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2020年3月16日
el-date-picker限制联动日期为同一天内
摘要: element ui 的el-date-picker,限定开始和结束时间为同一天内,且开始时间限定为当前时间之前 1 <el-date-picker 2 v-model="ip_session.parameter.date" 3 type="datetimerange" 4 :picker-opti
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posted @ 2020-03-16 16:16 dowi
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2019年11月20日
marshmallow扩展Schemas
摘要: Pre-processing and Post-processing Methods 可以使用pre_load,post_load,pre_dump,post_dump装饰器,来对(反)序列化数据进行预处理和后处理操作 1 from marshmallow import Schema, fields
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posted @ 2019-11-20 09:23 dowi
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2019年11月14日
marshmallow关系处理
摘要: Nesting Schemas 当模型间拥有关系,比如外键,schema如何处理呢?例如:blog和user之间的关系 1 class User(object): 2 def __init__(self, name, email): 3 self.name = name 4 self.email =
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posted @ 2019-11-14 17:32 dowi
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marshmallow基本使用
摘要: What is marshmallow marshmallow(Object serialization and deserialization, lightweight and fluffy.)用于对对象进行序列化和反序列化,并同步进行数据验证。 What is schema 对对象进行序列化和反
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posted @ 2019-11-14 14:13 dowi
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2019年6月12日
Centos7离线部署kubernetes 1.13集群记录
摘要: 一、说明 本篇主要参考kubernetes中文社区的一篇部署文章(CentOS 使用二进制部署 Kubernetes 1.13集群),并做了更详细的记录以备用。 二、部署环境 1、kubernetes 版本:1.13,二进制文件 在参考文章中有下载。 2、本地部署环境 3、部署网络说明 参考Cent
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posted @ 2019-06-12 14:46 dowi
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2019年4月10日
基于Ceph分布式集群实现docker跨主机共享数据卷
摘要: 上篇文章介绍了如何使用docker部署Ceph分布式存储集群,本篇在此基础之上,介绍如何基于Ceph分布式存储集群实现docker跨主机共享数据卷。 1、环境准备 在原来的环境基础之上,新增一台centos7虚拟机,用来做Ceph的客户端,如下: 1.1 在111上安装docker(略); 1.2
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posted @ 2019-04-10 14:52 dowi
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2019年3月7日
使用docker搭建“企业级镜像仓库”Harbor
摘要: 一、前沿 docker的官方镜像仓库registry,功能比较单一,不太好用,特别是删除镜像操作,不够友好。 Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器,通过添加一些企业必需的功能特性, 例如安全、标识和管理等,扩展了开源Docker Distribution。作
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posted @ 2019-03-07 15:56 dowi
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2019年1月23日
docker swarm使用keepalived+haproxy搭建基于percona-xtradb-cluster方案的高可用mysql集群
摘要: 一、部署环境 docker版本 二、首先搭建基于swarm的percona-xtradb-cluster集群,参见上一篇 三、三台服务器安装haproxy 1、编写haproxy-Dockerfile 2、编辑haproxy配置文件 注:node1、node2、node3分别为三台服务器上的pxc集
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posted @ 2019-01-23 15:49 dowi
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2019年1月4日
docker搭建基于percona-xtradb-cluster方案的mysql集群
摘要: 一、部署环境 docker 版本 二、安装docker(略) 三、创建swarm集群 选择一台服务器作为manager,比如:manager107,在manager107上执行: 将加入口令,比如: 分别拷到worker68和worker80上执行,即可创建swarm集群。 查看集群节点,在mana
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posted @ 2019-01-04 15:33 dowi
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2018年12月25日
flask实现基于elasticsearch的关键词搜索建议
摘要: 1、实现效果 2、fuzzy模糊查询和suggest查询 fuzzy模糊查询 注释:“fuzziness”为“编辑距离”,“编辑距离”是一种字符串之间相似程度的计算方法。即两个字符串之间的编辑距离等于使一个字符串变成另外一个字符串而进行的插入、删除、替换或相邻字符交换位置而进行操作的最少次数。“pr
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posted @ 2018-12-25 15:22 dowi
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