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如何使用TKE快速搭建分布式压测集群Locust

用户可以针对代码仓库设置自动构建规则,当用户往代码仓库发起push操作时,如果符合自动构建规则,那么就会在容器平台上进行容器镜像的自动构建,并将构建出来的容器镜像自动推送到容器镜像仓库中。 1.2 手动构建 1.2.1 通过 Dockerfile 手动构建镜像 1.构建镜像 (1)docker build ./ -t 指定镜像名 (2)docker images 2.登录docker registry(工蜂) sudo docker login --username=23966523 ccr.ccs.tencentyun.com #登录到docker registry 如果限制小于用户的数量,在测试时,会发生故障。 docker registry (5)登录到查看镜像仓库里面已经有相应的镜像 [k8s-5.jpg] 2.在控制台上基于docker镜像创建服务 (1)选择相应的集群 [k8s-6.jpg]

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函数隐藏C2爬坑记

启动函数 * 在控制台搜索函数,在函数服务->函数管理进行新建->自定义 image.png // **坑点一:**要根据cs监听类型http/https在脚本内填入c2服务器地址 ``` web日志,访问函数api的443端口,发现cs的日志出现流量 image.png 出现流量,至此函数已经配置成功 image.png ## * 测试 * 这儿没做cs马的免杀,关了 defender(被干的太惨了),选择https的监听方式,直接上线,sleep调到0发现监听ip会一直变动,配置生效 image.png ## * 总结 * 函数隐藏C2原理 马 -> 函数 api -> py函数 -> CS服务端 ​ CS马被执行后,流量直接走向的api(也就是这一步达成了隐藏C2服务端的目的,地址,有的CDN),然后py函数会根据传入的流量作为中间人对CS 服务端进行请求,并获取返回结果后返回请求获取的数据信息(py代码的请求内容和CS服务端加载的profile是相对应的,CS服务端根据py函数传入的数据来获取相关信息)

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    【玩转函数的 Python 依赖安装及测试示例

    函数 Python 依赖安装 需要解决的问题 本次作者主要是想利用的 Serverless 函数服务,由于函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库, 比如流行的 Pandas 本次文章主要想解决的问题如下: 利用 Docker 部署跟函数一致的环境 由于函数采用了 Python 3.6.1 版本,该版本相对而言比较老旧,需要安装适配的 Pandas 版本。 本次依赖安装,需要尽可能的利用函数中 Python 3.6.1 自带的库,仅安装需要的依赖,以便提高加载速度 本次主要在本地生成合适的依赖,手动上传到函数服务中。 具体的安装方式,由于网络上已经有各式各样的安装指导,故在此仅贴出相关的链接:参考安装文章 开启服务 注册 开通 Severless 服务 函数服务 -> 新建 -> 自定义创建 -> 选择合适的地区 函数返回格式 函数 Python 参数

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    【玩转函数】函数 Python 依赖安装

    以下内容来自「玩转」用户原创文章,已获得授权。 本次作者主要是想利用的 Serverless 函数服务,由于函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库,比如流行的 Pandas 库并没有包含在内,这就导致了面板数据类型的分析不能很好的进行 利用 Docker 部署跟函数一致的环境; 2. 由于函数采用了 Python 3.6.1 版本,该版本相对而言比较老旧,需要安装适配的 Pandas 版本; 3. 本次依赖安装,需要尽可能的利用函数中 Python 3.6.1 自带的库,仅安装需要的依赖,以便提高加载速度; 4. 本次主要在本地生成合适的依赖,手动上传到函数服务中; 1. 注册; 2. 开通 Severless 服务; 3.

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    V3手动鉴权失败之Python篇

    导语 该系列其他篇章: V3手动鉴权失败之Nodejs篇 V3手动鉴权失败之Go篇 V3手动鉴权失败之Java篇 V3手动鉴权失败之PHP篇 V3手动鉴权失败之C#篇 API 全新升级 3.0 ,该版本进行了性能优化且全地域部署、支持就近和按地域接入、访问时延下降显著,接口描述更加详细、错误码描述更加全面、SDK增加接口级注释,让您更加方便快捷的使用产品。 API为了更好的让用户接入,已经封装好了多种语言的SDK,只需用户传入SecrectId、SectectKey以及接口入参,即可完成接口鉴权和请求发送,具体包括Python SDK、Java SDK 的鉴权请求的发送是否正确; 从历史问题回顾,有客户曾经出现接口鉴权时而成功,时而失败的情况,排查了整体的鉴权过程,完全正确,但是也的确复现了客户的问题。 在自己的官网控制台获取:访问管理 -> 访问密钥 -> API密钥管理。

