Docker删除None镜像

发表于 2021-04-21 分类于 Linux 阅读次数： Valine：

# 停止docker
docker stop $(docker ps -a | grep "Exited" | awk '{print $1 }')
# 删除docker
docker rm $(docker ps -a | grep "Exited" | awk '{print $1 }')
# 删除images
docker rmi $(docker images | grep "none" | awk '{print $3}')

参考链接

https://www.jianshu.com/p/d06830de219f

背景

生命不息，折腾不止。在老家布置了一台服务器用于家庭影音中心，现在在新家，与老家相隔3000多公里，但是新家的服务器因为新装一无所有。此时此刻，突发奇想，我怎么能把老家的服务器里下载好的资源同步到新家的服务器上？

解决方案：

1. ~~把老家服务器搬过来~~
1. 从新家访问老家的NAS，然后通过HTTP下载
1. 自己写个同步程序部署在两台服务器上
1. 或许可以用BT下载的方式从老家下载过来

方案1直接pass。

方案2虽然也可以，但是群晖的连接好像直接复制到Aria2里下载不了，我可忍受不了下载一部50G的电影用浏览器自带的下载工具，而且还没有进度提示

方案3，emmmm……等有空再说

方案4，自己假设一台BT Trakcer服务器，然后做个种子下载，目前能想到的一个最佳方案

查阅相关资料，看看有没有现成的工具可以使用。

Searching …

！！！可以使用 OpenTracker 这个现成的工具来搭建。

那么问题来了，为了不搞乱服务器的环境，有没有现成的Docker镜像？

Continue searching …

在笔者孜孜不倦的努力下，真的发现了有人已经做好了镜像。

直接拉取镜像

1	docker pull lednerb/opentracker-docker

那么接下来如何启动一个容器？，我推荐docker-compose

version: '3'
services:
    opentracker:
        image: lednerb/opentracker-docker
        restart: unless-stopped
        ports:
            - 6969:6969
            - 6969:6969/udp

当然你也可以直接

1	docker run -dit --name opentracker -p 6969:6969/udp -p 6969:6969 lednerb/opentracker-docker

好了。大功告成。

那么我怎么知道它运行了没有，怎么查看状态？

举个栗子，比如我假设在了yourhostname.com这台主机上，那么访问

1	http://yourhostname.com:6969/state

或者访问更详细的内容

1	http://yourhostname.com:6969/state?mode=everything

即可看到这家伙有没有在认真工作咯！

emmmmm…..刚搭建好，还没传种子。

我们创建一个种子，传上去试试看。

创建种子的时候Tracker服务器填：

1	http://yourhostname.com:6969/announce

或者

1	udp://yourhostname.com:6969/announce

在Transmission里看一下。。。

一切OK。。。

到后台看一下

一切OK。。。可以看到已经增加了一个种子。

下载试试看。。

OK。。。已经出现一个peer了！

接下来就像下载BT一样，不过并不会有更多的peer出现，因为只有我自己在做种自己在下。。。

https://hub.docker.com/r/lednerb/opentracker-docker/

Nginx + SSL

通过Nginx反向代理并使用SSL加密HTTP

笔者用宝塔新建了一个静态网站，并设置了Let’s Encrpyt证书。

在华为云上部署docker，因为8888端口被占用，所以本次使用10000端口，在宝塔面板添加一个反向代理，当然你也可以自己配置Nginx。

完成单击配置文件

增加websocket

# websocket headers
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection $connection_upgrade;
proxy_set_header X-Scheme $scheme;

proxy_buffering off;

然后在点击左边目录的配置文件增加

map $http_upgrade $connection_upgrade {
    default upgrade;
    ''      close;
}

保存。

访问https://jupyter.wudinaonao.com一切正常

可能遇到的问题

Python3 connecting

有时候通过Nginx反向代理会出现可以访问界面但是无法连接到python，这是因为没有配置websocket导致。

通常出现在这种情况下，用户通过HTTPS访问Nginx的反向代理。即

user —https—> nginx —http—> docker

https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/selecting.html

https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/reference/config-proxy.html

