01 2019 档案
摘要：1、官方提供的三种部署方式： minikube： Minikube是一个工具，可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes，仅用于尝试Kubernetes或日常开发的用户使用。 部署地址：https://kubernetes.io/docs/setup/minikube/ kubeadm Kub
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摘要：1、Kubernetes简介和特性： Kubernetes是什么： Kubernetes是Google在2014年开源的一个容器集群管理系统，Kubernetes简称K8S。 K8S用于容器化应用程序的部署，扩展和管理。 K8S提供了容器编排，资源调度，弹性伸缩，部署管理，服务发现等一系列功能。 K
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摘要：1、单价docker图形页面管理： Portainer是一个开源、轻量级Docker管理用户界面，基于Docker API，可管理Docker主机或Swarm集群，支持最新版Docker和Swarm模式。 1.1、创建卷 # docker volume create portainer_data 1
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摘要：1、Harbor概述 Habor是由VMWare公司开源的容器镜像仓库。事实上，Habor是在Docker Registry上进行了相应的企业级扩展，从而获得了更加广泛的应用，这些新的企业级特性包括：管理用户界面，基于角色的访问控制 ，AD/LDAP集成以及审计日志等，足以满足基本企业需求。 官方地
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摘要：1、Dockerfile格式： 注：从上到下进行 2、Dockerfiile指令： 3、构建镜像： 4、构建Nginx、PHP、Tomcat基础镜像： 架构如下： 5、快速搭建LNMP网站平台： Dockerfile_nginx： nginx.conf： user nobody; worker_pr
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摘要：1、网络模式： • bridge –net=bridge 默认网络，Docker启动后创建一个docker0网桥，默认创建的容器也是添加到这个网桥中。• host –net=host 容器不会获得一个独立的network namespace，而是与宿主机共用一个。这就意味着容器不会有自己的网卡信息，
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摘要：ORM模型迁移迁移命令： 1、makemigrations：将模型生成迁移脚本。模型所在的app，必须放在settings.py中的INSTALLED_APPS中。这个命令有以下几个常用选项： app_label：后面可以跟一个或者多个app，那么就只会针对这几个app生成迁移脚本。如果没有任何的a
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摘要：ORM作业准备和讲解： 数据库模型如下： 使用之前学到过的操作实现下面的查询操作： 1、查询平均成绩大于60分的同学的id和平均成绩； 2、查询所有同学的id、姓名、选课的数量、总成绩； 3、查询姓“李”的老师的个数； 4、查询没学过“李老师”课的同学的id、姓名； 5、查询学过课程id为1和2的所
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摘要：QuerySet API详解-QuerySet转换为SQL的条件： 生成一个 QuerySet 对象并不会马上转换为 SQL 语句去执行。比如我们获取 Book 表下所有的图书： 我们可以看到在打印 connection.quries 的时候打印的是一个空的列表。说明上面的 QuerySet 并没有
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摘要：QuerySet API详解-切片操作： 切片操作：有时候我们查找数据，有可能只需要其中的一部分。那么这时候可以使用切片操作来帮我们完成。 QuerySet 使用切片操作就跟列表使用切片操作是一样的。示例代码如下： 切片操作并不是把所有数据从数据库中提取出来再做切片操作。而是在数据库层面使用 LIM
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摘要：QuerySet API详解-update和delete： update ：执行更新操作，在 SQL 底层走的也是 update 命令。比如要将所有 图书的价格提高五元。示例代码如下： 注意这个方法走的是更新的逻辑。所以更新完成后保存到数据库中不会执行 save 方法，因此不会更新 auto_now
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摘要：QuerySet API详解-distinct： distinct ：去除掉那些重复的数据。这个方法如果底层数据库用的是 MySQL ，那么不能传递任何的参数。比如想要提取所有销售的价格超过80元的图书，并且删掉那些重复的，那么可以使用 distinct 来帮我们实现，示例代码如下： 需要注意的是，
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摘要：QuerySet API详解-count和exists： count ：获取提取的数据的个数。如果想要知道总共有多少条数据，那么建议使用 count ，而不是使用 len(articles) 这种。因为 count 在底层是使用 select count(*) 来实现的，这种方式比使用 len 函数
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摘要：QuerySet API详解-get、create、get_or_create和bulk_create方法： create ：创建一条数据，并且保存到数据库中。这个方法相当于先用指定的模型创建一个对象，然后再调用这个对象的 save 方法。示例代码如下： get_or_create ：根据某个条件进
