使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Rust Web 应用程序

共 16933字，需浏览 34分钟

· 2021-12-17

项目不能裸奔，监控必不可少。本文介绍如何对 Rust Web 应用进行监控。

01 概述

在本文中，我将向你展示如何设置 Rust Web 应用程序的监控。该应用程序将公开 Prometheus 指标，这些指标将使用 Grafana 进行可视化。监控的应用是 mongodb-redis demo^[1]，这里^[2]有详细介绍。最终架构如下：

监控系统包括：

Prometheus^[3] — 收集实时指标并将其记录在时间序列数据库中的监控平台
Grafana^[4] — 可观察性和数据可视化平台
AlertManager^[5] — 处理 Prometheus 服务器发送的警报（例如，当你的应用程序出现问题时）并通过电子邮件、Slack、Telegram 或其他渠道通知最终用户的应用程序
cAdvisor^[6] — 一个平台，可让容器用户了解其正在运行的容器的资源使用情况和性能特征。（实际上，它收集有关方案中所有 Docker 容器的信息

要一次启动所有工具，你可以使用以下命令：

清单 1. Docker Compose 文件^[7]

version: '3.8'
services:

  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - '9090:9090'
    volumes:
      - ./monitoring/prometheus:/etc/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--web.external-url=http://localhost:9090'

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - '3000:3000'
    volumes:
      - ./monitoring/grafana/data:/var/lib/grafana
      - ./monitoring/grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin

  alertmanager:
    image: prom/alertmanager:latest
    container_name: alertmanager
    ports:
      - '9093:9093'
    volumes:
      - ./monitoring/alertmanager:/etc/alertmanager
    command:
      - '--config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml'
      - '--web.external-url=http://localhost:9093'

  cadvisor:
    image: gcr.io/cadvisor/cadvisor:latest
    container_name: cadvisor
    restart: always
    ports:
      - '8080:8080'
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:rw
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro

02 在 Rust 应用程序中公开 Prometheus 指标

指标展示是用prometheus crate^[8] 实现的。

Prometheus 指标有四种核心类型^[9]：计数器、仪表、直方图和摘要。前三个将在文章中介绍（该 crate 目前不支持^[10] 摘要类型）。

指标定义

可以通过以下方式创建和注册指标：

清单 2.指标创建和注册^[11]

lazy_static! {
    pub static ref HTTP_REQUESTS_TOTAL: IntCounterVec = register_int_counter_vec!(
        opts!("http_requests_total", "HTTP requests total"),
        &["method", "path"]
    )
    .expect("Can't create a metric");
    pub static ref HTTP_CONNECTED_SSE_CLIENTS: IntGauge =
        register_int_gauge!(opts!("http_connected_sse_clients", "Connected SSE clients"))
            .expect("Can't create a metric");
    pub static ref HTTP_RESPONSE_TIME_SECONDS: HistogramVec = register_histogram_vec!(
        "http_response_time_seconds",
        "HTTP response times",
        &["method", "path"],
        HTTP_RESPONSE_TIME_CUSTOM_BUCKETS.to_vec()
    )
    .expect("Can't create a metric");
}

在上面的代码片段中，自定义指标被添加到默认注册表中；也可以在自定义注册表中注册它们（参见示例^[12]）。

此外，将详细描述度量的目的和用途。

计数器

如果我们想统计所有传入的 HTTP 请求，可以使用 IntCounter^[13] 类型。但是不仅可以查看请求的总数，还可以查看其他一些维度，例如请求的路径和方法，这会更有用。这可以通过 IntCounterVec^[14] 完成；HTTP_REQUESTS_TOTAL该类型用于自定义 Actix 中间件，如下所示：

清单3.使用^[15] HTTP_REQUESTS_TOTAL 度量

let request_method = req.method().to_string();
let request_path = req.path();
metrics::HTTP_REQUESTS_TOTAL
    .with_label_values(&[&request_method, request_path])
    .inc();

向 API 发出一些请求后，将产生如下内容：

清单 4. HTTP_REQUESTS_TOTAL 指标的输出

# HELP http_requests_total HTTP requests total
# TYPE http_requests_total counter
http_requests_total{method="GET",path="/"} 1
http_requests_total{method="GET",path="/events"} 1
http_requests_total{method="GET",path="/favicon.ico"} 3
http_requests_total{method="GET",path="/metrics"} 22
http_requests_total{method="GET",path="/planets"} 20634

