from tkinter import * def write_to_file(): fileContent = open("deliveries.txt","a") fileContent.write(depot.get()+"\n") fileContent.write(description.get()+"\n") fileContent.write(address.get("1.0",END)+&q

如图所示 解决方案1 在Git Gui工具栏上选择-编辑-选项: 选择:Default File Contents Encoding, change为UTF-8 成功: 解决方案2  C:\Users\(计算机登陆名)下有一个 .gitconfig 文件,在这个文件的最后添加 [gui] encoding = utf-8 保存就可以了.

自学Zabbix4.2 web监控项创建+item详解 1. web监控项创建 1.1  Scenario 选项卡 Name: 监控项的名称 Application: 放到哪个应用中 Authentication: 是否有http的基本认证,大部分情况下是None,难不成用户进来还需要经过一次认证? Update interval: 更新周期,默认60秒,多久跑一次 Retries: 重试次数 Agetn: 模拟浏览器 HTTP proxy: 代理,如果你的站点有多台服务器,那么请写上你目标服务

通过zabbi做web监控不仅仅可以监控到站点的响应时间,还可以根据站点返回的状态码,或者响应时间做报警 1.对需要监控的主机添加web监控   在configuration—hosts 中打开主机列表,选择需要添加监控主机的web,创建application 选择web项,再单击右上角的Create web scenario 在Name中输入监控的名称,Agent是选择测试站点的浏览器类型 在Steps选项卡添加测试步骤 Name是测试步骤的名称,URL监控站点的真实url,Required

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

对 Charley Blog 的代码进行版本控制的想法由来已久,在代码建立之初其实已经使用过 TFS 进行控制,只是后期没能好好用起来,加之后来系统环境的变化导致TFS连接丢失,便算是正式放弃了版本控制这个重要的工具.时隔好几个月后,最近一次偶然的机会,在尝试了 Git 工具来维护<ueditor上传图片到七牛(CSharp版本)>中所使用的代码后,感觉良好,因此便有了利用 Git 来维护 Charley Blog 的原始冲动. 本片文章中,我会详细介绍如何使用 Git 来连接TFS,请大家接

Activiti工作流引擎数据库表结构 数据库表的命名 Acitiviti数据库中表的命名都是以ACT_开头的.第二部分是一个两个字符用例表的标识.此用例大体与服务API是匹配的. l        ACT_RE_*:’RE’表示repository.带此前缀的表包含的是静态信息,如,流程定义,流程的资源(图片,规则等). l        ACT_RU_*:’RU’表示runtime.这是运行时的表存储着流程变量,用户任务,变量,职责(job)等运行时的数据.Activiti只存储实例执行期间

FROM : http://www.2cto.com/os/201503/381812.html 在很多实际项目中,应用程序会持续写日志,如果程序代码中没有调用支持自动切分(如按filesize或date切割)的日志库,则日志文件会很快增长到G级别.单机操作大文件对后续跟进日志来说非常不方便. 本文介绍如何利用logrotate这个工具来在应用程序外部切分日志. 1. logrotate是什么logrotate是大多数linux系统自带的日志切割工具,在shell终端输入"man logrota

转自 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21355046 order从client端传入,decode后进行matching,一旦存在可成交的价格,就要publish到time series,并且把trade存到local的database里.如何handle这么大数量的数据? 这并不是一个新生的问题.一个经常想到的模型是producer consumer model. 当系统的处理速度比不上导入数据的速度时,可以增加一个queue(buffer)暂存数据,等待co

一.zabbix数据库 zabbix-server将采集到的数据存储在数据库中,最常用的Mysql,数据存储的大小和每秒处理的数据量有关,数据存储取决于每秒处理的数据量和Housekeeper的删除数据. zabbix-server讲采集到的数据主要存储在History和Trends表中 History表主要存储收集到的历史数据,而Trends主要存储经过计算的历史数据,如每小时数据的最小值.最大值和平均值. 对于超过期限的数据,zabbix用Housekeeper进程进行数据清理,其原理主要是

