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CentOS 7 老树开新花：从零部署 Dify 全栈应用（含 Go/Rust/GCC 升级避坑）

本文档适用于在 CentOS 7 环境下使用源代码部署 Dify 应用，对应版本 1.9.2。由于系统较旧，部分依赖需手动升级或通过容器化方式解决兼容性问题。

一、安装与配置 Docker

1. 卸载旧版本 Docker（如有）

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sudo yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-engine

2. 安装必要依赖

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sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

3. 添加 Docker 官方 YUM 源

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sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

4. 安装 Docker Engine 及相关组件

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sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

5. 启动并设置开机自启

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sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

6. 配置国内镜像加速器

Anaconda 虚拟环境完全指南：创建、管理与实战

Anaconda 的虚拟环境功能是解决 Python 项目依赖冲突的核心工具，尤其适合多项目并行开发（如同时维护 Python 3.6 的旧项目和 Python 3.11 的新项目）。

为什么要使用多个环境？

如果不使用环境，这些依赖会冲突。使用环境可以完全隔离。

环境创建：从基础到进阶

1. 基础创建：指定 Python 版本

创建环境时必须明确 Python 版本（避免默认版本不匹配），语法如下：

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# 格式：conda create -n 环境名 python=具体版本
conda create -n data-analysis python=3.8  # 数据分析环境，Python 3.8
conda create -n tf2x python=3.7           # TensorFlow 2.x 环境，Python 3.7（适配性更高）

• 版本选择原则：优先选择项目依赖包支持的稳定版本（如 PyTorch 2.0+ 推荐 Python 3.8-3.10）。
• 命名规范：建议包含「项目类型 + Python 版本」（如 django32-py310），避免混淆。

2. 进阶创建：一键安装依赖包

创建环境时直接安装核心包，减少后续操作步骤：

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# 创建环境并安装 numpy、pandas、jupyter（数据科学常用包）
conda create -n ds-py39 python=3.9 numpy pandas jupyter -y
# -y 参数：自动确认安装（无需手动输入 y）

• 适用场景：新建项目时已知需要的核心依赖（如开发 Flask 项目时，可直接安装 flask gunicorn）。

• 通道选择：若默认通道安装慢，可指定conda-forge通道（社区维护，包更全）：

  1	conda create -n ml-py310 python=3.10 -c conda-forge scikit-learn xgboost

环境管理

1. 环境激活：跨平台差异

不同操作系统的激活命令一致，但终端显示略有不同：

Python3 协程：异步编程的核心机制与实战

协程（Coroutine）是 Python 实现高效异步编程的核心技术，尤其适合处理 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写、数据库操作）。它通过「协作式调度」实现并发，避免了线程切换的开销，能在单线程内高效处理成千上万的并发任务。本文将从基础概念到实战应用，全面解析 Python3 协程的使用。

协程的核心概念：为什么需要协程？

在理解协程前，先明确它与线程、进程的区别，以及解决的核心问题：

协程的核心优势：

1. 轻量级：一个进程可包含上千个协程，每个协程仅占用几 KB 内存（线程通常需 MB 级）。
2. 无锁竞争：协程在单线程内执行，共享资源无需加锁（避免死锁问题）。
3. 高效切换：协程切换由程序主动控制（如遇到 I/O 时暂停），无需操作系统介入，切换速度比线程快 100+ 倍。

Python3 协程的演进：从 yield 到 async/await

Python 协程的语法经历了多次迭代，目前推荐使用 Python3.5+ 引入的 async/await 语法（简洁、直观，是官方标准）。

Python3 线程：多任务并发编程详解

线程（Thread）是 Python 实现并发编程的重要方式，适合处理 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）。Python3 通过 threading 模块提供了完善的线程支持，本文将详细介绍线程的创建、管理、同步及实战应用。

线程的基本概念

• 线程：操作系统调度的最小单位，属于进程的一部分，多个线程共享进程的内存空间。
• 并发：多个任务交替执行（单核 CPU 模拟多任务）。
• 并行：多个任务同时执行（多核 CPU 真正同时运行）。
• Python 线程特点：
  • 受 GIL（全局解释器锁）限制，CPU 密集型任务多线程效率可能不如单线程；
  • I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）能显著提升效率。

线程的创建与启动

Python3 中创建线程主要有两种方式：使用 threading.Thread 类和继承 threading.Thread 类重写 run() 方法。

方式一：直接使用 threading.Thread

通过 threading.Thread(target=函数名, args=参数) 创建线程对象，调用 start() 启动线程。

PHP8 引用传递和值传递：变量传递机制详解

在 PHP 中，函数参数的传递方式有两种：值传递（默认值）和引用传递。理解这两种机制的区别对于助于理解变量在函数内外的交互方式，避免意外的变量修改或性能问题。

值传递（Pass by Value）

值传递是 PHP 中默认的参数传递方式。当使用值传递时，函数会接收参数的副本，函数内部对参数的修改不会影响外部原始变量。

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<?php
function increment($number) {
    $number++; // 修改的是参数的副本
    echo "函数内部：{$number}<br>"; // 输出：函数内部：11
}

$original = 10;
increment($original);
echo "函数外部：{$original}"; // 输出：函数外部：10（原始变量未改变）
?>

值传递的特点：

• 函数内部操作的是原始值的副本，不影响外部变量
• 适合传递简单类型（整数、字符串、布尔值等）
• 传递大型变量（如大数组）时，会复制数据，可能消耗更多内存

引用传递（Pass by Reference）

引用传递允许函数接收变量的内存地址，而非值的副本。函数内部对参数的修改会直接影响外部原始变量，无需返回值即可同步变化。

引用传递通过在参数前添加 & 符号声明。

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<?php
function incrementByReference(&$number) { // 参数前加&表示引用传递
    $number++; // 直接修改原始变量
    echo "函数内部：{$number}<br>"; // 输出：函数内部：11
}

$original = 10;
incrementByReference($original);
echo "函数外部：{$original}"; // 输出：函数外部：11（原始变量被修改）
?>