Site Loader

Содержание

Фильтры запросов — Azure Databricks — Databricks SQL

  • Статья
  • Чтение занимает 2 мин
  • 1 участник

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт.

Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Фильтр запросов позволяет интерактивно уменьшить объем данных, отображаемых в визуализации, аналогично параметру запроса , но с различными ключевыми отличиями. Фильтр запросов ограничивает данные после их загрузки в браузер. Это делает фильтры идеальными для небольших наборов данных и сред, где выполнение запросов занимает много времени, ограничивается скоростью или дорогостоящими.

Чтобы сосредоточиться на конкретном значении, необходимо `<columnName>::filter` присвоить столбцу псевдоним. Ниже приведен пример.

SELECT action AS `action::filter`, COUNT(0) AS "actions count"
FROM events
GROUP BY action

Если требуется фильтр с множественным выделением, задайте для <columnName>::multi-filter столбца псевдоним.

SELECT action AS `action::multi-filter`, COUNT (0) AS "actions count"
FROM events
GROUP BY action

Можно также использовать фильтры запросов на панелях мониторинга. По умолчанию мини-приложение фильтра отображается рядом с каждой визуализацией, в которой фильтр был добавлен в запрос. Для связывания мини-приложений фильтра с фильтром запросов на уровне панели мониторинга см. раздел фильтры панелей мониторинга.

Ограничения

Фильтры запросов не подходят для особенно больших наборов данных или результатов запросов с сотнями или тысячами различных значений полей. В зависимости от конфигурации компьютера и обозревателя излишние данные могут снижать удобство работы пользователей.

Теория идентификации (специалитет) | Кафедра системного анализа ВМК МГУ

Доцент И. А. Дарьина. Кафедральный курс лекций. 4 курс, 7-8 семестр.

  1. Задача идентификации с точки зрения теории оценивания. Условная плотность и связанные с ней точечные оценки. Понятие функции штрафа. Ограничения на условную плотность и функцию штрафа при которых условное математическое ожидание даёт решение задачи оптимизации.
  2. Виды оценок в зависимости от доступной априорной информации. Байсовские оценки и оценки минимального риска.
  3. ОМП и её свойства. Достижимая точность ОМП. Неравенство Рао-Крамера.
  4. Связь между различными видами оценок неизвестного скалярного параметра системы y(i)=bu(i)+e(i), i=1…n, при гауссовских некоррелированных помехах.
  5. Многомерное гауссовское распределение и его свойства.
  6. Геометрическая интерпретация теорем о многомерном нормальном распределении.
  7. Линейная оценка, оптимальная в среднеквадратическом смысле. Гарантированный аналог этой оценки.
  8. Гауссовско-марковская оценка и её свойства. Гарантированный аналог этой оценки. ОНК и её свойства.
  9. Понятие состояния динамической системы. Фильтр Калмана.
  10. Управляемость, наблюдаемость и идентифицируемость динамической системы. Установившийся фильтр Калмана.
  11. Устойчивость фильтра Калмана.
  12. Детерминированный аналог фильтра Калмана. Задача гарантированного оценивания для системы с раздельными ограничениями на помехи.
  13. Задача точечного и доверительного оценивания для динамической системы со смешенной неопределённостью.
  14. Задача Н-бесконечность. Оценка отношения неопределённого выхода системы к неопределённому входу.
  15. Задача доверительного оценивания. Понятие условно-доверительной области.
  16. Задача адаптивной идентификации, на примете идентификации неизвестных параметров и состояния одной билинейной системы.
  17. Задача управления дискретной стохастической системой. Случай полной информации.
  18. Задача управления дискретной стохастической системой. Случай неполной информации.
  19. Стохастическое дифференциальное уравнение как предел стохастического разностного уравнения. Прямые и обратные разности.
  20. Понятие стохастического интеграла. Интегралы Ито и Стратоновича и их свойства.
  21. Стохастическое исчисление. Правило дифференцирование Ито.
  22. Линейное стохастическое дифференциальное уравнение. Переход к разностному уравнению.
  23. Задача оценивания для линейного стохастического дифференциального уравнения. Фильтр Калмана-Бьюси.
  24. Задача управления линейной непрерывной стохастической системой. Случаи полной и неполной информации.

Разностные операторы.

Военное дело Разностные операторы.

просмотров — 409

Введение

Лекция 4. РАЗНОСТНЫЕ ФИЛЬТРЫ И ФИЛЬТРЫ ИНТЕГРИРОВАНИЯ.

Основной инструмент проектирования цифровых фильтров – частотный (спектральный) анализ. Частотный анализ базируется на использовании периодических функций синусов и косинусов. По-существу, спектральная характеристика цифрового фильтра — ϶ᴛᴏ тонкая внутренняя структура системы, его однозначный функциональный паспорт направленного изменения частотного состава данных, полностью определяющий сущность преобразования фильтром входных данных.

Рассмотрим примеры синтеза и частотного анализа фильтров применительно к известным способам дифференцирования и интегрирования данных.

Рассмотрим примеры частотного подхода при анализе разностных операторов.

Разностный оператор 1-го порядка имеет вид:

Dsk = sk+1-sk.

Последовательное n-кратное применение оператора записывается в виде оператора n-го порядка:

Dn(sk) = D[Dn-1(sk)] = Dsk ③ Dn-1(sk) (4.1.1)

k sk D(sk) D2(sk) D3(sk)
D4(sk)
D5(sk) D6(sk)
-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 -1 -2 -3 -1 -4 -4 -5 -10 -1 -6 -20 -6
Кq  

Выходные значения импульсной реакции разностных операторов на единичный импульсный сигнал Кронекера приведены в таблице. Ряды последовательных разностей содержат знакопеременные биномиальные коэффициенты. В представленной форме разностные операторы являются каузальными фазосдвигающими (односторонними) фильтрами, но нетрудно заметить, что операторы четных степеней бывают переведены в симметричную форму сдвигом влево на половину окна оператора.

В последней строке таблицы приводятся коэффициенты усиления дисперсии шумов, значение которых резко нарастает по мере увеличения порядка оператора. Это позволяет использовать разностные операторы с порядком выше 1 для определœения местоположения статистически распределœенных шумов в массивах данных. Особенно наглядно эту возможность можно видеть на частотных характеристиках операторов.

Подставляя сигнал s(k) = exp(jwk) в (4.1.1) и упрощая, получаем:

Dns(k) = (jn) exp(jwn/2) [2 sin(w/2)]n exp(jwk).

H(w) = (jn) exp(jwn/2) [2 sin(w /2)]n (4.1.2)

Так как модуль первых двух множителœей в выражении (4.

1.2) равен 1, зависимость коэффициента передачи разностного оператора от частоты определяется вторым сомножителœем (2 sin(w/2))n и представлена на рисунке 4.1.1.

Рис. 4.1.1. Разностные фильтры.

Выделœение в сигналах шумов. Как следует из рисунка, разностные операторы подавляют постоянную составляющую сигнала и его гармоники в первой трети интервала Найквиста и увеличивают высокочастотные составляющие сигнала в остальной части интервала тем больше, чем больше порядок оператора. Как правило, эту часть главного интервала спектра сигналов занимают высокочастотные статистические шумы.

Шумы при анализе данных также могут представлять собой определœенную информацию, к примеру, по стабильности условий измерений и по влиянию на измерения внешних дестабилизирующих факторов. На рис. 4.1.2 приведен пример выделœения интервалов интенсивных шумов в данных акустического каротажа, что может свидетельствовать о сильной трещиноватости пород на этих интервалах. Такая информация относится уже не шумовой, а к весьма полезной информации при поисках и разведке нефти, газа и воды.

Рис. 4.1.2.

Восстановление утраченных данных. Разностные операторы имеют одну особенность: оператор n+1 порядка аннулирует полином степени n, ᴛ.ᴇ. свертка оператора порядка n+1 с полиномом n-ой степени дает нулевые значения: Dn+1 ③ Pn(k) = 0. Эту особенность можно использовать для создания очень простых и достаточно надежных операторов восстановления в массивах пропущенных и утраченных значений или для замены аннулированных при обработке величин (к примеру, явных выбросов).

Пример.P2(k) = xk = 1+2k-k2, k = 0,1,2,… xk = 1,2,1,-2,-7,-14,-23,-34,… yk = xk ③ D3=0,0,0,0,…

В случае если считать, что отрезок данных, содержащий пропуск, является многочленом некоторой степени, то свертка данных с разностным оператором следующего порядка должна быть равна нулю. Так, при аппроксимации данных многочленом третьей степени для любой точки массива должно выполняться равенство:

D4③(sk) = sk-2-4sk-1+6sk-4sk+1+sk+2 = 0.

Интерполяционный фильтр восстановления утраченной центральной точки данных:

sk = (-sk-2+4sk-1+4sk+1-sk+2)/6. (4.1.3)

Соответственно, оператор фильтра восстановления данных h(n) = (-1,4,0,4,-1)/6. Коэффициент усиления шумов s2 = 17/18 = 0.944.

Пример.Фактический отрезок массива данных: xk = {3,6,8,8,7,5,3,1}.

Допустим, что на отрезке был зарегистрирован явный выброс: xk = {3,6,8,208,7,5,3,1}.

Отсчет с выбросом аннулирован. Замена отсчета: x3 = (-x1+4x2+4x4-x5)/6= (-6+32+28-5)/6 » 8.17.

В массиве утрачен 5-й отсчет. Восстановление: x4 = (-x2+4x3+4x5-x6)/6 = (-8+32+20-3)/6 » 6. 83.

Рис. 4.1.3. Разностные фильтры.

Принимая в (4.1.3) k = 0 и подставляя сигнал sk = exp(jwk), получаем частотную характеристику, в данном случае — фильтра восстановления данных 4-го порядка:

H(w) = (4 cos w — cos 2w)/3.

Вид частотной характеристики для фильтров восстановления пропущенных данных 4-го и 6-го порядков приведен на рис. 4.1.3. Графики наглядно показывают, что применение разностных интерполяционных фильтров восстановления данных возможно только для сигналов, высокочастотные и шумовые составляющие которых минимум в три раза меньше частоты Найквиста. Интерполяционные фильтры выше 4-го порядка применять не рекомендуется, т.к. они имеют коэффициент усиления шумов более 1.

На рис. 4.1.4 – 4.1.6 приведены примеры восстановления утраченных данных во входных сигналах оператором 3-го порядка и спектры сигналов в сопоставлении с передаточной функцией оператора восстановления данных.

Рис. 4.1.4. Восстановление незашумленных данных. Рис.4.1.5. Спектры.

Рис. 4.1.6. Восстановление зашумленных данных.

В сигналах, представленных на рисунках, утрачен каждый 10-ый отсчет (к примеру, при передаче данных) при сохранении тактовой частоты нумерации данных. Учитывая, что всœе значения входных сигналов положительны, индикатором пропуска данных для работы оператора служат нулевые значения. В любых других случаях для оператора восстановления данных крайне важно предусматривать специальный маркер (к примеру, заменять аннулированные данные или выбросы определœенным большим или малым значением отсчетов).

Рис. 4.1.7. Погрешности восстановления сигналов.

Как следует из рис. 4.1.5, спектр полезного сигнала полностью находится в зоне единичного коэффициента частотной характеристики оператора, и восстановление данных выполняется практически без погрешности (рис. 4.1.4). При наложении на сигнал статистически распределœенных шумов (рис. 4.1.6) погрешность восстановления данных увеличивается, но для информационной части полного сигнала она, как и во входных данных, не превышает среднеквадратического значения (стандарта) флюктуаций шума. Об этом свидетельствует рис. 4.1.7, полученный для сигналов на рис. 4.1.6 по данным математического моделирования при разных значениях стандарта шума (выборки по 10 точкам восстановления).

Аппроксимация производных вторая большая область применения разностных операторов. Оценки первой, второй и третьей производной можно производить по простейшим формулам дифференцирования:

(sn)’ = (sn+1-sn-1)/2Dt. h2 = {-0.5, 0, 0.5}. (4.1.4)

(sn)» = (sn+1-2sn+sn-1)/Dt. h3 = {1, -2, 1}.

(sn)»’ = (-sn+2+2sn+1-2sn-1+sn-2)/2Dt. h4 = {0.5, -1, 0, 1, -0.5}.

Оператор первой производной является нечетной функцией и имеет мнимый спектр. В случае если принять s(t) = exp(jwt), то истинное значение первой производной должно быть равно: s'(t) = jw exp(jwt). Передаточная функция H(w) = jw. Оценка первой производной в точке n = 0 по разностному оператору при Dt = 1: s'(0) = (exp(jw)-exp(-jw))/2 = j sin w = h2(w). Отношение расчетного значения к истинному на той же точке: K1(w) = sin(w)/w. Графики функций в правой половинœе главного диапазона приведены на рис. 4.1.8.

