容器技術之Docker-machine

  前文我們聊了下docker容器的資源限制,回顧請參考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13138725.html;今天我們來聊一聊docker machine;docker machine是docker 官方提供的工具,這個工具可以在不同主機/不同系統上快速安裝、管理docker環境;docker machine 的實現原理就是通過不同的驅動來連接不同類型節點,來實現docker machine管理不同平台上的docker環境;

  docker machine 安裝

  1、下載二進製程序文件到本地

[root@node1 ~]# base=https://github.com/docker/machine/releases/download/v0.16.0 &&
>   curl -L $base/docker-machine-$(uname -s)-$(uname -m) >/tmp/docker-machine &&
>   sudo mv /tmp/docker-machine /usr/local/bin/docker-machine &&
>   chmod +x /usr/local/bin/docker-machine
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   638  100   638    0     0    590      0  0:00:01  0:00:01 --:--:--   590
100 26.8M  100 26.8M    0     0  11911      0  0:39:24  0:39:24 --:--:-- 16907
[root@node1 ~]# ll /usr/local/bin/docker-machine 
-rwxr-xr-x 1 root root 28164576 Jun 18 11:28 /usr/local/bin/docker-machine
[root@node1 ~]# docker-machine version
docker-machine version 0.16.0, build 702c267f
[root@node1 ~]# 

  提示:以上命令主要就做了三件事,下載對應系統的對應系統架構的docker-machine到本地/tmp/下,並保存為docker-machine;然後把/tmp/docker-machine移動至/usr/local/bin/下,然後給/usr/local/bin/docker-machine添加執行權限;如果下載完我們可以在終端運行docker-machine version 能夠看到對應的版本信息,就表示docker-machine安裝好了;docker-machine程序是安裝好了,現在我們還不能直接使用;我們上面說過docker-machine本質就是通過不同的驅動去連接節點,連接節點實際上就是通過ssh鏈到節點服務器上,然後執行安裝docker;所以為了能夠很好的使用docker-machine 我們需要對管理的節點做免密登錄;

  2、管理節點對work節點做免密登錄

[root@node1 ~]# ssh-keygen 
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa): 
/root/.ssh/id_rsa already exists.
Overwrite (y/n)? y
Enter passphrase (empty for no passphrase): 
Enter same passphrase again: 
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:4HrdVnoO+W/+J/ewP4A1m8HnneKWAKMKo3Ad2uExJ1k root@node1
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|                 |
|      E          |
|     o.     .    |
|    B... o   = . |
|   = B. S o + B o|
|. oo+. o . * = o.|
|... + o . * + =  |
| .   o   . = +o+o|
|            +++=B|
+----[SHA256]-----+
[root@node1 ~]# ssh-copy-id root@192.168.0.42
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO: Source of key(s) to be installed: "/root/.ssh/id_rsa.pub"
The authenticity of host '192.168.0.42 (192.168.0.42)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:EG9nua4JJuUeofheXlgQeL9hX5H53JynOqf2vf53mII.
ECDSA key fingerprint is MD5:57:83:e6:46:2c:4b:bb:33:13:56:17:f7:fd:76:71:cc.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter out any that are already installed
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO: 1 key(s) remain to be installed -- if you are prompted now it is to install the new keys
root@192.168.0.42's password: 

Number of key(s) added: 1

Now try logging into the machine, with:   "ssh 'root@192.168.0.42'"
and check to make sure that only the key(s) you wanted were added.

[root@node1 ~]# ssh-copy-id root@192.168.0.43
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO: Source of key(s) to be installed: "/root/.ssh/id_rsa.pub"
The authenticity of host '192.168.0.43 (192.168.0.43)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:EG9nua4JJuUeofheXlgQeL9hX5H53JynOqf2vf53mII.
ECDSA key fingerprint is MD5:57:83:e6:46:2c:4b:bb:33:13:56:17:f7:fd:76:71:cc.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter out any that are already installed
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO: 1 key(s) remain to be installed -- if you are prompted now it is to install the new keys
root@192.168.0.43's password: 

Number of key(s) added: 1

Now try logging into the machine, with:   "ssh 'root@192.168.0.43'"
and check to make sure that only the key(s) you wanted were added.

[root@node1 ~]

  提示:有關免密登錄的詳細說明可以參考本人博客https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/11783371.html;接下來我們就可以使用docker-machine來對節點主機進行操作了;

  對節點主機安裝docker環境

  提示:以上命令表示創建一個docker-machine主機,使用generic驅動,generic表示對linux主機,如果是windows需要用到–virtualbox;–generic-ip-address表示指定節點主機的ip地址;然後在給上一名稱;從上面的信息可以看到,docker-node01這台machine已經啟動,它告訴我們要查看怎麼連接docker-node01這台虛擬主機,請運行docker-machine env docker-node01 查看;

  查看怎麼連接docker-node01這台虛擬主機

  提示:它告訴我們運行下面的命令可以配置我們的shell

  提示:從上面的信息可以看到我們運行 eval $(docker-machine env docker-node01)這條命令就表示把環境切換到docker-node01上;接下來的操作都會發送到docker node01上;

 

  提示:從上面的信息可以看到,當我們使用eval $(docker-machine env docker-node01)把當前環境切換到docker-node01后,在當前終端運行的容器和下載的鏡像,在退出當前終端重新登錄后,本地的是沒有nginx鏡像的;這意味着我們切換環境后,運行容器的操作上發送給docker-node01上執行了;

  測試:我們登錄到docker-node01看看是否有nginx鏡像和n1容器?

  提示:用docker-machine創建虛擬主機來對節點主機管理時,我們給定虛擬主機的名稱docker-machine會把該名稱當作主機名,把節點主機的主機名更改為我們指定的名稱;從上面的信息可以看到docker-node01這台主機上有nginx鏡像和n1容器;這說明我們剛才的操作都是發送給docker-node01上了;從上面的演示可以看到,我們在docker-machine上切換環境,當前shell並不能反映我們是否切換到對應的環境了;這樣一來在主機特別多的情況,很容易出錯;接下來我們配置當前shell的PS1的環境變量;

  下載docker-machine-wrapper.bash、docker-machine-prompt.bash和docker-machine.bash

[root@node01 ~]# cat /etc/bash_completion.d/down.bash
base=https://raw.githubusercontent.com/docker/machine/v0.16.0
for i in docker-machine-prompt.bash docker-machine-wrapper.bash docker-machine.bash
do
  sudo wget "$base/contrib/completion/bash/${i}" -P /etc/bash_completion.d
done
[root@node01 ~]# 

  提示:以上腳本主要是循環下載上面說的三個腳本;執行該腳本直接有source命令即可;

  提示:我們用source命令來執行上面的腳本,提示我們連接拒絕;這是因為沒有解析到raw.githubusercontent.com的地址造成的;解決辦法在/etc/hosts文件中介入raw.githubusercontent.com的解析地址即可;https://site.ip138.com/raw.githubusercontent.com/;這個網站可以查詢到raw.githubusercontent.com的地址;

  提示:更改/etc/hosts文件后,接下在用source命令執行上面的腳本就不會提示我們鏈接拒絕了;

  提示:可以看到/etc/bash_completion.d/目錄下有我們要的腳本了;接下來我們就需要配置當前用戶的PS1環境的值;

  提示:以上信息表示導入上面的三個腳本到當前登錄用戶的終端;配置好以上.bashrc后,我們在來切換環境,當前shell就不一樣了;

  提示:導入了docker-machine-wrapper.bash、docker-machine-prompt.bash和docker-machine.bash這三個腳本配合現在新定義的PS1變量,我們切換環境就很容易的辨識,我們操作的node節點主機是那一台;退出當前環境,直接使用exit即可;

  到此docker-machine的環境就搭建好了;接下我們再來說說docker-machine的常用命令使用和說明

  docker-machine active:查看當前激活狀態的docker主機

[root@node01 ~]# docker-machine active
docker-node01
[root@node01 ~]#

  提示:所謂激活狀態的docker主機就是指的當前的DOCKER_HOST環境變量所指向的主機;

  docker-machine ls:列出所有管理的主機

[root@node01 ~]# docker-machine ls
NAME            ACTIVE   DRIVER    STATE     URL                       SWARM   DOCKER      ERRORS
docker-node01   *        generic   Running   tcp://192.168.0.42:2376           v19.03.11   
docker-node02   -        generic   Running   tcp://192.168.0.43:2376           v19.03.11   
[root@node01 ~]# 

  docker-machine config:查看激活的docker主機的連接信息;

