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使用表单登录方法实现模拟登录

1. 查找提交入口

提交入口指的是登录网页的表单数据如用户名、密码、验证码等的真实提交地址，它不一定是登录网页的地址，因为出于安全需要它可能会被设计成其他地址。找到表单数据的提交入口是表单登录的前提。

打开网站，单击右上角登录链接，进入登录网页，如图所示。


打开Chrome开发者工具后打开网络面板，勾选Preserve log（保持日志）。按“F5”键刷新网页显示各项资源，如图所示。


在登录网页输入账号、秘密、验证码，单击“登录”按钮，提交表单数据，此时Chrome开发者工具会加载新的资源。

观察Chrome开发者工具左侧的资源，找到“login.jspx”资源并单击，观察右侧的Headers标签下的General信息，如下图所示，发现Request Method信息为POST，即请求方法为POST，可以判断Request URL信息即为提交入口。

2. 查找并获取需要提交的表单数据

2.1 查找需要提交的表单数据

使用Chrome开发者工具获取到的提交入口，观察Headers标签，Form Data信息为服务器端接收到的表单数据，如图 5-4所示。其中，username表示账号；password表示密码；captcha表示验证码；returnUrl表示跳转网址。returnUrl系自动生成，在登录网页时无需输入。

2.2 处理验证码

• 识别验证码。人工识别验证码分为3个步骤：①获取生成验证码的图片地址；②将验证码图片下载到本地；③人工识别验证码。
  获取登录网页验证码地址的步骤如下。
• 打开网站，进入登录网页，若已登录需先退出。打开Chrome开发者工具后打开网络面板，按“F5”键刷新网页。
• 观察Chrome开发者工具左侧的资源，找到“captcha.svl”资源并单击，观察右侧的Preview标签，若显示验证码图片如左图所示，则“captcha.svl”资源的Request URL信息为验证码图片的地址，如右图所示。

• 获取验证码图片地址后，下一步对图片地址发送请求，将图片下载到本地，最后人工打开图片识别验证码。
• 代理IP跳过验证码。很多时候在登录后爬取过程中也会弹出验证码，当使用同一个IP长时间高频率爬取网页时，该网站的服务器可能会判定该IP在爬取数据，触发网站的安全机制，在客户端弹出验证码，只有输入验证码后，客户端的访问请求才能继续被接受和处理，下图是爬取淘宝时弹出验证码的情况。
  

每次输入验证码会比较麻烦，效率低下。而且当网站服务器多次对指定IP弹出验证码后，可能会封禁该IP，导致爬取无法进行。因此，使用代理IP的方法，使用多个IP切换跳过验证码，成为应对反爬虫的主要手段。
获取代理IP

1. VPN：是Virtual Private Network的简称，指专用虚拟网络。国内外很多厂商都提供VPN服务，可自动更换IP，实时性高，速度快，但价格较高，适合商用。
2. IP代理池：指大量IP地址集。国内外很多厂商将IP做成代理池，提供API接口，允许用户使用程序调用，但价格也较高。
3. ADSL宽带拨号：是一种宽带上网方式。特点是断开重连会更换IP，爬虫使用这个原理更换IP，但效率低，实时性差。

使用POST请求方法登录

POST请求方法能够保障用户端提交数据的安全性，因此它被一般需要登录的网站采用。Requests库的post函数能够以POST请求方法向服务器端发送请求，它返回一个Response 对象。post函数的基本语法格式如下。

requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) 

post函数常用的参数及其说明，如表所示。

Cookie用于服务器端识别客户端，当发送请求的客户端享有同样的Cookie时，即可认定客户端是同一个。Requests库的会话对象Session能够跨请求地保持某些参数，比如Cookie，它令发送请求的客户端享有相同的Cookie，保证表单数据的匹配。以POST请求方法为例，通过Session发送请求的基本语法格式如下。

s = requests.Session()s.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

使用浏览器Cookie登录

1.获取Cookie

获取Cookie分以下两步进行。

1. 登录网站。输入账号、密码、验证码，保证成功登录网站。
2. 找到登录成功后返回的页面地址的Cookie。步骤如下。
3. 打开Chrome开发者工具后打开网络面板，按“F5”键刷新网页，出现资源。找到左侧的“index.html”资源，它代表的是本网页地址，可以看到Request URL信息与本网页地址相吻合，如图所示。

观察右侧Headers标签，查看Request Headers信息，找到Cookie信息，它即为登录成功后的Cookie，将其保存下来，如图所示。

2.携带Cookie发送请求

设置发送请求时携带Cookie的参数是cookies，它接收dict或CookieJar。从浏览器获取的Cookie为str类型，需要处理成dict。以GET请求方法为例，携带Cookie发送请求的基本语法格式如下。

requests.get(url, cookies, **kwargs)

基于表单登录的Cookie登录

1. 存储Cookie

存储和加载Cookie需要用到http库的cookiejar模块，它提供可存储Cookie的对象。cookiejar模块下的FileCookieJar用于将Cookie保存到本地磁盘和从本地磁盘加载Cookie文件，LWPCookieJar是FileCookieJar的子类。LWPCookieJar对象存储和加载的Cookie文件格式为Set-Cookie3，是比较常用的一种，也是本小节需要用的。创建LWPCookieJar对象的函数是LWPCookieJar，其基本语法格式如下。

http.cookiejar.LWPCookieJar(filename,delayload = None

LWPCookieJar函数的常用的参数及其说明，如下表所示。

LWPCookieJar对象的save方法用于保存Cookie，其基本语法格式如下。

http.cookiejar.LWPCookieJar.save(filename=None, ignore_discard=False, ignore_expires=False)

save方法常用的参数及其说明，如下表所示。

2.　加载Cookie

LWPCookieJar对象的load方法用于加载Cookie，其基本语法格式如下。

http.cookiejar.LWPCookieJar.load(filename=None, ignore_discard=False, ignore_expires=False)

load方法常用的参数及其说明，如下表所示。

• 模拟登录主要有两种方法，即表单登录和Cookie登录。其中Cookie登录又分为使用浏览器Cookie登录和基于表单登录后的Cookie登录。
• 表单登录的基本流程为查找提交入口、查找并获取需要提交的表单数据、使用POST方法请求登录。在实际应用中，获取需要提交的表单数据会是重点，因为各个网站需要提交的表单数据不一样，获取的难度也不一样，但大致的流程不变。
• Cookie登录的基本流程为保存已经成功登录的Cookie、使用保存的Cookie发送请求。

HTTP请求方式与过程

爬虫在爬取数据时将会作为客户端模拟整个HTTP通信过程，该过程也需要通过HTTP协议实现。HTTP请求过程如下。

• 由HTTP客户端向服务器发起一个请求，创建一个到服务器指定端口（默认是80端口）的TCP连接。
• HTTP服务器从该端口监听客户端的请求。
• 一旦收到请求，服务器会向客户端返回一个状态，比如“HTTP/1.1 200 OK”，以及返回的响应内容，如请求的文件、错误消息、或其它信息。
  

1. 请求方法

• 在HTTP/1.1协议中共定义了8种方法（也叫“动作”）来以不同方式操作指定的资源，常用方法有GET、HEAD、POST等。

2. 请求（request）与响应（response）

HTTP协议采用了请求／响应模型。

• 客户端向服务器发送一个请求报文，请求报文包含请求的方法、URL、协议版本、请求头部和请求数据。
• 服务器以一个状态行作为响应，响应的内容包括协议的版本、响应状态、服务器信息、响应头部和响应数据。
  
  客户端与服务器间的请求与响应的具体步骤如下。
• 连接Web服务器：由一个HTTP客户端发起连接，与Web服务器的HTTP端口（默认为80）建立一个TCP套接字连接。
• 发送HTTP请求：客户端经TCP套接字向Web服务器发送一个文本的请求报文。
• 服务器接受请求并返回HTTP响应：Web服务器解析请求，定位该次的请求资源。之后将资源复本写至TCP套接字，由客户端进行读取。
• 释放连接TCP连接：若连接的connection模式为close，则由服务器主动关闭TCP连接，客户端将被动关闭连接，释放TCP连接；若connection模式为keepalive，则该连接会保持一段时间。
• 客户端解析HTML内容：客户端首先会对状态行进行解析，之后解析每一个响应头，最后读取响应数据。

  Request

• 请求方式：主要有GET、POST两种类型，另外还有HEAD、PUT、DELETE、OPTIONS等。
• 请求URL：URL全称统一资源定位符，如一个网页文档、一张图片、一个视频等都可以用URL唯一确定。
• 请求头：包含请求时的头部信息，如User-Agent、Host、Cookies等信息。
• 请求体：请求时额外携带的数据，如表单提交时的表单数据

  Response

• 响应状态：有多种响应状态，如200代表成功、301跳转、404找不到页面、502服务器错误
• 响应头：如内容类型、内容长度、服务器信息、设置Cookie等等。
• 响应体：最主要的部分，包含了请求资源的内容，如网页HTML、图片二进制数据等。

  常见HTTP状态码

  1. HTTP状态码种类

  HTTP状态码是用来表示网页服务器响应状态的3位数字代码，按首位数字分为5类状态码。

2. 常见HTTP状态码

HTTP状态码共有67种状态码，常见的状态码如下。

HTTP头部信息

HTTP头部信息（HTTP header fields）是指在超文本传输协议（HTTP）的请求和响应消息中的消息头部分。头部信息定义了一个超文本传输协议事务中的操作参数。在爬虫中需要使用头部信息向服务器发送模拟信息，通过发送模拟的头部信息将自己伪装成一般的客户端。

1. HTTP头部类型

HTTP头部类型按用途可分为：通用头，请求头，响应头，实体头。

• 通用头：既适用于客户端的请求头，也适用于服务端的响应头。与HTTP消息体内最终传输的数据是无关的，只适用于要发送的消息。
• 请求头：提供更为精确的描述信息，其对象为所请求的资源或请求本身。新版HTTP增加的请求头不能在更低版本的HTTP中使用，但服务器和客户端若都能对相关头进行处理，则可以在请求中使用。
• 响应头：为响应消息提供了更多信息。例如，关于资源位置的描述Location字段，以及关于服务器本身的描述使用Server字段等。与请求头类似，新版增加的响应头也不能在更低版本的HTTP版本中使用。
• 实体头：提供了关于消息体的描述。如消息体的长度Content-Length，消息体的MIME类型Content-Type。新版的实体头可以在更低版本的HTTP版本中使用。

熟悉Cookie

• HTTP是一种无状态的协议，客户端与服务器建立连接并传输数据，在数据传输完成后，本次的连接将会关闭，并不会留存相关记录。
• 服务器无法依据连接来跟踪会话，也无法从连接上知晓用户的历史操作。这严重阻碍了基于Web应用程序的交互，也影响用户的交互体验。
• 某些网站需要用户登录才进一步操作，用户在输入账号密码登录后，才能浏览页面。对于服务器而言，由于HTTP的无状态性，服务器并不知道用户有没有登录过，当用户退出当前页面访问其他页面时，又需重新再次输入账号及密码。

1. Cookie机制

为解决HTTP的无状态性带来的负面作用，Cookie机制应运而生。Cookie本质上是一段文本信息。

• 当客户端请求服务器时，若服务器需要记录用户状态，就在响应用户请求时发送一段Cookie信息。
• 客户端浏览器会保存该Cookie信息，当用户再次访问该网站时，浏览器会把Cookie做为请求信息的一部分提交给服务器。
• 服务器对Cookie进行验证，以此来判断用户状态，当且仅当该Cookie合法且未过期时，用户才可直接登录网站。
  

