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从零开始的 Rust 学习笔记(17) —— 做一个提问箱 Boxy ?

于是我自己的提问箱就是 https://ask.[data deleted]

源代码在这里 #/boxy ?(给大家表演如何用一个项目气死你写前端和 Rust 的朋友(x

回答是人工的,并不是人工智能?(不过感觉加上人工智能的话似乎也蛮好玩诶!

然后因为是模仿 peing 或者 sarahah 那样的匿名的提问箱,所以这个截图里就差不多是后台了~既然说是匿名的话,那就是真匿名~除了记录了提问时间,IP 只用来做了速度限制,没扔数据库。Question 在 MongoDB 里的模型则是

{ 
    "_id" : ObjectId("5e0a0ca0001cd1ea00876f2e"), 
    "question" : "What's this?", 
    "question_time" : NumberLong(1577716896), 
    "answer" : "It's a question box!", 
    "answer_time" : NumberLong(1577716906), 
    "id" : NumberLong(0) 
}

箱子的 owner 登录之后,直接点击答案的部分就进入编辑 / 回答模式,然后也可以删除提问什么的~

代码里倒是 Web 和纯 API 方式都实现了~然后回答之后自动生成 Twitter 卡片什么的还没有做_(:3」∠)_

再从技术层面上来说的话,这个项目用 Rust 上的 Hyper 作为 HTTP 服务器,然后数据库使用了 MongoDB,考虑到是作为单一用户的提问箱,因此用户名和密码是需要写在 boxy.json 里的~当然放进数据库里的是密码加盐后再 HMAC + SHA512 过的

stored_password = HMACSHA512(password + password_salt, password_salt)
{
    "_id" : ObjectId("5e09a250004b7da70096e3dc"),
    "user" : "ryza",
    "password" : "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
}

Web 界面和后端做了分离,我自己写了一个简单的~因此就直接手写了,没有用到现在前端流行的 Vue 或者 Angular 之类的框架。访问后端的 API 也是直接用的 jQuery 的 AJAX 模块。

登录之后会返回一个 token,包含了有效期,默认是 365 天,保存在了浏览器的 localStorage 里。登出的时候会自动清掉,但不是关闭页面 / 浏览器自动清除,所以在公用电脑上要记得登出~

那么下面是目前有的一些 API~ 以 http://localhost:5534 为例子!

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Python 2.7 + Scripting Bridge 导出 iTunes Library 里音乐的 MetaInfo 与封面到 MongoDB

作为某个 Project 的一部分~(暂时不透露是什么,嘻嘻(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎) ) 需要把 iTunes 里面的所有音乐的 MetaInfo 和封面导出到 MongoDB 中

MongoDB 上次已经已经在 Raspberry Pi 4 上编译部署好了~在 Raspberry Pi 4 上安装 64-bit MongoDB Server 服务

然后再配合很久以前玩过的 在 Python 里使用 Scripting Bridge 与 iTunes 交互,就可以达到目标了233333

当然需要注意的是,这里要使用的是 macOS 自带的 Python 2.7,因为 ScriptingBridge 只安装在了自带的 Python 2.7 里

真正代码的话,其实整体来说很简单,需要考虑的点是如何做到不重复写封面,因为——

  1. 目前 Scripting Bridge 与 iTunes 交互时,只能一首音乐一首音乐的依次遍历,不能直接按照专辑遍历
  2. 同一张专辑里,有的音乐可能包含多张封面
  3. 不同的专辑可能被我 assgin 过相同的封面

综合这几点考虑的话,那就只能每次拿到有封面的音乐之后,对它的每一张封面都计算 SHA256 摘要(这里暂且认为 SHA256 的空间足够大,不会产生碰撞),并在放进 global_sha256 前,检查是否已经有相同的 SHA256 存在其中。如果没有的话,才保存图片到磁盘中,并放到那首歌的 MetaInfo 中;如果在 global_sha256 中有的话,那么就再看那首歌的 MetaInfo 中有没有这个 SHA256(因为也许有人不小心添加了两张一样的封面到音乐里)。

在遍历完所有音乐之后,把这些 MetaInfo 写入到 JSON 文件中~(就像下面这样

{
  "album": "Cutie Panther", 
  "name": "夏、終わらないで。", 
  "artist": "BiBi (南條愛乃, Pile, 徳井青空)", 
  "cover": [
    "44f9b56091c7ca5b011cd9cb306eab21d4f854300c96347a0a7f3538cbeb9dcd-1"
  ], 
  "composer": "渡辺和紀", 
  "year": 0, 
  "sha256": [
    "44f9b56091c7ca5b011cd9cb306eab21d4f854300c96347a0a7f3538cbeb9dcd"
  ]
}

最后再导进 MongoDB 数据库就可以啦(当然需要安装一下 pymongo 库)~主要的就分为 2 个 stage ♪(´ε` )

python2.7 -m pip install --user pymongo
python2.7 iTunes.py -s 1
python2.7 iTunes.py --host raspberrypi.local -s 2
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macOS / Linux 上设置 Python 3 环境 —— MiniConda, pip3

这篇 post 是主要是写给 Association of Robots and Artificial Intelligence 的小伙伴的~如何在 macOS / Linux 上设置 Python 3 环境,包括如何使用 MiniConda 来让多个不同的 Python 3 或者 Python 2 环境共存,如何设置 pip 的镜像源等

  1. 下载 MiniConda 安装包
  2. 安装 MiniConda
  3. 设置 pip 使用清华大学 TUNA 镜像
  4. 设置一个 Python 3.8 的虚拟环境 py38
  5. 在 Python 3.8 虚拟环境中安装软件包
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