删除Docker Hub仓库里的TAG

发表于 2020-12-19 分类于 Linux 阅读次数： Valine：

#!/usr/bin/env bash

USERNAME="docker_username"
PASSWORD="docker_password"
ORGANIZATION="organization"
IMAGE="image"
TAG="tag"

login_data() {
cat <<EOF
{
  "username": "$USERNAME",
  "password": "$PASSWORD"
}
EOF
}

TOKEN=`curl -s -H "Content-Type: application/json" -X POST -d "$(login_data)" "https://hub.docker.com/v2/users/login/" | jq -r .token`

curl "https://hub.docker.com/v2/repositories/${ORGANIZATION}/${IMAGE}/tags/${TAG}/" \
-X DELETE \
-H "Authorization: JWT ${TOKEN}"

https://devopsheaven.com/docker/dockerhub/2018/04/09/delete-docker-image-tag-dockerhub.html

1.Singleton mode 单例模式

一个类最多创建一个实例

装饰器实现

# 装饰器实现
def singleton(class_):
    instances = {}
    def getInstance(*args, **kwargs):
        if class_ not in instances:
            instances[class_] = class_(*args, **kwargs)
        return instances[class_]
    return getInstance


@singleton
class MyClass(object):
    
    pass

元类实现

# 元类实现
class Singleton(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]


class MyClass(metaclass=Singleton):
    
    pass

2.The Factory Pattern 工厂模式

解决对象创建问题

工厂模式属于创建型模式, 它提供了一种创建对象的最佳方式.
在工厂模式中, 我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑, 并且时通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象.

# 根据品牌名生产不同的汽车

# bmw 生产线
class bmw:

    def __str__(self):
        return "我生产了一台BMW汽车"

# benz 生产线
class benz:

    def __str__(self):
        return "我生产了一台Benz汽车"

# 创建一个汽车工厂
class MachineFactory:

    def build(self, brand):
        if brand == "bmw":
            machine = bmw()
            print(machine)
        elif brand == "benz":
            machine = benz()
            print(machine)


machineFactory = MachineFactory()

# 根据不同的品牌名生产不同的汽车
machineFactory.build("bmw")
machineFactory.build("benz")

3.The Builder Pattern 构造模式

控制复杂对象的构造

当对象需要多个部分组合起来一步步创建，并且创建和表示分离的时候。可以这么理解，你要买电脑，工厂模式直接返回一个你需要型号的电脑，但是构造模式允许你自定义电脑各种配置类型，组装完成后给你。这个过程你可以传入builder从而自定义创建的方式。

假如我们要生产一台Computer, 我们需要首先定义一个Computer类, 他表示了一个Computer由那些组件组成. 然后定义一个Builer, Builer用于组装Computer. 最后定义一个Enginner, 工程师告诉Builer用那些配件参数生产Computer, 然后得到一台根据具体参数生产的Computer

# 首先我们先定义一个 Computer 类
# 它表示一个 Computer 都由那些参数设备组成
class Computer:
    
    def __init__(self, serialNumber):
        self.serial = serialNumber
        self.memory = None
        self.ssd = None
        self.gpu = None
        
    def __str__(self):
        info = """
        Memory: {}GB
        SSD   : {}GB
        Graphics Card: {}
        """.format(
            self.memory,
            self.ssd,
            self.gpu
        )
        info = "\n".join(list(filter(lambda x: x.strip(), info.split("\n"))))
        return info