Рис. 4.1.8.

Как следует из приведенных выражений и графиков, значение К(w) равно 1 только на частоте w = 0. На всœех других частотах в интервале Найквиста формула дает заниженные значения производных. При этом при обработке практических данных последний фактор может играть и положительную роль, если сигнал низкочастотный (не более 1/3 главного диапазона) и зарегистрирован на уровне высокочастотных шумов. Любое дифференцирование поднимает в спектре сигнала долю его высокочастотных составляющих. Коэффициент усиления дисперсии шумов разностным оператором дифференцирования непосредственно по его спектру в главном диапазоне:

Kq = (1/p)(sin w)2 dw = 0. 5.

При точном дифференцировании по всœему главному диапазону:

Kq = (1/p)w2 dw = 3.29

Следовательно, разностный оператор имеет практически в шесть раз меньший коэффициент усиления дисперсии шумов, чем полный по главному диапазону точный оператор дифференцирования.

На рис. 4.1.9 показан пример дифференцирования гармоники с частотой 0.1 частоты Найквиста (показана пунктиром) и этой же гармоники с наложенными шумами (сплошная тонкая кривая).

Рис. 4.1.9. Пример дифференцирования (входные сигналы – вверху, выходные – внизу).

Оператор второй производной относится к типу четных функций. Частотная функция оператора: h3(w) = -2(1-cos w). Собственное значение операции H(w) = -w2. Отношение фактического значения к собственному

K2(w) = [sin(w/2)/(w/2)]2,

и также равно 1 только на частоте w = 0. На всœех других частотах в интервале Найквиста формула дает заниженные значения производных, хотя и меньшие по относительным значениям, чем оператор первой производной. Частотные графики функций приведены на рис. 4.1.10. Коэффициент усиления дисперсии шумов оператором второй производной равен 6 при собственном значении дифференцирования, равном 19.5. Эти значения показывают, что операция двойного дифференцирования может применяться только для данных, достаточно хорошо очищенных от шумов, с основной энергией сигнала в первой трети интервала Найквиста.

Рис. 4.1.10. Частотные функции 2-ой производной.

В принципе, вторую производную можно получать и последовательным двойным дифференцированием данных оператором первой производной. При этом для таких простых операторов эти две операции не тождественны. Оператор последовательного двойного дифференцирования можно получить сверткой оператора первой производной с самим собой:

2h2 = h2 ③ h2 = {0.25, 0, -0.5, 0, 0.25},

и имеет коэффициент усиления дисперсии шумов всœего 0.375. Частотная характеристика оператора:

2h2(w) = -0. 5[1-cos(2w)].

Графики 2h2(w) и коэффициента соответствия 2K1(w) приведены пунктиром на рис. 4.1.10. Из их сопоставления с графиками второй производной можно видеть, что последовательное двойное дифференцирование возможно только для данных, спектральный состав которых занимает не более пятой начальной части главного диапазона, и по точности хуже оператора второй производной.

Рис. 4.1.11. Вторая производная гармоники с частотой w=0.2p при Dt=1

(пунктир – двойное последовательное дифференцирование)

Пример применения двух операторов второй производной приведен на рис. 4.1.11.

Попутно заметим, что частота Найквиста главного диапазона обратно пропорциональна интервалу Dt дискретизации данных (wN = p/Dt), а, следовательно, интервал дискретизации данных для корректного использования простых операторов дифференцирования должен быть в 3-5 раз меньше оптимального для сигналов с известными предельными частотами спектрального состава.

Частотные функции для третьей производной предлагается получить самостоятельно.


Читайте также


  • — Разностные операторы /л24/.

    Рассмотрим примеры частотного подхода при анализе разностных операторов. Разностный оператор 1-го порядка имеет вид: Dsk = sk+1-sk. Последовательное n-кратное применение оператора записывается в виде оператора n-го порядка: Dn(sk) = D[Dn-1(sk)] = Dsk*Dn-1(sk) (2.2.1) k sk D(sk) D2(sk) D3(sk) … [читать подробенее]


  • Разностное уравнение | Введение в цифровые фильтры

    Разностное уравнение

    Уравнение разности — это формула для вычисления выходного выборка во времени на основе прошлых и настоящих входных выборок и прошлых выходные образцы во временной области. 6.1 Мы можем записать общее причинное уравнение разности LTI следующим образом:


    где – входной сигнал, – выходной сигнал, а константы , называются коэффициентами

    В качестве конкретного примера, разностное уравнение

    задает операцию цифровой фильтрации, а коэффициент устанавливает и полностью охарактеризовать фильтр. В этом например, у нас есть.

    Когда коэффициенты являются действительными числами, как в приведенном выше примере, фильтр называется реально . В противном случае может быть комплекс .

    Обратите внимание, что фильтр в форме уравнения (5.1) может использовать «прошлое». выходные образцы (такие как ) в расчете «настоящий» вывод. Такое использование прошлых выходных выборок называется обратная связь . Любой фильтр, имеющий один или несколько пути обратной связи () называется рекурсивный .(К таким образом, знаки минус для обратной связи в уравнении (5.1) будут объясняется, когда мы дойдем до передаточных функций в §6.1.)

    В частности, коэффициенты называются коэффициенты прямой связи и коэффициенты называются коэффициентов обратной связи .

    Фильтр называется рекурсивным тогда и только тогда, когда для немного . Рекурсивные фильтры также называются фильтров с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ) фильтров. Когда нет обратной связи( ), фильтр называется быть нерекурсивным или Цифровой фильтр с конечной импульсной характеристикой (FIR) .

    При использовании для физического моделирования с дискретным временем разностное уравнение можно назвать явной конечной разностью схема . 6,2

    Показать, что рекурсивный фильтр является LTI (глава 4), легко: учитывая его представление импульсной характеристики (обсуждается в §5.6). Например, рекурсивный фильтр


    имеет импульсный отклик , . Сейчас легко применить анализ предыдущей главы, чтобы найти что временная инвариантность, суперпозиция и свойство масштабирования выполняются.


    Следующий раздел:
    График прохождения сигналов
    Предыдущий раздел:
    Задачи линейности и неизменности во времени

    Разница между фильтрами и фильтрами

    Промышленные сетчатые фильтры и фильтры предназначены для удаления нежелательных частиц из жидкости или газа. Основное различие между сетчатыми фильтрами и фильтрами заключается в размере частиц, которые они удаляют. Сетчатые фильтры обычно удаляют более крупные частицы, видимые в жидкости или газе, в то время как фильтры удаляют загрязнители, которые часто настолько малы, что их невозможно увидеть невооруженным глазом.

    Чем похожи сетчатые фильтры и фильтры

    Существует несколько общих черт между фильтрами (такими как мешок и картридж) и сетчатыми фильтрами (такими как эти), и понятно, что их можно спутать. Например, оба предназначены для удаления взвешенных частиц из газа или жидкости.Таким образом, как фильтры, так и сетчатые фильтры защищают последующее оборудование от загрязнений, которые могут нанести ущерб или снизить качество конечного продукта. Кроме того, как сетчатые фильтры, так и сетчатые фильтры могут иметь двойную конструкцию, что позволяет очищать один фильтр или сетчатый фильтр, в то время как другой все еще работает. Хотя между ними есть много общего, фильтры и сетчатые фильтры не являются взаимозаменяемыми.

    Чем сетчатые фильтры отличаются от фильтров

    Сетчатый фильтр предназначен для удаления из жидкости более крупных нежелательных взвешенных частиц, в первую очередь для защиты последующего оборудования, такого как насосы, от повреждений.Они бывают разных форм и размеров, в зависимости от области применения, но одна важная особенность — сетчатые фильтры спроектированы таким образом, чтобы их можно было легко снимать и чистить. Быстрая очистка требует меньше времени простоя оборудования для обеспечения оптимальной работы.

    В то время как сетчатые фильтры используются для удаления более крупных частиц, фильтры используются для удаления более мелких нежелательных частиц как из жидкостей, так и из газов. Фильтры обычно используются, когда жидкость или газ, проходящие через систему, должны быть свободны от большинства загрязнителей, даже таких мелких, как песчинка.Многие фильтры многоразовые, другие необходимо периодически заменять.

    Запросить предложение по продукту

    Общее эмпирическое правило заключается в том, что фильтры удаляют частицы размером менее 40 микрон, которые обычно слишком малы, чтобы их можно было увидеть. Фильтры, с другой стороны, удаляют частицы размером более 40 микрон. Что-то такого размера обычно видно невооруженным глазом. В некоторых случаях можно использовать сито или фильтр, если размер частиц, которые вы хотите удалить, составляет от 38 до 177 микрон.

    Еще одним ключевым отличием фильтров от сетчатых фильтров является давление газа или жидкости при их прохождении через среду. Жидкость, проходящая через сетчатый фильтр, скорее всего, не увидит падения давления при прохождении. Однако падение давления может указывать на необходимость очистки или удаления сетчатого фильтра. Наоборот, жидкость или газ, проходящие через фильтр, скорее всего, испытают заметное падение давления.

    Факторы, которые необходимо учитывать при выборе сетчатого фильтра или фильтра

    При выборе использования фильтра или сетчатого фильтра учитывайте следующие важные моменты:

         •  Тип жидкости или газа

         •  Размер и форма частиц, подлежащих удалению

         •  Можно ли отключить систему для очистки и обслуживания

         •  Расход и давление

         •  Размер и конфигурация конвейера

    Размер загрязнителей определяет размер сетки

    При рассмотрении размера и формы частиц, которые вам нужно удалить, выберите сетку, которая немного меньше, чем вам нужно. Это поможет удалить разложившиеся загрязнения, а также те, которые могут деформироваться и просочиться сквозь сетку. Может показаться, что имеет смысл выбрать сито или фильтр с гораздо более мелкой сеткой, чем необходимо, но чем тоньше сито или фильтр, тем чаще его нужно будет чистить.

    Частота обслуживания определяет конфигурацию

    Если ваша система не может справляться с частыми отключениями для очистки и обслуживания, вы можете рассмотреть возможность использования дуплексного корпуса.Эта конфигурация позволит вам снимать и очищать или заменять один фильтр или сетчатый фильтр, в то время как другой может продолжать функционировать. В одной конфигурации перед проведением технического обслуживания необходимо отключить всю систему и сбросить давление.

    Ознакомьтесь с нашим ассортиментом многокартриджных корпусов фильтров здесь.

    Корпуса многорукавных фильтров см. здесь.

    Наконец, если вас интересуют дуплексные фильтры, перейдите на эту страницу здесь.

    Скорость потока и давление влияют на выбор сетчатого фильтра или фильтра

    Скорость потока и давление являются еще одним ключевым фактором при выборе сетчатого фильтра или фильтра.Поскольку фильтры влияют как на скорость потока, так и на давление при более высоких скоростях, чем сетчатые фильтры, те, кто использует системы с высоким потоком, могут столкнуться с большим количеством неудач с фильтрами. Однако существуют системы фильтрации жидкости с высоким расходом, которые могут быть вариантом для вашей системы. Чтобы узнать больше, прочитайте наш пост о преимуществах фильтрации жидкости с высоким расходом.

    Кроме того, размер и конфигурация конвейера также важны. Некоторые сетчатые фильтры и фильтры можно устанавливать только горизонтально, в то время как другие лучше всего работают в вертикальном корпусе.

    Различия между сетчатыми фильтрами и фильтрами

    И фильтры, и сетчатые фильтры предназначены для удаления нежелательных частиц из жидкостей и газов. Основное различие между ними заключается в размере частиц, которые необходимо удалить. Фильтры обычно используются для удаления более крупных частиц, видимых невооруженным глазом, чтобы оборудование, расположенное ниже по потоку, могло работать с оптимальной функциональностью. С другой стороны, фильтры чаще используются для удаления более мелких частиц, невидимых невооруженным глазом.Свяжитесь с компанией Commercial Filtration Supply, чтобы узнать больше о том, какие из этих полезных продуктов лучше всего подходят для вашего конкретного применения.

    Решено: Фильтр разницы вместо вычисления разницы…

    Привет Зак,

     

    Я нашел новое решение без изменения вашей структуры данных. Пожалуйста, загрузите демо в приложении.

    1. Создайте новую таблицу.

     Артикул №
    Поле виджета 1
    Виджет Отходы 2
    Удовлетворенность опросом 3
    Произведено виджетов 4
    Встречи 5
    Звонки 6 

    2.Создайте две меры.