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    漏洞情报 | SaltStack多个高危漏洞风险通告

    2021年2月26日,SaltStack发布安全更新,修复了由安全鼎实验室安全攻防团队发现的多个安全漏洞。通过利用这些漏洞,最严重可导致未授权远程代码执行。 3、其他临时缓解措施也可参照官方通告中的详细方案 安全解决方案 1、设置安全组,禁止Salt Master监听端口(默认4505 和 4506)和Salt-api端口(默认8000)对公网开放或只允许可信 2、使用安全产品进行防护与检测 T-Sec主机安全(镜)漏洞库日期2021-1-22之后的版本,已支持SaltStack多个高危漏洞进行检测。 T-Sec防火墙规则库日期2021-1-22之后的版本,已支持对SaltStack多个高危漏洞的检测和拦截。防火墙内置的入侵防御功能,使用虚补丁机制防御最新的漏洞利用。  T-Sec Web应用防火墙已支持对SaltStack多个高危漏洞的防护。 时间轴 2020/11/18 鼎实验室安全研究员@1mperio发现该漏洞并报送给SaltStack官方。

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    使用“自定义监控”监控 GPU 使用率

    目前提供的GPU服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用的“自定义监控”服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控。 1.GPU服务创建 GPU服务器的创建可以参考下面官网的文档,采用市场提供的GPU服务器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序。 nvidia-smi] 除了nvidia-smi 命令行工具,Nvidia也提供了NVML的Python SDK供开发者使用,本文就基于NVML的python SDK用于读取GPU使用率,并将数据上传到自定义监控对应接口进行监控 需要注意数据上报接口跟一般API接口不同,并且签名算法也有所不同,具体可参考官方文档 调用NVML接口nvmlDeviceGetUtilizationRates()读取GPU使用率。 image.png 总结 ---- 本文主要讲述了如何利用的自定义监控服务来监控GPU服务器的GPU使用率,为大家在实际应用中监控服务器的非标数据提供了解决思路,如果需要监控GPU的其他参数如GPU

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    python_unittest

    ---- class_01 # @Email:zhaoy201810@126.com # @Time: 2020/12/4 15:44 # @file: class_01.py # 单元测试的框架 unitest self.b def muti(self): return self.a * self.b import unittest # 下一个测试类,对我们自己写的math_method块进行单元测试 unittest from API_AUTO.tools.class_01 import TestMathMethod suite =unittest.TestSuite() # 只执行一条 # 块外用到的话 loader.loadTestsFromModule(class_01)) runner = unittest.TextTestRunner() runner.run(suite) 我的博客即将同步至 invite_code=1bej86x0我的博客即将同步至+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?

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    连连IoT开发大赛】打工人快乐窝-快速打造一个让打工人倍感安心的家

    打工人快乐窝---Explorer + 连连 + 边缘AI计算 快速打造一个让打工人倍感安心的家 [打工人快乐窝系统组成] 序 起这个标题是因为,对于很多年轻人来说,买房困难,只能租房,但是租房面临着很多问题 如果要非常详细地写清楚原理和过程,篇幅需要比较大,写得比较仓促, 如果有什么疑问,可以提问,我会在发布后补充说明~ 功能介绍 本次制作中,使用explorer + 连连小程序平台,结合硬件做了 vid=t3219uxw7e2" allowFullScreen="true"></iframe> 源码 源码开源在github , 欢迎 star 系统组成 系统由 explorer + 连连小程序 的电路图 远程开机棒的线路连接: 为了让远程开机棒能完全控制电脑电源,我直接把单片机引脚接到了主板的电源控制脚上,而不是使用 WOL(wake on LAN)来开关机,这样开关机就稳定了,遇到问题还可以执行长按关机按钮的操作强制关机 explorer,按照前面的方法在explorer后台创建好产品和设备,这个可能会耗费20分钟,如果第一次接触 IOT 产品,可能会多花一点时间 学会 MaixPy 固件烧录和开发,按照它的官方文档学习一步一步学习就好

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    Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用

    作者:流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介   流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、 上传依赖 在 Oceanus 控制台,点击左侧【依赖管理】,点击左上角【新建】新建依赖,上传本地 demo1.py 文件。当然也可以上传 Python 程序包。 2. 注意:如果上传的为 Zip 文件(此处上传的为 py 文件),则【入口类】需填写相应的主入口类。 3. nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/python/overview/ 扫码加入 流计算 Oceanus 产品交流群 扫码关注「大数据 」,了解流计算 Oceanus 更多信息~ 大数据 长按二维码 关注我们

