1.运维基础（10）linux被删数据恢复方法
2.运维常见的码下工具推荐
3.哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)
4.如何编译打包OpenSSH 9.4并实现批量升级
5.一文掌握在PyCharm中正确设置Python项目
6.ansible 使用密码登录

运维基础（10）linux被删数据恢复方法

       源代码托管网站sourceforge.net提供了一个名为extundelete的工具，用于Linux系统中被删除数据的码下恢复。extundelete具有多种参数和动作，码下帮助用户在不同场景下恢复丢失的码下数据。

       在使用extundelete之前，码下首先需要安装必要的码下pix 源码讲解软件包。通过命令行操作，码下依次执行#cd /usr/local/src，码下#yum install gcc-c++，码下#yum install e2fsprogs-devel e2fsprogs，码下#wget zy-res.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com，码下#tar -jxvpf extundelete-0.2.4.tar.bz2，码下#cd extundelete-0.2.4，码下#./configure ; make ; make install。码下这一步确保了extundelete的码下安装和配置。

       在数据恢复阶段，首先需要确认文件系统挂载情况。以sdb1和sdb2作为示例，分别在mnt1和mnt2目录下存放了文件1.file和2.file。通过#cd /mnt1，执行#rm -rvf 1.file删除文件，然后#cd /#umount /mnt1确保磁盘挂载安全解除，避免数据丢失。执行#extundelete /dev/sdb1 --inode 2命令恢复特定inode编号的文件，确保恢复过程正确无误。

       对于目录恢复，使用#extundelete /dev/sdb1 --restore-directory tmp命令，其中tmp是被删除目录的路径。通过恢复目录结构，用户可以迅速恢复丢失的数据组织。

       extundelete的强大之处在于，它无需依赖特定的文件格式进行恢复。其工作流程包括：首先通过文件系统的inode信息（根目录inode通常为2）获取文件系统的文件信息，包括已存在和已删除文件的详细信息，如文件名和inode；然后利用inode信息结合日志查询文件所在的block位置，包括直接块、间接块等信息；最后，通过dd命令备份这些信息，完成数据恢复。

       为了确保数据恢复的安全性，建议使用umount命令解除磁盘挂载。未解除挂载直接运行恢复命令可能导致数据丢失风险。在恢复操作后，通过#ls /mnt1/1.file命令验证文件恢复成功。

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运维常见的工具推荐

       开源的工具在运维领域扮演着关键角色，它们能够有效地支持DevOps实践。以下是一些推荐的开源工具，涵盖了开发工具、自动化构建与测试、持续集成与交付、部署工具以及维护和监控等关键环节。

