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  • linux mail利用外部邮箱地址发邮件

    千次阅读 2014-06-07 21:12:34
    linux mail利用外部邮箱地址发邮件 bin/mail会默认使用本地sendmail发送邮件,这样要求本地的机器必须安装和启动Sendmail 服务,配置非常麻烦,而且会带来不必要的 资源占用。而通过修改配置文件可以使用外部SMTP...

    linux mail利用外部邮箱地址发邮件
    bin/mail会默认使用本地sendmail发送邮件,这样要求本地的机器必须安装和启动Sendmail

    服务,配置非常麻烦,而且会带来不必要的

    资源占用。而通过修改配置文件可以使用外部SMTP服务器,可以达到不使用sendmail而用外

    部的smtp服务器发送邮件的目的:

    修改/etc/nail.rc (/etc/mail.rc)
    也可自定义一个xxx.rc,通过环境变量指定


    set from=fromUser@domain.com smtp=smtp.domain.comset smtp-auth-user=username

    smtp-auth-password=passwordset smtp-auth=login
    说明:

    from是发送的邮件地址

    smtp是发生的外部smtp邮件服务器的地址

    smtp-auth-user是外部smtp邮件服务器认证的用户名

    smtp-auth-password是外部smtp邮件服务器认证的用户密码

    smtp-auth是邮件认证的方式

    配置成功后,就可以使用了

    可以发送一封邮件测试一下:

    mail -s "test" -a attachmentuser@sohu.com, xxx@163.com <content.txt
    其中-s后面的是邮件标题,user@sohu.com是收件人地址,content.txt里面是邮件正文 
     
    一个示例:
    #mail.rc
    set from=fromUser@domain.com smtp=smtp.domain.comset smtp-auth-user=username

    smtp-auth-password=passwordset smtp-auth=login

    #sendmail_report.sh
    #/bin/sh
    export MAILRC=~/bin/bob.rc
    cd ~/report/db
    today=`date +"%Y%m%d"`

    rm *.tar.gz >/dev/null 2>&1
    tar -czvf db_$today.tar.gz *$today.* > mailfile.txt

    mail -s "*$today.rep" toUser@domain.com toUser_22@domain.com -a db_$today.tar.gz

    < mailfile.txt

    这样就可发送文件了.

    通过邮件,就可以把巡检报告打包发到邮箱.回家也可以掌握数据库的情况了.
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  • Tomcat映射外部资源,部署应用

    千次阅读 2013-12-15 02:47:11
    Tomcat虚拟目录映射两种方法和用途 ...(2)将外部资源映射到tomcat中以便使用:如一些外部图片、文档等,将其映射到tomcat中以便使用,如下载等。 一、两种方法 方法一: 在../conf/server.xml中 在 <h...

    Tomcat虚拟目录映射两种方法和用途

     

    (1)将web应用映射到tomcat中:如一个test的web应用,可以通过虚拟目录映射将其映射到tomcat(webapps)中。

    (2)将外部资源映射到tomcat中以便使用:如一些外部图片、文档等,将其映射到tomcat中以便使用,如下载等。

     

    一、两种方法

     

    方法一:

    在../conf/server.xml中

    在 <host> </host>之间加入如下代码:

    <Context path="/test1"  docBase="D:/Work/resourcespart1" privileged=“true” reloadable="false" debug="0"  workDir=""   />

     

    方法二: (最佳配置)

    在../conf/Catalina/localhost中任意名称创建xml文件并添加以下内容

    <Context path="/test1"  docBase="D:/Work/resourcespart1" privileged=“true” reloadable="false" debug="0"  workDir=""   />

     

    二、参数详解:

    path  为虚拟路径,访问时的路径

    docBase  是实际路径,一般为绝对磁盘路径,可以写相对路径,也可以给定相对于 <Host>的appBase属性的相对路径相对路径,默认的是webapps,通常设置虚拟目录的目的是将tomcat的安装和项目的保存分开,所以这里建议使用磁盘绝对路径,并且这个磁盘路径不是在tomcat目录下。

    workDir  是tomcat运行是对JSP文件做编译后的文件,这个文件最好也是分开。

    debug    debug level,  0表示提供最少的信息,9表示提供最多的信息,建议设置为0

    privileged  设置为true的时候,才允许Tomcat的Web应用使用容器内的Servlet

     

    reloadable 如果为true,则tomcat会自动检测应用程序的/WEB-INF/lib 和/WEB-INF/classes目录的变化,自动装载新的应用程序,可以在不重起tomcat的情况下改变应用程序,实现热部署

     

     

     

     

    三、注意事项:

     

