本文采用另一种策略对动静分离进行演示，它的大致结构如图2所示。图2.本文设计的动静分离结构在本文中，我们将静态资源放在A主机的一个目录上，将动态程序放在B主机上，同时在A上安装Nginx并且在B上安装Tomcat。配置Nginx，当请求的是html、jpg等静态资源时，就访问A主机上的静态资源目录；当用户提出动态资源的请求时，则将请求转发到后端的B服务器上，交由Tomcat处理，再由Nginx将结果返回给请求端。提到这，可能有您会有疑问，动态请求要先访问A
系统 2019-08-12 01:33:55 2620
这几天在弄个小东西，要用到数据库，以前就听说过数据库连接池这个概念，所以就打算在这个小东西中加入数据库连接池。呵呵。从网上搜了一些资料。今天就整理一下。我搜到的设置基本上主要有两种方法我们以MySQL+TOMCAT为例1.把DataSource设置到我们的WEB项目中，下面详细的介绍下：第一步：在我们的WEB项目中的META-INF文件夹下建立一个context.xmlXml代码
系统 2019-08-12 01:33:21 2620
让你的备份模型与你的恢复模型相符合确保你运行的备份类型与你的数据库设置的恢复模型相符合。我见过许多案例设置为完全恢复，但是只有全备份被提到。在这些实例中，事务日志远远比数据库文件更大，但仍然得到了每个备份的支持。利用大块日志恢复模型如果你将给数据库中做大量插入，而且要求如果必要的话可以重建数据，那就通过使用大容量日志恢复模型保存事务日志备份时间。这个选项不对每个大块加载操作都记日志，这样可以使你的事务日志内容更少，事务日志备份运行更快。采用差异备份如果你的
系统 2019-08-12 01:32:44 2620
最近不是忙就是懒，还病了好长时间。本来打算好好看看概率，结果断断续续的一直也没安下心来。今天正好没什么事，整理下概率的笔记吧。第一章：事件与概率确定性现象：实验之前就能断定有一个确定性结果。随机试验的三个必要条件：1、可以在相同情况下重复进行。2、所有可能的结果是明确知道的且不止有一个。3、每次总是恰好出现可能结果中的一个，但不确定是哪一个。基本事件：每一个可能的结果。其全体称为样本空间，每一个基本事件称为样本点。复杂事件：由多个基本事件组成的事件。对立事
系统 2019-08-12 01:32:22 2620
Dockerfile内容如下FROMpythonRUNpipinstall-ihttp://pypi.douban.com/simple\requestsseleniumretrying--trusted-hostpypi.douban.comdocker-compose.yaml内容如下version:"3.7"services:myspider:build:.volumes:#数据卷映射-/root/mycode:/root/mycodecommand
系统 2019-09-27 17:57:12 2619
EXCEL的数值排序功能还是挺强大的，升序、降序，尤其自定义排序，能够对多个字段进行排序工作。那么，在Python大法中，有没有这样强大的排序功能呢？答案是有的，而且本人觉得Python的排序功能，一点不比EXCEL的差。同样，我们依然用到的是强大的pandas这个三方库。我们先将numpy和pandas导入进来：接着构造一个今天要用到的DataFrame，我们用字典的形式来构造。都是随意构造的，内容别较真。我们先来个简单点的热热身，按照身高的降序来排列一
系统 2019-09-27 17:56:44 2619
打印旋转矩阵应该是很经典的算法问题了。题目描述如下：给定一个m*n要素的矩阵。按照螺旋顺序，返回该矩阵的所有要素。思路：1，先定义矩阵的左上和右下的坐标，然后通过两个坐标来打印这一圈矩阵；2，将左上的坐标下右下移动，右下的坐标向左上移动，来缩小打印圈，进行下一圈矩阵的打印；3，一直缩小打印直到结束。代码：defprint_circle(matrix,up_hang,up_lie,down_hang,down_lie):result=[]ifup_lie==
系统 2019-09-27 17:56:26 2619
image花下猫语：GuidovanRossum是Python的创造者，虽然他现在放弃了“终身仁慈独裁者”的职位，但却成为了指导委员会的五位成员之一，其一举一动依然备受瞩目。近日，他开通了Medium账号，并发表了第一篇文章，透露出要替换Python的核心部件（解析器）的想法。这篇文章分析了当前的pgen解析器的诸多缺陷，并介绍了PEG解析器的优点，令人振奋。这项改造工作仍在进行中，Guido说他还会写更多相关的文章，我们就拭目以待吧。本文原创并首发于公众
系统 2019-09-27 17:55:34 2619
这是书籍《PandasCookbook》书籍第03章的代码复现，所有代码运行在JupyterNotebook上，原讲解地址是：https://www.jianshu.com/p/05cb76788c80我上传代码的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.gitgithub上有该书中用到的data，里面代码会不定期更新（因为工作原因，时间不定），直到本书学习完成！相比原讲解，会穿插一些自
系统 2019-09-27 17:53:04 2619
[TOC]python--timedatetime小结time基本importtimetime.time()Out[3]:1561107970.0175698#时间戳time.localtime()Out[4]:time.struct_time(tm_year=2019,tm_mon=6,tm_mday=21,tm_hour=17,tm_min=6,tm_sec=20,tm_wday=4,tm_yday=172,tm_isdst=0)#本地时间带格式tim
系统 2019-09-27 17:51:21 2619
