ActPi's Blog

默认的gcc版本是4.8.5，无法编译高版本的glibc 2.28，需要升级到gcc 8以上的版本

升级 gcc

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yum -y install centos-release-scl
yum -y install devtoolset-8-gcc devtoolset-8-gcc-c++ devtoolset-8-binutils
scl enable devtoolset-8 bash
echo "source /opt/rh/devtoolset-8/enable" >>/etc/profile
查看是否升级成功
gcc  --version

升级 make

注意：make 的版本高于4.4 会造成 glibc 编译时卡在这一行

make[2]: Entering directory '/root/glibc-2.28/stdio-common
所以安装 make 4.2 的版本即可

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wget http://ftp.gnu.org/pub/gnu/make/make-4.2.tar.gz
tar -xzvf make-4.2.tar.gz
cd make-4.2/
mkdir build && cd build
../configure --prefix=/usr/
make
make install
# 删除旧的 make
rm /usr/bin/make
# 拷贝新的
cp make /usr/bin/

升级glibc

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wget https://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.28.tar.gz
tar -xzvf glibc-2.28.tar.gz
cd glibc-2.28
#创建编译临时目录
mkdir build && cd build
../configure --prefix=/usr --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include --with-binutils=/usr/bin
make
make install

查询是否升级成功:
strings /lib64/libc.so.6 | grep GLIBC

安装并导入库

安装：pip install python-jenkins

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import python-jenkins

连接到Jenkins

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server = jenkins.Jenkins('https://jenkins.domain.com/',username='username', password='password',timeout =5)
user = server.get_whoami()
print(user)

1. 获取整个view下的所有任务

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jobs = server.get_jobs(view_name="my view")

2. 停用任务

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for job in jobs:
        job_info = server.get_job_info(job['name'])
        if job_info['disabled']:
            print(f"{job['name']} is already disabled")
        else:
            print(f"now disable {job['name']}...")
            server.disable_job(job['name'])

安装并导入 pandas 库

安装：pip install pandas

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import pandas as pd

从 csv 文件读取并添加自定义表头

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def read_csv_file(csv):
    try:
        with open(csv, 'r') as f:
            return pd.read_csv(f, header=None, names=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: File '{csv}' not found.")

将某列数据转换为数字格式，并将无法转换的置0

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终止运行超时的进程

subprocess 模块主要用于创建子进程，并连接它们的输入、输出和错误管道，获取它们的返回状态，在某种特殊情况下，我们需要对子进程的运行时间做限制，当超时时强制终止并获取输出。
subprocess 模块首先推荐使用的是它的 run 方法，更高级的用法是使用 Popen。

Popen 方法语法格式如下：

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subprocess.Popen(args, bufsize=-1, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=True, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False, startupinfo=None, creationflags=0,restore_signals=True, start_new_session=False, pass_fds=(),*, encoding=None, errors=None)

常用参数：

• args：表示要执行的命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
• bufsize：缓冲区大小。当创建标准流的管道对象时使用，默认-1。
  0：不使用缓冲区
  1：表示行缓冲，仅当universal_newlines=True时可用，也就是文本模式
  正数：表示缓冲区字节大小
  负数：表示使用系统默认的缓冲区大小。
• stdin、stdout 和 stderr：子进程的标准输入、输出和错误。其值可以是 subprocess.PIPE、subprocess.DEVNULL、一个已经存在的文件描述符、已经打开的文件对象或者 None。subprocess.PIPE 表示为子进程创建新的管道。subprocess.DEVNULL 表示使用 os.devnull。默认使用的是 None，表示什么都不做。另外，stderr 可以合并到 stdout 里一起输出。
• timeout：设置命令超时时间。如果命令执行时间超时，子进程将被杀死，并弹出 TimeoutExpired 异常。
  阅读全文 »

记录程序的执行时间，并进行单位换算

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import datetime


def convert_seconds(seconds):
    """
    将给定的秒数转换为小时、分钟和秒。
    """
    hour = seconds // 3600
    minute = (seconds % 3600) // 60
    second = seconds % 60
    if hour == 0:
        if minute == 0:
            run_time = f"{second} 秒"
        else:
            run_time = f"{minute} 分 {second} 秒"
    else:
        run_time = f"{hour} 小时 {minute} 分 {second} 秒"

    return run_time

def main():
    start = datetime.datetime.now()
    # do something
    end = datetime.datetime.now()

    run_time = convert_seconds((end-start).seconds)

