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云原生日志Loki

1. Loki简介

1.1 Loki介绍

  • Loki是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签。项目受 Prometheus 启发,官方的介绍就是:Like Prometheus, but for logs,类似于 Prometheus 的日志系统。

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1.2 Loki 的主要特点

  • 水平可扩展性:Loki 能够通过增加更多的节点来扩展其处理能力,以应对不断增长的数据量。

  • 高可用性:设计上保证了系统的稳定性和可靠性,即使在部分组件发生故障时也能继续运行。

  • 多租户支持:Loki 支持在同一个实例中为不同的用户提供隔离的日志数据存储和查询服务。

  • 经济高效:与传统的日志系统相比,Loki 不会对日志内容进行全文索引,而是通过为每个日志流创建一组标签来组织数据,这大大减少了存储需求和提高了查询效率。

  • 易于操作:Loki 的设计理念是简单易用,使得用户可以快速上手并有效地管理日志数据。

2. Loki部署

主机名作用系统IPV4
master采集端CentOS 7.9192.168.110.21/24
node-01被采集端CentOS 7.9192.168.110.22/24
node-02被采集端CentOS 7.9192.168.110.23/24

2.1 Loki主要组件

Loki 作为日志聚合系统的设计理念确实非常先进和实用,它通过以下三个主要组件来实现高效的日志管理:

  • Promtail

    • Promtail 是 Loki 的日志收集器,它运行在每个主机上,负责从本地文件中收集日志数据。

    • 它使用类似于 Prometheus 的服务发现机制来动态地发现日志文件。

    • Promtail 将日志作为流发送到 Loki 服务器,这些流由一组标签定义,而不是通过全文索引。

  • Loki

    • Loki 本身是一个高效的日志存储系统,它接收来自 Promtail 的日志数据,并将其存储在后端数据库中,如 BoltDB 或 Cassandra。

    • Loki 提供了一个 RESTful API,允许用户查询和聚合日志数据。

    • 它的设计允许快速查询和聚合,因为查询是基于标签的,而不是基于文本的全文搜索。

  • Grafana

    • Grafana 是一个流行的开源数据可视化和监控平台,它与 Loki 紧密集成。

    • 用户可以通过 Grafana 来创建仪表板,实时监控和分析 Loki 中的日志数据。

    • Grafana 提供了丰富的图表和可视化选项,帮助用户更直观地理解日志数据。

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2.2 Loki主要特性

Loki 与其他日志聚合系统相比确实具有一些独特的特性,这些特性使得 Loki 成为处理大规模日志数据的理想选择,特别是在云原生和容器化环境中。它的简单性、效率和成本效益使其在日志聚合领域中独树一帜。

  • 不进行全文索引

    • Loki 不对日志内容进行全文索引,而是存储压缩的非结构化日志数据,并仅索引元数据。这种方法简化了操作,减少了存储和计算资源的需求,从而降低了成本。

  • 使用标签记录流

    • Loki 采用了与 Prometheus 类似的标签系统,通过标签来索引和分组日志流。这种方法提高了日志数据的扩展性和操作效率,使得用户可以快速地查询和聚合具有特定标签的日志。

  • 适合存储 Kubernetes Pod 日志

    • Loki 特别适合于存储和处理 Kubernetes 环境中的 Pod 日志。在 Kubernetes 中,Pod 是短暂的,而 Loki 的设计允许它高效地处理这些短暂生命周期的日志源。

    • Kubernetes Pod 的标签等元数据可以自动被 Loki 索引,这使得用户能够利用这些标签来查询特定 Pod 或命名空间的日志。

  • 水平可扩展性

    • Loki 设计为易于水平扩展,可以通过增加更多的节点来处理更多的日志数据,这使得它能够适应不断增长的数据量。

  • 多租户支持

    • Loki 支持多租户部署,允许多个团队或项目在同一个 Loki 实例上独立地存储和查询日志,而不会相互干扰。

  • 与 Grafana 的集成

    • Loki 与 Grafana 的紧密集成提供了强大的可视化和监控能力,使得用户可以轻松地创建仪表板和警报。

  • 成本效益

    • 由于 Loki 的设计减少了对存储和计算资源的需求,它提供了一种成本效益更高的日志聚合解决方案,特别是在处理大规模日志数据时。

  • 各日志收集组件简单对比

名称安装的组件优点
ELK/EFKElasticsearch, Logstash支持自定义grok正则解析复杂日志内容- Dashboard支持丰富的可视化展示
Kibana, Filebeat, Kafka/Redis
LokiGrafana, Loki, Promtail占用资源小- Grafana原生支持- 查询速度快
  • 相关资料