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    【Lighthouse教程】网页内容抓取入门

    本文是一篇入门教程,将向读者介绍网页抓取基本原理和步骤,并基于的轻量应用服务器和Python工具Scrapy,快速上手并实践相对简易的爬虫工具。 实践目标:通过代码自动化抓取视频主页下的部分电影信息,并以CSV形式保存成电子表格。 [vqq.png] 抓取后存储为CSV,方便电子表格软件展示和进一步处理。 不过这次让我们来点新鲜的,不用大家已经熟悉的CVM,而是试用下新推出的轻量应用服务器,官网称它是最佳入门途径: 轻量应用服务器(Lighthouse)是一种易于使用和管理、适合承载轻量级业务负载的服务器 ,能帮助个人和企业在端快速构建网站、博客、电商、论坛等各类应用以及开发测试环境,并提供应用部署、配置和管理的全流程一站式服务,极大提升构建应用的体验,是您使用的最佳入门途径。 e.png 不出所料地,目前700+个科幻电影的相关信息就全部摘录完成~ 0x04 小结 到了这里,你应该已经可以在轻量应用服务器之上,初步搭建属于自己的初级机器爬虫了,开始高效地探索互联网吧!

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    Elasticsearch压测工具Esrally部署指南

    说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 Elasticsearch Service(ES)。 另外使用到: 服务器(Cloud Virtual Machine,CVM) 本文延续前两篇踩坑的文章: Elasticsearch压测工具esrally部署之踩坑实录(上) Elasticsearch 压测工具esrally部署之踩坑实录(下) 本文另有延续: Elasticsearch压力测试 - +社区 - (tencent.com) 环境配置 注:这套环境配置为本文验证通过的环境配置及版本 我们需要大量网络日志、用户行为日志的读写动作,衡量各性能的指标,找出集群瓶颈所在,以确认我们需要怎样的硬件配置以及业务优化,才能满足现有的业务量,这就是我们在业务上线前所必要做的。 /bin/py-cpuinfo-7.0.0.tar.gz Processing ./bin/thespian-3.10.1.zip Processing .

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    在python中运行命令行命令的四种方案

    本文由+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/article/run_shell_command_in_python/ 简介 毫无疑问,使用python运行命令行是最方便的将型测试自动化的途径 os.system('ls') # 04101419778.CHM bash document media py-django video # 11.wmv 方案三:使用块subprocess import subprocess subprocess.call (["cmd", "arg1", "arg2"],shell=True) 获取返回和输出: import /test1.py", line 56, in <module> main() File ". /test1.py", line 45, in main fax.sendFax() File ".

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    使用配置小程序Python开发环境

    购买服务器 之所以选的原因很简单,那就是便宜,选用成都区,最低配置每月只需29¥。在 官网注册登录就可以直接购买服务器了。服务器系统我选择的是 ubuntu。 创建虚环境 mkvirtualenv py3 -p python3 # -p 参数指定 python 版本 测试虚环境 workon py3 安装 ipython 首先进入 py3 虚环境 workon py3 使用 pip 安装 ipython pip install ipython # 安装 ipython 配置 vim python vim 配置使用的是 py-vim 需要先安装 ctags和 cmake sudo apt-get install ctags sudo apt-get install cmake 然后将 py-vim clone 到服务器 git clone https:// github.com/gusibi/py-vim cd py-vim sh setup.sh 使用 Caddy 配置 https Caddy是一种新的Web服务器,由 go 编写,默认使用 https

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    Windows Django Python SDK

    developer/article/1601851 2、准备Django环境 mkdir helloworld创建目录 cd helloworld进入目录 python -m venv hw_env这里运行了块 venv,并使用它创建一个名为hw_env的虚环境 注意:如果python是较早版本,则先安装virtualenv(pip3 install virtualenv)然后再创建虚环境(virtualenv hw_env) 激活虚环境:hw_env\Scripts\activate 停用虚环境:hw_env\Scripts\deactivate python -m pip install --upgrade 后面有个空格和英文.点代表在当前目录创建项目hellworld python manage.py startapp pages增加页面文件 pip install tencentcloud-sdk-python安装 Python SDK 4、编辑相关.py文件 编辑 ① helloworld/settings.py 编辑helloworld项目文件夹里的settings.py,在INSTALLED_APPS的开头新增一行

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    如何在CentOS 7上用mod_proxy将Apache设置为反向代理

