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  • 建立网站需要三样东西,那就是域名、服务器和程序,那么这三样东西怎么来呢? 1、域名:域名也就是我们常说的网址,就像我们打开百度一样,那么域名哪里购买呢?如果是国内,建议去dnspod或者万网,这两家平台背后站...

    建立网站需要三样东西,那就是域名、服务器和程序,那么这三样东西怎么来呢?
    1、域名:域名也就是我们常说的网址,就像我们打开百度一样,那么域名哪里购买呢?如果是国内,建议去dnspod或者万网,这两家平台背后站着两个大佬,那就是腾讯云和阿里云;腾讯云官网的dnspod现在有域名1元购活动,如果有需要的小伙伴可以去腾讯云平台看看。
    2、服务器:也就是我们之前常用的空间,传统的空间VPS限制太多,已经不能满足使用需求,现在建网站都用服务器,国内的云服务器建议首选腾讯云,腾讯云最近推出的618活动优惠力度巨大,1核2G1M带宽低至99元,特别适合于个人建站需要;对于访问量比较大的企业用户,4核8G5M带宽1年仅1099元,适合于企业建站需求以及企业的小型业务系统如OA、ERP应用等;腾讯云的活动链接可参考:精选秒杀 - 腾讯云1核2G1M仅需99元/年​cloud.tencent.com阿里云也推出了618特惠活动,对于新用户来说优惠力度蛮大,新用户可以享受0.9折购机活动,老用户也可以领取续费或新购满减代金券,最高可满减12000元,点击新用户活动链接即可参与;
    3、备案:备案是在有域名和服务器之后要进行的工作,通信管理局有规定,解析到国内服务器上的域名必须在通信管理局进行备案,备案过程本身不麻烦,特别是对于个人来说,按要求填写相关信息即可,腾讯云备案信息可参考:网站备案 如何快速备案您的网站 - 快速入门 - 文档中心 - 腾讯云​cloud.tencent.com
    4、程序:现在常用的网站程序有织梦CMS、Discuz、Wordpress等等,织梦CMS搭建最简单,操作也很方便,但是稳定性个人感觉差点,可能你的一个小操作就会出现排序错乱的现象;使用discuz的用户现在也不是特别多,倒是外来户 wordpress的用户很多;使用wordpress搭建网站程序很简单,可以参考我之前的回答:如何用云服务器建立一个wordpress网站?​www.zhihu.com零基础零经验用discuz创建论坛?​www.zhihu.com
    5、证书及域名解析:域名备案完成,我们在安装程序过程中绑定域名或者配置完成后绑定域名,并进行域名解析即可,域名解析只需要去控制台添加A记录解析,指向对应的IP地址即可;现在都流行通过配置证书实现加密访问,这个可以去腾讯云申请免费证书,证书审批后参考如下教程进行配置即可:SSL 证书 域名型(DV)免费SSL证书 - 快速入门 - 文档中心 - 腾讯云​cloud.tencent.comSSL 证书 如何选择证书安装类型? - 最佳实践 - 文档中心 - 腾讯云​cloud.tencent.com通过以上简单的几步,即可完成网站的搭建,并通过https+域名来访问您的网站,如果您在网站建设过程中有疑问,欢迎随时留言讨论

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  •  一直到2005年,提供大数据基础能力的Hadoop项目出来,从技术层面上搭建了一个对非结构化和复杂数据快速可靠分析,变为现实的一个技术平台,从这个时候开始,大数据才成为互联网信息科技里高频的热词; &n...

    在大数据这个词出现之前,我们对日常数据的这种处理和分析,常常使用的一些类似SQL server、MySQL、Oracle等等这些关系数据库,传统的这些数据库处理T级别数据量已经是这些数据库的极限,面对这种P级和E级的数据量,基本上是无能为力。

     

      一直到2005年,提供大数据基础能力的Hadoop项目出来,从技术层面上搭建了一个对非结构化和复杂数据快速可靠分析,变为现实的一个技术平台,从这个时候开始,大数据才成为互联网信息科技里高频的热词;

     

     

     

      2.什么是大数据,大数据有哪些特征

     

     

     

      不管我们是不是大数据的专业人士,在这个信息时代,我们都要了解一些大数据的概念,小到店家,大到国家都在讲大数据,不过真正搞清楚什么是大数据的人,还不是太多;

     

     

     

      对于大数据的概念,我们引用世界著名咨询公司麦肯锡对它的描述:

     

     

     

      大数据是什么?

