【Python使用】嘿马头条完整开发md笔记第5篇:数据库,1 Redis事务【附代码文档】

嘿马头条项目从到完整开发笔记总结完整教程(附代码资料)主要内容讲述:课程简介,ToutiaoWeb虚拟机使用说明1 产品介绍,2 原型图与UI图,3 技术架构,4 开发,1 需求,2 注意事项。数据库,理解ORM1 简介,2 安装,3 数据库连接设置,4 模型类字段与选项,5 构建模型类映射。数据库,SQLAlchemy操作1 新增,2 查询,3 更新,4 删除,5 事务,1. 复制集与分布式。数据库,分布式ID1 方案选择,2 头条,1 理解索引,2 SQL查询优化,3 数据库优化。数据库,Redis1 Redis事务,2 Redis持久化,3 Redis高可用,4 Redis集群,5 用途,6 相关补充阅读。Git工用流,调试方法。OSS对象存储,七牛云存储。缓存,缓存架构缓存数据的类型,缓存数据的保存方式,有效期 TTL (Time to live),缓存淘汰 eviction。缓存,缓存问题1 缓存穿透,2 缓存雪崩,缓存设计,持久存储设计。APScheduler定时任务,定时修正统计数据1. 什么是RPC,2. 背景与用途,3. 概念说明,4. 优缺点,架构,使用方法。RPC,编写客户端。即时通讯,Socket.IO1 简介,2 Python服务器端开发,3 Python客户端。Elasticsearch,简介与原理概念,Elasticsearch 集群(cluster),索引,类型和映射。Elasticsearch,文档。单元测试,部署相关数据库性能,缓存雪崩,缓存编写。缓存模式缓存的架构,缓存数据,缓存数据的有效期和淘汰策略,淘汰策略,头条项目缓存数据的设计。

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数据库

  • 数据库设计

  • SQLAlchemy

  • 数据库理论

  • 分布式ID

  • Redis

Redis

1 Redis事务

基本事务指令

Redis提供了一定的事务支持,可以保证一组操作原子执行不被打断,但是如果执行中出现错误,事务不能回滚,Redis未提供回滚支持。

  • multi 开启事务
  • exec 执行事务
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set a 100
QUEUED
127.0.0.1:6379> set b 200
QUEUED
127.0.0.1:6379> get a
QUEUED
127.0.0.1:6379> get b
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
3) "100"
4) "200"

使用multi开启事务后,操作的指令并未立即执行,而是被redis记录在队列中,等待一起执行。当执行exec命令后,开始执行事务指令,最终得到每条指令的结果。

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set c 300
QUEUED
127.0.0.1:6379> hgetall a
QUEUED
127.0.0.1:6379> set d 400
QUEUED
127.0.0.1:6379> get d
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
3) OK
4) "400"
127.0.0.1:6379>

如果事务中出现了错误,事务并不会终止执行,而是只会记录下这条错误的信息,并继续执行后面的指令。所以事务中出错不会影响后续指令的执行。

Python客户端操作

在Redis的Python 客户端库redis-py中,提供了pipeline (称为流水线 或 管道),该工具的作用是:

  • 在客户端统一收集操作指令
  • 补充上multi和exec指令,当作一个事务发送到redis服务器执行
from redis import StrictRedis
r = StrictRedis.from_url('redis://127.0.0.1:6381/0')
pl = r.pipeline()
pl.set('a', 100)
pl.set('b', 200)
pl.get('a')
pl.get('b')
ret = pl.execute()
print(ret) #  [True, True, b'100', b'200']
watch监视

若在构建的redis事务在执行时依赖某些值,可以使用watch对数据值进行监视。

127.0.0.1:6379> set stock 100
OK
127.0.0.1:6379> watch stock
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incrby stock -1
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr sales
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 99
2) (integer) 1

事务exec执行前被监视的stock值未变化,事务正确执行。

127.0.0.1:6379> set stock 100
OK
127.0.0.1:6379> watch stock
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incrby stock -1
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr sales
QUEUED

此时在另一个客户端修改stock的值,执行

127.0.0.1:6379> incrby stock -2
(integer) 98

当第一个客户端再执行exec时

127.0.0.1:6379> exec
(nil)

