#529 Golang Redis

2021-06-05
package main

import (
    "log"
    "time"

    "github.com/go-redis/redis"
)

func main() {
    client := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "",
        DB:       0,
    })

    var err error

    // 使用 Get/Set/Del =====================================

    err = client.Set("key", "value", 0).Err()
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    val, err := client.Get("key").Result()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    log.Println("key", val)

    err = client.Del("key").Err()
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 使用 Pipeline ========================================

    pipeline := client.Pipeline()

    pipeline.Set("key1", "value1", time.Minute*5)
    pipeline.Set("key2", "value2", time.Minute*5)
    pipeline.Set("key3", "value3", time.Minute*5)
    _, err = pipeline.Exec()
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    pipeline.Get("key1")
    pipeline.Get("key2")
    pipeline.Get("key3")
    vals, err := pipeline.Exec()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    val1, _ := vals[0].(*redis.StringCmd).Result()
    val2, _ := vals[1].(*redis.StringCmd).Result()
    val3, _ := vals[2].(*redis.StringCmd).Result()
    log.Println("key1", val1)
    log.Println("key2", val2)
    log.Println("key3", val3)

    pipeline.Del("key1", "key2", "key3")
    _, err = pipeline.Exec()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}
package main

import (
    "log"

    "github.com/go-redis/redis"
)

func main() {
    client := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "",
        DB:       0,
    })
    log.Println(client)

    var err error
    var items []string

    // List ===============================================
    {
        err = client.RPush("mylist", "item1", "item2", "item3").Err()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        listLen, err := client.LLen("mylist").Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("Length of mylist:", listLen)
        items, err = client.LRange("mylist", 0, -1).Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("===== Items in mylist:", items)
    }

    // Hash ===============================================

    {
        err = client.HSet("myhash", "field1", "value1").Err()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        value1, err := client.HGet("myhash", "field1").Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("Value of field1:", value1)
        allFields, err := client.HGetAll("myhash").Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("===== All fields in myhash:", allFields)
    }
    // Set ================================================

    {
        err = client.SAdd("myset", "item1", "item2", "item3").Err()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        setLen, err := client.SCard("myset").Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("Length of myset:", setLen)
        items, err = client.SMembers("myset").Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("===== Items in myset:", items)
    }
    // ZSet ===============================================
    {
        err = client.ZAdd("myzset", redis.Z{Score: 1.0, Member: "one"}, redis.Z{Score: 2.0, Member: "two"}).Err()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        setLen, err := client.ZCard("myzset").Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("Length of myzset:", setLen)
        items, err = client.ZRange("myzset", 0, -1).Result()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        log.Println("===== Items in myzset:", items)
    }
}

哨兵

这样理论上来说,肯定会有性能损耗,毕竟增加了和哨兵的通信。
具体能差多少,还得实验。

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
)

func main() {
    failoverClient := redis.NewFailoverClient(&redis.FailoverOptions{
        SentinelAddrs: []string{"sentinel1:26379", "sentinel2:26379", "sentinel3:26379"},
        MasterName:    "mymaster",
    })

    pong, err := failoverClient.Ping().Result()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(pong)
}

集群

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
)

func main() {
    clusterClient := redis.NewClusterClient(&redis.ClusterOptions{
        Addrs: []string{"redis1:6379", "redis2:6379", "redis3:6379"},
    })
    pong, err := clusterClient.Ping().Result()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(pong)
}

#528 采用霍夫变换矫正倾斜图片

2021-06-04

原图(内容成 15° 娇):

原图

原理

里面设计很多知识点,我一个都不知道,涉及图像处理,数学计算,信号变换等多个方面。

但我查到的资料似乎和下面两个概念相关。

如果看到这篇文章的人了解其中原理能够跟我讲讲 (ninedoors#126),万分感激!

傅立叶变换, Fourier Transform, FT

傅里叶变换是一种线性积分变换,用于信号在时域(或空域)和频域之间的变换,在物理学和工程学中有许多应用。

我的理解是用多个三角函数来表示一个变化曲线。

霍夫变换, Hough Transform

霍夫变换是一种特征提取,被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及数位影像处理。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征,例如:线条。他的算法流程大致如下,给定一个物件、要辨别的形状的种类,算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状,而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值来决定。

维基百科说的很清楚了,用来分析图片特征,识别出其中的形状。

步骤

  1. 原图(灰度处理 + 尺寸裁剪),减少无关数据,减少计算量
  2. 傅里叶变换,得到频域图像
  3. 利用霍夫变换做直线检测
  4. 计算倾斜角度
  5. 旋转校正