# 定义一个建造者, 用于构造一个 Computer
class ComputerBuilder:
    
    def __init__(self):
        self.computer = Computer("W540")
        
    def setMemory(self, amount):
        self.computer.memory = amount
        
    def setSSD(self, amount):
        self.computer.ssd = amount
        
    def setGPU(self, amount):
        self.computer.gpu = amount


# 定义一个工程师, 他告诉建造者该如何构造一个 Computer
class Engineer:
    
    def __init__(self):
        self.builder = None
        
    def buildComputer(self, memory, ssd, gpu):
        self.builder =  ComputerBuilder()
        self.builder.setMemory(memory)
        self.builder.setSSD(ssd)
        self.builder.setGPU(gpu)
    
    @property
    def computer(self):
        return self.builder.computer
    
    
# 接下来我们创建一个 engineer 实例
enginner = Engineer()
# engineer 构造了一个 computer
enginner.buildComputer(
    memory=32,
    ssd=1024,
    gpu="GeForce RTX 3090"
)
# 获得 computer
computer = enginner.computer
print(computer)

4.The Prototype Pattern 原型模式

解决对象拷贝的问题

可以使用Python内置的copy模块实现. 拷贝分为深拷贝和浅拷贝, 这里我觉得有点像C里面的指针. 浅拷贝相当于复制了对象的指针, 还是指向同一个对象, 而深拷贝则完全复制了一个新的对象.
深拷贝的优点是对象之间完全独立互不影响, 但是这个操作会比较消耗资源.
浅拷贝的优点是仅仅复制了指向对象的指针, 因为引用的都是同一个对象, 这个操作比深拷贝消耗的资源要少得多, 但是因为指向同一个对象, 所以当对象需要进行某些操作时候要慎重考虑.

import json
import copy


# 定义一本书
class Book:
    
    def __init__(self, name, author, price, **kwargs):
        self.name = name
        self.author = author
        self.price = price
        self.__dict__.update(kwargs)
        
    def __str__(self):
        print(self.__dict__.keys())
        attrNames = list(self.__dict__.keys())
        attrs = dict()
        for name in attrNames:
            attrs.setdefault(name, getattr(self, name))
        return json.dumps(attrs, indent=4)


class Prototype:
    
    def __init__(self):
        self.objects = {}
        
    def register(self, identifier, obj):
        self.objects[identifier] = obj
        
    def unregister(self, identifiter):
        del self.objects[identifiter]
        
    def clone(self, identifier, **kwargs):
        """克隆一个对象, 即对象的深拷贝"""
        obj = self.objects.get(identifier)
        if not obj:
            raise ValueError("Incorrect object identifier: {}".format(identifier))
        newObj = copy.deepcopy(obj)
        # 实现拷贝时自定义更新
        newObj.__dict__.update(kwargs)
        return newObj
    

if __name__ == '__main__':
    
    b1 = Book(
        name="Python程序设计",
        author="闹闹",
        price="99",
        edition="1"
    )
    
    property = Prototype()
    cid = "A123456789"
    # 注册了一本新书
    property.register(cid, b1)
    # 克隆一个新对象
    b2 = property.clone(cid, edition="2")
    
    for i in (b1, b2):
        print(i)
        print("ID b1: {} b2: {}".format(id(b1), id(b2)))

5.The Adapter Pattern 适配器模式

解决接口不兼容问题

未完待续…

关于Python类的属性的一些问题

发表于 2020-12-14 分类于 Linux 阅读次数： Valine：

区别实例属性和类属性

类属性

这样定义的属性是类属性, 我们 new 两个实例测试下

class MyClass(object):
    
    name: list = list()
    
    
if __name__ == '__main__':
    
    m1 = MyClass()
    m2 = MyClass()
    print(id(m1.name))
    print(id(m2.name))

可以看到指向了相同的地址

2078100290056
2078100290056

Process finished with exit code 0

实例属性

再 __init__ 方法中创建的属性是实例属性

class MyClass(object):
    
    def __init__(self):
        self.name: list = list()
    
    
if __name__ == '__main__':
    
    m1 = MyClass()
    m2 = MyClass()
    print(id(m1.name))
    print(id(m2.name))

