选项	您可以执行的操作
Capture（捕获）	选择如何捕获数据。选择 Discard old data under memory pressure（在内存不足时舍弃旧数据），避免因捕获数据时间过长而出现崩溃情况。选择 Include the actual bytes sent/received（包括发送/接收的实际字节），将此信息添加到日志中。如果您选择此选项，可能会导致日志文件过大，还可能会导致敏感数据泄露。您随时可以 Stop（停止）或 Reset（重置）捕获设置。
Export（导出）	此选项从 Chrome 58 起就已弃用。请改为使用 chrome://net-export/。
Import（导入）	将导出的 .json 格式的 net-internals 文件导入。然后，您就可以查看有关网络事件的信息了。
Proxy（代理）	查看浏览器所使用的代理设置的相关信息。如果没有使用代理，您就会看到 Use Direct connections（使用直接连接）。
Events（事件）	即时查看事件列表。事件包含套接字连接、SPDY 会话、HTTP-TCP 连接和网址请求。错误消息会以红色文字显示。
Timeline（时间轴）	查看包含信息的图表，例如打开或使用中的套接字数量、网址和 DNS 请求数量，或发送/接收的数据量。
DNS	查看设备的 DNS 查询日志。如果网页加载失败，此选项有助于排查相关问题。日志中会列出相应网址及其对应的 IP，还会包含 DNS 请求的时间。
Sockets（套接字）	查看打开和已使用的套接字的日志。您可以使用此日志排查高级网络问题。
Alt-Svc	查看与替代服务映射有关的信息。
HTTP/2	查看 HTTP/2 会话日志和替代服务映射。
QUIC	查看有关快速 UDP 互联网连接 (QUIC) 的信息。这是一种实验性网络协议，可优化依赖于 TCP 并以连接为目的的网络应用。您可以前往 chrome://flags/#enable-quic，启用或停用 QUIC。
SDCH	查看有关“面向 HTTP 的共享字典压缩”(SDCH) 的信息。这是一种数据压缩算法，会在编码或解码之前，先使用预先协议的字典调整内部状态。字典可能是事先存储在本地的，也可能是从其他地方上传或缓存的。
Cache（缓存）	查看已缓存条目和统计信息列表。
Modules（模块）	查看有效的 Chrome 扩展程序和应用的列表。
Tests（测试）	测试与特定网址的连接。
HSTS	在 HTTP 严格传输安全 (HSTS) 集中添加或删除域名，或查询当前的 HSTS 集。 HSTS 是网站强制执行 HTTPS 连接的一种方法。有关详情，请参阅 HTTP 严格传输安全。
带宽（带宽）	查看自打开标签起所发送和接收的数据总量。
Prerender（预渲染）	查看处于活动状态的预渲染网站及其历史记录。
ChromeOS（Chrome 操作系统）	捕获有助于排查 Chrome 设备问题的设备日志。您可以：导入 ONC 文件：导入开放网络配置 (ONC) 文件。存储日志：将所有设备日志存储在一个 TGZ 文件中。执行网络调试：捕获特定网络界面（包括 Wi-Fi、以太网、蜂窝网络和微波存取全球互通 (WiMAX)）的日志。要了解如何检查 Chrome 设备日志，请参阅 Chrome 设备调试日志。

gpt-2安装和使用

关于gpt2的安装，官网git上有详细的方法。这里提供一种docker安装的方式。

https://github.com/openai/gpt-2/blob/master/DEVELOPERS.md

Docker Installation

Build the Dockerfile and tag the created image as gpt-2:

docker build --tag gpt-2 -f Dockerfile.gpu . # or Dockerfile.cpu

Start an interactive bash session from the gpt-2 docker image.

You can opt to use the --runtime=nvidia flag if you have access to a NVIDIA GPU and a valid install of nvidia-docker 2.0.

docker run --runtime=nvidia -it gpt-2 bash

安装完成后，如果报：

AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘xxxx’的错误，重新卸载和安装tensorflow即可。：

1，pip uninstall tensorflow

2，pip install tensorflow

测试结果

在简短的说明文档里，有三种示例运行模式，第一种是无限制乱说模式，

python3 src/generate_unconditional_samples.py | tee samples

这段命令行的意思是，| 这个通道符号之前是主要的调用代码，无限制生成文本片段，tee 是 linux 下的一个命令行工具，用于将产生的文本重定向到文件 samples 中。第二种运行模式是用几个参数改变无限制生成文本的特性，

python3 src/generate_unconditional_samples.py --top_k 40 --temperature 0.7 | tee samples

其中最重要的那个参数可能是 temperature （温度）, 这个参数调节输出的随机性，温度越高，随机性越强，越低，出现copy训练语料里说过的话的几率就越大。具体实现应该是从 logits 到字典中字的 index 计算的 softmax 函数中加入温度参数 T，

$\frac{\exp(z_i/T)}{\sum_j \exp(z_j/T)}$

第三种运行模式, 交互式按照用户提示生成文本片段，这种模式最有意思，也是我们要调戏的对象。调用代码是，

python3 src/interactive_conditional_samples.py

下面是一个例子，效果不太好

Model prompt >>> Snow White and Transformers
======================================== SAMPLE 1 ========================================
: The Last Knight as the Bundles. Released in Japan in 1999 as The Predatory White, this manga Jamie appears to be made by Santa Claus.

In Friends: Firstly we find out that Jamie has successfully become an adult, despite being struggling with bankruptcy and all that, it seems. While young and seemingly used to working alone, he falls for the woman who treats her much better than other characters.

But wait no more, she fights after Jamie and soon falls in love with Daisy. It doesn’t take that long to make out even more love back in Nicholas Cage connection but it’s written in cadence so it’s not really that long back.

On Nicholas Cage, Jamie is finally embracing the role that he was actually engaged in as a teenager: He watched the Brown Brothers The Shawshank Redemption and that made him Titanite. It wasn’t until the same film that he completely succumbed to cowardice, rather in the way he said “Hey, this is why I have a skirt now, I’m not sure if it does any good. I’m starting to wonder if this is a animalistic mature woman. However, to serve men, they’re way too similar. It’s like a beautiful woman rather than the same bitch that had nothing to do with the man. Which being true, I’d never normally argue for this.”

Appear in Halloween 6th as a Regent of the Wardrobe, now standing in he saves Henry from being devastated by the title to Baby Belle.

Jamie in Space solves crises, saving Captain Race from mutated beasts throwing the latter super mutants into space.

In Uprising, in juxtaposing the monsters running through space to the drill that takes Charlie as the leader, Jamie sidesteps the danger through cryptic symbols by blending human emotions into his scattered messages—I ♡ A good way to pray. Boo Boo!

In Guys Who Wear Mini Hats, Jamie rescues rescuers: Jay McLean and Robbie Bar-Sotto.

In Moombaine’s Boarding Line of Asteroids, Jamie is found trying to figure out what’s going on behind the underground ship Icarus when Kitty Pope comes back. Initially the plot hinges on if “I cannot” being a signal to Cygnus with tubes coming in. However, one scene simply made sense, putting pressure on to Kitty by going back to Icarus. So why is the second handled the more foolish way.

Jamie is now raising Kitty Papillon up as a guide

[转]使用 Dockerfile 定制镜像

原文地址：https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/image/build.html

从刚才的 docker commit 的学习中，我们可以了解到，镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。如果我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本，用这个脚本来构建、定制镜像，那么之前提及的无法重复的问题、镜像构建透明性的问题、体积的问题就都会解决。这个脚本就是 Dockerfile。

Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的 指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。

还以之前定制 nginx 镜像为例，这次我们使用 Dockerfile 来定制。

在一个空白目录中，建立一个文本文件，并命名为 Dockerfile：

$ mkdir mynginx
$ cd mynginx
$ touch Dockerfile

其内容为：

FROM nginx
RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html

这个 Dockerfile 很简单，一共就两行。涉及到了两条指令，FROM 和 RUN。

FROM 指定基础镜像

所谓定制镜像，那一定是以一个镜像为基础，在其上进行定制。就像我们之前运行了一个 nginx 镜像的容器，再进行修改一样，基础镜像是必须指定的。而 FROM 就是指定 基础镜像，因此一个 Dockerfile 中 FROM 是必备的指令，并且必须是第一条指令。

在 Docker Hub 上有非常多的高质量的官方镜像，有可以直接拿来使用的服务类的镜像，如 nginx、redis、mongo、mysql、httpd、php、tomcat 等；也有一些方便开发、构建、运行各种语言应用的镜像，如 node、openjdk、python、ruby、golang 等。可以在其中寻找一个最符合我们最终目标的镜像为基础镜像进行定制。

如果没有找到对应服务的镜像，官方镜像中还提供了一些更为基础的操作系统镜像，如 ubuntu、debian、centos、fedora、alpine 等，这些操作系统的软件库为我们提供了更广阔的扩展空间。

除了选择现有镜像为基础镜像外，Docker 还存在一个特殊的镜像，名为 scratch。这个镜像是虚拟的概念，并不实际存在，它表示一个空白的镜像。

FROM scratch
...

