能否使用 == 来针对 enum 来比较？

答案是：YES, 枚举谨慎的实例化管理允许使用 == 来进行比较，JLS 8.9 Enums 中有Java 语言的规范定义：

枚举类型除了定义时的枚举常量外没有其他实例

如果显示的实例化枚举类型，会产生编译时异常。final clone 方法保证了 Enum 变量不会被 clone， 序列化的机制也保证了重复的实例在反序列化时不会创建额外的枚举变量。通过反射实例化 Enum 类型是被禁止的。所有这四种方式确保了 enum 类型不存在额外的实例，除了定义时的常量

因为每一个枚举常量只有一个实例，因此使用 == 来代替 equals 方法来比较两个枚举是被允许的.

== 和 equals 的区别

使用 == 来代替 equals 也存在两点需要注意的问题。

== 不会抛出空指针异常

enum Color { BLACK, WHITE };

Color nothing = null;
if (nothing == Color.BLACK);      // runs fine
if (nothing.equals(Color.BLACK)); // throws NullPointerException

不过 == 有编译时类型检查，这一点还是很不错的

enum Color { BLACK, WHITE };
enum Chiral { LEFT, RIGHT };

if (Color.BLACK.equals(Chiral.LEFT)); // compiles fine
if (Color.BLACK == Chiral.LEFT);      // DOESN'T COMPILE!!! Incompatible types!

总结

对于不可变类，并且该类能够有效的控制实例数量， == 就是可用的。

在 Effective Java 一书中指出：

考虑静态工厂方法代替构造器，它使得不可变类可以确保不存在两个相等的实例，即当且仅当 a==b 时才有 a.equals(b) 成立，如果类能够保证这一点，它的客户端可以使用 == 来代替 equals 方法，这样可以提升性能，而枚举类型可以保证这一点。

所以在枚举比较中可以使用 ==：

1. 可以正常工作
2. 更快
3. 运行时安全
4. 编译期也是安全的。

reference

• http://stackoverflow.com/questions/1750435/comparing-java-enum-members-or-equals

Ubuntu 16.04 LTS 或者 Ubuntu 17.04 下可以通过 PPA 来安装 Cinnamon，感谢维护者

命令如下：

sudo add-apt-repository ppa:embrosyn/cinnamon
sudo apt update && sudo apt install cinnamon

当安装完成之后，Log out 或者 重启，在登录界面选择 Cinnamon 来使用。

我在使用一段时间之后才发现没有安装 Nemo 的插件，以至于右击都没有压缩的选项，通过一下步骤安装 Nemo 以及相关套件。

安装 Nemo

sudo add-apt-repository ppa:noobslab/mint
sudo apt-get update
sudo apt-get install nemo

安装插件

sudo apt-get install nemo-compare nemo-dropbox nemo-fileroller nemo-pastebin nemo-seahorse nemo-share nemo-preview nemo-rabbitvcs

安装完成之后退出 nemo :

nemo -q

然后重启 nemo 即可。

关于 Nemo 更多的使用，可以参考我博客上另外的文章。

reference

• http://www.omgubuntu.co.uk/2017/05/install-cinnamon-3-4-ubuntu-ppa
• https://askubuntu.com/a/367484/407870

之前有写过 Git alias 的文章, 不过过去很多时间，现在对 Git 命令越来越熟悉就希望更快的提高输入效率，也越来越感受到 alias 的重要性，不管是直接在 bash 中的 alias 还是 Git 的 alias。所以准备找一些合适的 alias 添加到自己的 gitconfig 文件中长期使用。

添加 alias

使用命令的方式添加

git config --global alias.co checkout
git config --global alias.ci commit
git config --global alias.st status
git config --global alias.br branch
git config --global alias.hist "log --pretty=format:'%h %ad | %s%d [%an]' --graph --date=short"
git config --global alias.type 'cat-file -t'
git config --global alias.dump 'cat-file -p'

git status, git add, git commit, git checkout 和 git branch 是最常见的 git 命令，给他们设置 alias 能提高不少效率。使用以上命令添加 alias ，其实作用等同于直接编辑 HOME 目录下的 gitconfig 文件， vim ~/.gitconfig:

[alias]
  co = checkout
  ci = commit
  st = status
  br = branch
  hist = log --pretty=format:\"%h %ad | %s%d [%an]\" --graph --date=short
  type = cat-file -t
  dump = cat-file -p

如果这样设置之后就可以使用 git co <branch> 来切换分支了。

bash alias

可以在 ~/.bashrc 或者 ~/.zshrc 中设置 alias g=git 这样就可以使用 g checkout 来代替 git checkout 了。

reference

• https://github.com/GitAlias/gitalias/blob/master/gitalias.txt
• http://haacked.com/archive/2014/07/28/github-flow-aliases/

基本使用

# -*- coding: utf-8 -*-

import logging
import sys

# 获取 logger 实例，如果参数为空则返回 root logger
# 最基本的入口，该方法参数可以为空，默认的 logger 名称是 root，如果在同一个程序中一直都使用同名的 logger，其实会拿到同一个实例，使用这个技巧就可以跨模块调用同样的 logger 来记录日志
logger = logging.getLogger("AppName")

# 指定 logger 输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s')

# 文件日志
file_handler = logging.FileHandler("test.log")
file_handler.setFormatter(formatter)  # 可以通过 setFormatter 指定输出格式

# 控制台日志
console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
console_handler.formatter = formatter  # 也可以直接给 formatter 赋值

# 为 logger 添加的日志处理器
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)

# 指定日志的最低输出级别，默认为 WARN 级别
logger.setLevel(logging.INFO)

# 输出不同级别的 log
logger.debug('this is debug info')
logger.info('this is information')
logger.warn('this is warning message')
logger.error('this is error message')
logger.fatal('this is fatal message, it is same as logger.critical')
logger.critical('this is critical message')

# 2016-10-08 21:59:19,493 INFO    : this is information
# 2016-10-08 21:59:19,493 WARNING : this is warning message
# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is error message
# 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is fatal message, it is same as logger.critical
# 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is critical message

# 移除一些日志处理器
logger.removeHandler(file_handler)

格式化输出

# 格式化输出

service_name = "Booking"
logger.error('%s service is down!' % service_name)  # 使用 python 自带的字符串格式化，不推荐
logger.error('%s service is down!', service_name)  # 使用 logger 的格式化，推荐
logger.error('%s service is %s!', service_name, 'down')  # 多参数格式化
logger.error('{} service is {}'.format(service_name, 'down')) # 使用 format 函数，推荐

# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : Booking service is down!

异常

当你使用 logging 模块记录异常信息时，不需要传入该异常对象，只要你直接调用 logger.error() 或者 logger.exception() 就可以将当前异常记录下来。

# 记录异常信息

try:
    1 / 0
except:
    # 等同于 error 级别，但是会额外记录当前抛出的异常堆栈信息
    logger.exception('this is an exception message')

# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is an exception message
# Traceback (most recent call last):
#   File "D:/Git/py_labs/demo/use_logging.py", line 45, in <module>
#     1 / 0
# ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

常见配置

通过日志名称来区分同一程序的不同模块

logger = logging.getLogger("App.UI")
logger = logging.getLogger("App.Service")

fmt 中允许使用的变量可以参考下表

• %(name)s Logger 的名字
• %(levelno)s 数字形式的日志级别
• %(levelname)s 文本形式的日志级别
• %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
• %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名

• %(module)s 调用日志输出函数的模块名

• %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名

• %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行

• %(created)f 当前时间，用 UNIX 标准的表示时间的浮点数表示

• %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自 Logger 创建以来的毫秒数

• %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是“2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
• %(thread)d 线程 ID。可能没有
• %(threadName)s 线程名。可能没有
• %(process)d 进程 ID。可能没有
• %(message)s 用户输出的消息

Handler 日志处理器

最常用的是 StreamHandler 和 FileHandler, Handler 用于向不同的输出端打 log。

• StreamHandler instances send error messages to streams (file-like objects).
• FileHandler instances send error messages to disk files.
• RotatingFileHandler instances send error messages to disk files, with support for maximum log file sizes and log file rotation.
• TimedRotatingFileHandler instances send error messages to disk files, rotating the log file at certain timed intervals.
• SocketHandler instances send error messages to TCP/IP sockets.
• DatagramHandler instances send error messages to UDP sockets.
• SMTPHandler instances send error messages to a designated email address.