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摘要：QuerySet API详解-defer和only： defer ：在一些表中，可能存在很多的字段，但是一些字段的数据量可能是比较庞大的，而此时你又不需要，比如我们在获取文章列表的时候，文章的内容我们是不需要的，因此这时候我们就可以使用 defer 来过滤掉一些字段。这个字段跟 values 有点类
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摘要：QuerySet API详解prefetch_related方法: prefetch_related ：这个方法和 select_related 非常的类似，就是在访问多个表中的数据的时候，减少查询的次数。这个方法是为了解决 多对一 和 多对多 的关系的查询问题。比如要获取标题中带有 hello 字
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摘要：QuerySet API详解-all和select_related方法： all：获取这个ORM模型的所有QuerySet对象（没有对对象进行过滤、修改等）。 select_related：在提取某个模型的数据的同时，也提前将相关联的数据提取出来。比如提取文章数据，可以使用select_relate
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摘要：QuerySet API详解-values和values_list： values：用来指定在提取数据出来，需要提取哪些字段。默认情况下会把表中所有的字段全部都提取出来，可以使用values来进行指定，并且使用了values方法后，提取出的QuerySet中的数据类型不是模型，而是在values方法
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摘要：管理应用程序数据： 将数据从宿主机挂载到容器中的三种方式： Docker提供三种方式将数据从宿主机挂载到容器中： volumes：Docker管理宿主机文件系统的一部分（/var/lib/docker/volumes）。保存数据的最佳方式。 bind mounts：将宿主机上的任意位置的文件或者目录
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摘要：创建容器常用选项： 废话不多说，直接看帮助命令： 常用的做个截图解释： 来个实例： 容器资源限制： 管理容器常用命令：
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摘要：镜像管理： 镜像是什么？ 一个分层存储的文件 一个软件的环境 一个镜像可以创建N个容器 一种标准化的交付 一个不包含Linux内核而又精简的Linux操作系统 镜像不是一个单一的文件，而是有多层构成。我们可以通过docker history <ID/NAME> 查看镜像中各层内容及大小，每层对应着D
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摘要：QuerySet API详解-order_by： order_by：指定将查询的结果根据某个字段进行排序。如果要倒叙排序，那么可以在这个字段的前面加一个负号。示例代码如下： 一定要注意的一点是，多个order_by，会把前面排序的规则给打乱，而使用后面的排序方式。比如以下代码： 它只会根据作者的名字
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摘要：QuerySet API详解-filter、exclude、annotate： 在使用 QuerySet 进行查找操作的时候，可以提供多种操作。比如过滤完后还要根据某个字段进行排序，那么这一系列的操作我们可以通过一个非常流畅的 链式调用 的方式进行。比如要从文章表中获取标题为 123 ，并且提取后要
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摘要：objects对象所属类原理剖析： 我们通常做查询操作的时候，都是通过 模型名字.objects 的方式进行操作。其实 模型名字.objects 是一个 django.db.models.manager.Manager 对象，而 Manager 这个类是一个“空壳”的类，他本身是没有任何的属性和方法
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摘要：Q表达式详解： 如果想要实现所有价格高于100元，并且评分达到9.0以上评分的图书。那么可以通过以下代码来实现： 以上这个案例是一个并集查询，可以简单的通过传递多个条件进去来实现。 但是如果想要实现一些复杂的查询语句，比如要查询所有价格低于10元，或者是评分低于9分的图书。那就没有办法通过传递多个条
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摘要：F表达式详解： F表达式 是用来优化 ORM 操作数据库的。比如我们要将公司所有员工的薪水都增加1000元，如果按照正常的流程，应该是先从数据库中提取所有的员工工资到Python内存中，然后使用Python代码在员工工资的基础之上增加1000元，最后再保存到数据库中。这里面涉及的流程就是，首先从数据
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摘要：ORM聚合函数详解-Sum： Sum ：求指定对象的总和。比如要求图书的销售总额。那么可以使用以下代码实现： 以上的代码 annotate 的意思是给 Book 表在查询的时候添加一个字段叫做 total ，这个字段的数据来源是从 BookStore 模型的 price 的总和而来。 values
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摘要：ORM聚合函数详解-Max和Min： Max 和 Min ：获取指定对象的最大值和最小值。 比如想要获取 Author 表中，最大的年龄和最小的年龄分别是多少。那么可以通过以下代码来实现： 如果最大的年龄是88,最小的年龄是18。那么以上的result将为： 具体的原生SQL如下： 具体实例截图如下
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摘要：ORM聚合函数详解-Count： Count ：获取指定的对象的个数。示例代码如下： 以上的 result 将返回 Book 表中总共有多少本图书。 Count 类中，还有另外一个参数叫做 distinct ，默认是等于 False ，如果是等于 True ，那么将去掉那些重复的值。比如要获取作者表