如果你以 scratch 为基础镜像的话，意味着你不以任何镜像为基础，接下来所写的指令将作为镜像第一层开始存在。

不以任何系统为基础，直接将可执行文件复制进镜像的做法并不罕见，比如 swarm、etcd。对于 Linux 下静态编译的程序来说，并不需要有操作系统提供运行时支持，所需的一切库都已经在可执行文件里了，因此直接 FROM scratch 会让镜像体积更加小巧。使用 Go 语言开发的应用很多会使用这种方式来制作镜像，这也是为什么有人认为 Go 是特别适合容器微服务架构的语言的原因之一。

RUN 执行命令

RUN 指令是用来执行命令行命令的。由于命令行的强大能力，RUN 指令在定制镜像时是最常用的指令之一。其格式有两种：

shell 格式：RUN <命令>，就像直接在命令行中输入的命令一样。刚才写的 Dockerfile 中的 RUN 指令就是这种格式。

RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html

exec 格式：RUN ["可执行文件", "参数1", "参数2"]，这更像是函数调用中的格式。

既然 RUN 就像 Shell 脚本一样可以执行命令，那么我们是否就可以像 Shell 脚本一样把每个命令对应一个 RUN 呢？比如这样：

FROM debian:stretch

RUN apt-get update
RUN apt-get install -y gcc libc6-dev make wget
RUN wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz"
RUN mkdir -p /usr/src/redis
RUN tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1
RUN make -C /usr/src/redis
RUN make -C /usr/src/redis install

之前说过，Dockerfile 中每一个指令都会建立一层，RUN 也不例外。每一个 RUN 的行为，就和刚才我们手工建立镜像的过程一样：新建立一层，在其上执行这些命令，执行结束后，commit 这一层的修改，构成新的镜像。

而上面的这种写法，创建了 7 层镜像。这是完全没有意义的，而且很多运行时不需要的东西，都被装进了镜像里，比如编译环境、更新的软件包等等。结果就是产生非常臃肿、非常多层的镜像，不仅仅增加了构建部署的时间，也很容易出错。这是很多初学 Docker 的人常犯的一个错误。

Union FS 是有最大层数限制的，比如 AUFS，曾经是最大不得超过 42 层，现在是不得超过 127 层。

上面的 Dockerfile 正确的写法应该是这样：

FROM debian:stretch

RUN buildDeps='gcc libc6-dev make wget' \
    && apt-get update \
    && apt-get install -y $buildDeps \
    && wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz" \
    && mkdir -p /usr/src/redis \
    && tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1 \
    && make -C /usr/src/redis \
    && make -C /usr/src/redis install \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
    && rm redis.tar.gz \
    && rm -r /usr/src/redis \
    && apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps

首先，之前所有的命令只有一个目的，就是编译、安装 redis 可执行文件。因此没有必要建立很多层，这只是一层的事情。因此，这里没有使用很多个 RUN 对一一对应不同的命令，而是仅仅使用一个 RUN 指令，并使用 && 将各个所需命令串联起来。将之前的 7 层，简化为了 1 层。在撰写 Dockerfile 的时候，要经常提醒自己，这并不是在写 Shell 脚本，而是在定义每一层该如何构建。

并且，这里为了格式化还进行了换行。Dockerfile 支持 Shell 类的行尾添加 \ 的命令换行方式，以及行首 # 进行注释的格式。良好的格式，比如换行、缩进、注释等，会让维护、排障更为容易，这是一个比较好的习惯。

此外，还可以看到这一组命令的最后添加了清理工作的命令，删除了为了编译构建所需要的软件，清理了所有下载、展开的文件，并且还清理了 apt 缓存文件。这是很重要的一步，我们之前说过，镜像是多层存储，每一层的东西并不会在下一层被删除，会一直跟随着镜像。因此镜像构建时，一定要确保每一层只添加真正需要添加的东西，任何无关的东西都应该清理掉。

很多人初学 Docker 制作出了很臃肿的镜像的原因之一，就是忘记了每一层构建的最后一定要清理掉无关文件。

构建镜像

好了，让我们再回到之前定制的 nginx 镜像的 Dockerfile 来。现在我们明白了这个 Dockerfile 的内容，那么让我们来构建这个镜像吧。

在 Dockerfile 文件所在目录执行：

$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
Step 1 : FROM nginx
 ---> e43d811ce2f4
Step 2 : RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
 ---> Running in 9cdc27646c7b
 ---> 44aa4490ce2c
Removing intermediate container 9cdc27646c7b
Successfully built 44aa4490ce2c

从命令的输出结果中，我们可以清晰的看到镜像的构建过程。在 Step 2 中，如同我们之前所说的那样，RUN 指令启动了一个容器 9cdc27646c7b，执行了所要求的命令，并最后提交了这一层 44aa4490ce2c，随后删除了所用到的这个容器 9cdc27646c7b。

这里我们使用了 docker build 命令进行镜像构建。其格式为：

docker build [选项] <上下文路径/URL/->

在这里我们指定了最终镜像的名称 -t nginx:v3，构建成功后，我们可以像之前运行 nginx:v2 那样来运行这个镜像，其结果会和 nginx:v2 一样。

镜像构建上下文（Context）

如果注意，会看到 docker build 命令最后有一个 .。. 表示当前目录，而 Dockerfile 就在当前目录，因此不少初学者以为这个路径是在指定 Dockerfile 所在路径，这么理解其实是不准确的。如果对应上面的命令格式，你可能会发现，这是在指定 上下文路径。那么什么是上下文呢？

首先我们要理解 docker build 的工作原理。Docker 在运行时分为 Docker 引擎（也就是服务端守护进程）和客户端工具。Docker 的引擎提供了一组 REST API，被称为 Docker Remote API，而如 docker 命令这样的客户端工具，则是通过这组 API 与 Docker 引擎交互，从而完成各种功能。因此，虽然表面上我们好像是在本机执行各种 docker 功能，但实际上，一切都是使用的远程调用形式在服务端（Docker 引擎）完成。也因为这种 C/S 设计，让我们操作远程服务器的 Docker 引擎变得轻而易举。

当我们进行镜像构建的时候，并非所有定制都会通过 RUN 指令完成，经常会需要将一些本地文件复制进镜像，比如通过 COPY 指令、ADD 指令等。而 docker build 命令构建镜像，其实并非在本地构建，而是在服务端，也就是 Docker 引擎中构建的。那么在这种客户端/服务端的架构中，如何才能让服务端获得本地文件呢？

这就引入了上下文的概念。当构建的时候，用户会指定构建镜像上下文的路径，docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包，然后上传给 Docker 引擎。这样 Docker 引擎收到这个上下文包后，展开就会获得构建镜像所需的一切文件。

如果在 Dockerfile 中这么写：

COPY ./package.json /app/

这并不是要复制执行 docker build 命令所在的目录下的 package.json，也不是复制 Dockerfile 所在目录下的 package.json，而是复制 上下文（context） 目录下的 package.json。

因此，COPY 这类指令中的源文件的路径都是相对路径。这也是初学者经常会问的为什么 COPY ../package.json /app 或者 COPY /opt/xxxx /app 无法工作的原因，因为这些路径已经超出了上下文的范围，Docker 引擎无法获得这些位置的文件。如果真的需要那些文件，应该将它们复制到上下文目录中去。

现在就可以理解刚才的命令 docker build -t nginx:v3 . 中的这个 .，实际上是在指定上下文的目录，docker build 命令会将该目录下的内容打包交给 Docker 引擎以帮助构建镜像。

如果观察 docker build 输出，我们其实已经看到了这个发送上下文的过程：

$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
...

理解构建上下文对于镜像构建是很重要的，避免犯一些不应该的错误。比如有些初学者在发现 COPY /opt/xxxx /app 不工作后，于是干脆将 Dockerfile 放到了硬盘根目录去构建，结果发现 docker build 执行后，在发送一个几十 GB 的东西，极为缓慢而且很容易构建失败。那是因为这种做法是在让 docker build 打包整个硬盘，这显然是使用错误。

一般来说，应该会将 Dockerfile 置于一个空目录下，或者项目根目录下。如果该目录下没有所需文件，那么应该把所需文件复制一份过来。如果目录下有些东西确实不希望构建时传给 Docker 引擎，那么可以用 .gitignore 一样的语法写一个 .dockerignore，该文件是用于剔除不需要作为上下文传递给 Docker 引擎的。

那么为什么会有人误以为 . 是指定 Dockerfile 所在目录呢？这是因为在默认情况下，如果不额外指定 Dockerfile 的话，会将上下文目录下的名为 Dockerfile 的文件作为 Dockerfile。

这只是默认行为，实际上 Dockerfile 的文件名并不要求必须为 Dockerfile，而且并不要求必须位于上下文目录中，比如可以用 -f ../Dockerfile.php 参数指定某个文件作为 Dockerfile。

当然，一般大家习惯性的会使用默认的文件名 Dockerfile，以及会将其置于镜像构建上下文目录中。

其它 `docker build` 的用法

直接用 Git repo 进行构建

或许你已经注意到了，docker build 还支持从 URL 构建，比如可以直接从 Git repo 中构建：

$ docker build https://github.com/twang2218/gitlab-ce-zh.git#:11.1

Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
Step 1 : FROM gitlab/gitlab-ce:11.1.0-ce.0
11.1.0-ce.0: Pulling from gitlab/gitlab-ce
aed15891ba52: Already exists
773ae8583d14: Already exists
...

