架設部落格之一條龍免費寶典：Hugo 生成靜態網站、Pages 發布網站、設定 custom domain(free 12 months)、Actions 做 CI/CD

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https://wayne-blog.com/2022-08-01/hugo-github-pages-actions-and-cloudflare/   Featured image of post 架設部落格之一條龍免費寶典：Hugo 生成靜態網站、Pages 發布網站、設定 custom domain(free 12 months)、Actions 做 CI/CD 架設部落格之一條龍免費寶典：Hugo 生成靜態網站、Pages 發布網站、設定 custom domain(free 12 months)、Actions 做 CI/CD 閱讀時間: 4 分鐘 安裝 hugo homebrew (MacOs) 1 brew install hugo scoop (Windows) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # 若未安裝過 Scoop，需先： …

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使用 Huggingface Spaces 免費部署 n8n

by WilliamA.I, Program, ToolPosted on Comments are Disabled

使用 huggingface 空間託管 n8n 如果您沒有雲端執行個體或網域，那麼自架 n8n 可能會有點困難。 我只是想分享一個超級簡單且完全免費的方式來部署你自己的 n8n 實例，並附帶一個免費且用戶友好的網域！如果你一直在為你的自動化工作流程尋找一個經濟高效且簡單的解決方案，那麼這就是了。 我一直在嘗試使用 Huggingface Spaces 進行託管，並使用 Supabase 進行資料庫管理，效果非常好。即使你不是部署高手，啟動和運行起來也出奇地簡單。 為什麼這個組合很棒： 您需要的內容（所有免費帳戶）： 使用 Supabase 作為資料庫 根據huggingface 空間文檔 ，如果空間一段時間未使用，它將「進入睡眠狀態」並停止執行。為了避免這種情況，我們可以使用Supabase 作為資料庫。 3. 點擊左上角導覽列上的 「連線」按鈕查看資料庫連線資訊。 4. 選擇 SQLAlchemy作為連接字串並找到 事務池部分。 5. 儲存連線資訊以供稍後使用：主機、連接埠、使用者、資料庫名稱。 使用 huggingface 空間部署 n8n Huggingface 空間提供免費套餐，包含 16GB RAM、2 個 CPU 核心和 50GB（非持久）磁碟空間。這對於託管 n8n 來說已經足夠了。 硬體 GPU記憶體 中央處理器 記憶 磁碟 每小時價格 CPU基礎 – 2 …

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Python – Spark != Pandas + Big Data

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Spark != Pandas + 大數據支持 Pandas 和 Spark 操作相同類型的資料—表。然而，他們與之互動的方式卻截然不同。 然而，許多程式設計師經常將他們的學習從 Pandas 擴展到 Spark，假設類似的設計，這會導致效能瓶頸。 今天我給大家舉個例子。 注意：如果您想要一個適合初學者的資源來學習 PySpark，我在這裡介紹了它：不要停留在 Pandas 和 Sklearn！使用 PySpark 開始使用 Spark DataFrames 和大數據 M L。 背景 Spark 中可以執行兩種類型的操作： 轉換：從現有的 DataFrame 建立新的 DataFrame。 操作：這些操作會觸發資料幀上轉換的執行。 為了給您更多上下文，Spark 使用操作，因為與 Pandas 等常見 DataFrame 庫不同，Spark 轉換遵循惰性求值。 惰性評估意味著轉換不會立即產生結果。 相反，計算會延後到觸發某個操作為止，例如： 查看/列印資料。 將資料寫入儲存來源。 將資料轉換為Python列表等。 透過延遲評估 Spark 轉換並僅在需要時執行它們，Spark 可以建立邏輯執行計劃並應用任何可能的最佳化。 然而，這裡還有一個被忽視的警告，可能會導致冗餘計算。因此，如果處理不當，它會大幅減慢 Spark 程式的執行工作流程。 讓我們更詳細地了解一下。 惰性評估問題 …

