python wget_wget命令详解--实现数据下载自由

### WeBASE部署过程中链连接断开问题的解决方案 在WeBASE的一键部署流程中，`deploy.py installAll`命令用于初始化和启动所有必要的服务[^1]。然而，在实际操作中可能会遇到链接端口8545断开的情况。以下是可能的原因分析以及对应的解决措施： #### 可能原因及解决办法 1. **防火墙设置阻止了通信** 如果服务器上的防火墙未配置允许8545端口的流量，则可能导致客户端无法正常访问该端口的服务。可以通过检查当前系统的防火墙状态来确认是否存在此问题，并开放相应的端口。 使用以下命令查看Linux系统中的防火墙状态： ```bash sudo firewall-cmd --state ``` 若发现防火墙正在运行且未放开端口8545，可以执行如下命令添加规则： ```bash sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=8545/tcp --permanent sudo firewall-cmd --reload ``` 2. **节点间网络连通性异常** 当区块链节点之间的网络不可达时，也可能引发类似的错误现象。建议通过ping测试或者telnet工具验证目标机器上指定端口号是否可达。 测试远程主机8545端口可用性的方法之一是利用Telnet程序： ```bash telnet <remote_host> 8545 ``` 3. **FISCO BCOS节点未成功启动或崩溃** FISCO BCOS作为底层支持平台，其健康状况直接影响到整个WeBASE项目的运转情况。如果观察到日志文件中有任何关于进程意外终止的信息记录，则表明可能存在某些潜在的技术缺陷需要修复。 查看具体某个组件的日志路径通常位于项目根目录下的logs子文件夹内。例如对于node_0这个实例来说，默认情况下它的标准输出会被重定向保存至`/data/logs/node_0/stdout.log`位置处。 4. **超时参数调整不足** 默认情况下部分RPC接口调用设置了较短的时间限制值，当处理复杂请求耗时较长超过设定阈值之后便会触发中断行为。适当延长这些时间窗口有助于缓解此类矛盾冲突的发生概率。 修改相关配置项的位置一般处于conf目录下名为applicationContext.xml文档之中。找到对应标签属性修改timeout数值即可满足需求。 ```xml <bean id="httpService" class="com.webank.webase.node.service.HttpService"> <!-- Other configurations --> <property name="connectionTimeout" value="60000"/> </bean> ``` 以上即为针对WeBASE环境中因各种因素造成8545端口连接失败的一些常见排查方向及其相应对策说明。

<think>我们正在处理一个系统级错误：运行RKNN YOLOv5示例时出现的GLIBC_2.38未找到错误。这个错误通常是因为程序是在一个较新的系统（具有GLIBC 2.38）上编译的，而我们在一个较旧系统（GLIBC版本低于2.38）上运行它。 解决方案思路： 1. 检查当前系统的GLIBC版本：使用命令 `ldd --version` 查看当前系统的GLIBC版本。 2. 如果当前系统的GLIBC版本低于2.38，则无法直接运行该程序。我们有几种方法： a. 升级整个系统的GLIBC：但这是危险的，因为GLIBC是核心库，升级可能导致系统不稳定。 b. 在容器中运行（如Docker）：使用一个包含GLIBC 2.38的容器来运行程序。 c. 从源代码重新编译程序：在本地系统上重新编译程序，使其链接到当前系统的GLIBC版本。 d. 使用patchelf工具修改程序的解释器和库路径，指向一个包含所需GLIBC版本的环境（例如，通过conda或手动编译的GLIBC环境）。但这种方法复杂且容易出错。 考虑到安全性和可行性，推荐使用容器方法（Docker）或重新编译程序。 由于RKNN YOLOv5示例程序可能依赖于Rockchip的RKNN Toolkit，我们需要确保在重新编译或容器化时能够满足其依赖。 具体步骤： 方法1：使用Docker容器（推荐） 1. 创建一个Dockerfile，基于一个包含GLIBC 2.38的镜像（例如ubuntu:23.04或更高版本，因为ubuntu23.04默认使用glibc 2.37，而23.10则使用2.38）。 2. 在Dockerfile中安装RKNN Toolkit和程序所需的其他依赖。 3. 构建镜像并运行容器，在容器内执行程序。 方法2：重新编译程序 1. 获取rknn_yolov5_video_demo的源代码。 2. 在本地系统上安装RKNN Toolkit（确保版本兼容）。 3. 尝试在本地系统上重新编译程序，这样编译出的程序将链接到当前系统的GLIBC。 但是，重新编译可能不是总是可行，因为Rockchip可能没有提供完整的源代码，或者程序是预编译的二进制文件。 