这行命令指定了构建所需的 Git repo，并且指定默认的 master 分支，构建目录为 /11.1/，然后 Docker 就会自己去 git clone 这个项目、切换到指定分支、并进入到指定目录后开始构建。

用给定的 tar 压缩包构建

$ docker build http://server/context.tar.gz

如果所给出的 URL 不是个 Git repo，而是个 tar 压缩包，那么 Docker 引擎会下载这个包，并自动解压缩，以其作为上下文，开始构建。

从标准输入中读取 Dockerfile 进行构建

docker build - < Dockerfile

或

cat Dockerfile | docker build -

如果标准输入传入的是文本文件，则将其视为 Dockerfile，并开始构建。这种形式由于直接从标准输入中读取 Dockerfile 的内容，它没有上下文，因此不可以像其他方法那样可以将本地文件 COPY 进镜像之类的事情。

从标准输入中读取上下文压缩包进行构建

$ docker build - < context.tar.gz

如果发现标准输入的文件格式是 gzip、bzip2 以及 xz 的话，将会使其为上下文压缩包，直接将其展开，将里面视为上下文，并开始构建。

nodejs使用

简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。

Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。

Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。

当然现在真正用nodejs做为后端服务的情况并不多，很多大型公司还是使用java,golang,php和python.但是最近做网页爬虫的时候，总是有前端js加密，虽然可以看到js加密的方法，但是加密方式还是非常的不好翻译成其他语言。所以这里起一个nodejs的微服务专门做js的执行也是不错的。另外因为是基于v8引擎，现在有python,java,php等版本的v8js库，也可以使用。但是在兼容上来说，使用原生的nodejs还是非常简单。

一安装

centos

sudo yum install nodejs

安装完成子自带了npm,这个类似于pip，可以方便安装扩展包。

二使用

node xxx.js

简直不能再简单

三启动http服务

因为这里要做路由等功能，使用express框架

npm install express

这里介绍下引入其他文件的办法

1,a.js


function a() {

return "hello world";

}

function b() {

return "b";

}

module.exports = {a, b};


var express = require("express");

var fun=require("./a");
var app = express();
app.get("/",function(req,res){
res.send("ok");
});
app.get("/hello",function(req,res){
res.contentType("json");

var str = fun.b();

console.log(str);
res.send(JSON.stringify({code:200,data:"success"}));
});
app.get("/user/:id",function(req,res){
var id = req.params.id;
var list = [];
list.push({id:101,name:"xxx",age:20});
list.push({id:102,name:"yyy",age:18});
res.contentType("json");
res.send(JSON.stringify(list[id]));
});
app.listen(8889,function(){
console.log("server running at http://127.0.0.1:8889/");
});

[转]textrank算法原理与提取关键词、自动提取摘要PYTHON

首先介绍原理与概念
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。

TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E 组成, E 是V ×V的子集。图中任两点 Vi , Vj 之间边的权重为 wji , 对于一个给定的点 Vi, In(Vi) 为指向该点的点集合 , Out(Vi) 为点 Vi 指向的点集合。点 Vi 的得分定义如下:

其中, d 为阻尼系数, 取值范围为 0 到 1, 代表从图中某一特定点指向其他任意点的概率, 一般取值为 0.85。使用TextRank 算法计算图中各点的得分时, 需要给图中的点指定任意的初值, 并递归计算直到收敛, 即图中任意一点的误差率小于给定的极限值时就可以达到收敛, 一般该极限值取 0.0001。
举个例子：

上图表示了三张网页之间的链接关系，直觉上网页A最重要。可以得到下面的表：
横栏代表其实的节点，纵栏代表结束的节点。若两个节点间有链接关系，对应的值为1。根据公式，需要将每一竖栏归一化（每个元素/元素之和），归一化的结果是：

上面的结果构成矩阵M。我们用matlab迭代100次看看最后每个网页的重要性：

M = [0 1 1
0 0 0
0 0 0];
PR = [1; 1 ; 1];
for iter = 1:100
PR = 0.15 + 0.85*M*PR;
disp(iter);
disp(PR);
end
1
2
3
4
5
6
7
8
9
运行结果（省略部分

97—
0.4050
0.1500
0.1500
98—
0.4050
0.1500
0.1500
99—
0.4050
0.1500
0.1500
100—
0.4050
0.1500
0.1500
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
最终A的PR值为0.4050，B和C的PR值为0.1500
如果把上面的有向边看作无向的（其实就是双向的），那么：

M = [0 1 1
0.5 0 0
0.5 0 0];

PR = [1; 1 ; 1];

for iter = 1:100
PR = 0.15 + 0.85*M*PR;
disp(iter);
disp(PR);
end
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
运行结果（省略部分）：

…..
98
1.4595
0.7703
0.7703
99
1.4595
0.7703
0.7703
100
1.4595
0.7703
0.7703
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
依然能判断出A、B、C的重要性。

基于TextRank的关键词提取

关键词抽取的任务就是从一段给定的文本中自动抽取出若干有意义的词语或词组。TextRank算法是利用局部词汇之间关系（共现窗口）对后续关键词进行排序，直接从文本本身抽取。其主要步骤如下：

（1）把给定的文本T按照完整句子进行分割，即

（2）对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词，即，其中是保留后的候选关键词。

（3）构建候选关键词图G = (V,E)，其中V为节点集，由（2）生成的候选关键词组成，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现，K表示窗口大小，即最多共现K个单词。

（4）根据上面公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛。

（5）对节点权重进行倒序排序，从而得到最重要的T个单词，作为候选关键词。

（6）由（5）得到最重要的T个单词，在原始文本中进行标记，若形成相邻词组，则组合成多词关键词。例如，文本中有句子“Matlab code for plotting ambiguity function”，如果“Matlab”和“code”均属于候选关键词，则组合成“Matlab code”加入关键词序列。
TextRank的Java实现

原理思路整理：

程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。
我取出了百度百科关于“程序员”的定义作为测试用例，很明显，这段定义的关键字应当是“程序员”并且“程序员”的得分应当最高。

首先对这句话分词，这里可以借助各种分词项目，比如HanLP分词，得出分词结果：

[程序员/n, (, 英文/nz, programmer/en, ), 是/v, 从事/v, 程序/n, 开发/v, 、/w, 维护/v, 的/uj, 专业/n, 人员/n, 。/w, 一般/a, 将/d, 程序员/n, 分为/v, 程序/n, 设计/vn, 人员/n, 和/c, 程序/n, 编码/n, 人员/n, ，/w, 但/c, 两者/r, 的/uj, 界限/n, 并/c, 不/d, 非常/d, 清楚/a, ，/w, 特别/d, 是/v, 在/p, 中国/ns, 。/w, 软件/n, 从业/b, 人员/n, 分为/v, 初级/b, 程序员/n, 、/w, 高级/a, 程序员/n, 、/w, 系统/n, 分析员/n, 和/c, 项目/n, 经理/n, 四/m, 大/a, 类/q, 。/w]
然后去掉里面的停用词，这里我去掉了标点符号、常用词、以及“名词、动词、形容词、副词之外的词”。得出实际有用的词语：

[程序员, 英文, 程序, 开发, 维护, 专业, 人员, 程序员, 分为, 程序, 设计, 人员, 程序, 编码, 人员, 界限, 特别, 中国, 软件, 人员, 分为, 程序员, 高级, 程序员, 系统, 分析员, 项目, 经理]
之后建立两个大小为5的窗口，每个单词将票投给它身前身后距离5以内的单词：