日志格式配置的方式

logging 的配置大致有下面几种方式。

• 通过代码进行完整配置，参考开头的例子，主要是通过 getLogger 方法实现。
• 通过代码进行简单配置，下面有例子，主要是通过 basicConfig 方法实现。
• 通过配置文件，下面有例子，主要是通过 logging.config.fileConfig(filepath)

通过 basicConfig 配置 logger ： https://docs.python.org/2/library/logging.html#logging.basicConfig

日志重复输出的坑

可能的原因有很多，但总结下来无非就一个，日志中使用了重复的 handler

切记添加 handler 时不要重复。

If you write something, and you want to share with the world. And let others use through pip install, you can upload your package to pypi.

Create project layout

Put your code in some fold like douban. Write your own setup.py to give basic info about this lib or package. And you can put a README.md file and LICENSE file

douban-dl/
	LICENSE.txt
	README.md
	setup.py
	douban/
		__init__.py
		__main__.py
		other_packages.py

Create setup.py to describe project

setup file often used to describe your project, you can have a template like this:

from setuptools import setup, find_packages

def readme():
	with open('README.md') as f:
		return f.read()

requirements = [
	"bs4",
	"requests"
]

setup(
	name='douban-dl',
	version='0.0.1',
	description='',
	long_description=readme(),
	packages=['douban',],
	url="https://github.com/einverne/douban-dl",
	author="einverne",
	author_email="einverne@gmail.com",
	entry_points={
		'console_scripts': [
			'douban-dl = douban.__main__:main',
		]},
	keywords="douban downloader",
	packages=find_packages(exclude=["tests"]),
	license='MIT',
    install_requires=requirements,
)

Create .pypirc file

Register your own account at https://pypi.python.org/pypi. And create following file under ~/.pypirc.

[distutils]
index-servers =
  pypi
  testpypi

[pypi]
username: einverne
password: password

[testpypi]
repository: https://test.pypi.org/legacy
username: einverne
password: password

Upload your first release

Use following command to create a compressed archive file which is under dist sub-directory. This file will wrap-up all project’s source code.

python setup.py sdist

And upload

python setup.py sdist [bdist_wininst] upload

this command upload archive file to pypi. bdist_wininst option alse create windows distribution.

All above had beed tested by myself -> https://pypi.python.org/pypi/douban-dl

reference

• http://the-hitchhikers-guide-to-packaging.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html
• https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html#automatic-script-creation

这篇文章主要介绍 Redis 的持久化机制，主从复制等等

持久化机制

通常情况下 Redis 会将数据存储于内存中，但 Redis 也支持持久化。Redis 支持两种持久化方式，RDB 方式 和 AOF 方式。RDB 通过快照方式，将内存数据写入磁盘。而 AOF 方式则是类似 MySQL 日志方式，记录每次更新的日志。前者性能高，但是可能引起一定的数据丢失，后者相反。

RDB 方式

RDB 通过快照 snapshotting 完成，也是 Redis 默认的持久化方式，当符合一定条件时 Redis 会自动将内存中的所有数据以快照方式保存一份副本到硬盘上 (dump.rdb)，这个过程称为”快照”。

Redis 根据以下情况执行快照：

• 根据配置规则进行自动快照
• 用户执行 SAVE 或者 BGSAVE 命令
• 执行 FLUSHALL 命令
• 执行复制 replication

1. 配置规则

• save 900 1 表示在 15min(900s) 时间内，有一个或者一个以上键被更改则进行快照。
• save 300 10 表示 300 秒内超过 10 个 key 被修改，则发起快照