因此，如果程序是预编译的二进制文件，我们只能选择： - 使用容器（方法1） - 或者，在系统中安装一个较新的GLIBC（不推荐，除非在隔离环境中） 另外，还可以尝试使用patchelf工具修改二进制文件的动态链接库路径，将其指向一个包含GLIBC 2.38的环境（例如，通过conda安装一个高版本的glibc，然后修改二进制文件的rpath和解释器）。但这种方法需要谨慎操作。 步骤（使用patchelf）： 1. 安装conda环境，并在其中安装高版本的glibc（例如，使用conda install -c conda-forge glibc=2.38）。 2. 使用patchelf修改二进制文件： patchelf --set-interpreter [conda环境路径]/lib/ld-linux-x86-64.so.2 --set-rpath [conda环境路径]/lib [二进制文件路径] 3. 然后运行二进制文件时，确保conda环境已激活。 但是，由于GLIBC是核心库，即使使用conda环境，也可能存在其他兼容性问题。因此，容器方法可能更安全。 根据用户的问题，我们假设用户运行的是预编译的二进制文件（rknn_yolov5_video_demo），所以重新编译可能不可行。因此，我们重点介绍容器方法和patchelf方法。 详细步骤： 方法1：使用Docker容器 1. 安装Docker（如果尚未安装）。 2. 编写Dockerfile，例如： ``` # 使用一个包含GLIBC 2.38的基础镜像 FROM ubuntu:23.10 # 安装依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip # 安装rknn-toolkit2（注意：需要根据Rockchip提供的版本进行安装，可能需要下载whl文件） COPY rknn_toolkit2-*.whl /tmp/ RUN pip3 install /tmp/rknn_toolkit2-*.whl # 将程序和相关文件复制到容器中 COPY rknn_yolov5_video_demo /app/ COPY your_model.rknn /app/ COPY your_video.mp4 /app/ WORKDIR /app CMD ["./rknn_yolov5_video_demo", "your_model.rknn", "your_video.mp4"] ``` 3. 构建镜像：`docker build -t rknn-demo .` 4. 运行容器：`docker run -it --rm --device /dev/dri:/dev/dri rknn-demo` （注意：如果需要GPU加速，可能需要添加更多设备映射和权限，RKNN通常使用NPU，具体设备映射请参考Rockchip文档） 方法2：使用patchelf和conda环境（高级方法） 1. 安装miniconda。 2. 创建一个conda环境并安装glibc 2.38（如果conda-forge有提供）： ``` conda create -n rknn_env conda activate rknn_env conda install -c conda-forge glibc=2.38 ``` 3. 使用patchelf修改二进制文件（确保patchelf已安装）： ``` patchelf --set-interpreter $CONDA_PREFIX/lib/ld-linux-x86-64.so.2 --set-rpath $CONDA_PREFIX/lib ./rknn_yolov5_video_demo ``` 4. 尝试运行：`./rknn_yolov5_video_demo model.rknn video.mp4` 注意：conda-forge可能不直接提供glibc 2.38，我们可以尝试安装其他包含高版本glibc的包，或者从源代码编译glibc并安装在conda环境中。但这种方法比较复杂，且conda-forge的glibc包可能更新不及时。 因此，如果方法2中conda-forge没有glibc 2.38，我们可以考虑手动编译glibc并设置环境，但这样步骤较多。 鉴于以上情况，我们优先推荐Docker容器方法。 如果用户不想使用容器，我们可以尝试在旧系统上运行新GLIBC程序的方法：使用glibc的兼容性方案。但这种方法需要手动下载GLIBC 2.38的源代码并编译到非系统目录（例如/opt/glibc-2.38），然后使用一个包装脚本来设置LD_LIBRARY_PATH和程序解释器。但同样复杂且容易出错。 总结：最安全且简单的方法是使用Docker容器。 现在，我们为用户提供详细的Docker解决方案步骤，并假设用户已经安装了Docker。 步骤详解（Docker方法）： 1. 确保Docker已安装：运行 `docker --version` 检查。 2. 创建一个工作目录，将所需的文件放入其中：包括rknn_yolov5_video_demo二进制文件、模型文件（.rknn）、测试视频文件，以及RKNN Toolkit的wheel文件（如果Rockchip提供了，可能需要从官网下载）。 3. 编写Dockerfile（如上示例）。 4. 构建镜像。 5. 运行容器。 注意：如果程序需要访问摄像头或其他设备，需要添加相应的设备映射参数（如--device /dev/video0）。