{开发=[专业, 程序员, 维护, 英文, 程序, 人员],
软件=[程序员, 分为, 界限, 高级, 中国, 特别, 人员],
程序员=[开发, 软件, 分析员, 维护, 系统, 项目, 经理, 分为, 英文, 程序, 专业, 设计, 高级, 人员, 中国],
分析员=[程序员, 系统, 项目, 经理, 高级],
维护=[专业, 开发, 程序员, 分为, 英文, 程序, 人员],
系统=[程序员, 分析员, 项目, 经理, 分为, 高级],
项目=[程序员, 分析员, 系统, 经理, 高级],
经理=[程序员, 分析员, 系统, 项目],
分为=[专业, 软件, 设计, 程序员, 维护, 系统, 高级, 程序, 中国, 特别, 人员],
英文=[专业, 开发, 程序员, 维护, 程序],
程序=[专业, 开发, 设计, 程序员, 编码, 维护, 界限, 分为, 英文, 特别, 人员],
特别=[软件, 编码, 分为, 界限, 程序, 中国, 人员],
专业=[开发, 程序员, 维护, 分为, 英文, 程序, 人员],
设计=[程序员, 编码, 分为, 程序, 人员],
编码=[设计, 界限, 程序, 中国, 特别, 人员],
界限=[软件, 编码, 程序, 中国, 特别, 人员],
高级=[程序员, 软件, 分析员, 系统, 项目, 分为, 人员],
中国=[程序员, 软件, 编码, 分为, 界限, 特别, 人员],
人员=[开发, 程序员, 软件, 维护, 分为, 程序, 特别, 专业, 设计, 编码, 界限, 高级, 中国]}
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2. 基于TextRank的自动文摘

基于TextRank的自动文摘属于自动摘录，通过选取文本中重要度较高的句子形成文摘，其主要步骤如下：

（1）预处理：将输入的文本或文本集的内容分割成句子得，构建图G =（V,E），其中V为句子集，对句子进行分词、去除停止词，得，其中是保留后的候选关键词。

（2）句子相似度计算：构建图G中的边集E，基于句子间的内容覆盖率，给定两个句子，采用如下公式进行计算：

若两个句子之间的相似度大于给定的阈值，就认为这两个句子语义相关并将它们连接起来，即边的权值；

（3）句子权重计算：根据公式，迭代传播权重计算各句子的得分；

（4）抽取文摘句：将（3）得到的句子得分进行倒序排序，抽取重要度最高的T个句子作为候选文摘句。

（5）形成文摘：根据字数或句子数要求，从候选文摘句中抽取句子组成文摘。
三. 其它

分析研究可知，相似度的计算方法好坏，决定了关键词和句子的重要度排序，如果在相似度计算问题上有更好的解决方案，那么结果也会更加有效。其它计算相似度的方法有：基于编辑距离，基于语义词典，余弦相似度等。这里不一一描述。

网络上实现了一个简单的文摘系统，旗代码可参考ASExtractor`，
其他参考文献：
1.textrank：github：
2.Automatic Summarization ：https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_summarization
3.someus github：TextRank4ZH
4.结巴

最后附录：pagerank算法原理
参考文献：http://www.hankcs.com/nlp/textrank-algorithm-java-implementation-of-automatic-abstract.html
———————
作者：IT界的小小小学生
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/78032712
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

[go]json处理的一些总结

https://colobu.com/2017/06/21/json-tricks-in-Go/

本文是基于 Go 官方和 https://eager.io/blog/go-and-json/ 进行翻译整理的

JSON 是一种轻量级的数据交换格式，常用作前后端数据交换，Go 在 encoding/json 包中提供了对 JSON 的支持。

序列化

把 Go struct 序列化成 JSON 对象，Go 提供了 Marshal 方法，正如其含义所示表示编排序列化，函数签名如下：

1	func Marshal(v interface{}) ([]byte, error)

举例来说，比如下面的 Go struct：

type Message struct {
    Name string
    Body string
    Time int64
}

使用 Marshal 序列化：

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m := Message{"Alice", "Hello", 1294706395881547000}
b, err := json.Marshal(m) 
fmt.Println(b) //{"Name":"Alice","Body":"Hello","Time":1294706395881547000}

在 Go 中并不是所有的类型都能进行序列化：

JSON object key 只支持 string
Channel、complex、function 等 type 无法进行序列化
数据中如果存在循环引用，则不能进行序列化，因为序列化时会进行递归
Pointer 序列化之后是其指向的值或者是 nil

还需要注意的是：只有 struct 中支持导出的 field 才能被 JSON package 序列化，即首字母大写的 field。

反序列化

反序列化函数是 Unmarshal ，其函数签名如下：

1	func Unmarshal(data []byte, v interface{}) error

如果要进行反序列化，我们首先需要创建一个可以接受序列化数据的 Go struct：

1 2	var m Message err := json.Unmarshal(b, &m)

JSON 对象一般都是小写表示，Marshal 之后 JSON 对象的首字母依然是大写，如果序列化之后名称想要改变如何实现，答案就是 struct tags。

Struct Tag

Struct tag 可以决定 Marshal 和 Unmarshal 函数如何序列化和反序列化数据。

指定 JSON filed name

JSON object 中的 name 一般都是小写，我们可以通过 struct tag 来实现：

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type MyStruct struct {
    SomeField string `json:"some_field"`
}

SomeField 序列化之后会变成 some_field。

指定 field 是 empty 时的行为

使用 omitempty 可以告诉 Marshal 函数如果 field 的值是对应类型的 zero-value，那么序列化之后的 JSON object 中不包含此 field：

type MyStruct struct {
    SomeField string `json:"some_field,omitempty"`
}

m := MyStruct{}
b, err := json.Marshal(m) //{}

如果 SomeField == “” ，序列化之后的对象就是 {}。

跳过 field

Struct tag “-” 表示跳过指定的 filed：

type MyStruct struct {
    SomeField string `json:"some_field"`
    Passwd string `json:"-"`
}
m := MyStruct{}
b, err := json.Marshal(m) //{"some_feild":""}

即序列化的时候不输出，这样可以有效保护需要保护的字段不被序列化。

反序列化任意 JSON 数据

默认的 JSON 只支持以下几种 Go 类型：

bool for JSON booleans
float64 for JSON numbers
string for JSON strings
nil for JSON null

在序列化之前如果不知道 JSON 数据格式，我们使用 interface{} 来存储。interface {} 的作用详见本博的其他文章。

有如下的数据格式：

1	b := []byte(`{"Name":"Wednesday","Age":6,"Parents":["Gomez","Morticia"]}`)

如果我们序列化之前不知道其数据格式，我们可以使用 interface{} 来存储我们的 decode 之后的数据：

1 2	var f interface{} err := json.Unmarshal(b, &f)

反序列化之后 f 应该是像下面这样：

f = map[string]interface{}{
    "Name": "Wednesday",
    "Age":  6,
    "Parents": []interface{}{
        "Gomez",
        "Morticia",
    },
}

key 是 string，value 是存储在 interface{} 内的。想要获得 f 中的数据，我们首先需要进行 type assertion，然后通过 range 迭代获得 f 中所有的 key ：

m := f.(map[string]interface{})
for k, v := range m {
    switch vv := v.(type) {
    case string:
        fmt.Println(k, "is string", vv)
    case float64:
        fmt.Println(k, "is float64", vv)
    case []interface{}:
        fmt.Println(k, "is an array:")
        for i, u := range vv {
            fmt.Println(i, u)
        }
    default:
        fmt.Println(k, "is of a type I don't know how to handle")
    }
}

反序列化对 slice、map、pointer 的处理

我们定义一个 struct 继续对上面例子中的 b 进行反序列化：

type FamilyMember struct {
    Name    string
    Age     int
    Parents []string
}

var m FamilyMember
err := json.Unmarshal(b, &m)

这个例子是能够正常工作的，你一定也注意到了，struct 中包含一个 slice Parents ，slice 默认是 nil，之所以反序列化可以正常进行就是因为 Unmarshal 在序列化时进行了对 slice Parents 做了初始化，同理，对 map 和 pointer 都会做类似的工作，比如序列化如果 Pointer 不是 nil 首先进行 dereference 获得其指向的值，然后再进行序列化，反序列化时首先对 nil pointer 进行初始化

Stream JSON

除了 marshal 和 unmarshal 函数，Go 还提供了 Decoder 和 Encoder 对 stream JSON 进行处理，常见 request 中的 Body、文件等：

jsonFile, err := os.Open("post.json")
if err != nil {
    fmt.Println("Error opening json file:", err)
    return
}

defer jsonFile.Close()
decoder := json.NewDecoder(jsonFile)
for {
    var post Post
    err := decoder.Decode(&post)
    if err == io.EOF {
        break
    }

    if err != nil {
        fmt.Println("error decoding json:", err)
        return
    }

    fmt.Println(post)
}

嵌入式 struct 的序列化

Go 支持对 nested struct 进行序列化和反序列化:

type App struct {
	Id string `json:"id"`
}

type Org struct {
	Name string `json:"name"`
}

type AppWithOrg struct {
	App
	Org
}

func main() {
	data := []byte(`
        {
            "id": "k34rAT4",
            "name": "My Awesome Org"
        }
    `)

	var b AppWithOrg

	json.Unmarshal(data, &b)
	fmt.Printf("%#v", b)

	a := AppWithOrg{
		App: App{
			Id: "k34rAT4",
		},
		Org: Org{
			Name: "My Awesome Org",
		},
	}
	data, _ = json.Marshal(a)
	fmt.Println(string(data))
}

