年度归档： 2019 年

git push 提交操作出现 fatal: Authentication failed for 错误解决方案
场景描述
通常我们在日常开发时一般使用记住git密码功能，但是如果密码输入错误了就不会再弹出输入密码框了。
git add . ; git commit -m ‘laoji.org ‘ ; git push
On branch master
Your branch is ahead of ‘origin/master’ by 1 commit.
(use “git push” to publish your local commits)
nothing to commit, working tree clean
remote: Coding 提示: Authentication failed.
remote: 认证失败，请确认您输入了正确的账号密码。
配置用户信息
```
git config --global user.name [username]
git config --global user.email [email]
```
查询用户信息
```
git config --list
```
3、如果push遇到在输入密码是熟错后，就会报这个错误fatal: Authentication failed for
解决办法（ 请使用管理员运行 ）
```
git config --system --unset credential.helper
```
之后你在push就会提示输入名称和密码
如不使用管理员运行可能会出现如下错误：
error: could not lock config file C:/Program Files/Git/mingw64/etc/gitconfig: Permission denied
2019-11-15
Python3 机房间流量调度系统
场景需求
公司有很多机房，但是由于机房见的流量价格不一致，所以如果可以的话需要尽量使用便宜的流量。以缩减流量的成本。
解决方案
使用2台设备作为调度中心，将所有需要调出的流量全部调到调度中心设备。然后将这些流量切成固定片数（80片）。然后通过Python脚本计算机房上联速率后决定切片去不同的机房。然后登录调度中心的交换机执行对应的traffic-policy命令。
这里老季也是第一次使用Python，可以说是完完全全的边学python3边写项目。
这里使用的是Django框架来写，因为简单快捷。Django适合一个人快速开发，可以在后台少些很多很多代码。
相关文章
实现功能
一阶段调度（所有机房流量均小于后台设定的95上限值）
在流量足够的场景下，将调出的流量调度到每个机房，使得每个机房都不超过各机房的95上限。
二阶调度（所有机房流量均大于95上限）
在所有机房流量均超过95上限的场景下，通过后台设定的权重，优先将流量调度到权重小的机房。使其小于95阀值。
当机房流量大于95阀值时，将超出95阀值的流量调往下一个机房。
2019-11-15

Python3 如何只允许一个脚本实例运行？

场景需求

Python3中如何保证同样的脚本在运行时只允许一个运行实例，不允许新建一个脚本重新运行？我们这里使用文件锁的方式，简单方便。下面给出代码实例。

代码实例

import sys ,os 
def lockFile(lockfilepath):
    '''
    :param lockfilepath:文件锁，文件名
    '''
    if os.path.exists(lockfilepath):
        #文件存在，说明脚本正在执行
        logging.critical("×××××× 脚本正在执行中，退出本次调度 ××××××")
        sys.exit()
    else:
        #文件不存在，创建文件，并执行任务。
        logging.info('已开启文件锁 %s',lockfilepath)
        subprocess.getoutput('echo "" > '+lockfilepath)
        return True
def unLockFile(lockfilepath):
    os.remove(lockfilepath)
    logging.info('已释放文件锁 %s',lockfilepath)

调用方法

lockFileName = '/tmp/SCHEDULINGVLAN.Lock'
func.lockFile(lockFileName)
#.... do something else ....
func.unLockFile(lockFileName)

