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如何为非常不确定的行为（如并发）设计安全的 API，使用这些 API 时如何确保安全

本文介绍为这些非常不确定的行为设计 API 时应该考虑的原则，了解这些原则之后你会体会到为什么会有这些 API 设计上的差异，然后指导你设计新的类型。...无论写上面哪一段代码，都面临着问题： 此刻调用的那一句话得到的任何结果都仅仅只表示这一刻，而不代表其他任何代码时的结果。...而后者，此时访问得到的字典数据，和下一时刻访问得到的字典数据将可能完全不匹配，两次的数据不能通用。...1 个方法组合在一起才能使用的 API，这会让调用方获取不一致的状态。...对于多线程并发导致的不确定性，使用方虽然可以通过 lock 来规避以上第二条问题，但设计方最好在设计之初就避免问题，以便让 API 更好使用。

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    【Python】已解决：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

    已解决：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 一、分析问题背景 在使用Python处理JSON...数据时，开发者可能会遇到json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)的错误。...这通常发生在从文件或网络请求中读取JSON数据时，尤其是在处理API响应或文件输入时。该错误表明在尝试解析JSON数据时，解析器在输入的第一个字符处就未能找到有效的JSON数据。...网络请求失败：从API获取数据时，可能因为网络问题返回空响应或HTML错误页面，而不是预期的JSON数据。 数据读取错误：读取文件或数据流时出现错误，导致读取内容为空或无效。...异常处理：使用try-except块捕获JSONDecodeError异常，并提供适当的错误处理机制。 验证响应内容：在处理网络请求时，验证响应的状态码和内容是否符合预期。

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    【Python报错已解决】json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

    然而，就像在平坦的道路上也可能会遇到绊脚石一样，在使用Python解析JSON数据时，也常常会碰到一些令人头疼的报错。...那么，今天我们就深入剖析一下这个报错信息，探寻它的来龙去脉，并且找到有效的解决办法，让大家在面对它时能够轻松将其制服，继续顺畅地进行开发工作。...报错信息“json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)”的意思是，在解析JSON数据时，解码器期望在第一行第一列...这可能需要我们仔细检查字符串的来源，看它是如何生成或获取的。如果是从文件中读取的，要检查文件内容是否完整且正确；如果是通过网络请求获取的，要确保数据在传输过程中没有被破坏或篡改。...数据时出错:", e) 这些更高级的库通常在性能和对特殊情况的处理上可能会优于标准的 json 模块，但需要注意的是，要先安装相应的库才能使用。

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    PKW: googletrans + Python 定时任务（第 3 期）

    本周分享知识 一、googletrans 库简介 二、Python 定时任务的几种方式 googletrans 库简介 很多时候，我们会遇到不同的语言之间的翻译问题，最常见的就是英译汉和汉译英了。...一般的做法就是打开 Google 翻译来处理，但是很多时候，这种手动的方式既缓慢，又蛮烦，那么使用 googletrans 这个库就是最佳的选择啦。...3.APScheduler 任务框架 其实对于一些简单的定时任务，上面两种方式已经完全可以实现了，但是如何我们还需要维护一些重量级的，需要持久化的任务，那么这个任务框架的优势就很明显了。...一个作业的数据讲在保存在持久化作业存储时被序列化，并在加载时被反序列化。调度器不能分享同一个作业存储。...当作业完成时，执行器将会通知调度器。 调度器(scheduler) 是其他的组成部分。

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    Python将字符串转为字典

    在工作中我们经常会遇到数据类型之间的互转的问题，而通常我们请求一些API借口返回的结果就是字符串，但是格式是Json的，在Python中转为字典是最易处理的，所以这里记录一下在Python下把字符串转为字典的三种方法...input str info: __import__('os').system('ls') collector_data.py test.py Download dict_info is >0< 如上所示当我们输入...json模块进行转换也存在一个问题,由于json语法规定 数组或对象之中的字符串必须使用双引号，不能使用单引号, 官网上有一段描述是: ?...Versions/3.5/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) json.decoder.JSONDecodeError...ast.literal_eval进行转换既不存在使用json 模块进行转换的问题，也不存在使用eval模块进行转换的安全性问题，因此推荐大家使用ast.literal_eval的方法。

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    数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱

    技术演进路径传统方法：基于规则的近义词替换（易产生语义偏移）2.0阶段：单次回译（短文本重复率＞60%）3.0阶段：多语种链式回译（重复率降至15%-30%）2 工程实施方案2.1 系统架构设计from googletrans...import Translator # 建议使用官方API替代第三方库import randomclass BackTranslationEngine: def __init__(self):...插入无损空格等不可见字符（U+200B零宽空格）动态深度调节：根据文本长度自动调整翻译次数（短文本depth+1）混合增强策略：结合随机删除（Random Deletion）技术3.2 语义失真监控当翻译链路超过3层时，...棉质通风材料"，需建立质量检测机制：def semantic_similarity_check(orig, enhanced): """ 语义一致性守护者 :return: 相似度＜阈值时触发告警...""" # 使用Sentence-BERT计算余弦相似度 return cosine_sim > 0.754 场景化应用案例4.1 电商评论增强原始数据"快递包装破损，客服处理态度差