       一、开发工具

       Git: 分布式版本控制系统，用于管理项目版本，易于学习与使用。

       GitLab: 基于Git的代码托管平台，提供Web界面访问，支持公开或私有项目。

       Gerrit: 免费、开放源代码的代码审查工具，支持Git作为底层版本控制系统。

       Mercurial: 轻量级分布式版本控制系统，适用于Python环境，易于学习与扩展。

       Subversion: 版本控制系统，用于替代RCS、CVS，提供分支管理功能。

       二、自动化构建与测试

       Apache Ant: 用于Java环境的自动化工具，支持软件编译、测试与部署。

       Maven: 提供高级项目管理功能，简化构建规则，易于使用。

       Selenium: Thoughtworks公司开发的集成测试工具。

       PyUnit: Python单元测试框架，与JUnit兼容。

       PHPUnit: PHP测试框架，基于xUnit设计。

       三、持续集成与交付

       Jenkins: 可扩展的持续集成引擎，支持自动化构建与测试。

       Capistrano: 并行执行命令的仿语音 源码工具，适用于发布Rails应用。

       BuildBot: 自动化编译/测试周期工具，验证代码变更。

       Fabric: 提供UI和UX一致的中央管理平台，用于自动化操作、配置与监控。

       Go: Google开发的编译型编程语言，支持并发与垃圾回收。

       四、部署工具

       Docker: 开源应用容器引擎，支持应用与依赖打包移植。

       Rocket (rkt): CoreOS推出的容器引擎，与Docker类似，用于打包应用。

       Ubuntu (LXC): 基于LXC技术的容器平台，支持非特权与分布式。

       Chef: 系统集成框架，提供配置管理功能。

       Puppet: 集中管理系统配置的工具，支持多元素管理。

       CFengine: Unix管理工具，简化管理任务。

       Bash: Linux与MacOS的默认shell，广泛使用于自动化任务。

       RunDeck: Java/Grails编写的工具，简化数据中心与云环境自动化。

       Saltstack: 基于Python的配置管理工具，快速部署。

       Ansible: 配置管理器，支持多节点发布与远程任务执行。

       五、维护工具

       Logstash: 日志与事件传输、处理与管理平台。

       CollectD: 用于收集系统性能与存储数据的守护进程。

       StatsD: 简单的网络守护进程，用于收集统计信息。

       六、监控、警告与分析工具

       Nagios: 监视系统运行状态与网络信息的工具。

       Ganglia: 分布式监控系统，支持高性能计算环境。

       zabbix: 基于Web的分布式系统监控与网络监视工具。

       Kibana: Logstash与ElasticSearch的日志分析Web接口。

       本文推荐的这些开源工具涵盖了运维流程的各个方面，从开发、构建、部署到维护与监控，能够有效地支持DevOps实践，提升工作效率与系统的可靠性。

哪里能够买到商用的django项目源码(年最新整理)

       导读：很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，vc 6源码供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

我在Fedora下初学django遇到问题。大牛们来看看吧，帮帮我

       你是linux系统我也遇到过

       你可以下载一个django的源码包

       django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了

       至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了

       Django框架是什么？

       Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。

       Django的主要目标是简化复杂的，数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。

       一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram，Mozilla，华盛顿时报，Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。

       Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月，宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。

       年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。

       Django的设计理念如下：

       松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。

       更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。

       不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。

       快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。

       简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。

       Django的一些优势如下：

       对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。

       多语言支持——Django通过其内置的法律整站源码国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。

       框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。

       GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。

       开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。

       Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。

       关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

Django源码阅读(一)项目的生成与启动

       诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）

       取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。

       django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。

       manage.py把参数交给命令行解析。

       execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。

       如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。

       check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。

       直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app

       注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py

       这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）

       为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。

       项目下建个run.py，模拟runserver命令

       debug抓一下setting_module

       回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)

       开始看apps.populate()

       首先看这段

       这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中

       随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。

       App的装载部分大体如此

       为了方便debug我们改写下最后一句

       res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0

       重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。

       用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。

       这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。

       django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。

       第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。

       在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。

       第二次时，可以进入启动逻辑了。

       这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。

       随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。

       我们接下来看django的主线程inner_run()。

       当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了

       这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)

       那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下

       这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。

       我们来寻找这个get_wsgi_application()。

       它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。

       这就是wsgiapp本身。

       load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。

       如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。

       app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint

       所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。

去哪里找python的开源项目

       GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。

       下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目：

       （1）TensorFlowModels

       如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。

       （GitHub：）

       （2）Keras

       Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub：）

       （3）Flask

       Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，使用BSD授权。

       （GitHub：）

       （4）scikit-learn

       scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。，并遵循BSD许可协议。

       （GitHub：）

       （5）Zulip

       Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者，每月合并超过次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。

       （GitHub：）

       ：《Python入门教程》

       （6）Django

       Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

       （GitHub：）

       （7）Rebound

       Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。

       （GitHub：）

       （8）GoogleImagesDownload

       这是一个命令行python程序，用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。

       （GitHub：）

       （9）YouTube-dl

       youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。

       （GitHub：/rg3/youtube-dl）

       （）SystemDesignPrimer

       此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。

       （GitHub：）

       （）MaskR-CNN

       MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3，Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork（FPN）和ResNetbackbone。

       （GitHub：）

       （）FaceRecognition

       FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！

       （GitHub：）

       （）snallygaster

       用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。

       （GitHub：）

       （）Ansible

       Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。

       （GitHub：）

       （）Detectron

       Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括MaskR-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。

       （）asciinema

       终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。

       （GitHub：）

       （）HTTPie

       HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的/releasenote...。

       openssh.com/releasenote...链接

       步骤1: 定制编译脚本

        使用开源脚本进行自动化编译，以简化OpenSSH源码的构建过程。

        Github链接请参考github.com/boypt/openss...。请注意，对于编译过程中的依赖安装，建议使用虚拟机环境以避免与系统环境冲突。

        从pullsrc.sh脚本中，添加--no-check-certificate参数至wget命令，以解决源代码下载时的证书问题。同时，针对CentOS7环境，对el7目录下的SPECS/openssh.spec文件进行修改以确保编译中包含ssh-copy-id命令。

