禁用特定URL的uWSGI日志记录 在配置uWSGI时，有时您可能希望禁止记录特定URL的日志。例如，当您的应用程序处理某些敏感信息或在内部进行路由时，禁用日志记录可能是必要的。首先，确保已经安装了必需的依赖项。根据 Stack Overflow 上的答案以及 Stack Overflow 上的另一篇答案，要启用uWSGI的内部路由功能，需要依赖PCRE正则表达式库。您可以使用以下命令在安装uWSGI之前安装它们：sudo apt-get install libpcre3 libpcre3-dev依赖项安装完成后，需要重新安装uwsgi。然后可以配置uWSGI以禁止特定URL的日志记录。uWSGI官方文档提供了一个名为"donotlog"的选项，可以实现这一目的。以下是一个示例配置文件：[uwsgi] enable-threads = true module = wsgi:app socket = 0.0.0.0:5000 master = true processes = 2 route = ^/log donotlog: logto = /app/uwsgi.log log-reopen = true log-maxsize = 10485760 log-backupname = /app/uwsgi.log.old在此配置中，我们使用了"route"选项指定了一个正则表达式模式，以匹配我们希望禁止日志记录的URL。然后，我们使用"donotlog"指令告诉uWSGI不要记录与该模式匹配的请求。通过这样的配置，uWSGI将不会记录任何发送到"/log"路径的请求的日志，从而实现了禁止特定URL的日志记录的目的。

python使用虚拟环境 1.重新创建虚拟环境：deactivate # 确保虚拟环境已经被关闭 rm -rf .venv # 删除虚拟环境文件夹 python3 -m venv .venv # 重新创建虚拟环境 source .venv/bin/activate # 激活虚拟环境2.使用python3进行安装：python3 -m pip install flask3.Windows首次运行可能会出现阻止提示无法加载文件xxx.venv\Scripts\activate.ps1，未对文件进行数字签名，因为在此系统上禁止运行脚本解决方法：第一步：以管理员身份运行powershell第二步：执行：get-ExecutionPolicy 一般来说回复都是Restricted，表示状态是禁止的。第三步：执行：set-ExecutionPolicy RemoteSigned第四步：选择Y，回车

uwsgi下apscheduler定时任务启动多次的解决办法 在Web应用的开发中，有时我们需要定时执行一些任务，比如每天早上8点执行一次特定的任务。而在uWSGI这样的应用服务器环境下，我们需要确保任务只在一个进程中运行，避免重复执行。为了实现这一目标，我们可以使用文件锁来同步多个uWSGI worker进程。使用APScheduler定时任务首先，我们使用APScheduler库来创建定时任务。在这个示例中，我们定义了一个名为daily_update_task的任务，它将在每天早上8点执行。from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger from flask import Flask app = Flask(__name__) def daily_update_task(): with app.app_context(): print('daily_update_task starts...') scheduler = BackgroundScheduler() scheduler.add_job(daily_update_task, trigger=CronTrigger.from_crontab('1 8 * * *')) 使用文件锁确保单一运行接下来，我们使用文件锁来确保只有一个uWSGI worker进程可以创建并运行daily_update_task任务。我们通过fcntl模块获取文件锁，然后创建并启动BackgroundScheduler。import fcntl import os def start_scheduler(): # 获取当前脚本的绝对路径 script_path = os.path.abspath(__file__) # 使用文件锁 lock_file = open(script_path + '.lock', 'w') try: # 尝试获取锁，如果获取失败说明已经有其他实例在运行 fcntl.flock(lock_file, fcntl.LOCK_EX | fcntl.LOCK_NB) # 创建并启动调度器 scheduler = BackgroundScheduler() scheduler.add_job(daily_update_task, trigger=CronTrigger.from_crontab('1 8 * * *')) scheduler.start() # 阻塞当前进程，保持文件锁 while True: pass except IOError: # 文件锁已被其他进程获取，说明已经有一个实例在运行 print("Another instance is already running.") finally: # 释放文件锁 lock_file.close() if __name__ == '__main__': start_scheduler() 这样，我们就确保了在uWSGI下只有一个进程创建并运行了定时任务。当其他进程尝试运行时，它们会检测到文件锁已被获取，从而避免了重复执行任务。总结在uWSGI环境下，使用文件锁是一种有效的方法来确保定时任务只在一个进程中运行。通过以上代码，我们成功地创建了一个daily_update_task任务，并使用文件锁避免了多个进程重复运行任务的问题。这对于需要定时执行任务的Web应用是一个实用的技术手段。

发行版Linux没有pip的解决办法 1.下载 get-pip.pyPython 的官方网站提供了一个脚本 get-pip.py，可以自动下载并安装 pip。我们可以使用 wget 命令来下载这个脚本：wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py这条命令会将 get-pip.py 脚本下载到当前目录。1.安装 pippython get-pip.py

Pandas重新采样时间序列resample 在Pandas中，df.resample('W')是一个用于重新采样时间序列数据的方法。它允许你将一个具有日期时间索引的DataFrame或Series对象转换为不同的时间频率。在df.resample('W')中，参数'W'表示按周进行重采样。这意味着将原始数据按周聚合，并生成一个新的DataFrame或Series对象，其中每个周的数据被聚合为一个单独的数据点。下面是使用df.resample('W')的一个简单示例：import pandas as pd # 创建一个包含日期时间索引的示例DataFrame data = {'date': pd.date_range('2023-01-01', periods=100, freq='D'), 'value': range(100)} df = pd.DataFrame(data) df.set_index('date', inplace=True) # 按周重新采样数据 resampled_df = df.resample('W').sum() # 输出重新采样后的DataFrame print(resampled_df)输出结果将类似于以下内容： value date 2023-01-01 21 2023-01-08 56 2023-01-15 77 2023-01-22 105 2023-01-29 133 ... ... 2023-04-02 1131 2023-04-09 1168 2023-04-16 1205 2023-04-23 1242 2023-04-30 608 [18 rows x 1 columns]在上述示例中，原始数据按每天的频率生成，然后使用df.resample('W')方法按周重新采样。聚合函数（默认为求和）被应用于每个周的数据，生成了一个新的DataFrame，其中每个周的值是原始数据在该周内的总和。你可以根据需要使用不同的聚合函数来处理数据，如.sum()、.mean()、.max()、.min()等。此外，你还可以使用.agg()方法对不同的列应用不同的聚合函数。