[root@node01 ~]# docker-machine config docker-node01
--tlsverify
--tlscacert="/root/.docker/machine/machines/docker-node01/ca.pem"
--tlscert="/root/.docker/machine/machines/docker-node01/cert.pem"
--tlskey="/root/.docker/machine/machines/docker-node01/key.pem"
-H=tcp://192.168.0.42:2376
[root@node01 ~]# 

  docker-machine inspect :以json格式輸出指定docker主機的詳細信息

[root@node01 ~]# docker-machine inspect docker-node01
{
    "ConfigVersion": 3,
    "Driver": {
        "IPAddress": "192.168.0.42",
        "MachineName": "docker-node01",
        "SSHUser": "root",
        "SSHPort": 22,
        "SSHKeyPath": "",
        "StorePath": "/root/.docker/machine",
        "SwarmMaster": false,
        "SwarmHost": "",
        "SwarmDiscovery": "",
        "EnginePort": 2376,
        "SSHKey": ""
    },
    "DriverName": "generic",
    "HostOptions": {
        "Driver": "",
        "Memory": 0,
        "Disk": 0,
        "EngineOptions": {
            "ArbitraryFlags": [],
            "Dns": null,
            "GraphDir": "",
            "Env": [],
            "Ipv6": false,
            "InsecureRegistry": [],
            "Labels": [],
            "LogLevel": "",
            "StorageDriver": "",
            "SelinuxEnabled": false,
            "TlsVerify": true,
            "RegistryMirror": [],
            "InstallURL": "https://get.docker.com"
        },
        "SwarmOptions": {
            "IsSwarm": false,
            "Address": "",
            "Discovery": "",
            "Agent": false,
            "Master": false,
            "Host": "tcp://0.0.0.0:3376",
            "Image": "swarm:latest",
            "Strategy": "spread",
            "Heartbeat": 0,
            "Overcommit": 0,
            "ArbitraryFlags": [],
            "ArbitraryJoinFlags": [],
            "Env": null,
            "IsExperimental": false
        },
        "AuthOptions": {
            "CertDir": "/root/.docker/machine/certs",
            "CaCertPath": "/root/.docker/machine/certs/ca.pem",
            "CaPrivateKeyPath": "/root/.docker/machine/certs/ca-key.pem",
            "CaCertRemotePath": "",
            "ServerCertPath": "/root/.docker/machine/machines/docker-node01/server.pem",
            "ServerKeyPath": "/root/.docker/machine/machines/docker-node01/server-key.pem",
            "ClientKeyPath": "/root/.docker/machine/certs/key.pem",
            "ServerCertRemotePath": "",
            "ServerKeyRemotePath": "",
            "ClientCertPath": "/root/.docker/machine/certs/cert.pem",
            "ServerCertSANs": [],
            "StorePath": "/root/.docker/machine/machines/docker-node01"
        }
    },
    "Name": "docker-node01"
}
[root@node01 ~]# 

  提示:以上命令也支持-f選項來指定格式,用法同docker image/container inspect 類似;

[root@node01 ~]# docker-machine inspect -f {{.HostOptions.AuthOptions.StorePath}} docker-node01
/root/.docker/machine/machines/docker-node01
[root@node01 ~]# docker-machine inspect -f {{.DriverName}} docker-node01                                      
generic
[root@node01 ~]# 

  docker-machine ip :獲取指定docker主機的ip地址

[root@node01 ~]# docker-machine ip docker-node01
192.168.0.42
[root@node01 ~]# docker-machine ip docker-node02
192.168.0.43
[root@node01 ~]# 

  docker-machine ssh :連接指定docker執行命令

[root@node01 ~]# docker-machine ssh docker-node01 "ip a"
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 ::1/128 scope host 
       valid_lft forever preferred_lft forever
2: ens33: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP group default qlen 1000
    link/ether 00:0c:29:91:99:30 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.0.42/24 brd 192.168.0.255 scope global ens33
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 fe80::20c:29ff:fe91:9930/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever
4: docker0: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc noqueue state DOWN group default 
    link/ether 02:42:0f:e1:e0:f7 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.17.0.1/16 brd 172.17.255.255 scope global docker0
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 fe80::42:fff:fee1:e0f7/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever
[root@node01 ~]# 

  docker-machine scp:在docker主機間以及docker主機和本地之間通過scp命令來遠程複製文件

[root@node01 ~]# echo "this is test file" > /tmp/test.txt
[root@node01 ~]# cat /tmp/test.txt
this is test file
[root@node01 ~]# docker-machine scp /tmp/test.txt docker-node01:/root/
test.txt                                                                                                                                 100%   18     5.4KB/s   00:00    
[root@node01 ~]# docker-machine ssh docker-node01 "ls -l /root/"
total 4
-rw-r--r-- 1 root root 18 Jun 19 11:26 test.txt
[root@node01 ~]# docker-machine ssh docker-node01 "cat /root/test.txt"
this is test file
[root@node01 ~]# 

  提示:同scp命令用法類似;

  docker-machine rm:刪除指定名稱的docker主機對應的虛擬主機;

[root@node01 ~]# docker-machine ls
NAME            ACTIVE   DRIVER    STATE     URL                       SWARM   DOCKER      ERRORS
docker-node01   *        generic   Running   tcp://192.168.0.42:2376           v19.03.11   
docker-node02   -        generic   Running   tcp://192.168.0.43:2376           v19.03.11   
[root@node01 ~]# docker-machine rm docker-node02
About to remove docker-node02
WARNING: This action will delete both local reference and remote instance.
Are you sure? (y/n): y
Successfully removed docker-node02
[root@node01 ~]# docker-machine ls
NAME            ACTIVE   DRIVER    STATE     URL                       SWARM   DOCKER      ERRORS
docker-node01   *        generic   Running   tcp://192.168.0.42:2376           v19.03.11   
[root@node01 ~]# 

  提示:docker-machine rm 只是刪除docker-machine上的虛擬主機,對於真正的物理節點上的docker環境並沒有刪除;實際上就切斷對指定docker主機的管控;

  docker-machine upgrade:將指定主機的docker版本更新為最新

[root@node01 ~]# docker-machine upgrade docker-node01
Waiting for SSH to be available...
Detecting the provisioner...
Upgrading docker...
Restarting docker...
[root@node01 ~]# docker-machine ls
NAME            ACTIVE   DRIVER    STATE     URL                       SWARM   DOCKER      ERRORS
docker-node01   *        generic   Running   tcp://192.168.0.42:2376           v19.03.11   
[root@node01 ~]# 

  提示:如果指定docker主機的版本已經是最新的版本,那麼它將不會再更新;

  docker-machine url:獲取指定主機監聽URL

[root@node01 ~]# docker-machine url docker-node01
tcp://192.168.0.42:2376
[root@node01 ~]# 

  提示:通過docker-machine安裝的docker環境,實際上就是把yum安裝的docker環境,客戶端和服務端分離了,各個節點就是各個服務端,而docker-machine就是同一的客戶端,因為客戶端和服務端不再同一主機,所以它會把docker監聽在一個TCP端口上,方便客戶端的來連接管理;

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全球暖化警示!南極驚見「鮮紅極地」

摘錄自2020年2月29日自由時報報導

南極科學家近來捕捉到一系列照片,只見片片雪地上竟染上了大面積的鮮紅色,畫面看來有些詭異。然而,這樣的景象其實是全球暖化持續惡化的警示之一。

綜合外媒報導,此類景象被稱為是「西瓜雪」。西瓜雪是由極地雪藻(Chlamydomonas nivalis)所造成,該藻類能夠製造耐寒孢子,讓它們得以在0°C以下的低溫存活。由於南極正值夏季,溫暖的天氣為孢子帶來適當的繁殖條件。

烏克蘭科學家提到,大面積的西瓜雪是氣候暖化的產物,且其顏色能夠反射的日照量較少,會讓雪融化得更快。此外,極地雪藻對人類來說具有毒性,不能食用。

南極洲在2月初被熱浪侵襲,出現20.75°C的破紀錄高溫,美國國家航空暨太空總署(NASA)公布的衛星照片顯示,位於南極洲東北方的鷹島,短短九天內融化了20%的積雪。美國麻州尼可斯學院的地質學家佩爾托(Mauri Pelto)表示,直到21世紀前,南極洲大陸幾乎從未發生過這種事。



烏克蘭科學家近日在南極發現大片西瓜雪。圖片來源:「Національний антарктичний науковий центр」臉書




形成西瓜雪的極地雪藻會使融冰速度增加。圖片來源:「Національний антарктичний науковий центр」臉書

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區塊鏈系列教程之:比特幣的錢包與交易

目錄

  • 簡介
  • 比特幣密碼學的基礎
    • 單向散列函數(hash算法)
    • 非對稱加密算法
    • 擴展閱讀:同態加密
  • 密鑰,地址和錢包
  • 比特幣中的交易
  • 擴展閱讀:圖靈非完備性
  • 總結

簡介

錢包在比特幣中是做什麼的呢?比特幣的交易又有什麼特點呢?怎麼才能偽造比特幣的交易呢?今天和大家一起學習一下比特幣中的錢包和交易。

比特幣密碼學的基礎

之前我們提到過比特幣使用的並不是什麼新技術,只是對於老的技術比如:P2P網絡,分佈式系統,密碼學,共識算法的重新而又巧妙的應用。

在錢包和交易生成驗證的過程中,都需要使用到密碼學的計算。這裏我們先介紹一下比特幣中會使用到的幾種密碼學技術。

更多精彩內容且看:

  • 區塊鏈從入門到放棄系列教程-涵蓋密碼學,超級賬本,以太坊,Libra,比特幣等持續更新
  • Spring Boot 2.X系列教程:七天從無到有掌握Spring Boot-持續更新
  • Spring 5.X系列教程:滿足你對Spring5的一切想象-持續更新
  • java程序員從小工到專家成神之路(2020版)-持續更新中,附詳細文章教程

單向散列函數(hash算法)