    • 官方地址:Grafana Loki OSS | Log aggregation system

    • 文档地址:Configure the Loki data source | Grafana documentation

    • git地址:https://github.com/grafana/loki/blob/master/docs/README.md

    • 下载地址:https://github.com/grafana/loki/releases/

2.3 安装Loki

  • Grafana Loki 是一个日志聚合工具,它是功能齐全的日志堆栈的核心。

  • Loki 是一个为有效保存日志数据而优化的数据存储。日志数据的高效索引将 Loki 与其他日志系统区分开来,

  • 与其他日志系统不同,Loki 索引是根据标签构建的,原始日志消息未编入索引。

 [root@master ~]# wget -c https://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.9.8/loki-2.9.8.x86_64.rpm[root@master ~]# yum install loki-2.9.8.x86_64.rpm -y[root@master ~]# sed -i 's/127.0.0.1/192.168.110.21/' /etc/loki/config.yml  # 修改IP[root@master ~]# systemctl enable loki --now[root@master ~]# systemctl is-active loki.service active[root@master ~]# ss -lnupt | egrep '3100|9096'tcp    LISTEN     0      128    [::]:9096               [::]:*                   users:(("loki",pid=11871,fd=9))tcp    LISTEN     0      128    [::]:3100               [::]:*                   users:(("loki",pid=11871,fd=8))
  • 文件介绍

 [root@master ~]# rpm -ql loki/etc/loki/config.yml               # 配置文件/etc/systemd/system/loki.service   # 系统服务文件/usr/bin/loki                      # 二进制文件​[root@master ~]# cat /etc/loki/config.yml auth_enabled: false     # 是否启用鉴权​server:http_listen_port: 3100  # http访问端口grpc_listen_port: 9096  # rpc访问端口​common:instance_addr: 127.0.0.1  # 修改为自己的IP或localhostpath_prefix: /tmp/lokistorage:filesystem:chunks_directory: /tmp/loki/chunks # 记录块存储目录,默认chunks块上的日志数量或到期后,将chunks数据打标签后存储rules_directory: /tmp/loki/rulesreplication_factor: 1ring:kvstore:store: inmemory​query_range:            # 查询规则results_cache:cache:embedded_cache:enabled: truemax_size_mb: 100​schema_config:configs:- from: 2020-10-24store: boltdb-shipperobject_store: filesystemschema: v11index:prefix: index_period: 24h​ruler:alertmanager_url: http://localhost:9093   # 告警通知url,修改为自己的IP# By default, Loki will send anonymous, but uniquely-identifiable usage and configuration# analytics to Grafana Labs. These statistics are sent to https://stats.grafana.org/## Statistics help us better understand how Loki is used, and they show us performance# levels for most users. This helps us prioritize features and documentation.# For more information on what's sent, look at# https://github.com/grafana/loki/blob/main/pkg/usagestats/stats.go# Refer to the buildReport method to see what goes into a report.## If you would like to disable reporting, uncomment the following lines:#analytics:#  reporting_enabled: false

2.4 安装Promtail

 [root@master ~]# wget -c https://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.9.8/promtail-2.9.8.x86_64.rpm[root@master ~]# yum install promtail-2.9.8.x86_64.rpm -y[root@master ~]# setfacl -m u:promtail:r /var/log/messages  # 注意默认是没有读权限[root@master ~]# systemctl enable promtail --now[root@master ~]# systemctl is-active promtailactive
  • 测试

    • 访问http://192.168.110.21:9080/targets

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 [root@master ~]# cat /tmp/positions.yaml positions:/var/log/messages: "1008852"
  • 配置文件详解

 [root@master ~]# cat /etc/promtail/config.yml# This minimal config scrape only single log file.# Primarily used in rpm/deb packaging where promtail service can be started during system init process.# And too much scraping during init process can overload the complete system.# https://github.com/grafana/loki/issues/11398​server:http_listen_port: 9080grpc_listen_port: 0​positions:filename: /tmp/positions.yaml # 用于记录每次读取日志文件的索引行数,如:promtail重启后从该配置中恢复日志文件的读取位置​clients:- url: http://localhost:3100/loki/api/v1/push  # 推送日志流到Loki中的api​scrape_configs:     # 发现日志文件的位置并从中提取标签- job_name: system  # 任务名称static_configs:   # 目录配置- targets:        # 标签- localhostlabels:job: varlogs  # 子任务名称,通常以项目命令#NOTE: Need to be modified to scrape any additional logs of the system.__path__: /var/log/messages  # 收集本地系统日志