2. Cookie的存储方式

Cookie由用户客户端浏览器进行保存，按其存储位置可分为内存式存储和硬盘式存储。

• 内存式存储将Cookie保存在内存中，在浏览器关闭后就会消失，由于其存储时间较短，因此也被称为非持久Cookie或会话Cookie。
• 硬盘式存储将Cookie保存在硬盘中，其不会随浏览器的关闭而消失，除非用户手工清理或到了过期时间。由于硬盘式Cookie存储时间是长期的，因此也被称为持久Cookie。

  3. Cookie的实现过程

  客户端与服务器间的Cookie实现过程的具体步骤如下。
• 客户端请求服务器：客户端请求网站页面
• 服务器响应请求：Cookie是一种字符串，为key=value形式，服务器需要记录这个客户端请求的状态，在响应头中增加一个Set-Cookie字段。
• 客户端再次请求服务器：
  客户端会对服务器响应的Set-Cookie头信息进行存储。
  当再次请求时，将会在请求头中包含服务器响应的Cookie信息。
  

可抓取的数据

• 网页文本：如HTML文档、Json格式文本等。
• 图片：获取到的是二进制文件，保存为图片格式。
• 视频：同为二进制文件，保存为视频格式即可。
• 其他：只要是能请求到的，都能获取。

Python格式化输出的三种方式

1. %-格式化

Python常用字符串格式化符号：

使用方法：

# 定义变量sales = 1000sell_well = '苹果'sell_bad = '柠檬'==========================================================================================='农名伯伯每天销售水果 %d 千克，销量最好的是 %s，销量不好的是 %s。' %(sales, sell_well, sell_bad)# 输出：'农名伯伯每天销售水果 1000 千克，销量最好的是 苹果，销量不好的是 柠檬。'===========================================================================================# 交换销量好坏的顺序'农名伯伯每天销售水果 %d 千克，销量最好的是 %s，销量不好的是 %s。' %(sales, sell_bad, sell_well)# 输出：'农名伯伯每天销售水果 1000 千克，销量最好的是 柠檬，销量不好的是 苹果。'

%-格式化方法要点：

• 在字符串中以格式化符号占位，然后在字符串结尾以%()格式指定格式化符号代表的变量
• %()括号里的内容存在顺序关系

2. str.format()格式化

使用方法：

# 默认顺序取值，使用 {} 占位'农名伯伯每天销售水果 {} 千克，销量最好的是 {}，销量不好的是 {}。'.format(sales, sell_well, sell_bad)# 输出：'农名伯伯每天销售水果 1000 千克，销量最好的是 苹果，销量不好的是 柠檬。'===========================================================================================# 通过(sales, sell_well, sell_bad)的索引进行取值'农名伯伯每天销售水果 {0} 千克，销量最好的是 {2}，销量不好的是 {1}。'.format(sales, sell_well, sell_bad)# 输出：'农名伯伯每天销售水果 1000 千克，销量最好的是 柠檬，销量不好的是 苹果。'===========================================================================================# 单独定义变量取值'农名伯伯每天销售水果 {a} 千克，销量最好的是 {b}，销量不好的是 {c}。'.format(a=sales, b=sell_well, c=sell_bad)# 输出：'农名伯伯每天销售水果 1000 千克，销量最好的是 苹果，销量不好的是 柠檬。'===========================================================================================# 使用字典取值data = {'a': sales,        'b': sell_well,        'c': sell_bad}'农名伯伯每天销售水果 {a} 千克，销量最好的是 {b}，销量不好的是 {c}。'.format(**data)# 输出：'农名伯伯每天销售水果 1000 千克，销量最好的是 苹果，销量不好的是 柠檬。'

3. f‘’格式化

使用方法：

# 以f字符开头，{} 内直接使用变量f'农名伯伯每天销售水果 {sales} 千克，销量最好的是 {sell_well}，销量不好的是 {sell_bad}。'# 输出：'农名伯伯每天销售水果 1000 千克，销量最好的是 苹果，销量不好的是 柠檬。'===========================================================================================# 直接在 {} 内进行数学计算f'{2 + 3 * 5 - 1}'# 输出：'16'===========================================================================================# 调用Python内置函数fruit = 'APPLE'f'{fruit.lower()}'# 输出：'apple'===========================================================================================# 调用自定义函数fun = lambda x : xf'{fun(fruit)}'# 输出：'APPLE'

Python格式化输出的精度和位数控制

1. 小数精度控制

Python中对于小数精度的控制的使用方法：

# 定义变量a = 3.1415926===========================================================================================# 小数点后保留3位'%.3f'% a# 输出：'3.142'===========================================================================================# 小数点后保留6位'%.6f'% a# 输出：'3.141593'===========================================================================================# 最小宽度为7，小数点后保留2位，默认左边使用空格补位'%7.2f'% a# 输出：'   3.14'===========================================================================================# 最小宽度为7，小数点后保留2位，左边补零'%07.2f'% a# 输出：'0003.14'===========================================================================================# 最小宽度为7，小数点后保留2位，左边补零，带符号'%+07.2f'% a# 输出：'+003.14'===========================================================================================# 整数的最小宽度为6，左边补零b = 3'%06d'% b# 输出：'000003'

小数精度控制要点

一般语法为%a.bf 或 %.bf两种，a表示字符串最小宽度，b表示数字精度，中间必须用.隔开。

2. 字符串位数控制

字符串输出位数的控制对于类似表格的输出结果非常有用。
使用方法：

# 定义一个字符串列表indexs = ['apple', 'banana', 'strawberry', 'pear', 'pineapple']# 使用print()依次输出：===========================================================================================for index in indexs:    print("{} 索引输出结果".format(index))

输出结果：

可以看到，输出结果并未对齐。当数据量小时，还能勉强阅读，但如果数据量很大，字符串又都很长，阅读起来就很费眼睛了。所以，接下来将演示如何控制「输出位数」和「对齐方式」。

# 取10位，默认左对齐for index in indexs:    print("{:10s} 索引输出结果".format(index))

# 取20位，默认左对齐for index in indexs:    print("{:20s} 索引输出结果".format(index))

# 取10位，右对齐for index in indexs:    print("{:>10s} 索引输出结果".format(index))

# 取10位，居中对齐for index in indexs:    print("{:^10s} 索引输出结果".format(index))

控制输出字符串位数后的效果更加具有层次感。

常用对齐符号：

• <：左对齐（默认）
• >：右对齐
• ^：居中对齐

安装python环境

安装基础依赖环境

yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel

下载

浏览器打开 https://www.python.org/ftp/python/ 本文在此安装Python3.5.4

wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.4/Python-3.5.4.tgz

创建Python3的目录

mkdir /usr/local/python3 

解压下载文件并进入解压后目录

tar -zxvf Python-3.5.4.tgzcd Python-3.5.4

执行自定义安装

./configure --prefix=/usr/local/python3make && make install

创建软链接

ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3

测试命令

python3 -Vpip3 -V

安装jupyter

更新pip

pip3 install --upgrade pip

安装jupyter

pip3 install jupyter

生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

使用systemd

生成秘钥有两种方式，这里统一介绍下：

1. 直接在命令行执行

   jupyter notebook password  # 自己造一个密码输入一确认一次

   vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.json

2. 先进入python环境，执行

   from notebook.auth import passwd passwd() # 此时会让你两次输入密码（该密码作为客户端登录jupyter用），然后就会生成秘钥 （秘# 钥作为配置文件用） 

   记下密钥，sha1:03c74e2b144e:7…

   编辑配置文件

   vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

   修改以下几项

   c.NotebookApp.ip='*'                                  # 就是设置所有ip皆可访问  c.NotebookApp.password = u'sha1:03...'       # 刚才复制的那个密文'  c.NotebookApp.open_browser = False       # 禁止自动打开浏览器  c.NotebookApp.port =1234                         #随便指定一个端口  c.NotebookApp.notebook_dir = '/project/Jupyter_Notebook'     #设置工作路径

   设置端口后要记得开放端口才能使用，具体过程可参考CentOS防火墙配置

   启动

   jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0

   将Jupyter远程服务设置为守护进程

   使用systemd

3. 编写jupyter启动脚本,在/usr/sbin目录下新建jupyter.sh文件

   sudo vim /usr/sbin/jupyter.sh

   在jupyter.sh中写入

   #!/bin/shjupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0

   此时创建的脚本文件还没有执行权限，所以执行下面这条命令

   sudo chmod +x /usr/sbin/jupyter.sh

4. 编写守护进程配置文件:守护进程的配置文件存放在/usr/lib/systemd/system/目录下，在该目录下新建jupyter.service文件

   sudo vim /etc/systemd/system/jupyter.service  // centossudo vim /etc/systemd/system/jupyter.service .       // ubuntu

   打开jupyter.service文件并写入

[Unit]Description = remote jupyterAfter = network.target[Service]Type=simpleExecStart=/usr/sbin/jupyter.sh[Install]WantedBy=multi-user.target

3. 启动进程:v启动进程主要用到systemctl相关命令

# 重新加载配置文件systemctl daemon-reload# 启动进程systemctl start jupyter.service

相关命令：

systemctl start ctlist    # 启动systemctl stop ctlist     # 停止systemctl restart ctlist  # 重启systemctl status ctlist   # 查看状态

使用 nohup

1. 创建启动文件

   vim /usr/sbin/jupyter.sh

2. 写入启动命令

   nohup jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 > deep.log &

3. 运行启动文件

   ./jupyter.sh

绑定域名

提示：有宝塔面板的直接使用宝塔就行，没有的就可以使用caddy，2选1即可。

宝塔面板

先进入宝塔面板，然后点击左侧网站，添加站点，再点击添加好了的域名名称，这时候就进入了站点配置，点击反向代理，目标URL填入http://127.0.0.1:8000，不要设置缓存，再启用反向代理即可。

如果要启用SSL，就需要在设置反向代理之前，直接在站点配置点击SSL，申请免费let证书，然后再启用反代即可。

Caddy绑定

安装Caddy：

wget -N --no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/ToyoDAdoubiBackup/doubi/master/caddy_install.sh && chmod +x caddy_install.sh && bash caddy_install.sh#备用地址wget -N --no-check-certificate https://www.moerats.com/usr/shell/Caddy/caddy_install.sh && chmod +x caddy_install.sh && bash caddy_install.sh

配置Caddy：

#以下全部内容是一个整体，请修改域名后一起复制到SSH运行！#http访问，该配置不会自动签发SSLecho "jupyter.yinuxy.com { gzip tls admin@yinuxy.com proxy / 127.0.0.1:1234}" > /usr/local/caddy/Caddyfile#https访问，该配置会自动签发SSL，请提前解析域名到VPS服务器echo "jupyter.yinuxy.com { gzip tls admin@yinuxy.com proxy / 127.0.0.1:1234}" > /usr/local/caddy/Caddyfile

启动Caddy：

/etc/init.d/caddy start

就可以打开域名进行访问了。

最好的防cc办法：别到处乱发自己的网站域名，不要到处求打，不要对自己的服务器有过大的信心。

宝塔防火墙设置：

插件页面→全局配置→cc防御→初始规则

建议规则：个人博客：周期：1秒 频率：5次~15次 封锁时间：3600秒 增强模式：关闭 四层防御：开启 自动模式：开启

论坛：周期：1秒 频率：3次 封锁时间：360秒 增强模式：关闭 四层防御：开启 自动模式：开启

使用后，点击灰色的“全局应用”，否则对已添加站点无效，若服务器要站点个性化，仅修改站点即可。

规则说明：每个用户每秒可以访问站点*次，即为三个数字值的综合含义，正常用户1秒刷新5次几乎是不可能的事情，所以给出以下方案，对于论坛的不同方案是因为论坛访客数量大。