     

     

     

      麦肯锡的定义:“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有4V特征”

     

     

     

      4V是什么?

     

     

     

      Volume海量的规模;

     

     

     

      Velocity快速的流转

     

     

     

      Variety多样的类型

     

     

     

      Value低密度的价值

     

     

     

      二.怎样制定企业的大数据战略

     

     

     

      战略是我们工作的指导,一定有正确的战略才能做战术上的执行,战略错了,那么一切战术都是等于0,这里总结了大数据的6大战略;

     

     

     

      1.决策战略

     

     

     

      先了解所在企业的背景状况:比如企业是民企、国企还是上市公司,规模有多大,有多少员工,大数据仅仅是锦上添花还是已经具体的发挥了它的价值;在决策企业是否上大数据项目的时候,以及投入多少的问题上,这些问题都需要考虑清楚的;

     

     

     

      2.时机战略

     

     

     

      就是企业什么时候开始投入大数据建设

     

     

     

      3.人才战略

     

     

     

      4.选型战略

     

     

     

      是自建IDC数据中心、自建私有云,还是选择阿里云(腾讯云等等)共有云这个平台

     

     

     

      5.平台战略

     

     

     

      就是我们先选择搭建一个平台还是先实施一个应用的问题。

     

     

     

      一个原则:离钱越近,越要早做;

     

     

     

      6.管理战略

     

     

     

      关于数据是否可再生的问题:就是如何采集数据、如何存储数据、数据是怎样应用的,数据安全,用户隐私安全问题的保障;

     

     

     

      三.企业如何进行大数据平台建设

     

     

     

      无论从帮助企业营销还是提高效率来看,节约企业成本这个角度来看,大数据有非常大的价值,大数据做好了,可以推动企业的业务突飞猛进的增长;要实现这个大数据的价值,真正让大数据为企业创造贡献,那我们首先要积累有大数据,把日常业务和用户的行为数据收集起来,我们前面说过,有些数据是可再生资源,但更多的是不可再生资源,这就需要我们管理好我们的数据资产,去搭建一个数据平台,负责数据的采集,规整、运算、存储、应用、展现等等;

     

     

     

      1.大数据平台是由三个平台加一个服务组成的

     

     

     

      (1)工具平台,又包括

     

     

     

      -运维平台

     

     

     

      -数据采集平台

     

     

     

      (2)大数据仓库基础平台

     

     

     

      (3)大数据门户,又包括

     

     

     

      -大数据分析平台

     

     

     

      -产品应用平台

     

     

     

      (4)服务

     

     

     

      运维平台主要负责大数据平台的业务调度、任务监控、元数据管理、权限管理等等,主要由图中所示的系统组成的;二个是数据采集平台,主要负责把数据采集到大数据仓库平台当中,企业这种大数据来源,主要从三个方面去获取数据,从业务系统、日志采集系统、外部数据来源采集,每一个方面的来源又包含几个途径,如图所示;

     

     

     

      大数据基础平台,传统的也叫大数据仓库平台,这部分是整个大数据平台的核心;

     

     

     

      下面是大数据门户,是集成数据成果一体化的平台,包括大数据分析平台,和大数据应用平台;大数据门户,作为整个大数据的窗口,所有的数据研究成果,都会展现在这个数据门户当中,这样就极大的方便了公司职能人员使用数据;

     

     

     

      用户服务:使用数据的人主要包括管理人员、分析人员、运营人员、产品经理、技术工程师还有企业投资的相关方,或公司对外的数据服务,我们是通过API接口体现出来;

     

     

     

      2.如何构建大数据基础平台

     

     

     

      大数据基础平台,是整个大数据平台的核心,是企业大数据加工、计算、存储的场所,原本非常凌乱的各种各样来源的数据,进入基础平台之后,都会按照一定的标准,一定的规范化进行存储,处理起来,大数据基础平台有三个核心技术点,第一个是主题模型,第二个是层次模型,第三个是计算模型,下面会给大家一些简单的介绍;

