小编jua*_*982的帖子

我已经为我的应用程序配置了亚马逊证书管理器、ALB 入口控制器和域名。我可以通过端口 80 和端口 443 访问我的应用程序（所有证书都可以正常工作）。但是，我想将所有来自 HTTP 的流量自动重定向到 HTTPS，以便将自己输入域名的人重定向到 HTTPS。我按照这个网页和这一个，但我不能使它工作

这是我的 ingress.yaml 文件：

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: metabase
  namespace: bigdata
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: alb
    alb.ingress.kubernetes.io/certificate-arn: arn:aws:acm:us-east-2:***:certificate/***
    alb.ingress.kubernetes.io/listen-ports: '[{"HTTP": 80}, {"HTTPS":443}]'
    alb.ingress.kubernetes.io/actions.ssl-redirect: '{"Type": "redirect", "RedirectConfig": { "Protocol": "HTTPS", "Port": "443", "StatusCode": "HTTP_301"}}'
    alb.ingress.kubernetes.io/scheme: internet-facing

  labels:
    app: metabase
spec:
  rules:
    - http:
        paths:
          - path: /*
            backend:
              serviceName: ssl-redirect
              servicePort: use-annotation
          - path: /*
            backend:
              serviceName: metabase
              servicePort: 3000

这是我的服务：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: metabase …

是否有任何库或函数告诉我python中特定"路径"的分区类型？

或者我怎样才能通过其他方法实现这一目标？

提前致谢!

我在脚本中使用“tput cols”，一切正常，除非窗口最大化。我的脚本能够正确获取任何窗口大小，但是当窗口最大化时，它会得到错误的值（80）。然后我直接在终端中输入“tput cols”，然后得到正确的大小（158）。所以我的问题是，即使窗口最大化，我怎样才能获得正确的值？？？

提前致谢

当我像这样开始我的流星项目时,我正在使用环境变量

MYVAR1="foo bar sdf" MYVAR2=0 meteor

然后在我的文件[root] /lib/constants.js中

ENV = ["sjobs", "unisight", "dfgdfsgf"];
AUTHENTICATION = true;

if (Meteor.isClient) {
    Meteor.call("getGlobals", function (error, result) {
        "use strict";

        if (error === undefined) {
            AUTHENTICATION = result.AUTHENTICATION;
            ENV= result.ENV;
            console.log(result);
        } else {
            console.error(error);
        }

    });
}

if (Meteor.isServer) {
    var univasENV = ["urb", "unisight", "sjobs", "unicloud"];
    var tmpenv;


    if (process.env.MYVAR2 !== undefined && parseInt(process.env.MYVAR2, 10) === 1) {
        AUTHENTICATION = false;

    }

    if (process.env.MYVAR1 !== undefined) {
        tmpenv = process.env.MYVAR1.split(" ");
        ENV …

首先，我导入整个文件并获得1002.0+ KB的内存消耗

df = pd.read_csv(
    filepath_or_buffer="./dataset/chicago.csv"
)
print(df.info())

# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# RangeIndex: 32063 entries, 0 to 32062
# Data columns (total 4 columns):
# Name                      32062 non-null object
# Position Title            32062 non-null object
# Department                32062 non-null object
# Employee Annual Salary    32062 non-null object
# dtypes: object(4)
# memory usage: 1002.0+ KB
# None

然后我放弃NaN，再次运行脚本，并获得1.2+ MB的内存消耗

df = pd.read_csv(
    filepath_or_buffer="./dataset/chicago.csv"
).dropna(how="all")

# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# Int64Index: 32062 entries, 0 to 32061
# Data columns (total 4 columns): …

目前我正在编写一个python脚本,以下列方式编译C/C++ Linux内核:

subprocess.check_call(["make", "-j5"])
subprocess.check_call(["make", "-j5", "modules_install"])
subprocess.check_call(["make", "-j5", "install"])

使用这些方法,命令在shell中执行.所以我想知道是否有另一种方法可以在库中使用python build来编译内核？

我为表创建一个模板,它们将填充来自数据库的内容,因此列数和行数可能会有所不同.到目前为止,这是我的模板:

<!-- T_table.html -->
<template name="T_table">
    <table class="table table-striped table-bordered">
        <thead>
            {{>tableHeader header}}
        </thead>
        <tbody>
            {{>tableRow body}}
        </tbody>
    </table>
</template>

<template name="tableHeader">
    <tr>
        {{#each info}}
            <th>{{header}}</th>
        {{/each}}
    </tr>
</template>

<template name="tableRow">
    {{#each row}}
        <tr>
            {{#each info}}
                <td>{{data}}</td>
            {{/each}}
        </tr>
    {{else}}
        <tr>
            <td class="no-data">No Data</td>
        </tr>
    {{/each}}
</template>


<!-- main.html -->
<template name="main">
    <div class="container">
        {{#each allTables}}
            {{>T_table}}
        {{/each}}
    </div>
</template>


// main.js
Template.main.helpers({
allTables: function () {
var firstTable = {
            header: {
                info: [
                    {
                        header: "ID"
                           },
                    { …