在介紹單向散列函數之前,我們先了解一下什麼情況下需要使用到單向散列函數。

如果你需要從國外的網站上下載一個軟件,但是因為種種原因,國外的網絡太慢了,下載幾個G的數據幾乎是不可能的。剛好國內有鏡像網站,可以從國內下載數據。但是如何保證國內的鏡像不是被篡改過後的呢?這個時候就需要單向散列函數了。一般來說網站會提供MD5或者SHA的值作為驗證值。

單向散列函數有一個輸入和輸出。輸入稱為消息,輸出稱為散列值。

散列值的長度跟消息的長度無關,不論多少大小的長度的消息,都會計算出固定長度的散列值。

hash算法有下面幾個特點:

  1. 能夠根據任意長度的消息計算出固定長度的散列值。

  2. 計算速度要快。

  3. 消息不同,散列值也不同。

    這就意味着,如果僅僅是一點點的變動都會引起整個散列值的巨大變化。

    因為散列值的大小是固定的,所以有可能會出現不同的消息產生相同散列值的情況。這種情況叫做碰撞。

    難以發現碰撞的性質被稱為抗碰撞性。當給定某條消息的散列值時,必須保證很難找到和該消息具有相同散列值的另一條消息。

  4. 單向散列函數必須具有單向性。所謂單向性是指無法通過散列值來反推出消息的性質。

比特幣使用的散列算法是SHA256,他是安全散列算法SHA(Secure Hash Algorithm)系列算法的一種(另外還有SHA-1、SHA-224、SHA-384 和 SHA-512 等變體),SHA是美國國家安全局 (NSA) 設計,美國國家標準與技術研究院(NIST) 發布的,主要適用於数字簽名標準(DigitalSignature Standard DSS)裏面定義的数字簽名算法(Digital Signature Algorithm DSA)。

RIPEMD(RACE Integrity Primitives Evaluation Message Digest,RACE原始完整性校驗消息摘要),是Hans Dobbertin等3人在md4,md5的基礎上,於1996年提出來的。

非對稱加密算法

非對稱加密算法也叫公鑰密碼算法,通過生成的公私鑰來對明文密文進行加密解密。

非對稱加密算法需要兩個密鑰:公開密鑰(publickey)和私有密鑰(privatekey)。公開密鑰與私有密鑰是一對,如果用公開密鑰對數據進行加密,只有用對應的私有密鑰才能解密;如果用私有密鑰對數據進行加密,那麼只有用對應的公開密鑰才能解密。因為加密和解密使用的是兩個不同的密鑰,所以這種算法叫作非對稱加密算法。

擴展閱讀:同態加密

同態加密是一種加密形式,它允許人們對密文進行特定的代數運算得到仍然是加密的結果,將其解密所得到的結果與對明文進行同樣的運算結果一樣。換言之,這項技術令人們可以在加密的數據中進行諸如檢索、比較等操作,得出正確的結果,而在整個處理過程中無需對數據進行解密。其意義在於,真正從根本上解決將數據及其操作委託給第三方時的保密問題,例如對於各種雲計算的應用。

密鑰,地址和錢包

比特幣的所有權是通過数字密鑰、比特幣地址和数字簽名來確立的。数字密鑰實際上並不是存儲在網絡中,而是由用戶生成並存儲在一個文件或簡單的數據庫 中,稱為錢包。存儲在用戶錢包中的数字密鑰完全獨立於比特幣協議,可由用戶的錢包軟件生成並管理,而無需區塊鏈或網絡連接。密鑰實現了比特幣的許多有趣特性,包括去中心化信任和控制、所有權認證和基於密碼學證明的安全模型。

比特幣錢包只包含私鑰而不是比特幣。每一個用戶有一個包含多個私鑰的錢包。錢包中包含成對的私鑰和公鑰。用戶用這些私鑰來簽名交易,從而證明它們擁有交易的輸出(也就是其中的比特幣)。比特幣是以交易輸出的形式來儲存在區塊鏈中(通常記為vout或txout)。

如果錢包只包含私鑰,那麼錢包地址是什麼呢?錢包地址是從公鑰的hash值的出來的,如下圖所示:

  1. 首先使用隨機數發生器生成一個『私鑰』。一般來說這是一個256bits的數,擁有了這串数字就可以對相應『錢包地址』中的比特幣進行操作,所以必須被安全地保存起來。

  2. 『私鑰』經過SECP256K1算法處理生成了『公鑰』。SECP256K1是一種橢圓曲線算法,通過一個已知『私鑰』時可以算得『公鑰』,而『公鑰』已知時卻無法反向計算出『私鑰』。這是保障比特幣安全的算法基礎。

  3. 同SHA256一樣,RIPEMD160也是一種Hash算法,由『公鑰』可以計算得到『公鑰哈希』,而反過來是行不通的。

  4. 將一個字節的地址版本號連接到『公鑰哈希』頭部(對於比特幣網絡的pubkey地址,這一字節為“0”),然後對其進行兩次SHA256運算,將結果的前4字節作為『公鑰哈希』的校驗值,連接在其尾部。

  5. 將上一步結果使用BASE58進行編碼(比特幣定製版本),就得到了『錢包地址』。 比如,1A1zP1eP5QGefi2DMPTfTL5TTmv7DivfNa。

所以私鑰,公鑰和錢包地址的關係如下圖所示:

大家看到錢包地址1A1zP1eP5QGefi2DMPTfTL5TTmv7DivfNa有什麼想法呢?

肯定有人在想,這麼一大長串字母和数字實在是太不好記憶了。能不能生產一個比較好記的錢包地址呢? 比如MyNameIsHanMeiMei….這樣開頭的地址呢?

當然可以,這叫做靚號地址,只不過需要大量的算力才行。

比特幣中的交易

簡單來說,交易就是告知全網:比特幣的持有者已授權把比特幣轉帳給其他人。而新持有者能夠再次授權,轉移給該比特幣所有權鏈中的其他人。

注意, 在比特幣的世界里既沒有賬戶,也沒有餘額,只有分散到區塊鏈里的UTXO(Unspent Transaction Outputs)。

怎麼理解這個UTXO呢?沒有賬戶也沒有餘額,那麼錢包裏面的金額是怎麼計算出來的呢?

別急,讓我們一一道來。

話說,在比特幣中,比特幣錢包間的轉賬是通過交易(Transaction)實現的。

我們看一個標準的交易流程。

那麼問題來了,世界上第一個比特幣是哪裡來的呢?

答,是挖礦來的。好了,我們的001交易表示的就是一個挖礦的過程,在這個交易中,輸入就是挖礦,輸出編號1,BTC數目是50,目的地址是A,表示這50個BTC給A了。

接下來,A想發25個BTC給B,怎麼構造這個交易呢?

同樣的,我們需要一個輸入,這個輸入就是001交易的1號輸出,我們用001.1來表示。輸出分為兩個,第一個輸出編號1,表示要付25個BTC給B。第二個輸出編號2,表示剩下的BTC要還給A。

大家可能會問了,輸入是50BTC,兩個輸出加起來才45個BTC,好像還少了5個BTC?沒錯,這個5個BTC就是給礦工的挖礦所得。

接下來,A又繼續轉賬給C,同樣的道理,把一個一個的交易連接起來。

從上面的例子我們可以看到,實際上錢是存在一個一個的交易記錄裏面的,那些未被花費的輸出,就叫做UTXO(Unspent Transaction Outputs)。

那麼怎麼保證轉賬給B的錢,不會被其他的人消費呢?這就涉及到交易的加密過程了。

我們以單個輸入和輸出為例來詳細了解一下交易的構成:

上圖中,交易的輸入就是txid,也就是之前生成的還有未花費暑輸出的交易ID。output index就是交易的輸出id。

一個非常重要的ScriptSig是輸入交易的驗證,表明這個用戶擁有這個賬戶的轉賬權限。

輸出是一個腳本,只有滿足腳本運行條件的人才能花費這個output。這也就是ScriptSig需要驗證的腳本。

我們看下腳本是怎麼做認證的吧。

比特幣的標準輸出形式有兩種。Pay To Public Key Hash (P2PKH) 和 Pay To Script Hash (P2SH)。兩者的區別在於,一個是輸出到public key的hash,一個是輸出到任意的一個腳本輸出hash。

為了保證輸出只能由特定的人來花費,一般的情況下是直接輸出到對方的public key hash。由於只有對方擁有的私鑰能夠生成這個public key hash,也就是說只有對方才能夠對這個輸出進行驗證。

但每次都需要知道對方的public key hash還是比較麻煩的,更簡單的做法就是,發送者直接輸出到一個特定的hash值就行了,只要對方能夠生成這個hash就可以。

下面的例子是一個P2PKH的腳本形式。

P2PKH的輸出是一個腳本,裏面一個重要的值就是PK hash。

怎麼驗證呢?

