Python3.x或更高版本默认自带 diffie模块,无需额外安装。...在系统管理领域,我们常常使用邮件来发送告警 信息、业务质量报表等,方便运维人员第一时间了解业务的服务状态。...本节通过 Python的 smtplib模块来实现邮件的发送功能,模拟一个smtp客户端,通过与smtp服务器交互来实 现邮件发送的功能,这可以理解成 Foxmail的发邮件功能,在第一次使用之前我们需要配置...smtp主机地址、邮箱账号及密码等信息, Python3.x或更高版本默认自带 smtplib模块,无需 额外安装。...目录： smtplib模块的常用类与方法 定制个性化的邮件格式方法 定制常用邮件格式示例详解 SMTPlib模块的常用类与方法 不知为何就是无法发送邮件 import smtplib import string
关于服务化，以及软件系统的服务化，是一个大的概念。我通过写这些以服务化为主题的文章，总结出来服务化是一种思想，是一种软件过程，并没有严格的非此及彼的标准化定义....“服务化是有一定的量化指标可以参考的 本文试图在软件开发理论与中小型软件项目的最佳实践的基础之上，探寻最大程度的软件系统服务化。 “服务化系统首先应该是分布式的系统。...P2P 模式下，在一组服务化的系统中，每一个节点都是调用链中的一环，除了用户最前端和数据持久化的最末端，几乎每一个节点都在向上游获取服务，向下游提供服务。...基于以上内容的理解，本文对服务化做一个简单的定义 定义服务化 服务化是软件服务的一个过程，是不断更迭和完善的。...我们需要定义系统的核心模块及数量，也就是服务化的粒度 “稳定性 3 服务化的系统要稳定，可靠，可控 “健壮性 4 服务化的系统具有一定的健壮性，弹性。对于异常可以进行平行过度，拥有降级等容错机制。
文章首发于公众号《程序员果果》 地址：https://mp.weixin.qq.com/s/E_gJFbRaWOE-mnVR1lsYfQ 一、简介 Docker的出现让容器化技术得以普及，更快的部署和维护与...Spring Cloud的结合，能让我们不再像以前一样为了某一个模块的增加而服务器上大动干戈，还需要考虑环境的问题。...在这一篇中会讲到 SpringCloud 项目 Docker 化 。...8-jre e01608fba686 12 days ago 442MB 根据这三个镜像运行容器 ，来检查服务容器化后...[j5qgwfffmu.png] 访问 127.0.0.1:8764/hi 服务正常。 [1rk7655xzb.png]
我们不得使用一些组件，来解决技术复杂性提高之后带来的问题： 服务注册中心：一个服务可以有多个实例，那么我们在向一个服务发出请求的时候，怎么知道这个服务有哪些实例呢？...为了减少手工维护的麻烦，我们需要服务注册中心。每个服务实例在启动时，向注册中心注册自己的IP地址等信息。这样，服务在调用别的服务的接口时，就可以通过注册中心，查询到其他服务的实例，向实例发起请求。...三、服务化的愿景 「微服务」 是业内最近两三年业内很火的 buzzword，迁移到微服务架构，大多强调这些好处： 松耦合 独立发布 快速迭代 故障隔离 增加重用 经过服务的拆分，将复杂到难以移动的单体应用...四、基于 SSO 的分拆 RPC （远程过程调用）是服务化体系中基础的基础，但是慢慢的我们发现 RPC 并非分拆的唯一选择。...六、服务分层：业务服务和公共服务 在垂直业务之外，也存在多数业务都会重用的公共服务，如用户、话题、网页抓取、多媒体、推送等。
准确的说，Mock是Python中一个用于支持单元测试的库，它的主要功能是使用mock对象替代掉指定的Python对象，以达到模拟对象的行为。...主要场景有： 真实对象可能还不存在（接口还没有完成开发） 真实对象很难搭建起来（第三方支付联调） 真实对象的行为很难触发（例如网络错误） 真实对象速度很慢（例如一个完整的数据库，在测试之前可能需要初始化）...当接口定义好后，测试人员就可以创建一个Mock，把接口添加到自动化测试环境，提前创建测试。 「可以模拟那些无法访问的资源」比如说，你需要调用一个“墙”外的资源来方便自己调试，就可以自己Mock一个。...「可以用来演示」假如我们需要创建一个演示程序，并且做了简单的UI，那么在完全没有开发后端服务的情况下，也可以进行演示。...使用mock时，切记的几点： 1）测试人员不应该被覆盖率高的E2E自动化测试所迷惑，覆盖率高不代表没有问题。
