短链
# 1 python代码如何在vscode中执行？没有vscode 就不会执行python代码了？ -terminal窗口中操作 # 2 pip install 卡在那动不了了，问我怎么办？用豆瓣源 -pip 版本太低了，更新了一下可以了 # 3 在vscode中如何安装虚拟环境？ - 虚拟环境，es 集群，节点，分片，副本，全文检索 gil，io模型，bio，nio，aio io多路复用写到简历上了么？ -如何写一个短链系统(用djagno写一个短链，给公司其他部门推广用) -https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/12839160.html -长链转短链 -短链接：http://suo.im/6sM2AG -长链接：https://detail.tmall.com/item.htm?id=520828941985&ut_sk=1.XD7VvRDqBU0DAH4ORk9nhaJe_21380790_1588813899709.Copy.1&sourceType=item&price=44&origin_price=51.2&suid=55C94CA2-EDF3-4218-B48B-DA1E5E2440FA&un=2fdfcc84f08e8c0b2040bd82ddc2e1ea&share_crt_v=1&spm=a2159r.13376460.0.0&sp_tk=JEMyb3gxTUZlUjI4JA==&cpp=1&shareurl=true&short_name=h.VQmKBs1&sm=34797a&app=chrome -http://suo.im/6sM2AG # 购买冷门域名，做短链 长地址：短地址（自己生成的）https://m.tb.cn/6sM2AG mysql：key：value # 数据库记录短链匹配真实地址 你访问：https://m.tb.cn/6sM2AG 其实是访问https://m.tb.cn，根据后面的 6sM2AG取数据库查询，重定向到这个地址
# 0 接口幂等性：数学概念，多次请求，相当于一次请求 -get，put，delete都是幂等性的接口 -post 存在幂等性的问题 # 因为订单号不同，出现多个订单情况 # 1 前端速度很快，点了两次，会生成两个订单 # 用户在访问新增页面时（提交订单）---》接口返回一个唯一id，提交订单，携带唯一id过来，后端判断这个唯一id是否被用过---》没用过(id先存入redis)，创建订单 此id可以是token -你在项目中碰到的问题和如何解决（项目收获） 下订单，经常重复订单，点得快，幂等性问题，如何解决的
# 1 es介绍10个点 # 2 安装 -jdk ：java开发环境 -官网下载es相应的版本，解压，到bin目录下启动elasticsearch.bat -两个客户端（kibana：官方，发送请求，数据统计，展示，elasticsearch-head：第三方用node写的） -kibana跟es版本对应，bin路径下，直接启动 -elasticsearch-head需要安装node环境，npm install ---》npm run start -kibana配置文件配置（copy一下，kibana监听的地址端口，随便名一个名，连接es的地址） -修改es配置：允许跨域（浏览器的同源策略,指的是kibana配置），cors：跨域资源共享，实现跨域 ''' 浏览器同源策略：因为浏览器同源策略，导致了，不能加载不同域的数据，这就是跨域。所以要处理，有两种方案，客户端处理，通过jsonp，服务端处理，允许跨域，也就是所谓的使用cors，跨域资源共享来实现。
es配置的，就是通过服务端设置，允许。跟学的django写在中间件里是一样的。 所以浏览器同源策略本质上是，别人给不给浏览器同源访问 ''' # es的倒排索引（扩展阅读.md） -把文章进行分词，对每个词建立索引
# 索引操作---》数据库操作---》新增，删除，修改，查询 # 1 新增索引： 例：Kibana下输入PUT lqz2 Elasticsearch-head刷新即可看到新增索引 PUT lqz2 # lqz2就是索引名字 { # 参数可带可不带，符合restful规范，得带json格式 "settings": { "index":{ "number_of_shards":5, "number_of_replicas":1 } } } ''' number_of_shards 每个索引的主分片数，默认值是5，这个配置在索引创建后不能修改 number_of_replicas 每个主分片的副本数默认值是1，对于活动的索引库，这个配置可以随时修改 ''' # 2 查询索引 GET lqz2/_settings # 拿它的配置 返回结果 { "lqz2" : { "settings" : { "index" : { "creation_date" : "1588822389842", "number_of_shards" : "1", # 默认为1，因为当前只有一个节点 "number_of_replicas" : "1", "uuid" : "NBXIeVdHQ26vCuPn8_6uew", "version" : { "created" : "7050099" }, "provided_name" : "lqz2" # 