    1.利用自定义xml文件做映射时../conf/Catalina/localhost/ 文件夹下创建一个xml文件,任意文件名都可以,比如创建一个test.xml,在文件中添加 <Context path="/test1" reloadable="false" debug="0" docBase="/path/to/your/directory" />  该文件名test就是虚拟目录,path的值test1不起作用;

    2.在server.xml中配置path的值test1就是虚拟目录,这是两者之间的区别之一,另外采用自定义xml映射灵活,不用重启服务,可以随时改变文件名从而控制虚拟目录。

    3.如果另外利用映射部署web应用时,将docBase设置为web应用的路径,可以将reloadable设置为true,这样可以实现动态部署,当然最简单部署就是讲web应用之间拷贝到Tomcat的webapps路径下。

    4.如果在测试中出现404的错误,如果前面配置没有错,可能就是在../conf/web.xml文件中把虚拟路径显示目录给禁止了,此时可以在web.xml文件中找到:

     

            <init-param>
                <param-name>listings</param-name>
                <param-value>true</param-value>
            </init-param>


    将listings的value改为true,然后重新启动tomcat。

     

     

    上面的修改是全局修改。若在某一个应用中开启listing时,在WEB-INF/web.xml中:

     
    1. <servlet>  
    2.      <servlet-name>media</servlet-name>  
    3.      <servlet-class>org.apache.catalina.servlets.DefaultServlet</servlet-class>  
    4.      <init-param>  
    5.          <param-name>listings</param-name>  
    6.          <param-value>true</param-value>  
    7.      </init-param>  
    8.  </servlet>  
    9.  <servlet-mapping>  
    10.      <servlet-name>media</servlet-name>  
    11.      <url-pattern>/</url-pattern>  
    12.  </servlet-mapping>  
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  • 利用Python读取外部数据文件

    千次阅读 2019-04-07 16:46:24
    利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析、数据可视化、数据挖掘等。 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,...

    不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素。利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析、数据可视化、数据挖掘等。

    在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取:

    1、读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件

    2、读取电子表格文件,如Excel文件

    3、读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集、SPSS数据集等

    4、读取数据库数据,如MySQL数据、SQL Server数据

    一、读取文本文件的数据

    大家都知道,Python中pandas模块是专门用来数据分析的一个强大工具,下面我们就来介绍pandas是如何读取外部数据的。

    1、读取txt数据

    In [1]: import pandas as pd

    In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

    对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败,正如上图所示。

    遇到这样的编码问题该如何处置呢?解决办法有两种情况:

    1)当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时,需要另存为utf8格式编码;

    2)如果原始的数据文件就是uft8格式,为了正常读入,需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8

    将原始数据另存为utf8格式的数据,重新读入txt数据

    In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

    In [4]: mydata_txt

    很顺利,txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了。

    2、读取csv数据

    csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式,而且其存储量要比Excel电子表格大很多,下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件:

    In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')

    In [6]: mydata_csv

    如果你善于总结的话,你会发现,txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数,类似于R中的read.table函数,如果需要查看具体的参数详情,可以查看帮助文档:help(pandas.read_csv)。

    二、读取电子表格文件

    这里所说的电子表格就是Excel表格,可以是xls的电子表格,也可以是xlsx的电子表格。在日常工作中,很多数据都是存放在Excel电子表格中的,如果我们需要使用Python对其进行分析或处理的话,第一步就是如何读取Excel数据。下面我们来看看如果读取Excel数据集:

    In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C:\\test.xlsx',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

    In [8]: mydata_excel

    三、读取统计软件生成的数据文件

    往往在集成数据源的时候,可能会让你遇到一种苦恼,那就是你的电脑里存放了很多统计软件自带的或生成的数据集,诸如R语言数据集、SAS数据集、SPSS数据集等。那么问题来了,如果你电脑里都装了这些软件的话,这些数据集你自然可以看见,并可以方便的转换为文本文件或电子表格文件,如果你的电脑里没有安装SAS或SPSS这样大型的统计分析软件的话,那么你该如何查看这些数据集呢?请放心,Python很万能,它可以读取很多种统计软件的数据集,下面我们介绍几种Python读取统计数据集的方法:

    1、读取SAS数据集

    SAS数据集的读取可以使用pandas模块中的read_sas函数,我们不妨试试该函数读取SAS数据集。下图是使用SAS打开的数据集,如果你的电脑中没有安装SAS,那你也可以通过Python实现数据的读取。

    In [1]: import pandas as pd

    In [2]: mydata_sas = pd.read_sas('G:\\class.sas7bdat',encoding='utf8')

    2、读取SPSS数据集

    读取SPSS数据就稍微复杂一点,自己测试了好多次,查了好多资料,功夫不负有心人啊,最终还是搞定了。关于读取SPSS数据文件,需要为您的Python安装savReaderWriter模块,该模块可以到如下链接进行下载并安装:https://pypi.python.org/pypi/savReaderWriter/3.4.2。

    安装savReaderWriter模块

    可以通过该命令进行savReaderWriter模块的安装:python setup.py install

    下图是SPSS数据在SPSS中打开的样子:

    In [1]: import savReaderWriter

    In [2]: mydata_spss = savReaderWriter.SavReader('employee_data.sav')

    In [3]: mydata_spss

    3、实在没办法该怎么办?