     

     

     

      (1)主题模型

     

     

     

      主体模型详细附件图表

     

     

     

      主体模型设计的注意事项:

     

     

     

      大主题可以有若干的子主题构成

     

     

     

      主题之间不要有交叉,相同特征的要放在同一个主题当中;

     

     

     

      主体要充分的覆盖,能够覆盖到企业所有的业务,能够支持所有的应用和分析的需求

     

     

     

      (a)具备完整性

     

     

     

      (b)主体的独立性

     

     

     

      (c)具备层次性

     

     

     

      (2)层次模型

     

     

     

      层次模型通常由4个层次组成,如下图:

     

     

     

      (a)ODL层(操作数据层)

     

     

     

      功能是存放从业务系统之间抽取过来的数据,数据从数据结构,从数据这种逻辑关系上面,都与业务系统基本上是保持一致的,这里实现了透视字段一些固化的处理,像会员注册,注册时间,还有一些少量的基本的数据清洗,比如脏数据的一些过滤,维度的一些处理等等,最终生成了这种增量的数据

     

     

     

      (b)BDL层(基础数据层)

     

     

     

      该层的主要功能,是基于主题域的划分来完成数据整合的,提供统一的数据的基础平台,在这个层级当中,我们会完成数据的清洗、定义的分类等等的一些功能;

     

     

     

      (c)IDL层(接口数据层)

     

     

     

      面向应用的,统一的应用接口访问平台,客户统一视图都在这一层级实现,该层级的重点就在于实现跨主题域的这种数据的关联计算;在实践当中,会涉及两类模型,一类是为了获取数据更容易,我们会制造一些反规范化的主题模型,我们常常看到的这种宽表模型,另一类就是为了我们实现快速的查询,分析而建立起来的这种比较规范式的多维分析模型,它是由多个维表进行组成的;

     

     

     

      (d)ADL层(应用数据层)

     

     

     

      提供差异化的数据服务,以满足业务方的需求,这一层级我们可以实现一些报表,数据挖掘、产品应用等等需求;

     

     

     

      在传统的数据库时代,ADL层主要在RAC(ORACLE真正应用集群)中实现的,在大数据时代里,我们通常会用hbase这一层的数据的存储;

     

     

     

      我们在工作中,为了降低维度大数据平台的负责度,我们通常把4层压缩到3层,我们通常把ODL层和BDL层进行合并,原来分别在这两层当中实现的一些事情,我们合并到一层里面去实现;如下图所示:

     

     

     

      3.如何构建大数据门户

     

     

     

      企业大数据门户,是企业应用的集成一体化的平台,大数据门户,作为企业服务的窗口,除了数据研究成果外,都会展现在大数据门户中,从而极大的方便了我们企业个只能人员使用、利用这个数据;

     

     

     

      企业大数据门户包含:

     

     

     

      主要由精准营销、个性化推荐等等

     

     

     

      负责业务数据的可视化展现,智能报表,临时取数的分析,还有多维数据分析的一些模型,比如用户画像、业务关键指标监控,还有数据挖掘模型的一些监控等等。

    面对国内众多的云平台,个人和企业该如何选择呢?可以参考这篇文档:【云服务器推荐】2021年腾讯云、阿里云、华为云服务器价格和配置评测

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  • 首先,我们需要建立一个微信点餐平台。下面小编就教大家如何建立微信点餐平台。首先,我们需要申请一个微信公众号。如果有营业执照,无论是个体户还是企业,注册类型最好为服务号。然后,借助第三方微信点餐系统进行...

