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王思彤 发布的文章

值类型
包括：基本数据类型 int、float、bool、string；数组、结构体struct
声明一个值类型的变量，变量直接存储的是值，内存通常在 栈 上分配

引用类型
包括：指针、切片slice、map、管道channel、interface
声明一个引用类型的变量，变量存储的是一个地址，这个地址对应的内存空间中存储的才是具体的值，内存通常在 堆 上分配，当没有任何变量引用这个地址的时候，该地址对应的内存空间会被 GC 回收
数据类型.png
基本数据类型

var a int //声明一个int类型的变量

var b struct { //声明一个结构体
    Name string
}

var a = 8 //声明变量的同时赋值,编译器自动推导其数据类型

var a int = 8 //声明变量的同时赋值

var { //批量声明变量,简洁
    a int
    b string
}
var (
    a int
    b bool
    xx,yy,dd string="xx","yy","dd"
    //这里省略变量类型也是可以的.
    zz,aa="zz","aa"
)
//已声明,但未使用
var a=1
//标识为已抛弃的变量.未使用的变量编译会报错
_=a
//简化方法，:=无法定义全局变量

var tmpStr = ""
var tmpStr string = ""
tmpStr :=""

复杂数据类型


//数组
var a [3]intname [nums]type
r := [...]int{99 ：-1}
//数组长度位置出现省略号表示由初始化元素个数来确定长度。
//数组长度是类型的一部分（不同长度类型不同编译会发生报错），数组长度必须是常量表达式。
//如果一个数组元素类型可以比较，那数组之间可以比较。
//使用数组指针是高效的。

//slice切片
//一个拥有相同类型元素的可变长序列。通常写作[ ]T。它看上去像没有长度的数组类型。切片是一个很小的对象，对底层数组 进行了抽象。
//轻量级数据结构，可以用来访问数组部分或全部元素，而这个数组称为slice的底层数组。
//slice三个特性：长度 容量 指针。指针指向数组的第一个可访问的元素。
//因为slice包含了指向数组的指针，所以将一个slice传递给函数的时候，可以在函数内部修改底层数组的元素。
//创建和初始化：make([]type,len,cap)。如果只有len，则len=cap。
//另一种是切片字面量声明：slice := [ ]string{"1","2","3"}
//切片也可以像数组一样使用索引声明slice := []int{99 ：-1}

slice :=[]int{10,20,30,40} //len=cap=4
append(slice, 50)

//需要复制所有的值到新数组 len=4 cap=4*2
// append扩展容量的算法：cap<1000成倍增加，大于1000,1.25倍增加。
//创建切片时可以使用三个索引：slice := source[i:j:k]

source :=[]string{"a","b","c","d","e"}
slice := source[2:3:4]

package main
import "fmt"

func main() {

    slice1 := []int{1, 2, 3, 4, 5}
    slice2 := slice1[2:3]
    slice2 = append(slice2, 6)

    fmt.Printf("%v", slice1)
    fmt.Printf("%v", slice2)

}

内容PHPGolang具体实现PHP具体实现Golang特殊说明
数据类型布尔型，字符串，整型，浮点型，数组，对象，资源，空值 。布尔型，整型，浮点型，复数型，字符型，字符串型，错误类型，指针，数组，切片，字典，通道，结构体，接口。$name = "白色彩虹"Golang数据类型变量声明Golang中声明的变量必须使用，否则编译报错
单元格单元格

装饰器本质上是一个Python函数(其实就是闭包)，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。装饰器用于有以下场景，比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。
类似于中间件，类似于设计模式中的装饰器

迭代类似于遍历
迭代器作用：在进行遍历时，每每循环一次都会返回下一个数据，直到读完所有的数据为止。迭代器的作用就是记住访问到了第几条数据，以便于拿到下一条数据。
迭代器的本质：使多个不同类型的对象可以一起遍历，比如一个列表中既又元祖又有列表又有字符串
迭代器必须有__iter__和__next__方法。
迭代器优点：节省内存。不依赖索引取值。惰性计算。
迭代器的缺点：不能直观的查看里面的数据。取值时不走回头路，只能一直向下取值。