docker容器化python服务部署（supervisor-gunicorn-flask） 本文系作者原创，转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further...---- 实现目标 > 在局域网内机器上部署 python 服务（在某台机器上部署完成后，生成镜像，上传到本地镜像仓库，其他机器下载镜像，一键部署服务）； > 开机自启动（物理机启动...实战（python 服务镜像制作，本地镜像仓库创建，移植） 我的操作系统linux centos7，通过命令 cat /etc/os-release 查看 ?...从宿主机进入容器：ssh 172.17.0.5 ，输入密码：12345678 > 安装 python3： 一般只需安装 pip3即可，但是为了服务调试，这里安装了python3，python3中包含了pip...:v1.2 有一个 harbor 服务用来可视化管理镜像的，大家感兴趣的话可以玩玩，因为我的Linux宿主机本来就是虚拟机，配置比较低，这里就不安装了。
，在此我们称之为服务化。...三、服务化的优劣势及适用场景 3.1 服务化存在的优势 服务化后可做到资源隔离，互不影响，对调用方隐藏内部细节，可独立进行开发部署，提升开发效率； 相比组件化来说可维护性更好，服务化之后各个模块服务之间是解耦的...3.2 服务化存在的劣势 服务性能相对组件化来说较差一些，服务化拆分的越多，服务之间的相互调用越复杂，调用链路也会变的更长，服务之间的网络请求调用越多性能越差； 服务化后多服务多节点部署，会带来一些天然的分布式系统固有的问题...，服务拆分越细成本越高； 3.3 服务化适用的场景 那么哪些场景适合使用服务化的方式来部署呢？...四、总结 总结下组件化和服务化各自优劣： _ 组件化 服务化 开发效率 低 高 调用性能 高 低 可维护性 低 高 维护成本 高 低 机器成本 低 高 服务整体稳定性 高 低 适用场景 不涉及数据库资源
而这些服务需要扩展和调整时，对应的文件就会成为累赘和负担。 拓展 业界很流行的微服务架构中，实现微服务有四大步骤，其中有一点就是服务的无状态。 ?...微服务四步法 ❝从架构设计层面，可以把系统分为有状态部分和无状态部分❞ 服务是无状态化的，而业务必定是有状态的，所以一个应用系统必定可以分为有状态部分和无状态部分。这也是一种架构切割方案。...之所以是无状态化的，是因为有状态部分被转移来，这就要靠中间件了。 合适的就是最好的 服务的无状态演化升级是实现分布式架构和微服务的充分不必要条件。...现实开发中，并不是所有的公司都能撑得起服务的完全无状态，然而这并不影响我们趋向于无状态化的设计我们的系统。 ❝指导思想不会变，服务无状态，业务有状态。❞ 还是那句话合适的就是最好的。...参考 微服务化之无状态化与容器化[1] Reference [1]微服务化之无状态化与容器化: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35024110
一、背景说明 最近一公司在做权限服务，其中的设计可以作为反面案例好好学习下。...二、什么是服务，如何做服务化 先抛开上述设计的分析，我们看什么是一个服务，在我看来一个服务应该包含几点： 1、有自己的数据，对整个数据的生命周期进行管理，像订单中心，要对订单的创建、支付、发货，甚至包括逆向的售后都需要参与管理...如何做服务化呢，没有严格的标准，在我看来有些可以参考： 1、分清哪些是服务该做的，哪些是不该做的 这个要结合业务讨论，理清业务边界，即要对系统的职责进行准确的定位； 2、对外一定是以接口提供服务为主...，你才是高内聚的，因为中间的复杂逻辑都收拢在服务内。...3、业务闭环 服务所管理的业务的整个生命周期的应该是在服务内闭环的； 就像权限服务，核心应该是管理权限，那么权限的添加、修改、判断用户是否有权限都应该是在权限服务里完成的。
做的东西如果使用的人多了自然价值就会变大，所以将测试服务化是个不错的尝试方向。...测试服务化不但可以让测试自身使用比较便捷同时也可以让开发同学使用，乃至可以推广到更多的群体，运用范围广最后可以成为重要的基础的设施服务。 现在我们简单介绍下测试服务化的一个简单实践尝试。...1 安装OCR依赖的python库 我们就来简单介绍下如何将一个测试用的OCR封装成一个服务来使用。...3 测试服务化实施 上面的测试通过后为了让这个ocr测试服务让更多的人便捷的使用到可以考虑将这个功能封装成一个接口的形式，这样调用者和只需提供一张图片就可通过这个服务来获取图片上的文字。...以上是对测试服务的一点小实践，实际的测试服务化业务逻辑会复杂不少，希望可以给你带来抛砖引玉的作用~ 长得帅的的都会扫描关注如下微信公众号哦~ IMG_1121.JPG