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    Python批量查询ip定位并绘制城市分布图

    批量查询45万个ip地址定位 利用pyecharts绘制城市分布图 ip地址定位查询接口介绍 查询了很多资料，找到了一些ip地址定位查询的接口，基本都是免费的 其中像高德地图、腾讯地图以及百度地图等都提供API...因为我这边一共有45万个ip地址需要进行查询（在去重后也有40万+个），对比了这三家地图的api接口后发现 高德支持一天30万次请求，腾讯地图只支持1万次请求每天，百度地图就更少了低于1万次。...如果需要跑完全部，估计在8小时左右，简直太久了。然后一个朋友和我说，可以试试多线程或多进程。好熟悉的名词，但是我木有用过。。 于是，找来官方资料看了下，原来如此啊。于是，我便去尝试了下。...果然，4核8 cpu都爆满了，最终45万个ip地址定位结果只用了1小时40余分钟。 静默状态下cpu使用情况 ? 多进程下cpu使用情况 ?..."," ")) logging.info(f"已经存储{_i+1}个ip及所在地") li.append(re) except json.decoder.JSONDecodeError

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    从 App 描述介绍文字中发掘 Python 文本数据预处理实例

    此处我们可以使用googletrans包来调用谷歌翻译的API。遗憾的是，这个API调用有15000个字符的限制。...当应用简述已经是英文的时候，我们可以使用langdetect包来进行检测并仅在语言不是英文才调用API，这样以减少无用的API调用操作。 ? 有46个应用的简述返回了error。...我们将会在下文中聚类时讨论这一点。 7.2 词汇多样性 ? 诸如“游戏“的不同的类别是否本来就有更多样的语言和描述呢？我通过使用一个评估词汇多样性的简单公式来回答这个问题。...当我们设立10个簇并运行聚类算法时，每个簇的前10个词如下图所示： ?...似乎某些簇是可以被解释并标记的： 簇0: 面向儿童的应用 簇3: 音乐类应用 簇4: 包含战争/打斗/怪兽的游戏 簇6: 文字游戏 簇7: 摄影与录像应用 簇9: 汽车相关应用 那么这些簇是如何映射到实际中的应用类别的呢

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    Python3编码与mysql编码介绍

    Python\Python36\lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) json.decoder.JSONDecodeError...遇到了一个很奇怪的问题，我通过编写的python脚本调用cgi时，编码一切正常，但是当我通过http调用时会出现一些问题。从数据库中取中文数据，返回前端显示一切都正常。...但是当我把数据库中的中文与一些字符组成一个文件名，判断文件是否存在时，一直报错：UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in...当执行的是查询语句时，客户端发送过来的数据会先转换成connection指定的编码。...但只要客户端发送过来的数据与client指定的编码一致，那么转换就不会出现问题； ● character_set_database：数据库默认编码，在创建数据库时，如果没有指定编码，那么默认使用database

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    Tenacity——Exception Retry 从此无比简单

    Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章，使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。 在写代码的过程中，处理异常并重试是一个非常常见的需求。...但是如何把捕获异常并重试写得简洁高效，这就是一个技术活了。 以爬虫开发为例，由于网页返回的源代码有各种不同的情况，因此捕获异常并重试是很常见的要求。...代码一开始的逻辑非常简单，获取网页后台API返回的JSON字符串，转化成字典，提取出里面data的数据，然后传递给save()函数: def extract(url): info_json =...在爬虫主体中，其实有三个地方可能出现异常: requests获取网页出错 解析JSON出错 info_dict字典里面没有data这个key 如果只需要在JSON解析错误时重试，由于异常类型为json.decoder.JSONDecodeError

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    从脆弱到完美：Kubernetes自我修复实践

    自我修复框架 第一个自愈的用例被实现为一个单体程序。但是，当我们添加了新的用例时，我们发现了一些可重复利用的库，它们促使我们将程序组织成一个框架。...这是在需要时快速添加新 Automation 功能的关键。每当我们发现新的性能下降时，我们都会在所有集群中实施和部署相应的 Detector 和 Fixer 。...在以下部分中，我们将详细描述一些 Automation ，涵盖如何识别每种故障模式以及如何对其自愈进行 Automation 。...当 Spot 节点对象从 API 服务器中删除时， Detector 会创建一个 SpotNodeDeletion CR，并且修复程序会强制删除该节点上的所有 Pod 对象，假设它们不再可访问。...我们不断向我们的自修复框架添加新的 Detector 和修复程序。低级别网络、嘈杂邻居问题、CPU 内核使用优化是我们积极研究如何自动检测和纠正问题的几个示例。

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    解决To fix this you could try to: 1. loosen the range of package versions you‘ve s