1. SAVE 或 BGSAVE 命令

SAVE 命令时， Redis 同步地进行快照操作，会阻塞所有来自客户端的请求。尽量避免在生产环境使用这一命令。

BGSAVE 命令，后台异步进行快照。查看快照是否成功，通过 LASTSAVE 命令获取最近一次成功执行快照时间，返回结果 Unix 时间戳。

1. FLUSHALL ，Redis 清除数据库所有数据。只要定义了自动快照条件，则会进行快照。如果没有定义自动快照，则不会进行快照。

2. 复制操作时，即使没有定义自动快照条件，也会生成 RDB 快照

Redis 默认将快照文件存储在工作目录中 dump.rdb 文件中，可以通过配置 dir 和 dbfilename 两个参数分别来指定快照文件的存储路径和文件名。

快照的保存过程：

1. redis 调用 fork， fork 一份子进程
2. 父进程处理 client 请求，子进程负责将内存内容写入临时文件，父进程处理写请求时 os 为父进程创建副本，子进程地址空间内的数据是 fork 时刻整个数据库的快照
3. 当子进程将快照写入临时文件完毕之后，用临时文件替换原来的快照文件，子进程退出。

需要注意的是，每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不是增量的只同步变更数据。如果数据量大的话，而且写操作比较多，必然会引起大量的磁盘 io 操作，可能会严重影响性能。

AOF 方式

快照的方式是一定间隔备份一次，它的缺点就是如果 Redis 意外挂掉的话，就会丢失最后一次快照之后的所有修改。如果应用要求不能丢失任何修改可以采用 AOF 持久化方式。

AOF 将 Redis 执行的每一条写命令追加到硬盘文件中（默认为 appendonly.aof)。默认没有开启 AOF (append only file) ，可以通过 appendonly 参数启用：

appendonly yes

AOF 文件保存位置和 RDB 文件位置相同，通过 dir 参数设置，默认为 appendonly.aof ，通过 appendfilename 参数修改：

appendfilename appendonly.aof

Redis 在重启时会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库。

操作系统会在内核中缓存写命令的修改，因此不是立即存盘，所以也可能会导致部分数据丢失。通过 fsync 函数强制系统写入磁盘的时机， 有三种方式如下（默认是：每秒 fsync 一次）:

appendonly yes  # 启用 aof 持久化方式
# appendfsync always  # 收到写命令就立即写入磁盘，最慢，但是保证完全的持久化
appendfsync everysec  # 每秒钟写入磁盘一次，在性能和持久化方面做了很好的折中
# appendfsync no  # 完全依赖 os, 性能最好，持久化没保证

AOF 方式的缺点：

• 持久化文件会越来越大，为了解决这个问题 Redis 提供了 bgrewriteaof 命令。 收到此命令 Redis 将使用与快照类似的方式将内存中的数据以命令方式保存到临时文件中，最后替换原来的文件

集群

结构上，容易发生单点故障，分配不同服务器

容量上，内存容易成为存储瓶颈，需要对数据进行分片

集群的特点在于拥有和单机实例同样的性能，同时在网络分区后能够提供一定的可访问性以及对主数据库故障恢复的支持。

主从复制

复制多副本部署不同服务器，防止一台故障丢失数据。通过主从复制可以允许多个 slave server 拥有和 master server 相同的数据库副本。

主从复制特点：

• master 可以拥有多 slave
• 多 slave 可以连接到同一个 master 外也能连接到其他 slave
• 主从复制不会阻塞 master， master 在同步数据时也可以继续处理 client 请求

从数据库配置中：

slaveof 主数据库地址 主数据库端口

当配置好 slave 后，slave 与 master 建立连接，然后发送 sync 命令。无论是第一次连接还是重新连接，master 都会启动一个后台进程，将数据库快照保存到文件中，同时 master 主进程会开始收集新的写命令并缓存。后台进程完成写文件后，master 发送文件给 slave, slave 将文件保存到硬盘上，再加载到内存中，接着 master 就会把缓存的命令转发给 slave, 后续 master 将收到的写命令发送给 slave。如果 master 同时收到多个 slave 发来的同步连接命令，master 只会启动一个进程来写数据库镜像，然后发送给所有的 slave。

使用 info 命令来判断当前 redis 是主库还是从库， role 字段，还可以利用 master_link_status 来查看主从是否异步，up 为正常，down 为同步异步。

