kafka中的原始数据格式(1条数据) { "body": { "cwd": "/home/test/", "monitor": { "proc_num": 2, "procs": [{ "cmd": "", "cpu_usage_rate": 2.0, "mem_usage_rate": 3.0, &quo

1.Logstash收集单个日志到文件中 file模块收集日志 不难理解,我们的日志通常都是在日志文件中存储的,所以,当我们在使用INPUT插件时,收集日志,需要使用file模块,从文件中读取日志的内容,那么接下来讲解的是,将日志内容输出到另一个文件中,如此一来,我们可以将日志文件同意目录,方便查找. 注意:Logstash与其他服务不同,收集日志的配置文件需要我们根据实际情况自己去写.前提:需要Logstash对被收集的日志文件有读的,并且对要写入的文件,有写入的权限. #进入Logstash

Python中split()函数,通常用于将字符串切片并转换为列表. 一.函数说明: split():语法: str.split(str="",num=string.count(str))[n] 拆分字符串.通过制定分隔符将字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表[list] 参数:str:分隔符,默认为空格,但不能为空("") num: 表示分割次数.如果指定num,则分割成n+1个子字符串,并可将每个字符串赋给新的变量 示例: u = "www.goo

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

json字符串转json对象:jQuery.parseJSON(jsonStr); json对象转json字符串:JSON.stringify(jsonObj); 根据“|”把字符串变成数组.split("|") 去掉对象最后一个东西slice(0,-1) 去掉字符串第一个substring(1) IE中可能对unicode使用“\uXXXX”格式来编码,可以使用如下来解码: function unicode2Char(str) { return (str.replace(/\\/g,

作业:编写登陆接口 输入用户名密码 认证成功后显示欢迎信息 输错三次后锁定 针对此实例写了有二种类型的脚本,略有不同,具体如下: 帐号文件account.txt内容如下: sam 123 david 12 kevin 123lin 12 tailen 123 jack 12 锁文件account_lock.txt默认为空 一.只针对帐号文件里的用户进行判断并锁定,针对用户和密码各有三次错误重试机会. 1.流程图如下: 代码如下: #!/usr/bin/python27 #_*_ coding:u

前言: 还记得刚玩Web安全时,就想着要是能有一个自动挖掘XSS漏洞的软件就好了.然后我发现了Safe3.JSky.AWVS.Netsparker等等,但是误报太多,而且特别占内存.后来发现了fiddler的一个插件也可以检测当前浏览的页面是否存在XSS,但是不利于查看.于是就有了本文. 本文将从每段代码,每个步骤讲解“如何自己写一个自动检测网页是否存在XSS”的插件. 0×01 构思很重要: 我现在是在做前端,学了那么久.教会了我一件事,就是干活之前先构思好.规划好.只需要大体的说下就下,比如

hon编写的Linux网络设置脚本,Debian Wheezy上测试通过       阿里百川梦想创业大赛,500万创投寻找最赞的APP 技术细节参见Linux网络设置高级指南 注意事项参见程序注释 快速使用指南: 根菜单下,直接回车意味着刷新 其它输入的时候,除了标明特定含义外,直接回车通常意味着取消或者跳过 net-config.py ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

Python2.7 缩进统一: 约定  常量 大写 , 变量  小写 判断一个变量在内存中的地址,也能看出是不是一个值 id()函数 >>> x = 'abc' >>> y = x >>> x = 'def' >>> >>> id(x) 21306656 >>> id(y) 6214752l 良好的编程风格,我们在命名多个单词的变量时 可以是 task_detail  taskDetail  Tas

1 location.search ?xxx=sss&yyy=ddd 获取地址中查询的值 /** * 解析url参数 * @example ?id=123456&a=b * @return Object {id:12345,a:b} */ export function urlParse() { // 正则表达式方法 let url = window.location.search; let obj = {}; let reg = /[?&][^?&]+=[^?&]