索引名字 } } } } # 3 更新索引 下方把副本分片设为2 PUT lqz2/_settings { "number_of_replicas": 2 } #4 删除lqz2索引 DELETE lqz2
#1 新增文档 POST,PUT都可以 # 向lqz2这个索引中的_doc表中插入id为1的一条数据 # es7.0以后，一个索引下只能有一个类型(一般用_doc) POST lqz2/_doc/1 { "title":"红楼梦", "price":12, "publish_addr":{ "province":"黑龙江", "city":"鹤岗" }, "publish_date":"2013-11-11", "read_num":199, "tag":["古典","名著"] } # 上面数据id有1了，此处就不能写1了 POST lqz2/_doc/2 { "title":"西游记", "price":22, "publish_addr":{ "province":"上海", "city":"上海" }, "publish_date":"2013-11-11", "read_num":66, "tag":["古典","小说"] } # 2 查询文档（更详细的查找，后面讲） GET lqz2/_doc/2 # 要的东西在"_source"对应字典中 # 3 修改文档 -覆盖式（原来的字段就没有了） PUT lqz2/_doc/1 # 没有该表直接创建 { "title":"xxxx", "price":333, "publish_addr":{ "province":"黑龙江", "city":"福州" } } -增量式（只修改某个字段）一定要注意包在doc中 POST lqz2/_doc/1/_update # (此写法兼容性好)会提示推荐写法 { "doc":{ "title":"xx" } } # 4 删除文档 DELETE lqz2/_doc/1 # 5 批量获取(了解) GET _mget { "docs":[ { "_index":"lqz2", "_type":"_doc", "_id":2 }, { "_index":"lqz2", "_type":"_doc", "_id":1 } ] } # 6 批量插入(了解) PUT test/_doc/2/_create # 先创建表插入数据 { "field1" : "value22" } POST _bulk # 批量操作 { "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } } # 创建索引为test,id为1数据的数据 { "field1" : "value1" } { "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } } # 删除 { "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } } # 创建 { "field1" : "value3" } { "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} } # 修改 { "doc" : {"field2" : "value2"} }
# 测试数据 PUT lqz/doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from": "gu", "desc": "皮肤黑、武器长、性格直", "tags": ["黑", "长", "直"] } PUT lqz/doc/2 { "name":"大娘子", "age":18, "from":"sheng", "desc":"肤白貌美，娇憨可爱", "tags":["白", "富","美"] } PUT lqz/doc/3 { "name":"龙套偏房", "age":22, "from":"gu", "desc":"mmp，没怎么看，不知道怎么形容", "tags":["造数据", "真","难"] } # 两种方式 -第一种（字符串查询） GET lqz/doc/_search?q=from:gu GET lqz/doc/_search?q=age:22 -查询的第二种方式（结构化） GET lqz/doc/_search { "query": { "match": { "from": "gu" } } } GET lqz/doc/_search { "query": { "match": { "age": 22 } } } GET lqz/doc/_search { "query": { "match": { "desc": "形容" } } } GET lqz/doc/_search { "query": { "match": { "tags": "造数据" } } } ###重点，以后你做项目 mysql，redis，es都有 mysql中：文章表 ，用户表，标签表 文章表 id name content user_id redis中放缓存 es：只查文章，用户需要查吗？有全文检索需求的东西，放到es中 es的表结构，不一定跟mysql的表结构一致 id name content user_name tag