     Сравнение текущего прогноза с предыдущим прогнозом Новое =
    ВЫКЛЮЧАТЕЛЬ (
        ВЫБРАННОЕЗНАЧЕНИЕ ('Таблица3'[№]),
        1, ВЫЧИСЛИТЬ (
            СУММА (Таблица2[Поле виджета]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - ВЫЧИСЛИТЬ (СУММА (Таблица2[Отступ виджета]), Таблица2[Сценарий] = "Предварительный прогноз"),
        2, ВЫЧИСЛИТЬ (
            СУММА (Таблица2[Отходы виджета]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - РАСЧЕТ (СУММА (Таблица2[Отходы виджета]), Таблица2[Сценарий] = "Предварительный прогноз"),
        3, ВЫЧИСЛИТЬ (
            SUM (Таблица 2 [Удовлетворенность опросом]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - ВЫЧИСЛИТЬ (
                SUM (Таблица 2 [Удовлетворенность опросом]),
                Таблица2[Сценарий] = "Предварительный прогноз"
            ),
        4, ВЫЧИСЛИТЬ (
            СУММА (Таблица2[Произведенные виджеты]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - ВЫЧИСЛИТЬ (
                СУММА (Таблица2[Произведенные виджеты]),
                Таблица2[Сценарий] = "Предварительный прогноз"
            ),
        5, ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Встречи]), Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз")
            - ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Встречи]), Таблица2[Сценарий] = "Предварительный прогноз"),
        6, ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Звонки]), Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз")
            - ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Звонки]), Таблица2[Сценарий] = "Предварительный прогноз"),
        99999
    )
     
     Прогноз vs. План Новый =
    ВЫКЛЮЧАТЕЛЬ (
        ВЫБРАННОЕЗНАЧЕНИЕ ('Таблица3'[№]),
        1, ВЫЧИСЛИТЬ (
            СУММА (Таблица2[Поле виджета]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Отступ виджета]), Таблица2[Сценарий] = "План" ),
        2, ВЫЧИСЛИТЬ (
            СУММА (Таблица2[Отходы виджета]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Отходы виджета]), Таблица2[Сценарий] = "План" ),
        3, ВЫЧИСЛИТЬ (
            SUM (Таблица 2 [Удовлетворенность опросом]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - РАСЧЕТ ( СУММА ( Таблица 2 [Удовлетворенность опросом] ), Таблица 2 [Сценарий] = "План" ),
        4, ВЫЧИСЛИТЬ (
            СУММА (Таблица2[Произведенные виджеты]),
            Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз"
        )
            - ВЫЧИСЛИТЬ (СУММА (Таблица2[Созданные виджеты]), Таблица2[Сценарий] = "План" ),
        5, ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Встречи]), Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз")
            - ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Встречи]), Таблица2[Сценарий] = "План" ),
        6, ВЫЧИСЛИТЬ (СУММ (Таблица2[Звонки]), Таблица2[Сценарий] = "Текущий прогноз")
            - ВЫЧИСЛИТЬ ( СУММА ( Таблица2[Звонки] ), Таблица2[Сценарий] = "План" ),
        99999
    )
     

    3. Теперь вы можете отформатировать старую таблицу по своему усмотрению.

     

    С уважением,
    Дейл

    Команда поддержки сообщества _ Дейл
    Если этот пост поможет , рассмотрите Примите его как решение , чтобы помочь другим участникам быстрее найти его.

    Оценка отношения с помощью разделенного разностного фильтра в пространстве кватернионов

    https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2011.12.022Получить права и содержимое

    Abstract

    В этой статье рассматривается применение фильтра разделенных разностей (DDF) к оценке ориентации на основе модели непрерывного дискретного времени с кватернионной ошибкой. DDF — это нелинейная оценка, которая, в отличие от расширения Тейлора расширенного фильтра Калмана (EKF), использует полиномиальные аппроксимации как многомерное расширение интерполяционной формулы Стирлинга и не требует производных. DDF может быть основан на интерполяции Стирлинга 1-го и 2-го порядка, которая называется разделенным разностным фильтром 1-го порядка (DDF1) и разделенным разностным фильтром 2-го порядка (DDF2). Кинематика ориентации определяется в векторном пространстве кватернионов, которое, в отличие от представления углов Эйлера, не имеет проблем с сингулярностью. Представленная нелинейная модель ориентации является точной моделью ошибок и не зависит от динамики твердого тела. Нелинейная модель процесса включает шесть состояний ошибки, в которых только нескалярные элементы кватернионного вектора ошибки включены в уравнения состояния ошибки. Четвертый элемент вектора ошибки кватерниона, который подчиняется ограничению единичной нормы, удаляется из состояний системы, чтобы смягчить расходимость оцененной ковариационной матрицы ошибки.Система измерения представляет собой датчик MARG, который состоит из трехосного гироскопа скорости, трехосного акселерометра и трехосного магнитометра. Нелинейная модель измерения получена на основе принципов магнитометра и акселерометра и свойств кватернионного векторного пространства. Для представленной модели нелинейной ориентации производительность трех фильтров, а именно DDF, EKF и фильтра Калмана без запаха (UKF), сравнивается для разных частот дискретизации с точки зрения среднеквадратичной ошибки, захваченной площади под кривой нормы ошибки, оцененной дисперсии состояния и вычислительная стоимость. Показано, что при одинаковых начальных условиях угловой ошибки DDF и UKF более устойчивы, чем EKF. DDF работают лучше, чем неароматизированный фильтр Калмана (UKF), хотя вычислительная нагрузка для UKF меньше. Среди DDF1 и DDF2 производительность DDF2 немного выше, но с большей вычислительной нагрузкой. В случае отсутствия начальных условий угловой ошибки эффективность четырех фильтров одинакова, особенно когда рассматривается условие низкого уровня шума.

    Особенности

    ► Мы применяем фильтр разделенных разностей (DDF) для оценки ориентации на основе модели непрерывного дискретного времени с кватернионной ошибкой.► Мы представляем нелинейную модель ориентации, которая является точной моделью ошибок и не зависит от динамики твердого тела. ► Мы сравниваем эффективность трех фильтров, а именно DDF, EKF и фильтра Калмана без запаха (UKF). ► Мы показываем, что при одинаковых начальных условиях угловой ошибки функции DDF и UKF более устойчивы, чем EKF. ► Мы сравниваем производительность DDF1 и DDF2 с точки зрения вычислительной нагрузки.

    Ключевые слова

    Разделенный разностный фильтр

    Состояние ошибки

    Кватернион

    Объединение данных

    Рекомендуемые статьиСсылки на статьи (0)

    Показать полный текст

    Copyright © 2012 Elsevier Ltd.Все права защищены.

    Рекомендованные статьи

    Ссылки на статьи

    Разница в действиях с таблицами Фильтр, выделение и URL

    Используя действия, мы можем создать переход между деталями высокого уровня и деталями нижнего уровня для поддержки анализа. Эта навигация может происходить между рабочими листами (или) с помощью панели инструментов между рабочими листами (или) между двумя разностными рабочими книгами.

    Есть три варианта реализации ДЕЙСТВИЙ в TABLEAU. * ФИЛЬТР * ВЫДЕЛЯТЬ * URL-адрес

    Параметр ФИЛЬТР помогает перейти от исходного рабочего листа к целевому рабочему листу.Один рабочий лист может содержать детали высокого уровня, а целевой рабочий лист может содержать информацию об уровне детализации по отношению к исходному рабочему листу. Пример : Исходный рабочий лист может содержать информацию об уровне категории, а конечный рабочий лист может содержать сведения о категории и подкатегории. После выбора категории мы можем перейти к целевому рабочему листу, чтобы увидеть детали уровня подкатегории.

    Параметр HIGHLIGHT помогает перемещаться в DASHBOARD между исходным рабочим листом и целевым рабочим листом. Один рабочий лист может содержать детали высокого уровня, а целевой рабочий лист может содержать информацию об уровне детализации по отношению к исходному рабочему листу. Пример : Информационная панель с продажами по категориям и подкатегориям. Предположим, что на панели инструментов есть два рабочих листа. Один рабочий лист может содержать информацию об уровне категории, а целевой рабочий лист может содержать сведения о категории и подкатегории. При наведении курсора на категорию мы можем ВЫДЕЛИТЬ детали уровня подкатегории на целевом листе.

    Параметр URL помогает перейти от одной ПУБЛИКИРОВАННОЙ РАБОЧЕЙ КНИГИ к ДРУГОЙ ПУБЛИКУЕМОЙ РАБОЧЕЙ КНИГЕ. Когда отчет публикуется на сервере Tableau, он получает уникальный URL-адрес.Одна рабочая книга может содержать детали высокого уровня, а другая рабочая книга может содержать детали низкого уровня. Пример : Книга продаж по категориям. Еще одна книга с продажами по категориям и подкатегориям. При ВЫБОРЕ категории в одной книге открывается URL-адрес другой книги.

    ПРИМЕЧАНИЕ: Мы можем запускать действия с помощью SELECT, HOVER и MENU. HOVER лучше всего сочетается с HIGHLIGHT на панели инструментов. SELECT хорош с FILTER на листах. МЕНЮ лучше всего, когда существует несколько действий.

    Различные рейтинги воздушных фильтров: FPR, MERV, MPR

    Мы хотели бы предупредить вас, что веб-сайт FilterBuy может работать неправильно без включенного JavaScript. Убедитесь, что он включен в вашем браузере.

    Существуют три популярные системы оценки фильтров, которые используются для оценки фильтрующей способности домашних и коммерческих воздушных фильтров: MERV, MPR и FPR.

    Эти три аббревиатуры могут значительно усложнить процесс покупки воздушного фильтра.

    Если вы хотите купить хороший сменный воздушный фильтр и пытаетесь понять, как сравниваются рейтинги MERV, MPR и FPR, мы составили простое руководство ниже.

    Почему воздушные фильтры оцениваются?

    Качество воздушного фильтра оценивается по рейтингу, который показывает, насколько фильтр способен блокировать наши частицы в воздухе. Чем выше рейтинг (для MERV, FPR и MPR), тем меньшие частицы воздуха и пыли может уловить ваш домашний воздушный фильтр переменного тока.

    Без стандартизированного метода оценки воздушного фильтра домовладельцы и другие энтузиасты HVAC остаются в неведении относительно того, насколько хорошо их воздушный фильтр работает против широкого спектра частиц в воздухе, в том числе:

    Когда дело доходит до оценки фильтрующей способности воздушного фильтра, мы используйте термин «микрон», который позволяет нам узнать, как наименьший размер частиц может блокировать воздушный фильтр.

    Размеры в микронах могут варьироваться от микроскопических до видимых человеческому глазу. Вот удобная таблица, чтобы дать вам представление о диапазоне размеров в микронах:

    Важно отметить, что все размеры в диапазоне от .001 микрон и 10 микрон могут проникнуть глубоко в легкие при вдыхании. Любые частицы размером менее 100 микрон могут попасть в нос.

    Каждая из рейтинговых систем MERV, MPR и FPR состоит из ряда чисел, которые представляют эффективность фильтрации в зависимости от размера микрона, который она может отфильтровать. Ниже мы расскажем, откуда берутся рейтинговые системы и как их использовать при покупке следующего фильтра.

    Рейтинги воздушных фильтров MERV

    MERV означает «Минимальное значение рейтинга эффективности».”

    Каждый воздушный или печной фильтр в США имеет рейтинг MERV, который является единственной национальной регулируемой рейтинговой системой для воздушных фильтров. Созданная ASHRAE (Американским обществом инженеров по отоплению, охлаждению и кондиционированию воздуха) рейтинговая система MERV определяет способность фильтра улавливать частицы воздуха и загрязняющие вещества.

    Оценки MERV измеряются по шкале от 1 до 20, которая определяет эффективность фильтров для улавливания частиц определенного размера. Чем выше рейтинг MERV, тем больше частиц он захватывает.

    Однако, если рейтинг MERV слишком высок (выше MERV 13), это может увеличить противодавление в системе и заблокировать поток воздуха через вашу центральную систему вентиляции, что ухудшит эффективность вашей системы HVAC.

    Почему у нас есть воздушные фильтры MERV 8, MERV 11, MERV 13

    Filterbuy предлагает воздушные и печные фильтры MERV 8, MERV 11 и MERV 13, которые удовлетворяют обычные потребности дома в обеспечении чистого воздуха, а также в защите климатическое оборудование. Фильтры MERV 8 обычно могут отфильтровывать 90 % взвешенных в воздухе частиц, MERV 11 — около 95 %, а MERV 13 — примерно 98 %.