度量的每个样本都有method和path 标签（度量的属性），因此 Prometheus 可以区分样本。

如上一个片段所示，还观察到对 GET /metrics（Prometheus 服务器从中收集应用程序指标的端点）的请求。

计量器

Gauge 与计数器的不同之处在于它的值可以下降。仪表示例显示了当前使用 SSE 连接的客户端数量。仪表的使用方法如下：

清单5.使用^[16] HTTP_CONNECTED_SSE_CLIENTS度量

crate::metrics::HTTP_CONNECTED_SSE_CLIENTS.inc();

crate::metrics::HTTP_CONNECTED_SSE_CLIENTS.set(broadcaster_mutex.clients.len() as i64)

访问 http://localhost:9000，将建立通过 SSE 的连接，并且指标将增加。之后，它的输出将如下所示：

清单 6. HTTP_CONNECTED_SSE_CLIENTS 指标的输出

# HELP http_connected_sse_clients Connected SSE clients
# TYPE http_connected_sse_clients gauge
http_connected_sse_clients 1

广播器

为了实现 SSE 客户端规范，需要重构应用程序的代码并实现^[17] 广播器。它将所有连接的（使用sse function^[18]）客户端存储在一个向量中，并定期 ping 每个客户端（在remove_stale_clients function 中^[19]）以确保连接仍然有效，否则从向量中删除断开连接的客户端。广播器只允许打开一个 Redis Pub/Sub 连接^[20]；来自它的消息被发送（广播）到所有客户端。

直方图

在本指南中，直方图^[21]用于收集有关响应时间的数据。与请求计数器的情况一样，跟踪是在 Actix 中间件中完成的；它是使用以下代码实现的：

清单 7.响应时间观察^[22]

let request_method = req.method().to_string();
let request_path = req.path();
let histogram_timer = metrics::HTTP_RESPONSE_TIME_SECONDS
    .with_label_values(&[&request_method, request_path])
    .start_timer();

histogram_timer.observe_duration();

我认为这种方法并不精确（问题是这一时间比实际响应时间少多少），但观察数据将有助于作为直方图的示例，并在 Grafana 进一步可视化。

直方图采样观察并在可配置的桶中对它们进行计数（有默认的桶，但很可能你需要定义为你的用例定制的桶）；要配置它们，很高兴知道度量值的大致分布。在此应用程序中，响应时间非常小，因此使用以下配置：

清单 8.响应时间段^[23]

const HTTP_RESPONSE_TIME_CUSTOM_BUCKETS: &[f64; 14] = &[
    0.0005, 0.0008, 0.00085, 0.0009, 0.00095, 0.001, 0.00105, 0.0011, 0.00115, 0.0012, 0.0015,
    0.002, 0.003, 1.0,
];

输出如下所示（仅显示部分数据以节省空间）：

清单 9. HTTP_RESPONSE_TIME_SECONDS 指标的输出

# HELP http_response_time_seconds HTTP response times
# TYPE http_response_time_seconds histogram
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.0005"} 0
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.0008"} 6
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.00085"} 1307
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.0009"} 10848
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.00095"} 22334
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.001"} 31698
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.00105"} 38973
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.0011"} 44619
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.00115"} 48707
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.0012"} 51495
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.0015"} 57066
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.002"} 59542
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="0.003"} 60532
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="1"} 60901
http_response_time_seconds_bucket{method="GET",path="/planets",le="+Inf"} 60901
http_response_time_seconds_sum{method="GET",path="/planets"} 66.43133770000004
http_response_time_seconds_count{method="GET",path="/planets"} 60901

数据显示落入特定观察值桶中的观察值数量。输出还提供有关总计数和观测值总和的信息。

系统指标

process功能支持导出进程指标^[24]，例如 CPU 或内存使用情况。你所需要的只是在Cargo.toml 之后，你会得到这样的东西：

清单 10. process 度量的输出

# HELP process_cpu_seconds_total Total user and system CPU time spent in seconds.
# TYPE process_cpu_seconds_total counter
process_cpu_seconds_total 134.49
# HELP process_max_fds Maximum number of open file descriptors.
# TYPE process_max_fds gauge
process_max_fds 1048576
# HELP process_open_fds Number of open file descriptors.
# TYPE process_open_fds gauge
process_open_fds 37
# HELP process_resident_memory_bytes Resident memory size in bytes.
# TYPE process_resident_memory_bytes gauge
process_resident_memory_bytes 15601664
# HELP process_start_time_seconds Start time of the process since unix epoch in seconds.
# TYPE process_start_time_seconds gauge
process_start_time_seconds 1636309802.38
# HELP process_threads Number of OS threads in the process.
# TYPE process_threads gauge
process_threads 6
# HELP process_virtual_memory_bytes Virtual memory size in bytes.
# TYPE process_virtual_memory_bytes gauge
process_virtual_memory_bytes 439435264