这里lockfileName设定了文件存储位置。

如果程序意外出错，执行不到程序的最下面释放文件锁的话，永远无法新起脚本进程。

当然这里也可以使用try / catch的方式来捕捉以外错误，同时释放文件锁。

2019-11-15

2019年各云厂家双11活动汇总
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阿里云
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- ECS共享型n4 2核/4G/40G 3M宽带 799元3年
- ECS共享通用型mn4 2核/8G/40G 5M宽带 1399元3年
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2019-10-31
华为云双11活动 1核2G 年付仅￥81/元
一年一度的双11到了，我们这里写一下华为云的活动，1核2G 年付仅￥81/元。还有￥49一年的域名注册服务还是相当给力的。
华为云活动：华为云双11活动直达链接
云服务器
最低1核心 2GB 1M带宽可选北京、上海、广州三个国内机房之一，年付只需要81元，这有点看谁价格低的态势。对于我们用户而言，管你如何竞争，谁价格低，配置高，稳定就用谁。
华为云服务器直接购买的2折优惠活动81元年付套餐需要等待到九点才开始，如果我们有需要的网友到时候开始之后选择，需要是新注册用户。对于后面需要邀请才可以购买的套餐基本没有兴趣，作为一个新商家活动，居然这么套路用户，肯定没有人去邀请购买。所以直接81元的套餐限时活动还是有可能有人需要的。
S6服务器新老用户都可以购买没有限制，这个配置是比较大的，属于中等用户项目需求。
域名
同时，有需要便宜域名的华为云49元.COM域名目前看还是比较便宜的。
2019-10-31
Linux查找/根目录依次查找大文件思路分析
前面我们写了BT宝塔面板磁盘爆满处理方法图文教程，近日发现服务器被莫名其妙的塞满了，下面我们记录一下如何从/根目录下手查找大文件的位置。
根目录/查找大文件
```
du -h --max-depth=1 /
```
依次查找进入 /www 目录
```
du -h --max-depth=1 /www/
```
这里可以适当的调整 --max-depth 得参数，就是文件夹深度。
依次往下进一步查找即可。
2019-10-28
Python微信红包代码实例微信红包的架构设计
Python微信红包算法实例
```
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import random
# m : 红包个数
# n : 红包人数
# packet : 本次抢到的金额 , 所有金额以分为计算
def redEnvelope(m,n):
    remain = m*100 #剩余金额
    nn = n #剩余人数
    for i in range(1,n):
        if remain == 0 :
            print('已经全部发完了')
        else :
            packet = random.randint(1,int(remain/nn*2))
            nn -= 1
            remain -= packet 
            print('第%d位成员红包的金额为%.2f元 , 余额为%.2f , 剩余%d人未领红包'%(i,packet/100,remain/100,nn))
    print('最后一个成员红包金额为%.2f元'%(remain/100))
```
Python调用方法
```
redEnvelope(100,4)
```
运行结果
第1位成员红包的金额为45.65元 , 余额为54.35 , 剩余3人未领红包
第2位成员红包的金额为16.10元 , 余额为38.25 , 剩余2人未领红包
第3位成员红包的金额为20.98元 , 余额为17.27 , 剩余1人未领红包
最后一个成员红包金额为17.27元
概况：2014年微信红包使用数据库硬抗整个流量，2015年使用cache抗流量。
微信的金额什么时候算？
答：微信金额是拆的时候实时算出来，不是预先分配的，采用的是纯内存计算，不需要预算空间存储。。
采取实时计算金额的考虑：预算需要占存储，实时效率很高，预算才效率低。
实时性：为什么明明抢到红包，点开后发现没有？
答：2014年的红包一点开就知道金额，分两次操作，先抢到金额，然后再转账。
2015年的红包的拆和抢是分离的，需要点两次，因此会出现抢到红包了，但点开后告知红包已经被领完的状况。进入到第一个页面不代表抢到，只表示当时红包还有。
分配：红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？
答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。
例如：发100块钱，总共10个红包，那么平均值是10块钱一个，那么发出来的红包的额度在0.01元～20元之间波动。
当前面3个红包总共被领了40块钱时，剩下60块钱，总共7个红包，那么这7个红包的额度在：0.01～（60/7*2）=17.14之间。
注意：这里的算法是每被抢一个后，剩下的会再次执行上面的这样的算法（Tim老师也觉得上述算法太复杂，不知基于什么样的考虑）。这样算下去，会超过最开始的全部金额，因此到了最后面如果不够这么算，那么会采取如下算法：保证剩余用户能拿到最低1分钱即可。如果前面的人手气不好，那么后面的余额越多，红包额度也就越多，因此实际概率一样的。
红包的设计
答：微信从财付通拉取金额数据郭莱，生成个数/红包类型/金额放到redis集群里，app端将红包ID的请求放入请求队列中，如果发现超过红包的个数，直接返回。根据红包的裸祭处理成功得到令牌请求，则由财付通进行一致性调用，通过像比特币一样，两边保存交易记录，交易后交给第三方服务审计，如果交易过程中出现不一致就强制回归。
发性处理：红包如何计算被抢完？
答：cache会抵抗无效请求，将无效的请求过滤掉，实际进入到后台的量不大。cache记录红包个数，原子操作进行个数递减，到0表示被抢光。财付通按照20万笔每秒入账准备，但实际还不到8万每秒。
通如何保持8w每秒的写入？
答：多主sharding，水平扩展机器。
据容量多少？
答：一个红包只占一条记录，有效期只有几天，因此不需要太多空间。
询红包分配，压力大不？
答：抢到红包的人数和红包都在一条cache记录上，没有太大的查询压力。
一个红包一个队列？
答：没有队列，一个红包一条数据，数据上有一个计数器字段。
有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？
答：不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。
拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？
答：会出现金额一样的，但是手气最佳只有一个，先抢到的那个最佳。
每领一个红包就更新数据么？
答：每抢到一个红包，就cas更新剩余金额和红包个数。
红包如何入库入账？
数据库会累加已经领取的个数与金额，插入一条领取记录。入账则是后台异步操作。
2019-10-28
MySQL int类型最大值范围关于mysql 使用int类型出现 1264 Out of range value for column 错误的解决办法
关于mysql 出现 1264 Out of range value for column ，首先我们了解一下MySQL中int类型的基础知识。
字节
我们都知道计算机是以二进制为基础。存储的基本单位是 Bit，也称为比特、二进制位。1bit 可以表示 0 或者 1 两个数字，是可能存在的最小的信息量，任何小于1 bit 的内容都算不上信息。
复杂的内容就要用多 bit 来表示。Byte ，也称为字节，通常用作计量单位。1 byte 等于 8 bit，即 1 byte 可以表示 2⁸ 内容。
MySQL 中的字节
先说明一下，在 MySQL 中的整数类型，可以分为 unsigned 和 signed 两种，即无符号和有符号，具体内容这里不展开。tinyint 的大小就是 1 byte，在 signed 类型能表示的数字以下表为例。（注：表格根据《编码》修改，仅做举例说明，不代表 MySQL 实际存储）
二进制数十进制数
10000000 -128
10000001 -127
10000010 -126
10000011 -125
… …
11111101 -3
11111110 -2
11111111 -1
00000000 0
00000001 1
00000010 2
… …
011111100 124
011111101 125
011111110 126
011111111 127
int 最大值
在上表中我们看到，首位的 bit 用来表示符号，因此在 sigend 是少一位 bit 来存储内容。int 是 4 byte，结合上述，可以得出 int 在 signed 最大值为
2**31−1=2147483647
在 unsigned 中，无需首位 bit 表示符号，因此为
2**32−1=4294967295
解决办法
此时可能是数据值超出了范围，我们可能需要将 int 类型改成 bigint .
2019-10-28
Linux下关闭 MySQL 的binlog日志功能图文教程
