1.有道云笔记印象笔记evernote哪个更好
2.Python爬虫JS解密详解，有道p源学会直接破解80%的有道p源网站！
3.React组件设计-仿网易有道翻译主页
4.阿里开源分布式事务框架seata落地实践
5.一款可以进行代码比对的有道p源软件!
6.用Python开发一个搜题神器

有道云笔记印象笔记evernote哪个更好

       作为两者的忠实用户，说句心里话，有道p源还是有道p源印象笔记做的好，用户体验以及数据同步的有道p源源码反码和补码稳定性，以及其他各个平台的有道p源稳定性，都做的有道p源比有道云笔记好。

       有道云笔记唯一的有道p源优点就是容量大，但是有道p源对于一个普通用户，5G的有道p源容量无非是噱头，意义不大。有道p源目前对容量的有道p源需求不是很大，每月M的有道p源容量足以存储每天的记录了，如果以后容量不够了，有道p源只要用户体验做的好，产品优秀，我想多数人还是愿意付费的。

       有道的体验做的就不是那么好了，比如当某个分类里面的笔记很多的时候，在多个分类之间点击切换的时候，就出现卡顿、程序界面假死的现象，甚至多次因网络不稳定导致程序界面不断地闪屏。还有多个平台同步不一致的问题，太多的bug，也曾多次向官方反馈，ntfs3g 源码但是答复都不是那么令人满意，唯一一次令人“满意”的答复是：有道云笔记目前不支持网页剪辑的格式化显示。

在我的印象中，印象笔记从来都是支持网页剪辑内容的格式化显示。也许我用的时间短。

       还有最重要的一点是：网页剪辑的功能，不得不说有道云笔记这方面太差了，剪辑下来的网页格式化内容都没有了，有时候查资料，那些源码都是高亮显示的，但是用有道云笔记剪下来以后就排版乱了，彩色也没了，代码的格式化都没了，看起来很不好看，就算是以后查阅起来也不好查阅。

       通过下面的对比，我们通过“网页剪辑”功能进行对比，可以看出明显的诧异：

下面是原网页的显示：

       下面是有道云笔记剪辑下来的显示（我们可以看到，网页的绿色注释以及代码的格式化等等已经没有了）：

       下面是印象笔记（evernote）的网页剪辑：

            通过以上对比，我们可以看出，印象笔记的网页剪辑几乎全部保留了原网页的排版与布局，而有道云笔记剪辑并没有保留原网页的代码格式化以及风格。看来有道云笔记的网页剪辑这一块的问题还亟待解决。

Python爬虫JS解密详解，学会直接破解%的网站！

       Python爬虫遇到JS加密时，手机摄像头源码通过深入解析和解密，可以破解%的网站功能，下面以有道翻译为例，详细讲解这一过程。

       首先，我们需要观察网页源代码，确认有道翻译的源码实现。虽然表面上看似完成，但实际翻译内容改变时，请求参数会变，这就需要找到这些动态参数的生成方法。

       通过开发者工具，搜索关键词如"sign"和"translate_o"，我们可以定位到加密操作的JavaScript代码。在调试模式下，观察salt、sign、lts、bv等参数的生成过程，会发现它们是通过特定函数计算得出的。

       复制JavaScript加密代码到Python中，逐个实现相同的逻辑。例如，对于时间戳lts，需要调整Python生成的值以匹配JS格式。通过调整和转换，体检报告查询系统源码使Python生成的参数与JS保持一致。

       在完成基本参数破解后，升级版的代码可以处理更复杂的需求，如对文章进行分段翻译，提升阅读理解能力，特别适合英语学习者使用。

       虽然有道翻译可能会更新加密方式，但通过深入理解JS解密原理，我们仍能应对这些变化。以下是完整的Python实现代码和升级版效果的展示。

React组件设计-仿网易有道翻译主页

       前言

       React组件化开发非常有利于搭建项目，也提高了组件的复用性。由于频繁使用网易有道翻译这个软件，让我萌生出想要征服ta的冲动。开发过程中遇到了些许问题，页面还有很多功能还未完善，现在只有一个首页，后续功能持续完善中。

