的，这种方式更为保守，但是更为保证。 而在Datapump迁移中还是遇到了不少的小问题，也算是一些心得或者建议吧。 1）如果是跨平台的数据迁移，在升级前需要得到一个清单，包含哪些失效的对象，是否需要重新编译，如果不确认，在迁移之后就会
高性能的SD-WAN解决方案提供了一种安全可靠的方式，可以灵活地将用户连接到应用程序以使用任何底层传输组合。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
李家俊同学给大家介绍了一下如何使用新版本的vivado去打开旧版本的vivado工程。
由于http协议的请求是无状态的。故为了让用户在浏览器中再次访问该服务端时，他的登录状态能够保留（也可翻译为该用户访问这个服务端其他网页时不需再重复进行用户认证）。我们可以采用Cookie或Session这两种方式来让浏览器记住用户。
如今 Twemproxy 凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用，已经占据了不可动摇的地位，
Docker下redis的主从、持久化配置 redis是k-v型nosql数据库，支持字符串（string）、列表（list）、集合（set）、散列（hash）、有序集合（zset：形如member：score的散列集合，其中member为成员，score为成员得分，必须为float型数据）。 综合使用redis的以上5种数据类型，可以将redis应用于各种场景，比如点赞、投票网站、消息队列、分布式锁（使用setnx指令，该指令只有在key不存在的时候，才会执行写入操作）、文件分发（没研究过）、日志记录等等
在上云/迁云过程中，会面临客户的各种需求，如何将源服务器上的系统、应用程序等从自建机房（IDC）或云平台等源环境迁移至腾讯云，是目前常遇到的问题。腾讯云推出了在线迁移服务，可以完美解决各类服务器数据迁移的问题。
现在，MetaMask 的新版本已经推出！MetaMask版本8的推出，是对MetaMask的重大升级，并提供了许多以前钱包没有的新功能，在这里来介绍一下。
内容来源：2017 年 04 月 08 日，ITPUB管理版版主吕海波在“DBGeeK+PG数据库技术沙龙（4月杭州站）”进行《Oracle中最容易被忽略的那些实用特性》演讲分享。
OpenStack已经演变成一种被广泛采用的云管理框架,这是显而易见的。当openstack步入快速增长的轨道时，新一代的需求让他们感受到，必须由有一个灵活可扩展的成熟的平台来满足。其中的一个要求是能
python好的地方就是容易上手，这也是为什么现在那么多人都会点python的原因。但是你要把这个python写好吧，还真得花点功夫，比如今天咱要说的这个URI吧？大家都知道，模仿官方文档给的，copy一份，改几个参数就好了。但是你有没有想过，如果是这样的话，岂不是hard code了？那又有人会说了，写成配置文件不就好了么？这也是一个方法。今天小胖要给大家推荐的呢，是一种用于生产环境，用系统变量去规避hard code的方法。 import os import re # 这段正则就是要能够正确的匹配
AI 科技评论消息，谷歌、微软、Facebook 和 Twitter 四大互联网巨头于今日联合发布了「数据传输计划」（Data Transfer Project），旨在让不同平台的数据可以无障碍传输。谷歌形容该项目为：用户可以「直接将数据从一个服务迁移到另一个服务，无需下载和重新上传。」
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来，用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡，以中国为例，中国地大物博，各个地方的口音都不统一，但是人们使用同一套书写体系，使得即使远隔千里，我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空，给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生，文字也进行了数字化的进程，但是不同于人类，让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始，无数的研究者在这方面做了很多工
网络结构搜索技术近些年获得了广泛的关注，但是其搜索空间往往被限缩在元结构内部（循环单元或卷积单元等），缺乏对模型整体架构的学习。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
