2019/03/26 ansible使用template

本文详细介绍了Ansible的常见模块及Playbook编写技巧,包括变量管理、条件执行、模板渲染等高级特性,以及如何根据主机硬件特性动态配置,实现高效自动化运维。

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**ansible常见模块,和playbook编写
playbook把要执行的任务,按照一定的语法格式进行书写,定义完后按照相应的次序执行
要把执行的操作放再了tasks语句块,tasks会调用模块按照一定次序执行
playbook可以更灵活采用其他机制
变量
其他的控制方法handler notify触发器(mysql数据库也有类似的行为
变量(命令行-e指定变量名称
主机清单变量(分组,单个主机变量,单一主机优先级更高
还可以再playbook定义变量,
setup模块定义了很多系统自带的变量
**在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

编写变量的playbook
在这里插入图片描述
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检查语法
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gathering facts 收集facts信息,根据主机状态来决定主机后续的操作
执行成功

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可以根据当前服务器的内存大小来配置
可以把ansible变量都放在一起,避免多个运维,放在不同的文件夹,管理起来比较麻烦

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创建文件,只放变量
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调用变量
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等于调用了vars.yml的值
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检查语法,tasks错误
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验证是否成功
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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copy模块只能按照固定的值复制过去,但往往需要在不同的主机上实现不同的配置,有的主机性能好,希望针对这台主机,配置相比较好的配置,比如内存,cpu使用更多,copy模块就做不到
就可以做到模板templates

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nginx属于epel源
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nginx有配置文件与硬件息息相关
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在这里插入图片描述工作进程数量
auto就是观察当前主机的cpu内核个数,有几个内核就生成几个worker_processes,与硬件息息相关

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2个内核对应两个cpu
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把cpu调成4
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这样两台主机cpu不一样,希望传说配置文件过去的适合,按照各自主机的配置生成对应的配置文件,用copy就不合适
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*//整除,除完了以后取整数
%取模
n幂次方
when当上面满足条件
test [ ]

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模板文件放在哪个目录下没有要求,但是一般做好放一起,方便管理
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本身也是个模块
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-s简要说明
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template模块只能用于playbook,不能用在ansible命令行,比较特殊,
adhoc单条命令
当模板一般后缀有要求,j2

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先梳理思路
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测试是否成功
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4个cpu内核就有4个nginx进程
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想要当前进程是cpu2倍,就需要修改模板,cpu个数也需要是个变量
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2的幂次方
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刚才的playbook,只会复制文件,不会重启服务,需要handler和notify
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**查看nginx进程数量。4的2次方,成功 **
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想要每个主机对应的端口不一样,需要先实现约定好主机对应哪个端口
可以把主机变量定义到hosts

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修改刚才的模板文件
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也可以在playbook定义
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也可以命令行指定
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变量的优先级,命令行-e最高,>playbook里的变量>主机清单里的变量
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在这里插入图片描述
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刚才的模板是centos7,如果应用6上可能有点问题
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如果机器是7就应用,不是7就不应有
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
发行版本
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当只有7的时候,才复制
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安装6上的nginx
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把6的配置文件复制过去
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更换账号
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需要修改配置文件
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用户不一样了
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基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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