bind

问题： With jQuery, how do I find out which key was pressed when I bind to the keypress event? 使用jQuery，如何确定绑定到keypress事件时按下了哪个键？ $('#searchbox input').bind('keypress', function(e) {}); I want to trigger a submit when ENTER is pressed. 我想在按ENTER键时触发提交。 [Update] [更新] Even though I found the (or better: one) answer myself, there seems to be some room for variation ;) 即使我找到了（或者更好：一个）自己回答，似乎还有一些变化的空间;） Is there a difference between keyCode and which - especially if I'm just looking for ENTER , which will never be a unicode key? 有没有之间的差异 keyCode 和 which -尤其是如果我只是在寻找ENTER，这将永远是一个unicode关键？ Do some

镜像使用的是分层存储，容器也是如此。每一个容器运行时，是以镜像为基础层，在其上创建一个当前容器的存储层，我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为容器存储层。容器存储层的生存周期和容器一样，容器消亡时，容器存储层也随之消亡。因此，任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。 按照Docker最佳实践的要求，容器不应该向其存储层内写入任何数据，容器存储层要保持无状态化。所有的文件写入操作，都应该使用数据卷(Volume)、或者绑定宿主目录，在这些位置的读写会跳过容器存储层，直接对宿主(或网络存储)发生读写，其性能和稳定性更高。 (1).卷(volumes)：是宿主机器的文件系统的一部分，由Docker进行管理(在Linux，存储于/var/lib/docker/volumes/)。非Docker程序不应该去修改这些文件。Docker推荐使用卷进行持久化数据。卷可支持卷驱动(volume drivers)，该驱动允许用户将数据存储到远程主机或云服务商(cloud provider)或其它。没有名字的卷叫匿名卷(anonymous volume)，有名字的卷叫命名卷(named volume)。匿名卷没有明确的名字，当被初始化时，会被赋予一个随机名字。 卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它绕过UFS，可以提供很多有用的特性：A.卷可以在容器之间共享和重用；B

Blazor Blazor他是一个开源的Web框架,不,这不是重点，重点是它可以使c#开发在浏览器上运行Web应用程序.它其实也简化了SPA的开发过程. Blazor = Browser + Razor 为什么选择Blazor? Blazor可以让.NET附有全栈开发功能,它可以使Web开发变得轻松而高效.而且Blazor是开源的,它得到了社区的大力支持,而且发展速度会很快. 它还拥有SPA的一些功能比如： 路由 依赖注入 服务端渲染 Layout 等等 创建应用 如果说无法在看到 Blazor WebAssembly App 那么执行如下命令即可. dotnet new -i Microsoft.AspNetCore.Components.WebAssembly.Templates::3.2.0-preview5.20216.8 项目结构如下所示 我们可以看到上图中的项目结构 BlazorServerCRUDSample.Client :该项目工程中包含了客户端的相关代码页面等文件 BlazorServerCRUDSample.Server :该项目工程中包含了webapi. BlazorServerCRUDSample.Shared :该类库中用于存放客户端和服务端之间的共享代码. BlazorServerCRUDSample.Server 控制器代码如下所示 [Route(

1.什么是Socket？ socket起源于Unix，而Unix/Linux基本哲学之一就是“一切皆文件”，都可以用“打开open –> 读写write/read –> 关闭close”模式来操作。socket即是一种特殊的文件，一些socket函数就是对其进行的操作（读/写IO、打开、关闭），socket就提供了这些操作对应的函数接口。 socket可以看成是用户进程与内核网络协议栈的编程接口。 socket不仅可以用于本机的进程间通信，还可以 用于网络上不同主机的进程间通信。 2.IPv4套接口地址结构 IPV4套妾口地址结构通常也弥为“网际套接字地址结构”，它以 “sockaddr_in”命名，定义在头文件<netinet/in.h>中 struct sockaddr_in{ uint8_t sin_len; // 整个sockaddr_in结构体的长度 sa_family_t sin_family; // 指定该地址家族，在这里必须设为AF_INET in_port_t sin_port; // 端口(2字节) struct in_addr sin_addr; // IPv4的地址(4字节) char sin_zero[ 8 ]; // 暂不使用，一般将其设置为0 (8字节) } IPv4套接字一般只需关心3个字段 struct sockaddr_in { sa

前言 Netty 的线程模型是基于NIO的Selector 构建的，使用了异步驱动的Reactor 模式来构建的线程模型，可以很好的支持成百上千的 SocketChannel 连接。由于 READ/WRITE 都是非阻塞的，可以充分提升I/O线程的运行效率 ，避免了IO阻塞导致线程挂起， 同时可以让一个线程支持对多个客户端的连接SocketChannel的 READ/WRITE 操作， 从根本上解决了传统阻塞IO的一线程处理一连接的弊端。 高效率的Reactor模式 Reactor 模式 是一种为处理服务请求并发,提交到一个或者多个服务处理程序的事件设计模式。当请求抵达后，服务处理程序使用解多路分配策略，然后同步地派发这些请求至相关的请求处理程序 （来自维基百科： https://zh.wikipedia.org/wiki/反应器模式 ） 常见的reactor模式有以下三种 单线程reactor 多线程reactor 主从reactor 1、单线程reactor ractor 单线程模式是指所有的I/O操作都在一个NIO线程完成，该线程的职责： 1.作为NIO服务端，接收客户端TCP连接 2.作为NIO客户端，向客户端发送TCP连接 3.READ/WRITE 客户端的请求 不过单线程的reactor 模式无法发挥多核的优势，因此对于高并发量的系统仍然存在瓶颈，主要原因如下： 1