前期准备

       在组件页面成型之初需要几个开源组件库：

       axios：它是一个基于promise的网络请求库，用于获取后端数据（fastmock网站可以让你在没有后端程序的情况下能真实地在线模拟ajax请求），是前端常用的数据请求工具；

       antd-mobile：由蚂蚁金融团队推出的一个开源的react组件库,这个组件库拥有很多使用的组件；

       swiper：能实现触屏焦点图、触屏Tab切换、触屏轮播图切换等常用效果。

       styled-compenonts：真正的cssinjs，增强CSS以对React组件系统进行样式设置的结果，具有简单的如何把源码做成图片动态样式、轻松维护等优点。

正文

       组件展示?

组件设计思路

       顶部：用flex布局，方便快捷（一切皆可flex）

       搜索栏：使用antd-mobile组件库的SearchBar，点击转跳到搜索页面

       图标轮播和轮播图：主要使用swiper进行设计，实现自动轮播效果

       底部栏：用fixed固定住

组件封装

       先对项目进行脚手架的建构（使用vite脚手架，使用起来快速方便）

npminit@viteja/app

       src下的目录内容

       api：存放与数据相关的链接，组件所有的数据将会在这一个文件夹下的request.js中使用ajax进行数据请求

       assets：存放静态资源，font、image等

       components：放置重复使用的组件

       config：存放页面标题配置

       modules：配置页面自适应横竖屏

       pages：各个页面

       routes：页面的路由

搜索栏

       直接使用antd-mobile的SearchBar

importReactfrom'react'import{ SearchBar}from'antd-mobile'import{ Link}from'react-router-dom'import{ Wrapper}from'./style'

       exportdefaultfunctionSearch(){ return(

{ /*点击搜索框跳转搜索页面*/}

       )}```

数据请求

       前端页面数据的展示不能写死在代码里面，需要数据请求，fastmock则走入了我的视野，在线接口Mock工具fastmock?在线模拟ajax请求（fastmock在没有后端程序的情况下可以实现ajax请求，有需要的小伙伴可以去尝试）

       api文件夹下的request.js进行axios数据请求

importaxiosfrom'axios'exportconstgetBanners=()=>axios.get('/post/

阿里开源分布式事务框架seata落地实践

       seata是阿里巴巴研发的分布式事务框架，提供AT、TCC、SAGA和XA事务模式。本文以物流后台服务为例，介绍了seata框架的落地实践，包括遇到的问题与解决方案。有道精品课教务系统采用springcloud构建分布式集群服务，存在分布式事务需求。seata框架能实现全局事务，并满足业务需求，灵活兼容多种事务模式，确保数据强一致性。物流业务案例展示了seata框架落地过程及问题解决办法，供读者学习讨论。

       物流业务案例中，seata框架由三个组件构成：全局事务状态维护、全局事务范围定义及分支事务管理。seata服务端部署采用解压并执行bin/seata-server.sh启动，配置文件registry.conf与file.conf决定注册中心和配置信息获取方式。使用consul做注册中心，需在registry.conf中修改配置。需确保global_table、branch_table和lock_table在数据库中预建。

       客户端配置包括引入seata组件、配置file.conf和registry.conf文件，并在application.yml添加seata配置。此外，替换项目数据源以完成客户端配置。分布式事务分为AT和TCC模式，分别基于本地ACID事务和自定义分支事务管理。TCC模式需定义服务接口和上下文，实现分支事务逻辑。

       在实际部署中，常遇到client TM/RM注册TC失败问题，需确保seata项目正确部署到线上环境。高可用部署依赖注册中心模式，需将file.conf信息存至consul。解决namespace支持问题，需修改源码中的Configuration和RegistryProvider接口实现类。全局日志插入问题需调整seata数据源连接部分代码。