宝塔5.9版本的设置方法：

进入Nginx→过滤器

建议规则：周期：1秒 频率：5次 封锁时间：3600秒

流量控制：

网站→设置→流量限制

点击开启“启用流量控制”，限制方案依实际为准。

建议规则：个人博客：并发限制：3060 单IP限制：510 流量限制：-

最大并发连接数

Nginx→性能调整→最大并发链接数

设置为60~200，主要看你服务器多少站点，学生机不建议设置过高。

并发数代表每秒钟有几个用户同时访问你的站点，有点站点日IP都无法达到60，所以无需在意调高低。单IP限制的作用在于限制这个IP同时请求两个文件，防止这个IP把别的并发占用掉，影响正常访问。

该规则还是要看实际情况。一般小站这样设置就可以了

效果预览

button

代码

CSS

a{  text-decoration: none;  position: absolute;  left: 50%;  top: 50%;  transform: translate(-50%, -50%);  font-size: 24px;  background: linear-gradient(90deg, #03a9f4, #f441a5, #ffeb3b, #03a9f4);  background-size: 400%;  width: 400px;  height: 100px;  line-height: 100px;  text-align: center;  color: #fff;  text-transform: uppercase;  border-radius: 50px;  z-index: 1;}a::before{  content: "";  position: absolute;  left: -5px;  right: -5px;  top: -5px;  bottom: -5px;  background: linear-gradient(90deg, #03a9f4, #f441a5, #ffeb3b, #03a9f4);  background-size: 400%;  border-radius: 50px;  filter: blur(20px);  z-index: -1;}a:hover::before{  animation: sun 8s infinite;}a:hover{animation: sun 8s infinite;}@keyframes sun{  100%{    background-position: -400% 0;  }}

HTML

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比赛地址：“Shopee杯” e起来编程暨武汉大学2020年大学生程序设计大赛（网络预选赛）
整场比赛体验极差，英语杀我（题目都看不懂还做个屁啊！！！），结束后当天晚上讲题，对照题解自己又去做了一遍。

E-Yu is a Brutal Creature

题意

找出$0 \sim n$之间所有满足$(n+1)|(n^2+1)$的自然数

解题思路

根据平方差公式：$n^2-1=(n+1)(n-1)$ 可知 $(n+1)|(n^2+1)$。
于是可知 $(n^2+1) - (n^2-1)=2$ 也应当是 $n+1$ 的倍数。
符合条件的数，只有 $0$ 和 $1$ 。
所以当$n = 0$时，答案为 $0$ ，当 $n > 0$ 时，答案为 $n - 1$ 。

#include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main() {    int T;    scanf("%d", &T);    while (T--) {        int n;        scanf("%d", &n);        printf("%d\n", n ? (n - 1) : n);    }    return 0;   }

B-Best Match

题意

给定一个数组，求有多少个数对 $a_i$ , $a_j$ , $i \neq j$ 满足 $a_i + a_j == 0$。

解题思路

记录下数组中每个权值的出现次数，记数组中权值 $i$ 的出现次数为 $cnt_i$ 。那么答案就是：

#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int read(){    int c=0,nx,sign=1;    while(!isdigit(nx = getchar()))        if(nx=='-')            sign=-1;    while(isdigit(nx))        c=c*10+nx-'0',nx=getchar();    return sign*c;}const int N = 5e5 + 20;long long cnt[100];int main(){    int n = read();    for(int i=1;i<=n;i++)        cnt[read() + 20]++;    long long ans = cnt[20] * (cnt[20] - 1) / 2;    for(int i=1;i<=20;i++)        if(cnt[i + 20] and cnt[20 - i])            ans += cnt[i + 20]  * cnt[20 - i];    printf("%lld",ans);}

A-A Monument For Heroes

题意

给你若干字符串，求按照首尾字母相同的方式接龙能接上多少个，且必须按照题目输入的顺序接, 也就是先出现的字符串必须接在前面。

解题思路

使用 DP 实现，记 $dp[i][j]$ 表示以 $i$ 开头，$j$ 结尾的接龙的最长长度。
随后依次枚举每个字符串，假设字符串 $s$ 的开头是 $c_1$ ，结尾为 $c_2$ ，那么
更新所有 $dp[i][c_2]$，更新方式为 $dp[i][c_2] = max(dp[i][c_2] , dp[i][c_1]+|s|)$ 。

#include<bits/stdc++.h>#define inf 1<<29#define maxn 1000010typedef long long ll;using namespace std;int n,mp[210][210],ans;char str[110];int main(){    cin>>n;    for(int i=1;i<=n;++i){        scanf("%s",str);        int len=strlen(str);        char s=str[0],t=str[len-1];        for(int j='a';j<='z';++j){            if(mp[j][s]){                mp[j][t]=max(mp[j][t],mp[j][s]+len);            }        }        mp[s][t]=max(mp[s][t],len);    }    for(int i='a';i<='z';++i) ans=max(ans,mp[i][i]);    cout<<ans<<endl;    return 0;}

D-DIY Masks at Home

题意

给你一个由大写字母构成的二维矩阵，你需要找到一个最大的正方形，使得这个正方形内只包含一种字母。

解题思路

本题实际上有多种通过方法，下面介绍两种参考方法：

1. （暴力哈希）将原矩阵内每一种字母都替换成一个素数，然后计算这个矩阵的二维前缀积（对大素数取模）。那么在给定二分长度 k 的前提下，我们每次可以枚举一个矩形的左上角 $(i,j)$ ，利用逆元计算出这么个矩形的积，再和这种字母的纯 $k ∗ k$ 正方形对应的哈希值比对。如果担心碰撞，只需改成双哈希就好。总复杂度为常数有点大的 $O(nmlog(n))$ 。
2. 我们如果在原矩阵 F 的基础上预处理出一个新矩阵 $G$, 第 $i$ 行第 $j$ 列的值的意义为：这个值在这一行前面有多少个连续的数和它相同（包括自己）。
   随后我们对于每一列从上到下遍历，如果一个边长为 $k$，右下角位于 $(i,j)$ 的矩形存在的话，一定会满足： ${\min\limits_{i-k < t\leq i} {G[t][j]} \geq k}$ 可想而知，对于我们枚举的右下角，右上角也是具备单调性的，所以我们可以采用二分 + 对每一列维护 $RMQ$ 数组的方法获得一个 $O(nmlog(n))$ 的方法。

#include<bits/stdc++.h>#define inf 1<<29#define maxn 1000010typedef long long ll;using namespace std;int n,mp[210][210],ans;char str[110];int main(){    cin>>n;    for(int i=1;i<=n;++i){        scanf("%s",str);        int len=strlen(str);        char s=str[0],t=str[len-1];        for(int j='a';j<='z';++j){            if(mp[j][s]){                mp[j][t]=max(mp[j][t],mp[j][s]+len);            }        }        mp[s][t]=max(mp[s][t],len);    }    for(int i='a';i<='z';++i) ans=max(ans,mp[i][i]);    cout<<ans<<endl;    return 0;}

C-Can You Help ZSGW

题意

有一个排列，已知我们对于这个排列执行单调栈算法过程中，遍历到每一个位置之后单调栈的大小，有些位置缺失可以任意。求一个满足这种情况的字典序最小的排列。

解题思路

首先我们应该做的事，是补全这个单调栈数组 $b$。单调栈数组由于单调栈算法的特点，必然满足这么几个特点：

1. $b[1] = 1$
2. 若 $b[i] > b[i − 1]$ ，则 $b[i] = b[i − 1] + 1$ ，且 $a[i] > a[i − 1]$ 。
3. 对于 $b[i] <= b[i − 1]$ ，一定有 $a[i] < a[i − 1]$ 。

我们从左到右依次补全每一个为 $−1$ 的格子，那么策略应该是：

1. 若 $i = 1$ ，$b[i] = 1$ 。
2. 否则，如果我们填一个比 $b[i − 1]$ 小的数的话，就意味着之后补全的时候 $a[i − 1] > a[i]$ ，在字典序上不会是个好主意。所以应该填 $b[i − 1] + 1$ 。

补全数组之后，规律如下：
首先我们可以发现所有为 $1$ 的位置组成了以 $1$ 截止的降序序列。然后对于每个被 $1$ 分割的子区间，$2$ 也会满足类似的规律。然后对于 $2$ 进一步分割的子区间 $3$ 也会如此。于是我们按照权值递增的顺序，依次填入每个数，然后分治递归填写子区间。标程的复杂度为 $O(nlog(n))$，实际上利用分治区间的单调性可以进一步优化到 $O(n)$。

#include <bits/stdc++.h>using namespace std;int T, n;int p[200005];int lst[200005], tail;int pre[200005];int nxt[200005];int s[200005];int main() {    scanf("%d", &T);    for(int k = 0; k < T; ++k) {        scanf("%d", &n);        for(int i = 0; i <= n; ++i) nxt[i] = pre[i] = 0;        tail = 0;        for(int i = 1; i <= n; ++i) scanf("%d", &p[i]);        p[1] = 1;        for(int i = 2; i <= n; ++i) if(p[i] == -1) {            if(p[i + 1] - p[i - 1] == 2) p[i] = p[i - 1] + 1;            else p[i] = p[i - 1] + 1;        }        for(int i = 1; i <= n; ++i) {            if(p[i] > p[i - 1]) {                nxt[tail] = i;                pre[i] = tail;                tail = i;            } else {                int x = lst[p[i]];                nxt[pre[x]] = i;                pre[i] = pre[x];                nxt[i] = x;                pre[x] = i;            }            lst[p[i]] = i;        }        for(int i = 1, j = nxt[0]; i <= n; ++i, j = nxt[j]) s[j] = i;        for(int i = 1; i <= n; ++i) printf("%d ", s[i]);        printf("\n");    }    return 0;}

更新

【2020.4.1】由于语雀修复了上传bug，所以移除语雀cdn，默认修改为阿里云图床

使用

Github地址：https://github.com/MoeClub/Note/tree/master/ffmpeg

1. 安装ffmpeg

   wget https://www.moerats.com/usr/down/ffmpeg/ffmpeg-git-$(getconf LONG_BIT)bit-static.tar.xztar xvf ffmpeg-git-*-static.tar.xzmv ffmpeg-git-*/ffmpeg  ffmpeg-git-*/ffprobe /usr/local/bin/rm -rf ffmpeg-git-*

2. 安装脚本

   #新建/opt/ffmpeg文件夹存放脚本等文件mkdir /opt/ffmpeg && cd $_#下载并运行脚本wget https://raw.githubusercontent.com/MoeClub/Note/master/ffmpeg/Install.shbash Install.sh

3. 启动播放器
   由于切片生成m3u8文件后，需要播放器才能播放，而上传脚本也会自动推送m3u8文件到播放器根目录，所以这里可以配合一起用，当然自己会播放m3u8的也可以不用搭建，自行选择。
   安装pip3：

   #CenOS 6系统rpm -Uvh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-6.noarch.rpmyum install python34 -ywget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.pypython3 get-pip.py

#CenOS 7系统
rpm -Uvh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm
yum install python36 -y
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python3 get-pip.py

#Debian/Ubuntu系统
apt update
apt install python3-pip -y

安装依赖：

#进入到播放源码文件夹
cd /opt/ffmpeg/Player
pip3 install tornado

后台启动：

nohup python3 Player.py&

注意`Player.py`文件的`MasterKey`值需和`publish.sh`的`Token`值对应，别乱改就行。4. 脚本用法

#命令示例
bash /path/to/media.sh <不含特殊字符的文件名.mp4> [特殊选项]