表明事务需要监视的stock值发生了变化,事务不能执行了。

注意:Redis Cluster 集群不支持事务

2 Redis持久化

redis可以将数据写入到磁盘中,在停机或宕机后,再次启动redis时,将磁盘中的备份数据加载到内存中恢复使用。这是redis的持久化。持久化有如下两种机制。

RDB 快照持久化

redis可以将内存中的数据写入磁盘进行持久化。在进行持久化时,redis会创建子进程来执行。

redis默认开启了快照持久化机制。

进行快照持久化的时机如下

  • 定期触发

redis的配置文件

#   save  


  #
  #   Will save the DB if both the given number of seconds and the given
  #   number of write operations against the DB occurred.
  #
  #   In the example below the behaviour will be to save:
  #   after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed
  #   after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed
  #   after 60 sec if at least 10000 keys changed
  #
  #   Note: you can disable saving completely by commenting out all "save" lines.
  #
  #   It is also possible to remove all the previously configured save
  #   points by adding a save directive with a single empty string argument
  #   like in the following example:
  #
  #   save ""

  save 900 1
  save 300 10
  save 60 10000
  • BGSAVE

执行BGSAVE命令,手动触发RDB持久化

  • SHUTDOWN

关闭redis时触发

AOF 追加文件持久化

redis可以将执行的所有指令追加记录到文件中持久化存储,这是redis的另一种持久化机制。

redis默认未开启AOF机制。

redis可以通过配置如下项开启AOF机制

appendonly yes  # 是否开启AOF
appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件

AOF机制记录操作的时机

# appendfsync always  # 每个操作都写到磁盘中


appendfsync everysec  # 每秒写一次磁盘,默认


# appendfsync no  # 由操作系统决定写入磁盘的时机

使用AOF机制的缺点是随着时间的流逝,AOF文件会变得很大。但redis可以压缩AOF文件。

结合使用

redis允许我们同时使用两种机制,通常情况下我们会设置AOF机制为everysec 每秒写入,则最坏仅会丢失一秒内的数据。

3 Redis高可用

为了保证redis最大程度上能够使用,redis提供了主从同步+Sentinel哨兵机制。

Sentinel 哨兵

[

redis提供的哨兵是用来看护redis实例进程的,可以自动进行故障转移,其功能如下:

  • Monitoring. Sentinel constantly checks if your master and slave instances are working as expected.
  • Notification. Sentinel can notify the system administrator, another computer programs, via an API, that something is wrong with one of the monitored Redis instances.
  • Automatic failover. If a master is not working as expected, Sentinel can start a failover process where a slave is promoted to master, the other additional slaves are reconfigured to use the new master, and the applications using the Redis server informed about the new address to use when connecting.
  • Configuration provider. Sentinel acts as a source of authority for clients service discovery: clients connect to Sentinels in order to ask for the address of the current Redis master responsible for a given service. If a failover occurs, Sentinels will report the new address

在redis安装后,会自带sentinel哨兵程序,修改sentinel.conf配置文件

bind 127.0.0.1
port 26380
daemonize yes
logfile /var/log/redis-sentinel.log
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6380 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000
  • sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6380 2 说明

  • mymaster 为sentinel监护的redis主从集群起名

  • 127.0.0.1 6300 为主从中任一台机器地址
  • 2 表示有两台以的sentinel认为某一台redis宕机后,才会进行自动故障转移。

启动方式:

redis-sentinel sentinel.conf
高可用方案注意事项
  • 至少三个sentinel以上
  • sentinel要分散运行在不同的机器上
Python客户端使用
# redis 哨兵


REDIS_SENTINELS = [
    ('127.0.0.1', '26380'),
    ('127.0.0.1', '26381'),
    ('127.0.0.1', '26382'),
]
REDIS_SENTINEL_SERVICE_NAME = 'mymaster'

from redis.sentinel import Sentinel
_sentinel = Sentinel(REDIS_SENTINELS)
redis_master = _sentinel.master_for(REDIS_SENTINEL_SERVICE_NAME)
redis_slave = _sentinel.slave_for(REDIS_SENTINEL_SERVICE_NAME)