    具体规则如下：主版本号：当进行不兼容的API更改时，增加主版本号。次版本号：当向后兼容地添加新功能时，增加次版本号。修订号：当进行向后兼容的错误修复时，增加修订号。...使用修饰符放宽版本范围可以使用修饰符（^、）来放宽版本范围。这样做可以允许安装最新的次版本号或修订号，以获取较新的功能和错误修复。...现在，当我们运行​​npm install​​命令来安装依赖时，NPM会自动安装"​​express@1.x.x​​"中的最新版本，例如"1.2.3"。...修订号(Patch)：当进行向后兼容的问题修复时递增，表示存在错误修复或补丁的更新。旧版本的代码能够在更新版本下正常运行。...除了主要的版本号、次要的版本号和修复的版本号之外，SemVer 还允许在版本号后面添加预发布版本号和构建元数据。预发布版本号(Pre-release)：当在开发阶段添加预览版或测试版时使用。

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    简单高效的SQL注入测试方法：Break & Repair技巧详解

    Break & Repair：我是如何以最简单的方式测试SQL注入的当我看到人们讨论SQL注入测试时，我注意到一个普遍现象：很多初学者感到困惑。有些人甚至因为不确定要寻找什么或如何正确测试而难以开始。...甚至不要假设它是SQL，它可能是NoSQL或者只是一个返回JSON的API。诀窍是在下结论之前先与之交互。...第三步："Break and Repair"技巧这是我一直在使用的真正宝贵技巧，我称之为"Break and Repair"。...如果对123'（破坏）的响应与123''（修复）不同，那就是背后有SQL在运行的线索。这就是我所说的"Break and Repair"。你用一个引号破坏查询，然后用两个引号修复它。...最后思考每当我测试SQLi时，我不会过度思考。我只是记住一个简单的方法，那就是"Break and Repair"。如果你刚接触漏洞赏金狩猎或渗透测试，不要让SQL注入吓到你。

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    简单高效的SQL注入测试方法：Break & Repair技术详解

    Break & Repair：我是如何以最简单的方式测试SQL注入的每当我看到人们讨论SQL注入测试时，我注意到一个普遍现象：很多初学者感到困惑。...有些人甚至因为不确定要寻找什么或如何正确测试而难以开始。在这篇文章中，我想分享我个人测试SQL注入的方法——以非常简单的方式。...甚至不要假设它是SQL，它可能是NoSQL或者只是一个返回JSON的API。关键是在下结论之前先与之交互。...第三步："Break and Repair"技术这是我一直在使用的真正宝贵技术，我称之为"Break and Repair"。...如果对123'（破坏）的响应与123''（修复）不同，那就是背后有SQL在运行的线索。这就是我所说的"Break and Repair"。你用一个引号破坏查询，然后用两个引号修复它。

    22510

    Tenacity——Exception Retry 从此无比简单

    Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章，使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。 在写代码的过程中，处理异常并重试是一个非常常见的需求。...但是如何把捕获异常并重试写得简洁高效，这就是一个技术活了。 以爬虫开发为例，由于网页返回的源代码有各种不同的情况，因此捕获异常并重试是很常见的要求。...代码一开始的逻辑非常简单，获取网页后台API返回的JSON字符串，转化成字典，提取出里面data的数据，然后传递给save()函数: def extract(url): info_json =...在爬虫主体中，其实有三个地方可能出现异常: requests获取网页出错 解析JSON出错 info_dict字典里面没有data这个key 如果只需要在JSON解析错误时重试，由于异常类型为json.decoder.JSONDecodeError

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    Facebook难逃“泄露魔咒”, 680万用户私人照片被爆出遭遇“被共享”

    Facebook还表示，其照片API中的漏洞存在于9月13日到9月25日之间，这个漏洞允许876个开发人员构建的1500多个应用程序访问这些照片。...但这个漏洞并不影响Messenger对话中共享的照片，Facebook已经意识到了这个BUG，并于9月25日修复了它。...Facebook发言人称：“当我们确定这是一宗须予呈报的违例事件时，我们立即通知IDPC。然而我们必须进行调查才能得出这一结论，当我们得出这样的结论时，我们在72小时内通知了监管机构。”...Facebook还称，它将通过在网站上发布通知的方式，向可能受到此次漏洞影响的用户发出警告，告诉他们如何查看自己使用的应用程序是否受到影响。...然而接二连三的隐私泄露风波，已经不仅是修复和道歉那么简单，由此产生的信任危机恐怕才是Facebook最大的魔咒。

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    「2021」我给Vue生态贡献代码的这一年

    希望自己的经历能给予想尝试/了解如何参与开源贡献的朋友们帮助和参考。 团队的力量 在开始介绍经历之前，我想先跟大家聊聊我对开源贡献的看法。...一心想贡献代码 (混PR)的我当然不会放过这次机会了~ 如何Debug ?...提交PR 使用反馈 看到自己实现的功能有人使用并提交PR补充特性,还是蛮开心的 Project Activity 虽然没啥含金量,还是发出来装下~逃 :) 贡献指北 在这里,我分享几个给开源项目贡献代码的注意事项...收获成长 成就感 当我们站在巨人的肩膀上使用开源库高效为业务赋能的同时,能尽自己的一份力反哺社区,给到社区一些正反馈,自己也能收获成就感....技术成长 当我们尝试修复issue和 PR被review的时候,其实在这个过程中我们也在锻炼自己解决问题及编码的能力.

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