Nested struct 虽然看起来有点怪异，有些时候它将非常有用。

自定义序列化函数

Go JSON package 中定了两个 Interface Marshaler 和 Unmarshaler ，实现这两个 Interface 可以让你定义的 type 支持序列化操作。

错误处理

总是记得检查序列或反序列化的错误，可以让你的程序更健壮，而不是在出错之后带着错误继续执行下去。

参考资料

taowen是json-iterator的作者。序列化和反序列化需要处理JSON和struct的关系，其中会用到一些技巧。原文 Golang 中使用 JSON 的小技巧是他的经验之谈，介绍了一些struct解析成json的技巧，以及 json-iterator 库的一些便利的处理。

有的时候上游传过来的字段是string类型的，但是我们却想用变成数字来使用。本来用一个json:”,string” 就可以支持了，如果不知道golang的这些小技巧，就要大费周章了。

参考文章：http://attilaolah.eu/2014/09/10/json-and-struct-composition-in-go/

临时忽略struct空字段

type User struct {
Email string `json:”email”`
Password string `json:”password”`
// many more fields…
}

如果想临时忽略掉空Password字段,可以用omitempty:

json.Marshal(struct {
*User
Password bool `json:”password,omitempty”`
}{
User: user,
})

临时添加额外的字段

type User struct {
Email string `json:”email”`
Password string `json:”password”`
// many more fields…
}

临时忽略掉空Password字段，并且添加token字段

json.Marshal(struct {
*User
Token string `json:”token”`
Password bool `json:”password,omitempty”`
}{
User: user,
Token: token,
})

临时粘合两个struct

通过嵌入struct的方式:

type BlogPost struct {
URL string `json:”url”`
Title string `json:”title”`
}
type Analytics struct {
Visitors int `json:”visitors”`
PageViews int `json:”page_views”`
}
json.Marshal(struct{
*BlogPost
*Analytics
}{post, analytics})

一个json切分成两个struct

json.Unmarshal([]byte(`{
“url”: “attila@attilaolah.eu”,
“title”: “Attila’s Blog”,
“visitors”: 6,
“page_views”: 14
}`), &struct {
*BlogPost
*Analytics
}{&post, &analytics})

临时改名struct的字段

type CacheItem struct {
Key string `json:”key”`
MaxAge int `json:”cacheAge”`
Value Value `json:”cacheValue”`
}
json.Marshal(struct{
*CacheItem
// Omit bad keys
OmitMaxAge omit `json:”cacheAge,omitempty”`
OmitValue omit `json:”cacheValue,omitempty”`
// Add nice keys
MaxAge int `json:”max_age”`
Value *Value `json:”value”`
}{
CacheItem: item,
// Set the int by value:
MaxAge: item.MaxAge,
// Set the nested struct by reference, avoid making a copy:
Value: &item.Value,
})

用字符串传递数字

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type TestObject struct {
Field1 int `json:”,string”`
}

这个对应的json是 {"Field1": "100"}

如果json是 {"Field1": 100} 则会报错

容忍字符串和数字互转

如果你使用的是jsoniter，可以启动模糊模式来支持 PHP 传递过来的 JSON。

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import “github.com/json-iterator/go/extra”
extra.RegisterFuzzyDecoders()

这样就可以处理字符串和数字类型不对的问题了。比如

1 2	var val string jsoniter.UnmarshalFromString(`100`, &val)

又比如

1 2	var val float32 jsoniter.UnmarshalFromString(`”1.23″`, &val)

容忍空数组作为对象

PHP另外一个令人崩溃的地方是，如果 PHP array是空的时候，序列化出来是[]。但是不为空的时候，序列化出来的是{"key":"value"}。我们需要把 [] 当成 {} 处理。

如果你使用的是jsoniter，可以启动模糊模式来支持 PHP 传递过来的 JSON。

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import “github.com/json-iterator/go/extra”
extra.RegisterFuzzyDecoders()

这样就可以支持了

1 2	var val map[string]interface{} jsoniter.UnmarshalFromString(`[]`, &val)

使用 MarshalJSON支持time.Time

golang 默认会把 time.Time 用字符串方式序列化。如果我们想用其他方式表示 time.Time，需要自定义类型并定义 MarshalJSON。

type timeImplementedMarshaler time.Time
func (obj timeImplementedMarshaler) MarshalJSON() ([]byte, error) {
seconds := time.Time(obj).Unix()
return []byte(strconv.FormatInt(seconds, 10)), nil
}

序列化的时候会调用 MarshalJSON

type TestObject struct {
Field timeImplementedMarshaler
}
should := require.New(t)
val := timeImplementedMarshaler(time.Unix(123, 0))
obj := TestObject{val}
bytes, err := jsoniter.Marshal(obj)
should.Nil(err)
should.Equal(`{“Field”:123}`, string(bytes))

使用 RegisterTypeEncoder支持time.Time

jsoniter 能够对不是你定义的type自定义JSON编解码方式。比如对于 time.Time 可以用 epoch int64 来序列化

import “github.com/json-iterator/go/extra”
extra.RegisterTimeAsInt64Codec(time.Microsecond)
output, err := jsoniter.Marshal(time.Unix(1, 1002))
should.Equal(“1000001”, string(output))

如果要自定义的话，参见 RegisterTimeAsInt64Codec 的实现代码

使用 MarshalText支持非字符串作为key的map

虽然 JSON 标准里只支持 string 作为 key 的 map。但是 golang 通过 MarshalText() 接口，使得其他类型也可以作为 map 的 key。例如

f, _, _ := big.ParseFloat(“1”, 10, 64, big.ToZero)
val := map[*big.Float]string{f: “2”}
str, err := MarshalToString(val)
should.Equal(`{“1″:”2”}`, str)

其中 big.Float 就实现了 MarshalText()

使用 json.RawMessage

如果部分json文档没有标准格式，我们可以把原始的信息用[]byte保存下来。

type TestObject struct {
Field1 string
Field2 json.RawMessage
}
var data TestObject
json.Unmarshal([]byte(`{“field1”: “hello”, “field2”: [1,2,3]}`), &data)
should.Equal(` [1,2,3]`, string(data.Field2))

使用 json.Number

默认情况下，如果是 interface{} 对应数字的情况会是 float64 类型的。如果输入的数字比较大，这个表示会有损精度。所以可以 UseNumber() 启用 json.Number 来用字符串表示数字。

decoder1 := json.NewDecoder(bytes.NewBufferString(`123`))
decoder1.UseNumber()
var obj1 interface{}
decoder1.Decode(&obj1)
should.Equal(json.Number(“123”), obj1)

jsoniter 支持标准库的这个用法。同时，扩展了行为使得 Unmarshal 也可以支持 UseNumber 了。

json := Config{UseNumber:true}.Froze()
var obj interface{}
json.UnmarshalFromString(“123”, &obj)
should.Equal(json.Number(“123”), obj)

统一更改字段的命名风格

经常 JSON 里的字段名 Go 里的字段名是不一样的。我们可以用 field tag 来修改。

output, err := jsoniter.Marshal(struct {
UserName string `json:”user_name”`
FirstLanguage string `json:”first_language”`
}{
UserName: “taowen”,
FirstLanguage: “Chinese”,
})
should.Equal(`{“user_name”:”taowen”,”first_language”:”Chinese”}`, string(output))

但是一个个字段来设置，太麻烦了。如果使用 jsoniter，我们可以统一设置命名风格。

import “github.com/json-iterator/go/extra”
extra.SetNamingStrategy(LowerCaseWithUnderscores)
output, err := jsoniter.Marshal(struct {
UserName string
FirstLanguage string
}{
UserName: “taowen”,
FirstLanguage: “Chinese”,
})
should.Nil(err)
should.Equal(`{“user_name”:”taowen”,”first_language”:”Chinese”}`, string(output))

使用私有的字段

Go 的标准库只支持 public 的 field。jsoniter 额外支持了 private 的 field。需要使用 SupportPrivateFields() 来开启开关。

import “github.com/json-iterator/go/extra”
extra.SupportPrivateFields()
type TestObject struct {
field1 string
}
obj := TestObject{}
jsoniter.UnmarshalFromString(`{“field1″:”Hello”}`, &obj)
should.Equal(“Hello”, obj.field1)

下面是我补充的内容

忽略掉一些字段

原文中第一节有个错误，我更正过来了。omitempty不会忽略某个字段，而是忽略空的字段，当字段的值为空值的时候，它不会出现在JSON数据中。

如果想忽略某个字段，需要使用 json:"-"格式。

type User struct {
Email string `json:”email”`
Password string `json:”password”`
// many more fields…
}

如果想临时忽略掉空Password字段,可以用-:

json.Marshal(struct {
*User
Password bool `json:”-“`
}{
User: user,
})

忽略掉一些字段2

如果不想更改原struct,还可以使用下面的方法：

type User struct {
Email string `json:”email”`
Password string `json:”password”`
// many more fields…
}
type omit *struct{}
type PublicUser struct {
*User
Password omit `json:”-“`
}
json.Marshal(PublicUser{
User: user,
})