    Чтобы получить более подробную информацию о том, какой фильтр MERV подходит для вашей конкретной ситуации, нажмите здесь.

    Рейтинги воздушных фильтров MPR — Рейтинг производительности микрочастиц

    MPR означает «Рейтинг производительности микрочастиц».

    Созданные компанией 3M, только фильтры, разработанные под маркой 3M/Filtrete, имеют рейтинг MPR, который оценивает способность фильтра улавливать частицы воздуха размером менее 1 микрона. Рейтинг MPR варьируется от 300 MPR (базовый) до 2800 MPR (премиум).

    ниже — диаграмма, показывающая диаграмму, показывающую MPR Rating System:

    x 0 x x x x 07 x 0 9
    MPR 100 600 1000274 1000 D 1200+ 1500 1500 1500 Smart 1900 1900 Smart 2200 2200 2200 Smart 2800
    x x x x x x x x x x x x
    x x x x x x x x x x x x
    x x x 8 x x x x x x x x
    x x x x x
    x x x x x x x x x x
    x x x x X x x x
    x
    x x x x x x x x
    9
    7 x x
    x x x x x x x 9 x
    x x x X
    Вирус 8 903 07 x x x x x x x x 1 x x x x x x Х Х Х Х
    ПМ 2. 5 загрязнений воздуха
    9 x
    x
    x
    9       X

    Характеристики воздушного фильтра FPR

    FPR означает «оценка производительности фильтра».

    Создано The Home Depot для брендов, продаваемых только в магазинах Home Depot, включая популярные фильтры Honeywell. Эта рейтинговая система была создана для обеспечения единой системы ранжирования, но в ней отсутствуют конкретные цифры для сравнения и простоты.

    В рейтинговой системе FPR используется числовая шкала от 4 до 10, а цветовой код используется для оценки качества фильтра и его способности улавливать определенные частицы.

    Ниже приведена разбивка по системе рейтинга FPR:

    Рейтинг FPR 4–5 (хорошо)

    • Отфильтровывает в доме крупные частицы, такие как пыль, пыль, пылевые клещи, более крупные частицы пыльцы и перхоть домашних животных

    Рейтинг FPR 6–7 (лучше)

    • Отфильтровывает крупные частицы в доме, такие как пыль, линь, пылевых клещей, более крупные частицы пыльцы и перхоть домашних животных
    • Также отфильтровывает мелкие частицы, такие как бактерии и споры плесени

    Рейтинг FPR 8–9 (лучший)

    • Отфильтровывает наши крупные частицы в доме, такие как пыль, линь, пылевых клещей, более крупные частицы пыльцы и перхоть домашних животных
    • Также отфильтровывает мелкие частицы, такие как бактерии и споры плесени
    • Эти фильтры также удаляют дым, смог, аллергены и некоторые частицы, которые могут переносить вирусы.

    Рейтинг FPR 10 (Премиум) связь, пылевых клещей, более крупные частицы пыльцы и перхоть домашних животных

  • Также отфильтровывает мелкие частицы, такие как бактерии и споры плесени
  • Эти фильтры также удаляют дым, смог, аллергены и некоторые частицы, которые могут переносить вирусы
  • Фильтры премиум-класса также могут фильтровать частицы, вызывающие неприятный запах
  • Какой системе оценки воздушного фильтра следует следовать?

    Итак, какую рейтинговую систему следует использовать при покупке следующего воздушного фильтра?

    Каждая система оценки воздушных фильтров имеет свои уникальные преимущества, но иногда бывает трудно сравнивать системы оценки яблоки к яблокам. Для приблизительного сравнения различных уровней MERV, предлагаемых Filterbuy, с MPR и FPR, обратитесь к таблице ниже.

    x 03 x 07 x 01 x x 019 0 06 0 0 9 0 0 9 0 0 9 0 0 9 0 0 9 0 9 0 9 0 07 0 07 0 0 9 0 9 0 9 0 0 9 0 09 0 0 9 0 9 07 9 07 x 06 0 9 0307 Х 0 9 06 0
    Merv Рейтинг Merv 6 Merv 8 Merv 8 Merv 11 Merv 11 Merv 11 Merv 13 Merv 13 Merv 13
    FPR Рейтинг FPR 4 — 5 FPR 4 — 5 FPR 4 — 5 FPR 4 — 5 FPR 6 — 7 FPR 6 — 7 FPR 8 — 9 FPR 8 — 9 FPR 10 7 FPR 10 FPR 10
    MPR Рейтинг MPR 100 MPR 300 MPR 600 MPR 1000 MPR 1200+ MPR 1500 MPR 1550 MPR 1900 MPR 2200 x x x x x x x x x x x x
    Пыль x x x x x x x x x x x x
    x x x x
    x x x x x x x x x x x x X
    Пыльца X X X X X X X X
    перхоть X x x x
    X x x x x x x
    x x x x x x x x x X
    99
    x x x x x
    x x x x x x
    Сажа Х Х
    ПМ 2. 5 загрязнение воздуха x
    X x
    x

    , в то время как может быть трудно решить между системами, Merv считается отраслевым стандартом, когда речь идет о рейтингах воздушных фильтров, и, как правило, является наиболее используемой системой.

    Более нишевые рейтинговые системы, такие как MPR и FPR, были созданы в основном некоторыми компаниями, которые хотели иметь свою собственную отдельную систему, которая делала бы их уникальными для клиентов.

    С воздушными фильтрами, сертифицированными по стандарту MERV, вы можете быть уверены, что характеристики вашего фильтра общеизвестны и им доверяют.

    Рейтинги воздушных фильтров FPR и MERV

    Выбор между воздушными фильтрами FPR и MERV? Вот хороший способ сравнить рейтинги и возможности воздушных фильтров FPR и MERV.

    • FPR 4–5 соответствует рейтингам MERV 6–8
    • FPR 6–7 соответствует рейтингам MERV 8–11
    • FPR 8–9 соответствует рейтингу MERV 11 такие же, как рейтинги MERV 13

    MPR в сравнении с рейтингами воздушных фильтров MERV

    Если вы ищете воздушные фильтры, рассчитанные на MPR, по сравнению с воздушными фильтрами, оцененными системой оценки фильтров MERV, вы можете обратиться к этой таблице ниже:

    • MPR 100 соответствует рейтингу MERV 6
    • MPR 300 соответствует рейтингу MERV 6
    • MPR 600 соответствует рейтингу MERV 8
    • MPR 1000 соответствует рейтингу MERV 8
    • MPR 04 Rating 81 равен MERV
    • MPR 1500 равен Merv Rating 11
    • MPR 1550 равен Merv Rating 11
    • MPR 1900 равен Merv Rating 11
    • MPR 2200 равен MPR 3
    • MPR 2800 равен Merv 0

    Дополнительные вопросы о рейтингах MERV, MPR и FPR ? Наши специалисты по фильтрам помогут вам. Свяжитесь с нами сегодня! Или вы можете искать воздушные фильтры для следующей замены по рейтингу MERV ниже.

    Рейтинги воздушных фильтров FPR, MPR и MERV Часто задаваемые вопросы

    Что означает MERV в рейтингах воздушных фильтров?

    MERV означает минимальное значение рейтинга эффективности, и это общеотраслевая рейтинговая система, используемая для определения того, насколько эффективно воздушный фильтр удаляет частицы из воздуха. Система основана на размере микрона, способного пройти через фильтр.

    Что означает FPR в характеристиках воздушного фильтра?

    FPR расшифровывается как Рейтинг производительности фильтра, и это запатентованная система оценки для фирменных воздушных фильтров, продаваемых Home Depot, чтобы сделать их воздушные фильтры уникальными.Хотя рейтинг FPR не влияет на общую эффективность самого воздушного фильтра, система рейтинга не такая тщательная, как система рейтинга MERV, поэтому трудно точно определить, насколько эффективен воздушный фильтр с рейтингом FPR.

    Что означает MPR в характеристиках воздушного фильтра?

    MPR расшифровывается как Microparticle Performance Rating, и это запатентованная система оценок воздушных фильтров, созданная 3M для того, чтобы их воздушные фильтры выглядели так, как будто они обладают уникальными характеристиками и фильтрующей способностью.Рейтинговая система MPR варьируется от 100 до 2200 и может охватывать широкий спектр возможностей фильтрации. Рейтинговая система в целом сопоставима с рейтинговой системой MERV.

    Как FPR соотносится с рейтингами MERV?

    Сравнение фильтрации между FPR и MERV:

    • FPR 4-5 соответствует рейтингам MERV 6–8
    • FPR 6–7 соответствует рейтингам MERV 8–11
    • FPR 8–9 совпадает с рейтингом MERV 11
    • FPR 10 совпадает с рейтингом MERV 13

    Как MPR соотносится с рейтингом MERV?

    Вот сравнение фильтрации между воздушными фильтрами MPR и MERV:

    • MPR 100 соответствует рейтингу MERV 6
    • MPR 300 соответствует рейтингу MERV 6
    • MPR 600 равен рейтингу
    • MERV 8 8 MPR 1000 соответствует рейтингу MERV 8
    • MPR 1200+ соответствует рейтингу MERV 11
    • MPR 1500 соответствует рейтингу MERV 11
    • MPR 1550 соответствует рейтингу MERV 11
    • RMER 190V0 равен 8
    • MPR 2200 соответствует рейтингу MERV 13
    • MPR 2800 соответствует рейтингу MERV 13

    Какой фильтр MERV лучше всего подходит для домашней системы переменного тока?

    Мы рекомендуем использовать воздушный фильтр с рейтингом MERV 13 для обеспечения максимальных возможностей фильтрации без увеличения расхода воздуха вашей системы кондиционирования. В определенный момент рейтинг MERV может стать слишком высоким, и ваша система кондиционирования будет работать намного усерднее, проталкивая воздух через фильтр.

    Использование фильтров для управления данными — Ansible Documentation

    Фильтры

    позволяют преобразовывать данные JSON в данные YAML, разбивать URL-адреса для извлечения имени хоста, получать хеш SHA1 строки, добавлять или умножать целые числа и многое другое. Вы можете использовать описанные здесь специфичные для Ansible фильтры для управления данными или использовать любые стандартные фильтры, поставляемые с Jinja2 — см. список встроенных фильтров в официальной документации шаблона Jinja2.Вы также можете использовать методы Python для преобразования данных. Вы можете создавать пользовательские фильтры Ansible в виде плагинов, хотя мы обычно приветствуем новые фильтры в репозитории ansible-core, чтобы каждый мог их использовать.

    Поскольку создание шаблонов происходит на контроллере Ansible, а не на целевом хосте , а не , фильтры выполняются на контроллере и преобразуют данные локально.

    Фильтры могут помочь вам управлять отсутствующими или неопределенными переменными, предоставляя значения по умолчанию или делая некоторые переменные необязательными. Если вы настроите Ansible для игнорирования большинства неопределенных переменных, вы можете пометить некоторые переменные как требующие значений с помощью обязательного фильтра .

    Предоставление значений по умолчанию

    Вы можете указать значения по умолчанию для переменных непосредственно в своих шаблонах, используя фильтр «по умолчанию» Jinja2. Часто это лучший подход, чем сбой, если переменная не определена:

     {{ некоторая_переменная | по умолчанию(5) }}
     

    В приведенном выше примере, если переменная «some_variable» не определена, Ansible использует значение по умолчанию 5, а не вызывает ошибку «неопределенная переменная» и завершается сбоем. Если вы работаете в роли, вы также можете добавить defaults/main.yml , чтобы определить значения по умолчанию для переменных в вашей роли.

    Начиная с версии 2.8, попытка доступа к атрибуту неопределенного значения в Jinja будет возвращать другое неопределенное значение, а не немедленно выдавать ошибку. Это означает, что теперь вы можете просто использовать значение по умолчанию со значением во вложенной структуре данных (другими словами, {{ foo.bar.baz | default('DEFAULT') }} ), когда вы не знаете, определены ли промежуточные значения.

    Если вы хотите использовать значение по умолчанию, когда переменные оцениваются как false или пустая строка, вы должны установить для второго параметра значение true :

     {{ lookup('env', 'MY_USER') | по умолчанию('администратор', правда) }}
     

    Сделать переменные необязательными

    По умолчанию Ansible требует значения для всех переменных в шаблонном выражении.Однако вы можете сделать определенные переменные необязательными. Например, вы можете захотеть использовать системные значения по умолчанию для одних элементов и контролировать значения для других. Чтобы сделать переменную необязательной, установите значение по умолчанию для специальной переменной , опустите :

    .
     - название: Сенсорные файлы с дополнительным режимом
      доступный.встроенный.файл:
        место назначения: "{{ item.path }}"
        состояние: коснуться
        режим: "{{ item.mode | по умолчанию (опустить) }}"
      петля:
        - путь: /tmp/foo
        - путь: /tmp/bar
        - путь: /tmp/баз
          режим: "0444"
     

    В этом примере режим по умолчанию для файлов /tmp/foo и /tmp/bar определяется маской системы.Ansible не отправляет значение для режима . Только третий файл, /tmp/baz , получает параметр mode=0444 .