问题描述

如下 Shell 脚本：

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#!/bin/bash
do somothing

python script.py
#获取Python命令的退出码
e_code=$?
if [ $e_code -noteq 0 ];then
    echo "python script.py failed, exit code is $e_code"
    exit 1001
else
    echo "python script.py success"
    exit 0
fi

在 Jenkins 中执行此脚本时，通过 Shell 调用了 Python 脚本，当 Python 脚本内部异常退出例如遇到 sys.exit(1001)，导致异常退出码无法抓取。

原因及解决

这是由于 Jenkins 在执行 shell 脚本时，默认会在命令行中加上 -e 选项，该选项的作用是在脚本中遇到错误时会立即退出。这样可以确保在脚本发生错误时及时停止执行，避免继续执行可能导致更严重问题的命令。

在 Shell 脚本前手动添加 set +e 来禁用该选项。即可继续执行后续命令。

PS：Jenkins 在执行 shell 脚本时，默认会在命令行中加上 -xe 选项, 该选项的作用是在脚本运行时打印每一行命令以及运行中遇到错误时会立即退出。这样可以确保在脚本发生错误立即中断。

用于在指定路径查询日志文件并返回对应的完整路径列表

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def get_log_file(log_dir):
    """
    从指定目录查找后缀为 .log 的文件
    :param log_dir: 待查找的目录
    :return: 返回所有的 .log 文件路径列表
    """
    log_files = []
    for root, dirs, files in os.walk(log_dir):
        for file in files:
            if file.endswith(".log"):
                log_files.append(os.path.join(root,file))
    if not log_files:
        print("未发现任何 log 文件！") 
        sys.exit(2)

    return log_files

改动 if file.endswith(".log") 可查找任意后缀的文件。

需求

当向 gitlab 推送 tag 时自动生成 Release 发布包的自动 CI 功能

实现

首先在对应仓库生成一个 Project Access Token，授权 api 和 write_repository 权限，然后在仓库的设置-CI/CD 新增 Variable 名称为 ACCESS_TOKEN、值为上一步生成的 Token。

1. 当有推送 tag 时、自动触发 gitlab CI 任务
   编写 CI 配置文件 .gitlab-ci.yml

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   Create_Release: stage: deploy tags: - runner # 指定runner only: - tags # 仅对推送 tag 时触发 script: - bash deploy_release.sh

   阅读全文 »

前言

鉴于网络原因 github page 访问加载速度很慢，同时伴随不定时的无法访问，让访问博客的流畅度大受影响。为了保持访问速度和稳定性于是打算将博客使用 Netlify 来构建和发布hexo博客。

步骤

Netlify 是一个提供静态资源网络托管的综合平台，提供CI服务，能够将托管 GitHub，GitLab 等网站上的 Jekyll，Hexo，Hugo 等代码自动编译并生成静态网站。

Netlify 有如下的功能:

• 能够托管服务，免费 CDN
• 能够绑定自定义域名
• 能够启用免费的TLS证书，启用HTTPS
• 支持自动构建
• 提供 Webhooks 和 API
  阅读全文 »

起始缘由

原本博客的发布方式为：

1. 在本地部署好 Hexo 博客的运行环境
2. 通过 [hexo g] 将写好的 Markdown 文件转化为 HTML 文件
3. 然后用 [hexo d] 把生成的 public 文件夹内所有内容推送到 Github 仓库中

这样直接将生成的可以运行的实际产物（生产版）推送到 GitHub 仓库上，而不是博客源码（开发版），每当本地环境变更或者想在别的电脑上写文章时就麻烦了、必须得重新部署一遍环境，而且也不会留存历史变更记录。详细参见之前的博文:用 hexo + gitpage 搭建博客以及 gitpage 绑定自定义域名。

由此想到，何不把博客源码推送到 Github 仓库中，利用 GitHub 来对源码进行版本控制，同时也利于博客未来的维护、更新！以下就是折腾记录。