    餐道(candao.com)3月15日观察:如今越来越多人使用微信小程序点餐,对于商家来说,这是一个新的业务拓展渠道。那么,微信小程序外卖怎么做呢?首先,我们需要建立一个微信点餐平台。下面小编就教大家如何建立微信点餐平台。

    首先,我们需要申请一个微信公众号。如果有营业执照,无论是个体户还是企业,注册类型最好为服务号。

    然后,借助第三方微信点餐系统进行接口对接,把功能融入到微信公众号里,这样公众号才能实现下单功能。

    下面主要讲一讲微信点餐系统如何搭建。

    1、熟悉整个系统的各个板块,后面的操作都是往板块里面填东西就好。

    2、对门店进行设置,首先要设置门店的首页,【门店管理】--【添加门店】--【首页设置】,仅做外卖只要勾选外卖就可以了。

    3、设置营业时间、起送金额、配送费和送餐范围,这里有两点要注意:第一,在营业时间内可以下单,营业时间外不可以下单;第二,下单金额不超过起送金额会加收配送费。

    4、门店信息设置完成后,接下来要上传菜单及价格,在上传菜单前先设置菜品分类【菜品管理】--【菜品分类】--【添加分类】。

    5、菜品分类完成后,再上传菜品、价格,可以选择批量上传也可以单个上传。一般批量上传比较省时间也比较快。批量上传菜单,填写菜名、价格,上传图片,确认保存就可以了。

    6、将后台的点餐链接复制到微信平台上,就可以在微信平台上点餐了。在微信平台上创建菜单,设置点餐按钮,可以做成图文的形式,用美食照片吸引大家。

    其实微信小程序外卖也是差不多的操作,同样是作为第三方接入微信公众号。如今市面上有比较多小程序开发公司提供一些外卖小程序的模板,商家往模板里面填充内容即可。但是,餐饮经营是一个系统的操作,有了小程序,还需要连接到整个餐厅数据中台,才能真正打通全渠道,实现数字化运营。

    餐道除了帮助餐饮商户对接和管理第三方外卖平台的业务,近两年也在与餐饮企业一起探索多渠道的零售管理方案,陆续接入了微信小程序、PC网页、微信H5等功能,帮助餐饮企业对接更多的流量入口。

    小编总结:很多商家在问微信小程序外卖怎么做,但其实要把小程序做出来很简单,如何将小程序变为流量入口才是各位餐饮人需要思考的问题。

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  • 求详细点的答案谢谢![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201709/07/1504774400_254788.png)
  • 当开始一个新的 Python 项目时,大家很容易一头扎进去就开始编码。其实花一点时间选择优秀的库,将为以后的开发节省大量时间...(代码风格统一、类型检测、测试覆盖率高、自动检测)在本文中,我将介绍如何建立一个可...

    当开始一个新的 Python 项目时,大家很容易一头扎进去就开始编码。其实花一点时间选择优秀的库,将为以后的开发节省大量时间,并带来更快乐的编码体验。

    在理想世界中,所有开发人员的关系是相互依赖和关联的(协作开发),代码要有完美的格式、没有低级的错误、并且测试覆盖了所有代码。另外,所有这些将在每次提交时都可以得到保证。(代码风格统一、类型检测、测试覆盖率高、自动检测)

    在本文中,我将介绍如何建立一个可以做到这些点的项目。您可以按照步骤操作,也可以直接跳到 使用 cookiecutter 生成项目 部分(老手)。

    首先,让我们创建一个新的项目目录:mkdir best_practices

    cd best_practices

    一、pipx 安装 Python 三方库的命令行工具

    Pipx是一个可用于快速安装 Python 三方库的命令行工具。我们将使用它来安装 pipenv 和 cookiecutter。通过下面的命令安装 pipx:python3 -m pip install --user pipx

    python3 -m pipx ensurepath

    二、使用 pipenv 进行依赖管理

    Pipenv为您的项目自动创建和管理 virtualenv(虚拟环境),并在安装/卸载软件包时从 Pipfile 添加/删除软件包。它还会生成非常重要的 Pipfile.lock 用于保证依赖的可靠性。

    当你知道,你和你的队友正在使用相同的库版本时,这将会极大地提高编程的信心和乐趣。Pipenv 很好地解决了使用相同的库,版本不同的这一问题,Pipenv 在过去的一段时间里获得了广泛的关注和认可,你可以放心使用。安装命令如下:pipx install pipenv