参考文献：极客时间傅健老师的《Netty源码剖析与实战》Talk is cheap.show me the code! 三种I/O模式 　　BIO:Block I/O，即同步并阻塞的IO；BIO就是传统的java.io包下的代码实现 　　NIO:New IO（non-blocking IO）:同步非阻塞的IO,jdk1.4及以上版本提供 　　AIO:Async IO: 异步非阻塞IO,jdk1.7 阻塞和非阻塞 　　　 阻塞： 没有数据传输过来时，读会阻塞直到有数据；缓冲区满时，写操作也会阻塞。 　　非阻塞： 非阻塞遇到这些情况都是直接返回。 同步和异步 　　同步：数据就绪后需要自己去读是同步。 　　异步：数据就绪后直接读好再回调给程序是异步。 Netty对三种IO的支持 　　 首先Netty是都支持三种IO模式的，准确的来说是曾经都支持过，因为BIO的被Netty给过期了，AIO被Netty给删除了，具体原因这就不多赘述；知道BIO在Netty被称为OIO,NIO在多平台下都有对应的支持，有人会问为啥有common的支持了还有Linux等其他的意义吗，这好比全栈和后端前端之分一样，一个通用一个专用的区别。 Netty切换IO模式 　　 如上图所示，对应的实现类都差不多，甚至可以看出都是头不一样，如果NIO的通用是NioEventLoopGroup

<h2>原文: <a href="http://blog.gqylpy.com/gqy/227" style="color: blue;"> http://blog.gqylpy.com/gqy/227 </a> </h2> <div class="htmledit_views" id="content_views"> <p id="main-toc"><strong>目录</strong></p> <p id="1.socket%E5%B1%82-toc" style="margin-left:80px;"><a href="#1.socket%E5%B1%82" rel="nofollow" target="_self">1.socket层</a></p> <p id="2.%E7%90%86%E8%A7%A3socket-toc" style="margin-left:80px;"><a href="#2.%E7%90%86%E8%A7%A3socket" rel="nofollow" target="_self">2.理解socket</a></p> <p id="3.%E5%A5%97%E6%8E%A5%E5%AD%97%EF%BC%88secret%EF%BC%89%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%8F%B2-toc" style=

文章目录 61.new的原理是什么？通过new的方式创建对象和通过字面量创建有什么区别？ 62.prototype 和 proto 区别是什么？ 63.使用ES5实现一个继承？ 64.取数组的最大值（ES5、ES6） 65.ES6新的特性有哪些？ 66.promise 有几种状态, Promise 有什么优缺点 ? 67.Promise构造函数是同步还是异步执行，then呢 ?promise如何实现then处理 ? 68.Promise和setTimeout的区别 ? 69.如何实现 Promise.all ? 70.如何实现 Promise.finally ? 71.如何判断img加载完成 72.如何阻止冒泡？ 73.如何阻止默认事件？ 74.ajax请求时，如何解释json数据 75.json和jsonp的区别? 76.如何用原生js给一个按钮绑定两个onclick事件？ 77.拖拽会用到哪些事件 78.document.write和innerHTML的区别 79.jQuery的事件委托方法bind 、live、delegate、on之间有什么区别？ (1)、bind 【jQuery 1.3之前】 (2)、live 【jQuery 1.3之后】 (3)、delegate 【jQuery 1.4.2中引入】 (4)、on 【1.7版本整合了之前的三种方式的新事件绑定机制】 80

一、写在前面 　　之前写的爬虫都是单机爬虫，还没有尝试过分布式爬虫，这次就是一个分布式爬虫的初体验。所谓分布式爬虫，就是要用多台电脑同时爬取数据，相比于单机爬虫，分布式爬虫的爬取速度更快，也能更好地应对IP的检测。本文介绍的是利用Redis数据库实现的分布式爬虫，Redis是一种常用的菲关系型数据库，常用数据类型包括String、Hash、Set、List和Sorted Set，重要的是Redis支持主从复制，主机能将数据同步到从机，也就能够实现读写分离。因此我们可以利用Redis的特性，借助requests模块发送请求，再解析网页和提取数据，实现一个简单的分布式爬虫。 二、基本环境 　　Python版本：Python3 　　Redis版本：5.0 　　IDE： Pycharm 三、环境配置 由于Windows下的安装配置比较简单，所以这里只说Linux环境下安装和配置Redis（以Ubuntu为例）。 1.安装Redis 1）apt安装： $ sudo apt-get install redis-server 2）编译安装： $ wget http : / / download .redis .io / releases / redis - 5.0.0.tar.gz $ tar - xzvf redis - 5.0.0.tar.gz $ cd redis - 5.0.0 $