在Excel中，‌可以通过使用RANDBETWEEN、CHOOSE或LOOKUP等函数组合来实现随机填充指定文字到单元格‌。以下是详细的操作步骤： 使用公式实现随机填充 ‌准备指定文字列表‌：首先确定需要随机填充的指定文字，例如“苹果”、“香蕉”、“橙子”等，并明确这些文字对应的随机索引范围。 ‌生成随机索引‌：在空白单元格中输入=RANDBETWEEN(最小值, 最大值)函数，例如=RANDBETWEEN(1, 3)，表示生成1到3之间的随机整数 ‌映射文字到随机索引‌：使用CHOOSE或LOOKUP函数将随机索引转换为对应的指定文字： 使用CHOOSE函数：例如=CHOOSE(RANDBETWEEN(1, 3), “苹果”, “香蕉”, “橙子”)，直接根据随机数返回对应位置的文字。‌‌ 使用LOOKUP函数：例如=LOOKUP(RANDBETWEEN(1, 3), {1,2,

使用 uWSGI 与 Nginx 集成uWSGI 是另一个常用的 WSGI 服务器，它能够处理高并发请求并支持多种协议，包括 HTTP、FastCGI、uWSGI 等。在生产环境中，uWSGI 比 Gunicorn 更加灵活和高效，特别是在处理大规模并发请求时。 安装 uWSGIpip install uwsgi 配置 Python Web 应用 配置 uWSGI 启动 Django 应用创建一个名为 app.ini 的 uWSGI 配置文件，用于启动 应用： [uwsgi]http = 127.0.0.1:8000chdir = /path/to/your/django/projectmodule = your_project.wsgi:applicationmaster = trueprocesses = 4socket = /tmp/uwsgi.sockchmod-socket

比如你在flask中的 app = Flask(name), 这个app就是wsgi app，它只是一个callable对象，传入一个wsgi请求，返回一个wsgi的响应， 想像成一个函数就好了，接收参数，返回结果。 一般的web框架还会提供一个简易的http server， 比如你在flask中 app.run(). 其实就是启动了一个http server，这个server做的事情就是监听端口，把http请求转换为wsgi的请求，传递给wsgi app处理， 再把wsgi app返回的wsgi 响应转换为http的响应，返回给客户端。 理论上 nginx 可以通过一些手段不用 gunicorn 这玩意。 计算机世界里面的多一层的解决方案，都是是为了好管理，是为了职责清晰。 某个场景下可以，不代表在这个场景下这么做就好。比如，你可以去搬砖，但你没必要去搬砖，甚至说，你搬砖水平不如专

在Python中，你可以使用sqlite3库来读取SQLite数据库，然后使用json库将数据转换为JSON格式，并保存到文件中。以下是一个详细的步骤和示例代码，展示如何完成这个任务： 首先，你需要导入sqlite3和json库。 import sqlite3import json# 连接到SQLite数据库conn = sqlite3.connect('your_database.db')cursor = conn.cursor()# 执行SQL查询query = "SELECT * FROM your_table"cursor.execute(query)rows = cursor.fetchall()# 将结果转换为JSON并写入文件with open('output.json', 'w') as f: json.dump([list(row) for row in row

最近找了一下 jQuery-1.8.3文件和CDN加速地址，收藏一下分享给大家 jQuery-1.8.3文件和CDN加速地址本文汇总了多个CDN提供的jQuery 1.8.3版本的链接资源，包括官方、百度、360、新浪、Google、微软及cdnjs等不同来源的minified和非minified版本。 官方：http://code.jquery.com/jquery-1.8.3.min.jshttp://code.jquery.com/jquery-1.8.3.js百度：http://libs.baidu.com/jquery/1.8.3/jquery.min.jshttp://libs.baidu.com/jquery/1.8.3/jquery.js360：http://libs.useso.com/js/jquery/1.8.3/jquery.min.jshttp://libs.

在日常工作中，当我们针对某个业务场景不知 SQL 如何编写时，或在应用程序中找到一些慢 SQL 需要优化而不知所措时，通常会询问 AI 助手。但我们若不提供任何上下文，仅仅是用一句话将业务场景描述给 AI 助手让其实现，或贴一段很长的 SQL 让 AI 助手来优化，其给出的指导意见的质量通常会大打折扣。 所以，要让 AI 助手给出高效的指导意见，需要提供充分的上下文。在数据库场景下，最重要的上下文就是表结构。 而诸如表结构的上下文如何提供给 AI 助手呢？手动把数据库中的表结构抓取出来放到文件里？然后提问时，附上这些文件？这个方法不是不行，但效率实在是太低。 由前文「MCP 是什么？它是如何工作的？」可以知道，MCP 是大语言模型连接外部工具或服务的桥梁，MCP Server 就是用来给大语言模型提供上下文的。 所以，假设我们使用的数据库为 MySQL，那就可以编写一个 MySQL MCP

打开知乎搜索“如何学编程”，满屏都是《Java全栈工程师终极路线图》、《Python学习必看百集大纲》、《三个月零基础冲击大厂》… 看得人头皮发麻，鼠标默默关掉网页，心里嘀咕：“算了，我可能不是这块料。” 停！兄弟/姐妹，你被这些“宏伟蓝图”PUA了！ 学编程最怕的不是零基础，而是一上来就被复杂的“路线图”劝退，忘了写代码最初的快乐——解决问题、创造东西的爽感！ 今天，作为过来人，我想大声说：忘掉那些“必学清单”，先从“玩”编程开始！兴趣，才是你代码长征路上永不掉线的Buff！ 一、 为什么“兴趣驱动”比“大纲驱动”更靠谱？ 大脑的真相： 我们天生对好玩、有即时反馈、能掌控感的事情更投入。强迫自己啃枯燥的语法，就像逼一个爱吃火锅的人天天背菜谱——反人性！ “路线图”的陷阱： 它们往往： 制造焦虑： 一看几十个知识点，感觉永远学不完。 脱离实际： 很多“必学”内容，初学者根本用不