#特殊选项: 数字；可选参数，默认为0
#0：自动根据文件比特率计算合适的切片大小。(目标文件大小小于20M，一般情况下没问题)
#1：强制重新编码，重新编码比特率为2400k。(一般用于非H264编码，文件切片，速度较慢)
#2：自定义切片时间，当为2时切片时间为3秒，当大于等于3时切片时间为特殊选项数字。

使用示例：

#进入视频所在目录
cd /root/movies

#默认模式切片
bash /opt/ffmpeg/media.sh rats.mp4
#强制重新编码
bash /opt/ffmpeg/media.sh rats.mp4 1
#极速模式, 设置2s一个切片(源文件为H264编码情况下)
bash /opt/ffmpeg/media.sh rats.mp4 2

5. 播放示例

#查看推送到播放器这边的m3u8所有文件
http://ip:5866/Player/list

#播放list显示的根目录下的rats.m3u8文件
http://ip:5866/Player/rats.m3u8

## 上传到语雀CDN ##

提示：该方案可选，目前语雀默认免费10G，具体可参考官方说明。

先前往语雀官网注册一个账号→[传送门](https://www.yuque.com/)，然后获取`ctoken`和`session`的值，这里说下大概获取方法，以谷歌浏览器为例。登录后，`F12`进入控制台选择`Network`，随便点击一个以`yuque`开头的链接文件，再选择`Cookies`即可看到所需要的2个参数。<img src='https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/yinuxypic@1.01/image/Article/2020-4-2/17.png'>然后复制`ctoken`和`session`的值。接下来查看语雀脚本→[传送门](https://github.com/MoeClub/Note/blob/master/ffmpeg/upload_yuque.sh)，将脚本所有的内容复制替换到`upload.sh`脚本里面，并填入`ctoken`和`session`的值，保存即可，上传方法参考上面。最后如果你是`vps`的话，就不建议强制转码，只切片就行了，不然长时间占用`cpu`的话，服务器可能会被`ban`，基本上大多数`mp4`都可以直接切片。转载于：https://www.moerats.com/archives/1024/

Bitwarden是一个跨平台的密码管理软件，类似于 1Password、EnPass、LastPass 等。Bitwarden 是免费开源的，可以将服务端部署在自己的服务器上，比如群晖，并且支持 Docker 部署。但官方的>镜像要求至少 2G 以上内存，要求比较高。有人用 Rust 实现了 Bitwarden 服务器，项目叫 bitwarden_rs，并且提供了 Docker 镜像，这个实现更进一步降低了对机器配置的要求，并且 Docker 镜像体积很小，部署非常方便。

宝塔安装Docker

进入到宝塔面板的软件商店，搜索docker安装即可。

获取镜像

打开docker管理器，点击获取镜像，输入Bitwarden_rs的官方镜像bitwardenrs/server后点击获取镜像。

创建容器

1. 点击创建容器按钮
2. 填写端口映射中的容器端口：80,服务端口：6666(6666可以自定义)
3. 填写目录映射中的服务器目录：/www/wwwroot/bitwarden.liubing.me(该目录可以自定义)，容器目录：/data
4. 填写内存配额，根据自己服务器的配置按需填写
5. 提交创建容器
6. 点击容器名称，修改容器名称为Bitwarden以方便辨认

   端口映射和目录映射填写完成后一定要点击+号进行添加

添加站点

一般可以添加一个二级域名，按自己需要起名字即可，由于我用的cloudflare的服务，所以以这个为演示，阿里云、百度云等其他厂商添加二级域名都是差不多的。

添加一个A记录，名字为bitwarden，指向的IP为你服务器VPS的IP地址，最后的访问地址就是bitwarden.liubing.me了。

域名准备好后，在宝塔里面添加一个站点，FTP、数据库均不用创建，PHP版本选择纯静态。

网站添加完成后设置SSL，自己准备证书，或者用免费的，我用的一直是cloudflare颁发的证书。
设置完毕后开启强制Https

最后添加一个反向代理，名称随意填，目标URL为http://127.0.0.1:6666，端口号和上面创建容器时服务端口保持一直。

完成自建

上述步骤都做完后别忘了在宝塔面板安全-防火墙中放行端口6666。
最后不出意外的话访问https://bitwarden.liubing.me就能看到界面了。
首次完成安装页面是英文的，自己可以创建一个账号登录进去，在设置-选项-语言中设置语言。

其他问题

一般自建的服务都是自己用的，所以如果想关闭注册的话可以按照下面的方法做：

1. 在docker管理器中点击刚才创建的容器的状态绿色图标，停止容器运行，然后删除容器（删除容器后不会删除数据）

   

2. 在VPS中运行下面的命令重新运行容器，其中Bitwarden为容器的名字，SIGNUPS_ALLOWED=false代表禁止注册，/www/wwwroot/bitwarden.liubing.me为上面创建容器时所写的服务器目录,/data为容器目录，6666:80代表上面创建容器时的服务端口:容器端口

docker run -d --name Bitwarden \  -e SIGNUPS_ALLOWED=false \  -v /www/wwwroot/bitwarden.liubing.me/:/data/ \  -p 6666:80 \  bitwardenrs/server:latest

SHELL

运行完成后在容器列表里就又能看到了。
然后再去试下创建账号就会出现一个不能创建账号的错误提示。

其他配置

参考项目的wiki即可：
https://github.com/dani-garcia/bitwarden_rs/wiki

插件及App下载

可以到bitwarden官网自行下载：https://bitwarden.com/#download

连接自建的服务

以CHrome的插件为例子，如果之前有安装及登录过，可以在设置中退出登录。
点击左上角的设置图标，填写自建服务器的URL保存后登录即可。

结语

最后就可以愉快的在浏览器和手机上愉快的使用了，顺便说句：我的密码存储我做主，再也不用害怕密码忘记的事了，也可以记录些银行卡等隐私信息，随时复制。

转自：https://liubing.me/bt-docker-build-bitwarden.html 作者：LiuBing

Cloudreve-Docker简介

项目地址：https://github.com/littleplus/Cloudreve-Docker
容器地址：https://hub.docker.com/r/littleplus/cloudreve-3.0.0-rc-1
本Docker容器基于redis:5-alpine基础镜像制作，在保证程序运行稳定的前提下，实现最小空间占用以及资源消耗
本Docker容器的Cloudreve版本为Cloudreve-3.0.0-RC-1，大概率镜像及Dockerfile将不会再更新

容器特点

1. 镜像大小仅70M左右，资源消耗极低
2. 外挂程序运行目录，可以自行更新Cloudreve版本，修改配置文件
3. 在初次使用时，会在/etc/cloudreve目录生成cloudreve二进制文件以及配置文件
4. 在/etc/cloudreve/cloudreve.db不存在时，由cloudreve自行生成sqlite数据库，密码可以在docker logs里面看到

快速开始

默认前提：已经安装好docker并使docker服务正常运行中

1. git clone本项目或下载项目压缩包
2. 运行scripts/下的start.sh脚本，保存管理员用户名及密码信息（仅在初次创建数据库时显示）
3. 默认会将cloudreve本体、配置文件、数据库存放到/etc/cloudreve，将宿主机/data/cloudreve绑定到容器/data
4. 在cloudreve内修改默认存储策略中的存储路径为

   /data/uploads/{uid}/{path}

快速开始

1. 忘记保存初始密码了怎么办
   删除/etc/cloudreve/cloudreve.db文件（会丢失原有文件记录），运行scripts/的start.sh，会重新生成密码
2. 如何升级Cloudreve
   备份/etc/cloudreve文件夹，将新版Cloudreve二进制程序替换/etc/cloudreve的cloudreve文件，运行

   docker restart cloudreve

3. 如何修改Cloudreve基础配置
   修改/etc/cloudreve/cloudreve.conf，运行

   docker restart cloudreve

   重启容器生效
4. 如何修改Cloudreve主机监听端口
   修改scripts/start.sh，将左边的端口号替换为需要要监听的端口，运行scripts/start.sh生效

文字查找

颜色细分

导入Python所需要的包

import pandas as pdimport json

使用pandas读取Excel文件

1. 样例数据采集于网上新冠肺炎中药处方，点击此按钮下载，
2. 因为样例数据中有时间格式的文本，所以在读取Excel文件中加入了parse_dates读取日期格式的文本。

   df=pd.read_excel(filepath ,parse_dates = ['发布时间'])df.head()

   读取的Excel文件格式👇

转换代码

def excelToDict(path):    # 创建最终返回的空字典    df_dict = {}    # 读取Excel文件#    df = pd.read_excel(path)    # 替换Excel表格内的空单元格，否则在下一步处理中将会报错    df.fillna("", inplace=True)    df_list = []    for i in df.index.values:        # loc为按列名索引 iloc 为按位置索引，使用的是 [[行号], [列名]]        df_line = df.loc[i, ['发布医院/机构', '省份', '早中极恢复期', '症状','发布时间','方剂组成']].to_dict()        # 将每一行转换成字典后添加到列表        df_list.append(df_line)    df_dict['data'] = df_list    return df_list#     return df_dictdata = excelToDict(df)print(data)