驗證方提供兩個值,一個是sig,一個是PubKey。因為比特幣的虛擬機是棧結構的,我們先把這兩個值入棧。

然後調用OP_DUP對最上層的PubKey進行拷貝,然後調用OP_HASH160算法來計算Pk Hash,然後將發送方保存的Pk Hash入棧。接下來調用OP_EQUALVERIFY對兩個PK Hash進行對比。

如果對比成功,最後一步就是驗證Sig和PubKey是否匹配。

如果都成功,說明接收方的確是這個PK Hash的擁有者。那麼對方就可以盡情使用了。

擴展閱讀:圖靈非完備性

和馮·諾伊曼同為現代計算機奠基人的阿蘭·圖靈(AlanTurin)在1950年提出了判定計算機能否像人那般實際“思考”的標準,也就是著名的“圖靈檢驗”。

他設想一台超級計算機和一個人躲藏在幕後回答提問者的問題,而提問者則試圖分辨哪個是人哪個是計算機。

圖靈爭辯說,假如計算機偽裝得如此巧妙,以致沒有人可以在實際上把它和一個真人分辨開來的話,那麼我們就可以聲稱,這台計算機和人一樣具備了思考能力,或者說,意識(他的原詞是“智慧”)。

在可計算性理論里,如果一系列操作數據的規則(如指令集、編程語言、細胞自動機)按照一定的順序可以計算出結果,被稱為圖靈完備(turing complete)。

比特幣腳本語言不是圖靈完備的,具有一定的局限性,它沒有循環語句和複雜的條件控制語句。

總結

本文介紹了比特幣的錢包和交易的概念,希望大家能夠喜歡。

本文作者:flydean程序那些事

本文鏈接:http://www.flydean.com/bitcoin-transactions/

本文來源:flydean的博客

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深入了解C#(TPL)之Parallel.ForEach異步

前言

最近在做項目過程中使用到了如題并行方法,當時還是有點猶豫不決,因為平常使用不多, 於是藉助周末時間稍微深入了下,發現我用錯了,故此做一詳細記錄,希望對也不是很了解的童鞋在看到此文後不要再犯和我同樣的錯誤。

并行遍歷異步表象

這裏我們就不再講解該語法的作用以及和正常遍歷處理的區別,網上文章比比皆是,我們直接進入主題,本文所演示程序在控制台中進行。可能大部分童鞋都是如下大概這樣用的

Parallel.ForEach(Enumerable.Range(0, 10), index =>
{
    Console.WriteLine(index);
});

 

我們採取并行方式遍歷10個元素,然後結果也隨機打印出10個元素,一點毛病也沒有。然而我是用的異步方式,如下:

Parallel.ForEach(Enumerable.Range(0, 10), async index =>
{
    await AsyncTask(index);
});
static async Task<int> AsyncTask(int i)
{
    await Task.Delay(100);
    
    var calculate = i * 2;
    
    Console.WriteLine(calculate);

    return calculate;
}

我們只是將并行操作更改為了異步形式,然後對每個元素進行對應處理,打印無序結果,一切也是如我們所期望,接下來我再來看一個例子,經過并行異步處理后猜猜最終字典中元素個數可能或一定為多少呢?

var dicts = new ConcurrentDictionary<string, int>();

Parallel.ForEach(Enumerable.Range(0, 10), async index =>
{
    var result = await AsyncTask(index);

    dicts.TryAdd(index.ToString(), result);
});

Console.WriteLine($"element count in dictionary {dicts.Count}");

 

如果對該并行方法沒有深入了解的話,大概率都會猜錯,我們看到字典中元素為0,主要原因是用了異步后引起的,為何會這樣呢?我們首先從表象上來分析,當我們在控制台上對并行方法用了異步后,你會發現編譯器會告警(主函數入口已用異步標識),如下:

接下來我們再來看看調用該并行異步方法的最終調用構造,如下:

public static ParallelLoopResult ForEach<TSource>(IEnumerable<TSource> source, Action<TSource> body);

第二個參數為內置委託Action,所以我們也可以看出並不能用於異步,因為要是異步至少也是Func<Task>,比如如下方法參數形式

static async Task AsyncDemo(Func<int,Task> func)
{
    await func(1);
}

并行遍歷異步本質

通過如上表象的分析我們得出并行遍歷方法應該是並不支持異步(通過最終結果分析得知,表述為不能用於異步更恰當),但是在實際項目開發中我們若沒有注意到該方法的構造很容易就會誤以為支持異步,如我一樣寫完也沒報錯,也就草草了事。那麼接下來我們反編譯看下最終實際情況會是怎樣的呢。

進入主函數,我們已將主函數進行異步標識,所以將主函數放在狀態機中執行(狀態機類,<Main>d_0),這點我們毫無保留的贊同,接下來實例化字典,並通過并行遍歷異步處理元素集合併將其結果嘗試放入到字典中

由上我們可以看到主函數是在狀態機中運行且構造為AsyncTaskMethodBuilder,當我們通過并行遍歷異步處理時每次都會實例化一個狀態機類即如上<<Main>b__0>d,但我們發現此狀態機的構造是AsyncVoidMethodBuilder,利用此狀態機類來異步處理每一個元素,如下

最終調用AsyncTask異步方法,這裏我就不再截圖,同樣也是生成一個此異步方法的狀態機類。稍加分析想必我們已經知曉結果,AsyncTaskMethodBuilder指的就是(async task),而AsyncVoidMethodBuilder指的是(async void),所以對并行遍歷異步操作是將其隱式轉換為async void,而不是async task,這也和我們從其構造為Action得出的結論一致,我們知道(async void)僅限於基於事件的處理程序(常見於客戶端應用程序),其他情況避免用async void,也就是說將返回值放在Task或Task<T>中。當并行執行任務時,由於返回值為void,不會等待操作完成,這也就不難解釋為何字典中元素個數為0。

總結

當時並沒有過多的去了解,只是想當然的認為用了異步也沒出現編譯報錯,但是又由於沒怎麼用過,我還是抱着懷疑的態度,於是再深究了下,發現用法是大錯特錯。通過構造僅接受為Action委託,這也就意味着根本無法等待異步操作完成,之所以能接受異步索引其本質是隱式轉換為(async void),從另外一個角度看,異步主要用於IO密集型,而并行處理用於CPU密集型計算,基於此上種種一定不能用於異步,否則結果你懂的。

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09.DRF-ModelSerializer

四、模型類序列化器ModelSerializer

如果我們想要使用序列化器對應的是Django的模型類,DRF為我們提供了ModelSerializer模型類序列化器來幫助我們快速創建一個Serializer類。

ModelSerializer與常規的Serializer相同,但提供了:

  • 基於模型類自動生成一系列字段
  • 基於模型類自動為Serializer生成validators,比如unique_together
  • 包含默認的create()和update()的實現

4.1 定義

比如我們創建一個BookInfoSerializer

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """圖書數據序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = '__all__'
  • model 指明參照哪個模型類
  • fields 指明為模型類的哪些字段生成

我們可以在python manage.py shell中查看自動生成的BookInfoSerializer的具體實現

>>> from booktest.serializers import BookInfoSerializer
>>> serializer = BookInfoSerializer()
>>> serializer
BookInfoSerializer():
    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = CharField(label='名稱', max_length=20)
    bpub_date = DateField(allow_null=True, label='發布日期', required=False)
    bread = IntegerField(label='閱讀量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    bcomment = IntegerField(label='評論量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    image = ImageField(allow_null=True, label='圖片', max_length=100, required=False)

4.2 指定字段

4.2.1) 使用fields來明確字段,__all__表名包含所有字段,也可以寫明具體哪些字段,如

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """圖書數據序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date')

4.2.2) 使用exclude可以明確排除掉哪些字段

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """圖書數據序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        exclude = ('image',)

4.2.3) 默認ModelSerializer使用主鍵作為關聯字段,但是我們可以使用depth來簡單的生成嵌套表示,depth應該是整數,表明嵌套的層級數量。如:

class HeroInfoSerializer2(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = HeroInfo
        fields = '__all__'
        depth = 1

形成的序列化器如下:

HeroInfoSerializer():
    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
    hname = CharField(label='名稱', max_length=20)
    hgender = ChoiceField(choices=((0, 'male'), (1, 'female')), label='性別', required=False, validators=[<django.core.valators.MinValueValidator object>, <django.core.validators.MaxValueValidator object>])
    hcomment = CharField(allow_null=True, label='描述信息', max_length=200, required=False)
    hbook = NestedSerializer(read_only=True):
        id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
        btitle = CharField(label='名稱', max_length=20)
        bpub_date = DateField(allow_null=True, label='發布日期', required=False)
        bread = IntegerField(label='閱讀量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
        bcomment = IntegerField(label='評論量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
        image = ImageField(allow_null=True, label='圖片', max_length=100, required=False)

4.2.4) 显示指明字段,如:

class HeroInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    hbook = BookInfoSerializer()

    class Meta:
        model = HeroInfo
        fields = ('id', 'hname', 'hgender', 'hcomment', 'hbook')

4.2.5) 指明只讀字段

可以通過read_only_fields指明只讀字段,即僅用於序列化輸出的字段

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """圖書數據序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date', 'bread', 'bcomment')
        read_only_fields = ('id', 'bread', 'bcomment')

4.3 添加額外參數

我們可以使用extra_kwargs參數為ModelSerializer添加或修改原有的選項參數

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """圖書數據序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date', 'bread', 'bcomment')
        extra_kwargs = {
            'bread': {'min_value': 0, 'required': True},
            'bcomment': {'min_value': 0, 'required': True},
        }

# BookInfoSerializer():
#    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
#    btitle = CharField(label='名稱', max_length=20)
#    bpub_date = DateField(allow_null=True, label='發布日期', required=False)
#    bread = IntegerField(label='閱讀量', max_value=2147483647, min_value=0, required=True)
#    bcomment = IntegerField(label='評論量', max_value=2147483647, min_value=0, required=True)