       利用SPI机制实现自定义组件，seata提供SPI服务发现机制，允许在服务间通过接口调用服务，避免耦合。通过修改ConsulRegistryProvider类并更新META-INF/services目录，可替换seata实现类。为简化配置，可将自定义实现类和公共client配置封装到common-seata工具包中。

       物流场景中，通过引入common-seata工具包，实现基于TCC的全局事务链路。当执行成功，可在server端查看日志；若执行失败，进行回滚以删除生成的单据。

       本文总结了seata框架部署与使用的关键步骤和技术细节，针对项目落地遇到的技术问题提供了解决方案。后续文章将继续深入seata实现分布式事务的核心原理和技术细节。文章由有道技术团队邓新伟撰写，已获作者授权。

一款可以进行代码比对的软件!

       此教程专为编程学习者设计，包括培训学员及自学者。

       在编程学习过程中，经常会遇到老师提供的源代码与自己敲写的代码存在差异，导致运行出错的情况。此时，手动排查问题既费时又易混淆。

       这时，一款名为Sourcegear DiffMerge的代码对比软件便能提供帮助。

       软件使用方法如下：

       1. 打开软件，点击左上角的“File->->->Open Folder diff..”

       2. 分别选择自己的项目文件夹与老师的文件夹。

       3. 点击“OK”，软件会将两者文件进行对比。

       对比结果在界面中显示，左侧为自己的代码，右侧为老师的代码，不同之处以红色标注。

       对比时需确保类名、包名尽量与老师一致，软件通过文件名和目录匹配进行对比。

       点选代码中差异部分，红色标注即为不同之处，如XML文件名差异或空格位置不同。

       以配置文件对比为例，大小写敏感。

       对比结果可帮助解决代码中的小错误，如大小写错误、字母拼写错误等。

       学习过程中，建议记录代码问题，包括：

       1. 出现异常情况。

       2. 查看异常内容。

       3. 使用翻译工具（如有道）理解异常含义。

       4. 打开对比软件，找到问题代码。

       5. 记录错误原因与解决方法，下次遇到相似问题时参考笔记，快速解决问题。

       源代码对比软件：Sourcegear DiffMerge。

       下载方式：前往百度搜索“Sourcegear DiffMerge”。

       使用软件可节省时间，提高学习效率。

       推荐阅读两篇文章以了解更多学习资源。

       请支持原创，点赞、收藏。

用Python开发一个搜题神器

       开发搜题神器旨在提供更实用的解题思路，弥补了单纯识别文字的不足。通过有道智云提供的拍照搜题服务API，可以实现批量搜题的功能。首先，需要在有道智云上创建实例、应用，并获取应用ID和密钥。对于API的调用，需要遵循特定的参数生成方法和要求。

       开发过程包括：

       - **API调用准备**：创建实例、应用、获取应用ID和密钥。

       - **代码开发**：主要分为三个部分：

        1. **界面开发**：使用python3开发，包含界面、界面逻辑和OCR搜题方法的封装。

        2. **逻辑处理**：通过`QuestionClass.py`调用搜题方法，定义`Question`类，`start_ocr()`方法负责搜题并保存结果。

        3. **OCR封装**：`OcrQuestion.py`中封装了请求搜题API的方法，`connect()`方法执行搜题操作并返回json格式结果。

       - **结果处理**：从API获取的json数据通过特定方法解析、整理，并保存到html格式中。

       - **效果展示**：通过运行示例代码，可以展示搜题结果，包括数学题搜索和历史题搜索。

       - **总结**：有道智云的API文档清晰，搜索范围广泛，能自动识别学科并提供相关题目，展示效果良好。适合用于web项目中提供高效的解题帮助。

       项目源代码可访问：[github.com/LemonQH/OcrQ...](github.com/LemonQH/OcrQ...)