代码

import logging
import math

import cv2
import numpy as np
from numpy.lib.function_base import average

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(levelname)s [%(name)s:%(funcName)s#%(lineno)s] %(message)s')
LOG = logging.getLogger(__name__)

# 1、灰度化读取文件
filepath = '/tmp/rotated.png'
img = cv2.imread(filepath, 0)
if img is None:
    LOG.error('image not exists!')
    exit()

# 2、图像延扩
h, w = img.shape[:2]
new_h = cv2.getOptimalDFTSize(h)  # 傅里叶最优尺寸
new_w = cv2.getOptimalDFTSize(w)
right = new_w - w
bottom = new_h - h
# 边界扩充 cv2.copyMakeBorder(src, top, bottom, left, right, borderType, dst=None)
#   BORDER_CONSTANT    常量,增加的变量通通为 value
#   BORDER_REFLICATE   用边界的颜色填充
#   BORDER_REFLECT     镜像
#   BORDER_REFLECT_101 倒映
#   BORDER_WRAP        没有规律
nimg = cv2.copyMakeBorder(img, 0, bottom, 0, right, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
cv2.imshow('new image', nimg)

# 3、傅里叶变换,获到频域图像
f = np.fft.fft2(nimg)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude = np.log(np.abs(fshift))
LOG.info(magnitude)
# 二值化
magnitude_uint = magnitude.astype(np.uint8)
ret, thresh = cv2.threshold(magnitude_uint, 11, 255, cv2.THRESH_BINARY)
LOG.info(ret)
cv2.imshow('thresh', thresh)
LOG.info(thresh.dtype)

# 4、霍夫直线变换
lines = cv2.HoughLinesP(thresh, 2, np.pi/180, 30, minLineLength=40, maxLineGap=100)
LOG.info('line number: %d', len(lines))
# 创建一个新图像,标注直线
lineimg = np.ones(nimg.shape, dtype=np.uint8)
lineimg = lineimg * 255
for index, line in enumerate(lines):
    LOG.info('draw line#%d: %s', index, line)
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(lineimg, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('line image', lineimg)

# 5、计算倾斜角度
piThresh = np.pi / 180
pi2 = np.pi / 2
angles = []
for line in lines:
    LOG.info('line#%d: %s <===============', index, line)
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    if x2 - x1 == 0:
        LOG.debug('skip 1')
        continue
    theta = (y2 - y1) / (x2 - x1)
    LOG.debug('theta: %r', theta)
    if abs(theta) < piThresh or abs(theta - pi2) < piThresh:
        LOG.debug('skip 2: %r', theta)
        continue
    angle = math.atan(theta)
    LOG.info('angle 1: %r', angle)
    angle = angle * (180 / np.pi)
    LOG.info('angle 2: %r', angle)
    angle = (angle - 90)/(w/h)
    LOG.info('angle 3: %r', angle)
    angles.append(angle)

if not angles:
    LOG.info('图片挺正的了,别折腾!')
else:
    # from numpy.lib.function_base import average
    # angle = average(angles)
    LOG.info('  方差: %r', np.array(angles).var())
    LOG.info('标准差: %r', np.array(angles).std())
    # angle = np.mean(angles)
    import statistics
    # LOG.debug(statistics.multimode(angles))
    # angle = statistics.mode(angles)
    # statistics.StatisticsError: geometric mean requires a non-empty dataset  containing positive numbers
    # statistics.StatisticsError: harmonic mean does not support negative values
    angle = statistics.median(angles)
    if 180 > angle > 90:
        angle = 180 - angle
    elif -180 < angle < -90:
        angle = 180 + angle
    LOG.info('==> %r, %r', angles, angle)

    # 6、旋转
    center = (w//2, h//2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    LOG.debug('=========== RotationMatrix2D ===========')
    for i in M:
        LOG.debug(i)
    LOG.debug('^======================================^')
    rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
    cv2.imshow('rotated', rotated)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

参考资料与拓展阅读

#527 Golang MySQL

2021-06-04

测试表:

CREATE TABLE `users` (
    `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `username` VARCHAR(50) NOT NULL COLLATE 'utf8mb4_unicode_ci',
    `password` VARCHAR(100) NOT NULL COLLATE 'utf8mb4_unicode_ci',
    `nickname` VARCHAR(50) NOT NULL COLLATE 'utf8mb4_unicode_ci',
    `email` VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8mb4_unicode_ci',
    `birthday` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '0000-00-00' COLLATE 'utf8mb4_unicode_ci',
    `age` TINYINT(3) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0',
    `level` TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT '0',
    `disabled` TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT '0',
    `created_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT current_timestamp(),
    `updated_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT current_timestamp() ON UPDATE current_timestamp(),
    PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    UNIQUE INDEX `username` (`username`) USING BTREE
)
COLLATE='utf8mb4_unicode_ci'
ENGINE=InnoDB;

连接

package main

import (
 "database/sql"
 "fmt"
 "time"

 _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

var db *sql.DB   //全局变量client

func initMySQL() (err error) {
 dsn := "root:123456@tcp(127.0.0.1:3306)/test"
 db, err = sql.Open("mysql", dsn)
 if err != nil {
  panic(err)
 }
 err = db.Ping() //检测是否连接成功
 if err != nil {
  return
 }
 db.SetMaxOpenConns(200)                 //最大连接数
 db.SetMaxIdleConns(10)                  //连接池里最大空闲连接数。必须要比maxOpenConns小
 db.SetConnMaxLifetime(time.Second * 10) //最大存活保持时间
 db.SetConnMaxIdleTime(time.Second * 10) //最大空闲保持时间
 return
}

func main() {
 if err := initMySQL(); err != nil {
  fmt.Printf("connect to db failed,err:%v\n", err)
 } else {
  fmt.Println("connect to db success")
 }

 sqlStr := "SELECT id, name FROM sys_user WHERE id=?"
 var u user
 //非常重要:确保QueryRow之后调用Scan方法,否则持有的数据库链接不会被释放
 err := db.QueryRow(sqlStr, 1).Scan(&u.id, &u.name)
 if err != nil {
  fmt.Printf("scan failed, err: %v\n", err)
  return
 }
 fmt.Printf("id:%d,name:%s,age:%d\n", u.id, u.name)

 defer db.Close()

}

//user结构体
type user struct {
 id int
 name string
}

Insert 增

Update 改

Delete 删

Select 查

#526 Go interface

2021-06-02

不像我们常见的一些语言,实现接口需要显式声明,比如 PHP:

interface Animal {
    public function move();
    public function makeSound();
}

class Dog implements Animal {
    public function move() {
        echo "Dog is moving\n";
    }

    public function makeSound() {
        echo "Woof\n";
    }
}

Go 不需要声明,说到不如做到,实现了所有接口方法就行了。
PS:我还是觉得写出来比较好一些,阅读代码的时候更加一目了然,也没有什么副作用。

示例

package main

import "fmt"

type Animal interface {
    move() string
    makeSound() string
}

type Dog struct {
    name string
}

func (d Dog) move() string {
    return fmt.Sprintf("%s is running", d.name)
}

func (d Dog) makeSound() string {
    return "woof"
}

func main() {
    dog := Dog{name: "Fido"}

    // 判断接口实现关系
    _, ok := interface{}(dog).(Animal)
    if ok {
        fmt.Printf("%T is Animal\n", dog)
    } else {
        fmt.Printf("%T is NOT Animal\n", dog)
    }

    fmt.Println(dog.move())
    fmt.Println(dog.makeSound())
}

interface{}

interface{} says nothing.

Go 谚语第六条是什么意思?

我的理解:

interface{} 可以表示任意类型,有时使用起来会很方便。
但是必须注意这意味着对类型没有任何约束,无论从程序的严谨度还是代码可读性上讲,都是有害的。
如何可以的话,编码中应当尽量采用范围小一些的接口,就比如到处可见的 io.Writer 接口,它有各类实现:

  • bytes.Buffer
  • bufio.Writer
  • os.File
  • compress/gzip.Writer
  • crypto/cipher.StreamWriter
  • encoding/csv.Writer
  • net/http.ResponseWriter
  • archive/zip.Writer
  • image/png.Encoder

#525 Golang JSON

2021-06-02

Golang 有一个 encoding/json 标准库,在多数情况下已经够用了。

注意:因为 Golang 是一种静态类型的语言,所以解析 JSON 字符串必须了解里面的数据结构。
如果是用惯了 JS、Python、PHP 等动态语言的话,到这里会有些郁闷,怎么解析一个 JSON 还这么复杂。

#524 Linux 工具箱: exiftool

2021-05-28
# 查看 Exif 信息:
exiftool      media/images/django.jpg
exiftool -X   media/images/django.jpg  # XML 格式
exiftool -csv media/images/django.jpg  # CSV 格式

exiftool    media/images/
exiftool -r media/images/  # 递归遍历子目录

# 清除文件 Exif 信息:
exiftool -all= -overwrite_original media/images/django.jpg
exiftool -all= -overwrite_original media/images/
exiftool -all= -overwrite_original -ext png media/images/