    没有CentOS 服务器的用户可以购买和使用服务器。 第一步,设置必要的Apache块 使用Apache作为反向代理所需的块包括mod_proxy及其几个附加块,这些块扩展了其功能以支持不同的网络协议。 $ cp ~/backend1.py ~/backend2.py 打开新复制的文件。 $ nano ~/backend2.py 把Hello world!改成Howdy world! 在Apache的默认安装中,没有配置虚主机。我们将创建一个可以捕获所有流量的单个默认虚主机。但是,您也可以在其他虚主机中使用所有这些配置碎片。 也提供基于CentOS快速搭建OpenResty和基于CentOS搭建Python Django环境等等相关实验,欢迎在线使用。

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    【玩转】对象存储COS的权限管理分析

    主账号: 用户申请账号时,系统会创建一个用于登录服务的主账号身份 主账号默认拥有其名下所拥有的资源的完全访问权限 子账号: 子账号是由主账号创建的实体,有确定的身份 ID 和身份凭证,拥有登录控制台的权限 Access Management,CAM)提供的拥有一组权限的虚身份,主要用于对角色载体授予中服务、操作和资源的访问权限,这些权限附加到角色后,通过将角色赋予的服务,允许服务代替用户完成对授权资源的操作 目前支持的 角色载体 类型为: 账号 支持角色的服务 从上面的描述可以看出,角色主要是用在以下两种场景: 1)授权资源访问权限给其他主账号,而又不期望把永久访问密钥直接给对方, 可以配置角色的载体为主账号,绑定相关权限策略; 比如你期望把COS所有Buckets的只读权限授权给另一个主账号:100000xxxx,则可以通过创建下面的角色来实现: 角色载体:主账号 或 服务;

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    hdu---(4515)小Q系列故事——世界上最遥远的距离(题)

    爱情是伟大的,但是得不到亲人祝福的爱情却备受折磨,小Q和HR相约在第二届编程马拉松大赛进行到第5天的时候(即2013年3月24日),一起“向前穿越D天,然后开启幸福新生活”。    Sample Input 2 6 30 Sample Output 2013/03/30 2013/03/18 2013/04/23 2013/02/22 Source 2013编程马拉松初赛第三场 (3月23日) 这道题,涵盖了以前所有的时间题型,分为两个型,向前,和向后,注意闰年,然后执行顺序是从年开始,然后是月,再然后是日: 代码: 1 #include<stdio.h> 2 # ]) d-=reyue[py--]; 33 pd=reyue[py]-d; 34 } 35 else{ 36 while(d>noyue[py]) d-=noyue[ py--]; 37 pd=noyue[py]-d; 38 } 39 if(pd==0){ 40 py--; 41 if(py==0) pn--,py=12,pd=31

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    python web框架基础

    Web框架简介 1.1 MVC 1.2 板引擎 2. 常用 Python Web 框架 3. 虚环境 4. 部署方式 learning from 《python web开发从入门到精通》 1. Web框架简介 简化 web 开发的软件框架 一般都支持:管理路由,支持数据库,MVC,ORM,板引擎,管理会话和Cookies 1.1 MVC Model View Controller 一种设计式 Model 封装数据和处理方法 View 是数据的 HTML 展现 Controller 负责响应请求,协调 Model 和 View 1.2 板引擎 使用板引擎可以在 HTML 页面中使用变量 https://cloud.tencent.com/product/cvm阿里,,百度,华为都可以 ---- pip install gunicorn gunicorn -w 3 -b 0.0.0.0 :9100 run:app w进程数,b绑定主机和端口,run是 run.py 文件,app 是py文件里的定义应用 也可以 -c 指定配置文件 如 xxxconf.py ---- Nginx https

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    短信sdk调用短信接口

    短信(Short Message Service,SMS)沉淀十多年短信服务技术和经验,为 QQ、微信等亿级平台和10万+客户提供快速灵活接入的高质量的国内短信与国际/港澳台短信服务 这里以python的发送短信接口为案例: SDK 3.0是 API 3.0平台的配套工具,您可以通过 SDK 使用所有 短信 API。 然后登录到官网发送短信接口的explorer工具 https://cloud.tencent.com/document/product/382/38778 image.png 图片2.png TemplateID就是板 ,smssdkappid,sign,这三个参数都在控制台查看,注意sign填的是签名内容,不是签名id 填好后右边选择对应的编程语言,会自动生成代码,复制粘贴到pycharm中,如下图所示,新创建一个py 板,然后粘贴进去 图片3.png 图片4.png image.png

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