[{'发布医院/机构': '广东省中医药局', '省份': '广东省', '早中极恢复期': '早', '症状': '湿邪郁肺，枢机不利', '发布时间': Timestamp('2020-01-26 00:00:00'), '方剂组成': '藿香10g、 厚朴10g 、法下10g、 茯苓15g、 柴胡15g、 黄芩10g、 党参10g、 杏仁10g、 薏苡仁20g、 猪苓10g、 泽泻10g、 白蔻仁10g、 淡豆鼓10g、 通草 10g、生姜5g、 大枣5g'}, {'发布医院/机构': '广东省中医药局', '省份': '广东省', '早中极恢复期': '早', '症状': '邪热入肺，肺湿宣讲', '发布时间': Timestamp('2020-01-26 00:00:00'), '方剂组成': '炙麻黄8g、 杏仁10g、 生石膏30g、 甘草10g、 槟榔10g、 厚朴10g、 草果10g、 知母10g、 白芍10g、 黄芩15g'}, {'发布医院/机构': '广东省中医药局', '省份': '广东省', '早中极恢复期': '中', '症状': '热闭肺，腑气不通', '发布时间': Timestamp('2020-01-26 00:00:00'), '方剂组成': '生麻黄 8g、杏仁12g、 生石膏30g、 生大黄10g、 瓜蒌仁30g、 桃仁 10g、赤芍15g、 葶苈子20g、 黄连30g、 黄芩10g、 桑白皮10g、 重楼10g、 丹皮15g、 郁金15g、 石菖蒲15g、 生地15g、玄参15g'}, {'发布医院/机构': '广东省中医药局', '省份': '广东省', '早中极恢复期': '中', '症状': '湿热蕴毒，肺气闭塞', '发布时间': Timestamp('2020-01-26 00:00:00'), '方剂组成': '生麻黄 8g、杏仁12g、 生石膏30g、 生甘草 10g、滑石30g、 茵陈20g、 黄芩15g、 白蔻仁10g、 藿香15g、 法夏15g、 苍术15g、 葶苈子20g、 连翘15g、 白僵蚕5g、 蝉蜕5g、 姜黄10g、 生大黄5g、 重楼10g、 丹皮 15g、赤芍15g、 郁金15g、 石菖蒲15g、 生地15g、 玄参15g'}, {'发布医院/机构': '广东省中医药局', '省份': '广东省', '早中极恢复期': '极', '症状': '', '发布时间': Timestamp('2020-01-26 00:00:00'), '方剂组成': '红参 10g、炮附子10g、 山萸肉30g、 麦冬20g、 三七10g'}, {'发布医院/机构': '广东省中医药局', '省份': '广东省', '早中极恢复期': '恢复', '症状': '肺脾两虚', '发布时间': Timestamp('2020-01-26 00:00:00'), '方剂组成': '生晒参10g、 炒白术15g、 茯苓15g、 白扁豆30g、 砂仁6g、 莲子30g、 炙甘草6g、 桔梗10g、 山药15g、 薏苡仁30g、 炒麦芽30g、 神曲10g'}, {'发布医院/机构': '广东省中医药局', '省份': '广东省', '早中极恢复期': '恢复', '症状': '气阴两伤，余邪未尽', '发布时间': Timestamp('2020-01-26 00:00:00'), '方剂组成': '西洋参20g、 石斛10g、 麦冬10g、 知母10g、 淡竹叶10g、 黄连3g、 甘草6g、 茯苓15g、 法半夏10g、 橘红10g、 陈皮10g、 炒麦芽30g'}, {'发布医院/机构': '国家卫健委', '省份': '', '早中极恢复期': '早', '症状': '寒湿郁肺', '发布时间': Timestamp('2020-01-28 00:00:00'), '方剂组成': '苍术15g、陈皮10g、厚朴10g、藿香10g、草果6g、生麻黄6g、羌活10g、生姜10g、槟郎10g'}, {'发布医院/机构': '国家卫健委', '省份': '', '早中极恢复期': '中', '症状': '疫毒闭肺', '发布时间': Timestamp('2020-01-28 00:00:00'), '方剂组成': '杏仁10g、生石膏30g、瓜萎30g、生大黄6g、生炙麻黄各6g、葶苈子10g、桃仁10g、草果6g、槟郎10g、苍术10g'}, {'发布医院/机构': '国家卫健委', '省份': '', '早中极恢复期': '重', '症状': '内闭外脱', '发布时间': Timestamp('2020-01-28 00:00:00'), '方剂组成': '人参15g，黑顺片10g，山茱萸15g， 送服苏合香丸或安宫牛黄丸'}, {'发布医院/机构': '国家卫健委', '省份': '', '早中极恢复期': '恢复期', '症状': '肺脾气虚', '发布时间': Timestamp('2020-01-28 00:00:00'), '方剂组成': '法半夏9g、陈皮10g、党参15g、炙黄芪30g、茯苓15g、藿香10g、砂仁6g'}, {'发布医院/机构': '宝鸡市中医医院', '省份': '陕西省', '早中极恢复期': '预防', '症状': '', '发布时间': Timestamp('2020-01-24 00:00:00'), '方剂组成': '生黄芪 9g 炒白术 6g 防 风 3g 玄 参 6g 炙百合 30g 石 斛 10g 梨 皮 30g 桔 梗 10g 芦 根 30g 生甘草 6g'}, {'发布医院/机构': '宝鸡市中医医院', '省份': '陕西省', '早中极恢复期': '预防', '症状': '', '发布时间': Timestamp('2020-01-24 00:00:00'), '方剂组成': '太子参 15g 贯 众 6g 银 花 10g 连 翘 10g 大青叶 10g 苏 叶 6g 葛 根 10g 藿 香 10g 苍 术 6g 佩 兰 10g 沙 参 20g 芦 根 10g '}, {'发布医院/机构': '贵州省中医药管理局', '省份': '贵州省', '早中极恢复期': '预防', '症状': '', '发布时间': Timestamp('2020-01-23 00:00:00'), '方剂组成': '北沙参10g、玉竹20g、石斛20g、贯众20g、苍术10g、石菖蒲10g。'}, {'发布医院/机构': '贵州省中医药管理局', '省份': '贵州省', '早中极恢复期': '儿童预防', '症状': '', '发布时间': Timestamp('2020-01-23 00:00:00'), '方剂组成': '板蓝根20g 贯众15g 藿香10g 薄荷10g\n菊花15g 荆芥10g 葛根6g 芦根10g\n甘草6g'}, {'发布医院/机构': '上海市中医药管理局', '省份': '江苏省', '早中极恢复期': '早', '症状': '', '发布时间': 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'生黄芪12g、防风\n\n10g、白术10g、银花10g、连翘10g、贯众6g、佩兰10g、陈皮10g、苍术10g、桔梗10g。'}, {'发布医院/机构': '江西中医药管理局', '省份': '江西省', '早中极恢复期': '早', '症状': '寒湿郁肺', '发布时间': Timestamp('2020-02-03 00:00:00'), '方剂组成': '苍术15g、陈皮10g、厚朴10g、藿香10g、草果6g、生麻黄6g、羌活10g、生姜10g、槟郎10g'}, {'发布医院/机构': '江西中医药管理局', '省份': '江西省', '早中极恢复期': '中', '症状': '疫毒闭肺', '发布时间': Timestamp('2020-02-03 00:00:00'), '方剂组成': '杏仁10g、生石膏30g、瓜萎30g、生大黄6g、生炙麻黄各6g、葶苈子10g、桃仁10g、草果6g、槟郎10g、苍术10g'}, {'发布医院/机构': '江西中医药管理局', '省份': '江西省', '早中极恢复期': '重', '症状': '内闭外脱', '发布时间': Timestamp('2020-02-03 00:00:00'), '方剂组成': '人参15g、黑顺片10g、山茱萸15g，送服苏合香丸或安宫牛黄丸'}, {'发布医院/机构': '江西中医药管理局', '省份': '江西省', '早中极恢复期': '恢复', '症状': '肺脾气虚', '发布时间': Timestamp('2020-02-03 00:00:00'), '方剂组成': '法半夏9g、陈皮10g、党参15g、炙黄芪30g、茯苓15g、藿香10g、砂仁6g'}, {'发布医院/机构': '黑龙江省中医药管理局', '省份': '黑龙江省', '早中极恢复期': '早', '症状': '寒湿郁肺', '发布时间': Timestamp('2020-02-26 00:00:00'), '方剂组成': '藿香15g、苏叶15g、桔梗15g、枳壳15g、生麻黄6g、杏仁10g、陈皮15g、茯苓20g、白术15g、佩兰15g、苍术15g、厚朴15g、半夏15g、草果仁15g、白芷15g、黄芩10g、大青叶15g、葛根15g、甘草15g。'}, {'发布医院/机构': '黑龙江省中医药管理局', '省份': '黑龙江省', '早中极恢复期': '中', '症状': '疫毒闭肺', '发布时间': Timestamp('2020-02-26 00:00:00'), '方剂组成': '水牛角20g、生地15g、丹参25g、玄参20g、金银花30g、连翘20g、桔梗20g、枳壳20g、川芎15g、赤芍25g、地龙20g、桃仁15g、太子参25g、炒白术20g、茯苓25g、生麻黄10g、白果20g、葶苈子20g、黄芩15g、杏仁10g、紫苏子20g、瓜蒌20g、浙贝母15g、生薏米20g、甘草15g。'}, {'发布医院/机构': '黑龙江省中医药管理局', '省份': '黑龙江省', '早中极恢复期': '重', '症状': '内闭外脱', '发布时间': Timestamp('2020-02-26 00:00:00'), '方剂组成': '人参15g、干姜10g、附子10g、甘草10g，煎汤送服紫雪丹或至宝丹、安宫牛黄丸、苏合香丸酌情选用。'}, {'发布医院/机构': '黑龙江省中医药管理局', '省份': '黑龙江省', '早中极恢复期': '恢复期', '症状': '余邪未尽，气阴两伤', '发布时间': Timestamp('2020-02-26 00:00:00'), '方剂组成': '竹叶15g、石膏20g、太子参15g、麦冬20g、半夏10g、枇杷叶15g、玉竹15g、玄参15g、杏仁10g、陈皮15g、甘草10g。'}]

保存为json文件格式

print(filepath + '共有%d' % (len(data)) + '行数据')for i in data:    i['发布时间'] = i['发布时间'].strftime("%Y %b %d %H:%M:%S")for i in range(len(data)):    filename = filepath+'outfile/' + str(i+1)+'.json'    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as  f:        json.dump(data[i], f, ensure_ascii=False, indent=4)  # ensure_ascii=False(输出中文)， indent=4(缩进为4)

查看防火墙服务状态

systemctl status firewalld

查看防火墙的状态

firewall-cmd --state

开启、重启、关闭firewalld.service服务

1. 开启

   service firewalld start

2. 重启

   service firewalld restart

3. 关闭

   service firewalld stop

   查看防火墙规则

   firewall-cmd --list-all

   查询、开放、关闭端口

4. 查询端口是否开放

   firewall-cmd --query-port=8080/tcp

5. 开放端口（以3306端口为例）

   firewall-cmd --permanent --add-port=3306/tcp

6. 移除端口

   firewall-cmd --permanent --remove-port=3306/tcp

   参数说明

   firewall-cmd:是linux提供的操作firewall的一个工具
   –permanent:表示设置为持久
   –add-port:标识添加的端口

   防火墙配置文件

   /etc/firewalld/zones/public.xml

Previous

1. 环境：Hexo4.2
2. 主题：Volantis
3. 本次主题美化基于blinkfox的hexo-theme-matery
4. 演示

GITHUB日历云

1. 点击此按钮下载echarts.min.js文件放置于../volantis/source/js文件夹中
2. 点击此按钮下载post-calendar.ejs文件放置于../volantis/layout/_widget文件夹中
3. 打开刚刚下载的post-calendar.ejs文件，将第七行

替换为

<script type="text/javascript" src="/js/echarts.min.js"></script>

4. 在../volantis/source/less/archive.less里面最后一个括号之前添加如下代码：

   /*日历云*/#post-calendar { width: 100%; height: 200px;}

或者下载此<btn>[CSS](https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/cloud@2.44/Hexo/themeConfig/matery.css)</btn>文件后放置于`../volantis/source/css`文件夹中，然后在`../volantis/layout/_partial/head.ejs`中引入css文件，在`<!-- link -->`标记下方添加一行

标签云

1. 点击此按钮下载echarts.min.js文件放置于../volantis/source/js文件夹中
2. 点击此按钮下载tag-cloud.ejs文件放置于../volantis/layout/_widget文件夹中
3. 打开刚刚下载的tag-cloud.ejs文件，将

   <script type="text/javascript" src="<%- theme.jsDelivr.url %><%- theme.libs.js.echarts %>"></script>

   替换为

<script type="text/javascript" src="/js/echarts.min.js"></script>

4. 使用volantis主题的可以点击下载按钮替换即可
5. 非volantis主题的需要下载此CSS文件后放置于../volantis/source/css文件夹中，然后在../volantis/layout/_partial/head.ejs中引入css文件，在<!-- link -->标记下方添加一行

   <link rel="stylesheet" type="text/css" href="/css/matery.css">

   若引入后博客外观发生改变，则将如下代码复制粘贴于../volantis/source/less/archive.less文件最后一个括号之前。

   /*tag-cloud*/.chip .tag-length { margin-left: 5px; margin-right: -2px; font-size: 0.5rem;}.chip-default .tag-length { color: #e91e63; margin-top: 1px;}.chip-active .tag-length { color: #fff;}.chip-container .tag-chips { margin: 1rem auto 0.5rem; max-width: 850px; text-align: center;}/*tags边框*/.chip-container .chip { margin: 10px 10px; padding: 19px 14px; display: inline-flex; line-height: 0; font-size: 1rem; font-weight: 500; border-radius: 5px; cursor: pointer; box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .12); z-index: 0;}.chip-container .chip:hover { color: #fff; background: linear-gradient(to right, #4cbf30 0%, #0f9d58 100%) !important;}