2.5 安装命令行工具

 [root@master ~]# wget -c https://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.9.8/logcli-2.9.8.x86_64.rpm[root@master ~]# yum install logcli-2.9.8.x86_64.rpm -y[root@master ~]# logcli --help--help:显示帮助信息。--version:显示应用程序版本。--quiet:抑制查询元数据。--stats:显示查询统计信息。--output:指定输出模式,可选 default, raw, jsonl。raw 模式会抑制日志标签和时间戳。--timezone:指定格式化输出时间戳时使用的时区,默认为本地时区或 UTC。--cpuprofile 和 --memprofile:指定 CPU 和内存分析文件的写入位置。--stdin:从标准输入读取日志输入。--addr:设置 Loki 服务器地址,默认为 http://localhost:3100。--username 和 --password:设置 HTTP 基本认证的用户名和密码。--ca-cert:设置服务器 CA 证书的路径。--tls-skip-verify:跳过 TLS 服务器证书验证。--cert 和 --key:设置客户端证书和密钥的路径。--org-id:添加 API 请求的租户 ID。--query-tags:添加 HTTP 请求头,用于跟踪查询统计。--bearer-token 和 --bearer-token-file:设置用于 API 请求的身份验证令牌。--retries:设置查询失败时的重试次数。--min-backoff 和 --max-backoff:设置重试之间的最小和最大回退时间。--auth-header:设置用于 API 请求的身份验证头部。--proxy-url:设置 HTTP 或 HTTPS 代理的 URL。

2.6 安装Granafa

 [root@master ~]# wget -c https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-10.0.2-1.x86_64.rpm[root@master ~]# yum install grafana-enterprise-10.0.2-1.x86_64.rpm -y[root@master ~]# systemctl enable --now grafana-server
  • 访问: http://192.168.110.21:3000

    • 用户名密码都为:admin

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  • 添加Loki数据源

Data sources ——> Add new data source ——> Loki

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2.7 增加一个标签

 [root@master ~]# vim /etc/promtail/config.yml...scrape_configs:- job_name: systemstatic_configs:- targets:- localhostlabels:job: varlogs#NOTE: Need to be modified to scrape any additional logs of the system.__path__: /var/log/messages- targets:              # 添加一个targets- localhostlabels:job: varlogs-02__path__: /var/log/secure​[root@master ~]# setfacl -m u:promtail:r /var/log/secure [root@master ~]# systemctl restart promtail.service 

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  • 添加监控指标

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3. LogQL语法

在 Loki 中,查询日志数据时可以使用标签选择器和过滤表达式来精确地定位和检索所需的日志流。

3.1 标签选择器

  • 标签选择器用于指定一组标签,以便从 Loki 中检索匹配特定标签的日志流。

  • 选择器放在 {} 中,多个标签表达式用逗号分隔。

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3.1.1 支持的符号

  • =:表示标签的值需要完全相同。

  • !=:表示标签的值需要不平等。

  • =~:表示标签的值需要与正则表达式匹配。

  • !~:表示标签的值不能与正则表达式匹配。

3.1.2 过滤表达式

  • 在选择了日志流之后,可以使用搜索表达式进一步过滤结果。

  • 搜索表达式可以是文本或正则表达式。

3.1.3 示例

  • {job="mysql"} |= "error":选择 job 标签为 mysql 的日志流,并且日志行包含字符串 "error"

  • {name="kafka"} |~ "tsdb-ops.*io:2003":选择 name 标签为 kafka 的日志流,并且日志行匹配正则表达式 "tsdb-ops.*io:2003"

  • {instance=~"kafka-[23]",name="kafka"} != kafka.server:type=ReplicaManager:选择 instance 标签匹配正则表达式 "kafka-[23]" 并且 name 标签为 kafka 的日志流,排除包含 kafka.server:type=ReplicaManager 的行。

3.1.4 支持的操作符

  • |=:日志行包含指定的字符串。

  • !=:日志行不包含指定的字符串。

  • |~:日志行匹配指定的正则表达式。

  • !~:日志行不匹配指定的正则表达式。

3.1.5 支持多个过滤

  • 可以在同一查询中使用多个过滤条件,例如:

    • {job="mysql"} |= "error" != "timeout":选择 job 标签为 mysql 的日志流,日志行包含 "error" 但不包含 "timeout"