请注意，prometheuscrate 支持导出在 Linux 上运行的应用程序的进程指标（例如在这样^[25] 的 Docker 容器中）。

指标展示的端点

Actix 配置为使用此处理程序处理 GET/metrics 请求：

清单 11.指标处理程序^[26]

pub async fn metrics() -> Result {
    let encoder = TextEncoder::new();
    let mut buffer = vec![];
    encoder
        .encode(&prometheus::gather(), &mut buffer)
        .expect("Failed to encode metrics");

    let response = String::from_utf8(buffer.clone()).expect("Failed to convert bytes to string");
    buffer.clear();

    Ok(HttpResponse::Ok()
        .insert_header(header::ContentType(mime::TEXT_PLAIN))
        .body(response))
}

现在，在成功配置应用程序后，你可以通过执行 GET http://localhost:9000/metrics 请求来获取之前描述的所有指标。Prometheus 服务器使用端点来收集应用程序的指标。

指标以简单的基于文本的格式^[27]公开。

03 用于指标收集的 Prometheus 设置

Prometheus 使用以下配置收集（抓取）指标：

清单 12.用于度量收集的 Prometheus 配置^[28]

scrape_configs:

  - job_name: mongodb_redis_web_app
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:9000']

  - job_name: cadvisor
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']

在配置中，指定了两个作业（jobs）。前者收集应用程序之前描述的指标，后者收集运行容器的资源使用和性能指标（将在关于 cAdvisor 的部分详细描述）。scrape_interval 指定抓取目标的频率。metrics_path参数未指定，因此 Prometheus 期望指标可用于路径上的目标/metrics。

表达式浏览器和图形界面

要使用 Prometheus 的内置表达式浏览器，请打开 http://localhost:9090/graph 并尝试查询前面描述的任何指标，例如，http_requests_total。使用 “Graph” 选项卡可视化数据。

PromQL^[29] 允许你进行更复杂的查询；让我们考虑几个例子。

返回带有指标 http_requests_total 和给定作业的所有时间序列：

http_requests_total{job="mongodb_redis_web_app"}


`job`和`instance`标签[会自动连接](https://prometheus.io/docs/concepts/jobs_instances/ "会自动连接")到由 Prometheus 服务器记下的时间序列。