           如果你尝试了好多种模块都无法读取某个统计软件的数据,我建议你还是回到R中,R也是开源的统计分析工具,体积也非常小,只有40M左右,而且R自带的foreign包可以读取很多种统计软件的数据集,当读取成功后,再利用write.csv函数将数据集写出为csv格式的数据,这样Python就可以轻松读取csv数据集了,万事灵活一点就可以完成你想要的任何结果~

    四、读取数据库数据

    企业中更多的数据还是存放在诸如MySQL、SQL Server、DB2等数据库中,为了能够使Python连接到数据库中,科学家专门设计了Python DB API的接口。我们仍然通过例子来说明Python是如何实现数据库的连接与操作的。

    1、Python连接MySQL

    MySQLdb模块是一个连接Python与MySQL的中间桥梁,但目前只能在Python2.x中运行,但不意味着Python3就无法连接MySQL数据库。这里向大家介绍一个非常灵活而强大的模块,那就是pymysql模块。我比较喜欢他的原因是,该模块可以伪装成MySQLdb模块,具体看下面的例子:

    In [1]: import pymysql

    In [2]: pymysql.install_as_MySQLdb()    #伪装为MySQLdb模块

    In [3]: import MySQLdb

    使用Connection函数联通Python与MySQL

     

    使用conn的游标方法(cursor),目的是为接下来的数据库操作做铺垫。

     

    执行SQL语句

    In [7]: cursor.execute(sql)

    Out[7]: 4

    In [8]: data = cursor.fetchall()

    In [9]: data

    我们发现data中存储的是元组格式的数据集,我们之前讲到,构造DataFrame数据结构只能通过数组、数据框、字典、列表等方式构建,但这里是元组格式的数据,该如何处理呢?很简单,只需使用list函数就可以快速的将元组数据转换为列表格式的数据。

    In [10]: data = list(data)

    In [11]: data

    下面我们就是要pandas模块中的DataFrame函数将上面的data列表转换为Python的数据框格式:

    In [14]: import pandas as pd

    In [15]: mydata = pd.DataFrame(data, columns = ['id','name','age','gender'])

    In [16]: mydata

    最后千万千万注意的是,当你的数据读取完之后一定要记得关闭游标和连接,因为不关闭会导致电脑资源的浪费。

    In [19]: cursor.close()

    In [20]: conn.close()

    2、Python连接SQL Server

    使用Python连接SQL Server数据库,我们这里推荐使用pymssql模块,该模块的语法与上面讲的pymysql是一致的,这里就不一一讲解每一步的含义了,直接上代码:

     

     

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  • 转自:http://www.iefans.net/liulanqi-waibu-ziyuan-jiazai/这个总结来源于一次优化的请求,最初某个页面的加载十分缓慢,load事件迟迟无法触发,因此希望可以通过对静态文件分域名等方式对页面的外部资源进行优化...

    转自:http://www.iefans.net/liulanqi-waibu-ziyuan-jiazai/

     

    这个总结来源于一次优化的请求,最初某个页面的加载十分缓慢,load事件迟迟无法触发,因此希望可以通过对静态文件分域名等方式对页面的外部资源进行优化,拿得load事件尽可能早地触发。

    于是我查看了页面的源码,并对外部资源进行了整理,基于下面2个理念画出了一个推测的瀑布图:

    1、浏览器对同一个域只能并发2个HTTP请求 – 网上盛传已久。
    2、javascript文件的加载会阻塞浏览器其他资源的加载 – 同样网上盛传已久。

    然而,当我看到各浏览器中实际的瀑布图时,我知道自己又犯了一个简单的错误:太过相信所谓的权威和大众的声音,而没有更早地进行实践来检验理论的正确性……

    本篇文章就使用几种流行的浏览器,针对同一个页面的外部资源加载过程进行分析,推测各浏览器加载外部资源的策略、特征,并最后给予一定的比较和总结。

    测试样例

    测试的页面结构如下:

    • head
      • 1.css + 1.js
    • body
      • 1.jpg + 2.jpg + 2.js + 2.css + 3.jpg + 4.jpg + 3.css + 3.js + 5.jpg + 6.jpg