4. Loki收集Nginx日志

  • 为了方便grafana dashbord展示,我们把日志格式修改为json

4.1 修改Nginx配置

# 在被监控端上做
[root@node-01~]# vim /etc/nginx/nginx.conf   # 再http模块内添加
http {
...
log_format json escape=json '{''"remote_addr": "$remote_addr", ''"request_uri": "$request_uri", ''"request_length": "$request_length", ''"request_time": "$request_time", ''"request_method": "$request_method", ''"status": "$status", ''"body_bytes_sent": "$body_bytes_sent", ''"http_referer": "$http_referer", ''"http_user_agent": "$http_user_agent", ''"http_x_forwarded_for": "$http_x_forwarded_for", ''"http_host": "$http_host", ''"server_name": "$server_name", ''"upstream": "$upstream_addr", ''"upstream_response_time": "$upstream_response_time", ''"upstream_status": "$upstream_status"'# '"geoip_country_code": "$geoip2_data_country_code", '# '"geoip_country_name": "$geoip2_data_country_name", '# '"geoip_city_name": "$geoip2_data_city_name"''};';
access_log /var/log/nginx/json_access.log json;
}[root@node-01 ~]# nginx -t
nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok
nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful
[root@node-01 ~]# systemctl start nginx
  • 访问Nginx

[root@node-01 ~]# tail /var/log/nginx/access.log 
192.168.110.23 - - [15/Jun/2024:19:45:37 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.23 - - [15/Jun/2024:19:45:38 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.23 - - [15/Jun/2024:19:45:38 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.21 - - [15/Jun/2024:19:45:42 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.21 - - [15/Jun/2024:19:45:42 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.21 - - [15/Jun/2024:19:45:44 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.21 - - [15/Jun/2024:19:45:44 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.21 - - [15/Jun/2024:19:45:44 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.21 - - [15/Jun/2024:19:45:45 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"
192.168.110.21 - - [15/Jun/2024:19:45:45 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.29.0" "-"

4.2 安装Promtail

4.2.1 安装

[root@node-01 ~]# yum install promtail-2.9.8.x86_64.rpm -y

4.2.2 修改targets

[root@node-01 ~]# vim /etc/promtail/config.yml 
# This minimal config scrape only single log file.
# Primarily used in rpm/deb packaging where promtail service can be started during system init process.
# And too much scraping during init process can overload the complete system.
# https://github.com/grafana/loki/issues/11398server:http_listen_port: 9080grpc_listen_port: 0positions:filename: /tmp/positions.yamlclients:
- url: http://192.168.110.21:3100/loki/api/v1/push    # 指定收集端scrape_configs:
- job_name: systemstatic_configs:- targets:- localhostlabels:job: nginxlogs     # 修改标签host: 192.168.110.22#NOTE: Need to be modified to scrape any additional logs of the system.__path__: /var/log/nginx/*.log     # 采集的日志

4.2.3 授权启动

[root@node-01 ~]# setfacl -m u:promtail:r /var/log/nginx/*.log
[root@node-01 ~]# systemctl restart promtail

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4.3 Granafa采集数据

image-20240615200353449

4.4 添加Doshbarod

ID:16101

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在C#编程中&#xff0c;可以使用内置的排序方法来实现高效的数据排序。最常用的方法是使用Array.Sort()和List<T>.Sort()。这些方法内部使用了快速排序算法&#xff08;Quick Sort&#xff09;&#xff0c;它是一种非常高效的排序算法&#xff0c;平均时间复杂度为O(n lo…...

LookupError: Resource averaged_perceptron_tagger not found.解决方案

大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的…...

Leetcode JAVA刷刷站(39)组合总和

一、题目概述 二、思路方向 为了解决这个问题&#xff0c;我们可以使用回溯算法来找到所有可能的组合&#xff0c;使得组合中的数字之和等于目标数 target。因为数组中的元素可以无限制地重复选择&#xff0c;所以在回溯过程中&#xff0c;我们不需要跳过已经选择的元素&#x…...

Spring中AbstractAutowireCapableBeanFactory

AbstractAutowireCapableBeanFactory 是 Spring 框架中的一个抽象类&#xff0c;位于 org.springframework.beans.factory.support 包中。它实现了 AutowireCapableBeanFactory 接口&#xff0c;提供了一些通用的方法和逻辑&#xff0c;以支持 Spring 中的自动装配功能。 主要…...