1. 常用仿真命令 vlib work    // 建立work仿真库 vmap work wrok   // 映射库 vlog   -cover  bcest  *.v    // 加覆盖率分析的编译 vsim  -coverage  -voptargs="+acc"  -t ns  test   // 仿真文件为test.v add wave  *     // 将所有模块waveform. dump出来 add wavesim:/test/t/M2/Reg_out        

本学习指南介绍了如何使用QTestLib框架的一些特性,分为4章: 编写一个单元测试程序 数据驱动测试 模拟GUI事件 重复GUI事件 第一章 编写一个单元测试程序 文件列表: qtestlib/tutorial1/testqstring.cpp qtestlib/tutorial1/tutorial1.pro 在第一章我们将会学习怎样为一个类编写并执行一个简单的单元测试程序. 编写测试程序 假设你要测试QString类的行为.首先,你需要一个用于包含测试函数的类.这个类必须从QObject继承

无监控,不运维.好了,废话不多说,下面都是干货. 流量党勿入,图片太多!!! 项目实战系列,总架构图 http://www.cnblogs.com/along21/p/8000812.html 一.User parameters 用户参数 1.介绍和用法 ① 介绍 自定义用户参数,也就是自定义key 有时,你可能想要运行一个代理检查,而不是Zabbix的预定义 你可以编写一个命令来检索需要的数据,并将其包含在代理配置文件("UserParameter"配置参数)的用户参数中 ② 用法格

1.2.1 百家争鸣的繁荣景象 工欲善其事,必先利其器.学习编程也是同样的道理,熟悉开发环境应该是学习一门编程语言的第一步. IDLE是Python的官方标准开发环境,从官网www.python.org下载并安装合适的Python版本之后,同时就安装了IDLE.IDLE虽然有点简陋,但已经具备了Python应用开发的几乎所有功能(例如:语法智能提示.使用不同颜色显示不同类型的内容等),并且也不需要过于复杂的配置,可以说麻雀虽小五脏俱全. 学习一门编程语言第一件事就是输出"Hello World!

一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列. KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置(偏移量). 你可以查看当前的消费者组,每个topic队列的所有partition的消费情况.可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息.这些可以debug kafka的producer和consumer,你完全知道你的系统将 会发生什么. 这个web管理平台保留的partition

简介 Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括: 多维数据模型:metric,labels 灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作. 可独立部署,拆

详细描述user parameters.定义主机发现规则实现自动发现.如何定义和实现自动注册方式 zabbix常用术语 1.主机(host):要监控的网络设备,可有IP或DNS名称指定: 2.主机组(host group):主机的逻辑容器,可以包含主机和模板,但同一个组内的主机和模板不能互相连接:主机组通常在给用户或用户组指派监控权限时使用: 3.监控项(item):一个特定监控指标的相关数据,这些数据来自于被监控对象:item是zabbix进行数据收集的核心,没有item,将没有数据:相对某监

Zabbix是一款高性能的分布式监控报警系统.比如现在常见的家用台式机配置处理器I5-3470.内存4GB1600MHz.硬盘7200rpm就能够监控1000台左右的HOST,是的没错Zabbix就是可以达到这样的高性能.Zabbix运行时间长了会出现小小的瓶颈,小小瓶颈中最大的瓶颈是数据库.怎样解决瓶颈,提供一些可能的方法. 首先在zabbix-server上也装上zabbix-agent,并启用Template App Zabbix Server模板,监控zabbix-server服务内部的

23张表 ACT_RE_资源库流程规划表 act_re_deployment 部署信息表 act_re_model 流程设计模型部署表 act_re_procdef 流程定义数据表 ACT_RU_运行时的表 act_ru_execution 运行时流程执行实例表 act_ru_identitylink 运行时流程人员表 act_ru_task 运行时任务节点表 act_ru_variable 运行时流程变量数据表 ACT_ID_组织机构表  act_id_group 用户组信息表  act_id

窗口查询 ) )).reduceByKeyAndWindow(_+_,_-_,Seconds(10),Seconds(15))     每隔15s进行查询,查询为前10s的结果.这里的值必须为采集时间的倍数 //使用updateStateByKey 来更新状态 val stateDstream = wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc) stateDstream.print() ssc.start() ssc.awaitTermination(