# 清除指定 Exif 信息
exiftool -gps:all= *.jpg

#523 阅读:追风筝的人

2021-05-26

一个美籍阿富汗作家写的一本长篇小说,读起来像是自传一样,慢慢述说着自己身上发生的故事。
至少我读起来很容易就会代入主人公的身份,感觉背着一份罪孽,心情分外沉重。

#522 Golang 时间处理

2021-05-21

主要是 time 包(2021/05/21,Golang time)。

  • time.Time 时间,精确到纳秒
  • time.Location 时区
  • time.Duration 时间间隔,精确到纳秒,[-292.47 years, 292.47 years]
 (1 << 63) / 1_000_000_000 / 3600 / 24 / 365
292.471208677536
src/time/time.go:type Time struct {
src/time/time.go-       wall uint64     // 秒   wall time seconds
src/time/time.go-       ext  int64      // 毫秒 wall time nanoseconds
src/time/time.go-       loc *Location   // 时区
src/time/time.go-}

src/time/zoneinfo.go:type Location struct {
src/time/zoneinfo.go-   name string
src/time/zoneinfo.go-   zone []zone
src/time/zoneinfo.go-   tx   []zoneTrans
src/time/zoneinfo.go-   extend string
src/time/zoneinfo.go-   cacheStart int64
src/time/zoneinfo.go-   cacheEnd   int64
src/time/zoneinfo.go-   cacheZone  *zone
src/time/zoneinfo.go-}
src/time/zoneinfo.go:type zone struct {
src/time/zoneinfo.go-   name   string // abbreviated name, "CET"
src/time/zoneinfo.go-   offset int    // seconds east of UTC
src/time/zoneinfo.go-   isDST  bool   // is this zone Daylight Savings Time?
src/time/zoneinfo.go-}
src/time/zoneinfo.go-type zoneTrans struct {
src/time/zoneinfo.go-   when         int64 // transition time, in seconds since 1970 GMT
src/time/zoneinfo.go-   index        uint8 // the index of the zone that goes into effect at that time
src/time/zoneinfo.go-   isstd, isutc bool  // ignored - no idea what these mean
src/time/zoneinfo.go-}

var UTC *Location = &utcLoc
var utcLoc = Location{name: "UTC"}
var Local *Location = &localLoc
var localLoc Location

src/time/time.go:type Duration int64

基本用法

time.Now()              // time.Time

// type Month int
// const (
//  January Month = 1 + iota
//  February
//  March
//  April
//  May
//  June
//  July
//  August
//  September
//  October
//  November
//  December
// )
// var Local *Location = &localLoc
func Date(year int, month Month, day, hour, min, sec, nsec int, loc *Location) Time // 组装 Time

// Time -> 时间戳
time.Now().Unix()       // int64
time.Now().UnixMilli()  // int64 毫秒
time.Now().UnixMicro()  // int64 微秒
time.Now().UnixNano()   // int64 纳秒

func Unix(sec int64, nsec int64) Time   // 时间戳 -> Time

time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")    // Time -> timestr
timeObj, erro := time.Parse("2006-01-02 15:04:05", timestr)  // timestr -> Time
// 特别注意:time.Parse 是按照 UTC 时区解析
timeObj, erro := time.ParseInLocation("2006-01-02 15:04:05", timeStr, time.Local)

间隔计算

func (t Time) Truncate(d Duration) Time
func (t Time) Round(d Duration) Time

func (d Duration) Truncate(m Duration) Duration
func (d Duration) Round(m Duration) Duration

func (t Time) Add(d Duration) Time  // Time 相加
func (t Time) Sub(u Time) Duration  // Time 相减

func Since(t Time) Duration         // Now - t
func Until(t Time) Duration         // t - Now

time.Now().Truncate(时间)
package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    fmt.Println("Hello, 世界")
    now := time.Date(2021, 5, 21, 15, 46, 47, 0, time.Local)
    fmt.Println(now)
    // d := time.Hour
    d := time.Duration(3000_000_000_000)
    fmt.Println(now.Truncate(d))
    fmt.Println(now.Round(d))
}
// 2021-05-21 15:46:47 +0000 UTC
// 2021-05-21 15:00:00 +0000 UTC
// 2021-05-21 15:50:00 +0000 UTC

时区