每过十天半个月,公众号「Web项目聚集地」就会给大家发福利,福利不限于学习资料、实体书籍。电子工业出版社上新了一本书籍《Node.js实战:使用Egg.js+Vue.js+Docker构建渐进式、可持续集成与交付应用》,本书以实现一个类似Dribble的应用为例,将Node.js的技术点贯穿前后端的开发,整合Egg.js、Vue.js、Docker实现持续集成、持续部署的前后端分离应用。本书不局限于对Egg.js、Vue.js、Docker的讲解,书中还分享企业中必须要懂得的开发常识,比如如何对接服务(支付宝支付对接)、开放服务(通过OAuth开放API给第三方)。
在本项目中,我们采用了最新的技术栈来实现三个独立的项目:前端低代码海报编辑器、后端使用egg.js 和TS开发,以及使用Nuxt3实现的管理系统。项目的部署和持续集成/持续部署(CI/CD)流程则是通过Docker完成的。
我想,几乎没有前端工程师会对 Node 不感兴趣,但用它适合干哪些事情,每个人的答案都不同了,比如小菜前端,我们对于 Node 的深度尝试,可以在这里找到答案:《技术栈:为什么 Node 是前端团队的核心技术栈》[1],但关于让 Node 做服务端的事情,却只有少数团队有这样的勇气。
2018 年 4 月 5 日,阿里开源的企业级 Node.js 框架 Egg.js 核心开发者“天猪”在知乎上发布了一篇帖子《当 Egg 遇到 TypeScript,收获茶叶蛋一枚》。文章发布后反响不错,开发者希望可以直接集成到官方文档中。因此,在当年 4 月 16 日,天猪也将此发到了官方仓库。
swagger 是一个 RESTful 接口的基于 YAML、JSON 语言的文档和代码在线自动生成工具,它让部署管理 API 变得前所未有的简单。swagger 在 java 界广为使用,其他语言同样可以方便地集成使用。本文以基于 node.js 的企业级应用框架 egg.js 为例,集成 swagger 以根据函数注释自动生成接口文档。
当我们在编程的时候,要将CherryPy3与IIS 6.0集成,可以使用ISAPI_WSGI模块。ISAPI_WSGI是一个用于在IIS中运行WSGI应用程序的模块。首先要确保自己的服务器上安装了Python和CherryPy3。并且下载最新的ISAPI_WSGI模块。具体实际操作可以看看下文,这是我呕心沥血几个通宵写出来的代码。
如今的互联网软件越来越碎片化(micro services),Queue无处不在,服务依赖越来越多,使得软件功能的开发,到软件功能的部署,中间有很长的一段路。这段路,是持续集成(Continuous Integration)和持续发布(Continous Delivery)的基石,一般由devOps包圆了,对从不涉身其中的dev而言,看上去就像ops们用了黑魔法,设了道传送门一样,让写好的代码biu的一下就变成了运行在浏览器,或者手机上的鲜活页面。本着不懂点devOps的dev不是好pm的态度,本文简单讲讲
以前,当朋友知道我的职业是一名前端工程师的时候,他们总喜欢问一个问题:那你能帮我修一下电脑,不,建一个网站吗?
这是一个关于 Egg.js 应用上云☁️的示例,笔者所在的大前端团队的已应用于生产。
自从上次发布开源库 aiowebsocket 之后,小奎因已经很久没有在公众号露面了。
作为一名前端开发者,在选择 Nodejs 后端服务框架时,第一时间会想到 Egg.js,不得不说 Egg.js 是一个非常优秀的企业级框架,它的高扩展性和丰富的插件,极大的提高了开发效率。开发者只需要关注业务就好,比如要使用 redis,引入 egg-redis 插件,然后简单配置就可以了。正因为如此,第一次接触它,我便喜欢上了它,之后也用它开发过不少应用。 有了如此优秀的框架,那么如何将一个 Egg.js 的服务迁移到 Serverless 架构上呢? 背景 我在文章《基于 Serverless Com
作者运用细致入微的讲解方式带你领略Vue.js的独特魅力,致力于协助你从零开始基于Vue.js创建一个Web应用。如果你是一位熟练运用JavaScript、HTML和CSS的前端开发者,那么本书将向你呈现如何使用Vue来开发一个功能齐全的Web 应用。
作为一名前端开发者,在选择 Nodejs 后端服务框架时,第一时间会想到 Egg.js,不得不说 Egg.js 是一个非常优秀的企业级框架,它的高扩展性和丰富的插件,极大的提高了开发效率。开发者只需要关注业务就好,比如要使用 redis,引入 egg-redis 插件,然后简单配置就可以了。正因为如此,第一次接触它,我便喜欢上了它,之后也用它开发过不少应用。