       步骤2: 准备编译环境

        确保所有开发工具和环境（如GCC、make等）已经安装在虚拟机中。对于没有网络的服务器，可以通过外部链接提供源码包并传入download目录。

        使用编译脚本进行自动化编译和打包过程，并检查编译是否成功，以及rpm包是否完整。

       步骤3: 批量升级服务器SSH版本

        利用Ansible自动化工具在多台服务器上执行脚本，以实现批量升级。

        第一步，在执行脚本前，确保Ansible服务已安装在用以执行脚本的服务器上。

        解压脚本文件，查看核心文件。脚本会包含一个playbook用于批量管理与配置服务器。

       自定义待升级服务器信息，例如，可以将一组服务器的IP、用户名及密码列表分类存储至不同主机组，适用于相同的登录凭证或用于区分不同登录凭证的多组服务器。

        执行自定义脚本，启动升级过程。随后，通过SSH服务验证OpenSSH是否已成功升级到9.4版本，并检查与服务器的登录是否正常。

       为了提供具体代码和操作流程的指导，建议参考这些链接提供的资源，并确保在执行操作前了解和遵循各自的安全策略与最佳实践，包括权限管理、依赖安装与配置等方面的细节。

一文掌握在PyCharm中正确设置Python项目

       介绍如何在PyCharm中正确设置Python项目。

       在Mac和Linux都支持Python，但许多开发者发现正确设置Python项目很困难。本文汇总了多平台中运行Python的方法，提高编程的效率，如下所示：

       使用如下图所示的目录结构（文末下载源码）。

       安装并启动PyCharm，点击打开->选择文件夹my_python_project。

       此文件夹包含bash脚本。对于每个"main" Python文件，必须有一个对应的"main" bash脚本。

       为什么在Python项目中需要"main" bash脚本？这些脚本是作为终端或其他程序（例如Ansible，Jenkins）的入口。它们还能确保Python应用程序在固定的虚拟环境中运行。

       也可以使用不调用python程序的其他脚本。

       scripts/genssl.sh — generates self signed certificates

       将包含主要入口的文件直接放在src文件夹下。

       在src文件夹下创建Python包。为了将目录标识为Python包，Python要求添加一个空的__init.py__文件。

       现在，可以将一个包中的Python类和函数导入到另一个Python文件中。

       为了使导入正确，添加sys.path.append（'.'）很重要。

       这个bash脚本将在存储库之外的文件夹中设置Python虚拟环境。它还会根据requirements.txt安装库。

       该文件包含了Python标准库之外的大多数常用库。

       requests库用于进行get/post请求，flask库用于接收get/post请求。

       打开命令行应用程序（在MacOS/Linux中为Terminal，在Windows中为CMD），这将安装虚拟环境，安装pip软件包，并执行Python应用程序！

       第一次运行时，它将设置虚拟环境和依赖项。如果重新运行，将会看到一个较小的输出，因为它只是更新了依赖项。

       从终端重新运行application.sh的第一次运行。注意，虚拟环境已创建并安装了库。

       在使用PyCharm运行任何程序之前，需要做的第一件事是为项目设置解释器。PyCharm可以添加一个新解释器，但在这里，当运行./application.sh时，本文已经创建了一个解释器。因此，请选择 “add existing interpreter（添加现有解释器）”。

       如果查看终端输出，你会找到现有解释器的位置：

       等待PyCharm索引文件。完成后，就可以通过PyCharm运行Python应用程序了。

       在通过IDE（集成开发环境）运行应用程序之前，还有一个步骤。将src文件夹标记为Sources Root。当从终端运行application.sh时，这不是必需的，但是当你想直接从PyCharm执行application.py时，这是必需的。

       可以从GitHub下载本文的Python项目相关文件。

       推荐书单《Python从入门到精通（第3版）》。《Python从入门到精通（第3版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行程序开发应该掌握的各方面技术。

ansible 使用密码登录

        安装ansible

        1.安装sshpass

        apt :

        源码：

        创建一个hosts文件，添加用户密码,认证ssh连接

        2.错误汇总：

        ansible -i hosts test -m ping

        3.原因和解决办法：

        ssh第一次连接的时候一般会提示输入yes 进行确认为将key字符串加入到 ~/.ssh/known_hosts 文件中。而本机的~/.ssh/known_hosts文件中并有fingerprint key串

        解决方法：在ansible.cfg文件中更改下面的参数：

        执行shell 命令