使用示例

# 读数据,master读不到去slave读


try:
    real_code = redis_master.get(key)
except ConnectionError as e:
    real_code = redis_slave.get(key)



# 写数据,只能在master里写


try:
    current_app.redis_master.delete(key)
except ConnectionError as e:
    logger.error(e)

4 Redis集群

[

Reids Cluster集群方案,内部已经集成了sentinel机制来做到高可用。

Python客户端
# redis 集群


REDIS_CLUSTER = [
    {'host': '127.0.0.1', 'port': '7000'},
    {'host': '127.0.0.1', 'port': '7001'},
    {'host': '127.0.0.1', 'port': '7002'},
]

from rediscluster import StrictRedisCluster
redis_cluster = StrictRedisCluster(startup_nodes=REDIS_CLUSTER)



# 可以将redis_cluster就当作普通的redis客户端使用


redis_master.delete(key)
注意:
  • redis cluster 不支持事务
  • redis cluster 不支持多键操作,如mset

5 用途

  • 缓存
  • 持久存储

  • 数据库的统计冗余字段 放到 redis中保存

6 相关补充阅读

  • [
  • 《Redis实践》 (Redis in action)

Git工用流

Git工用流

Gitflow工作流

Gitflow工作流通过为功能开发、发布准备和维护分配独立的分支,让发布迭代过程更流畅。严格的分支模型也为大型项目提供了一些非常必要的结构。

Git Workflows: Gitflow Cycle

这节介绍的Gitflow工作流借鉴自在nvie的Vincent Driessen

Gitflow工作流定义了一个围绕项目发布的严格分支模型。虽然比功能分支工作流复杂几分,但提供了用于一个健壮的用于管理大型项目的框架。

Gitflow工作流没有用超出功能分支工作流的概念和命令,而是为不同的分支分配一个明确的角色,并定义分支之间如何和什么时候进行交互。 除了使用功能分支,在做准备、维护和记录发布时,也定义了各自的分支。 当然你可以用上功能分支工作流所有的好处:Pull Requests、隔离实验性开发和更高效的协作。

1 工作方式

Gitflow工作流仍然用中央仓库作为所有开发者的交互中心。和其它的工作流一样,开发者在本地工作并push分支到要中央仓库中。

2 历史分支

相对于使用仅有的一个master分支,Gitflow工作流使用两个分支来记录项目的历史。master分支存储了正式发布的历史,而develop分支作为功能的集成分支。 这样也方便master分支上的所有提交分配一个版本号。

img

剩下要说明的问题围绕着这2个分支的区别展开。

3 功能分支

每个新功能位于一个自己的分支,这样可以push到中央仓库以备份和协作。 但功能分支不是从master分支上拉出新分支,而是使用develop分支作为父分支。当新功能完成时,合并回develop分支。 新功能提交应该从不直接与master分支交互。

img

注意,从各种含义和目的上来看,功能分支加上develop分支就是功能分支工作流的用法。但Gitflow工作流没有在这里止步。

4 发布分支

img

一旦develop分支上有了做一次发布(或者说快到了既定的发布日)的足够功能,就从develop分支上checkout一个发布分支。 新建的分支用于开始发布循环,所以从这个时间点开始之后新的功能不能再加到这个分支上—— 这个分支只应该做Bug修复、文档生成和其它面向发布任务。 一旦对外发布的工作都完成了,发布分支合并到master分支并分配一个版本号打好Tag。 另外,这些从新建发布分支以来的做的修改要合并回develop分支。

使用一个用于发布准备的专门分支,使得一个团队可以在完善当前的发布版本的同时,另一个团队可以继续开发下个版本的功能。 这也打造定义良好的开发阶段(比如,可以很轻松地说,『这周我们要做准备发布版本4.0』,并且在仓库的目录结构中可以实际看到)。

常用的分支约定:

用于新建发布分支的分支: develop
用于合并的分支: master
分支命名: release-* 或 release/*

5 维护分支

img

维护分支或说是热修复(hotfix)分支用于给产品发布版本(production releases)快速生成补丁,这是唯一可以直接从master分支fork出来的分支。 修复完成,修改应该马上合并回master分支和develop分支(当前的发布分支),master分支应该用新的版本号打好Tag