作为一名 Node.js 开发者,深知对于初涉服务端领域的前端同学来说,在引入 Node.js 的时候很容易心里没底:
分布式爬虫完成并可以成功运行了,但是有个环节非常烦琐,那就是代码部署。 我们设想下面的几个场景。 如果采用上传文件的方式部署代码,我们首先将代码压缩,然后采用SFTP或FTP的方式将文件上传到服务器,之后再连接服务器将文件解压,每个服务器都需要这样配置。 如果采用Git同步的方式部署代码,我们可以先把代码Push到某个Git仓库里,然后再远程连接各台主机执行Pull操作,同步代码,每个服务器同样需要做一次操作。 如果代码突然有更新,那我们必须更新每个服务器,而且万一哪台主机的版本没控制好,这可能会影响整
Scrapy 开源框架是 Python 开发爬虫项目的一大利器,而 Scrapy 项目通常都是使用 Scrapyd 工具来部署,Scrapyd 是一个运行 Scrapy 爬虫的服务程序,提供了一系列 HTTP 接口来帮助我们部署、启动、停止、删除爬虫程序。但是它 WebUI 界面i比较简单,无法提供很好的可视化体验。
本文将介绍如何使用 KubeFATE 在两个 Kubernetes 集群上部署互通的两个FATE 实例。这两个 FATE 可以完成各种联邦学习的任务。
类似我一贯的做法,这次Real World CTF我出了一道实战性的题目,目标仍然是getshell。
在上一个博客中,已经通过 Egg 对 Gitlab Api 进行了基础的封装,本文将会围绕 DevOps 流程介绍项目设计(偏后台),需要读者具备一定的后端知识储备。
depends_on,links都可以指定依赖。 depends_on指定了依赖,将会优先于服务创建并启动依赖,一般用在mysql、redis等。
这里有现成的工具来完成部署过程,它叫作Scrapyd-Client。本节将简单介绍使用Scrapyd-Client部署Scrapy项目的方法。 一、准备工作 请先确保Scrapyd-Client已经正确安装。 二、Scrapyd-Client 的功能 Scrapyd-Client为了方便Scrapy项目的部署,提供如下两个功能。 将项目打包成Egg文件。 将打包生成的Egg文件通过addversion.json接口部署到Scrapyd上。 Scrapyd-Client帮我们把部署全部实现了,我们不
虚拟主机已经是快被淘汰掉的上一代产物了。云计算涌现出很多改变传统 IT 架构和运维方 式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升 效率是云服务永恒的主题。Serverless 的出现真正的解决了降低成本、提升效率的问题。它真正做到了弹性伸缩、高并发、按需收费、备份容灾、日志监控等。
对于我们而言,在项目初期我们并没有对应两个端的开发人员,并且初期的版本需要大量的迭代和测试,所以在这种条件下采用原生开发是不合适的
// 约束性:请求方式 get(获取数据) post(新建资源) put(修改资源) delete(删除资源)
GraphQL 在我们之前的项目中的使用情况非常不错,后端可以只需要专注于合理的 Schema 设计与开发,并不需要太关心界面上的功能交互,在前端我们用 Apollo GraphQL 替代了 Redux 结合 React 也获得了很好的开发体验 (还在用 Redux,要不要试试 GraphQL 和 Apollo?) 。
笔者前公司用的是think.js作为后端框架,初次使用,深感业务场景的傻瓜式。它就是一个基于koa二次开发。一个显著的特点就是可以在对应文件夹下直接书写接口。比如api /aaa/对应 aaa文件夹下的index。/bbb/aaa/user对应bbb文件夹下的 aaa.js下等 user方法等。
内容来源于eggjs.org官方及实践整理 构建 $ cd project_base_dir $ npm install --production $ tar -zcvf ../release.tgz . 部署 要求 node >= 8.0.0 首先,我们需要把egg-scripts模块作为dependencies引入: $ npm install egg-scripts --save 启动和停止 $ npm start # 启动 $ npm stop # 停止 注意事项 # 重新部署项目的时候 -
最近发现了一个spdierkeeper的库,这个库的主要用途是在于配合这scrpyd管理你的爬虫,支持一键式部署,定时采集任务,启动,暂停等一系列的操作. 简单来说将scrapyd的api进行封装,最大限度减少你跟命令行交互次数.不得说这个是很棒的事情.