一款跨平台的Web目录扫描工具

工具是由安全盒子王松编写是用Python编写的其中包含脚本识别后台地址以及乌云抓的常见漏洞url

这对于Ubuntu系统的用户特别方便 Windows上也有很多的扫描目录的好工具比如御剑 wwwscan 等等很多

我自己加入了一点点字典

亲测

从github上下载即可

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

git clone [url]https://github.com/Strikersb/webdirscan[/url]
cd webdirscan
python webdirscan.py  url

报错的话安装的第三方Python模块成功解决

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

1	`pip install requests`

运行图如下

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

root@xaiSec:/home/hacker# cd webdirscan
root@xaiSec:/home/hacker/webdirscan# python webdirscan.py -h
usage: webdirscan.py [-h] [-d SCANDICT] [-o SCANOUTPUT] [-t THREADNUM]
                     scanSite
positional arguments:
  scanSite              The website to be scanned
optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d SCANDICT, --dict SCANDICT
                        Dictionary for scanning
  -o SCANOUTPUT, --output SCANOUTPUT
                        Results saved files
  -t THREADNUM, --thread THREADNUM
                        Number of threads running the program
root@xaiSec:/home/hacker/webdirscan#

翻译后

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

用法：webdirscan.py [-h] [-d SCANDICT] [-o SCANOUTPUT] [-t THREADNUM]
                      scanSite
位置参数：
   scanSite要扫描的网站
可选参数：
   -h，--help显示此帮助消息并退出
   -d SCANDICT，--dict SCANDICT
                         扫描词典
   -o SCANOUTPUT，--output SCANOUTPUT
                         结果保存的文件
   -t THREADNUM， - thread THREADNUM
                         运行程序的线程数

首先我们先来扫描一个网站比如我们来扫描下百度= = 嘿嘿
输出结果为以下

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

root@xaiSec:/home/hacker/webdirscan# python webdirscan.py [url]www.baidu.com[/url]
Dirscan is running!
Scan target: [url]http://www.baidu.com[/url]
Total Dictionary: 85025
[200]http://www.baidu.com/robots.txt
[200]http://www.baidu.com/index.htm
[200]http://www.baidu.com/index.php
[200]http://www.baidu.com/index.html
[200]http://www.baidu.com/index.html
[200]http://www.baidu.com/cache/
[200]http://www.baidu.com/index.htm
[200]http://www.baidu.com/robots.txt

whistle代理调试工具

首先看官方文档：http://wproxy.org/whistle/

whistle(读音[ˈwɪsəl]，拼音[wēisǒu])基于Node实现的跨平台web调试代理工具，类似的工具有Windows平台上的Fiddler，主要用于查看、修改HTTP、HTTPS、Websocket的请求、响应，也可以作为HTTP代理服务器使用，不同于Fiddler通过断点修改请求响应的方式，whistle采用的是类似配置系统hosts的方式，一切操作都可以通过配置实现，支持域名、路径、正则表达式、通配符、通配路径等多种匹配方式，且可以通过Node模块扩展功能：

这里简单介绍下安装

安装启动

安装启动whistle，需要以下四个步骤： 安装Node、安装whistle、启动whistle、配置代理。

1. 安装Node

whistle支持v0.10.0以上版本的Node，为获取更好的性能，推荐安装最新版本的Node。

如果你的系统已经安装了v0.10.0以上版本的Node，可以忽略此步骤，直接进入安装whistle的步骤，否则：

Windows或Mac系统，访问https://nodejs.org/，安装LTS版本的Node，默认安装即可。
Linux下推荐使用源码安装: 从Node官网下载最新版的Source Code(或者用wget命令下载)，解压文件(tar -xzvf node-vx.y.z.tar.gz)后进入解压后的根目录(node-vx.y.z)，依次执行./configure、./make和./make install。

安装完Node后，执行下面命令，查看当前Node版本

$ node -v
v4.4.0

如果能正常输出Node的版本号，表示Node已安装成功(Windows系统可能需要重新打开cmd)。

2. 安装whistle

Node安装成功后，执行如下npm命令安装whistle （Mac或Linux的非root用户需要在命令行前面加sudo，如：sudo npm install -g whistle）

$ npm install -g whistle

npm默认镜像是在国外，有时候安装速度很慢或者出现安装不了的情况，如果无法安装或者安装很慢，可以使用taobao的镜像安装：

$ npm install cnpm -g --registry=https://registry.npm.taobao.org
$ cnpm install -g whistle

或者直接指定镜像安装：
$ npm install whistle -g --registry=https://registry.npm.taobao.org

whistle安装完成后，执行命令 whistle help 或 w2 help，查看whistle的帮助信息

$ w2 help

 Usage: whistle <command> [options]


  Commands:

    status              Show the running status of whistle
    use/add [filepath]  Set rules from a specified js file (.whistle.js by default)
    run                 Start a front service
    start               Start a background service
    stop                Stop current background service
    restart             Restart current background service
    help                Display help information

  Options:

    -h, --help                                      output usage information
    -D, --baseDir [baseDir]                         set the configured storage root path
    -z, --certDir [directory]                       set custom certificate store directory
    -l, --localUIHost [hostname]                    set the domain for the web ui of whistle (local.whistlejs.com by default)
    -L, --pluginHost [hostname]                     set the domain for the web ui of plugin  (as: "script=a.b.com&vase=x.y.com")
    -n, --username [username]                       set the username to access the web ui of whistle
    -w, --password [password]                       set the password to access the web ui of whistle
    -N, --guestName [username]                      set the the guest name to access the web ui of whistle (can only view the data)
    -W, --guestPassword [password]                  set the guest password to access the web ui of whistle (can only view the data)
    -s, --sockets [number]                          set the max number of cached long connection on each domain (60 by default)
    -S, --storage [newStorageDir]                   set the configured storage directory
    -C, --copy [storageDir]                         copy the configuration of the specified directory to a new directory
    -c, --dnsCache [time]                           set the cache time of DNS (30000ms by default)
    -H, --host [host]                               set the listening host (INADDR_ANY by default)
    -p, --port [port]                               set the listening port (8899 by default)
    -P, --uiport [uiport]                           set the listening port of whistle (8900 by default)
    -m, --middlewares [script path or module name]  set the express middlewares loaded at startup (as: xx,yy/zz.js)
    -M, --mode [mode]                               set the way of starting the whistle mode (as: pureProxy|debug|multiEnv)
    -u, --uipath [script path]                      set the path of custom web ui
    -t, --timeout [ms]                              set the request timeout (66000ms by default)
    -e, --extra [extraData]                         set the extra parameters for plugin
    -f, --secureFilter [secureFilter]               set the path of secure filter
    -R, --reqCacheSize [reqCacheSize]               set the cache size of request data (600 by default)
    -F, --frameCacheSize [frameCacheSize]           set the cache size of webSocket and socket's frames (512 by default)
    -V, --version                                   output the version number

如果能正常输出whistle的帮助信息，表示whistle已安装成功。

3. 启动whistle

最新版本的whistle支持三种等价的命令whistle、w2、wproxy

启动whistle:

$ w2 start

Note: 如果要防止其他人访问配置页面，可以在启动时加上登录用户名和密码 -n yourusername -w yourpassword。

重启whsitle:

$ w2 restart

停止whistle:

$ w2 stop

调试模式启动whistle(主要用于查看whistle的异常及插件开发):

$ w2 run

启动完whistle后，最后一步需要配置代理。

4. 配置代理

配置信息

代理服务器：127.0.0.1 (如果部署在远程服务器或虚拟机上，改成对应服务器或虚拟机的ip即可)
默认端口：8899 (如果端口被占用，可以在启动是时通过 -p 来指定新的端口，更多信息可以通过执行命令行 w2 help (v0.7.0及以上版本也可以使用w2 help) 查看)

勾选上 对所有协议均使用相同的代理服务器

代理配置方式(把上面配置信息配置上即可)

全局代理：直接配置系统代理：
- Windows
- Mac: System Preferences > Network > Advanced > Proxies > HTTP or HTTPS
  
  * Linux: Settings > Network > VPN > Network Proxy > Manual
浏览器代理：安装浏览器代理插件 (推荐)
- 安装Chrome代理插件：推荐安装SwitchyOmega
  
  * Firefox: 地址栏输入访问 `about:preferences`，找到 `Network Proxy`，选择 `手动代理配置(Manual proxy configuration)`，输入代理服务器地址、端口，保存
移动端需要在设置中配置当前Wi-Fi的代理，以 iOS 为例：

PS: 如果配置完代理，手机无法访问，可能是whistle所在的电脑防火墙限制了远程访问whistle的端口，关闭防火墙或者设置白名单：http://jingyan.baidu.com/article/870c6fc317cae7b03ee4be48.html