Bug修复使用专门分支,让团队可以处理掉问题而不用打断其它工作或是等待下一个发布循环。 你可以把维护分支想成是一个直接在master分支上处理的临时发布。

6 示例

下面的示例演示本工作流如何用于管理单个发布循环。假设你已经创建了一个中央仓库。

创建开发分支

img

第一步为master分支配套一个develop分支。简单来做可以本地创建一个空的develop分支,push到服务器上:

git branch develop
git push -u origin develop

以后这个分支将会包含了项目的全部历史,而master分支将只包含了部分历史。其它开发者这时应该克隆中央仓库,建好develop分支的跟踪分支:

git clone ssh://user@host/path/to/repo.git
git checkout -b develop origin/develop

现在每个开发都有了这些历史分支的本地拷贝。

小红和小明开始开发新功能

img

这个示例中,小红和小明开始各自的功能开发。他们需要为各自的功能创建相应的分支。新分支不是基于master分支,而是应该基于develop分支:

git checkout -b some-feature develop

他们用老套路添加提交到各自功能分支上:编辑、暂存、提交:

git status
git add <some-file>
git commit
小红完成功能开发

img

添加了提交后,小红觉得她的功能OK了。如果团队使用Pull Requests,这时候可以发起一个用于合并到develop分支。 否则她可以直接合并到她本地的develop分支后push到中央仓库:

git pull origin develop
git checkout develop
git merge some-feature
git push
git branch -d some-feature

第一条命令在合并功能前确保develop分支是最新的。注意,功能决不应该直接合并到master分支。 冲突解决方法和集中式工作流一样。

小红开始准备发布

img

这个时候小明正在实现他的功能,小红开始准备她的第一个项目正式发布。 像功能开发一样,她用一个新的分支来做发布准备。这一步也确定了发布的版本号:

git checkout -b release-0.1 develop

这个分支是清理发布、执行所有测试、更新文档和其它为下个发布做准备操作的地方,像是一个专门用于改善发布的功能分支。

只要小红创建这个分支并push到中央仓库,这个发布就是功能冻结的。任何不在develop分支中的新功能都推到下个发布循环中。

小红完成发布

img

一旦准备好了对外发布,小红合并修改到master分支和develop分支上,删除发布分支。合并回develop分支很重要,因为在发布分支中已经提交的更新需要在后面的新功能中也要是可用的。 另外,如果小红的团队要求Code Review,这是一个发起Pull Request的理想时机。

git checkout master
git merge release-0.1
git push
git checkout develop
git merge release-0.1
git push
git branch -d release-0.1

发布分支是作为功能开发(develop分支)和对外发布(master分支)间的缓冲。只要有合并到master分支,就应该打好Tag以方便跟踪。

git tag -a 0.1 -m "Initial public release" master
git push --tags

Git有提供各种勾子(hook),即仓库有事件发生时触发执行的脚本。 可以配置一个勾子,在你push中央仓库的master分支时,自动构建好版本,并对外发布。

最终用户发现Bug

img

对外版本发布后,小红小明一起开发下一版本的新功能,直到有最终用户开了一个Ticket抱怨当前版本的一个Bug。 为了处理Bug,小红(或小明)从master分支上拉出了一个维护分支,提交修改以解决问题,然后直接合并回master分支:

git checkout -b issue-#001 master


# Fix the bug


git checkout master
git merge issue-#001
git push

就像发布分支,维护分支中新加这些重要修改需要包含到develop分支中,所以小红要执行一个合并操作。然后就可以安全地删除这个分支了:

git checkout develop
git merge issue-#001
git push
git branch -d issue-#001

Git总结

1 Gitflow工作流分支

分支作用
master迭代历史分支
dev集成最新开发特性的活跃分支
f_xxxfeature 功能特性开发分支
b_xxxbug修复分支
r_xxxrelease 版本发包分支