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摘要：ORM聚合函数详解-aggregate和annotate： aggregate和annotate的区别： 1、aggregate ：返回使用聚合函数后的字段和值。2、annotate ：在原来模型字段的基础之上添加一个使用了聚合函数的字段，并且在使用聚合函数的时候，会使用当前这个模型的主键进行分组（
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摘要：ORM聚合函数详解-Avg： Avg：求平均值。比如想要获取所有图书的价格平均值。那么可以使用以下代码实现： 以上的打印结果是： 其中price__avg的结构是根据field__avg规则构成的。如果想要修改默认的名字，那么可以将Avg赋值给一个关键字参数。示例代码如下： 那么以上的结果打印为：
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摘要：ORM聚合函数详解-准备工作： 如果你用原生SQL，则可以使用聚合函数来提取数据。比如提取某个商品销售的数量，那么可以使用count，如果想要知道商品销售的平均价格，那么可以使用avg。聚合函数是通过aggregate方法来实现的。在讲解这些聚合函数的用法的时候，都是基于以下的模型对象来实现的。 创
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摘要：学完这门课程会获得什么？ 掌握Docker核心概念 熟悉Docker工作原理 独立使用Docker部署应用程序 接入CI/CD，实现环境标准化 入门须知： 熟悉Linux操作系统 了解域名解析原理 了解网络 第 1 章： Docker概述 Docker是什么： 使用最广泛的开源容器引擎 一种操作系统
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摘要：ORM查询条件详解-isnull和regex： isnull：根据值是否为空进行查找。示例代码如下： 以上的代码的意思是获取所有发布日期不为空的文章。将来翻译成 SQL 语句如下： regex和iregex： 大小写敏感和大小写不敏感的正则表达式。示例代码如下： 以上代码的意思是提取所有标题以 he
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摘要：【Django数据库】ORM查询条件详解-date、time、year、week_day等： year：根据年份进行查找。示例代码如下： 以上的代码在翻译成 SQL 语句为如下： month： 同 year ，根据月份进行查找。day：同 year ，根据日期进行查找。week_day：Django
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摘要：【Django数据库】ORM查询条件详解-range range：判断某个 field 的值是否在给定的区间中。示例代码如下： 以上代码的意思是提取所有发布时间在 2019/1/7 21点 到 22点之间的文章。将翻译成以下的 SQL 语句： 需要注意的是，以上提取数据，不会包含最后一个值。也就是不
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摘要：ORM查询条件详解-startswith和endswith： startswith：判断某个字段的值是否是以某个值开始的。大小写敏感。示例代码如下： 以上代码的意思是提取所有标题以 fuck 字符串开头的文章。将翻译成以下 SQL 语句： istartswith： 类似于 startswith ，但
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摘要：ORM查询条件详解-gt、gte、lt和lte： 1、gt：某个 field 的值要大于给定的值。示例代码如下： 以上代码的意思是将所有 id 大于4的文章全部都找出来。将翻译成以下 SQL 语句： 2、gte：类似于 gt ，是大于等于。 3、lt：类似于 gt 是小于。 4、lte：类似于 lt
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摘要：ORM查询条件详解-in和关联模型查询： in：提取那些给定的 field 的值是否在给定的容器中。容器可以为 list 、 tuple 或者任何一个可以迭代的对象，包括 QuerySet 对象。示例代码如下： 以上代码在翻译成 SQL 语句为如下： 实例截图如下： 当然也可以传递一个 QueryS
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摘要：ORM查询条件详解-contains和Icontains： contains：大小写敏感，判断某个字段是否包含了某个数据。示例代码如下： 在翻译成 SQL 语句为如下： 要注意的是，在使用 contains 的时候，翻译成的 sql 语句左右两边是有百分号的，意味着使用的是模糊查询。而 exact
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摘要：查询操作： 查找是数据库操作中一个非常重要的技术。查询一般就是使用filter、exclude以及get三个方法来实现。我们可以在调用这些方法的时候传递不同的参数来实现查询需求。在 ORM 层面，这些查询条件都是使用 field + __ + condition 的方式来使用的。以下将那些常用的查询
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摘要：准备工作，啥也不说了，直接上图说明： 1、每次创建APP和迁移数据库都要打开cmd窗口，有点麻烦；如下界面窗口可以直接使用： 2、pycharm连接MySQL数据库(其中遇到驱动问题：百度一下)： 备注：直接打开数据库的表，如果要保存，使用如下按键：crtl + enter
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摘要：表关系之多对多场景： 1、应用场景：比如文章和标签的关系。一篇文章可以有多个标签，一个标签可以被多个文章所引用。因此标签和文章的关系是典型的多对多的关。2、实现方式：Django 为这种多对多的实现提供了专门的 Field 。叫做 ManyToManyField 。还是拿文章和标签为例进行讲解。 示