1. 在 middleware 文件夹中定义中间件文件,如 auth.js,并实现自定义的功能。
随着现代技术的快速升级迭代及发展,桌面应用开发已经变得越来越普及。然而对于非专业桌面应用开发工程师在面对这项任务时,可能会感到无从下手,甚至觉得这是一项困难的挑战。
每个中间件就像是洋葱的一层,所有的请求经过一个中间件都会执行两次,这样可以非常方便的后置处理逻辑。
Traceback (most recent call last): File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/bin/fdsearch", line 34, in <module> from fdsearch import wsgi File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/wsgi.py", line 32, in <module> import fdsearch.domain File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/domain/__init__.py", line 20, in <module> from notify_handler import NotifyHandler File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/domain/notify_handler.py", line 23, in <module> from cjson import encode as json_encode File "build/bdist.linux-x86_64/egg/cjson.py", line 7, in <module> File "build/bdist.linux-x86_64/egg/cjson.py", line 4, in __bootstrap__ File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 945, in resource_filename self, resource_name File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1633, in get_resource_filename self._extract_resource(manager, self._eager_to_zip(name)) File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1661, in _extract_resource self.egg_name, self._parts(zip_path) File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1025, in get_cache_path self.extraction_error() File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 991, in extraction_error raise err pkg_resources.ExtractionError: Can't extract file(s) to egg cache The following error occurred while trying to extract file(s) to the Python egg cache: [Errno 13] Permission denied: '/root/.python-eggs' The Python egg cache directory is currently set to: /root/.python-eggs
一个Web应用从开发到能成功的部署,这一个阶段是一个很重要的过程,部署不仅要有守护机制,还要有普遍性的监控体系,一个好的监控体系,通过指标的分析,能很方便的找到,有什么问题和问题在哪里。Node.js Web应用程序也是如此,你要部署到机器中,要对外提供服务,在执行业务单元时,有消耗,也有可能需要提升的点。不仅是内存的利用率,CPU的利用率,也有错误日志上报,profile分析等等,利用这些指标,来提高应用的健壮性,快速的修正问题。
假如要重构一个老前端框架,并根据其开发一个向后兼容的新框架。此时老框架针对其内部API函数,写了充分的单侧用例。在开发新框架时,直接运行老前端框架的单侧用例,如果所有测试用例都通过,则可快速保证内部api的一致性,快速验证所有功能。
目前国内的开发者将近700万,桌面软件受限于学习门槛和移动化趋势,渐渐平庸。但我们日常工作中,又离不开桌面软件,因此希望有一个学习门槛低,支持多平台的软件框架。electron-egg就是在这种需求下,诞生的。
在本博另一篇文章“使用Buildout进行开发”中,有讲到使用Buildout来将Pyramid框架集成到Python环境中,并构建一个“helloworld”级别的Python Web应用。
Eggjs是一个基于Koajs的框架,所以它应当属于框架之上的框架,它继承了Koajs的高性能优点,同时又加入了一些约束与开发规范,来规避Koajs框架本身的开发自由度太高的问题。
题图摄于北海公园 联邦学习是AI领域一个新兴的方向,被认为是 AI 领域最重要的研究和应用趋势之一。联邦学习可在用户之间进行联合建模,构造精确的人工智能模型,同时数据不用离开机构,可以保证双方数据的隐私安全性,应用前景广阔,因此,联邦学习已经得到越来越广泛的关注。 我们 VMware 云原生实验室的团队参与了联邦学习开源项目 FATE 和 KubeFATE 的开发,文后附有作者相关课程的视频。 (本文作者系VMware云原生实验室工程师陈家豪,FATE / KubeFATE开源联邦学习项目的贡献者。)
setuptools是Python distutils增强版的集合,它可以帮助我们更简单的创建和分发Python包,尤其是拥有依赖关系的。用户在使用setuptools创建的包时,并不需要已安装setuptools,只要一个启动模块即可。
在Django的开发环境,我们简单的通过“Python manage.py runserver 0.0.0.0:8000”就可以启动一个简单的HTTP服务器进行Django的开发。当项目开发完成进行发布的时候,这个简单的应用服务器就不能满足需求了。这时候一个比较好的方案是把Django应用集成到Apache。
在CentOS上部署Django项目时,经常需要安装MySQL数据库引擎,如mysqlclient,在执行pip3 install mysqlclient命令时,可能会报错如下:
团队中会遇到在线文档管理的需求,包括技术文档,接口文档, excel 文档,和产品原型的托管等需求,一直没有找到合适的开源项目来满足需求,所以动手实现了个文档管理系统(实现起来并不复杂,该教程只是提供思路,并非最佳实践)
某某说:我们的应用要兼容多个平台,原生开发效率低,各平台研发人员不足,我们没有资源。
OpenStack 对象存储(Swift)是一种用于存储和管理大量数据的系统。它就像是一个超级大的云盘,可以存储各种各样的文件,比如照片、视频、文档等等。与传统的文件存储不同,对象存储不关心文件的目录结构或层级关系,而是将每个文件视为一个独立的对象(Object)。每个对象都有一个唯一的标识符,我们可以通过这个标识符来找到和访问对象。
本文只是总结Python打包与发布的概念。如果希望了解具体如何操作,请移步至: http://blog.csdn.net/nirendao/article/details/48664551
使用access_token请求获取前一天的用户画像 注意: 在零点前后数据会获取不到
在 GMTC 全球大前端大会上,淘宝前端技术专家陈仲寅在“Node实战”主题专场中发表了《TypeScript多场景开发和实践》的演讲,演讲内容整理如下。更多相关内容请查看文末链接。
一直以来都想着拯救我的 broken English,好准备接下来的六级考试。前段时间在 V2EX 看到一位大神分享了一份实用的英语学习指导 https://github.com/byoungd/English-level-up-tips-for-Chinese,遂被种草。同时我也认识到了自己单词量的匮乏,想通过背单词的方式把基础的词汇攒起来。恰好教程提供了一份「麦克米伦7000高频词」的 Anki 牌组,便打算从这里开始。
本篇不会讲解 Docker 命令的使用、安装等,因为在之前一篇文章 【一文零基础教你学会 Docker 入门到实践
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