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一起玩轉微服務(6)——通信協議如何統一

一、接口調用

接口調用如果是遠程調用,那麼就構成了簡單的分佈式。最簡單的遠程接口實現方式是web service或rest。當然一個合理的分佈式應用不僅僅是遠程接口調用這麼簡單。還需要有負載均衡、緩存等功能。最簡單實現分佈式的技術是Rest接口,因為Rest接口可以使用現存的各種服務器,比如負載均衡服務器和緩存服務器來實現負載均衡和緩存功能。

二、統一通信協議

關於通信協議,不同的公司有不同的選擇,但是建議同一公司內部使用統一的通信協議,比較典型的有grpc和brpc。

1. gRPC簡介

gRPC是Google發布的基於HTTP 2.0傳輸層協議承載的高性能開源軟件框架,提供了支持多種編程語言的、對網絡設備進行配置和納管的方法。由於是開源框架,通信的雙方可以進行二次開發,所以客戶端和服務器端之間的通信會更加專註於業務層面的內容,減少了對由gRPC框架實現的底層通信的關注。如下圖,DATA部分即業務層面內容,下面所有的信息都由gRPC進行封裝。

 

 

grpc是一個高性能、開源和通用的 RPC 框架,面向移動和 HTTP/2 設計。目前提供 C、Java 和 Go 語言版本,分別是:grpc, grpc-java, grpc-go. 其中 C 版本支持 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C# 支持.
grpc基於 HTTP/2 標準設計,帶來諸如雙向流、流控、頭部壓縮、單 TCP 連接上的多復用請求等特。這些特性使得其在移動設備上表現更好,更省電和節省空間佔用。
關於具體gRPC報文的結構,可以參考下圖:

 

 

下面展示一下gRPC的交互過程

 

 

  1. 交換機在開啟gRPC功能后充當gRPC客戶端的角色,採集服務器充當gRPC服務器角色;
  2. 交換機會根據訂閱的事件構建對應數據的格式(GPB/JSON),通過Protocol Buffers進行編寫proto文件,交換機與服務器建立gRPC通道,通過gRPC協議向服務器發送請求消息;
  3. 服務器收到請求消息后,服務器會通過Protocol Buffers解譯proto文件,還原出最先定義好格式的數據結構,進行業務處理;
  4. 數據梳理完后,服務器需要使用Protocol Buffers重編譯應答數據,通過gRPC協議向交換機發送應答消息;
  5. 交換機收到應答消息后,結束本次的gRPC交互。

上圖展示的是gRPC交互過程的具體流程,這也是Telemetry觸發方式其中之一,稱為Dial-out模式。簡單地說,gRPC就是在客戶端和服務器端開啟gRPC功能后建立連接,將設備上配置的訂閱數據推送給服務器端。

2. brpc

與grpc類似,brpc源自百度,目前支撐百度內部大約 75 萬個同時在線的實例。
其實基於以上的幾種選擇都能夠完成高效的開發,團隊內部使用統一的標準,這樣更有利於模塊化和統一標準。
服務間的通信是通過輕量級的web服務,使用同步的REST API進行通信。在實際的項目應用中,一般推薦在查詢的時候使用同步機制,在增刪改使用異步的方式,結合消息隊列來實現數據的操作,以保證最終的數據一致性。
具體可以使用BRPC做如下

  1. 搭建能在一個端口支持多協議的服務, 或訪問各種服務
  2. Server能同步或異步處理請求
  3. Client支持同步、異步、半同步,或使用組合channels簡化複雜的分庫或併發訪問
  4. 通過http界面調試服務, 使用cpu, heap, contention profilers
  5. 獲得更好的延時和吞吐
  6. 把你組織中使用的協議快速地加入brpc,或定製各類組件, 包括命名服務 (dns, zk, etcd), 負載均衡 (rr, random, consistent hashing)

三、rest API

 

 

REST API 應為創建、檢索、更新和刪除操作使用標準 HTTP 動詞,而且應特別注意操作是否冪等。
POST 操作可用於創建資源。POST 操作的明顯特徵是它不是冪等的。舉例而言,如果使用 POST 請求創建資源,而且啟動該請求多次,那麼每次調用后都會創建一個新的唯一資源。
GET 操作必須是冪等的且不會產生意外結果。具體來講,帶有查詢參數的 GET 請求不應用於更改或更新信息(而應使用 POST、PUT 或 PATCH)。
PUT 操作可用於更新資源。PUT 操作通常包含要更新的資源的完整副本,使該操作具有冪等性。
PATCH 操作允許對資源執行部分更新。它們不一定是冪等的,具體取決於如何指定增量並應用到資源上。例如,如果一個 PATCH 操作表明一個值應從 A 改為 B,那麼它就是冪等的。如果它已啟動多次而且值已是 B,則沒有任何效果。對 PATCH 操作的支持仍不一致。例如,Java EE7 中的 JAX-RS 中沒有 @PATCH 註釋。
DELETE 操作用於刪除資源。刪除操作是冪等的,因為資源只能刪除一次。但是,返回代碼不同,因為第一次操作將成功 (200),而後續調用不會找到資源 (204)。

 

四、你們怎麼解決

不同項目組之間使用的語言有可能不同,框架有可能不同,同樣的,通信協議有可能不同,你們怎麼解決的呢?

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一文梳理JavaScript中的this

最近零零碎碎看了許多關於this的文章,本着“好記性不如爛筆頭”的思想,特在這裏整理一下this有關的知識點。【長文警告!!!】

接下來,筆者將按照以下目錄對this進行闡述:

  • this是什麼?
  • this指向
    • this在全局範圍內
    • this在對象的構造函數內
    • this在對象的方法內
    • this在簡單函數內
    • this在箭頭函數內
    • this在一個事件偵聽器內
  • this綁定規則
    • 默認綁定
    • 隱式綁定
    • 显示綁定(this修改)
    • 優先級
  • 箭頭函數

1. this是什麼?

this是JavaScript的一個關鍵字,但它時常矇著面紗讓人無法捉摸,許多對this不明就裡的同學,常常會有這樣的錯誤認知:

  • this在函數內指向函數自身

    •   function foo(num){
            console.log("foo: " + num);
        
            //記錄foo被調用次數
            this.count++;
        }
        foo.count = 0;
        for(let i=0; i<10; i++){
            if(i > 5){
                foo(i);
            }
        }
        console.log(foo.count); // 0, this並沒有指向foo函數,foo.count沒有進行任何操作
      
  • this在函數內指向函數的作用域

    •   function foo(){
            var a = 2;
            this.bar();
        }
        function bar(){
            console.log(this.a);
        }
        foo();// undefined, window對象沒有bar這一屬性
      

2. this指向

this的指向取決於他所處的環境. 大致上,可以分為下面的6種情況:

  • this在全局範圍內
  • this在對象的構造函數內
  • this在對象的方法內
  • this在一個簡單的函數內
  • this在箭頭函數內
  • this在一個事件偵聽器內

2.1 this在全局範圍內

this在全局範圍內綁定什麼呢?這個相信只要學過JS,應該都知道答案。如果不知道,同學真的應該反思自己的學習態度和方法是否存在問題了。話不多說,直接上代碼,一探究竟,揭開this在全局範圍下的真面目:

console.log(this); // Window

不出意外,this在全局範圍內指向window對象()。通常, 在全局環境中, 我們很少使用this關鍵字, 因此對它也沒那麼在意. 讓我們繼續看下一個環境.

2.2 this在對象的構造函數內

當我們使用new創建構造函數的實例時會發生什麼呢?以這種方式調用構造函數會經歷以下四個步驟:

  • 創建一個空對象;

  • 將構造函數的作用域賦給新對象(this指向了這個新對象),繼承函數的原型;

  • 執行構造函數中的代碼;

  • 返回新對象。

看完上面的內容,大家想必也知道this在對象的構造函數內的指向了吧!當你使用new關鍵字創建一個對象的新的實例時, this關鍵字指向這個實例 .

舉個栗子:

function Human (age) {
    this.age = age;
}
let greg = new Human(22);
let thomas = new Human(24);

console.log(greg); // this.age = 22
console.log(thomas); // this.age = 24

// answer
Person { age:22}
Person { age:24}

2.3 this在對象方法內

方法是與對象關聯的函數的通俗叫法, 如下所示:

let o = {
    sayThis(){
        console.log(this);
    }
}

如上所示,在對象的任何方法內的this都是指向對象本身 .

好了,繼續下一個環境!

2.4 this在簡單函數內

可能看到這裏,許多同學心裏會有疑問,什麼是簡單函數?

