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Fortnite zeitweise blockieren

Ich wurde von Freunden gebeten, eine Lösung für das temporäre Blockieren von Fortnite zu geben, um ihren Kindern a) die Möglichkeit zum Spielen zu geben, aber b) auch eine zeitliche Vorgabe wirksam umsetzen zu können.

Hier möchte ich kurz beschreiben, wie ich das umgesetzt habe. Die Lösung ist noch nicht perfekt, erfüllt aber aktuell den Zweck ganz gut.

Schritt 1: Ein Pi-Hole auf einem Raspberry Pi 4 wird als DNS Server im Netzwerk eingerichtet. Der Raspi 4 war bereits vorhanden, alternativ hätte es auch ein älteres Modell getan.

Zur Installation von Pi-Hole siehe beispielsweise https://www.youtube.com/watch?v=ubzd2H1wZxE oder https://www.heise.de/tipps-tricks/Pi-Hole-auf-dem-Raspberry-Pi-einrichten-so-geht-s-4358553.html.

Schritt 2: Eine Web-Anwendung mit Flask bauen. Flask ist ein Python-Framework für Web-Applikationen, mit dem man recht schnell zu guten Ergebnissen kommt. Wir legen die folgende Datei server.py an:

import os
from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return('<h1>Use /on and /off to enable/disable blocking</h1>')
 
@app.route('/<status>')
def setter(status):
    if status=='off':
        os.system("/usr/local/bin/pihole regex '.*\.epicgames.com' > /home/pi/epic.log")
        return '<h1>Turning off Fortnite</h1>'
    elif status=='on':
        os.system("/usr/local/bin/pihole regex -d '.*\.epicgames.com' >/home/pi/epic.log")
        return '<h1>Turning on Fortnite</h1>'

Je nachdem, ob diese server.py mit dem Parameter /on oder /off aufgerufen wird, wird epicgames geblockt oder nicht. Den entsprechenden Aufruf von pihole habe ich unter https://www.reddit.com/r/pihole/comments/a51wjr/blocking_fortnite_monday_to_friday/ gefunden.

Schritt 3: Setzen der Umgebungsvariablen für die Flask-App mittels export FLASK_APP=server.py. Optional kann man noch export FLASK_DEBUG=1 für das Debugging nutzen.

Schritt 4: Starten der Server.py mittels nohup flask run --host=192.168.0.91 & Dieser Aufruf sorgt dafür, dass auch nach dem Beenden der Shell das Programm weiterläuft. Als host muss man natürlich die IP-Adresse des Raspi nutzen.

Unter 192.168.0.91/on bzw. 192.168.0.91/off kann man jetzt die Blockierung an- bzw. ausschalten, diese URLs lassen sich auch gut auf dem Mobiltelefon wie eine App ablegen.

Verbesserungspotential besteht noch:

  • Nach dem Neustart des Raspi muss auch das Skript neu gestartet werden, das sollte man automatisieren. (Hinweis: Ich habe versucht, https://blog.miguelgrinberg.com/post/running-a-flask-application-as-a-service-with-systemd zu folgen, klappt aber noch nicht.)
  • Es kann sein, dass Pi-Hole auch ein Caching vornimmt und das Blockieren nicht sofort greift.
  • Flask läuft hier in einem DEV-Modus, für „Produktionsumgebungen“ empfiehlt sich ein WSGI-Server
  • Ein Aktivieren für einen bestimmten Zeitraum mit folgender automatischer Blockierung ist noch nicht implementiert, mit atd und cron sollte das aber möglich sein.

Uwe

Uwe Ziegenhagen likes LaTeX and Python, sometimes even combined. Do you like my content and would like to thank me for it? Consider making a small donation to my local fablab, the Dingfabrik Köln. Details on how to donate can be found here Spenden für die Dingfabrik.

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Mehrsprachige Beamerfolien erstellen – Teil 2

Basierend auf dem letzten Blog-Artikel dazu und einer Frage, die ich 2014 auf TSX gestellt habe, habe ich den Code für mehrsprachige Beamer-Folien angepasst.