PostgreSQL的walwriter和archiver进程区别

PostgreSQL的walwriter和archiver进程区别 在PostgreSQL中&#xff0c;walwriter和archiver进程是两个重要的后台进程&#xff0c;它们负责管理WAL&#xff08;Write-Ahead Logging&#xff0c;预写日志&#xff09;文件&#xff0c;但它们的职责和功能有所区别。理解这两个进…...

前端字体没有授权,字体版权检测(是否为方正字体)

1.截图系统中的首页和登录页面&#xff0c;主要是有字体的地方 2.在线字体版权检测地址&#xff1a;字体版权自动检测-求字体网 3.上传照片&#xff0c;开始对图片进行检测&#xff0c;每个账号有三次免费次数 4.检测完&#xff0c;直接查看检测报告即可&#xff0c; 报告中…...

在 SOCKS 和 HTTP 代理之间如何选择?

在 SOCKS 和 HTTP 代理之间进行选择需要彻底了解每种代理的工作原理以及它们传达的配置。只有这样&#xff0c;您才能轻松地在不同类型的代理之间进行选择。 本文概述了 HTTP 和 SOCKS 代理是什么、它们如何运作以及它们各自带来的好处。此外&#xff0c;我们将比较这两种代理类…...

C++适配windows和linux下网络编程TCP简单案例

C网络编程 网络协议是计算机网络中通信双方必须遵循的一套规则和约定&#xff0c;用于实现数据的传输、处理和控制。这些规则包括了数据格式、数据交换顺序、数据处理方式、错误检测和纠正等。网络协议是使不同类型的计算机和网络设备能够相互通信的基础&#xff0c;是网络通信…...

OpenDDS的GUID是如何构造的?

1、GUID、RepoID、GUID_t概念和关系 GUID(Global Unique IDentifiers)是RTPS规范约定的DDS对象的唯一性ID;RepoId(Repository IDentifiers)是Repo服务约定的DDS对象的唯一性ID;GUID和RepoId,都是基于GUID_t结构体定义,名称不同,但实质上是一样的。题外话: 无论是GUID还…...

初识MySQL(安装与配置环境)

嗨&#xff01;今天我们进入一个新的领域---数据库。 首先来个小小铺垫。 我们平时存储东西的时候&#xff0c;一般用到文件。为什么有文件了&#xff0c;还继续要这个数据库呢&#xff1f; 很明显&#xff0c;文件有一些不好的地方&#xff0c;需要数据库来进行补充。 文件…...

druid+logback打印sql执行日志

druid 的LogFilter 为我们准备了四种logger类型&#xff0c;对应打印 datasource相关、connection相关、statement相关、resultset相关的日志。 druid.sql.Datasource&#xff1a;打印数据源相关的字段。 druid.sql.Connection&#xff1a;打印应用程序获得数据库连接的过程。…...

C++编程:无锁环形队列 (LockFreeRingQueue)的简单实现、测试和分析

文章目录 0. 概述1. 无锁环形队列概述1.1 无锁环形队列的特点1.2 无锁环形队列的优势与局限 2. LockFreeRingQueue 实现2.1 Enqueue 操作流程图2.2 Dequeue 操作流程图 3. 核心实现细节3.1 环形队列的大小调整3.2 索引计算3.3 原子操作与CAS3.4 线程让步 4. 测试示例程序4.1 实…...

植物生长时为什么会扭动?科学家解开令查尔斯·达尔文困惑的千古之谜

在一项新的研究中&#xff0c;来自美国和以色列的物理学家可能已经弄清了植物生长过程中的一种古怪行为–也是查尔斯-达尔文本人在其生命的最后几十年里所好奇的一个谜&#xff1a;对于许多人类来说&#xff0c;植物可能看起来静止不动&#xff0c;甚至有点无趣。但实际上&…...

SAP LE学习笔记02 - WM和库存管理(IM)之间的关系,保管Lot(Quant)

上一章学习了LE的基础知识。 1&#xff0c;LE的概述&#xff0c;LE里面包含下面3个大的模块 - LE-WM 仓库管理 / - LE-SHP 发货/ - LE-TRA 运输 2&#xff0c;仓库的结构 - 仓库番号 / -保管域Type(存储区域)/ - 保管区画(存储区)/ - 棚番&#xff08;Storage Bin 仓位&…...