- 在最近 5 分钟内测量的传入请求的每秒返回率：

```rust
rate(http_requests_total[5m])

你可以在此处^[30]找到更多示例。

04 用于度量可视化的 Grafana 设置

在这个项目中，Grafana 配置如下：

数据源（Grafana 将从那里请求数据）

清单 13. Grafana 的数据源配置^[31]

apiVersion: 1

datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    access: proxy
    url: prometheus:9090
    isDefault: true

仪表板提供程序（Grafana 将从那里加载仪表板）

清单 14. Grafana 的仪表板配置^[32]

apiVersion: 1

providers:
  - name: 'default'
    folder: 'default'
    type: file
    allowUiUpdates: true
    updateIntervalSeconds: 30
    options:
      path: /etc/grafana/provisioning/dashboards
      foldersFromFilesStructure: true

启动 Docker Compose^[33] 文件中指定的项目后，打开 http://localhost:3000/，使用admin/admin 凭据登录，然后找到webapp_metrics仪表板。稍后，它看起来像这样：

仪表板显示应用程序在简单负载测试下的状态。（如果你启动一些负载测试，为了更好地查看图形（特别是直方图），你需要以某种方式禁用MAX_REQUESTS_PER_MINUTE 限制^[34]，例如，通过该数字的急剧增加。）

为了可视化数据，仪表板^[35] 使用 PromQL 查询，这些查询利用了之前描述的指标，例如：

rate(http_response_time_seconds_sum[5m]) / rate(http_response_time_seconds_count[5m])
显示过去五分钟的平均响应时间
sum(increase(http_response_time_seconds_bucket{path="/planets"}[30s])) by (le)
用于以热图^[36]的形式可视化响应时间分布。热图就像直方图，但随着时间的推移，每个时间片代表自己的直方图
rate(process_cpu_seconds_total{job="mongodb_redis_web_app"}[1m]), sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{name='mongodb-redis'}[1m])) by (name)

显示过去五分钟的 CPU 使用率。请求的数据来自两个不同的来源，分别显示进程和容器的 CPU 使用率。两张图几乎一模一样。（sum使用是因为container_cpu_usage_seconds_total提供了有关每个内核使用情况的信息。

05 使用 cAdvisor 监控应用容器的指标

除了进程的系统指标（如之前所示），还可以导出 Docker 容器的系统指标。这可以使用 cAdvisor 来完成。

cAdvisor 的 Web UI 可通过 http://localhost:8080/。所有正在运行的 Docker 容器都显示在 http://localhost:8080/docker/：

你可以获取有关任何容器的资源使用情况的信息：

Prometheus 服务器从http://localhost:8080/metrics 收集指标。

此处^[37]列出了 cAdvisor 导出的指标。

机器的系统指标可以使用 Node exporter^[38] 或 Windows exporter^[39] 导出。

06 使用规则和 AlertManager 设置警报通知

在这个项目中，Prometheus 配置的以下部分负责警报：

清单 15.用于警报的 Prometheus 配置^[40]

rule_files:
  - 'rules.yml'

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ['alertmanager:9093']

该alerting部分定义了 Prometheus 服务器与之通信的 AlertManager 实例。

警报规则^[41]允许你根据 PromQL 表达式定义一些条件：

清单 16. rules.yml 中的警报规则示例^[42]

groups:
- name: default
  rules:
  - alert: SseClients
    expr:  http_connected_sse_clients > 0
    for: 1m
    labels:
      severity: high
    annotations:
      summary: Too many SSE clients

alert - 警报的名称
expr – Prometheus 表达式形式的实际规则定义
for – 在发出警报之前需要打破规则多长时间。在我们的例子中，如果 SSE 客户端的数量在 1 分钟内保持大于 0，则会发出警报
labels - 可以附加到警报的额外信息，例如严重性
annotations - 可以附加到警报的额外描述，例如摘要

SSE 客户端编号大于 0 的规则不是通常为应用程序设置的规则。它被用作示例，因为我们只要提出一个请求就很容易违反规则。

如果规则被破坏，Prometheus 服务器将向 AlertManager 实例发送警报。它提供了许多功能，例如警报重复数据删除、分组、静音和向最终用户发送通知。我们将只考虑路由能力：警报将发送到电子邮件。

AlertManager 配置如下：

清单 17. AlertManager 配置^[43]

route:
  receiver: gmail

receivers:
- name: gmail
  email_configs:
  - to: recipient@gmail.com
    from: email_id@gmail.com
    smarthost: smtp.gmail.com:587
    auth_username: email_id@gmail.com
    auth_identity: email_id@gmail.com
    auth_password: password

在这个项目中，AlertManager 配置了一个 Gmail 帐户。要生成应用密码，你可以使用本指南^[44]。

要触发SseClients警报规则，你只需http://localhost:9000。这会将http_connected_sse_clients指标增加 1。你可以在http://localhost:9090/alerts 上跟踪SseClients警报的状态。触发后，警报将转到Pending状态。在rules.yml中定义的for间隔过后（在本例中为1分钟），警报将进入Firing状态。

这将导致 Prometheus 服务器向 AlertManager 发送警报。它将决定如何处理警报，在我们的例子中发送电子邮件：

07 使用 Prometheus 导出器监控第三方系统

对于 MongoDB、Redis 等第三方工具，可以使用 Prometheus 导出器^[45]设置监控。

08 启动

docker compose up --build

09 结论

在本文中，我展示了如何在 Rust Web 应用程序中设置指标展示、使用 Prometheus 收集它们以及使用 Grafana 进行数据可视化。此外，还展示了如何开始使用 cAdvisor 收集容器的指标以及使用 AlertManager 发出警报。

原文链接：https://romankudryashov.com/blog/2021/11/monitoring-rust-web-application/

参考资料

[1]

mongodb-redis demo: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/tree/master/mongodb-redis

[2]

这里: https://romankudryashov.com/blog/2021/06/mongodb-redis-rust/

[3]

Prometheus: https://prometheus.io/

[4]

Grafana: https://grafana.com/

[5]

AlertManager: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/alertmanager/

[6]

cAdvisor: https://github.com/google/cadvisor

[7]

Docker Compose 文件: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/docker-compose.override.yml

[8]

crate: https://github.com/tikv/rust-prometheus

[9]

四种核心类型: https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/

[10]

不支持: https://github.com/tikv/rust-prometheus/issues/5