学Python这么久了,第一次写一个这么多的代码(我承认只有300多行,重复的代码挺多的,我承认我确实垃圾),但是也挺不容易的 自定义函数+装饰器,每一个模块写的一个函数 很多地方能用装饰器(逻辑跟不上,有的地方没用),包括双层装饰器(不会),很多地方需要优化,重复代码太多 我还是把我的流程图拿出来吧,虽然看着比上次的垃圾,但是我也做了一个小时,不容易! 好像是挺丑的(表示不会画,但我下次一定努力) 代码(感觉这个程序还有很多bug): #!/usr/bin/env python # _*_ c

function convertBase64UrlToBlob(urlData) { var arr = dataurl.split(','),//去掉url的头,并转换为byte type = arr[0].match(/:(.*?);/)[1], fileExt = mime.split('/')[1], bstr = atob(arr[1]), n = bstr.length, u8arr = new Uint8Array(n); while(n--) { u8arr[n] = bstr.

参考https://studygolang.com/pkgdoc 标准库path中有的该path/filepath库中都有,所以一般都使用path/filepath 导入方式: import "path/filepath" filepath包实现了兼容各操作系统的文件路径的实用操作函数. 1)constants常量 const ( Separator = os.PathSeparator //"/" ListSeparator = os.PathListSepara

TCP : 可靠传输,不安全,UDP: 安全传输,不可靠 一台机器上有2^16-1=65535个端口(1-1024)保留自己开就1024往上 socket (套接字):也可以理解为它是一个管道,用于描述IP地址和端口 socket是一种特殊的文件:针对服务器端和客户端来 打开(建立链接),读(发送数据),写(接收数据)关闭的模式来实现信息的交换 一.socket函数 socket.socket(family,type[, protocol])   默认协议为TCP/IP # socket.slc

也没啥,记下来怕忘了.说明都在代码里面: 麻蛋,这个着色好难看 import csv import json #从txt变为csv student_txt=[]; with open("student.txt",mode='r',encoding='utf-8')as student_txt_file_name: for i in student_txt_file_name.readlines(): student_txt.append(i.strip('\n').split(&quo

1:安装NFS (1)安装 yum install nfs-utils rpcbind (2)启动rpcbind服务 systemctl restart rpcbind.service 查看服务状态 systemctl status rpcbind.service 查看rpc lsof -i :111 netstat -lntup|grep rpcbind (3)启动NFS服务 systemctl start nfs.service 查看状态 systemctl status nfs.servi

前言:由于jsp管理页面经常会遇到复选框提交到JAVA后台,后台处理逻辑完成后又返回到jsp页面,此时需要记住jsp页面提交时复选框的选择状态,故编写此功能! 一.复选框的初始化 1.1.jsp页面 <c:forEach items="${cycleMap}" var="light">      <input type="checkbox" name="id" value="${light.key}

手工打造文本数据清洗工具 作者 白宁超 2019年4月30日09:43:59 前言:数据清理指删除.更正错误.不完整.格式有误或多余的数据.数据清理不仅仅更正错误,同样加强来自各个单独信息系统不同数据间的一致性.本章首先介绍了新闻语料的基本情况及语料构建的相关原则:然后,回顾对比递归遍历与生成器遍历,打造一款高效的文件读取工具:最后,结合正则数据清洗方法完成新闻语料的批量处理.(本文原创,转载标明出处.限时福利:<福利:33套AI技术视频免费领取>) 1 新闻语料的准备 语料可以理解为语言材料

python的web框架(1) 1.首先写一个最简单的web服务器,只能给客户回应一个固定的hello world的页面. from socket import * from multiprocessing import Process def deal(conn): recv_data = conn.recv(1024).decode('gb2312') print(recv_data) conn.send('HTTP/1.1 200 OK \r\n\r\n <h1>hello world&

list列表 列表是我们最以后最常用的数据类型之一,通过列表可以对数据实现最方便的存储.修改等操作 #!/usr/bin/env python # _*_ encoding:utf-8 _*_ # author:snate name_list = ["alex","zhangdan","daxiaowen","jack"] print(name_list[0]) print(name_list[1:3]) # 切片 左闭右开

决策树方法的简单调用记录一下 clf=tree.DecisionTreeClassifier() dataMat=[];labelMat=[] dataPath='D:/machinelearning data/machinelearninginaction/Ch05/testSet.txt' fr = open(dataPath) for line in fr.readlines(): # readilnes()将文件内容存在列表里 lineArr = line.strip().split()