\documentclass[ngerman]{beamer}
 
\usepackage{comment}
\makeatletter
\newif\if@ngerman
\newif\if@option@ngerman
\DeclareOption{ngerman}{%
	\@ngermantrue
	\@option@ngermantrue
}
\ProcessOptions*\relax
\newcommand*{\ifngerman}{%
	\if@ngerman
	\expandafter\@firstoftwo
	\else
	\expandafter\@secondoftwo
	\fi
}
\makeatother
 
\ifngerman{
\usepackage[main=ngerman]{babel}
\includecomment{DE}
\excludecomment{EN}
}{
\usepackage[main=english]{babel}
\includecomment{EN}
\excludecomment{DE}
}
 
\begin{document}
	\begin{DE}
		\begin{frame}[fragile]{Hallo Welt}
		Hallo Welt
	\end{frame}
\end{DE}
 
\begin{EN}
	\begin{frame}[fragile]{Hello World}
	Hello World
\end{frame}
\end{EN}
 
\end{document}

Uwe

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Normalisierung von Datenbanktabellen – Die 3. Normalform

This entry is part 3 of 3 in the series Data Warehouse, 3NF und Dimensional Modelling

In diesem Artikel geht es um die 3. Normalform. 3. Normalform bedeutet, dass die Daten

  • in der 2. Normalform sind und
  • kein Nichtschlüsselattribut transitiv von einem Kandidatenschlüssel abhängt.

Diese transitive Abhängigkeit erklärt man am besten an einem Beispiel:

CD

CD-ID Interpret Album Erscheinungsjahr Geburtsjahr
1234 Gabi Mustermann Gabi singt 2001 1963
2345 Max Mustermann Debütalbum 2001 1960
  • Aus der CD-ID folgt der Interpret oder die Interpretin
  • Aus dem Interpreten können wir nicht auf die CD schließen, denn jeder Interpret oder jede Interpretin kann mehr als eine CD veröffentlichen.
  • Aus dem Interpreten folgt aber das Geburtsjahr

Damit hängt das Geburtsjahr (ein Nichtschlüsselattribut) transitiv von der CD-ID (dem Schlüssel/Schlüsselkandidaten) ab. Transitiv bedeutet formell ausgedrückt: „Eine zweistellige Relation R heißt transitiv, wenn aus a R b und b R c stets a R c folgt.“

Wie löst man die transitive Abhängigkeit auf? Indem man weitere Tabellen erstellt. In unserem Beispiel erstellen wir eine Interpreten-Tabelle und verweisen in der CD-Tabelle nur noch auf den entsprechenden Schlüssel.

Interpret

Interpret-ID Name Geburtsjahr
1 Gabi Mustermann 1963
2 Max Muster 1960

CD

CD-ID Interpret-ID Album Erscheinungsjahr
1234 1 Gabi singt 2001
2345 3 Debütalbum 2001

Titel

CD-ID Tracknummer Titel
1234 1 Gabi singt laut
1234 2 Gabi singt leise
1234 3 Gabi singt weiter
2345 1 Von der Liebe
2345 2 Vom Leben
2345 3 Vom Ableben
2345 4 Duett mit Gabi

Uwe

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Normalisierung von Datenbanktabellen – Die 2. Normalform

This entry is part 2 of 3 in the series Data Warehouse, 3NF und Dimensional Modelling

Im ersten Artikel dieser Reihe hatten wir uns die 1. Normalform angeschaut, in diesem Artikel soll es um die 2. Normalform gehen.

Die Wikipedia sagt zur 2. Normalform: „Eine Relation ist genau dann in der zweiten Normalform, wenn die erste Normalform vorliegt und kein Nichtprimärattribut (Attribut, das nicht Teil eines Schlüsselkandidaten ist) funktional von einer echten Teilmenge eines Schlüsselkandidaten abhängt.“

Das hört sich etwas sperrig an, am besten betrachten wir unser Beispiel, das wir in die 1. Normalform gebracht hatten, die Schlüsselspalten seien CD ID und Tracknummer.

CD-ID Interpret Album Erscheinungsjahr Geburtsjahr Tracknummer Titel
1234 Gabi Mustermann Gabi singt 2000 1963 1 Gabi singt laut
1234 Gabi Mustermann Gabi singt 2000 1963 2 Gabi singt leise
1234 Gabi Mustermann Gabi singt 2000 1963 3 Gabi singt weiter
2345 Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 1 Von der Liebe
2345 Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 2 Vom Leben
2345 Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 3 Vom Ableben
2345 Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 4 Duett mit Gabi

Wir erkennen, dass viele Informationen redundant sind, was leicht zu Dateninkonsistenzen führen kann. Ändern wir beispielsweise in einer Zeile den Albumtitel und nur den, so haben wir zwei unterschiedliche Albentitel für ein und das selbe Album. Außerdem hängen Albumtitel, Interpret und Erscheinungsjahr nur vom Schlüssel CD-ID ab, nicht von der Track-ID.

Man löst diese Probleme und Redundanzen auf, indem man die Daten auf zwei Tabellen aufteilt, CD und Titel.