可以看到指向了不同的地址

1631300614792
1631300614856

Process finished with exit code 0

总结

类属性属于类所有, 所有实例共享一个属性

实例属性属于实例所有, 每个实例各自独享一个属性

注意

不要对实例属性和类属性使用相同的名字，否则将产生难以发现的错误。

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017594591051072

SQL查重以及删除

发表于 2020-11-26 分类于 Linux 阅读次数： Valine：

查询重复记录

表名: table_name

查询列: column_name

单个条件

select * from table_name 
 where column_name in(select column_name from table_name
 group by column_name having count(column_name)>1)
 order by column_name;

多个条件

select * from table_name as t1 
where 
( 
select count(*) from table_name t2 
where 
t2.column_name_1=t1.column_name_1 and 
t2.column_name_2=t1.column_name_2 and 
t2.column_name_3=t1.column_name_3 and 
t2.column_name_4=t1.column_name_4 
)>1;

删除重复只保留一个

表名: table_name

查询列: column_name

单个条件

1
2
3

delete from table_name 
 where column_name in (select column_name from table_name group by column_name having count(column_name) > 1) 
 and ctid not in (select min(ctid) from table_name group by column_name having count(column_name)>1);

多个条件

delete from table_name 
 where (column_name1,column_name2,column_name3) in 
 (select column_name1,column_name2,column_name3 from table_name 
 group by column_name1,column_name2,column_name3 
 having count(*) > 1) 
 and ctid not in 
 (select min(ctid) from table_name 
 group by column_name1,column_name2,column_name3 
 having count(*)>1);

https://blog.csdn.net/fm0517/article/details/61202099

Docker日志查看与清理

发表于 2020-11-26 分类于 Linux 阅读次数： Valine：

查看日志

1	docker logs container_name_or_id

Docker 日志目录

1	/var/lib/docker/containers/container_id

设置Docker容器日志大小, 以docker-compose文件为例

v2ray: 
  image: v2ray
  restart: always 
  logging: 
    driver: "json-file"
    options: 
      max-size: "5g"

日志被限制在5g大小.

更改全局设置

增加项文件

{
  "log-driver":"json-file",
  "log-opts": {"max-size":"500m", "max-file":"3"}
}

到文件, 如果没有则新建.

1	/etc/docker/daemon.json

重启docker

1	service docker restart

Git Your local changes to the following files would be overwritten by merge

发表于 2020-11-20 分类于 Linux 阅读次数： Valine：

Your local changes to the following files would be overwritten by merge

错误描述

e66515c..389e67f  master     -> gitlab/master
error: Your local changes to the following files would be overwritten by merge:
        config/clash/haikou.yaml
        config/clash/yuncheng.yaml
Please commit your changes or stash them before you merge.
Aborting

方法一

放弃本地修改,直接覆盖

1 2	git reset --hard git pull

Naonao Blog

Docker删除None镜像

opentracker搭建自己的BT Tracker服务器

背景

Docker部署Jupyter

Nginx + SSL

可能遇到的问题

Python3 connecting

删除Docker Hub仓库里的TAG

基于Python实现的设计模式

1.Singleton mode 单例模式

一个类最多创建一个实例

2.The Factory Pattern 工厂模式

解决对象创建问题

3.The Builder Pattern 构造模式

控制复杂对象的构造

4.The Prototype Pattern 原型模式

解决对象拷贝的问题

5.The Adapter Pattern 适配器模式

解决接口不兼容问题

关于Python类的属性的一些问题

区别实例属性和类属性

类属性

实例属性

总结

注意

SQL查重以及删除

查询重复记录

单个条件

多个条件

删除重复只保留一个

单个条件

多个条件

Docker日志查看与清理

设置Docker容器日志大小, 以docker-compose文件为例

更改全局设置

Git Your local changes to the following files would be overwritten by merge

Your local changes to the following files would be overwritten by merge

错误描述

方法一