哨兵

监控 Redis 运行状况。

Redis 命令属性

Redis 不同命令拥有不同的属性，是否只读命令，是否是管理员命令，一个命令可以拥有多个属性。

• REDIS_CMD_WRITE 属性，会修改 Redis 数据库数据
• REDIS_CMD_DENYOOM 属性，可能增加 Redis 占用的存储空间，显然拥有该属性的命令都拥有 REDIS_CMD_WRITE 属性。
• REDIS_CMD_NOSCRIPT 属性，无法在 Redis 脚本中执行
• REDIS_CMD_RANDOM 脚本执行了该属性命令之后，不能执行拥有 REDIS_CMD_WRITE 属性命令
• REDIS_CMD_SORT_FOR_SCRIPT 产生随机结果
• REDIS_CMD_LOADING 当 Redis 启动时，只会执行拥有该属性的命令

Redis 事务

Redis 由单线程处理所有 client 请求，在接收到 client 发送的命令后会立即处理并返回结果，但是当 client 发出 multi 命令后，这个连接会进入事务上下文，连接后续命令并不会立即执行，而是先放到队列中，当收到 exec 命令后，redis 顺序执行队列中所有命令，并将结果一起返回。

get keydemo
multi
set keydemo 10
set keydemo 20
exec
get keydemo

在 multi 开始之后可以使用 discard 来取消事务。

Redis 的乐观锁

乐观锁，指的是每次拿数据时认为别人不会修改，不上锁，而在提交更新市判断期间是否有别人更新该数据。

乐观锁使用数据库版本记录实现，需要满足提交版本必须大于当前记录版本才能执行更新的乐观锁策略。

Redis 从 2.1 版本开始支持乐观锁，可以使用 watch 显式对 key 加锁。watch 命令会监视给定的 key，在 exec 结束时如果监视 key 从调用 watch 后发生过变化，则事务会失败。

其他

phpRedisAdmin 是一个 PHP 实现的 Redis 管理 Web 界面。地址：https://github.com/erikdubbelboer/phpRedisAdmin

reference

• http://redisdoc.zixuebook.cn/
• https://github.com/JasonLai256/the-little-redis-book/blob/master/cn/redis.md

Openpyxl 是一个用来处理 Excel 格式文件的 Python 库，它能用来处理 Excel 2007 及以上版本的 excel 文件，也就是 .xlsx/.xlsm/.xltx/.xltm 格式的表格文件。

installation

使用 pip 安装

pip install openpyxl

usage

使用方法包括读和写，参考如下例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from openpyxl import Workbook, load_workbook


class ExcelWriter:
	def __init__(self, name):
		self.name = name
		self.wb = Workbook()

	def create_work_sheet(self, sheet_name, index):
		ws = self.wb.create_sheet(sheet_name, index)
		ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"

	def write_row(self):
		ws = self.wb.active
		for row in range(1, 10):  # 1 到 10 行
			ws.append(range(10))  # 10 列
		self.wb.save(self.name)

	def set_cell_value(self, row, col, value):
		ws = self.wb.active
		ws.cell(row=row, column=col).value = value

	def save(self):
		self.wb.save(self.name)


class ExcelReader:
	def __init__(self, path):
		self.path = path
		self.wb = load_workbook(path)

	def get_all_sheetnames(self):
		return self.wb.get_sheet_names

	def get_all_rows(self, sheet_name):
		"""
		按行进行迭代
		:param sheet_name:
		:return:
		"""
		ws = self.wb.get_sheet_by_name(sheet_name)  # 调用 get_sheet_by_name 如果 sheet name 不存在返回 None
		if ws is None:
			return
		rows = ws.rows
		for row in rows:
			if row is None:
				return
			yield [col.value for col in row]

	def get_cell_value(self, sheet_name, row, col):
		ws = self.wb.get_sheet_by_name(sheet_name)
		if ws is None:
			return
		return ws.cell(row=row, column=col).value


if __name__ == '__main__':
	writer = ExcelWriter("sample.xlsx")

	writer.write_row()