    共12个外部资源,加上页面本身,一次完整的加载一共有13次HTTP GET请求。

    针对每一个外部资源,服务器首先会休眠5秒的时间,随后再返回相应的内容,以方便查看整个外部资源的加载过程。

    测试的浏览器如下:

    IE6

    IE6的瀑布图非常传统,其特征有:

    • 各资源按照在HTML中出现的顺序进行加载。
    • javascript文件会阻塞其后所有资源的加载。
    • 最大并发HTTP连接数为2个。

    可见网上盛传的2个“误区”都来自IE6统治浏览器市场的时代,针对IE6的优化太多太多,大家也就习惯性地将这些结论作为公理来使用了。

     

     

    IE7 (tenfy补充)

    IE7加载说明

    和IE6不一样,IE7可以支持的并发请求的数目更多,外部资源的加载先后顺序跟在DOM中出现的顺序一致,并且js的加载会阻塞后面所有

    其他资源的下载(js和img均会被阻塞),IE7不会调整资源加载的顺序,一切按照在dom出现的顺序为准,并且一旦遇到js的加载,后面的

    其他资源均会被阻塞,出现在js前面的img可以跟js一起加载,但出现在js后面的图片必须等待js加载完毕,才能进行并发下载。

    IE8

    和IE6完全不同的瀑布图,其特点有:

    • 最大并发HTTP连接数为6个。
    • javascript文件已经不会阻塞其他资源的加载,甚至多个javascript文件可以一起加载,并且会保证执行的顺序。
    • 会分析HTML结构,优先下载script和link标签定义的外部资源。

    Firefox3.6

    和IE8的几乎完全一样:

    • 最大并发HTTP连接数为6个(可在about:config中修改)。

              (# about:config
                   network.http.max-connections                      : 30
                   network.http.max-connections-per-server           : 15
                   network.http.max-persistent-connections-per-proxy : 8
                   network.http.max-persistent-connections-per-server: 6
              )

    • javascript文件不会阻塞其他资源的加载,多个javascript文件可以一起加载。
    • 会分析HTML结构,优先下载script和link标签定义的外部资源。

    Firefox4 beta12

    不知是因为设计理念上的不同,还是因为beta版未照顾到这一块,Firefox4反而退化了,和Firefox3.6的区别主要体现在对资源类型的处理上,Firefox4不再严格地优先下载script和link标签定义的外部资源,而是按照HTML结构中出现的顺序来进行加载。

    Chrome8

    Chrome自带的工具不能很清楚地表示各请求的开始时间,所以使用了Fiddler的瀑布图,从图上可以看出,Chrome也是比较特立独行的一位,其特点有:

    • 最大并发HTTP连接数为6。
    • head部分的资源会单独下载,且阻塞body中的其他资源的加载。
    • 会优先加载script和link标签定义的资源。

    Opera11

    先报怨一下,Dragonfly不怎么好用来着……Opera的资源加载也比较有特色,而且很难看出规律,只能大致总结一下:

    • 最大并发HTTP连接数为5(网上有说原先版本是4)。经过网友的指正,Opera的最大并发HTTP连接数默认为16,可在opera:config - Performance - Max Connections Server查看和修改。
    • javascript文件的加载会阻塞其他script和link标签定义的外部资源的加载,如图中的2.js。但不会阻塞图片等其他资源的加载,如图中的3.js。
    • 会一定程度上对资源的优先级进行优化,但由于javascript文件要阻止后续部分资源的加载,又为了充分利用最大HTTP连接数,因此不能严格先加载所有的script和link标签定义的资源,导致瀑布图上各类型资源有相互穿插,难寻规律。

    总结

    • 抛开IE6不论的话,除非是在线相册之类外部资源非常多的页面,不然没必要去追求静态资源的分域名优化。
    • 针对IE6进行静态资源分域名优化时,要严格注意javascript文件对后续资源的阻塞,进行精确计算和设计后保证资源最完美地分域名存储,以提供最大并行度。
    • 鉴于Chrome对head部分的资源会独立加载,当head部分用不满6个HTTP并发数时,是否可以将资源移到body中呢?在body中的资源又会引起其他的问题,需要谨慎考虑。
    • Opera的行为比较怪异,似乎主动设计了一个很麻烦的算法,不过考虑到其占有率,就先放在一边吧……而且号称最快的浏览器的Opera,在加载javascript文件时竟然如此笨拙……
    • Firefox4 beta12的行为让人无法理解,看来要追踪RC版是否还存在这个问题,如果存在的话可以考虑找Mozilla报个问题了。
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