Python 相对导入与绝对导入，这两个概念是相对于包内导入而言的。包内导入即是包内的模块导入包内部的模块。...那么到底什么是隐式相对导入，什么又是显示的相对导入呢？...import moduleY # 绝对引入隐式相对就是没有告诉解释器相对于谁，但默认相对与当前模块；而显示相对则明确告诉解释器相对于谁来导入。...相对与绝对仅针对包内导入而言最后再次强调，相对导入与绝对导入仅针对于包内导入而言，要不然本文所讨论的内容就没有意义。...相对导入与绝对导入仅用于包内部。
绝对路径导入格式为import a.b或者from a import b，相对路径导入格式为from . import b或者from ..a import b。...python2默认为相对路径导入，python3默认为绝对路径导入。...为使python2，3通用，建议采用相对路径导入from .a import b 一个目录存在__init__.py文件，则该目录成为一个包。...包中的一个模块可以采用相对路径导入包，不影响模块功能；一个py脚本（未成为模块，即其目录及父目录内无__init__.py）可以采用相对路径导入包，并以脚本模式运行。...还有句话不太理解： 如果一个模块被直接运行，则它自己为顶层模块，不存在层次结构，所以找不到其他的相对路径。 ---- 参考： Python 相对导入与绝对导入
__import__，重点说一下level这个参数： - 用来表示absolute还是relative导入； - 如果为0则表示是absolute导入； - 大于0表示relative导入，相对导入的父目录的级数...在这里我们又一次遇到了前面的ValueError，这里报错的原因跟前面大同小异，不再过多的解释。 ...code 4：如果是relative导入，那么需要计算相对的锚点是哪个，例如在spam.foo.test模块中执行import ..sub那么最后计算得出需要导入的模块是spam.sub。 ...，类似就是如果我们要导入spam.foo.test，那么这个函数是先导入spam模块。 ...剖析ihooks，load_tail()函数 前面我们把第一个模块已经导入了那么接下来就是把剩下的（尾部）的模块导入了，这就是这个函数的功能。
相对导入 ---- 在前一篇文章对相对导入的“相对”其实已经讲得比较清楚了，关键的一点是，“相对”是相对package的意思。...相对导入的常用语法： from .lib2 import func2 from . import lib2 另外还有直接导入上级的包或者模块，但是这很容易出错，建议不要使用。...当然，前面一篇文章已经说过了，使用相对导入是有缺陷的，没法直接运行该文件进行测试。 2....如果在lib1中不想使用相对导入怎么办？ 一种解决方法是改成：“from test_list.lib2 import func2”，这样在路径/home/deeao/test中就能找到对应的模块了。...建议的选择 ---- 前面已经看到了，无论是相对导入，还是绝对导入，都是有缺陷的，那我们已经怎么选择呢？ 我的建议：优先使用相对导入。
wpf工程，dll类型的项目，添加图片后，不能使用相对路径的方式导入 ?...不能是使用相对路径的原因在于，图片资源未导入dotnet程序，所以在程序外部，通过绝对路径的方式查找加载。
python文件导入相对路径 说明 1、一个简单的文件名，比如memo.txt，也被视为路径，是相对路径。 2、因为是相对于当前目录的。相对路径是从当前目录开始的。...') # 这个文件在计算机上存在，但不存在当前目录 False >>> os.path.exists('正则代码实践strip.py') # 这个文件存在当前目录 True 以上就是python文件导入相对路径的方法