CD

CD-ID Interpret Album Erscheinungsjahr Geburtsjahr
1234 Gabi Mustermann Gabi singt 2001 1963
2345 Max Mustermann Debütalbum 2001 1960

Titel

CD-ID Tracknummer Titel
1234 1 Gabi singt laut
1234 2 Gabi singt leise
1234 3 Gabi singt weiter
2345 1 Von der Liebe
2345 2 Vom Leben
2345 3 Vom Ableben
2345 4 Duett mit Gabi

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Normalisierung von Datenbanktabellen – Die 1. Normalform

This entry is part 1 of 3 in the series Data Warehouse, 3NF und Dimensional Modelling

Am besten lernt man, wenn man lehrt! Da ich mich momentan intensiver mit Themen wie Data Warehouse, Data Vault, 3NF und Dimensional Modelling beschäftige, versuche ich in den Artikeln dieser Reihe für mich ein wenig Licht in das Begriffsdunkel zu bringen. Quellen dieser Artikel sind die entsprechenden Wikipedia-Artikel, Google Ergebnisse und die 7. Auflage des Buchs „Fundamentals of Database Systems“ von Elmasri und Navathe, das es bei Amazon für knapp 45 Euro gibt.

In diesem Artikel soll es um die Normalformen gehen, siehe dazu den Wikipedia-Artikel für die Grundlagen.

Betrachten wir als Beispiel einen Satz Musikdaten, bestehend jeweils aus Interpret, Albumtitel, Erscheinungsjahr, Geburtsjahr des Interpreten, Titelliste:


Gabi Mustermann - Gabi singt, 2000, 1963, {1. Gabi singt laut, 2. Gabi singt leise, 3. Gabi singt weiter}
Max Mustermann - Debütalbum, 2001, 1960, {1. Von der Liebe, 2. Vom Leben, 3. Vom Ableben, 4. Duett mit Gabi} 

Diese Daten werden wir im Folgenden in die entsprechenden Normalformen bringen.

1NF

Für die 1. Normalform gilt (laut Wikipedia): Jedes Attribut der Relation muss einen atomaren/atomischen Wertebereich haben, und die Relation muss frei von Wiederholungsgruppen sein.

  • Atomar heißt, dass zusammengesetzte, mengenwertige oder geschachtelte Wertebereiche (also relationenwertige Attributwertebereiche) nicht erlaubt sind. Der Wertebereich keines Attributs einer Relation in 1NF kann in weitere (sinnvolle) Teilbereiche aufgespaltet werden.
  • Frei von Wiederholungsgruppen bedeutet, dass Attribute, die gleiche oder gleichartige Information enthalten, in eine andere Relation ausgelagert werden müssen.

Angewandt auf unser Beispiel bedeutet

  • atomar, dass wir sinnvoll aufteilbar Attribute wie Interpret-Albumtitel in entsprechende einzelne Attribute aufteilen müssen.
  • frei von Wiederholungsgruppen, dass die Liste der Lieddaten auf einzelne Zeilen verteilt werden muss.

Für unsere Musikdaten ergibt sich daher die folgende 1NF:

Interpret Album Erscheinungsjahr Geburtsjahr Tracknummer Titel
Gabi Mustermann Gabi singt 2000 1963 1 Gabi singt laut
Gabi Mustermann Gabi singt 2000 1963 2 Gabi singt leise
Gabi Mustermann Gabi singt 2000 1963 3 Gabi singt weiter
Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 1 Von der Liebe
Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 2 Vom Leben
Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 3 Vom Ableben
Max Mustermann Debütalbum 2001 1960 4 Duett mit Gabi

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Die ersten Schritte mit Amazon RDS

Beruflich werde ich mich in der nächsten Zeit intensiver mit AWS Anwendungen beschäftigen, daher hier ein Überblick über die ersten Schritte mit Amazon RDS.

RDS steht für „Amazon Relational Database Service“ und unterstützt eine Reihe von Datenbanken, aktuell MySQL, MariaDB, Oracle, Postgres, MS SQL und andere.

Schritt 1 besteht darin, die zu nutzende Datenbank auszuwählen, ich nutze hier die preiswerteste MariaDB Instanz, die es im Rahmen von FreeTiers.

In Schritt 2 definieren wir den Namen der Datenbank-Instanz sowie Login und Passwort des Administrators.

In Schritt 3 legen wir die Instanzgröße und Speichergröße fest, die automatische Größenerweiterung habe ich deaktiviert.

In Schritt 4 wird die VPC definiert, keine Ahnung welchen Zweck das hat.

Danach benötigt RDS einige Minuten, um die Datenbank anzulegen. Aus dem Internet ist die Datenbank damit noch nicht erreichbar, wir müssen noch die Datenbank modifizieren und „Publicly accessible“ auf „YES“ setzen. Die Modifikation soll sofort erfolgen.