访问配置页面

启动whistle及配置完代理后，用Chrome浏览器(由于css兼容性问题界面只支持Chrome浏览器)访问配置页面，如果能正常打开页面，whistle安装启动完毕，可以开始使用。

可以通过以下两种方式来访问配置页面：

方式1：域名访问 http://local.whistlejs.com/
方式2：通过ip+端口来访问，形式如 http://whistleServerIP:whistlePort/ e.g. http://127.0.0.1:8899

阿里云CentOS 7上安装配置Docker

Docker 是一个开源工具，它可以让创建和管理 Linux 容器变得简单。容器就像是轻量级的虚拟机，并且可以以毫秒级的速度来启动或停止。Docker 帮助系统管理员和程序员在容器中开发应用程序，并且可以扩展到成千上万的节点。

这是一只鲸鱼，它托着许多集装箱。我们可以把宿主机可当做这只鲸鱼，把相互隔离的容器可看成集装箱，每个集装箱中都包含自己的应用程序。

Docker与传统虚拟区别

传统虚拟化技术的体系架构：

Docker技术的体系架构：

容器和 VM（虚拟机）的主要区别是:

容器提供了基于进程的隔离，而虚拟机提供了资源的完全隔离。
虚拟机可能需要一分钟来启动，而容器只需要一秒钟或更短。
容器使用宿主操作系统的内核，而虚拟机使用独立的内核。

Doker 平台的基本构成

Docker 平台基本上由三部分组成：

客户端：用户使用 Docker 提供的工具（CLI 以及 API 等）来构建，上传镜像并发布命令来创建和启动容器
Docker 主机：从 Docker registry 上下载镜像并启动容器
Docker registry：Docker 镜像仓库，用于保存镜像，并提供镜像上传和下载
后面的文章会具体分析。

Docker 容器的状态机

一个容器在某个时刻可能处于以下几种状态之一：

created：已经被创建（使用 docker ps -a 命令可以列出）但是还没有被启动（使用 docker ps 命令还无法列出）
running：运行中
paused：容器的进程被暂停了
restarting：容器的进程正在重启过程中
exited：上图中的 stopped 状态，表示容器之前运行过但是现在处于停止状态（要区别于 created 状态，它是指一个新创出的尚未运行过的容器）。可以通过 start 命令使其重新进入 running 状态
destroyed：容器被删除了，再也不存在了

Docker 的安装

RedHat/CentOS必须要6.6版本以上，或者7.x才能安装docker，建议在RedHat/CentOS 7上使用docker，因为RedHat/CentOS 7的内核升级到了kernel 3.10，对lxc容器支持更好。

查看Linux内核版本(内核版本必须是3.10或者以上):

cat /proc/version

uname -a

lsb_release -a

##无法执行命令安装
yum install -y redhat-lsb

更新YUM源：

yum update

安装：

yum  install docker -y

检查版本：

docker -v

安装完成后，使用下面的命令来启动 docker 服务，并将其设置为开机启动：

service docker start
chkconfig docker on

下载官方的 CentOS 镜像：

docker pull centos

检查CentOS 镜像是否被获取：

docker images

下载完成后，你应该会看到：

[root@iZ2ze74fkxrls31tr2ia2fZ ~]# docker images centos
REPOSITORY       TAG        IMAGE ID     CREATED         SIZE
docker.io/centos latest    3fa822599e10    3weeks ago   203.5 MB

如果看到以上输出，说明你可以使用“docker.io/centos”这个镜像了，或将其称为仓库（Repository），该镜像有一个名为“latest”的标签（Tag），此外还有一个名为“3fa822599e10 ”的镜像 ID（可能您所看到的镜像 ID 与此处的不一致，那是正常现象，因为这个数字是随机生成的）。此外，我们可以看到该镜像只有 203.5 MB，非常小巧，而不像虚拟机的镜像文件那样庞大。

启动容器：

docker run -i -t -v /root/software/:/mnt/software/ 3fa822599e10 /bin/bash

docker run -ti ubuntu:14.04 /bin/bash

命令参数说明：
docker run <相关参数> <镜像 ID> <初始命令>

-i：表示以“交互模式”运行容器
-t：表示容器启动后会进入其命令行
-v：表示需要将本地哪个目录挂载到容器中，格式：-v <宿主机目录>:<容器目录>

Docker命令

我们可以把Docker 的命令大概地分类如下：

镜像操作：
    build     Build an image from a Dockerfile
    commit    Create a new image from a container's changes
    images    List images
    load      Load an image from a tar archive or STDIN
    pull      Pull an image or a repository from a registry
    push      Push an image or a repository to a registry
    rmi       Remove one or more images
    search    Search the Docker Hub for images
    tag       Tag an image into a repository
    save      Save one or more images to a tar archive 
    history   显示某镜像的历史
    inspect   获取镜像的详细信息

    容器及其中应用的生命周期操作：
    create    创建一个容器
    kill      Kill one or more running containers
    inspect   Return low-level information on a container, image or task
    pause     Pause all processes within one or more containers
    ps        List containers
    rm        删除一个或者多个容器
    rename    Rename a container
    restart   Restart a container
    run       创建并启动一个容器
    start     启动一个处于停止状态的容器
    stats     显示容器实时的资源消耗信息
    stop      停止一个处于运行状态的容器
    top       Display the running processes of a container
    unpause   Unpause all processes within one or more containers
    update    Update configuration of one or more containers
    wait      Block until a container stops, then print its exit code
    attach    Attach to a running container
    exec      Run a command in a running container
    port      List port mappings or a specific mapping for the container
    logs      获取容器的日志

    容器文件系统操作：
    cp        Copy files/folders between a container and the local filesystem
    diff      Inspect changes on a container's filesystem
    export    Export a container's filesystem as a tar archive
    import    Import the contents from a tarball to create a filesystem image

    Docker registry 操作：
    login     Log in to a Docker registry.
    logout    Log out from a Docker registry.

    Volume 操作
    volume    Manage Docker volumes

    网络操作
    network   Manage Docker networks

    Swarm 相关操作
    swarm     Manage Docker Swarm
    service   Manage Docker services
    node      Manage Docker Swarm nodes

    系统操作：
    version   Show the Docker version information
    events    持续返回docker 事件
    info      显示Docker 主机系统范围内的信息

# 查看运行中的容器
docker ps

# 查看所有容器
docker ps -a

# 退出容器
按Ctrl+D 即可退出当前容器【但退出后会停止容器】

# 退出不停止容器：
组合键：Ctrl+P+Q

# 启动容器
docker start 容器名或ID

# 进入容器
docker attach 容器名或ID

# 停止容器
docker stop 容器名或ID

# 暂停容器
docker pause 容器名或ID

#继续容器
docker unpause 容器名或ID

# 删除容器
docker rm 容器名或ID

# 删除全部容器--慎用
docker stop $(docker ps -q) & docker rm $(docker ps -aq)

#保存容器，生成镜像
docker commit 容器ID 镜像名称

#从 host 拷贝文件到 container 里面
docker cp /home/soft centos:/webapp

docker run与start的区别

docker run 只在第一次运行时使用，将镜像放到容器中，以后再次启动这个容器时，只需要使用命令docker start 即可。

docker run相当于执行了两步操作：将镜像放入容器中（docker create）,然后将容器启动，使之变成运行时容器（docker start）。

而docker start的作用是，重新启动已存在的镜像。也就是说，如果使用这个命令，我们必须事先知道这个容器的ID，或者这个容器的名字，我们可以使用docker ps找到这个容器的信息。

因为容器的ID是随机码，而容器的名字又是看似无意义的命名，我们可以使用命令：

docker rename jovial_cori  centos

给这个容器命名。这样以后，我们再次启动或停止容器时，就可以直接使用这个名字：

docker [stop] [start]  new_name

而要显示出所有容器，包括没有启动的，可以使用命令：

docker ps -a

Docker配置

更改存储目录：

#复制docker存储目录
rsync -aXS /var/lib/docker/. /home/docker

#更改 docker 存储文件目录
ln -s  /home/docker  /var/lib/docker

获取IP：

docker inspect <container id>

要获取所有容器名称及其IP地址只需一个命令：

docker inspect -f '{{.Name}} - {{.NetworkSettings.IPAddress }}' $(docker ps -aq)

docker inspect --format='{{.Name}} - {{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' $(docker ps -aq)

Docker 镜像加速器

注册个帐号

https://dev.aliyun.com/search.html

阿里云会自动为用户分配一个镜像加速器的地址，登录后进入”管理中心”–>”加速器”，里面有分配给你的镜像加速器的地址以及各个环境的使用说明。

镜像加速器地址：https://xxxxx.mirror.aliyuncs.com

如何配置镜像加速器

针对Docker客户端版本大于1.10.0的用户
您可以通过修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json来使用加速器：