LNMP一键安装包安装的MySQL默认是开启了日志文件的，如果数据操作比较频繁就会产生大量的日志，在/usr/local/mysql /var/下面产生mysql-bin.0000* 类似的文件，而且一般都在几十MB到几个GB，更甚会吃掉整个硬盘空间，从来导致mysql无法启动或报错，下面我们来说一说如何关闭MySQL的日志功能？
删除日志
```
/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p
reset master;
```
修改/etc/my.cnf 文件
```
log-bin=mysql-bin 
binlog_format=mixed   
```
这两行前面加上#，将其注释掉。
重启mysql数据库
/etc/init.d/mysql restart
本文以LNMP一件安装包安装的环境为例除MySQL重启命令和配置文件路径可能略有不同，其他一样。
2019-10-28
Mysql查询某字段值重复的数据
查询user表中，user_name字段值重复的数据及重复次数
```
select user_name,count(*) as count from user group by user_name having count>1;
```
2019-10-25
Python3 中如何实现冒泡排序算法？
什么是冒泡排序算法？
临近的两个元素进行比较，然后互换顺序，一趟走完之后最大的或者最小的元素排在第一个或者最后一个位置（最大或者最小看实际需求），给的的感觉就是一个小泡泡一直冒啊冒，所以有个好听的名字叫冒泡算法
举个例子，有数组[10, 1, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]，我们使用从小到大的排序方法
第一趟，外排下标为0，对应的值为10
内排开始
①下标0和下标1的值进行比较。10和1比，发现1比10小，进行互换，内排一次完成，结果是[1, 10, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
②下标1和下标2的值进行比较。10和18比，10比18小，保持不变，结果是[1, 10, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
③下标2和下标3的值进行比较。18和30比，18比30小，保持不变，结果是[1, 10, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
④下标3和下标4的值进行比较。30和23比，30比23大，进行互换，结果是[1, 10, 18, 23, 30, 12, 7, 5, 18, 17]
……一直这样紧邻的两个数比下去，第一趟外排结束，结果是[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]，我们发现，我们经过了这一次排序，把最大值30送到了右侧
第二趟，外排下标是1
内排开始
①下标0和下标1的值进行比较。1和10比，1比10小，保持不变，内排一次完成，结果是[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]
②下标1和下标2的值进行比较。10和18比，10比18小，保持不变，内排二次完成，结果是[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]
…………
④下标3和下标4的值进行比较。12和23比，23比12小，进行互换，内排四次完成，结果是[1, 10, 18, 12, 23, 7, 5, 18, 17, 30]
⑤下标4和下标5的值进行比较。23和7比较，23比7大，进行互换，内排五次完成，结果是[1, 10, 18, 12, 7, 23, 5, 18, 17, 30]
…………经过一系列排序，结束，结果为[1, 10, 18, 12, 7, 5, 18, 17, 23, 30]，这个时候我们把第二大的数据23放到正确的位置
第三趟
…………结果为[1, 10, 12, 7, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
…………
…………
最终结果为[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
至此，排序完成。
Python3 代码实例
```
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#冒泡排序
 
def bubble_sort(the_list):
    i = 0
    while i < len(the_list):
        j = 0
        while j < len(the_list)-1:
            print(the_list[j],the_list[j+1])
            if the_list[j] > the_list[j+1]:
                the_list[j], the_list[j+1] = the_list[j+1], the_list[j]
            j = j+1
            print(the_list)
        print("======"+str(the_list))
        i = i+1
    return the_list
if __name__ == '__main__':
    the_list = [10, 1, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
    print("排序前：" + str(the_list))
    print("排序后：" + str(bubble_sort(the_list)))
```
运行结果
排序前：[10, 1, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
10 1
[1, 10, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
10 18
[1, 10, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
18 30
[1, 10, 18, 30, 23, 12, 7, 5, 18, 17]
30 23
[1, 10, 18, 23, 30, 12, 7, 5, 18, 17]
30 12
[1, 10, 18, 23, 12, 30, 7, 5, 18, 17]
30 7
[1, 10, 18, 23, 12, 7, 30, 5, 18, 17]
30 5
[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 30, 18, 17]
30 18
[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 30, 17]
30 17
[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]
======[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]
1 10
[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]
10 18
[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]
18 23
[1, 10, 18, 23, 12, 7, 5, 18, 17, 30]
23 12
[1, 10, 18, 12, 23, 7, 5, 18, 17, 30]
23 7
[1, 10, 18, 12, 7, 23, 5, 18, 17, 30]
23 5
[1, 10, 18, 12, 7, 5, 23, 18, 17, 30]
23 18
[1, 10, 18, 12, 7, 5, 18, 23, 17, 30]
23 17
[1, 10, 18, 12, 7, 5, 18, 17, 23, 30]
23 30
[1, 10, 18, 12, 7, 5, 18, 17, 23, 30]
======[1, 10, 18, 12, 7, 5, 18, 17, 23, 30]
1 10
[1, 10, 18, 12, 7, 5, 18, 17, 23, 30]
10 18
[1, 10, 18, 12, 7, 5, 18, 17, 23, 30]
18 12
[1, 10, 12, 18, 7, 5, 18, 17, 23, 30]
18 7
[1, 10, 12, 7, 18, 5, 18, 17, 23, 30]
18 5
[1, 10, 12, 7, 5, 18, 18, 17, 23, 30]
18 18
[1, 10, 12, 7, 5, 18, 18, 17, 23, 30]
18 17
[1, 10, 12, 7, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
18 23
[1, 10, 12, 7, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
23 30