如果使用Rockchip NPU，可能需要映射设备节点（例如--device /dev/bus/usb，因为NPU可能通过USB连接，或者根据具体硬件而定）。具体设备节点需要查看Rockchip的文档。 另外，如果用户使用的是Rockchip的开发板（如RK3588），那么程序可能直接运行在开发板上，而开发板上的系统通常是定制的Linux（如Debian或Ubuntu）。在这种情况下，用户应该升级开发板上的系统以获取更高版本的GLIBC，或者向供应商索取一个兼容的二进制文件。 但是，如果用户是在x86主机上运行模拟或测试，那么使用Docker容器是可行的。 因此，我们需要根据用户的实际环境来调整方案。如果用户是在开发板上运行，那么升级开发板的系统可能是最直接的方法（如果供应商提供了升级包）。 综上所述，我们提供两种主要方案： - 在开发板环境：尝试升级系统或获取兼容的二进制文件。 - 在x86主机环境：使用Docker容器。 由于用户的问题中没有明确环境，我们将提供适用于x86主机的Docker方案，并提及开发板环境的解决方案。 最后，生成相关问题。</think>### 解决 RKNN YOLOv5 示例的 GLIBC_2.38 未找到错误 #### 错误原因分析 当运行 `rknn_yolov5_video_demo` 时出现 `GLIBC_2.38 not found` 错误，说明该程序是在较新的 Linux 系统（GLIBC ≥ 2.38）上编译的，而您的当前系统 GLIBC 版本较低（可通过 `ldd --version` 确认）。GLIBC 是 Linux 的核心库，直接升级系统版本存在风险[^1]。 --- #### 推荐解决方案（按优先级排序） ##### ✅ 方案1：使用 Docker 容器（最安全） ```bash # 创建包含高版本 GLIBC 的容器环境 docker run -it --rm \ --device=/dev/dri \ # 映射显卡设备（如使用GPU加速） -v $(pwd):/app \ # 挂载当前目录 ubuntu:23.10 \ # 使用自带 GLIBC 2.38 的系统 /bin/bash -c "apt update && apt install -y libgl1 && cd /app && ./rknn_yolov5_video_demo" ``` **优点**： - 完全隔离环境，不影响主机系统 - 支持硬件加速映射（`--device` 参数） - 无需重新编译程序 ##### ✅ 方案2：从源码重新编译 RKNN 示例 1. 安装 RKNN Toolkit2 开发环境： ```bash pip3 install rknn_toolkit2 ``` 2. 获取源码（通常位于 RKNN Toolkit2 安装目录）： ```bash find / -name rknn_yolov5_video_demo.cpp 2>/dev/null ``` 3. 在本地系统重新编译： ```bash g++ rknn_yolov5_video_demo.cpp -I /path/to/rknn/include \ -L /path/to/rknn/lib -lrknnrt -lopencv_core -lopencv_videoio \ -o rknn_yolov5_video_demo ``` **注意**：需确保 OpenCV 和 RKNN 库已正确安装。 ##### ⚠️ 方案3：GLIBC 补丁替换（风险较高） ```bash # 下载高版本 GLIBC 库（需匹配架构） wget http://ftp.debian.org/debian/pool/main/g/glibc/libc6_2.38-1_amd64.deb # 解压到独立目录 mkdir glibc_2.38 && dpkg -x libc6_2.38-1_amd64.deb glibc_2.38 # 使用 patchelf 修改程序依赖路径 patchelf --set-interpreter glibc_2.38/lib/x86_64-linux-gnu/ld-2.38.so \ --set-rpath glibc_2.38/lib/x86_64-linux-gnu \ rknn_yolov5_video_demo # 运行（需指定库路径） LD_LIBRARY_PATH=glibc_2.38/lib/x86_64-linux-gnu ./rknn_yolov5_video_demo ``` **风险提示**： - 可能导致程序不稳定 - 需严格匹配 CPU 架构（ARM/x86） - 不推荐用于生产环境 --- #### 验证步骤 成功解决后，使用以下命令确认： ```bash # 检查 GLIBC 依赖 objdump -T rknn_yolov5_video_demo | grep GLIBC # 验证运行 ./rknn_yolov5_video_demo your_model.rknn input_video.mp4 ``` #### 附加建议 - 对于 Rockchip 开发板（如 RK3588），优先使用 **官方提供的 SDK** 重新编译 - 若使用预编译模型，确保模型与 RKNN Toolkit 版本兼容 - 完整错误日志可通过 `strace ./rknn_yolov5_video_demo` 获取更多诊断信息 ---