有了包之后才有了相对引入f这种引入方式的存在意义 绝对引入： 用到绝对引入的时候需要mark一下设为源文件夹，以下两种都是绝对引入的方式: import plane from plane import...test1 用import可以直接引入模块，用法：import 包名 也可以直接引入包里面的模块，用法;import 包名.模块名,用import引入最低级也要是模块级别的文件 相对引入: 相对引入的命令必须要在终端中才能运行...相对引入直接引入模块： from . import test1 1.相对引入直接引入包名： from . import 包名 ： 2.相对引入直接引入包中的模块 from .plane...import utils 直接引入模块名也需要在__init__文件中声明 print(utils.msg) 这个是填写impot后边的名称 3.相对引入可以直接引入属性名.../方法名/类型名称 from .plane.utils import func func() #这是相对于父目录进行的相对引入，执行的时候不能直接在本模块中执行， 因为在本模块中执行的话python
现在有非常多的互联网业务是跨公司的，我上周才刚见了客户中石化，我去加油站加油，四百块钱一箱油加了之后要买单，经常会出现四百块钱的结算是首先在加油站的支付网关有优惠券做减免，其次在微信支付的网关做一次结算...，最后微信支付的背后，关联了农行的信用卡，我要做第二次的折后结算，大家就会发现，我作为开发者要满足这种前端运营团队给我提的复杂运营活动，我在IT层面要做非常复杂的一次性处理，怎么解决？...日调度万亿次，腾讯TSF微服务平台最佳实践.pptx 请点击下方获取PPT文档 日调度万亿次，腾讯TSF微服务平台最佳实践.pdf
TSF是整合外部开源框架和腾讯内部历经多年锤炼的PaaS平台打造而成的企业级分布式应用服务开发与托管平台，本文重点对TSF中负责服务托管的PaaS平台进行揭秘，从技术角度解析TSF 平台是如何每天应对万亿次调用的服务托管与治理...TSF是整合外部开源框架和腾讯内部历经多年锤炼的PaaS平台打造而成的企业级分布式应用服务开发与托管平台，本文重点对TSF中负责服务托管的PaaS平台进行揭秘，从技术角度解析TSF 平台是如何每天应对万亿次调用的服务托管与治理...整体架构示意图 核心能力介绍： 目前腾讯内部有上万个应用托管在TSF PaaS平台，这些应用每天的请求量超过万亿次。下面对TSF PaaS平台的所解决的问题及核心能力分别展开介绍。...TSF 灰度发布系统可以对应用实例进行分组操作，新版本按照分组来灰度发布，将一部分流量导入灰度分组，观察是否符合预期，具体导入那部分流量可以是公司内部员工，也可以按照其他维度来切分。
要了一个dmp文件想导入数据库，也不知道对端导出格式、数据库版本、导出方式，只是提供了一份导出日志和导出dmp文件，盲人摸象似的尝试一下如何导入吧，很久不用Oracle语法都是百度来的，先尝试imp，再尝试...导入了 "DAMS"."BBBB" 2.652 GB 13070393 行 . . 导入了 "DAMS"."...导入了 "DAMS"."CCCC" 107.7 MB 559744 行 . . 导入了 "DAMS"."...导入了 "DAMS"."EEEE" 50.52 MB 513861 行 . . 导入了 "DAMS"."...导入了 "DAMS"."HHHH" 109.0 KB 127 行 . . 导入了 "DAMS"."
而实际上，今天的DNSPod，早就已经不是一个单一的域名解析产品，它已经悄然的成长成为了一个日均解析量超过1.6万亿次的巨兽。
---- 新智元报道 来源：头条@虚拟现实未来 【新智元导读】世界上最大的神经形态超级计算机SpiNNaker日前首次启用，它拥有100万个处理器内核，每秒可执行200万亿次操作，作为欧洲人脑计划类脑计算的一个平台...世界上最大的神经形态超级计算机Spiking Neural Network Architecture（SpiNNaker）日前首次启用，它拥有100万个处理器内核，每秒可执行200万亿次操作。...人脑含有近1000亿个通过1000万亿个突触连接的神经元。SpiNNaker让我们更接近于更好地理解人类大脑。...ARM 设计芯片，但同时也允许其他公司生产处理器，因此能够确保预算流程中分配并指定至资源或部门的间接费用和未偿清债务相对较低。...能量是关键 能量在这里又一次成了关键，也是 Furber 和他的团队想要揭开大脑秘密的关键之一。为何大脑能够利用如此少的能量，进行如此强大的计算？
2吴洪声.jpg 从单一的域名解析产品到如今日均解析量超过1.6万亿次的巨兽，DNSpod经历了海量的升级与迭代，创新与试错，而国密DoH便是其最新的秘诀所在。...而实际上，今天的DNSPod，早就已经不是一个单一的域名解析产品，它已经悄然的成长成为了一个日均解析量超过1.6万亿次的巨兽。