    Примечание

    Если вы «сцепляете» дополнительные фильтры после фильтра по умолчанию (опустить) , вместо этого вы должны сделать что-то вроде этого: "{{ foo | default(None) | some_filter или опустить }}" . В этом примере значение по умолчанию None (Python null) приведет к сбою более поздних фильтров, что приведет к срабатыванию или пропуску части логики. Использование без таким образом очень специфично для более поздних фильтров, которые вы объединяете в цепочку, поэтому будьте готовы к некоторым пробам и ошибкам, если вы это сделаете.

    Определение обязательных значений

    Если вы настроили Ansible для игнорирования неопределенных переменных, вы можете захотеть определить некоторые значения как обязательные. По умолчанию Ansible дает сбой, если переменная в вашей книге воспроизведения или команде не определена. Вы можете настроить Ansible для разрешения неопределенных переменных, установив для DEFAULT_UNDEFINED_VAR_BEHAVIOR значение false .В этом случае вы можете потребовать определения некоторых переменных. Вы можете сделать это с помощью:

     {{ переменная | обязательный }}
     

    Значение переменной будет использоваться как есть, но оценка шаблона вызовет ошибку, если оно не определено.

    Удобный способ потребовать переопределения переменной — присвоить ей неопределенное значение с помощью ключевого слова undef . Это может быть полезно в значениях роли по умолчанию.

     galaxy_url: "https://galaxy.ansible.com"
    galaxy_api_key: {{ undef(hint="Вы должны указать свой ключ API Galaxy") }}
     

    Вы можете создать тест, а затем определить одно значение, которое будет использоваться, когда тест возвращает true, и другое, когда тест возвращает false (новое в версии 1.9):

     {{ (статус == 'needs_restart') | тернарный('перезапустить', 'продолжить') }}
     

    Кроме того, вы можете определить одно значение для использования при значении true, одно значение при значении false и третье значение при значении null (новое в версии 2.8):

     {{ включено | тернарный('без выключения', 'выключение', опустить) }}
     

    Возможно, вам потребуется узнать, изменить или установить тип данных для переменной. Например, зарегистрированная переменная может содержать словарь, когда вашей следующей задаче нужен список, или приглашение пользователя может возвращать строку, когда вашему плейбуку требуется логическое значение. Используйте фильтры type_debug , dict2items и items2dict для управления типами данных. Вы также можете использовать сам тип данных для приведения значения к определенному типу данных.

    Обнаружение типа данных

    Если вы не уверены в базовом типе переменной Python, вы можете использовать фильтр type_debug для его отображения. Это полезно при отладке, когда вам нужна переменная определенного типа:

    Преобразование словарей в списки

    Используйте фильтр dict2items , чтобы преобразовать словарь в список элементов, пригодных для зацикливания:

    Данные словаря (до применения фильтра dict2items ):

     теги:
      Применение: оплата
      Окружающая среда: разработчик
     

    Данные списка (после применения фильтра dict2items ):

     - ключ: Приложение
      стоимость: оплата
    - ключ: Окружающая среда
      значение: разработчик
     

    Фильтр dict2items является обратным фильтру items2dict .

    Если вы хотите настроить имена ключей, фильтр dict2items принимает 2 аргумента ключевого слова. Передайте аргументы key_name и value_name , чтобы настроить имена ключей в выводе списка:

     {{ файлы | dict2items(key_name='файл', value_name='путь') }}
     

    Данные словаря (до применения фильтра dict2items ):

     файлов:
      пользователи: /etc/passwd
      группы: /etc/группа
     

    Данные списка (после применения фильтра dict2items ):

     - файл: пользователи
      путь: /etc/passwd
    - файл: группы
      путь: /etc/группа
     

    Преобразование списков в словари

    Используйте фильтр items2dict для преобразования списка в словарь, отображая содержимое в ключ: значение пар:

    Данные списка (до применения фильтра items2dict ):

     теги:
      - ключ: Приложение
        стоимость: оплата
      - ключ: Окружающая среда
        значение: разработчик
     

    Данные словаря (после применения фильтра items2dict ):

     Применение: оплата
    Окружающая среда: разработчик
     

    Фильтр items2dict является обратным фильтру dict2items .

    Не все списки используют ключ для обозначения ключей и значение для обозначения значений. Например:

     фруктов:
      - фрукты: яблоко
        красный цвет
      - фрукты: груша
        цвет: желтый
      - фрукты: грейпфрут
        цвет: желтый
     

    В этом примере необходимо передать аргументы имя_ключа и имя_значения для настройки преобразования. Например:

     {{ теги | items2dict(key_name='фрукт', value_name='цвет') }}
     

    Если вы не передадите эти аргументы или не передадите правильные значения для своего списка, вы увидите KeyError: key или KeyError: my_typo .

    Форсирование типа данных

    Вы можете приводить значения к определенным типам. Например, если вы ожидаете ввода «True» из vars_prompt и хотите, чтобы Ansible распознал его как логическое значение, а не как строку:

     - доступный.встроенный.отладка:
         сообщение: тест
      когда: значение_строки | логический
     

    Если вы хотите выполнить математическое сравнение факта и хотите, чтобы Ansible распознал его как целое число, а не как строку:

     - оболочка: эхо "только в Red Hat 6, производных и более поздних версиях"
      когда: ansible_facts['os_family'] == "RedHat" и ansible_facts['lsb']['major_release'] | интервал >= 6
     

    Вы можете переключить структуру данных в шаблоне из или в формат JSON или YAML с параметрами форматирования, отступа и загрузки данных. Базовые фильтры иногда полезны для отладки:

     {{ некоторая_переменная | to_json }}
    {{ некоторая_переменная | to_yaml }}
     

    Для удобочитаемого вывода вы можете использовать:

     {{ некоторая_переменная | to_nice_json }}
    {{ некоторая_переменная | to_nice_yaml }}
     

    Вы можете изменить отступ любого формата:

     {{ некоторая_переменная | to_nice_json (отступ = 2) }}
    {{ некоторая_переменная | to_nice_yaml(отступ=8) }}
     

    Фильтры to_yaml и to_nice_yaml используют библиотеку PyYAML, которая по умолчанию имеет ограничение длины строки в 80 символов.Это вызывает неожиданный разрыв строки после 80-го символа (если после 80-го символа есть пробел) Чтобы избежать такого поведения и генерировать длинные строки, используйте параметр ширина . Вы должны использовать жестко заданное число для определения ширины вместо конструкции типа float("inf") , потому что фильтр не поддерживает функции проксирования Python. Например:

     {{ некоторая_переменная | to_yaml (отступ = 8, ширина = 1337) }}
    {{ некоторая_переменная | to_nice_yaml (отступ = 8, ширина = 1337) }}
     

    Фильтр поддерживает передачу других параметров YAML.Полный список см. в документации PyYAML.

    Если вы читаете уже отформатированные данные:

     {{ некоторая_переменная | from_json }}
    {{ некоторая_переменная | from_yaml }}
     

    например:

     задач:
      - имя: зарегистрировать вывод JSON как переменную
        ansible.builtin.shell: cat /some/path/to/file.json
        регистрация: результат
    
      - имя: Установить переменную
        ansible.builtin.set_fact:
          myvar: "{{ result.stdout | from_json }}"
     

    Фильтр

    to_json и поддержка Unicode

    По умолчанию to_json и to_nice_json преобразуют полученные данные в ASCII, поэтому:

     {{ 'Мюнхен'| to_json }}
     

    вернет:

    Чтобы сохранить символы Unicode, передайте параметр sure_ascii=False в фильтр:

     {{ 'Мюнхен'| to_json(ensure_ascii=False) }}
    
    'Мюнхен'
     

    Для разбора многодокументных строк YAML предоставляется фильтр from_yaml_all . Фильтр from_yaml_all вернет генератор проанализированных документов YAML.

    например:

     задач:
      - имя: зарегистрировать содержимое файла как переменную
        ansible.builtin.shell: cat /some/path/to/multidoc-file.yaml
        регистрация: результат
    
      - имя: распечатать преобразованную переменную
        доступный.встроенный.отладка:
          сообщение: '{{ элемент }}'
        цикл: '{{ результат.stdout | from_yaml_all | список }}'
     

    Вы можете комбинировать данные из нескольких источников и типов и выбирать значения из больших структур данных, что дает вам точный контроль над сложными данными.

    Объединение элементов из нескольких списков: zip и zip_longest

    Чтобы получить список, объединяющий элементы других списков, используйте zip :

     - имя: Дайте мне список из двух списков
      доступный.встроенный.отладка:
        msg: "{{ [1,2,3,4,5,6] | zip(['a','b','c','d','e','f']) | list } }"
    
    # => [[1, "a"], [2, "b"], [3, "c"], [4, "d"], [5, "e"], [6, "f" ]]
    
    - name: Дайте мне кратчайшую комбинацию из двух списков
      доступный. встроенный.отладка:
        msg: "{{ [1,2,3] | zip(['a','b','c','d','e','f']) | list }}"
    
    # => [[1, "а"], [2, "б"], [3, "в"]]
     

    Чтобы всегда исчерпывать все списки, используйте zip_longest :

     - имя: Дайте мне самую длинную комбинацию из трех списков, заполните X
      доступныйвстроенный.debug:
        msg: "{{ [1,2,3] | zip_longest(['a','b','c','d','e','f'], [21, 22, 23], fillvalue ='X') | список }}"
    
    # => [[1, "а", 21], [2, "б", 22], [3, "в", 23], ["Х", "г", "Х"], [" Х", "е", "Х"], ["Х", "е", "Х"]]
     

    Аналогично выходным данным упомянутого выше фильтра items2dict , эти фильтры можно использовать для построения dict :

    .
     {{ dict(keys_list | zip(values_list)) }}
     

    Данные списка (до применения фильтра zip ):

     список_ключей:
      - один
      - два
    значения_список:
      - яблоко
      - апельсин
     

    Данные словаря (после применения фильтра zip ):

    Объединение объектов и подэлементов

    Фильтр подэлементов создает произведение объекта и значений подэлементов этого объекта, аналогично поиску подэлементов . Это позволяет указать отдельные подэлементы для использования в шаблоне. Например, это выражение:

     {{ пользователи | подэлементы('группы', skip_missing=True) }}
     

    Данные до применения фильтра подэлементов :

     пользователей:
    - имя: Алиса
      уполномоченный:
      - /tmp/алиса/onekey.pub
      - /tmp/алиса/twokey.pub
      группы:
      - рулевое колесо
      - докер
    - имя: Боб
      уполномоченный:
      - /tmp/bob/id_rsa.pub
      группы:
      - докер
     

    Данные после применения фильтра подэлементов :

     -
      - имя: Алиса
        группы:
        - рулевое колесо
        - докер
        уполномоченный:
        - /tmp/алиса/onekey.паб
        - /tmp/алиса/twokey.pub
      - рулевое колесо
    -
      - имя: Алиса
        группы:
        - рулевое колесо
        - докер
        уполномоченный:
        - /tmp/алиса/onekey.pub
        - /tmp/алиса/twokey.pub
      - докер
    -
      - имя: Боб
        уполномоченный:
        - /tmp/bob/id_rsa.pub
        группы:
        - докер
      - докер
     

    Вы можете использовать преобразованные данные с циклом для повторения одного и того же подэлемента для нескольких объектов:

     - имя: установить авторизованный ключ ssh, извлекая только эти данные из «пользователей». 
      доступный.posix.авторизованный_ключ:
        пользователь: "{{ item.0.name }}"
        ключ: "{{ lookup('file', item.1) }}"
      цикл: "{{ пользователи | подэлементы ('авторизованные') }}"
     

    Объединение хэшей/словарей

    Фильтр Combine позволяет объединять хэши. Например, следующий код переопределит ключи в одном хэше:

    .
     {{ {'а':1, 'б':2} | объединить ({'b':3}) }}
     

    Полученный хеш будет:

    Фильтр также может принимать несколько аргументов для объединения:

     {{ а | объединить (б, в, г) }}
    {{ [а, б, в, г] | объединить }}
     

    В этом случае ключи в d переопределяют ключи в c , которые переопределяют ключи в b и так далее.

    Фильтр также принимает два необязательных параметра: рекурсивный и list_merge .

