小编rzl*_*vmp的帖子

我是新手，正在尝试DigitalOcean 的本教程docker run -p 5000:5000 flask_demo:v0，但是当我这样做时，我收到以下错误。

泊坞窗：

Error response from daemon: Ports are not available: listen tcp 0.0.0.0:5000: bind: address already in use.

请帮我

如何在命令行中将 JSON 文件转换为 YAML，反之亦然？

欢迎任何方式。

我的示例代码是：

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• 运行.py
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from celery import Celery, Task\n\napp = Celery(\n    "app",\n    task_serializer=\'json\',\n    accept_content=[\'json\'],\n    result_serializer=\'json\',\n    timezone=\'Asia/Tokyo\',\n    enable_utc=True,\n    backend=\'redis://127.0.0.1:6369/2\',\n    broker=\'redis://127.0.0.1:6369/3\',\n    include=[\'app.tasks\']\n)\n\napp.conf.task_routes = {\'app.tasks.long_run\': {\'queue\': \'long_running_task\'}}\n\n\nclass VerboseTask(Task):\n\n    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):\n        print("-------------------------------------------")\n        print(\n            f"FAILURE({task_id})\xef\xbc\x9a"\n            f"{self.request.task}{kwargs}, Exception={exc}, ErrorInfo={einfo}"\n        )\n        print("-------------------------------------------")\n\n    def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):\n        print("-------------------------------------------")\n        print(f"SUCCESS({task_id})\xef\xbc\x9a{self.request.task}{kwargs}")\n        print("-------------------------------------------")\n\n    def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):\n        print("-------------------------------------------")\n        print(f"RETRY({task_id})\xef\xbc\x9a{self.request.task}{kwargs}")\n        print("-------------------------------------------")\n\n

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• 应用程序/任务.py
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from run import app, VerboseTask\nfrom time import sleep\n\n\nclass TSK:\n\n    name = \'tsk\'\n\n    @app.task(bind=True, base=VerboseTask)\n …

我有editors 和articles。许多编辑可能与许多文章相关，并且许多文章可能同时有许多编辑。

我的数据库表是

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• 文章
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• 编辑
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• 编辑文章关系
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我的模型是

from sqlalchemy import Boolean, Column, Integer, String, ForeignKey\nfrom sqlalchemy.orm import relationship\n\nfrom database import Base\n\nclass Editor(Base):\n    __tablename__ = "editor"\n\n    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)\n    name = Column(String(32), unique=False, index=False, nullable=True)\n    email = Column(String(115), …

如何创建可被 Chrome 信任的自签名（或由自己的 CA 签名）SSL 证书（将 CA 证书添加到本地计算机后）。

证书必须对本地网络 IP、本地主机和多个域有效

我正在尝试使用 Python 和 Elasticsearch 从索引中读取文档。我收到一个错误，我找不到解决方案。有谁知道我该如何解决这个问题？

我在网上查找了同样的问题，但找不到任何相关的文章/解决方案。

这是我的代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
from pandasticsearch import Select

# Connection to ElasticSearch
es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'],timeout=600)

# Retrieving all documents in index (no query given)
documents = es.search(index='myindex',body={"query": {"match_all": {}}})

# Convert the result to Pandas Dataframe
pandas_df = Select.from_dict(documents).to_pandas()

*来源：https://medium.com/@patni.sonal/elasticsearch-convert-your-index-data-into-pandas-dataframe-30c44ada2407

我得到的错误是：

GET http://localhost:9200/myindex/_search [status:503 request:0.062s]
GET http://localhost:9200/myindex/_search [status:503 request:0.027s]
GET http://localhost:9200/myindex/_search [status:503 request:0.030s]
GET http://localhost:9200/myindex/_search [status:503 request:0.017s]
Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-6-68e07be7c100>", line 1, in <module>
documents = es.search(index='myindex',body={"query": {"match_all": …

我有两个容器：应用程序和MINIO服务

可以说docker-compose.yml是：

version: "3"

services:
  s3:
    image: minio/minio:RELEASE.2021-11-09T03-21-45Z
    expose:
     - "9000"
     - "9001"
    container_name: s3
    command: server /data --console-address ":9001"
    environment:
     - MINIO_DOMAIN=s3
     - MINIO_ROOT_USER=some_user
     - MINIO_ROOT_PASSWORD=some_password
    healthcheck:
     test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9000/minio/health/live"]
     interval: 30s
     timeout: 20s
     retries: 3
    volumes:
     - /tmp/data:/data

  app:
    image: my_image
    container_name: app
    build:
      context: .
      dockerfile: ./Dockerfile
    depends_on:
      - s3

appMINIO通过http://s3:9000端点 URL连接到的容器

当我跑步时

aws --profile myprof --endpoint-url="http://s3:9000" s3 ls  s3://bucketname/path/to/file

一切正常。

app但是我使用虚拟主机样式路径需要一些第三方库：

http://bucketname.s3:9000/path/to/file

当然也bucketname.s3无法解决。 …

我有一些带有一些服务的简单容器。

当我重新启动服务器而不停止该容器时，我无法再次启动它。

错误信息是：

pidfile found, try stopping another running service or delete /var/run/service.pid

我知道我可以

1. 从映像运行新容器并删除已停止的容器
2. 从停止的容器创建新映像并使用新入口点重新运行它。就像是rm -f /var/run/service.pid && original_entrypoint.sh

但我只想做类似的事情

docker rm_file container:/var/run/service.pid; docker start container

因为它是最简单、最快速的启动解决方案。

难道这里没有办法在不完全重建容器的情况下访问容器的文件系统吗？这个操作看起来很有用...

我有一个代码：

package main

import ("fmt"
    "math/rand"
    "strconv"
)

func main() {
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Int()))
}

当我运行它 ( go run code.go) 时，我每次都会得到相同的值：

5577006791947779410
8674665223082153551
6129484611666145821
4037200794235010051
3916589616287113937
6334824724549167320
605394647632969758
1443635317331776148
894385949183117216
2775422040480279449
4751997750760398084
7504504064263669287
1976235410884491574
3510942875414458836

第二次尝试：

package main

import ("fmt"
        "math/rand"
        "strconv"
)

func main() {
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Intn(100)))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Intn(100)))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Intn(100)))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Intn(100)))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Intn(100)))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Intn(100)))
    fmt.Println(strconv.Itoa(rand.Intn(100)))
}

同样的行为。每次的

81
87
47
59
81
18
25

你在开玩笑吗？为什么会发生？这里不描述非随机相同的结果。我只能看到pseudo-random …