本质：是一个迭代器，即生成器是一种特殊的迭代器。
特点：惰性运算，开发者自定义。
生成器函数：在生成器函数中，用yield语句而不是return语句，yield语句一次返回一个结果。在其中两个结果的中间，函数是挂起的状态，以便于下次从离开的地方开始执行而不是从头开始。
生成器表达式：类似于列表推导式，但生成器是按需取结果，而不是一次性来构建一个结果列表。
缺点：只能遍历一次，最后一次会报异常

cat nohup.out | grep -n "长度" -C 10 #只看 长度 前后10行

cat -n text.txt 由 1 开始对所有输出的行数编号
cat -b text.txt 和 -n 相似，只不过对于空白行不编号

查询文件中关键内容，按条件查询
cat text.txt |grep '异常'-A 100 前100行
cat text.txt |grep '异常'-B 100 之前100行
cat text.txt |grep '异常'-C 100 前后100行
cat text.txt | grep -v '异常' 排除异常所在的行
cat text.txt | grep -n '异常' 显示异常所在行并显示行数
cat text.txt | grep -n '异常' -C 100 显示异常所在行前后100行并显示行数，其他想显示行数以此类推

cat -n text.txt1 > text.txt2 #把 text.txt1 的文档内容加上行号后输入 text.txt2 这个文档里
cat -b text.txt1 text.txt2 >> text.txt3 #把 text.txt1 和 text.txt2 的文档内容加上行号（空白行不加）之后将内容附加到 text.txt3 文档里

#首先拉取jenkins镜像
docker pull jenkins/jenkins

#以root身份运行镜像

docker run -d -uroot -p 9077:8080 -p 50000:50000 --name jenkins -v /var/jenkins_home:/var/jenkins_home -v /etc/localtime:/etc/localtime jenkins/jenkins

#通过ip加端口号进入jenkins 127.0.0.1:9077

jenkins

#切换进入docker镜像
docker exec -it d1949b69ce49  bash 
#编辑密码所在文件 获取密码
cat /var/jenkins_home/secrets/initialAdminPassword

安装推荐的插件
jenkins2.png
安装必备的插件,在jenkins插件中搜索

Generic Webhook Trigger
GitLab
#服务器安装expect
apt install expect

在jenkins搜索栏输入Manage搜索,选择系统管理
需要在Jenkins系统设置中取消勾选“Enable authentication for '/project' end-point”
jenkins4.png
新建一个jenkins任务,选择第一个
jenkins3.png
进入任务配置,构建触发器选择入下图所示
jenkins5.png
构建步骤输入以下脚本

#!/usr/bin/expect
#web服务器
spawn ssh root@127.0.0.1
expect {
 "(yes/no*" {send "yes\r";exp_continue}
 "password:" {send "pwd\r";exp_continue}
 eof
}
expect "*]$"
send "su root\n"
expect "*password"
send "pwd\n"
expect "*]$"
send "cd /var/www/project\n"
expect "*]#"
send "git pull\n"
expect "*]#"
send "exit\n"
expect "*]#"

多台服务器配置多个脚本链接,保存
登录你的gitlab

添加插件

# 取值必须values
 query_data = Model.objects.filter().values('id')
# 返回必须转一次list
 return JsonResponse(list(data),safe=False)

感觉django没有吹得那么好,orm转个json这么费劲

import copy
from prettyprinter import cpprint as p

        campaign_bigo_no = campaign_bigo = {
            'cpm': 0,
        }
        #  默认是传引用
        campaign_bigo['cpm'] = 1
        p(campaign_bigo_no)
        p(campaign_bigo)
        #  传值
        campaign_bigo_no = copy.deepcopy(campaign_bigo)
        campaign_bigo['cpm'] = 1
        p(campaign_bigo_no)
        p(campaign_bigo)
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