    рекурсивный

    Булево значение, по умолчанию Ложь . Должен ли объединять рекурсивно объединять вложенные хэши. Примечание. , а не зависит от значения параметра hash_behaviour в ansible.cfg .

    list_merge

    Строка, ее возможные значения: заменить (по умолчанию), оставить , добавить , добавить , append_rp или prepend16rp .Он изменяет поведение объединения , когда объединяемые хэши содержат массивы/списки.

     по умолчанию:
      а:
        х: по умолчанию
        г: по умолчанию
      б: по умолчанию
      в: по умолчанию
    пластырь:
      а:
        у: патч
        г: патч
      б: патч
     

    Если recursive=False (по умолчанию), вложенные хеши не объединяются:

     {{ по умолчанию | комбинировать (патч) }}
     

    В результате получится:

     а:
      у: патч
      г: патч
    б: патч
    в: по умолчанию
     

    Если recursive=True , выполнить рекурсию во вложенный хеш и объединить их ключи:

     {{ по умолчанию | объединить (исправление, рекурсивный = True) }}
     

    В результате получится:

     а:
      х: по умолчанию
      у: патч
      г: патч
    б: патч
    в: по умолчанию
     

    Если list_merge='replace' (по умолчанию), массивы из правого хеша «заменят» массивы из левого хеша:

     по умолчанию:
      а:
        - По умолчанию
    пластырь:
      а:
        - пластырь
     
     {{ по умолчанию | комбинировать (патч) }}
     

    В результате получится:

    Если list_merge='keep' , будут сохранены массивы из левого хэша:

     {{ по умолчанию | объединить (исправить, list_merge = 'сохранить') }}
     

    В результате получится:

    Если list_merge='append' , массивы из правого хеша будут присоединены к массивам из левого хеша:

     {{ по умолчанию | объединить (исправить, list_merge = 'добавить') }}
     

    В результате получится:

    Если list_merge='prepend' , массивы из правого хеша будут добавлены к массивам из левого хеша:

     {{ по умолчанию | объединить (патч, list_merge = 'prepend') }}
     

    В результате получится:

    Если list_merge='append_rp' , массивы из правого хеша будут добавлены к массивам из левого хеша. Элементы массивов левого хеша, которые также находятся в соответствующем массиве правого хеша, будут удалены («rp» означает «удалить присутствующие»). Повторяющиеся элементы, которых нет в обоих хэшах, сохраняются:

     по умолчанию:
      а:
        - 1
        - 1
        - 2
        - 3
    пластырь:
      а:
        - 3
        - 4
        - 5
        - 5
     
     {{ по умолчанию | объединить (патч, list_merge = 'append_rp') }}
     

    В результате получится:

     а:
      - 1
      - 1
      - 2
      - 3
      - 4
      - 5
      - 5
     

    Если list_merge='prepend_rp' , поведение аналогично append_rp , но добавляются элементы массивов в правильном хеше:

     {{ по умолчанию | объединить (патч, list_merge = 'prepend_rp') }}
     

    В результате получится:

     а:
      - 3
      - 4
      - 5
      - 5
      - 1
      - 1
      - 2
     

    рекурсивный и list_merge можно использовать вместе:

     по умолчанию:
      а:
        а':
          х: значение_по умолчанию
          у: default_value
          список:
            - значение по умолчанию
      б:
        - 1
        - 1
        - 2
        - 3
    пластырь:
      а:
        а':
          у: patch_value
          z: patch_value
          список:
            - patch_value
      б:
        - 3
        - 4
        - 4
        - ключ: значение
     
     {{ по умолчанию | объединить (исправление, рекурсивный = True, list_merge = 'append_rp') }}
     

    В результате получится:

     а:
      а':
        х: значение_по умолчанию
        у: patch_value
        z: patch_value
        список:
          - значение по умолчанию
          - patch_value
    б:
      - 1
      - 1
      - 2
      - 3
      - 4
      - 4
      - ключ: значение
     

    Выбор значений из массивов или хеш-таблиц

    Фильтр извлечения используется для сопоставления списка индексов со списком значений из контейнера (хэш или массив):

     {{ [0,2] | map('извлечь', ['x','y','z']) | список }}
    {{ ['х','у'] | карта ('извлечение', {'x': 42, 'y': 31}) | список }}
     

    Результатом приведенных выше выражений будет:

    Фильтр может принимать другой аргумент:

     {{ группы['x'] | map('extract', hostvars, 'ec2_ip_address') | список }}
     

    Это берет список хостов в группе «x», ищет их в hostvars , а затем ищет ec2_ip_address результата. Конечным результатом является список IP-адресов для хостов в группе «x».

    Третьим аргументом фильтра также может быть список для рекурсивного поиска внутри контейнера:

     {{ ['а'] | map('извлечь', b, ['x','y']) | список }}
     

    Это вернет список, содержащий значение b[‘a’][‘x’][‘y’] .

    Объединение списков

    Этот набор фильтров возвращает список объединенных списков.

    перестановки

    Чтобы получить перестановки списка:

     - имя: Дайте мне самые большие перестановки (порядок имеет значение)
      доступныйвстроенный.debug:
        msg: "{{ [1,2,3,4,5] | ansible.builtin.permutations | список }}"
    
    - имя: Дайте мне перестановки наборов из трех
      доступный.встроенный.отладка:
        msg: "{{ [1,2,3,4,5] | ansible.builtin.permutations(3) | список }}"
     
    товаров

    Фильтр произведения возвращает декартово произведение входных итераций. Это примерно эквивалентно вложенным циклам for в выражении генератора.

    Например:

     - имя: Создать несколько имен хостов
      доступный.встроенный.отлаживать:
        msg: "{{ ['foo', 'bar'] | product(['com']) | map('join', '.') | join(',') }}"
     

    В результате получится:

     { "msg": "foo.com,bar.com" }
     

    Выбор данных JSON: запросы JSON

    Чтобы выбрать один элемент или подмножество данных из сложной структуры данных в формате JSON (например, факты Ansible), используйте фильтр json_query . Фильтр json_query позволяет запрашивать сложную структуру JSON и перебирать ее, используя структуру цикла.

    Примечание

    Этот фильтр перенесен в коллекцию community.general. Следуйте инструкциям по установке, чтобы установить эту коллекцию.

    Примечание

    Перед использованием этого фильтра необходимо вручную установить зависимость jmespath на контроллере Ansible. Этот фильтр основан на jmespath , и вы можете использовать тот же синтаксис. Примеры см. в примерах jmespath.

    Рассмотрим эту структуру данных:

     {
        "домен_определение": {
            "домен": {
                "кластер": [
                    {
                        "имя": "кластер1"
                    },
                    {
                        "имя": "кластер2"
                    }
                ],
                "сервер": [
                    {
                        "имя": "сервер11",
                        "кластер": "кластер1",
                        "порт": "8080"
                    },
                    {
                        "имя": "сервер12",
                        "кластер": "кластер1",
                        "порт": "8090"
                    },
                    {
                        "имя": "сервер21",
                        "кластер": "кластер2",
                        "порт": "9080"
                    },
                    {
                        "имя": "сервер22",
                        "кластер": "кластер2",
                        "порт": "9090"
                    }
                ],
                "библиотека": [
                    {
                        "имя": "lib1",
                        "цель": "кластер1"
                    },
                    {
                        "имя": "lib2",
                        "цель": "кластер2"
                    }
                ]
            }
        }
    }
     

    Чтобы извлечь все кластеры из этой структуры, вы можете использовать следующий запрос:

     - имя: Показать все имена кластеров
      доступныйвстроенный. debug:
        переменная: элемент
      цикл: "{{ domain_definition | community.general.json_query('domain.cluster[*].name') }}"
     

    Чтобы извлечь все имена серверов:

     - имя: Показать все имена серверов
      доступный.встроенный.отладка:
        переменная: элемент
      цикл: "{{ domain_definition | community.general.json_query('domain.server[*].name') }}"
     

    Чтобы извлечь порты из кластера 1:

     - имя: Показать все порты из кластера 1
      доступный.встроенный.отладка:
        переменная: элемент
      цикл: "{{ domain_definition | community.general.json_query(server_name_cluster1_query) }}"
      вары:
        server_name_cluster1_query: "domain.server[?cluster=='cluster1'].port"
     

    Примечание

    Вы можете использовать переменную, чтобы сделать запрос более читабельным.

    Чтобы распечатать порты из cluster1 в строке, разделенной запятыми:

     - имя: Показать все порты из кластера 1 в виде строки
      доступный.встроенный.отладка:
        msg: "{{ domain_definition | community. general.json_query('domain.server[?cluster==`cluster1`].port') | join(', ') }}"
     

    Примечание

    В приведенном выше примере заключение литералов в кавычки с использованием обратных кавычек позволяет избежать экранирования кавычек и сохранить удобочитаемость.

    Вы можете использовать экранирование одиночной кавычки YAML:

     - имя: Показать все порты из кластера 1
      доступный.встроенный.отладка:
        переменная: элемент
      цикл: "{{ domain_definition | community.general.json_query('domain.server[?cluster==''cluster1''].port') }}"
     

    Примечание

    Экранирование одинарных кавычек внутри одинарных кавычек в YAML осуществляется путем удвоения одинарной кавычки.

    Чтобы получить хеш-карту со всеми портами и именами кластера:

     - имя: Показать все порты и имена серверов из кластера 1.
      доступныйвстроенный.debug:
        переменная: элемент
      цикл: "{{ domain_definition | community.general.json_query (server_name_cluster1_query) }}"
      вары:
        server_name_cluster1_query: "domain. server[?cluster=='cluster2'].{имя: имя, порт: порт}"
     

    Чтобы извлечь порты из всех кластеров с именем, начинающимся с «server1»:

     - имя: Показать все порты из кластера 1
      доступный.встроенный.отладка:
        msg: "{{ domain_definition | to_json | from_json | community.general.json_query(server_name_query) }}"
      вары:
        server_name_query: "домен.сервер[?starts_with(имя,'сервер1')].порт"
     

    Чтобы извлечь порты из всех кластеров с именем, содержащим «server1»:

     - имя: Показать все порты из кластера 1
      доступный.встроенный.отладка:
        msg: "{{ domain_definition | to_json | from_json | community.general.json_query(server_name_query) }}"
      вары:
        server_name_query: "домен.сервер[?содержит(имя,'сервер1')].порт"
     

    Примечание

    при использовании starts_with и содержит , вы должны использовать «to_json | from_json «фильтр для корректного разбора структуры данных.

    Если вам нужно случайно сгенерированное значение, используйте один из этих фильтров.

    Случайные MAC-адреса

    Этот фильтр можно использовать для создания случайного MAC-адреса из строкового префикса.

    Примечание

    Этот фильтр перенесен в коллекцию community.general. Следуйте инструкциям по установке, чтобы установить эту коллекцию.

    Чтобы получить случайный MAC-адрес из строкового префикса, начинающегося с «52:54:00»:

     "{{ '52:54:00' | сообщество.вообще.random_mac }}"
    # => '52:54:00:ef:1c:03'
     

    Обратите внимание: если что-то не так со строкой префикса, фильтр выдаст ошибку.

    Начиная с Ansible версии 2.9, вы также можете инициализировать генератор случайных чисел из начального числа для создания случайных, но идемпотентных MAC-адресов:

     "{{ '52:54:00' | community.general.random_mac(seed=inventory_hostname) }}"
     

    Случайные элементы или числа

    Случайный фильтр в Ansible является расширением стандартного случайного фильтра Jinja2 и может использоваться для возврата случайного элемента из последовательности элементов или для создания случайного числа на основе диапазона.

    Чтобы получить случайный предмет из списка:

     "{{ ['a','b','c'] | случайный }}"
    # => 'с'
     

    Чтобы получить случайное число от 0 (включительно) до заданного целого числа (не включая):

     "{{ 60 | random }} * * * * root /script/from/cron"
    # => '21 * * * * root /script/from/cron'
     

    Чтобы получить случайное число от 0 до 100, но с шагом 10:

     {{ 101 | случайный (шаг = 10) }}
    # => 70
     

    Чтобы получить случайное число от 1 до 100, но с шагом 10:

     {{ 101 | случайный(1, 10) }}
    # => 31
    {{ 101 | случайный (начало = 1, шаг = 10) }}
    # => 51
     

    Вы можете инициализировать генератор случайных чисел из начального числа для создания случайных, но идемпотентных чисел:

     "{{ 60 | random(seed=inventory_hostname) }} * * * * root /script/from/cron"
     

    Перемешивание списка

    Фильтр перемешивания рандомизирует существующий список, задавая разный порядок при каждом вызове.