[1, 10, 12, 7, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
======[1, 10, 12, 7, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
1 10
[1, 10, 12, 7, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
10 12
[1, 10, 12, 7, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
12 7
[1, 10, 7, 12, 5, 18, 17, 18, 23, 30]
12 5
[1, 10, 7, 5, 12, 18, 17, 18, 23, 30]
12 18
[1, 10, 7, 5, 12, 18, 17, 18, 23, 30]
18 17
[1, 10, 7, 5, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 18
[1, 10, 7, 5, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 23
[1, 10, 7, 5, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
23 30
[1, 10, 7, 5, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
======[1, 10, 7, 5, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
1 10
[1, 10, 7, 5, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 7
[1, 7, 10, 5, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 5
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 12
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
12 17
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
17 18
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 18
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 23
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
23 30
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
======[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
1 7
[1, 7, 5, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
7 5
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
7 10
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 12
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
12 17
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
17 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 23
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
23 30
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
======[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
1 5
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
5 7
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
7 10
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 12
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
12 17
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
17 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 23
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
23 30
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
======[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
1 5
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
5 7
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
7 10
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 12
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
12 17
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
17 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 23
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
23 30
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
======[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
1 5
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
5 7
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
7 10
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 12
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
12 17
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
17 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 23
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
23 30
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
======[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
1 5
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
5 7
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
7 10
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
10 12
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
12 17
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
17 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 18
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
18 23
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
23 30
[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
======[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
排序后：[1, 5, 7, 10, 12, 17, 18, 18, 23, 30]
2019-10-23