2 Confict冲突解决

  • 方式一

  • 获取最新代码

git fetch
  1. 对比代码
git diff origin/dev
  1. 修改冲突地方后提交并推送代码

  2. 发起合并请求

  3. 方式二

  4. 拉取并合并最新代码

git pull origin dev
  1. 查看冲突代码
git status
  1. 修改冲突代码后提交并推送代码

  2. 发起合并请求

头条项目目录

toutiao-backend
├── common                                  # 存放用户端、自媒体端、MIS端等应用的公共代码
│   ├── cache                                # 缓存层的实现代码
│   │   ├── __init__.py
│   ├── celery_tasks                        # celery的异步任务代码
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── main.py                            # celery的启动代码
│   │   └── sms                                # 发送短信的异步任务    
│   ├── models                                # 数据库ORM模型类相关
│   │   ├── init.sql                        # 数据库建标SQL语句
│   │   └── ....py                            # 模型类文件
│   ├── rpc                                    # gRPC接口代码文件
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── chatbot                            # 聊天机器人接口
│   │   └── recommend                        # 推荐系统接口
│   ├── settings                            # 工程默认配置代码
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── default.py
│   └── utils                                # 工具代码
│       ├── __init__.py
│       ├── constants.py                    # 工程常量
│       ├── converters.py                    # flask转换器
│       ├── decorators.py                    # 自定义装饰器
│       ├── dysms                            # 阿里大于短信库
│       ├── gt3                                # 极验验证码库
│       ├── jwt_util.py                        # JWT封装库
│       ├── limiter.py                        # flask限流扩展
│       ├── logging.py                        # 日志配置
│       ├── output.py                        # flask-restful输出格式定制
│       ├── parser.py                        # 自定义flask-restful RequstParser验证方法
│       ├── snowflake                        # 分布式ID雪花算法实现
│       └── storage.py                        # 七牛对象存储上传方法封装
├── docs                                    # 开发文档记录
├── im                                        # 即时通讯代码目录        
├── mis                                        # MIS后台接口代码目录
├── mp                                        # 自媒体平台接口代码目录
├── requirements.txt                        # 项目依赖包
├── schedule                                # 定时任务
├── scripts                                    # 脚本目录
└── toutiao                                    # 用户端接口代码目录
    ├── __init__.py                            # flask app工厂函数文件
    ├── main.py                                # 用户端后端启动文件
    └── resources                            # 视图目录
        ├── __init__.py            
        ├── news                            # 文章蓝图
        ├── notice                            # 系统公告蓝图
        ├── search                            # 搜索蓝图
        └── user                            # 用户蓝图
            ├── __init__.py                    # 蓝图初始化文件
            ├── constants.py                # 常量文件
            └── passport.py                    # 蓝图视图文件

未完待续, 同学们请等待下一期

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一、前言 ​ RPS (Request Per Second)一般用来衡量服务端的吞吐量&#xff0c;相比于并发模式&#xff0c;更适合用来摸底服务端的性能。我们可以通过使用 JMeter 的常数吞吐量定时器来限制每个线程的RPS。对于RPS&#xff0c;我们可以把他理解为我们的TPS&#xff0c;我们就不…

活动预告|如何构建云原生现代化数据栈?北京首场 Meetup 来啦!

数字化时代带来了海量的数据涌现&#xff0c;传统的数据架构已然无法满足现代企业的需求&#xff0c;现代化数据栈应运而生。基于云原生的现代化数据栈具备了多云兼容的特性&#xff0c;在不同的云环境下能够保持高性能运作&#xff0c;使企业得以无缝地处理和分析海量的数据集…

SonarQube 9.9.4 LTS社区版安装

目标 安装个SonarQube社区版. 安装SonarQube9.9.4 LTS社区版 https://binaries.sonarsource.com/Distribution/sonarqube/sonarqube-9.9.4.87374.zip # 切换到安装目录 cd /opt # 下载安装包 sudo wget https://binaries.sonarsource.com/Distribution/sonarqube/sonarqube…

Linux下使用update-alternatives管理软链接

前提 假如我们现在有这样的一个需求&#xff0c;在Linux下编译A工程时需要cmake的版本为3.26&#xff0c;编译B工程时需要cmake的版本为3.24&#xff0c;编译C工程时需要cmake的版本为3.22。每个工程必须需要对应的cmake版本&#xff0c;否则无法编译。这样就意味着我们的电脑…

探新路建“枢纽” 湖南深耕中非经贸合作“试验田”