6. 在你想让它显示的位置添加如下代码，例如我是将它放在`../volantis/layout/tag.ejs`中

<%- partial(‘_widget/tag-cloud’) %>

添加排版后可能会出现跟主题不搭的情况，可以根据我的<btn>[tag](https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/cloud@2.44/Hexo/themeConfig/myfile/tag.ejs)</btn>文件适当修改。7. 演示图<fancybox>    <img src='https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/cloud@2.44/img/themePersonalization/output_2.png'></fancybox>## 文章分类雷达图 ##1. 点击此<btn>[按钮](https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/cloud@2.44/Hexo/themeConfig/echarts.min.js)</btn>下载`echarts.min.js`文件放置于`../volantis/source/js`文件夹中2. 点击此<btn>[按钮](https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/cloud@2.44/Hexo/themeConfig/category-radar.ejs)</btn>下载`category-radar.ejs`文件放置于`../volantis/layout/_widget`文件夹中3. 打开刚刚下载的`category-radar.ejs`文件，将<fancybox>    <img src='https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/cloud@2.44/img/themePersonalization/output_3.png'></fancybox>替换为

4. 在你想让它显示的位置添加如下代码，例如我是将它放在`../volantis/layout/tag.ejs`中

<%- partial(‘_widget/category-radar’) %>

5. 演示图<fancybox>    <img src='https://cdn.jsdelivr.net/gh/InfiniteYinux/cloud@2.44/img/themePersonalization/output_2.png'></fancybox>## 其它个性化配置 ##更多个性化配置可参考[TRHX](https://www.itrhx.com/)的博文[Hexo 博客主题个性化](https://www.itrhx.com/2018/08/27/A04-Hexo-blog-topic-personalization/)

数据来源

疫情的数据来源于开源项目 Akshare。

准备工作

运行环境：

1. Windows 10系统
2. Anaconda（Python 3.7）
3. Jupyter Notebook
   本次使用到的Python库： akshare, pandas, plotly

数据导入

import akshare as akimport pandas as pdimport plotlyfrom plotly.offline import iplot, init_notebook_modeimport plotly.express as pxfrom datetime import datetimeinit_notebook_mode()

init_notebook_mode()是离线使用plotly，不需注册账号即可使用，但是功能没有在线模式全，下面简单的介绍一下两种模式：
plotly的两种模式

离线模式：没有数量限制，图片都在本地。
在线模式：最多可以上传25张，可以通过浏览器在线编辑、观看。更好的分享给别，有分为三种情况——公开(public)、私人(private)、秘密(secret)。

# 从 akshare 获取数# df_all_history = ak.epidemic_history()# 从csv文件获取数据df_all_history = pd.read_csv('epidemic_all_20200307.csv',index_col=0)df_all_history

由于使用该项目获取数据时，有时不太稳定，可能会遇到连接失败的情况，所以，这里选用保存好的数据。

提取数据

从上面获取的数据，有些数据格式需要加以调整，对于日期，我们这里会组织两列数据，一列是时间格式的日期（ ['date']），一列是字符串格式的日期 (['dates'])。这样设置的原因，是因为我们后续分别需要用到这两种格式的日期。

df_all = df_all_history# 将字符串格式的日期 另保存为一列df_all['dates'] = df_all_history['date']# 将字符串格式的日期转换为 日期格式df_all['date'] = pd.to_datetime(df_all['date'])

获取国外的疫情数据

上面的数据，是全球的数据，我们可以把其中属于中国的剔除，就可以得到国外的数据了。

# 国外，按国家统计df_oversea = df_all.query("country!='中国'")df_oversea.fillna(value="", inplace=True)df_oversea

数据可视化

先来用 plotly express 看下国外疫情分国家的整体走势。

fig_oversea = px.line(df_oversea, x='dates', y='confirmed',                      line_group='country',                      color='country',                      color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.D3,                      hover_name='country',                     )fig_oversea.show()

效果如下



从上图可以看出，国外的疫情发展情况，大部分国家从2月10日期，发展趋势较为明显，因此，后面我们重点分析这段时间之后的情况。

# 现有数据演示从 2020年2月10日开始df_oversea_recent = df_oversea.set_index('date')df_oversea_recent = df_oversea_recent['2020-02-10':]df_oversea_recent

由于部分国家的数据不是从2020年2月10日开始记录的，所以要补充数据。我们可以手动新建一个 excel数据表，将补充日期的数值填充为 0 。
这里主要补充的是伊朗的数据，因为伊朗实在是发展太快了，必须纳入分析的范围内。其他国家，如果有需要补充的，后续可以继续完善。

# 由于部分国家，数据不是从2020年2月10日开始的，所以要补充数据，数值为 0# 数据在 excel 表格中进行补充，这里进行读取df_oversea_buchong = pd.read_excel('epidemic_buchong.xlsx')df_oversea_buchong['dates'] = df_oversea_buchong['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))df_oversea_buchong.set_index('date', inplace=True)df_oversea_buchong.fillna(value="", inplace=True)print(df_oversea_buchong.info())df_oversea_buchong

将需要补充的数据弄好后，我们可以合并上面这两部分数据，一起进行分析。

# 合并补充数据df_oversea_recent_new = df_oversea_recent.append(df_oversea_buchong)df_oversea_recent_new.sort_index(inplace=True)df_oversea_recent_new

得到合并的数据后，首先，用气泡图来对变化情况进行可视化，这里用的是 plotly express 的散点图。

fig_oversea_recent = px.scatter(df_oversea_recent_new, x='dead', y='confirmed',                                size='confirmed', text='country', color='country',                                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Light24,                                animation_frame='dates',animation_group='country',                                hover_name='country',                                range_x=[-10,260],                                range_y=[0,8000],                                size_max=50,                                template='plotly_white',)fig_oversea_recent.show()

效果如下

源码及数据文件

VPS 性能测试一键脚本

SuperBench.sh

使用方法

wget -qO- --no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/oooldking/script/master/superbench.sh | bash

或

curl -Lso- -no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/oooldking/script/master/superbench.sh | bash

演示图

下载地址

https://github.com/oooldking/script/blob/master/superbench.sh

bench.sh

使用方法

wget -qO- bench.sh | bash

或

curl -Lso- bench.sh | bash

演示图

下载地址

https://github.com/teddysun/across/blob/master/bench.sh

ZBench.sh

ZBench 基本上是把上面两个脚本的功能合并了一下，再自己加了些许新的功能，可以说是集大成者，可以一次性测试上面两个脚本的测试项。

使用方法

中文版：

wget -N --no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/FunctionClub/ZBench/master/ZBench-CN.sh && bash ZBench-CN.sh

英文版：

wget -N --no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/FunctionClub/ZBench/master/ZBench.sh && bash ZBench.sh

演示图

下载地址

https://github.com/FunctionClub/ZBench/blob/master/ZBench.sh

VPS 回程路由一键测试

使用方法

wget -qO- git.io/besttrace | bash

演示图

下载地址

https://github.com/teddysun/across/blob/master/bench.sh

VPS 一键安装脚本

一键安装KMS服务脚本

适用环境

系统支持：CentOS 6+，Debian 7+，Ubuntu 12+
虚拟技术：任意
内存要求：≥128M

关于本脚本

1. 本脚本适用于三大 Linux 发行版，其他版本则不支持。
2. KMS 服务安装完成后会加入开机自启动。
3. 默认记录日志，其日志位于 /var/log/vlmcsd.log。

   使用方法

   使用root用户登录，运行以下命令：

   wget --no-check-certificate https://github.com/teddysun/across/raw/master/kms.sh && chmod +x kms.sh && ./kms.sh

   安装完成后，输入以下命令查看端口号 1688 的监听情况

   netstat -nxtlp | grep 1688

   返回值类似于如下这样就表示 OK 了：

   tcp        0      0 0.0.0.0:1688                0.0.0.0:*                   LISTEN      3200/vlmcsd         tcp        0      0 :::1688                     :::*                        LISTEN      3200/vlmcsd 

   脚本安装完成后，会将 KMS 服务加入开机自启动。

使用命令

/etc/init.d/kms start           # 启动/etc/init.d/kms stop            # 停止/etc/init.d/kms restart         # 重启/etc/init.d/kms status          # 状态

卸载

使用 root 用户登录，运行以下命令：

./kms.sh uninstall

使用 KMS 服务

KMS 服务，用于在线激活 VOL 版本的 Windows 和 Office。
激活的前提是你的系统是批量授权版本，即 VL 版，一般企业版都是 VL 版。而 VL 版本的镜像一般内置 GVLK key，用于 KMS 激活。
下面列表里面含有的产品的 VL 版本或者能使用 key 进入 KMS 通道的产品，都支持使用 KMS 激活。
使用管理员权限运行 cmd 查看系统版本，命令如下：

wmic os get caption

使用管理员权限运行 cmd 安装从上面列表得到的 key，命令如下：

slmgr /ipk xxxxx-xxxxx-xxxxx-xxxxx-xxxxx

使用管理员权限运行 cmd 将 KMS 服务器地址设置为你自己的 IP 或 域名，后面最好再加上端口号（:1688），命令如下：

slmgr /skms Your IP or Domain:1688

注意：本脚本所做的工作就是此步骤。当你的 KMS 服务出于启动状态，那么此处就可以设置为你自己的 KMS 服务器地址。
使用管理员权限运行 cmd 手动激活系统，命令如下：

slmgr /ato

关于 Office 的激活，要求必须是 VOL 版本，否则无法激活。
找到你的 Office 安装目录，32 位默认一般为 C:\Program Files (x86)\Microsoft Office\Office16
64 位默认一般为C:\Program Files\Microsoft Office\Office16
Office16 是 Office 2016，Office15 就是 Office 2013，Office14 就是Office 2010。
打开以上所说的目录，应该有个 OSPP.VBS 文件。
使用管理员权限运行 cmd 进入 Office 目录，命令如下：

cd "C:\Program Files (x86)\Microsoft Office\Office16"

使用管理员权限运行 cmd 注册 KMS 服务器地址：

cscript ospp.vbs /sethst:Your IP or Domain

使用管理员权限运行 cmd 手动激活 Office，命令如下：

cscript ospp.vbs /act

注意： KMS 方式激活，其有效期只有 180 天。
每隔一段时间系统会自动向 KMS 服务器请求续期，请确保你自己的 KMS 服务正常运行。
参考链接:https://03k.org/kms.html

ls命令

1. 查看 linux 文件夹包含的文件
2. 查看文件权限(包括目录、文件夹、文件权限)
3. 查看目录信息

   常用参数搭配

   ls -a 列出目录所有文件，包含以.开始的隐藏文件ls -A 列出除.及..的其它文件ls -r 反序排列ls -t 以文件修改时间排序ls -S 以文件大小排序ls -h 以易读大小显示ls -l 除了文件名之外，还将文件的权限、所有者、文件大小等信息详细列出来

   实例

   按易读方式按时间反序排序，并显示文件详细信息

   ls -lhrt

   按大小反序显示文件详细信息

   ls -lrS

   列出当前目录中所有以”t”开头的目录的详细内容

   ls -l t*

   列出文件绝对路径（不包含隐藏文件）

   ls | sed "s:^:`pwd`/:"