[11]

指标创建和注册: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/metrics.rs

[12]

示例: https://github.com/tikv/rust-prometheus/blob/master/examples/example_custom_registry.rs

[13]

IntCounter: https://docs.rs/prometheus/latest/prometheus/type.IntCounter.html

[14]

IntCounterVec: https://docs.rs/prometheus/latest/prometheus/type.IntCounterVec.html

[15]

使用: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/main.rs

[16]

使用: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/broadcaster.rs

[17]

实现: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/broadcaster.rs

[18]

function: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/handlers.rs

[19]

function 中: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/broadcaster.rs

[20]

连接: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/redis.rs

[21]

直方图: https://prometheus.io/docs/practices/histograms/

[22]

响应时间观察: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/main.rs

[23]

响应时间段: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/metrics.rs

[24]

进程指标: https://prometheus.io/docs/instrumenting/writing_clientlibs/#process-metrics

[25]

这样: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/Dockerfile

[26]

指标处理程序: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/handlers.rs

[27]

格式: https://github.com/prometheus/docs/blob/main/content/docs/instrumenting/exposition_formats.md

[28]

配置: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/monitoring/prometheus/prometheus.yml

[29]

PromQL: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/

[30]

在此处: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/examples/

[31]

数据源配置: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/monitoring/grafana/provisioning/datasources/datasources.yml

[32]

仪表板配置: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/monitoring/grafana/provisioning/dashboards/providers.yml

[33]

Docker Compose: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/docker-compose.override.yml

[34]

限制: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/src/services.rs

[35]

仪表板: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/monitoring/grafana/provisioning/dashboards/webapp_metrics.json

[36]

热图: https://grafana.com/docs/grafana/latest/basics/intro-histograms/

[37]

此处: https://github.com/google/cadvisor/blob/master/docs/storage/prometheus.md

[38]

Node exporter: https://github.com/prometheus/node_exporter

[39]

Windows exporter: https://github.com/prometheus-community/windows_exporter

[40]

配置: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/monitoring/prometheus/prometheus.yml

[41]

警报规则: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/

[42]

示例: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/monitoring/prometheus/rules.yml

[43]

AlertManager 配置: https://github.com/rkudryashov/exploring-rust-ecosystem/blob/master/mongodb-redis/monitoring/alertmanager/alertmanager.yml

[44]

本指南: https://support.google.com/accounts/answer/185833?hl=en

[45]

导出器: https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

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我是 polarisxu，北大硕士毕业，曾在 360 等知名互联网公司工作，10多年技术研发与架构经验！2012 年接触 Go 语言并创建了 Go 语言中文网！著有《Go语言编程之旅》、开源图书《Go语言标准库》等。

坚持输出技术（包括 Go、Rust 等技术）、职场心得和创业感悟！欢迎关注「polarisxu」一起成长！也欢迎加我微信好友交流：gopherstudio

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点击上方前端Q，关注公众号回复加群，加入前端Q技术交流群作者：井柏然原文：https://juejin.cn/post/7135795969370619918你是否真的理解 devDependencies 和 dependencies 的区别？如果不能确切的回答、理解还停留在模糊的阶段，

前端Q

Stability AI开放Stable Diffusion 3 API，在线免费使用

「Stability AI」宣布开放其最新文本到图像生成模型「Stable Diffusion 3」的API接口，供开发者和企业使用。该模型采用创新的多模态扩散转换器架构，在字体、细节还原、提示理解等方面表现优异，评测结果超越了业内其他顶尖系统。与DALL-E 3和Midjourney v6等最先进

IQ前端

SpringBoot+Minio实现上传凭证、分片上传、秒传和断点续传

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分享一份抓取某东商品名称、价格和评论数的代码

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IT共享之家

如何使用 Python比较两张图像并获得准确度？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文，将带你了解如何使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。首先，你需要了解我们是如何比较两个图像的。我们正在使用Face Recognition python 模块来获取两张图

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使用 OpenCV 测量物体尺寸

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小白学视觉