    Чтобы получить случайный список из существующего списка:

     {{ ['а','б','с'] | перемешать }}
    # => ['с','а','б']
    {{ ['а','б','с'] | перемешать }}
    # => ['б','с','а']
     

    Вы можете инициализировать генератор тасования из начального числа для создания случайного, но идемпотентного порядка:

     {{ ['а','б','с'] | перемешивание (seed=inventory_hostname) }}
    # => ['b','a','c']
     

    Фильтр перемешивания по возможности возвращает список. Если вы используете его с элементом, не включенным в список, фильтр ничего не делает.

    Вы можете искать минимальное или максимальное значение в списке или сводить многоуровневый список.

    Чтобы получить минимальное значение из списка чисел:

    Чтобы получить минимальное значение в списке объектов:

     {{ [{'значение': 1}, {'значение': 2}] | мин (атрибут = 'значение') }}
     

    Чтобы получить максимальное значение из списка чисел:

    Чтобы получить максимальное значение в списке объектов:

     {{ [{'значение': 1}, {'значение': 2}] | макс (атрибут = 'значение') }}
     

    Сведение списка (то же самое, что и поиск сведение ):

     {{ [3, [4, 2]] | сгладить }}
    # => [3, 4, 2]
     

    Свести только первый уровень списка (аналогично поиску элементов ):

     {{ [3, [4, [2]]] | сгладить (уровни = 1) }}
    # => [3, 4, [2]]
     

    Сохранять пустые значения в списке, по умолчанию flatten удаляет их.

     {{ [3, Нет, [4, [2]]] | сгладить (уровни = 1, skip_nulls = ложь) }}
    # => [3, Нет, 4, [2]]
     

    Вы можете выбирать или комбинировать элементы из наборов или списков.

    Чтобы получить уникальный набор из списка:

     # список1: [1, 2, 5, 1, 3, 4, 10]
    {{ список1 | уникальный }}
    # => [1, 2, 5, 3, 4, 10]
     

    Чтобы получить объединение двух списков:

     # список1: [1, 2, 5, 1, 3, 4, 10]
    # список2: [1, 2, 3, 4, 5, 11, 99]
    {{ список1 | союз (список2) }}
    # => [1, 2, 5, 1, 3, 4, 10, 11, 99]
     

    Чтобы получить пересечение 2-х списков (уникальный список всех элементов в обоих):

     # список1: [1, 2, 5, 3, 4, 10]
    # список2: [1, 2, 3, 4, 5, 11, 99]
    {{ список1 | пересекаться (список2) }}
    # => [1, 2, 5, 3, 4]
     

    Чтобы получить разницу между 2 списками (элементы в 1, которые не существуют во 2):

     # список1: [1, 2, 5, 1, 3, 4, 10]
    # список2: [1, 2, 3, 4, 5, 11, 99]
    {{ список1 | разница (список2) }}
    # => [10]
     

    Чтобы получить симметричную разницу двух списков (элементы, эксклюзивные для каждого списка):

     # список1: [1, 2, 5, 1, 3, 4, 10]
    # список2: [1, 2, 3, 4, 5, 11, 99]
    {{ список1 | симметричная_разница (список2) }}
    # => [10, 11, 99]
     

    Вы можете вычислять журналы, степени и корни чисел с помощью фильтров Ansible. Jinja2 предоставляет другие математические функции, такие как abs() и round().

    Получить логарифм (по умолчанию e):

     {{ 8 | журнал }}
    # => 2.0794415416798357
     

    Получить логарифм по основанию 10:

     {{ 8 | журнал(10) }}
    # => 0,99869

    5

    Дайте мне степень двойки! (или 5):

     {{ 8 | мощность(5) }}
    # => 32768.0
     

    Квадратный корень, или 5-й:

     {{ 8 | корень }}
    # => 2.8284271247461903
    
    {{ 8 | корень(5) }}
    # => 1.5157165665103982
     

    Эти фильтры помогают выполнять общие сетевые задачи.

    Примечание

    Эти фильтры перенесены в коллекцию ansible.netcommon. Следуйте инструкциям по установке, чтобы установить эту коллекцию.

    Фильтры IP-адресов

    Чтобы проверить, является ли строка допустимым IP-адресом:

     {{ майвар | ansible.netcommon.ipaddr }}
     

    Вы также можете потребовать определенную версию IP-протокола:

     {{ майвар | ansible. netcommon.ipv4 }}
    {{ моявар | ansible.netcommon.ipv6 }}
     
    Фильтр IP-адреса

    также можно использовать для извлечения определенной информации из IP-адреса. адрес.Например, чтобы получить сам IP-адрес из CIDR, вы можете использовать:

     {{ '192.0.2.1/24' | ansible.netcommon.ipaddr('адрес') }}
    # => 192.168.0.1
     

    Дополнительную информацию о фильтре ipaddr и полное руководство по использованию можно найти здесь. в фильтре ipaddr.

    Сетевые фильтры интерфейса командной строки

    Преобразование вывода команды CLI сетевого устройства в структурированный JSON вывод, используйте фильтр parse_cli :

     {{ вывод | ansible.netcommon.parse_cli('путь/к/спецификации') }}
     

    Фильтр parse_cli загрузит файл спецификаций и передаст вывод команды через него, возвращая вывод JSON. Файл спецификации YAML определяет, как анализировать вывод CLI.

    Файл спецификации должен быть в допустимом формате YAML. Он определяет, как анализировать CLI выводить и возвращать данные JSON. Ниже приведен пример допустимого файла спецификации, который проанализирует вывод команды show vlan .

     ---
    вары:
      влан:
        vlan_id: "{{ элемент.(?P\\d+)\\s+(?P\\w+)\\s+(?Pactive|act/lshut|suspended)"
      состояние_статическое:
        стоимость: настоящее
     

    Приведенный выше файл спецификации вернет структуру данных JSON, представляющую собой список хэшей. с проанализированной информацией о VLAN.

    Та же команда может быть преобразована в хэш с использованием ключа и значений директивы. Вот пример того, как разобрать вывод в хеш значение с помощью той же команды show vlan .

     ---
    вары:
      влан:
        ключ: "{{ пункт.(?P\\d+)\\s+(?P\\w+)\\s+(?Pactive|act/lshut|suspended)"
      состояние_статическое:
        стоимость: настоящее
     

    Другим распространенным вариантом использования для синтаксического анализа команд CLI является разбиение большой команды. на блоки, которые можно разобрать. Это можно сделать с помощью start_block и end_block директивы для разбиения команды на блоки, которые можно анализировать.

     ---
    вары:
      интерфейс:
        имя: "{{ элемент[0].match[0] }}"
        состояние: "{{ элемент[1].состояние }}"
        режим: "{{ элемент[2].(?P<имя>Ethernet\\d\\/\\d*)"
          - "состояние администратора (?P.+)"
          - "Режим порта (.+)"
     

    В приведенном выше примере вывод show interface анализируется в список хеши.

    Сетевые фильтры также поддерживают синтаксический анализ вывода команды CLI с помощью Библиотека TextFSM. Чтобы проанализировать вывод CLI с помощью TextFSM, используйте следующее фильтр:

     {{ output.stdout[0] | ansible.netcommon.parse_cli_textfsm('путь/к/fsm') }}
     

    Для использования фильтра TextFSM необходимо установить библиотеку TextFSM.

    Сетевые фильтры XML

    Преобразование вывода XML команды сетевого устройства в структурированный JSON вывод, используйте фильтр parse_xml :

     {{ вывод | ansible. netcommon.parse_xml('path/to/spec') }}
     

    Фильтр parse_xml загрузит файл спецификации и передаст вывод команды через отформатированный как JSON.

    Файл спецификации должен быть в допустимом формате YAML. Он определяет, как анализировать XML выводить и возвращать данные JSON.

    Ниже приведен пример допустимого файла спецификации, будет анализировать вывод из show vlan | отобразить команду xml .

     ---
    вары:
      влан:
        vlan_id: "{{ item.vlan_id }}"
        имя: "{{ item.name }}"
        описание: "{{ item.desc }}"
        включено: "{{ item.state.get('inactive') != 'inactive' }}"
        состояние: "{% if item.state.get('inactive') == 'inactive'%} inactive {% else %} active {% endif %}"
    
    ключи:
      вланы:
        значение: "{{ влан }}"
        вверху: конфигурация/vlans/vlan
        Предметы:
          vlan_id: идентификатор vlan
          имя: имя
          описание: описание
          состояние: ".[@inactive='inactive']"
     

    Приведенный выше файл спецификации вернет структуру данных JSON, представляющую собой список хэшей. с проанализированной информацией о VLAN.

    Та же команда может быть преобразована в хэш с использованием ключа и значений директивы. Вот пример того, как разобрать вывод в хеш значение с использованием того же show vlan | отобразить команду xml .

     ---
    вары:
      влан:
        ключ: "{{ item.vlan_id }}"
        значения:
            vlan_id: "{{ item.vlan_id }}"
            имя: "{{ item.name }}"
            описание: "{{ item.desc }}"
            включено: "{{ item.state.get('inactive') != 'inactive' }}"
            состояние: "{%, если элемент.состояние.get('inactive') == 'inactive'%} неактивный {% else %} активный {% endif %}"
    
    ключи:
      вланы:
        значение: "{{ влан }}"
        вверху: конфигурация/vlans/vlan
        Предметы:
          vlan_id: идентификатор vlan
          имя: имя
          описание: описание
          состояние: ".[@inactive='inactive']"
     

    Значение top — это XPath относительно корневого узла XML. В приведенном ниже примере выходных данных XML значением top является configuration/vlans/vlan , которое представляет собой выражение XPath относительно корневого узла (). конфигурация в значении top является самым внешним контейнерным узлом, а vlan является самым внутренним контейнерным узлом.

    элементов — это словарь пар ключ-значение, которые сопоставляют определяемые пользователем имена с выражениями XPath. которые выбирают элементы. Выражение Xpath относится к значению XPath, содержащемуся в top . Например, vlan_id в файле спецификаций — это определяемое пользователем имя, а его значение vlan-id — это относительно значения XPath в top

    Атрибуты тегов XML могут быть извлечены с помощью выражений XPath.Значение указывает в спецификации. это выражение XPath, используемое для получения атрибутов тега vlan в выходном XML.:

     
      <конфигурация>
        <вланы>
          <влан неактивный="неактивный">
           <имя>влан-1
           200
           Это vlan-1
          
        
      
    
     

    Примечание

    Дополнительные сведения о поддерживаемых выражениях XPath см. в разделе Поддержка XPath.

    Сетевые фильтры VLAN

    Используйте фильтр vlan_parser для преобразования несортированного списка целых чисел VLAN в отсортированный строковый список целых чисел в соответствии с правилами списка VLAN, подобными IOS. Этот список имеет следующие свойства:

    • Вланы перечислены в порядке возрастания.

    • Три или более последовательных VLAN отмечены тире.

    • Первая строка списка может иметь длину first_line_len символов.

    • Последующие строки списка могут быть символами other_line_len.

    Для сортировки списка VLAN:

     {{ [3003, 3004, 3005, 100, 1688, 3002, 3999] | ansible.netcommon.vlan_parser }}
     

    В этом примере отображается следующий отсортированный список:

     ['100,1688,3002-3005,3999']
     

    Другой пример шаблона Jinja:

     {% set parsed_vlans = vlans | ansible.netcommon.vlan_parser%}
    магистраль коммутатора разрешена vlan {{parsed_vlans[0] }}
    {% для i в диапазоне (1, parsed_vlans | количество) %}
    В транке коммутатора разрешено добавление vlan {{parsed_vlans[i] }}
    {% конец для %}
     

    Позволяет динамически генерировать списки VLAN на тегированном интерфейсе Cisco IOS. Вы можете сохранить исчерпывающий необработанный список точных VLAN, необходимых для интерфейса, а затем сравнить его с проанализированными выходными данными IOS, которые фактически будут сгенерированы для конфигурации.