Jetzt kann man beispielsweise aus HeidiSQL die Datenbank mit den Parametern Endpoint, Benutzername und Passwort erreichen.

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„Spiele“-Kritik: While True learn()

Per Zufall bin ich vor einigen Tagen auf ein Juwel im Steam-Shop gestoßen: „while True learn()“. Es ist kein Spiel im klassischen Sinne, sondern mehr eine Simulation zum Lernen von KL/ML-Algorithmen.

Die Geschichte ist schnell erzählt: Programmierer programmiert, kommt nicht weiter, seine Katze übernimmt und erklärt ihm in Katzensprache, was er tun muss. Da er kein Katzisch spricht, baut er mit Hilfe aus dem Netz schrttweise ein System zur Verständigung mit der Mieze.

Das Spiel geht anfangs recht einfach los, ein oder zwei Blöcke positionieren, Verbindungslinien setzen, los.

Über zeitliche Einschränkungen und Kostendruck kommt man aber schnell an den Punkt, an dem man denken muss.

Von mir eine absolute Empfehlung!

Uwe

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Erste Schritte mit Flask

Hier ein Link zu einem Video, das die ersten Schritte mit Flask zeigt: https://www.youtube.com/watch?v=QjtW-wnXlUY

Über set FLASK_APP=fl-01.py (wenn der Name der Datei so lautet) und flask run startet man das ganze.

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return('<h1>Hello World</h1>')
 
 
@app.route('/<name>')
def namer(name):
    return('<h1>Hello {}</h1>').format(name)

Uwe

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Mehrsprachige Beamer-Folien erstellen

Unter https://tex.stackexchange.com/questions/443714/bilingual-slides-beamer-comment-package-and-non-ascii-characters-umlauts-dia gibt es ein gutes Beispiel, wie man mehrsprachige Beamer-Folien erstellen kann. Je nach gesetztem \newcommand{\lvlang}{EN} wird entweder die englische oder deutsche Version erzeugt.

Der Code müsste sich noch verbessern lassen, wenn man beispielsweise globale Klassenoptionen wie english oder ngerman auswertet. Nachtrag: Siehe dazu https://www.uweziegenhagen.de/?p=4352

Hier ein vollständiges Beispiel:

\documentclass{beamer}
 
\newcommand{\lvlang}{EN}
 
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage[T1]{fontenc}
 
\usepackage{comment}
\long\def\WriteCommentLine#1{\immediate\write\CommentStream{\unexpanded{#1}}}
\let\ThisComment\WriteCommentLine
 
\usepackage{ifthen}
\newcommand{\iflvlangde}[2]{%
  \ifthenelse{\equal{\lvlang}{DE}}{#1}{#2}%
}
 
\makeatletter
\iflvlangde{
  \usepackage[main=ngerman]{babel}
  \includecomment{DE}
  \excludecomment{EN}
}{
  \usepackage[main=english]{babel}
  \includecomment{EN}
  \excludecomment{DE}
}
\makeatother
 
\begin{document}
\begin{DE}
\begin{frame}[fragile]{Hallo Welt}
  Hallo Welt
\end{frame}
\end{DE}
 
\begin{EN}
\begin{frame}[fragile]{Hello World}
  Hello World
\end{frame}
\end{EN}
 
\end{document}

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Die „passendste“ Datei mit Python ermitteln (fuzzywuzzy)

Für eine Anwendung habe ich eine Möglichkeit gesucht, die „passendste“ Datei in einem Verzeichnis zu suchen. Dies kann relevant sein, wenn die Anwendung eine bestimmte Datei in einem Verzeichnis erwartet, die aber leicht anders benannt wurde als es die Vorgabe erfordert.

Das folgende Beispielprogramm nutzt die Levenshtein-Funktionen der fuzzywuzzy Bibliothek, um die Datei zu finden, die das größte Maß an Gleichheit zum Muster besitzt.

Man kann natürlich auch RegExps benutzen, mit der fuzzywuzzy Bibliothek ist es aber auch recht intuitiv.

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from fuzzywuzzy import fuzz
 
def guess_file(template, path):
    max_ratio = 0
    file_max_ratio = ''
 
    for file in os.listdir(path):
        file_wo_suffix = os.path.splitext(file)[0]
 
        ratio = fuzz.ratio(file_wo_suffix, template)
        if ratio > max_ratio:
            max_ratio = ratio
            file_max_ratio = file
 
    return(file_max_ratio, max_ratio)
 
 
print(guess_file('Meine Inputdaten','R:/'))

Uwe

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