   列出文件绝对路径（包含隐藏文件）

   find $pwd -maxdepth 1 | xargs ls -ld

cd 命令

cd(changeDirectory) 命令语法：

cd [dirName]     #切换当前目录至 dirName。

实例

进入上一次工作路径

cd -

把上个命令的参数作为cd参数使用。

cd !$

pwd 命令

pwd 命令用于查看当前工作目录路径。

实例

查看当前路径

pwd

查看软链接的实际路径

pwd -P

mkdir 命令

mkdir 命令用于创建文件夹。
可用选项：
-m: 对新建目录设置存取权限，也可以用 chmod 命令设置;
-p: 可以是一个路径名称。此时若路径中的某些目录尚不存在,加上此选项后，系统将自动建立好那些尚不在的目录，即一次可以建立多个目录。

rm 命令

删除一个目录中的一个或多个文件或目录，如果没有使用 -r 选项，则 rm 不会删除目录。如果使用 rm 来删除文件，通常仍可以将该文件恢复原状。

rm [选项] 文件…

实例

删除任何 .log 文件，删除前逐一询问确认：

rm -i *.log

删除 test 子目录及子目录中所有档案删除，并且不用一一确认：

rm -rf test

删除以 -f 开头的文件

rm -- -f*

rmdir 命令

从一个目录中删除一个或多个子目录项，删除某目录时也必须具有对其父目录的写权限。

::: warning
不能删除非空目录
:::

实例

当 parent 子目录被删除后使它也成为空目录的话，则顺便一并删除：

rmdir -p parent/child/child11

mv 命令

移动文件或修改文件名，根据第二参数类型（如目录，则移动文件；如为文件则重命令该文件）。

实例

将文件 test.log 重命名为 test1.txt

mv test.log test1.txt

将文件 log1.txt,log2.txt,log3.txt 移动到根的 test3 目录中

mv llog1.txt log2.txt log3.txt /test3

将文件 file1 改名为 file2，如果 file2 已经存在，则询问是否覆盖

mv -i log1.txt log2.txt

移动当前文件夹下的所有文件到上一级目录

mv * ../

cp 命令

将源文件复制至目标文件，或将多个源文件复制至目标目录。
::: warning
命令行复制，如果目标文件已经存在会提示是否覆盖，而在 shell 脚本中，如果不加 -i 参数，则不会提示，而是直接覆盖！
:::

参数

-i 提示-r 复制目录及目录内所有项目-a 复制的文件与原文件时间一样

实例

复制 a.txt 到 test 目录下，保持原文件时间，如果原文件存在提示是否覆盖。

cp -ai a.txt test

为 a.txt 建议一个链接（快捷方式）

cp -s a.txt link_a.txt

cat 命令

cat 主要有三大功能：

1. 一次显示整个文件:

   cat filename

2. 从键盘创建一个文件:

   cat > filename

3. 将几个文件合并为一个文件:

   cat file1 file2 > file

   -b 对非空输出行号
   -n 输出所有行号

实例

把 log2012.log 的文件内容加上行号后输入 log2013.log 这个文件里

cat -n log2012.log log2013.log

把 log2012.log 和 log2013.log 的文件内容加上行号（空白行不加）之后将内容附加到 log.log 里

cat -b log2012.log log2013.log log.log

使用 here doc 生成新文件

cat >log.txt <<EOF>Hello>World>PWD=$(pwd)>EOFls -l log.txtcat log.txtHelloWorldPWD=/opt/soft/test

反向列示

tac log.txtPWD=/opt/soft/testWorldHello

more 命令

命令参数

功能类似于 cat, more 会以一页一页的显示方便使用者逐页阅读，而最基本的指令就是按空白键（space）就往下一页显示，按 b 键就会往回（back）一页显示。

+n      从笫 n 行开始显示-n       定义屏幕大小为n行+/pattern 在每个档案显示前搜寻该字串（pattern），然后从该字串前两行之后开始显示 -c       从顶部清屏，然后显示-d       提示“Press space to continue，’q’ to quit（按空格键继续，按q键退出）”，禁用响铃功能-l        忽略Ctrl+l（换页）字符-p       通过清除窗口而不是滚屏来对文件进行换页，与-c选项相似-s       把连续的多个空行显示为一行-u       把文件内容中的下画线去掉

常用操作命令

Enter    向下 n 行，需要定义。默认为 1 行Ctrl+F   向下滚动一屏空格键  向下滚动一屏Ctrl+B  返回上一屏=       输出当前行的行号:f     输出文件名和当前行的行号V      调用vi编辑器!命令   调用Shell，并执行命令q       退出more

实例

显示文件中从第3行起的内容

more +3 text.txt

在所列出文件目录详细信息，借助管道使每次显示 5 行

ls -l | more -5

less 命令

less 与 more 类似，但使用 less 可以随意浏览文件，而 more 仅能向前移动，却不能向后移动，而且 less 在查看之前不会加载整个文件。

常用命令参数

-i  忽略搜索时的大小写-N  显示每行的行号-o  <文件名> 将less 输出的内容在指定文件中保存起来-s  显示连续空行为一行/字符串：向下搜索“字符串”的功能?字符串：向上搜索“字符串”的功能n：重复前一个搜索（与 / 或 ? 有关）N：反向重复前一个搜索（与 / 或 ? 有关）-x <数字> 将“tab”键显示为规定的数字空格b  向后翻一页d  向后翻半页h  显示帮助界面Q  退出less 命令u  向前滚动半页y  向前滚动一行空格键 滚动一行回车键 滚动一页[pagedown]： 向下翻动一页[pageup]：   向上翻动一页

实例

ps 查看进程信息并通过 less 分页显示

ps -aux | less -N

查看多个文件

less 1.log 2.log

可以使用 n 查看下一个，使用 p 查看前一个。

tail 命令

用于显示指定文件末尾内容，不指定文件时，作为输入信息进行处理。常用查看日志文件。

常用参数

-f 循环读取（常用于查看递增的日志文件）-n<行数> 显示行数（从后向前）

实例

循环读取逐渐增加的文件内容

ping 127.0.0.1 > ping.log &

后台运行：可使用 jobs -l 查看，也可使用 fg 将其移到前台运行。

tail -f ping.log

which 命令

在 linux 要查找某个文件，但不知道放在哪里了，可以使用下面的一些命令来搜索：

which     查看可执行文件的位置。whereis 查看文件的位置。locate  配合数据库查看文件位置。find        实际搜寻硬盘查询文件名称。

which 是在 PATH 就是指定的路径中，搜索某个系统命令的位置，并返回第一个搜索结果。使用 which 命令，就可以看到某个系统命令是否存在，以及执行的到底是哪一个位置的命令。

常用参数

-n 　指定文件名长度，指定的长度必须大于或等于所有文件中最长的文件名。

实例

查看 ls 命令是否存在，执行哪个

which ls

查看 which

which which

查看 cd

which cd（显示不存在，因为 cd 是内建命令，而 which 查找显示是 PATH 中的命令）

查看当前 PATH 配置

echo $PATH

或使用 env 查看所有环境变量及对应值

whereis 命令

whereis 命令只能用于程序名的搜索，而且只搜索二进制文件（参数-b）、man说明文件（参数-m）和源代码文件（参数-s）。如果省略参数，则返回所有信息。whereis 及 locate 都是基于系统内建的数据库进行搜索，因此效率很高，而find则是遍历硬盘查找文件。

常用参数

-b   定位可执行文件。-m   定位帮助文件。-s   定位源代码文件。-u   搜索默认路径下除可执行文件、源代码文件、帮助文件以外的其它文件。

实例

查找 locate 程序相关文件

whereis locate

查找 locate 的源码文件

whereis -s locate

locate 命令

locate 通过搜寻系统内建文档数据库达到快速找到档案，数据库由 updatedb 程序来更新，updatedb 是由 cron daemon 周期性调用的。默认情况下 locate 命令在搜寻数据库时比由整个由硬盘资料来搜寻资料来得快，但较差劲的是 locate 所找到的档案若是最近才建立或 刚更名的，可能会找不到，在内定值中，updatedb 每天会跑一次，可以由修改 crontab 来更新设定值 (etc/crontab)。
locate 与 find 命令相似，可以使用如 *、? 等进行正则匹配查找

常用参数

-l num（要显示的行数）-f   将特定的档案系统排除在外，如将proc排除在外-r   使用正则运算式做为寻找条件

实例

查找和 pwd 相关的所有文件(文件名中包含 pwd）

locate pwd

搜索 etc 目录下所有以 sh 开头的文件

locate /etc/sh

查找 /var 目录下，以 reason 结尾的文件

locate -r '^/var.*reason$'      #其中.表示一个字符，*表示任务多个；.*表示任意多个字符

find 命令

用于在文件树中查找文件，并作出相应的处理。
命令格式：

find pathname -options [-print -exec -ok ...]

命令参数

pathname: find命令所查找的目录路径。例如用.来表示当前目录，用/来表示系统根目录。-print： find命令将匹配的文件输出到标准输出。-exec： find命令对匹配的文件执行该参数所给出的shell命令。相应命令的形式为'command' {  } \;，注意{   }和\；之间的空格。-ok： 和-exec的作用相同，只不过以一种更为安全的模式来执行该参数所给出的shell命令，在执行每一个命令之前，都会给出提示，让用户来确定是否执行。

命令选项

-name 按照文件名查找文件-perm 按文件权限查找文件-user 按文件属主查找文件-group  按照文件所属的组来查找文件。-type  查找某一类型的文件，诸如：   b - 块设备文件   d - 目录   c - 字符设备文件   l - 符号链接文件   p - 管道文件   f - 普通文件-size n :[c] 查找文件长度为n块文件，带有c时表文件字节大小-amin n   查找系统中最后N分钟访问的文件-atime n  查找系统中最后n*24小时访问的文件-cmin n   查找系统中最后N分钟被改变文件状态的文件-ctime n  查找系统中最后n*24小时被改变文件状态的文件-mmin n   查找系统中最后N分钟被改变文件数据的文件-mtime n  查找系统中最后n*24小时被改变文件数据的文件(用减号-来限定更改时间在距今n日以内的文件，而用加号+来限定更改时间在距今n日以前的文件。 )-maxdepth n 最大查找目录深度-prune 选项来指出需要忽略的目录。在使用-prune选项时要当心，因为如果你同时使用了-depth选项，那么-prune选项就会被find命令忽略-newer 如果希望查找更改时间比某个文件新但比另一个文件旧的所有文件，可以使用-newer选项

chmod 命令

用于改变 linux 系统文件或目录的访问权限。用它控制文件或目录的访问权限。该命令有两种用法。一种是包含字母和操作符表达式的文字设定法；另一种是包含数字的数字设定法。

每一文件或目录的访问权限都有三组，每组用三位表示，分别为文件属主的读、写和执行权限；与属主同组的用户的读、写和执行权限；系统中其他用户的读、写和执行权限。可使用 ls -l test.txt 查找。
以文件 log2012.log 为例：

-rw-r--r-- 1 root root 296K 11-13 06:03 log2012.log

第一列共有 10 个位置，第一个字符指定了文件类型。在通常意义上，一个目录也是一个文件。如果第一个字符是横线，表示是一个非目录的文件。如果是 d，表示是一个目录。从第二个字符开始到第十个 9 个字符，3 个字符一组，分别表示了 3 组用户对文件或者目录的权限。权限字符用横线代表空许可，r 代表只读，w 代表写，x 代表可执行。

常用参数

-c 当发生改变时，报告处理信息-R 处理指定目录以及其子目录下所有文件

权限范围

u ：目录或者文件的当前的用户g ：目录或者文件的当前的群组o ：除了目录或者文件的当前用户或群组之外的用户或者群组a ：所有的用户及群组

权限代号

r ：读权限，用数字4表示w ：写权限，用数字2表示x ：执行权限，用数字1表示- ：删除权限，用数字0表示s ：特殊权限

实例

增加文件 t.log 所有用户可执行权限

chmod a+x t.log

撤销原来所有的权限，然后使拥有者具有可读权限,并输出处理信息

chmod u=r t.log -c

给 file 的属主分配读、写、执行(7)的权限，给file的所在组分配读、执行(5)的权限，给其他用户分配执行(1)的权限

chmod 751 t.log -c（或者：chmod u=rwx,g=rx,o=x t.log -c)