{
    "registry-mirrors": ["<your accelerate address>"]
}

重启Docker Daemon：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

后续：
1，查看镜像
docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
1fef6edc3f23 docker.io/centos "bin/bash" About a minute ago Exited (0) 8 seconds ago affectionate_khorana
66f6e4ff1098 docker.io/centos "bin/bash" About a minute ago Exited (0) About a minute ago elastic_khorana
a44b68ea8265 75835a67d134 "/bin/bash" 7 minutes ago Exited (0) 2 minutes ago angry_meitner
d0c8cbacb8ce 75835a67d134 "/bin/bash" 25 minutes ago Exited (0) 13 minutes ago mystifying_perlman
2.更新镜像
docker commit #第一列容器ID centos:update
3.保存镜像
docker save centos:update > centos.tar
4.加载镜像
docker load < centos.tar

常见命令：

1，后台启动docker并且端口映射

docker run -itd -p 3390<物理机端口>:3390<容器端口> cd3c0fd5029a /bin/bash

2，进入docker

docker attach <容器ID>

3，退出docker，不关闭container

ctrl+p ctrl+q

4.更新镜像

docker commit <容器ID> centos:update<自己定义的名字：标签>

5.保存镜像

docker save centos:update > centos.tar

6.加载镜像

docker load < centos.tar

Mycat【数据库方式】实现全局序列号

说明：本文参考mycat官方提供的文档，结合自己的实践以及理解，做出如下整理，并附带一个分库分表的插入数据例子。
原理
在数据库中建立一张表，存放sequence名称(name)，sequence当前值(current_value)，步长(increment int类型每次读取多少个sequence，假设为K)等信息；
Sequence获取步骤：
1)当初次使用该sequence时，根据传入的sequence名称，从数据库这张表中读取current_value，和increment到MyCat中，并将数据库中的current_value设置为原current_value值+increment值；
2)MyCat将读取到current_value+increment作为本次要使用的sequence值，下次使用时，自动加1，当使用increment次后，执行步骤1)相同的操作.
3)MyCat负责维护这张表，用到哪些sequence，只需要在这张表中插入一条记录即可。若某次读取的sequence没有用完，系统就停掉了，则这次读取的sequence剩余值不会再使用。
配置方式
server.xml配置：

<system><property name=”sequnceHandlerType”>1</property></system>
1
注：sequnceHandlerType 需要配置为1，表示使用数据库方式生成sequence.
数据库配置：
1）创建sequence表

CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE (
name VARCHAR (50) NOT NULL comment “名称”,
current_value INT NOT NULL comment “当前值”,
increment INT NOT NULL DEFAULT 100 comment “步长”,
PRIMARY KEY (name)
) ENGINE = INNODB;
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2）创建相关function

#取当前squence的值
DROP FUNCTION IF EXISTS mycat_seq_currval;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(seq_name VARCHAR(50))RETURNS VARCHAR(64) CHARSET ‘utf8′
BEGIN
DECLARE retval VARCHAR(64);
SET retval=’-999999999,NULL’;
SELECT CONCAT(CAST(current_value AS CHAR),’,’,CAST(increment AS CHAR)) INTO retval FROM
MYCAT_SEQUENCE WHERE NAME = seq_name;
RETURN retval;
END$$
DELIMITER ;

#设置 sequence 值
DROP FUNCTION IF EXISTS mycat_seq_setval;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(seq_name VARCHAR(50),VALUE INTEGER) RETURNS VARCHAR(64) CHARSET ‘utf8’
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE SET current_value = VALUE WHERE NAME = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END$$
DELIMITER ;

#取下一个sequence的值
DROP FUNCTION IF EXISTS mycat_seq_nextval;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64) CHARSET ‘utf8′
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE SET current_value = current_value + increment
WHERE NAME = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END$$
DELIMITER ;
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3）sequence_db_conf.properties相关配置,指定sequence相关配置在哪个节点上：
例如：

COMPANY=dn3
1
注：COMPANY为表名，必须大写，dn3为schema.xml配置的dataNode节点。建议专门独立一个数据库，存放sequence表和相关的function，方便维护管理和隔离。

注意：MYCAT_SEQUENCE表和以上的3个function，需要放在同一个节点上。function请直接在具体节点的数据库上执行，如果执行的时候报：
you might want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable
需要对数据库做如下设置：
windows下my.ini[mysqld]加上log_bin_trust_function_creators=1
linux下/etc/my.cnf下my.ini[mysqld]加上log_bin_trust_function_creators=1
修改完后，即可在mysql数据库中执行上面的函数.
使用示例：

SELECT next value for MYCATSEQ_SAM_TEST
insert into sam_test(id_,name_) values(next value for MYCATSEQ_SAM_TEST,’test’);
# 数据库表定义了自增，在mycat也定义了主键和自增，可以用如下方式
insert into sam_test(name_) values(‘test’);
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测试
1.配置schema.xml

<dataHost name=”localhost1″ maxCon=”1000″ minCon=”10″ balance=”0″
writeType=”0″ dbType=”mysql” dbDriver=”native” switchType=”1″ slaveThreshold=”100″>
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host=”hostM1″ url=”192.168.1.95:3306″ user=”admin” password=”admin”/>
<writeHost host=”hostM2″ url=”192.138.1.112:3306″ user=”root” password=”root”/>
</dataHost>
<!– 存放sequence数据库 –>
<dataHost name=”localhost2″ maxCon=”1000″ minCon=”10″ balance=”0″
writeType=”0″ dbType=”mysql” dbDriver=”native” switchType=”1″ slaveThreshold=”100″>
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host=”localhost2M2″ url=”192.138.1.112:3306″ user=”root” password=”root”/>
</dataHost>
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2.配置server.xml

<property name=”sequnceHandlerType”>1</property><!– 1:使用数据库方式生成sequence –>
1
3.配置rule.xml

<tableRule name=”companyRule”>
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name=”mod-long” class=”org.opencloudb.route.function.PartitionByMod”>
<!– how many data nodes –>
<property name=”count”>2</property>
</function>
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4.配置sequence_db_conf.properties

COMPANY=dn3
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5.数据库配置文件修改my.ini

log_bin_trust_function_creators=1
# 忽略大小写
lower_case_table_names=1
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6.数据库表
1）分别到192.168.1.95的mycat_test数据库和mycat_test2数据库新建如下的表，由于是分库分表，所以两边都要创建。

DROP TABLE IF EXISTS `company`;
CREATE TABLE `company` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
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注：只有数据库和mycat都设置AUTO_INCREMENT才能通过mycat命令LAST_INSERT_ID()获取插入的id
2）到192.168.1.112的testmycat数据库中执行上面的创建sequence和function过程。
3）插入数据到MYCAT_SEQUENCE表

insert into MYCAT_SEQUENCE(name,current_value,increment) values(‘COMPANY’,19,5);
1
7.mycat测试
配置完之后，重启mycat
执行

insert into company(id,name) values (next value for MYCATSEQ_COMPANY,”test”)
或
insert into company(name) values (“test”)
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3
插入数据成功后
执行

select LAST_INSERT_ID()
1
可以看到本次插入的id

小结
如果要获取插入数据后的id，必须同时在mysql和mycat设置表的自增。
sequence_db_conf.properties配置的表名必须大写。
存放sequence表和function在同一个数据库中，且只有一个。
以上【Sequence获取步骤】是mycat原理，注意理解。
———————
作者：黄晓杰Aries
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u010956470/article/details/70837876
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

Docker Installation

测试结果

测试结果

FROM 指定基础镜像

RUN 执行命令

构建镜像

镜像构建上下文（Context）

其它 docker build 的用法

直接用 Git repo 进行构建

用给定的 tar 压缩包构建

从标准输入中读取 Dockerfile 进行构建

从标准输入中读取上下文压缩包进行构建

序列化

反序列化

Struct Tag

指定 JSON filed name

指定 field 是 empty 时的行为

跳过 field

反序列化任意 JSON 数据

反序列化对 slice、map、pointer 的处理

Stream JSON

嵌入式 struct 的序列化

自定义序列化函数

错误处理

参考资料

临时忽略struct空字段

临时添加额外的字段

临时粘合两个struct

一个json切分成两个struct

临时改名struct的字段

用字符串传递数字

容忍字符串和数字互转

容忍空数组作为对象

使用 MarshalJSON支持time.Time

使用 RegisterTypeEncoder支持time.Time

使用 MarshalText支持非字符串作为key的map

使用 json.RawMessage

使用 json.Number

统一更改字段的命名风格

使用私有的字段

忽略掉一些字段

忽略掉一些字段2

安装启动

1. 安装Node

2. 安装whistle

3. 启动whistle

4. 配置代理

配置信息

代理配置方式(把上面配置信息配置上即可)

访问配置页面

Docker与传统虚拟区别

Doker 平台的基本构成

Docker 容器的状态机

Docker 的安装

Docker命令

docker run与start的区别

Docker配置

Docker 镜像加速器

如何配置镜像加速器

其它 `docker build` 的用法