其實簡單函數大家都很熟悉,就像下面一樣,以相同形式編寫的匿名函數也被認為是簡單函數(非箭頭函數)。

function hello(){
    console.log("hello"+this);
}

這裏需要注意,在瀏覽器中,不管函數聲明在哪裡,匿名或者不匿名,只要不是直接作為對象的方法,this指向始終是window對象(除非使用call,apply,bind修改this指向)。

舉個栗子說明一下:

// 显示函數,直接定義在sayThis方法內,this指向依舊不變
function simpleFunction() {
    console.log(this);
}

var o = {
    sayThis() {
        simpleFunction();
    }
}

simpleFunction(); // Window
o.sayThis(); // Window


// 匿名函數
var o = {
    sayThis(){
        (function(){consoloe.log(this);})();
    }
} 
o.sayThis();// Window

對於初學者來說,this在簡單函數內的表現時常讓他們懵逼不已,難道this不應該指向對象本身?這個問題曾經也出現在我的腦海里過,沒錯,在寫代碼時我也踩過這個坑。

通常的,當我們要在對象方法內調用函數,而這個函數需要用到this時,我們都會創建一個變量來保存對象中的this的引用. 通常, 這個變量名稱叫做self或者that。具體說下所示:

const o = {
    doSomethingLater() {
        const self = this;
        setTimeout(function() {
            self.speakLeet();
        }, 1000);
    },
    speakLeet() {
        console.log(`1337 15 4W350M3`);
    }
}

o.doSomethingLater(); // `1337 15 4W350M3`

心細的同學可能已經發現,這裏的簡單函數沒有將箭頭函數包括在內,那麼下一個環境是什麼想必也能猜到啦,那麼現在進入下一個環境,看看this指向什麼。

2.5 this在箭頭函數內

和簡單函數表現不太一樣,this在箭頭函數中總是跟它在箭頭函數所在作用域的this一樣(在它直接作用域). 所以, 如果你在對象中使用箭頭函數, 箭頭函數中的this總是指向這個對象本身, 而不是指向Window.

下面我們使用箭頭函數,重寫一下上面的案例:

const o = {
    doSomethingLater() {
        setTimeout(() => this.speakLeet(), 1000);
    },
    speakLeet() {
        console.log(`1337 15 4W350M3`);
    }
}
o.doSomethingLater(); // `1337 15 4W350M3`

最後,讓我們來看看最後一種環境 – 事件偵聽器.

2.6 this在事件偵聽器內

在事件偵聽器內, this被綁定的是觸發這個事件的元素:

let button = document.querySelector('button');

button.addEventListener('click', function() {
    console.log(this); // button
});

3. this綁定規則

事實上,只要記住上面this在不同環境的綁定值,足以應付大部分工作。然而,好學的同學總是會忍不住想說,為什麼呢?對,為什麼this在這些情況下綁定這些值呢?學習,我們不能只知其然,而不知所以然。所以,現在就讓我們來探尋,this值獲取的真相吧。

現在,讓我們回憶一下,在講什麼是this的時候,我們說到“this的綁定取決於他所處的環境”。這句話其實不是十分準確,準確的說,this不是編寫時綁定,而是運行時綁定。它依賴於函數調用的上下文條件this綁定和函數聲明的位置無關,反而和函數被調用的方式有關

當一個函數被調用時,會建立一個活動記錄,也稱為執行環境。這個記錄包含函數是從何處(call-stack)被調用的,函數是 如何被調用的,被傳遞了什麼參數等信息。這個記錄的屬性之一,就是在函數執行期間將被使用的this引用。this實際上是在函數被調用時建立的一個綁定,它指向什麼是完全由函數被調用的調用點來決定的

僅僅是規則

現在我們將注意力轉移到調用點 如何 決定在函數執行期間this指向哪裡。

你必須考察call-site並判定4種規則中的哪一個適用。我們將首先獨立的解釋一下這4種規則中的每一種,之後我們來展示一下如果有多種規則可以適用調用點時,它們的優先級。

3.1 默認綁定規則

第一種規則來源於函數調用的最常見的情況:獨立函數調用。可以認為這種this規則是在沒有其他規則適用時的默認規則。我們給它一個稱呼“默認綁定”.

現在來看這段代碼:

function foo(){
    console.log(this); 
}
var a = 2;
demo(); // 2

當foo()被調用時,this.a解析為我們的全局變量a。為什麼?因為在這種情況下,對此方法調用的this實施了 默認綁定,所以使this指向了全局對象。

在我們的代碼段中,foo()是被一個直白的,毫無修飾的函數引用調用的。沒有其他的我們將要展示的規則適用於這裏,所以 默認綁定 在這裏適用。

如果strict mode在這裏生效,那麼對於 默認綁定 來說全局對象是不合法的,所以this將被設置為undefined。

'use strict'
function foo(){
    console.log(this.a); // TypeError: Cannot read property 'a' of undefined
}
const a = 1;
foo();
function foo(){
	'use strict'
    console.log(this.a); // TypeError: Cannot read property 'a' of undefined
}
const a = 1;
foo();

微妙的是,即便所有的this綁定規則都是完全基於調用點,如果foo()的 內容 沒有在strint mode下執行,對於 默認綁定 來說全局對象是 唯一 合法的;foo()的call-site的strict mode狀態與此無關。

function foo(){
    console.log(this.a); 
}
var a = 1;
(function(){
	'use strict';
	foo(); // 1
})();

注意: 在代碼中故意混用strict mode和非strict mode通常是讓人皺眉頭的。你的程序整體可能應當不是 Strict 就是非Strict。然而,有時你可能會引用與你的 Strict 模式不同的第三方包,所以對這些微妙的兼容性細節要多加小心。

3.2 隱式綁定

另一種要考慮的規則是:調用點是否有一個環境對象(context object),也稱為擁有者(owning)或容器(containing)對象。

讓我們來看這段代碼:

function foo() {
    console.log(this.a);
}
let o = {
    a: 2,
    foo,
}
o.foo(); // 2

這裏,我們注意到foo函數被聲明然後作為對象o的方法,無論foo()是否一開始就在obj上被聲明,還是後來作為引用添加(如上面代碼所示),都是這個 函數 被obj所“擁有”或“包含”。這裏,調用點使用obj環境來引用函數,所以可以說 obj對象在函數被調用的時間點上“擁有”或“包含”這個 函數引用。

當一個方法引用存在一個環境對象時,隱式綁定 規則會說:是這個對象應當被用於這個函數調用的this綁定。

只有對象屬性引用鏈的最後一層是影響調用點的。比如:

function foo(){
    console.log(this.a);
}

var obj1 = {
    a:2,
    obj2:obj2
};
var obj2 = {
    a:42,
    foo:foo
};
obj1.obj2.foo(); // 42

隱式綁定的隱患

當一個 隱含綁定丟失了它的綁定,這通常意味着它會退回到 默認綁定, 根據strict mode的狀態,結果不是全局對象就是undefined。

下面來看這段代碼:

function foo(){
    console.log(this.a);
}

var obj = {
    a:2,
    foo
};
var bar = obj.foo;
var a = "Global variable";
bar(); // "Global variable"

儘管bar似乎是obj.foo的引用,但實際上它只是另一個foo自己的引用而已。另外,起作用的調用點是bar(),一個直白,毫無修飾的調用,因此 默認綁定 適用於這裏。

這種情況發生的更加微妙,更常見,更意外的方式,是當我們考慮傳遞一個回調函數時:

function foo(){
    console.log(this.a);
}

function doFoo(fn){
	fn();
}

var obj = {
    a:2,
    foo,
};
var a = "Global variable";
dooFoo(obj.foo); // "Global variable"

參數傳遞僅僅是一種隱含的賦值,而且因為我們在傳遞一個函數,它是一個隱含的引用賦值,所以最終結果和我們前一個代碼段一樣。同樣的,語言內建,如setTimeout也一樣,如下所示

function foo(){
    console.log(this.a);
}

var obj = {
    a:2,
    foo,
};
var a = "Global variable";
setTimeout(obj.foo, 100); // "Global variable"

把這個粗糙的setTimeout()假想實現當做JavaScript環境內建的實現的話:

function setTimeout(fn, delay){
    // 等待delay毫秒
    fn();
}

正如我們看到的, 隱含綁定丟失了它的綁定是十分常見的,不管哪一種意外改變this的方式,你都不能真正地控制你的回調函數引用將如何被執行,所以你(還)沒有辦法控制調用點給你一個故意的綁定。但是我們可以使用显示綁定強行固定this。

3.3 显示綁定

我們看到隱含綁定,需要我們不得不改變目標對象使它自身包含一個對函數的引用,而後使用這個函數引用屬性來間接地(隱含地)將this綁定到這個對象上。

但是,如果你想強制一個函數調用使用某個特定對象作為this綁定,而不在這個對象上放置一個函數引用屬性呢?

js有提供call()、apply()方法,ES5中也提供了內置的方法 Function.prototype.bind,可以引用一個對象時進行強制綁定調用。

考慮這段代碼:

function foo(){
    console.log(this.a);
}
var obj = {
    a:2,
};
foo.call(obj); // 2

通過foo.call(..)使用 明確綁定 來調用foo,允許我們強制函數的this指向obj。

如果你傳遞一個簡單原始類型值(string,boolean,或 number類型)作為this綁定,那麼這個原始類型值會被包裝在它的對象類型中(分別是new String(..),new Boolean(..),或new Number(..))。這通常稱為“boxing(封箱)”。

注意: 就this綁定的角度講,call(..)和apply(..)是完全一樣的。它們確實在處理其他參數上的方式不同,但那不是我們當前關心的。

單獨依靠call和apply,仍然可能出現函數“丟失”自己原本的this綁定,或者被第三方覆蓋等問題。

但有一個技巧可以避免出現這些問題

考慮這段代碼:

function foo(){
    console.log(this.a);
}
var obj = {
	a:2
};
var bar = function(){
	foo.call(obj);
}
bar(); // 2
setTimeout(bar, 100); // 2
bar.call(window); // 2