在这里，支持持续软件演进有两种设计方法: 基于组件的开发和基于服务的开发。 2 适应需求的变化: 组件化与服务化 软件生产的灵活性是技术和非技术因素综合作用的结果。...在处理变更时，组件和服务之间的差异受到这里讨论的因素的影响。 2.1 组件：预制组装 基于组件的开发思想是通过组装预制软件组件来生产软件应用程序，从而实现软件开发过程的工业化。...其次，将向开发人员提供越来越多的可互操作的软件组件，包括一般组件和专业化组件。...面向服务的体系结构(SOA或者微服务)是一种设计软件系统的方法，通过发布和自动发现的接口向终端用户应用程序或其他服务提供服务。服务使用者通过代理与服务提供者解耦。...随着越来越多的服务提供者在大型分布式系统中公开他们的服务，人工管理和组合服务变得不可行; 这个过程必须完全自动化。与这种开放环境相关的是管理回滚、计费、许可和事务语义的问题。
一、分包分发 建议将服务接口、服务模型、服务异常等均放在 API 包中，因为服务模型和异常也是 API 的一部分，这样做也符合分包原则：重用发布等价原则(REP)，共同重用原则(CRP)。...二、接口粒度 接口粒度：服务接口尽可能大粒度，每个服务方法应代表一个功能，而不是某功能的一个步骤，否则将面临分布式事务问题。也就是说同一个操作功能场景尽可能囊括到一个服务里，减少调用关联方。...三、服务版本 如果可能，有必要细粒度版本化到服务接口级别，以更好的控制服务迭代升级。 建议使用两位版本号，因为第三位版本号通常表示兼容升级，只有不兼容时才需要变更服务版本。...五、序列化 服务参数及返回值建议使用 POJO 对象，即通过 setter, getter 方法表示属性的对象。...服务提供方不应将 DAO 或 SQL 等异常抛给消费方，应在服务实现中对消费方不关心的异常进行包装，否则可能出现消费方无法反序列化相应异常。 七、参数检查过滤 调用方及服务方都应该对输入参数进行校验。
随着数据驱动决策日益普及，模型部署与服务化成为数据科学家面试中的焦点话题。本篇博客将深入浅出地探讨Python模型部署与服务化面试中常见的问题、易错点及应对策略，辅以代码示例，助您在面试中从容应对。...服务化平台与工具：本地部署：如何使用Flask、FastAPI等框架搭建本地模型服务？云服务部署：能否介绍如何在阿里云、AWS、GCP等云平台上部署模型服务？...熟悉哪些服务（如SageMaker、EC2、Cloud Functions）？性能优化与监控：模型加载与缓存：如何优化模型加载速度，如使用内存映射、模型微服务化等策略？...) req.set_Source(source) req.set_Logs(logs) client.do_action_with_exception(req)通过深入理解模型部署与服务化的全流程...、熟练掌握主流工具与平台、规避常见误区，并结合代码示例展示实践能力，您将在Python模型部署与服务化面试中展现出全面且专业的数据科学工程素养。
Python能够调用Jenkins API, 主要是依赖于Python 有第三方的Jenkins安装包，安装命令很简单：pip install python-jenkins，安装成功后即可编辑Python...代码来进行自动化服务部署。...废话不多说，直接上代码截图： Tips: 截图中的channel_data and channel_web 是两个需要部署的服务，这里是一个大的list, 里面嵌入了dict, 每一项信息来源于jenkins
所有服务都应该公网直接访问，谢绝内网 ***。 内网 *** 和邮件一样是古董级的技术，当年很先进，现在看来带来了无穷无尽的低效。...ef7d387bdf1520a8a5bd0e096b7bff1a_180x120.jpg 答：没人管……绝大多数公司没有人力去维护路由器安全，虽然代码和后台在内网，有 V**，结果黑客如入无人之境，远远不如大厂专人维护的云服务器安全...能买到 SaaS 云服务，就绝不自建。 上面说了自建内网服务不可行，影响效率，难以远程办公，那租台公网的云服务器和云数据库，然后搭建邮箱、Git，行不行？...服务外网化、SaaS 化。...v2-df9ff774213a09decd510c706d5d2996_hd.jpg v2-ef21dfd5dba536d562abf8effaa41e36_hd.jpg 企业聊天软件： 国际化团队