湖南作为中国与非洲经贸合作的重要窗口&#xff0c;积极推动中非经贸关系的发展和深化。通过构建覆盖全产业链的高效运作模式&#xff0c;湖南企业能够在一周内将肯尼亚干制鳀鱼加工成为麻辣鲜香的劲仔深海小鱼并投入中国市场。此外&#xff0c;湖南还致力于推动非洲优质农产品…

【R语言从0到精通】-3-R统计分析(列联表、独立性检验、相关性检验、t检验)

上两次教程集中学习了R语言的基本知识&#xff0c;那么我们很多时候使用R语言是进行统计分析&#xff0c;因此对于生物信息学和统计科学来说&#xff0c;R语言提供了简单优雅的方式进行统计分析。教程参考《Rlearning》 3.1 描述性统计分析 3.1.1 载入数据集及summary函数 我…

【2024最新】微信公众号怎么开启留言功能

关注微信公众号&#xff1a;怒码少年&#xff0c;回复关键词【电子书】可以免费获取计算机相关电子书 本文首发于&#xff1a;原文阅读-wx公众号&#xff1a;怒码少年 大家好&#xff0c;我是小码。 微信公众号从18年开始&#xff0c;正式关闭了留言功能。自此以后新注册的公…

Spring Boot aop proceed方法小结

刚刚开通了一个公众号&#xff0c;会分享一些技术博客和自己觉得比较好的项目&#xff0c;同时会更新一些自己使用的工具和图书资料&#xff0c;后面会整理一些面试资料进行分享&#xff0c;觉得有兴趣的可以关注一下。 文章目录 前言实操代码揭晓答案 补充一点打完收工&#…

0基础学习SQL注入之万能账号密码(BUUctf例题-[极客大挑战 2019]EasySQL1)

做题 借助例题[极客大挑战 2019]EasySQL1来理解SQL注入中的万能账号密码。 我们现解题&#xff0c;解题过程中的知识点在后面都会说到。 打开网址&#xff0c;我们看到的是这个界面。根据题目提示应该是属于SQL注入类型的 1.寻找注入点&#xff0c;很明显&#xff0c;输入用…

数据结构:线性表————单链表专题

&#x1f308;个人主页&#xff1a;小新_- &#x1f388;个人座右铭&#xff1a;“成功者不是从不失败的人&#xff0c;而是从不放弃的人&#xff01;”&#x1f388; &#x1f381;欢迎各位→点赞&#x1f44d; 收藏⭐️ 留言&#x1f4dd; &#x1f3c6;所属专栏&#xff1…

纯小白蓝桥杯备赛笔记--DAY4(数学数据结构图论)

文章目录 数学质因数分解辗转相除法求最大公约数最小公倍数&#xff1a;快速幂乘法逆元费马小定理 逆元乘法逆元素数判定与埃式筛法朴素素数判定法埃式筛法 图论并查集T3:真题--合根植物DijkstraFloyd 基础算法递归&#xff0c;循环&#xff0c;前缀和&#xff0c;差分STL 数学…

数据分析案例(一):地区收入的PCA主成分分析

练习1 地区收入的PCA主成分分析 0.变量说明 1.导包操作 核心思路&#xff1a;导入基础数据操作库包&#xff0c;PCA、k-means 库包&#xff0c;数据可视化库包 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing i…

宝塔面板安装软件 提示需要[xxxMB]内存 强制不能安装

解决方法&#xff1a; 第一步&#xff1a; 编辑修改/www/server/panel/class/下的文件panelPlugin.py vi /www/server/panel/class/panelPlugin.py注释以下判断的内容&#xff1a; ## 第二步&#xff1a; 重启宝塔面板&#xff0c;然后安装即可 bash bt 1

HarmonyOS实战开发-如何实现对游戏实现基本控制。

介绍 本示例基于H5游戏&#xff0c;通过arkui的button实现对游戏实现基本控制&#xff0c;展示webview的JS注入与执行能力&#xff0c;及native应用与H5的通信能力。 本例的H5游戏页面&#xff0c;由https://yangyunhe369.github.io/h5-game-blockBreaker/ 提供 效果预览 使…