	reader = ExcelReader('sample.xlsx')
	sn = reader.get_all_sheetnames()

	for data in reader.get_all_rows('Sheet'):
		print data

图片图标

openpyxl 还有很多重量级的功能，比如绘图等等，具体可参考文档。

其他

Python 其他处理 Excel 的库

• https://www.pyxll.com/blog/tools-for-working-with-excel-and-python/

reference

• 官方文档 https://openpyxl.readthedocs.io/en/latest/

能够稳定发送邮件的服务，能够满足个人使用需求，能够通过 API 调用直接发送邮件的服务。

mailgun

免费服务每个月 10000 封 / 单个域名 限制，个人其实完全用不完

sendgrid

免费服务每天可以发送 100 封邮件

Sendcloud

搜狐的服务，免费账号 50 封邮件 / 天 20 条短信 / 天

• https://sendcloud.sohu.com/price.html

Amazon SES

如果是通过 Amazon EC2 托管的程序，每个月前 62000 封邮件免费。

• https://aws.amazon.com/cn/ses/

关于树莓派的装机，配置，系统安装，网络配置等等网上有太多的叫教程，就不在一一介绍。这里主要想要整理一下在折腾过程中遇到的几个问题。一些细节很琐碎，记录下来备忘。我安装的是 Raspberry Pi 官方的系统，也就是 Debian 的衍生系统，所以绝大多数下面的内容在其他 Debian/Ubuntu/Linux Mint 系统上都可以操作。很多内容我在 Mint 下也都已经实现过。

树莓派的型号

树莓派到今天已经发布了很多代了，当时买的比较早，稍微和新一代比较一下

安装风扇

一图胜过千言

安装完成之后

更新系统

在安装完成之后可以使用国内的 sources.list 源，比如说 清华大学的

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ jessie main non-free contrib
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ jessie main non-free contrib

然后更新软件包，一般 update 用来同步本地 package 和 源的 package 索引， update 一定要在 upgrade 或者 dist-upgrade 之前。update 只是用来同步 package 的状态，只是相当于检查更新，而需要手动触发更新。

sudo apt-get update

更新系统， upgrade 用来更新本地安装过的所有 package 的新版本。

sudo apt-get upgrade

更加智能的更新系统，会用更加智能的方式解决包冲突

sudo apt-get dist-upgrade

最后更新 kernel 和 firmware:

sudo rpi-update

中文支持

sudo apt-get instal ttf-wqy-microhei
sudo apt-get install scim-pinyin
sudo dpkg-reconfigure locales

挂载 NTFS

不同系统有不同的文件系统，在 Windows 下绝大部分的文件系统都是 NTFS，当然我一直在用的移动硬盘也格式化成了 NTFS，那么在 Linux 下挂载 NTFS 格式的磁盘，需要借助 ntfs-3g 这个 Package。

NTFS-3G 是微软 NTFS 文件系统的一个开源实现，包括读写支持。

使用如下命令安装 NTFS-3G

sudo apt-get install ntfs-3g

然后使用 sudo fdisk -l 来查看当前系统能够识别的磁盘及分区。一般来说额外的硬盘应该会是类似 /dev/sda1 这样的标示。

使用 mount 命令来挂载 NTFS 磁盘。

sudo mount -t ntfs-3g /dev/sda1 /media/sda1

mount 命令默认会调用 /sbin/mount.ntfs ，它在安装了 ntfs-3g 之后被符号连接到 /bin/ntfs-3g。 确保本地挂载点文件夹存在，否则自己手工新建 mkdir -p /media/sda1。

或者可以直接使用 ntfs-3g 命令

ntfs-3g /dev/sda1 /media/sda1

具体参考： Arch Linux Wiki

外网连接

使用 frp ， 在外网 VPS 上搞一个 server 。

共享 Samba

在之前的文章 就曾说到使用 Samba 来在局域网共享文件，搭配 Android 上 ES Explorer，电视盒子基本上可以做到类似家庭共享的作用，所有的一切都看路由器能够不能带动了。这里再说一下基本配置。

