服务器是提供计算服务、网络服务的设备。服务器和电脑一样由CPU、硬盘、内存、系统总线等组成。
部署服务器其实就是服务器部署,我们的前端项目和后端项目已经开发完成了,前端是在我们自己的本地服务器开发的,后端也会在自己的服务器上开发完成。1首先先把项目上传到阿里云服务器
2需要安装python30以上版本(centeros7自带275版本)
3在此不介绍如何安装python高版本和虚拟环境
4在项目根目录创建虚拟环境,就像你在Pycharm里一样
然后启动虚拟环境
5在虚拟环境下安装你项目所需要的依赖
pip3 install requirementstxt
6编写nginx配置文件和uwsgi配置文件
配置如下
nginxconf
注意编写完nginx配置文件需要检查语法
nginx -t 注意别忘记加;或者文章尾末多空格都会导致出错
nginx -s reload 重启nginx
uwsgiini配置如下
7都配置好之后
启动虚拟环境
在venv里 uwsgi uwsgiini 即可启动你的项目最近在学习Go语言,利用之前的项目作为案例进行重构。项目背景:php提供TCP服务,硬件连接服务器需要处理信息,然后将处理的信息在发送客户端,客户端拿到信息展示给用户。第一种方案客户端对发送信息的接口进行轮询,检查硬件是否有信息返回,这样不好太浪费资源;第二种方案采用websocket将信息主动发送给客户端,客户端做后续的展示和处理工作;所以最终采用websocket。PHP实现websocket采用GatewayWorker,经过商业论证还是很稳定的。
在用Go语言重构项目的时候,需要用Go重新搭建Websocket,去网上查了一些资料,利用 gorilla/websocket 在嵌套web框架就可以实现websocket,目前采用Go语言的iris Web框架,接下来就说说我是怎么实现的。类似于语义网络。是为了生物界有一个统一的数据交流语言。 因为在生物学界,存在在种种同名异义、异议同名的现象。为此产生了GO项目。
GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。其思想大概过程:对于一个基因产品(蛋白质或RNA),用某些词汇来描述它是干什么的或位于细胞哪里、或者参与了哪个生物过程,而这些词汇就是来自GO的Term。
(1)提供生物学功能(术语)的逻辑结构及其相互之间的关系,表现为有向无环图
(2)给特定的基因产物(蛋白质,非编码RNA或大分子复合体,简称为'基因')起一个特定的名字(唯一标识该基因)
Gene Ontology(GO)中最基本的概念是term。GO里面的每一个entry都有一个唯一的数字标记,形如GO:nnnnnnn,还有一个term名,比如"cell", "fibroblast growth factor receptor binding",或者"signal transduction"。每个term都属于一个ontology,总共有三个ontology,它们分别是
细胞成分:细胞的部分或其细胞外环境;
分子功能:基因产物在分子水平上的元素活性,例如结合或催化;
生物过程:具有确定开始和结束的分子事件的 *** 作或集合,与综合生活单元的功能有关
理由一:
在基因表达谱分析中,GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点,旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
根据GO的知识体系,使用“功能类”(或者叫做“功能模块”)这一概念具有以下优点:我们认为,单个基因的表达情况的改变不足以反映特定功能/通路的整体变化情况。因为类似人类社会的组织结构,生物体的功能的实现决不仅仅是依靠一两个基因功能的改变来实现的。因此过分着重单个基因表达变化,将会在后期结果处理中严重干扰对于结果的合理分析,导致偏倚性加大,而且是无法避免的。因此利用GO的结构体系,把参与同样功能/通路的基因进行“功能类”层面的抽象和整合,提供比基因更高一层次的抽象结论,对理解疾病的发病机制或药物的作用机理等更有帮助。
但是该方法也存在一定的不足,由于生物体内部的调控网络可能具有“scale-free network”的特点,个别功能重要的基因(主效基因)具有“Hub节点”的重要特性,它的功能改变可能对于整个网络来说是至关重要的,在这点上,这些重要的基因又具有一定的“自私独裁”特点。而“功能类”之观点模糊了这种差别特性,过于强调“共性”,而忽视了“个性”,这也是“功能类”的一个不足之处,这就需要结合相关的生物学知识才能够实现
理由二:
GO(gene ontology)对大家而言也许会是一个相对陌生的名词,但是它已经成为生物信息领域中一个极为重要的方法和工具,并正在逐步改变着我们对 biological data的组织和理解方式,它的存在已经大大加快了我们对所拥有的生物数据的整合和利用,我们应该逐步学会理解和掌握这种思想和工具。
众所周知,sequence based biology中的核心内容即是对序列的Annotation(注释),其中主要包含structural annotation和functional annotation,前者涉及分析sequence在genome中的locus以及exon,intron,promoter等的location,而后者则是推断序列编码产物的功能
随着多种生物genome的相继解码,同时大量ESTs以及gene expression profile date的积累,使得annotation的工作量和复杂度大大增加。然而另一方面,大多数基因在不同真核生物中拥有共同的主要生物功能,通过在某些物种中获得的基因或者蛋白质(shared protein)的生物学信息,可以用以解释其他物种中对应的基因或蛋白(especially in comparative genomics)。由于这些繁复的功能信息主要是包含在积累的文献之中,如何有效的提取和综合这些信息就是我们面临的核心困难,这也是GO所要着力解决的问题。通过建立一套具有动态形式的控制字集(controlled vocabulary),来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色,并随着生命科学研究的进步,不断积累和更新。一个ontology会被一个控制字集来描述并给予一定的名称,通过制定“本体”ontologies并运用统计学方法及自然语言处理技术,可以实现知识管理的专家系统控制
总结:
Gene Ontology(GO)包含了基因参与的生物过程,所处的细胞位置,发挥的分子功能三方面功能信息,并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG(有向无环图)的结构。
Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系,以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系,从而较全面地概括了基因的功能信息,纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题。
在基因表达谱分析中,GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点,旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
原文: >
根据Go趋势报告显示,全球范围内有 110 万专业开发者选择Go作为其主要开发语言。如果把以其他编程语言作为主要开发语言,同时也在使用Go的开发者计算在内,这一数字将高达270万,中国的Go语言开发者排名第一,全球占比超过16%。
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相较而言,传统探针技术需要客户配合修改应用程序代码,风险不可控,需要客户重新编译程序集成探针,耦合度高。
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GoAgent探针支持六大功能,实现全链路追踪
适合。框架足够成熟了ASurveyof5GoWebFrameworks
小型项目你甚至不用框架,用net/>
常用库也成熟了Top-GoSearch
golang的web后端即使不concurrent也比php,ruby,python快很多很多
golang里用concurrent真的非常方便,非常非常快,超大web项目golangscale成本低
如果你想,golang的部署可以比php更方便,使用goget和>
对于文件改动重新编译其实并不是大问题,看pilu/fresh·GitHub,其实你自己写shell脚本(也可以直接用go写,因为它本身就是系统语言)监控文件系统改动然后自动重新build,即使是C/C的项目这也不是大问题,人们不用C/C写web是因为它们不是写webapp的最佳选择
golang写的代码编译通过后,要比scriptinglanguage鲁棒,因为gocompiler强制一些最佳实践
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