我們創建了一個函數bar(),在它的內部手動調用foo.call(obj),由此強制this綁定到obj並調用foo。無論你過後怎樣調用函數bar,它總是手動使用obj調用foo。這種綁定即明確又堅定,該方法被開發者稱為 硬綁定(显示綁定的變種)(hard binding)

用硬綁定將一個函數包裝起來的最典型的方法,是為所有傳入的參數和傳出的返回值創建一個通道:

function foo(something){
    console.log(this.a, something);
    return this.a + something;
}
var obj = {
    a:2
};
var bar = function() {
    return foo.apply(obj, arguments);
}
var b = bar(3);
console.log(b); //  5

另一種表達這種模式的方法是創建一個可復用的幫助函數:

function foo(something){
    console.log(this.a, something);
    return this.a + something;
}

function bind(fn, obj){
    return function(){
        return fn.apply(obj, arguments);
    };
}

var obj = { a:2};
var bar = bind(foo, obj);
var b = bar(3);
console.log(b); // 5

由於 硬綁定 是一個如此常用的模式,它已作為ES5的內建工具提供,即前文提到的Function.prototype.bind:

function foo(something){
    console.log(this.a, something);
    return this.a + something;
}
var obj = { a:2};
var bar = foo.bind(obj);
var b = bar();
cobsole.log(b); // 5

bind(..)返回一個硬編碼的新函數,它使用你指定的this環境來調用原本的函數。

注意: 在ES6中,bind(..)生成的硬綁定函數有一個名為.name的屬性,它源自於原始的 目標函數(target function)。舉例來說:bar = foo.bind(..)應該會有一個bar.name屬性,它的值為”bound foo”,這個值應當會显示在調用棧軌跡的函數調用名稱中。

3.4new 綁定

第四種也是最後一種this綁定規則

當在函數前面被加入new調用時,也就是構造器調用時,下面這些事情會自動完成:

  • 一個全新的對象會憑空創建(就是被構建)
  • 這個新構建的對象會被接入原形鏈([[Prototype]]-linked)
  • 這個新構建的對象被設置為函數調用的this綁定
  • 除非函數返回一個它自己的其他 對象,這個被new調用的函數將 自動 返回這個新構建的對象。

考慮這段代碼:

function foo(a){
    console.log(this.a);
}
var bar = new foo(2);
console.log(bar.a); // 2

通過在前面使用new來調用foo(..),我們構建了一個新的對象並這個新對象作為foo(..)調用的this。 new是函數調用可以綁定this的最後一種方式,我們稱之為 new綁定(new binding)。

3.5 優先級

  • new綁定
  • 显示綁定
  • 隱式綁定
  • 默認綁定(嚴格模式下會綁定到undefined)

4. 箭頭函數

箭頭函數並非使用function關鍵字進行定義,而是通過所謂的“大箭頭”操作符:=>,所以不會使用上面所講解的this四種標準規範,箭頭函數從封閉它的(function或global)作用域採用this綁定,即箭頭函數會繼承自外層函數調用的this綁定。

執行 fruit.call(apple)時,箭頭函數this已被綁定,無法再次被修改。

function fruit(){
    return () => {
        console.log(this.name);
    }
}
var apple = {
    name: '蘋果'
}
var banana = {
    name: '香蕉'
}
var fruitCall = fruit.call(apple);
fruitCall.call(banana); // 蘋果

5. 小結

this是JavaScript的一個關鍵字,this不是編寫時綁定,而是運行時綁定。它依賴於函數調用的上下文條件。this綁定和函數聲明的位置無關,反而和函數被調用的方式有關。為執行中的函數判定this綁定需要找到這個函數的直接調用點。找到之後,4種規則將會以 這個 優先順序施用於調用點:

  • 被new調用?使用新構建的對象。
  • 被call或apply(或 bind)調用?使用指定的對象。
  • 被持有調用的環境對象調用?使用那個環境對象。
  • 默認:strict mode下是undefined,否則就是全局對

與這4種綁定規則不同,ES6的箭頭方法使用詞法作用域來決定this綁定,這意味着它們採用封閉他們的函數調用作為this綁定(無論它是什麼)。它們實質上是ES6之前的self = this代碼的語法替代品。

參考文章:

深入理解JavScript中的this

詳解JavaScript中的this

你不懂this:豁然開朗

你不懂this:this是什麼?

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MOJITO 發布一周,爬一波彈幕分析下

MOJITO

最近一直啥都沒寫,追個熱點都趕不上熱乎的,鄙視自己一下。

周董的新歌 「MOJITO」 發售(6 月 12 日的零點)至今大致過去了一周,翻開 B 站 MV 一看,播放量妥妥破千萬,彈幕破十萬,這人氣還真是杠杠的。

說實話, 「MOJITO」 這個名字對我來講有點超綱了,第一次見到完全不知道啥意思。

不過問題不大,沒有什麼是百度解決不了的,如果有,那就再加一個知乎。

MOJITO 的中文名是莫吉托,百度百科上是這麼介紹莫吉托的:

莫吉托(Mojito)是最有名的朗姆調酒之一。起源於古巴。傳統上,莫吉托是一種由五種材料製成的雞尾酒:淡朗姆酒、糖(傳統上是用甘蔗汁)、萊姆(青檸)汁、蘇打水和薄荷。最原始的古巴配方是使用留蘭香或古巴島上常見的檸檬薄荷。萊姆(青檸)與薄荷的清爽口味是為了與朗姆酒的烈性相互補,同時也使得這種透明無色的調酒成為夏日的熱門飲料之一。這種調酒有着相對低的酒精含量(大約10%)。

酒精度數在 10% 左右的話,姑且可以認為一種飲料吧。

當然,如果要開車的話就不能把 MOJITO 當成飲料了,酒精含量再低那也是酒精。

整個 MV 我翻來覆去的看了好幾遍, 「MOJITO」 這個東西除了在歌詞和名字中有出現,在 MV 當中一次都沒出現,毫無存在感。

爬取 B 站彈幕

彈幕數據的爬取比較簡單,我就不一步一步的抓請求給各位演示了,注意下面這幾個請求連接:

彈幕請求地址:

https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=XXX

https://comment.bilibili.com/XXX.xml

第一個地址由於 B 站的網頁做了更換,現在在 Chrome 工具的 network 裏面已經找不到了,不過還可以用,這個是我之前找到的。

第二個地址來源於百度,我也不知道各路大神是從哪找出來這個地址的,供參考吧。

上面這兩個彈幕地址實際上都需要一個叫 oid 的東西,這個 oid 獲取方式如下:

首先可以找到一個目錄頁接口:

https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=XXX&jsonp=jsonp

這個接口也是來源於 Chrome 的 network ,其中 bvid 這個參數來源於視頻地址,比如周董的這個 「MOJITO」 的 MV ,地址是 https://www.bilibili.com/video/BV1PK4y1b7dt ,那麼這個 bvid 的值就是最後那一部分 BV1PK4y1b7dt

接下來在 https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=BV1PK4y1b7dt&jsonp=jsonp 這個接口中,我們可以看到返回的 json 參數,如下:

{
    "code":0,
    "message":"0",
    "ttl":1,
    "data":[
        {
            "cid":201056987,
            "page":1,
            "from":"vupload",
            "part":"JAY-MOJITO_完整MV(更新版)",
            "duration":189,
            "vid":"",
            "weblink":"",
            "dimension":{
                "width":1920,
                "height":1080,
                "rotate":0
            }
        }
    ]
}

注意:由於這個 MV 只有一個完整的視頻,所以這裏只有一個 cid ,如果一個視頻是分不同小節發布的,這裏就會有多個 cid ,不同的 cid 代表不同的視頻。

當然,這裏的 cid 就是我們剛才想找的那個 oid ,把這個 cid 拼到剛才的鏈接上,可以得到 https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=201056987 這樣一個地址,然後輸入到瀏覽器中,可以看到彈幕的返回數據,是一個 xml 格式的文本。

源代碼如下:

import requests
import re

# 獲取 cid
res = requests.get("https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=BV1PK4y1b7dt&jsonp=jsonp")
cid = res.json()['data'][0]['cid']

# 將彈幕 xml 通過正則取出,生成 list
danmu_url = f"https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid={cid}"
result = requests.get(danmu_url).content.decode('utf-8')
pattern = re.compile('<d.*?>(.*?)</d>')
danmu_list = pattern.findall(result)

# 將彈幕 list 保存至 txt 文件
with open("dan_mu.txt", mode="w", encoding="utf-8") as f:
    for item in danmu_list:
        f.write(item)
        f.write("\n")

這裏我將獲取到的彈幕保存在了 dan_mu.txt 文件中,方便後續分析。

繪製詞雲圖

第一步先將剛才保存在 dan_mu.txt 文件中的彈幕讀取出來,放到了一個 list 當中:

# 讀取彈幕 txt 文件
with open("dan_mu.txt", encoding="utf-8") as f:
    txt = f.read()
danmu_list = txt.split("\n")

然後使用分詞工具對彈幕進行分詞,我這裏使用的分詞工具是最好的 Python 中文分詞組件 jieba ,沒有安裝過 jieba 的同學可以使用以下命令進行安裝:

pip install jieba

使用 jieba 對剛才獲得的彈幕 list 進行分詞:

# jieba 分詞
danmu_cut = [jieba.lcut(item) for item in danmu_list]

這樣,我們獲得了分詞后的 danmu_cut ,這個同樣是一個 list 。

接着我們對分詞后的 danmu_cut 進行下一項操作,去除停用詞:

# 獲取停用詞
with open("baidu_stopwords.txt",encoding="utf-8") as f:
    stop = f.read()
stop_words = stop.split()

# 去掉停用詞后的最終詞
s_data_cut = pd.Series(danmu_cut)
all_words_after = s_data_cut.apply(lambda x:[i for i in x if i not in stop])

這裏我引入了一個 baidu_stopwords.txt 文件,這個文件是百度停用詞庫,這裏我找到了幾個常用的中文停用詞庫,來源: https://github.com/goto456/stopwords 。

詞表文件 詞表名
baidu_stopwords.txt 百度停用詞表
hit_stopwords.txt 哈工大停用詞表
scu_stopwords.txt 四川大學機器智能實驗室停用詞庫
cn_stopwords.txt 中文停用詞表

這裏我使用的是百度停用詞表,大家可以根據自己的需要使用,也可以對這幾個停用詞表先做整合后再使用,主要的目的就是去除一些無需關注的詞,上面這幾個停用詞庫我都會提交到代碼倉庫,有需要的自取。

接着我們統計去除停用詞后的詞頻:

# 詞頻統計
all_words = []
for i in all_words_after:
    all_words.extend(i)
word_count = pd.Series(all_words).value_counts()

最後一步就是生成我們的最終結果,詞雲圖:

wordcloud.WordCloud(
    font_path='msyh.ttc',
    background_color="#fff",
    max_words=1000,
    max_font_size=200,
    random_state=42,
    width=900,
    height=1600
).fit_words(word_count).to_file("wordcloud.png")

最終結果就是下面這個:

從上面這個詞雲圖中可以看到,粉絲對「MOJITO」這首歌是真愛啊,出現頻率最高的就是 啊啊啊 還有

當然哈,這個 也有可能是說 MV 當中那台騷氣十足的粉色的老爺車。

還有一個出現頻率比較高的是 爺青回 ,我估計這個意思應該是 爺的青春回來啦 ,確實,周董伴隨着我這個年齡段的人一路走來,做為一位 79 年的人現在已經是 41 歲的「高齡」了,回首往昔,讓人唏噓不已。

當年一首 「雙節棍」 火遍了中華大地,大街上的音像店整天都在循環這幾首歌,在學校上學的我這一代人,基本上是人人都能哼兩句,「快使用雙截棍,哼哼哈嘿」成了我們這一代人共有的回憶。

智能情感傾向分析

我們還可以對彈幕進行一次情感傾向分析,這裏我使用的是 「百度 AI 開放平台」 的情感傾向分析接口。

百度 AI 開放平台文檔地址:https://ai.baidu.com/ai-doc/NLP/zk6z52hds

首先是根據文檔接入 「百度 AI 開放平台」 ,獲取 access_token ,代碼如下:

# 獲取 Baidu API access_token
access_token_url = f'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type={grant_type}&client_id={client_id}&client_secret={client_secret}&'

res = requests.post(access_token_url)

access_token = res.json()['access_token']

# 通用情感接口
# sentiment_url = f'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?charset=UTF-8&access_token={access_token}'
# 定製化情感接口
sentiment_url = f'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify_custom?charset=UTF-8&access_token={access_token}'

百度 AI 開放平台有兩個情感分析接口,一個是通用的,還有一個是定製化的,我這裏使用的是經過訓練的定製化的接口,如果沒有定製化的接口,使用通用的接口也沒有問題。

上面使用到的 grant_typeclient_idclient_secret 這幾個參數,大家註冊一下就能得到, 「百度 AI 開放平台」 上的這些接口都有調用數量的限制,不過我們自己使用已經足夠了。

然後讀取我們剛才保存的彈幕文本:

with open("dan_mu.txt", encoding="utf-8") as f:
    txt = f.read()
danmu_cat = txt.split("\n")

在調用接口獲得情感傾向之前,我們還需要做一件事情,對彈幕進行一次處理,因為彈幕中會有一些 emoji 表情,而 emoji 直接請求百度的接口會返回錯誤,這裏我使用另一個工具包對 emoji 表情進行處理。

首先安裝工具包 emoji :

pip install emoji

使用是非常簡單的,我們對彈幕數據使用 emoji 進行一次處理:

import emoji

with open("dan_mu.txt", encoding="utf-8") as f:
    txt = f.read()
danmu_list = txt.split("\n")

for item in danmu_list:
    print(emoji.demojize(item))

我們的彈幕數據中是有這樣的 emoji 表情的:



# 處理后:
:red_heart::red_heart::red_heart::red_heart::red_heart::red_heart::red_heart:

然後,我們就可以調用百度的情感傾向分析接口,對我們的彈幕數據進行分析了:

# 情感計數器
optimistic = 0
neutral = 0
pessimistic = 0

for danmu in danmu_list:
    # 因調用 QPS 限制,每次調用間隔 0.5s
    time.sleep(0.5)
    req_data = {
        'text': emoji.demojize(danmu)
    }
    # 調用情感傾向分析接口
    if len(danmu) > 0:
        r = requests.post(sentiment_url, json = req_data)
        print(r.json())
        for item in r.json()['items']:
            if item['sentiment'] == 2:
                # 正向情感
                optimistic += 1
            if item['sentiment'] == 1:
                # 中性情感
                neutral += 1
            if item['sentiment'] == 0:
                # 負向情感
                pessimistic += 1

print('正向情感:', optimistic)
print('中性情感:', neutral)
print('負向情感:', pessimistic)

attr = ['正向情感','中性情感','負向情感']
value = [optimistic, neutral, pessimistic]

c = (
    Pie()
    .add("", [list(attr) for attr in zip(attr, value)])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="「MOJITO」彈幕情感分析"))
    .render("pie_base.html")
)

最後的結果圖長這樣:

從最後的結果上來看,正向情感佔比大約在 2/3 左右,而負向情感只有不到 1/4 ,看來大多數人看到周董的新歌還是滿懷激動的心情。

不過這個數據不一定準確,最多可以做一個參考。

源代碼

需要源代碼的同學可以在公眾號後台回復「MOJITO」獲取。

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北加州野火再起安全性斷電 2000多人撤離

摘錄自2019年10月24日中央社報導

北加州酒鄉有超過一萬公頃的土地遭到森林野火侵襲,2000多人被迫離家,目前沒有人員傷亡,以公共安全為理由的民生斷電又展開。美國媒體ABC News在推特放上現場畫面。

這場名為金凱德(Kincade)的火災,起火地點距離太平洋瓦斯電力公司(Pacific Gas and Electric Company,PG&E)切斷電源的索諾馬郡(Sonoma County)不遠,索諾馬是與納帕山谷(Napa Valley)齊名的北加州葡萄酒鄉。

今年季節性的高熱乾風再度來襲,PG&E近日兩度以公共安全為考量,在非常短的時間、突襲式通知警戒區域的民眾斷電消息,引發擾民爭議,也被批評沒有及早檢查、更新輸電線等相關設備。

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樂視傳財務危機,將以2.6億美元賣矽谷土地

中國樂視控股(LeEco Holdings)原本野心勃勃,要成為下一個中國版的特斯拉(Tesla Inc.),但最近卻陷入資金短缺困境,剛剛外媒傳出,樂視打算拋售不到一年前從雅虎(Yahoo Inc.)手中購入的矽谷土地,以解燃眉之急。

路透社17日引述未具名消息人士報導(見此),樂視為了償還對供應商與商業夥伴欠下的大筆債務,決定以2.6億美元的代價,把矽谷土地賣給沒沒無名的中國地產開發商正中置業集團(Genzon Group),價碼比去(2016)年6月購入時多出1,000萬美元。正中置業則確認,的確在跟樂視洽談購買土地的相關事宜。

消息並透露,樂視在矽谷的辦公室大舉裁員,估計員工數量已經大砍一半以上。

樂視執行長賈躍亭甫於去年11月在一份給員工的信中坦承,公司因為擴張速度過快,不幸陷入資金短缺困境。然而,賈躍亭在寫出這封信函的一個月前,才剛在舊金山宣布要在矽谷打造第一座北美總部;他當時說,北美總部估計會聘用12,000名員工。

賈躍亭曾在1月說,樂視的財務問題,可在3-4個月內解決。在他說完不久,地產商融創中國隨即對樂視投資了22億美元,但投資的對象卻是樂視的娛樂部門,而非燒錢嚴重的汽車製造部門。樂視在美國是與Faraday Future攜手開發豪華電動車,Faraday是賈躍亭出資控股的新創公司。

據Business Insider 1月的採訪發現,Faraday已然在崩解之中,從去年春季後,已有超過半打的資深主管離職,全球執行長更在重要消費電子展(CES)前夕打包走人。

知情人士形容Faraday組織結構、中美兩地的營運一團混亂,但當前最急迫的是現金不夠用。如果CES展後未能引入新資金,Faraday撐不過五月應該就會玩完。Faraday金主樂視對此表示全屬臆測,但拒絕進一步做評論。

(本文內容由授權使用。圖片出處:法拉第未來)

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