    Чтобы получить хэш строки sha1:

     {{ 'тест1' | хэш('sha1') }}
    # => "b444ac06613fc8d63795be9ad0beaf55011936ac"
     

    Чтобы получить хеш md5 строки:

     {{ 'тест1' | хеш('md5') }}
    # => "5a105e8b9d40e1329780d62ea2265d8a"
     

    Получить контрольную сумму строки:

     {{ 'тест2' | контрольная сумма }}
    # => "109f4b3c50d7b0df729d299bc6f8e9ef71f"
     

    Другие хэши (зависит от платформы):

     {{ 'тест2' | хеш('иглобрюх') }}
     

    Чтобы получить хэш пароля sha512 (случайная соль):

     {{ 'секретные пароли' | password_hash('sha512') }}
    # => "$6$UIv3676O/ilZzWEE$ktEfFF19NQPF2zyxqxGkAceTnbEgpEKuGBtk6MlU4v2ZorWaVQUMyurgmHCh3Fr4wpmQ/Y.АлХМЖкРнИС4РфХ/"
     

    Чтобы получить хэш пароля sha256 с определенной солью:

     {{ 'секретный пароль' | password_hash('sha256', 'mysecretsalt') }}
    # => "$5$mysecretsalt$ReKNyDYjkKNqRVwouShhsEqZ3VOE8eoVO4exihOfvG4"
     

    Идемпотентный метод создания уникальных хэшей для каждой системы заключается в использовании соли, согласованной между запусками:

     {{ 'секретный пароль' | password_hash('sha512', 65534 | random(seed=inventory_hostname) | string) }}
    # => "$6$43927$lQxPKz2M2X. NWO.gK.t7phLwOKQMcSq72XxDZQ0XzYV6DlL1OD72h517aj16OnHTGxNzhftXJQBcjbunLEepM0"
     

    Доступные типы хэшей зависят от системы управления, на которой работает Ansible, «хеш» зависит от хэш-библиотеки, пароль_хэш зависит от библиотеки-пароля. Крипта используется как запасной вариант, если passlib не установлена.

    Некоторые типы хэшей позволяют указать параметр раундов:

     {{ 'секретный пароль' | password_hash('sha256', 'mysecretsalt', раундов=10000) }}
    # => "$5$rounds=10000$mysecretsalt$Tkm80llAxD4YHll6AgNIztKn0vzAACsuuEfYeGP7tm7"
     

    Тип хеша «blowfish» (BCrypt) позволяет указать версию алгоритма BCrypt

     {{ 'секретный пароль' | password_hash('blowfish', '12345678

    456789012', ident='2b') }} # => "$2b$12$12345678

    45678901uuJ4qFdej6xnWjOQT.FStqfdoY8dYUPC"

    Примечание

    Параметр доступен только для Blowfish (BCrypt). Другие типы хэшей просто игнорируют этот параметр. Допустимые значения для этого параметра: [‘2’, ‘2a’, ‘2y’, ‘2b’]

    Вы также можете использовать фильтр хранилища Ansible для шифрования данных:

     # просто зашифровать мой ключ в хранилище
    вары:
      myvaultedkey: "{{ keyrawdata|хранилище (фраза-пароль) }}"
    
    - имя: сохранить шаблонные данные в хранилище
      шаблон: src=dump_template_data. j2 dest=/some/key/vault.txt
      вары:
        mysalt: '{{ 2**256|random(seed=inventory_hostname) }}'
        template_data: '{{ secretdata|vault(vaultsecret, salt=mysalt) }}'
     

    А затем расшифровать его с помощью фильтра unvault:

     # просто расшифровать мой ключ из хранилища
    вары:
      mykey: "{{ myvaultedkey|unvault(фраза-пароль) }}"
    
    - имя: сохранить шаблонные данные без хранилища
      шаблон: src=dump_template_data.j2 dest=/some/key/clear.txt
      вары:
        template_data: '{{ secretdata|unvault(vaultsecret) }}'
     

    Некоторые фильтры работают с текстом, включая URL-адреса, имена файлов и пути.

    Переменные URLEncode

    Фильтр urlencode цитирует данные для использования в URL-пути или запросе с использованием UTF-8:

     {{ 'Тролльеттан' | URL-код }}
    # => 'Тролль%C3%A4ttan'
     

    Разделение URL-адресов

    Фильтр urlsplit извлекает из URL-адреса фрагмент, имя хоста, сеть, пароль, путь, порт, запрос, схему и имя пользователя. Без аргументов возвращает словарь всех полей:

     {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | urlsplit('имя хоста') }}
    # => 'www.acme.com'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | URLsplit('netloc') }}
    # => 'пользователь:[электронная почта защищена]:9000'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | urlsplit('имя пользователя') }}
    # => 'пользователь'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | urlsplit('пароль') }}
    # => 'пароль'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | URL-адрес('путь') }}
    # => '/dir/index.html'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | URL-адрес('порт') }}
    # => '9000'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | urlsplit('схема') }}
    # => 'http'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index.html?query=term#fragment" | URL-адрес('запрос') }}
    # => 'запрос=термин'
    
    {{ "http://user:[email protected]:9000/dir/index. bar', multiline=True, ignorecase=True) }}
    # => 'БАР'
    
    # Извлекает идентификатор сервера и базы данных из строки
    {{ 'сервер1/база данных42' | regex_search('сервер([0-9]+)/база данных([0-9]+)', '\\1', '\\2') }}
    # => ['1', '42']
    
    # Извлекает делимое и делитель из деления
    {{ '21/42' | regex_search('(?P<делитель>[0-9]+)/(?P<делитель>[0-9]+)', '\\g<делитель>', '\\g<делитель>') }}
    # => ['21', '42']
     

    Фильтр regex_search возвращает пустую строку, если не может найти совпадение:

     {{ 'доступный' | regex_search('foobar') }}
    # => ''
     

    Обратите внимание, что из-за исторического поведения и пользовательской повторной реализации некоторых внутренних элементов Jinja в Ansible существует исключение из поведения.При использовании в выражении Jinja (например, в сочетании с операторами, другими фильтрами и т. д.) возвращаемое значение отличается, в этих ситуациях возвращаемое значение равно none . См. два примера ниже:

     {{ 'доступный' | regex_search('foobar') == '' }}
    # => Ложь
    {{ 'доступный' | regex_search('foobar') == нет }}
    # => Верно
     

    Когда параметр jinja2_native включен, фильтр regex_search всегда возвращает none , если он не может найти совпадение. (.*)$’, ‘\\1:80’) | список }} {{ хосты | map(‘regex_replace’, ‘(.+)’, ‘\\1:80’) | список }} {{ хосты | карта(‘regex_replace’, ‘$’, ‘:80’) | список }} ПЛОХОЙ: {{ хосты | map(‘regex_replace’, ‘(.*)’, ‘\\1:80’) | список }}

    Примечание

    До ansible 2.0, если фильтр regex_replace использовался с переменными внутри аргументов YAML (в отличие от более простых аргументов «ключ = значение»), вам нужно было экранировать обратные ссылки (например, \\1 ) с 4 обратными косыми чертами (\\\) вместо 2 (\).f.*o(.*)$’ | regex_escape(‘posix_basic’) }}

    Управление именами файлов и путями

    Чтобы получить последнее имя пути к файлу, например «foo.txt», из «/etc/asdf/foo.txt»:

    Чтобы получить последнее имя пути к файлу стиля Windows (новое в версии 2.0):

     {{ путь | win_basename }}
     

    Чтобы отделить букву диска Windows от остальной части пути к файлу (новое в версии 2.0):

     {{ путь | win_splitdrive }}
     

    Чтобы получить только букву диска Windows:

     {{ путь | win_splitdrive | первый }}
     

    Чтобы получить остаток пути без буквы диска:

     {{ путь | win_splitdrive | прошлой }}
     

    Чтобы получить каталог по пути:

    Чтобы получить каталог из пути Windows (новая версия 2. 0):

    Чтобы расширить путь, содержащий символ тильды ( ~ ) (новое в версии 1.5):

    Чтобы расширить путь, содержащий переменные среды:

    Примечание

    expandvars расширяет локальные переменные; использование его на удаленных путях может привести к ошибкам.

    Чтобы получить реальный путь ссылки (новое в версии 1.8):

    Чтобы получить относительный путь ссылки от начальной точки (новое в версии 1.7):

     {{ путь | относительный путь('/и т.д.') }}
     

    Чтобы получить корень и расширение пути или имени файла (новое в версии 2.0):

     # с path == 'nginx.conf' возврат будет ('nginx', '.conf')
    {{ путь | разделенный текст }}
     

    Фильтр splitext всегда возвращает пару строк. Доступ к отдельным компонентам можно получить с помощью фильтров first и last :

     # с путем == 'nginx.conf' возврат будет 'nginx'
    {{ путь | раздельный текст | первый }}
    
    # с path == 'nginx.conf' возврат будет '.conf'
    {{ путь | раздельный текст | прошлой }}
     

    Чтобы соединить один или несколько компонентов пути:

     {{ ('/etc', путь, 'подкаталог', файл) | path_join }}
     

    Чтобы добавить кавычки для использования оболочки:

     - имя: Запустить команду оболочки
      доступныйвстроенный.shell: эхо {{ string_value | Цитировать }}
     

    Чтобы объединить список в строку:

    Чтобы разделить строку на список:

     {{csv_string | расколоть(",") }}
     

    Для работы со строками в кодировке Base64:

     {{ закодировано | b64декодировать }}
    {{ расшифровано | строка | b64кодировать }}
     

    Начиная с версии 2.6, вы можете определить тип используемой кодировки, по умолчанию utf-8 :

     {{ закодировано | b64decode(encoding='utf-16-le') }}
    {{ расшифровано | строка | b64encode(кодировка='utf-16-le') }}
     

    Примечание

    Фильтр string требуется только для Python 2 и гарантирует, что кодируемый текст является строкой Unicode.Без этого фильтра перед b64encode будет закодировано неправильное значение.

    Чтобы создать UUIDv5 с пространством имен:

     {{ строка | to_uuid(namespace='11111111-2222-3333-4444-555555555555') }}
     

    Чтобы создать UUIDv5 с пространством имен, используя пространство имен Ansible по умолчанию «361E6D51-FAEC-444A-9079-341386DA8E2E»:

    Чтобы использовать один атрибут из каждого элемента в списке сложных переменных, используйте фильтр карты Jinja2 :

     # получить список разделенных запятыми точек монтирования (например, "/,/mnt/stuff") на хосте
    {{ ansible_mounts | карта (атрибут = 'mount') | присоединиться(',') }}
     

    Чтобы получить объект даты из строки, используйте фильтр to_datetime :

     # Получить общее количество секунд между двумя датами.Формат даты по умолчанию: %Y-%m-%d %H:%M:%S, но вы можете указать свой собственный формат
    {{ (("2016-08-14 20:00:12" | to_datetime) - ("2015-12-25" | to_datetime('%Y-%m-%d'))).total_seconds() }}
    
    # Получить оставшиеся секунды после расчета дельты. ПРИМЕЧАНИЕ. Это НЕ конвертирует годы, дни, часы и т. д. в секунды. Для этого используйте total_seconds()
    {{ (("2016-08-14 20:00:12" | to_datetime) - ("2016-08-14 18:00:00" | to_datetime)).seconds }}
    # Это выражение оценивается как "12", а не как "132". Дельта составляет 2 часа 12 секунд.
    
    # получить количество дней между двумя датами.Это возвращает только количество дней и отбрасывает оставшиеся часы, минуты и секунды.
    {{(("2016-08-14 20:00:12" | to_datetime) - ("2015-12-25" | to_datetime('%Y-%m-%d'))).days }}
     

    Чтобы отформатировать дату с помощью строки (например, с помощью команды даты оболочки), используйте фильтр «strftime»:

     # Отображение год-месяц-день
    {{ '%Y-%m-%d' | время }}
    # => "2021-03-19"
    
    # Отображение час:мин:сек
    {{ '%H:%M:%S' | время }}
    # => "21:51:04"
    
    # Использовать факт ansible_date_time.epoch
    {{ '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | strftime(ansible_date_time.эпоха) }}
    # => "2021-03-19 21:54:09"
    
    # Использовать произвольное значение эпохи
    {{ '%Y-%m-%d' | strftime(0) }} # => 1970-01-01
    {{ '%Y-%m-%d' | strftime(1441357287) }} # => 2015-09-04
     

    Примечание

    Эти фильтры перенесены в коллекцию kubernetes.core. Следуйте инструкциям по установке, чтобы установить эту коллекцию.

    Используйте фильтр «k8s_config_resource_name», чтобы получить имя Kubernetes ConfigMap или Secret, включая его хеш:

     {{ configmap_resource_definition | Кубернетес.core.k8s_config_имя_ресурса }}
     

    Затем это можно использовать для ссылки на хэши в спецификациях Pod:

     мой_секрет:
      вид: Секрет
      метаданные:
        имя: my_secret_name
    
    развертывание_ресурс:
      вид: развертывание
      спецификация:
        шаблон:
          спецификация:
            контейнеры:
            - envFrom:
                - секретСсылка:
                    имя: {{ мой_секрет | kubernetes.core.k8s_config_resource_name }}
     
    .

    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.