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2024 年最適合開發者使用的 Python 套件

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2024 年最適合開發者使用的 Python 套件 您尋找最好的 Python 套件嗎？好吧，你來對地方了..！！在開始列出這個清單之前，讓我們先討論一下為什麼 Python 是最佳選擇。 什麼是 Python 套件？ Python 套件是一種將相關 Python 模組組織到目錄層次結構中的方法。它有助於建立程式碼以實現更好的組織和可重複使用性。 套件包含一個名為“init.py”的特殊文件，它表示該目錄應被視為套件。 Python 套件使管理和分發相關模組集變得更加容易，從而提供了模組化且有組織的程式碼組織方法。 為了有效地管理大量模組，必須有系統地將它們分組和排列。在 Python 中，套件是指包含一組模組的目錄。與在資料夾和子資料夾中組織電腦檔案的方式非常相似，Python 允許您將模組建置為套件和子套件以增強組織。 為什麼 Python 是最佳選擇？ 眾所周知，Python 是可用來學習（和實現）機器學習技術的最佳語言之一，原因如下。 以下是Python流行的幾個重要原因： 它擁有大量的圖書館。 由於其簡單易用，它是初學者級別的程式語言。 可移植性是Python 廣泛流行的另一個原因。 Python的程式設計語法簡單易學，與C、Java、C++相比程度較高 最好的 Python 套件： 以下是一些最好的 Python 套件和函式庫，它們將幫助您加快開發速度。 NumPy 官方網站| GitHub | PyPI |Awesome NumPy是重要的 Python 包，在科學計算方面表現出色。它的功能擴展到處理聲波、處理影像和各種二進位函數。憑藉其豐富的功能集，NumPy 成為機器學習領域開發人員和專家的首選。 特徵： 高效能N維數組對象 互動的 通用資料的多維容器 直覺的 …

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讓你寫出更安全的 Dockerfile

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讓你寫出更安全的 Dockerfile 自從進入大容器時代後，Docker、K8s 已經逐漸成為開發、測試及部署時不可或缺的工具，如果突然叫我不要用 Docker，那我可能什麼都做不了，但也因為這樣，跟容器有關的攻擊越來越普遍，因此容器的安全性也越來越重要 而想要從零開始建出一個容器，第一步就是要寫 Dockerfile 把你的應用包裝成 Docker image。關於怎麼產生出盡量小的 image 已經很多人寫過了，所以今天想要跟大家分享的是想要寫出一個安全的 Dockerfile，有哪些該注意的地方。 使用 stable 或 LTS 的 base image 很多人在寫 Dockerfile 並不會特別指定 base image 的版本（就懶啊，我懂 XD），譬如說想要包一個 Node API server，就直接寫 FROM node 或是 FROM node:latest # Bad FROM node WORKDIR /app COPY . . RUN npm install RUN npm run test bad.Dockerfile hosted with ❤ …

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Docker 實戰系列 （3）

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Docker 實戰系列（3）：使用 Volume 保存容器內的數據 沒錯，這時候就需要 volume 了，簡單來說 Volume 就是用來保存容器內的資料的，看看下面這張圖 當你使用 volume 時，docker 會在你的本機上隨機新增一個資料夾作為 Local storage area，大部分會在 /var 底下，然後讓這個資料夾跟 container 裡面的某個資料夾互通。 因為他們是互通的，所以當你 container 裡面的資料夾有任何變更時，本地的資料夾也會跟著變，而且很重要的一點是：container 被刪掉時那個資料夾還會原封不動保留在那邊，因此我們可以利用這個特性保留容器裡面的資料 實際操作 Step 1 — 新增一個 volume 我們新增了一個 volume 叫做 db-data，完成之後可以看到多一個 volume，這時候 docker 已經在本機上新增一個資料夾要給 volume 用 > docker volume create –name db-data > docker volume ls Step 2 — 使用 volume 在啟動時加一個 …