在微服务化的行业汹涌浪潮里，腾讯云历经五年磨砺，整合外部开源框架和内部PaaS平台，完成了王者荣耀全球同服的毫秒级延时和春节红包的高并发交易等性能需求，以日5万亿次的惊人调度次数，支撑腾讯内部海量业务的构建与发展...相对于单体架构，微服务体系在迭代速度、系统吞吐量、扩展性以及技术栈的多样性上均有明显的优势。 ? 由于单体架构的缺陷日益明显，越来越多的公司采用微服务架构范式构建复杂应用。...具体实现如下图，通过对日志埋点的收集和分析，得到一次请求在各个服务间的调用链关系，帮助梳理应用的请求入口与服务的调用来源、依赖关系。当遇到请求耗时较长的情况，通过调用链分析调用瓶颈，快速定位异常。...目前，系统每天能够稳定处理超过5000万次的系统查询，超过1000万次的订单落地。
大数据量一次性导入MongoDB 0. 写在前面 1. 前置芝士 2. mongoimport命令导入JSON文件数据失败 3. db.COLLECTION.count()返回值不正确 4....2. mongoimport命令导入JSON文件数据失败 将数据导入到数据库db_books下的集合tb_books中，导入命令如下： zhangsan@node01:/usr/local/mongodb...count()使用参数会强制count不使用集合的元数据，而是扫描集合 针对这个问题(https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-19472)，如果mongodb经历了一次硬崩溃...数据导入不完全 使用mongoimport命令导入JSON数据不完全，需要使用--batchSize xxxx参数指定有多少个worker进行批量导入。...参考资料 count()返回值不正确1 (批注1) count()返回值不正确(批注2) 数据导入不完全 (批注3)
好几个版本没有变动多的文件导入突然不行了。客户催运营，运营催产品，产品催我这个小开发。哎，苦逼的程序员。
背景近期需要大批量的导入数据到oracle数据库，经过同事处理后，将数据转为.sql 文件并交给数据组同事处理，数据组同事在处理数据时发现数据无法导入，并提示 ORA-00917: missing comma...错误的理解导入数据也咨询了如何将大批量数据导入到数据库中，微信群的大佬给出了一个解决方案。这里也要感谢 —— 青学会_香里香驻青学会办事处 这位大佬。...即使是方案可行，但是这边由于环境限制无法进入到服务器，只能使用远程工具连接导入数据，所以这条路也被堵死了。不过，倒是学会了一种导入数据的方式。...最终我本地测试效果如下：目标数据导入同事这边导入数据的最终结果如下：数据导入的一些思考我协助同事导入数据这件事情，更准确的来说，当我拿到这个需求，领导也提出了她想要的结果，当按照领导的要求来做无法实现时...数据导入的方式有很多种，选择适合的一种方式或者选择适合当前环境的一种的方式来处理数据，可以根据数据的来源、格式以及数据量的大小选择适合的方法，最终将数据导入到目标库。
64位iso（这种是最安全的获取途径），虚机搞好后挂winpe安装腾讯云平台提供的58007版驱动，然后在符合镜像导入条件的情况下导入使用。...其实最省事的办法，是给ISO里sources目录下的install.wim和boot.wim集成虚拟化驱动，可参考我这篇文档，相对于在系统安装好后挂winpe集成虚拟化驱动，前者更繁琐一些，挂winpe...需要的驱动在对应目录 一般就硬盘驱动viostor和网卡驱动netkvm，不需要别的，目录里包含的就是viostor和netkvm 像上图就是选错x86目录，是64位系统，应该进amd64，而不是x86 第一次安装会显示尝试次数和导入的数量匹配...，如果导入数量跟尝试次数不匹配，说明之前已经成功安装过了 比如 此时，dism /online /get-drivers看一下，应该已经安装上了 第一次安装的时候会显示导入成功了几个，第二次往后就会报上图的...，记住，一定是强制导入（强制导入成功率高） 然后强制导入即可，记住，一定是强制导入（强制导入成功率高） 然后强制导入即可，记住，一定是强制导入（强制导入成功率高） 制作Win11镜像参考https://
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