Span<T> 是 C# 7.2 引入的重要类型

Span<T> 是 C# 7.2 引入的一个非常重要的类型&#xff0c;它提供了一种低开销、类型安全的方式来操作连续的内存区域。Span<T> 本质上是一个结构体&#xff0c;它封装了一个内存段的引用&#xff08;通过指针&#xff09;以及该内存段的长度。由于它直接操作内存&a…...

Python办公自动化:初识 `openpyxl`

1.1 什么是 openpyxl&#xff1f; openpyxl 是一个用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。它允许我们通过 Python 脚本自动化处理 Excel 文件&#xff0c;包括创建新的工作簿、修改现有的工作簿、格式化单元格、处理公式和图表等功能。这对于办公自动化、…...

Pocketbase实战体验:内置数据库与实时功能如何超越传统MySQL

Pocketbase 是一个开源的实时后端服务器&#xff0c;内置了数据库、实时订阅、用户认证、RESTful API 等功能&#xff0c;而 MySQL 是一个广泛使用的关系数据库管理系统。以下是 Pocketbase 相对于 MySQL 的一些潜在优点&#xff1a; 完整的后端解决方案 一体化&#xff1a;P…...

ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册(详细版)

1. 什么是 ChatGPT&#xff1f; ChatGPT是由 OpenAI 开发的先进人工智能语言模型&#xff0c;能够理解并生成自然语言文本。它可以帮助你进行写作、回答问题、提供建议&#xff0c;甚至参与对话。ChatGPT 3.5 和 4.0 是两个不同版本&#xff0c;它们都拥有强大的语言处理能力&…...

【Java学习】Stream流详解

所属专栏&#xff1a;Java学习 Stream流是JDK 8引入的一个概念&#xff0c;它提供了一种高效且表达力强的方式来处理数据集合&#xff08;如List、Set等&#xff09;或数组。Stream API可以以声明性方式&#xff08;指定做什么&#xff09;来处理数据序列。流操作可以被分为两大…...

Oracle(69)什么是表压缩(Table Compression)?

表压缩&#xff08;Table Compression&#xff09;是一种数据库优化技术&#xff0c;用于减少表数据的存储空间和提高I/O性能。通过压缩表数据&#xff0c;可以显著减少存储需求&#xff0c;并在某些情况下提高查询性能&#xff0c;特别是对于只读或主要是读取操作的表。表压缩…...

java JUC编程

Java并发工具包&#xff08;JUC&#xff09;&#xff0c;全称Java Util Concurrent&#xff0c;是Java提供的一个用于构建多线程应用程序的工具包&#xff0c;位于java.util.concurrent包及其子包中。 并发编程主要解决以下三个经典问题&#xff1a; 1. **原子性问题&#xf…...

vue3+element-plus表格分页选中加默认回显选中

1.需求 某个表单需要选择多条数据&#xff0c;点击选择按钮&#xff0c;弹框出来一个分页列表&#xff0c;选择多条数据&#xff0c;外面表单中显示选中的数据&#xff0c;可以删除数据&#xff0c;再次点击按钮&#xff0c;回显当前选中的数据。 2.解决办法 1.el-table加ro…...

Erupt 项目搭建

创建Spring Boot项目 Maven依赖 Spring Boot版本为 2.7.10&#xff0c;erupt版本为 1.12.14 erupt版本要与Spring Boot版本适配&#xff0c;3.x.x版本Spring Boot暂不适用说是 <properties><erupt.version>1.12.14</erupt.version></properties> <…...

HarmonyOS Next 系列之列表下拉刷新和触底加载更多数据实现(十一)

系列文章目录 HarmonyOS Next 系列之省市区弹窗选择器实现&#xff08;一&#xff09; HarmonyOS Next 系列之验证码输入组件实现&#xff08;二&#xff09; HarmonyOS Next 系列之底部标签栏TabBar实现&#xff08;三&#xff09; HarmonyOS Next 系列之HTTP请求封装和Token…...

比特位的计算

给你一个整数 n &#xff0c;对于 0 < i < n 中的每个 i &#xff0c;计算其二进制表示中 1 的个数 &#xff0c;返回一个长度为 n 1 的数组 ans 作为答案。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;n 2 输出&#xff1a;[0,1,1] 解释&#xff1a; 0 --> 0 1 --> …...

SQLAlchemy 学习笔记

通信类型&#xff1a;AF_INET 协议家族一般是表示TCP通信的SOC_STREAM和UDP通信的SOCK_DGRAM。对于TCP通信&#xff0c;建立socket连接&#xff0c;&#xff1a; s socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)连接socket&#xff0c; s.connect((host,port))socket通信…...