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摘要：表关系之一对一应用场景： 比如一个用户表和一个用户信息表。在实际网站中，可能需要保存用户的许多信息，但是有些信息是不经常用的。如果把所有信息都存放到一张表中可能会影响查询效率，因此可以把用户的一些不常用的信息存放到另外一张表中我们叫做UserInfo。但是用户表User和用户信息表UserInfo就
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摘要：表关系：表之间的关系都是通过外键来进行关联的。而表之间的关系，无非就是三种关系：一对一、一对多（多对一）、多对多等。以下将讨论一下三种关系的应用场景及其实现方式。 一对多：1. 应用场景：比如文章和作者之间的关系。一个文章只能由一个作者编写，但是一个作者可以写多篇文章。文章和作者之间的关系就是典型的
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摘要：外键删除操作： 如果一个模型使用了外键。那么在对方那个模型被删掉后，该进行什么样的操作。可以通过 on_delete 来指定。可以指定的类型如下：1、CASCADE ：级联操作。如果外键对应的那条数据被删除了，那么这条数据也会被删除。2、PROTECT ：受保护。即只要这条数据引用了外键的那条数据，
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摘要：外键：在 MySQL 中，表有两种引擎，一种是 InnoDB ，另外一种是 myisam 。如果使用的是 InnoDB 引擎，是支持外键约束的。外键的存在使得 ORM 框架在处理表关系的时候异常的强大。因此这里我们首先来介绍下外键在 Django 中的使用。 类定义为 class ForeignKe
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摘要：模型中 Meta 配置： 对于一些模型级别的配置。我们可以在模型中定义一个类，叫做 Meta 。然后在这个类中添加一些类属性来控制模型的作用。比如我们想要在数据库映射的时候使用自己指定的表名，而不是使用模型的名称。那么我们可以在 Meta 类中添加一个 db_table 的属性。示例代码如下： 以下
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摘要：Field的常用参数： null： 如果设置为 True ， Django 将会在映射表的时候指定是否为空。默认是为 False 。在使用字符串相关的 Field （CharField/TextField）的时候，官方推荐尽量不要使用这个参数，也就是保持默认值 False 。因为 Django 在处
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摘要：EmailField：类似于 CharField 。在数据库底层也是一个 varchar 类型。最大长度是254个字符； FileField：用来存储文件的。这个请参考后面的文件上传章节部分； ImageField：用来存储图片文件的。这个请参考后面的图片上传章节部分； FloatField：浮点类
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摘要：django.utils.timezone.now方法： 会根据settings.py中是否设置了USE_TZ=True获取当前的时间。如果设置了，那么就获取一个aware类型的UTC时间。如果没有设置，那么就会获取一个navie类型的时间。 django.utils.timezone.localt
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摘要：navie时间和aware时间： 什么是navie时间？什么是aware时间？ pytz库： 专门用来处理时区的库。这个库会经常更新一些时区的数据，不需要我们担心。并且这个库在安装Django的时候会默认的安装。如果没有安装，那么可以通过pip install pytz的方式进行安装。 astime
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摘要：常用字段： 在 Django 中，定义了一些 Field 来与数据库表中的字段类型来进行映射。以下将介绍那些常用的字段类型。 AutoField： 映射到数据库中是 int 类型，可以有自动增长的特性。一般不需要使用这个类型，如果不指定主键，那么模型会自动的生成一个叫做 id 的自动增长的主键。如果
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摘要：ORM对数据库的增删改查基本操作： 创建模型如下： 基本的增删改查如下：
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摘要：创建ORM模型： ORM 模型一般都是放在 app 的 models.py 文件中。每个 app 都可以拥有自己的模型。并且如果这个模型想要映射到数据库中，那么这个 app 必须要放在 settings.py 的 INSTALLED_APP 中进行安装。以下是写一个简单的书籍 ORM 模型。示例代码
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摘要：ORM模型介绍： 随着项目越来越大，采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句，那么问题就出现了： 1、SQL语句重复利用率不高，越复杂的SQL语句条件越多，代码越长。会出现很多相近的SQL语句；2、很多SQL语句是在业务逻辑中拼出来的，如果有数据库需要更改，就要去修改这些逻辑，这会很容易
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摘要：这两节开始做个简单的图书管理系统（基于43节课程学的原生Django使用原生SQL操作）： 主要实现如下功能：图书查看（包括详情）、添加和删除： 1、创建一个book_manage工程（使用pycharm创建时，同时创建一个APP——cms），url情况： 2、setting.py中静态文件加载，M
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