1.Spring Cloud实战|4.SpringCloud 整合security.实现认证中心
2.实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
3.在线教育项目实战（微信支付）目录-上
4.Python主要内容学的战源是什么？
5.vscode插件原理浅析与实战

Spring Cloud实战|4.SpringCloud 整合security.实现认证中心

       创建认证中心模块新增模块，操作步骤如下：

       右键点击父工程，战源依次点击：

       然后选择 next。战源

       填写基本信息，战源系统会自动填充父模块信息。战源

       点击 finish，战源嵌套源码即可完成认证中心模块的战源创建。

       集成 Spring Security，战源需要在 auth 模块的战源 pom 文件中添加依赖：

       确保集成 SpringCloud 相关依赖以及 SpringSecurity 相关依赖。

       启动类中引入 spring security 基本组件，战源如：

       ClientDetailsService：用于添加获取客户端逻辑。战源

       UserDetails：实现封装用户信息，战源androd 新闻app源码扩展用户信息。战源

       UserDetailsService：提供根据用户名获取用户信息的战源逻辑，可以集成数据库或其他服务。战源

       AuthorizationServerConfigurerAdapter：配置授权服务，如客户端服务配置。

       WebSecurityConfigurerAdapter：配置 HttpSecurity 相关信息，如拦截认证和放行资源。

       DaoAuthenticationProvider：默认的用户名和密码授权认证提供者。

       核心配置包括：

       创建用户封装类和根据用户名获取封装用户信息的service。

       实现客户端信息获取service，配置安全相关。redhat源码安装lamp

       添加授权服务相关配置。

       生成 jks 文件：通过命令行生成，将文件拷贝到项目的 resource 目录。

       创建获取 token 入口：重写 security 中的 token 入口，捕获认证异常。

       添加异常统一处理类，配置 bootstrap.yml 文件，用于集成 Nacos 客户端。

       在 Nacos 中添加配置文件，用于管理认证中心的配置。

       实现功能包括：

       获取 token、winsock LSP劫持源码用户名和密码验证、刷新 token、根据授权码获取 token。

       总结：文章介绍了 SpringSecurity 集成与核心组件应用，当前功能集中于获取 token，下篇将整合网关，构建完整的认证系统。

实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap

       本文以Sakila数据库为实例，介绍了如何基于PyEcharts、Flask和Bootstrap构建数据可视化系统，并总结了整个项目设计与实现过程。php mysql 源码 安装Sakila数据库是一个模拟DVD租赁业务的数据集，包含影片租赁活动、支付活动和归还活动等业务信息。

       首先，设计数据可视化系统框架，包括业务理解、图表设计和系统整合等方面。系统整合使用了PyEcharts与Flask框架，以及Bootstrap进行前后端分离开发，结合Sakila的六个实战案例，构建出一个完整的数据可视化系统。

       系统运行效果展示实时指标监控、历史数据变化趋势、客户地理位置分布、订单商品构成模型、门店盈利能力对比和门店多维竞争优势等图表。通过一个页面导航，将这些图表组织在一起，形成全面的数据可视化系统。

       系统源码结构包括前端页面、后端应用、数据模型、静态资源和模板文件等部分。开发流程从项目创建、模板复制到前后端联调，涉及主题模板选择、导航设计、图表元素设计、事件设计以及后台服务接口设计。

       在前端页面设计中，主题模板选择为Bootstrap的Matrix Admin，提供了美观的界面和清晰的组织方式。导航菜单设计按照图表类型组织内容，实现内容切换。图表元素设计包括页面元素和事件设计，通过循环实现图表页面的自定义。

       后台应用设计涉及数据库操作、数据逻辑、模板文件和业务逻辑程序的编写。服务接口设计包括页面请求和数据请求，异常请求设计则提供了友好的错误反馈。系统最终通过前后端联调实现功能的整合。

       针对部署问题，需要对Linux系统中自定义Python模块的文件路径和本地IP进行调整，确保能够正常部署在云服务器上。此外，对于地图页面渲染问题，需要确保引用了ECharts地图类的JS代码，以实现地图功能。

       部署后的系统在云服务器上可访问，例如通过IP ...6:/ 进行访问。不同解决方案（如帆软和达芬奇）在展示效果上可能有所不同，但都能提供全面的数据可视化支持。

       总结而言，通过Sakila数据库的实例，本文详细介绍了数据可视化系统的设计与实现过程，以及在开发、部署和优化过程中遇到的常见问题及解决方案。

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