SOA 面向服务架构 服务化 公司项目最近的主要工作是准备服务化，作为服务化的鼻祖亚马逊的架构服务化过程经历了哪些困难，踩了哪些坑？通过这篇文章你可以略知一二。...一切都源于CEO 杰夫.贝索斯超于常人的理解和预见 2000年前后，贝索斯在一次员工会议上提到，各种办公用具，书籍，影音制品都可以数字化，意味着容易盗版，数字化产品可能会利润最低或不产生收入了。...他意识到，亚马逊现有的卖书送书的基础设施，其实可以变成一个非常出色，可定制计算的平台，让用户付费试用，但是前提是必须将基础设施服务化。 ? 接下来几年里，亚马逊公司都转向了面向服务的架构（SOA）。...意味着，真正监控一个服务，必须做到对所有的服务和数据进行完整的语义检查，否则是看不出问题的。如果做大这一点，本质上是在做自动化QA了。...不能相信任何人： 团队采用服务化的方式进行合作，基本上就不能相信其他团队了，正如不能相信第三方工程师一样。
目前各个大厂都在Mesh化，Mesh的前身是Side Car模式，随着互联网时代/移动互联网时代以及未来IOT时代发展，互联网架构在数据量，高并发，高可用场景会面临几何倍数的增长，同时对于我们的系统也是几何倍数的挑战...，我们需要在这个时间点到来之前将我们的系统提前进化，于是CNNF，Service Mesh成为了服务化的未来。...系统服务化之后，服务间通信需要关注什么： 服务发现 负载均衡 路由 流控 通信可靠性 弹性 安全 监控，日志 API 网关 API网关可以集中式的管理这些功能，但是会出现单点故障，并且实现起来网关会变得越来越臃肿...Service Mesh是一个专门的软件基础设施层，和主进程独立，通过（HTTP，GRPC）进行代理通信，用于控制和监控微服务应用程序中服务到服务的内部通信，让服务到服务通信变得快速，安全，可靠。...容器提供了资源隔离和依赖管理，服务编排层对底层的硬件进行抽象池化。 边车SDK，容器，服务编排框架让应用程序在云环境中具备了伸缩能力和处理故障的能力。
对第三方业务方： 以产品的方式提供服务。所见即所得。所有功能对业务方透明。 对测试方： 简易明了的测试方式。利于自动化测试，灰度测试。 对运维方： 持续集成，自动化编排，自动化部署。...如何为第三方提供产品式的服务？ 所见即所得。详尽的文档。第三方调试平台，第三方管理平台。 mock 服务，自动化测试，swagger 文档。 Devops，CI，DI 等持续集成，服务监控。...那些非业务的通用功能应隔离于业务之外：组件化，工具化，服务化。...划分微服务项目。业务隔离，数据去中心化。服务组件化。...(Apollo) 自动化部署： Jenkins、docker、k8s 日志与监控： prometheus、influxdb、skywalking、elk 数据可视化： druid、kylin、superset
服务器端先初始化Socket，然后与端口绑定(bind)，对端口进行监听(listen)，调用accept阻塞，等待客户端连接。...在这时如果有个客户端初始化一个Socket，然后连接服务器(connect)，如果连接成功，这时客户端与服务器端的连接就建立了。...客户端发送数据请求，服务器端接收请求并处理请求，然后把回应数据发送给客户端，客户端读取数据，最后关闭连接，一次交互结束 3、套接字函数 #1、服务端套接字函数 s.bind() 绑定(主机,端口号...)到套接字 s.listen() 开始TCP监听 s.accept() 被动接受TCP客户的连接,(阻塞式)等待连接的到来 #2、客户端套接字函数 s.connect() 主动初始化TCP服务器连接...7、解决粘包的处理方法 程序流程：客户端发送命令，服务端在本地执行后，返回得到的结果给客户端 # 服务端： from socket import * import subprocess import struct
class PythonService(win32serviceutil.ServiceFramework): svc_name = "PythonService" #服务名...) self.run = False if name == 'main': win32serviceutil.HandleCommandLine(PythonService) ---- 安装服务...python Clearjob.py install 开启服务 python Clearjob.py start 停止服务 python Clearjob.py stop 移除服务 python Clearjob.py
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