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Docker 實戰系列（2）

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Docker 實戰系列（2）： Docker Hub 上分享自己的 imageDocker 實戰系列（2）：在於 Docker Hub 上分享自己的 image 看完上一篇一步一步帶你 dockerize 你的應用之後，我已經會寫 Dockerfile 也知道怎麼 build 出自己的 image 了，但是我要怎麼把 image 分享出去給別人使用呢？沒錯，這就是這篇要講的 Docker Registry Docker Hub 是官方提供的 Docker Registry，所謂的 Docker Registry 就是一個讓大家可以 pull（下載）或是 push（上傳）image 的地方，把 image 上傳到 Docker Registry 後大家就可以直接 pull 下來用，不用再根據 Dockerfile 自建出 image 官方 VS 非官方 image 在 Docker Hub 上的 image 有分成官方跟非官方兩種，像 …

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Docker 實戰系列（1）

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Docker 實戰系列（1）：帶你 一步一步 dockerize 的應用 想像一個情況，當你在本機開發完準備要部屬到自己的 server 上時，你發現 server 的系統不是你熟悉的 Ubuntu 而是 CentOS，除此之外你還需要自己安裝 php7、設定 MySQL 的帳號密碼跟架設 Apache，光想到要設定這些環境頭都痛了，這時候你就需要 Docker 了 Docker 可以幫你把 Ubuntu + php7 + MySQL + Apache 的環境跟你的程式碼打包起來，整包丟到 CentOS的 server 上去跑，不用很勉強的在不熟悉的 CentOS 上配置環境，弄個不好說不定還會影響到其他正在跑的程式 Docker 是什麼 Docker 是個輕量級的虛擬化技術，底層使用 cgroup、chroot、namespace 實作，可以把你的應用程式連同環境一起打包，部屬的時候就不用再擔心環境的問題 下圖的例子就是使用 Docker 將三個已經打包起來的程式跑在不同的 container（容器）中，每個 container 都是一個獨立的環境，可以跑不同的系統跟安裝不同的資料庫、編譯器等等，意思就是說你可以 A 專案用 php5.3，另外一個用 php7，完全不會衝突 Dockerize 所謂的 dockerize 就是把你的應用程式 Docker …

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使用 Python 抓取 Google 搜尋結果 (2024)

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使用 Python 抓取 Google 搜尋結果 ( 2024) Python程式語言由Guido van Rossum於1991年開發，主要強調程式碼的可讀性和清晰簡潔的語法。 本教學將教我們使用 Python 抓取 Google 搜尋結果。Python 在以下領域獲得了廣泛的流行網頁抓取由於可讀性、可擴展性等優勢，它成為了一個社群。這使得它成為其他程式語言的絕佳替代品，也是網頁抓取任務的完美選擇。 這篇部落格文章不僅將重點放在 Google 資料抓取，還將讓您清楚地了解為什麼 Python 是從 Google 提取資料的最佳選擇，以及從 Google 收集資訊的好處有哪些。 使用 Python 抓取 Google 搜尋結果 我們將使用HTTPX和BS4來抓取和解析原始 HTML 資料。  閱讀本文後，您將對使用 Python 抓取 Google 搜尋結果有基本的了解。您還可以利用這些知識來使用其他程式語言進行未來的網頁抓取專案。 為什麼要用 Python 來抓取 Google 資料？ Python 是一種健全而強大的語言，非常重視其程式碼的可讀性和清晰度。這使得初學者能夠快速輕鬆地學習和實現抓取腳本。它還擁有一個龐大且活躍的開發人員社區，如果您的程式碼出現任何問題，他們可以為您提供幫助。 使用 Python 的另一個優點是，它提供了專門為從 Web 抓取資料而設計的各種框架和程式庫，包括 Scrapy、BeautifulSoup、Playwright 和 Selenium。 總的來說，Python 提供了許多優勢，例如高效能、可擴展性和各種其他抓取資源。這使得它不僅成為從 …

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