    三 、使用 black 和 isort 进行代码格式化

    black可以格式化我们的代码:> Black 是毫不妥协的 Python 代码格式化库。通过使用它,你将放弃手动调整代码格式的细节。作为回报,Black

    > 可以带来速度、确定性和避免调整 Python 代码风格的烦恼,从而有更多的精力和时间放在更重要的事情上。

    > 无论你正在阅读什么样的项目,用 black 格式化过的代码看起来都差不多。一段时间后格式不再是问题,这样你就可以更专注于内容。

    > black 通过减少代码的差异性,使代码检查更快。

    而 isort是对我们的 imports 部分进行排序:> isort 为您导入的 Python 包部分(imports)进行排序,因此你不必再对 imports

    > 进行手动排序。它可以按字母顺序对导入进行排序,并自动将其拆分成多个部分。

    使用 pipenv 安装它,以便它们不会使部署混乱(可以指定只在开发环境安装):pipenv install black isort --dev

    Black 和 isort 并不兼容的默认选项,因此我们将让 isort 遵循 black 的原则。创建一个 setup.cfg 文件并添加以下配置:[isort]

    multi_line_output=3

    include_trailing_comma=True

    force_grid_wrap=0

    use_parentheses=True

    line_length=88

    我们可以使用以下命令运行这些工具:pipenv run black

    pipenv run isort

    四、使用 flake8 保证代码风格

    Flake8 确保代码遵循 PEP8 中定义的标准 Python 代码规范。使用 pipenv 安装:pipenv install flake8 --dev

    就像 isort 一样,它需要一些配置才能很好地与 black 配合使用。将这些配置添加到 setup.cfg :[flake8]

    ignore = E203, E266, E501, W503

    max-line-length = 88

    max-complexity = 18

    select = B,C,E,F,W,T4

    现在我们可以运行 flake8 了,命令:pipenv run flake8 。

    五、使用 mypy 进行静态类型检查> Mypy是 Python 的非强制的静态类型检查器,旨在结合动态(或 “鸭子”)类型和静态类型的优点Mypy 将 Python

    > 的表达能力和便利性与功能强大的类型系统的编译时类型检查结合在一起,使用任何 Python VM 运行它们,基本上没有运行时开销。

    在 Python 中使用类型需要一点时间来适应,但是好处却是巨大的。如下:

    - 静态类型可以使程序更易于理解和维护

    -  静态类型可以帮助您更早地发现错误,并减少测试和调试的时间

    -  静态类型可以帮助您在代码投入生产之前发现难以发现的错误pipenv install mypy --dev

    默认情况下,Mypy 将递归检查所有导入包的类型注释,当库不包含这些注释时,就会报错。我们需要将 mypy 配置为仅在我们的代码上运行,并忽略没有类型注释的导入错误。我们假设我们的代码位于以下配置的 *best_practices* 包中。将此添加到 *setup.cfg* :[mypy]

    files=best_practices,test

    ignore_missing_imports=true

    现在我们可以运行 mypy 了:pipenv run mypy

    这是一个有用的 备忘单。

    六、用 pytest 和 pytest-cov 进行测试

    使用 pytest 编写测试非常容易,消除编写测试的阻力意味着可以快速的编写更多的测试!pipenv install pytest pytest-cov --dev

    这是 pytest 网站上的一个简单示例:# content of test_sample.py

    def inc(x):

    return x + 1

    def test_answer():

    assert inc(3) == 5

    要执行它:$ pipenv run pytest

    =========================== test session starts ============================

    platform linux -- Python 3.x.y, pytest-5.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y

    cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache

    rootdir: $REGENDOC_TMPDIR

    collected 1 item

    test_sample.py F                                                    [100%]

    ================================= FAILURES =================================

    _______________________________ test_answer ________________________________

    def test_answer():

    >      assert inc(3) == 5

    E      assert 4 == 5

    E        +  where 4 = inc(3)

    test_sample.py:6: AssertionError

    ========================= 1 failed in 0.12 seconds ==============

    我们所有的测试代码都放在 *test* 目录中,因此请将此目录添加到 *setup.cfg* :[tool:pytest]

    testpaths=test

    如果还想查看测试覆盖率。创建一个新文件 *.coveragerc*,指定只返回我们的项目代码的覆盖率统计信息。比如示例的 *best_practices* 项目,设置如下:[run]

    source = best_practices

    [report]

    exclude_lines =

    # Have to re-enable the standard pragma

    pragma: no cover

    # Don't complain about missing debug-only code:

    def __repr__

    if self\.debug

    # Don't complain if tests don't hit defensive assertion code:

    raise AssertionError

    raise NotImplementedError

    # Don't complain if non-runnable code isn't run:

    if 0:

    if __name__ == .__main__.:

    现在,我们就可以运行测试并查看覆盖率了。pipenv run pytest --cov --cov-fail-under=100

    *--cov-fail-under=100* 是设定项目的测试覆盖率如果小于 100% 那将认定为失败。

    七、pre-commit 的 Git hooks

    Git hooks 可让您在想要提交或推送时随时运行脚本。这使我们能够在每次提交/推送时,自动运行所有检测和测试。*pre-commit* 可轻松配置这些 hooks。> Git hook 脚本对于在提交代码审查之前,识别简单问题很有用。我们在每次提交时都将运行

    > hooks,以自动指出代码中的问题,例如缺少分号、尾随空白和调试语句。通过在 code review

    > 之前指出这些问题,代码审查者可以专注于变更的代码内容,而不会浪费时间处理这些琐碎的样式问题。

    在这里,我们将上述所有工具配置为在提交 Python 代码改动时执行(git commit),然后仅在推送时运行 pytest coverage(因为测试要在最后一步)。创建一个新文件 *.pre-commit-config.yaml*,配置如下:repos:

    - repo: local

    hooks:

    - id: isort

    name: isort

    stages: [commit]

    language: system

    entry: pipenv run isort

    types: [python]

    - id: black

    name: black

    stages: [commit]

    language: system

    entry: pipenv run black

    types: [python]

    - id: flake8

    name: flake8

    stages: [commit]

    language: system

    entry: pipenv run flake8

    types: [python]

    exclude: setup.py

    - id: mypy

    name: mypy

    stages: [commit]

    language: system

    entry: pipenv run mypy

    types: [python]

    pass_filenames: false

    - id: pytest

    name: pytest

    stages: [commit]

    language: system

    entry: pipenv run pytest

    types: [python]

    - id: pytest-cov

    name: pytest

    stages: [push]

    language: system

    entry: pipenv run pytest --cov --cov-fail-under=100

    types: [python]

    pass_filenames: false

    如果需要跳过这些 hooks,可以运行 *git commit --no-verify* 或 *git push --no-verify*

    八、使用 cookiecutter 生成项目

    现在,我们已经知道了理想项目中包含了什么,我们可以将其转换为 模板 从而可以使用单个命令生成一个包含这些库和配置的新项目:pipx run cookiecutter gh:sourcery-ai/python-best-practices-cookiecutter

    填写项目名称和仓库名称,将为您生成新的项目。

    要完成设置,请执行下列步骤:# Enter project directory

    cd

    # Initialise git repo

    git init

    # Install dependencies

    pipenv install --dev

    # Setup pre-commit and pre-push hooks

    pipenv run pre-commit install -t pre-commit

    pipenv run pre-commit install -t pre-push

    模板项目包含一个非常简单的 Python 文件和测试,可以试用上面这些工具。在编写完代码觉得没问题后,就可以执行第一次 *git commit*,所有的 hooks 都将运行。

    九、集成到编辑器

    虽然在提交时知道项目的代码始终保持最高水准是件令人兴奋的事情。但如果在代码已全部修改完成之后(提交时),再发现有问题还是会让人很不爽。所以,实时暴露出问题要好得多。

    在保存文件时,花一些时间确保代码编辑器运行这些命令。有及时的反馈,这意味着你可以在代码还有印象的时候能迅速解决引入的任何小问题。

    我个人使用一些出色的 Vim 插件来完成此任务:

    - *ale*实时运行 flake8 并在保存文件时运行 black、isort 和 mypy

    - 与 *projectionist 集成的vim-test* 在文件保存上运行 pytest

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  • 怎么建立自己的视频工作室?

    千次阅读 2014-08-19 11:21:54
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空空如也

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