使用如下命令安装

sudo apt-get install samba

修改配置文件smb.conf

[Public]
   comment = Public Storage  # 共享文件夹说明
   path = /home/pi/Public # 共享文件夹目录
   read only = no # 不只读
   create mask = 0777 # 创建文件的权限
   directory mask = 0777 # 创建文件夹的权限
   guest ok = yes # guest访问，无需密码
   browseable = yes # 可见

设置文件夹权限

sudo chmod -R 777 /home/pi/Public/

重启 Samba 服务

sudo samba restart

完成后局域网中的其他设备就可以通过，\\IP\ 来访问共享的内容

安装 Resilio Sync

很早之前，我也写过 Resilio Sync 的文章，那个时候还叫 BTSync。在笔记本上一直跑着，这些天我看树莓派负载也不高，跑一个 Resilio Sync 应该也还可以。

不过过程却有点繁复，国内似乎屏蔽了 Resilio Sync 的官网，连他的 Key 都无法下载下来，可以使用 proxychains 代理的方法（可以参考之前的文章），不过毕竟也稍微麻烦一点，不过后来发现，在官网下载一个可运行的 rslsync ，再配置一些 conf 文件就可以直接开跑。

在文件 /etc/apt/sources.list.d/resilio-sync.list 中写入：

deb [arch=armhf] http://linux-packages.resilio.com/resilio-sync/deb resilio-sync non-free

添加公钥

wget -qO - https://linux-packages.resilio.com/resilio-sync/key.asc | sudo apt-key add -

更新 index

sudo dpkg --add-architecture armhf
sudo apt-get update

安装

sudo apt-get install resilio-sync

安装完之后，如果想要修改 conf 文件，可以去相应的位置 /etc 下找，然后使用树莓派的IP:8888 来访问WEB 管理界面。

然后就是添加相应的 KEY 来同步文件了。具体可以参考我之前那篇文章。

reference

• Raspberry Pi 官方源 http://www.raspbian.org/RaspbianMirrors

Flask Admin 是 Flask 的一个管理插件，类似于 Django Admin 一样的存在，可以很方便的帮助开发者实现管理界面，并且能够提供一套和数据库对应的界面。

• 官网地址：https://flask-admin.readthedocs.io/en/latest/
• 源代码： https://github.com/flask-admin/flask-admin

Flask-Admin 提供一个现成的 SQLAlchemy 模型接口。它以类执行并接受 2 个参数：模型类和数据库会话。

初始化 Flask Admin

from flask import Flask
from flask.ext.admin import Admin

app = Flask(__name__)

admin = Admin(app)

Add administrative views here

app.run()

运行这个程序并访问 http://localhost:5000/admin/ ，可以看到基础模板。

增加一个管理视图

from flask import Flask
from flask.ext.admin import Admin, BaseView, expose

class MyView(BaseView):
	@expose('/')
	def index(self):
		return self.render('index.html')

app = Flask(__name__)

admin = Admin(app)
admin.add_view(MyView(name='Hello'))

app.run()

模型视图

模型视图允许你为数据库中的每个模型增加专用的管理页面。可以自动为数据库中每一张表生成一个管理页面。

from flask.ext.admin.contrib.sqla import ModelView

Flask and Flask-SQLAlchemy initialization here

admin = Admin(app)
admin.add_view(ModelView(User, db.session))

构造自己的 ModelView，要定制这些模型视图，有两个选择：一是覆盖 ModelView 类的公有属性，二是覆盖它的方法。

from flask.ext.admin.contrib.sqla import ModelView

# Flask and Flask-SQLAlchemy initialization here

class MyView(ModelView):
	# Disable model creation
	can_create = False

	# Override displayed fields
	column_list = ('login', 'email')

	def __init__(self, session, **kwargs):
		# You can pass name and other parameters if you want to
		super(MyView, self).__init__(User, session, **kwargs)

admin = Admin(app)
admin.add_view(MyView(db.session))

文件管理

from flask.ext.admin.contrib.fileadmin import FileAdmin

import os.path as op

# Flask setup here

admin = Admin(app)

path = op.join(op.dirname(__file__), 'static')
admin.add_view(FileAdmin(path, '/static/', name='Static Files'))