将 test 目录及其子目录所有文件添加可读权限

chmod u+r,g+r,o+r -R text/ -c

tar 命令

用来压缩和解压文件。

常用参数

-c 建立新的压缩文件-f 指定压缩文件-r 添加文件到已经压缩文件包中-u 添加改了和现有的文件到压缩包中-x 从压缩包中抽取文件-t 显示压缩文件中的内容-z 支持gzip压缩-j 支持bzip2压缩-Z 支持compress解压文件-v 显示操作过程

实例

将文件全部打包成 tar 包

tar -cvf log.tar 1.log,2.log 或tar -cvf log.*

/etc 下的所有文件及目录打包到指定目录，并使用 gz 压缩

tar -zcvf /tmp/etc.tar.gz /etc

查看刚打包的文件内容（一定加z，因为是使用 gzip 压缩的）

tar -ztvf /tmp/etc.tar.gz

要压缩打包 /home, /etc ，但不要 /home/dmtsai

tar --exclude /home/dmtsai -zcvf myfile.tar.gz /home/* /etc

ln 命令

功能是为文件在另外一个位置建立一个同步的链接，当在不同目录需要该问题时，就不需要为每一个目录创建同样的文件，通过 ln 创建的链接（link）减少磁盘占用量。

常用参数

-b 删除，覆盖以前建立的链接-s 软链接（符号链接）-v 显示详细处理过程

实例

给文件创建软链接，并显示操作信息

ln -sv source.log link.log

给文件创建硬链接，并显示操作信息

ln -v source.log link1.log

给目录创建软链接

ln -sv /opt/soft/test/test3 /opt/soft/test/test5

grep 命令

强大的文本搜索命令，grep(Global Regular Expression Print) 全局正则表达式搜索。

命令格式

grep [option] pattern file|dir

常用参数

-A n --after-context显示匹配字符后n行-B n --before-context显示匹配字符前n行-C n --context 显示匹配字符前后n行-c --count 计算符合样式的列数-i 忽略大小写-l 只列出文件内容符合指定的样式的文件名称-f 从文件中读取关键词-n 显示匹配内容的所在文件中行数-R 递归查找文件夹

grep 的规则表达式

^  #锚定行的开始 如：'^grep'匹配所有以grep开头的行。 $  #锚定行的结束 如：'grep$'匹配所有以grep结尾的行。 .  #匹配一个非换行符的字符 如：'gr.p'匹配gr后接一个任意字符，然后是p。  *  #匹配零个或多个先前字符 如：'*grep'匹配所有一个或多个空格后紧跟grep的行。.*   #一起用代表任意字符。  []   #匹配一个指定范围内的字符，如'[Gg]rep'匹配Grep和grep。 [^]  #匹配一个不在指定范围内的字符，如：'[^A-FH-Z]rep'匹配不包含A-R和T-Z的一个字母开头，紧跟rep的行。  \(..\)  #标记匹配字符，如'\(love\)'，love被标记为1。   \<      #锚定单词的开始，如:'\<grep'匹配包含以grep开头的单词的行。\>      #锚定单词的结束，如'grep\>'匹配包含以grep结尾的单词的行。x\{m\}  #重复字符x，m次，如：'0\{5\}'匹配包含5个o的行。 x\{m,\}  #重复字符x,至少m次，如：'o\{5,\}'匹配至少有5个o的行。  x\{m,n\}  #重复字符x，至少m次，不多于n次，如：'o\{5,10\}'匹配5--10个o的行。  \w    #匹配文字和数字字符，也就是[A-Za-z0-9]，如：'G\w*p'匹配以G后跟零个或多个文字或数字字符，然后是p。  \W    #\w的反置形式，匹配一个或多个非单词字符，如点号句号等。  \b    #单词锁定符，如: '\bgrep\b'只匹配grep。

实例

查找指定进程

ps -ef | grep svn

查找指定进程个数

ps -ef | grep svn -c

从文件中读取关键词

cat test1.txt | grep -f key.log

从文件夹中递归查找以grep开头的行，并只列出文件

grep -lR '^grep' /tmp

查找非x开关的行内容

grep '^[^x]' test.txt

显示包含 ed 或者 at 字符的内容行

grep -E 'ed|at' test.txt

ps 命令

ps(process status)，用来查看当前运行的进程状态，一次性查看，如果需要动态连续结果使用 top

linux上进程有5种状态:

1. 运行(正在运行或在运行队列中等待)
2. 中断(休眠中, 受阻, 在等待某个条件的形成或接受到信号)
3. 不可中断(收到信号不唤醒和不可运行, 进程必须等待直到有中断发生)
4. 僵死(进程已终止, 但进程描述符存在, 直到父进程调用wait4()系统调用后释放)
5. 停止(进程收到SIGSTOP, SIGSTP, SIGTIN, SIGTOU信号后停止运行运行)
   ps 工具标识进程的5种状态码:

   D 不可中断 uninterruptible sleep (usually IO)R 运行 runnable (on run queue)S 中断 sleepingT 停止 traced or stoppedZ 僵死 a defunct (”zombie”) process

   命令参数

   ```

-A 显示所有进程
a 显示所有进程
-a 显示同一终端下所有进程
c 显示进程真实名称
e 显示环境变量
f 显示进程间的关系
r 显示当前终端运行的进程
-aux 显示所有包含其它使用的进程

### 实例 ###显示当前所有进程环境变量及进程间关系

ps -ef

显示当前所有进程

ps -A

与grep联用查找某进程

ps -aux | grep apache

找出与 cron 与 syslog 这两个服务有关的 PID 号码

ps aux | grep ‘(cron|syslog)’

## kill 命令 ##发送指定的信号到相应进程。不指定型号将发送SIGTERM（15）终止指定进程。如果任无法终止该程序可用"-KILL" 参数，其发送的信号为SIGKILL(9) ，将强制结束进程，使用ps命令或者jobs 命令可以查看进程号。root用户将影响用户的进程，非root用户只能影响自己的进程。### 常用参数 ###

-l 信号，若果不加信号的编号参数，则使用“-l”参数会列出全部的信号名称
-a 当处理当前进程时，不限制命令名和进程号的对应关系
-p 指定kill 命令只打印相关进程的进程号，而不发送任何信号
-s 指定发送信号
-u 指定用户

### 实例 ###使用ps查找进程pro1，然后用kill杀掉

kill -9 $(ps -ef | grep pro1)

爬取链接

原问题在这儿你见过的有些人能漂亮到什么程度？

爬取思路

使用Python爬虫爬取这个问题下的高赞照片。

1. 爬虫爬了下这个问题下的高赞照片。在欣赏小姐姐的美照之前，我们先来分享一下思路。
2. 通过知乎回答的url，先把回答一页一页的爬下来，存到本地数据库。随后从数据库里读取数据，筛选出高赞的回答，把回答里的图片解析出来。

函数解析

def get_answers_by_page(page_no):    offset = page_no * 10    url = "<answer url>&offset={}&limit=10&sort_by=default&platform=desktop".format(offset)    headers = {        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36",    }    r = requests.get(url, verify=False, headers=headers)    content = r.content.decode("utf-8")    data = json.loads(content)    is_end = data["paging"]["is_end"]    items = data["data"]    client = pymongo.MongoClient()    db = client["beauty"]    if len(items) > 0:        db.answers.insert_many(items)    return is_enddef get_answers():    page_no = 0    client = pymongo.MongoClient()    while True:        print(page_no)        is_end = get_answers_by_page(page_no)        page_no += 1        if is_end:            breakdef query():    client = pymongo.MongoClient()    db = client["beauty"]    items = db.answers.find({"voteup_count": {"$gte": 100}}).sort([("voteup_count", pymongo.DESCENDING)])    count = 0    for item in items:        content = item["content"]        vote_num = item["voteup_count"]        author = item["author"]["name"]        matched = re.findall(r'data-original="([^"]+)"', content)        print("> 来自 {}\n".format(item["url"]))        print("> 作者 {}\n".format(author))        print("> 赞数 {}\n".format(vote_num))        img_urls = []        for img_url in matched:            if img_url not in img_urls:                print("![]({})".format(img_url))                img_urls.append(img_url)        count += len(img_urls)        print("\n\n")    print(count)

get_answers_by_page - 这个函数用于获取一页的回答内容，获取的内容会存到本地MongoDB里
get_answers - 这个函数用于获取所有页的内容，它会调用上面的函数，循环获取每一页的内容
query - 这个函数用于从MongoDB里查询数据，筛选高赞回答，并且把结果打印出来

如果要完整的运行这个项目，大家可以下载源代码后，在本地运行。
运行项目后，程序会筛选出所有赞数大于100的回答，并且把回答里的图片整理出来。赞数越高的回答，小姐姐的颜值越高。

源码下载

源码下载

Maven介绍及环境搭建

Maven是什么

1. Maven是基于项目对象模型(POM)，可以通过一小段描述信息来管理项目的构建，报告和文档的项目管理工具软件。
2. Maven 除了以程序构建能力为特色之外，还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性，所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法，许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven，而且公司项目采用 Maven 的比例在持续增长。
3. Maven这个单词来自于意第绪语（犹太语），意为知识的积累，最初在Jakata Turbine项目中用来简化构建过程。当时有一些项目（有各自Ant build文件），仅有细微的差别，而JAR文件都由CVS来维护。于是希望有一种标准化的方式构建项目，一个清晰的方式定义项目的组成，一个容易的方式发布项目的信息，以及一种简单的方式在多个项目中共享JARs。

Maven环境搭建

参考maven 安装以及环境变量配置

Maven案例创建

Maven目录结构

1. 首先创建文件夹命名为src
2. 在src目录下分别创建子目录main和test
3. 在main和test目录下各创建一个子目录java

创建HelloMaven

1. 在main目录的java目录下创建如下目录并创建HellowWorld.javaJava类文件
   

   public class HelloWorld { public String sayHello(){     return "Hello World!"; }}

2. 在test目录的java目录下创建如下目录并创建testHello.javaJava类文件
   

   import org.junit.*;import org.junit.Assert.*;public class HellOWorldTest { @Test public void testHello() {     Assert.assertEquals("Hello World!",new HelloWorld().sayHello()); }}

3. 在src根目录下创建pom.xml编写代码如下：
   

   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"   xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">   <!-- 模型版本。maven2.0必须是这样写，现在是maven2唯一支持的版本 -->   <modelVersion>4.0.0</modelVersion>   <!-- 公司或者组织的唯一标志，并且配置时生成的路径也是由此生成， 如com.winner.trade，maven会将该项目打成的jar包放本地路径：/com/winner/trade -->   <groupId>com.study</groupId>   <!-- 本项目的唯一ID，一个groupId下面可能多个项目，就是靠artifactId来区分的 -->   <artifactId>study-model</artifactId>   <!-- 本项目目前所处的版本号 -->   <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>   <!-- 打包的机制，如pom,jar, maven-plugin, ejb, war, ear, rar, par，默认为jar -->   <packaging>jar</packaging>   <!-- 定义本项目的依赖关系 -->   <dependencies>       <!-- 每个dependency都对应这一个jar包 -->       <dependency>           <!--一般情况下，maven是通过groupId、artifactId、version这三个元素值（俗称坐标）来检索该构件， 然后引入你的工程。如果别人想引用你现在开发的这个项目（前提是已开发完毕并发布到了远程仓库），-->            <!--就需要在他的pom文件中新建一个dependency节点，将本项目的groupId、artifactId、version写入， maven就会把你上传的jar包下载到他的本地 -->           <groupId>junit</groupId>           <artifactId>junit</artifactId>           <version>4.10</version>     </dependency>   </dependencies>