以下是一个简单的 Python gRPC 示例：sourc

1. 首先，需要安装必要的依赖项：

   pip install grpcio grpcio-tools
   

2. 接下来，定义你的服务和协议。例如，我们可以创建一个名为 messages.proto 的文件，并在其中添加以下内容：

   syntax = "proto3";
   
   package messages;
   
   message Request {
       string text = 1;
   }
   
   message Response {
       string result = 1;
   }
   
   service MyService {
       rpc MyMethod(Request) returns (Response) {}
   }

3. 然后，使用 protobuf 编译器根据 .proto 文件生成所需的代码：

   python3 -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. messages.proto
   

4. 现在，可以编写服务器端代码。以下是一个简单的示例：

   import grpc
   import messages_pb2
   import messages_pb2_grpc
   
   class MyService(messages_pb2_grpc.MyServiceServicer):
       def MyMethod(self, request, context):
           return messages_pb2.Response(result='Hello, {}'.format(request.text))
   
   server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
   messages_pb2_grpc.add_MyServiceServicer_to_server(MyService(), server)
   server.add_insecure_port('[::]:50051')
   server.start()
   server.wait_for_termination()

5. 最后，编写客户端代码以连接到服务器并调用服务：

   import grpc
   import messages_pb2
   import messages_pb2_grpc
   
   channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')
   stub = messages_pb2_grpc.MyServiceStub(channel)
   response = stub.MyMethod(messages_pb2.Request(text='World'))
   print(response.result)

这是一个简单的示例来帮助你入门 gRPC 开发。如果需要更多信息，请参阅官方文档：https://grpc.io/docs/tutorials/basic/python.html

创建一个虚拟环境

$ python3 -m venv venv

激活虚拟环境

$ source venv/bin/activate

安装依赖

$ pip install -r requirements.txt

运行服务端

$ python server.py

退出虚拟环境

$ deactivate

以下是使用 Docker 启动 Caddy 服务的步骤：

1.打开您的终端或命令提示符，并使用以下命令拉取 Caddy 镜像：

docker pull caddy

2.创建一个名为 "Caddyfile" 的文件，用于配置 Caddy 的站点和代理规则。 在这个文件中，您可以指定所需的网站域名、SSL 证书信息以及其他有关服务的详细信息。

例如，下面是一个简单的 Caddyfile 示例：

example.com {
    reverse_proxy localhost:8080
}

上述示例将请求转发到本地主机上的端口号为 8080 的应用程序。 您可以根据需要进行更改，以确保它与您的实际情况相匹配。

3.接下来，通过运行以下命令来启动 Caddy 容器：

docker run -d --name caddy -p 80:80 -p 443:443 \
-v /path/to/Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile \
-v caddy_data:/data \
-v caddy_config:/config \
caddy

该命令将使用您在 Caddyfile 中指定的配置选项来启动 Caddy 容器。其中：

• -d 标志指定容器应以分离模式（即后台运行）运行。
• --name caddy 标志指定容器的名称为 "caddy"。
• -p 80:80 和 -p 443:443 标志将容器的端口 80 和 443 映射到主机上的相应端口。
• -v /path/to/Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile 标志将主机上的 Caddyfile 文件挂载到容器内部的 /etc/caddy/Caddyfile 目录中。
• -v caddy_data:/data 和 -v caddy_config:/config 标志将数据和配置目录挂载到容器中，以便在升级或重新启动容器时不会丢失数据或配置更改。

4.现在，您可以通过浏览器访问您指定的 Caddy 的站点和代理规则。 只需在浏览器中输入您的 VPS IP 地址或域名即可。

希望这些步骤能够帮助您使用 Docker 启动 Caddy 服务。

以下是在单个 VPS 上安装 Portainer 的几个步骤：

1.首先，确保您的 VPS 上已经安装了 Docker。如果还没有，请按照 Docker 官方文档中的说明进行安装。

2.接下来，使用以下命令拉取 Portainer 镜像：

docker pull portainer/portainer

3.然后，通过运行以下命令来启动 Portainer 容器：

docker run -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
--restart always --name portainer portainer/portainer

这将启动一个名为 "portainer" 的容器，并将其绑定到本地主机上的端口 8000 和 9000。该命令还将使容器可以访问 Docker 守护程序的 Unix 套接字文件。

4.现在，您可以通过浏览器访问 Portainer 控制台。只需在浏览器中输入以下 URL：

http://your_vps_ip_address:9000

请确保将 "your_vps_ip_address" 替换为您的 VPS 实际 IP 地址。随后，您将看到 Portainer 登录页面。

5.创建管理员账号和密码，选择“Manage the Docker environment”选项，然后单击“Create User”按钮即可完成安装！

希望这能帮助您在单个 VPS 上安装 Portainer。

在Python中，可以使用collections模块中的deque双端队列来实现最大长度的队列。deque双端队列既可以在队尾添加元素，也可以在队首删除元素。它支持限制队列长度，当队列满时，自动出队。这个功能可以通过指定“maxlen”参数来实现。

以下是一个示例代码：

from collections import deque

queue = deque(maxlen=10)  # 设置队列最大长度为10

# 往队列里添加元素
queue.append(1)
queue.append(2)
queue.append(3)

print(queue)  # 输出：deque([1, 2, 3], maxlen=10)

# 当队列长度超过最大长度时，会自动出队
queue.append(4)
queue.append(5)
queue.append(6)
queue.append(7)
queue.append(8)
queue.append(9)
queue.append(10)
queue.append(11)

print(queue)  # 输出：deque([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], maxlen=10)

在这个例子中，我们创建了一个长度为10的deque对象（即双端队列），并且往队列里面添加了一些元素。当队列长度超过10时，deque对象将自动删除队首元素，以保证队列长度不会超过设定的最大值。

要将一个 pandas.DataFrame 对象设置为上下文变量的默认值，可以使用 pandas.DataFrame.to_dict() 方法将其转换为字典对象，并将其作为默认值传递给 contextvars.ContextVar() 的构造函数。然后可以在协程中使用 ctx_var.get() 获取上下文变量的值，这将返回字典对象，再从字典对象中使用 pandas.DataFrame.from_dict() 创建 DataFrame 对象。

以下是一个示例代码：

import contextvars
import pandas as pd

# 定义上下文变量
df_ctx_var = contextvars.ContextVar('df', default=pd.DataFrame())

# 创建一个 DataFrame 对象并设置为默认值
data = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df_ctx_var.set(df)

# 定义一个协程
async def coro():
    # 从上下文变量中获取 DataFrame 对象
    df = df_ctx_var.get()
    print(f"Data from coroutine:\n{df}")

# 运行协程事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coro())

在这个示例中，我们首先创建一个包含两列数据的简单 DataFrame 对象。我们然后将其转换为字典并将其作为默认值传递给 contextvars.ContextVar() 的构造函数。接下来，我们定义了一个名为 coro 的协程，在其中使用 df_ctx_var.get() 获取上下文变量的值。由于这是默认值，因此我们应该得到创建的 DataFrame 对象。最后，我们运行了事件循环以启动协程。

需要注意的是，在使用 contextvars 时，同样要确保在同一协程中创建和读取上下文变量。这意味着如果需要在不同的协程中访问上下文变量的值，则可能需要将其传递给每个协程。