二进制数	十进制数
10000000	-128
10000001	-127
10000010	-126
10000011	-125
…	…
11111101	-3
11111110	-2
11111111	-1
00000000	0
00000001	1
00000010	2
…	…
011111100	124
011111101	125
011111110	126
011111111	127

在Python3 Django框架模板中如何使用条件判断？

老季在本篇记录一下在Django的开发中，如何在模板中使用if判断条件。

views.py

# view 文件
def func(request):
    ...
    return render(request,"index.html",{
        'current_user':"alex",
        'user_list':['alex','eric',
        'user_dict':{'k1':'v1','k2':'v2'}]
    })

.html 模板

# html 文件
<html>
    ....
<body>
    <div>{{current_user}}</div>
    <a>{{ user_list.0}}</a>
    # 条件判断
    {% if age %}
        <a> 有年龄<a>
    {% else %}
        <a> 无年龄<a>
    {% endif %}
    # 嵌套条件判断
    {% if age %}
        <a> 有年龄<a>
    {% if age > 16 %}
        <a>老男人<a>
    {% else %}
        <a>小男孩<a>
    {% else %}
        <a> 无年龄<a>
    {% endif %}
    <body>
</html>

2019-10-21

年度归档： 2019 年

场景描述

配置用户信息

查询用户信息

解决办法（ 请使用管理员运行 ）

场景需求

解决方案

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实现功能

一阶段调度（ 所有机房流量均小于后台设定的95上限值）

二阶调度（所有机房流量均大于95上限）

场景需求

代码实例

调用方法

腾讯云

阿里云

滴滴云

华为云

云服务器

域名

根目录/查找大文件

依次查找进入 /www 目录

Python微信红包算法实例

Python调用方法

运行结果

微信的金额什么时候算？

实时性：为什么明明抢到红包，点开后发现没有？

分配：红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？

红包的设计

发性处理：红包如何计算被抢完？

通如何保持8w每秒的写入？

据容量多少？

询红包分配，压力大不？

一个红包一个队列？

有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？

拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？

每领一个红包就更新数据么？

红包如何入库入账？

字节

MySQL 中的字节

int 最大值

解决办法

删除日志

修改/etc/my.cnf 文件

重启mysql数据库

什么是冒泡排序算法？

第一趟，外排下标为0，对应的值为10

第二趟，外排下标是1

第三趟

Python3 代码实例

运行结果

views.py

.html 模板

解决办法（请使用管理员运行）

一阶段调度（所有机房流量均小于后台设定的95上限值）