程序,为解决某特定问题而用计算机语言编写的命令序列的集合。静态,一个程序可以有多个进程。
随着程序复杂度和数据量的不断增加,传统的同步编程方式已经无法满足开发人员的需求。异步编程随之产生,能够提供更高的并发性能和更好的资源利用率。Python的concurrent.futures模块是一个很好的异步编程工具,它提供了一组接口,可以方便地进行并发编程。
使用 threading 模块中 Thread 类的构造器创建线程。即直接对类 threading.Thread 进行实例化创建线程,并调用实例化对象的 start() 方法启动线程。
之前的数据构造平台一直是在本地进行开发&运行,其他人通过访问我的本机地址来访问系统 通过这段时间的运行,发现几个不方便的地方: 1、每次重新开机连接wifi后,电脑的ip地址就变了,一方面需要修改前后端调用时填写的请求ip;另一方面发给别人的url会失效; 2、电脑关机或息屏后,会导致无法访问系统; 所以周末研究了一下如何把前后端服务部署到服务器上 本篇记录下如何把Django后端服务部署到Linux服务器
python的子进程嘛,就是利用python打开一个子进程(当然像是一句废话),但是可能和我们理解的不太一样。
https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html
友情提示(本公众号实测系列请保存成书签,都是原创的宝贵的踩坑经验。比网上那些各种复制粘贴,只言片语,断文取义,不知原理的所谓教程要强得多。)
ps aux|grep python|grep -v grep|cut -c 9-15|xargs kill -15
python在linux下的反弹shell代码我相信很多人都见过:
python3 按照常规的方式安装即可: wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.4/Python-3.5.4.tgz tar zxvf Python-3.5.4.tgz cd Python-3.5.4/ ./configure make -j4 make install 添加环境变量 vim /etc/profile PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.5/bin 修改 yum 的python vim /usr/bin/yum
我们在前两章提到了线程、进程,还有并发编程。我们在很高的层次,用抽象的名词,讲了如何组织代码,已让其部分并发运行,在多个CPU上或在多台机器上。 本章中,我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务,提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是,使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容: 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
在 /etc/supervisord.d/conf.d 目录,新建 .ini 文件,如下
Seafile 是一款安全、高性能的开源网盘(云存储)软件。Seafile 提供了主流网盘(云盘)产品所具有的功能,包括文件同步、文件共享等。在此基础上,Seafile 还提供了高级的安全保护功能以及群组协作功能。由于 Seafile 是开源的,你可以把它部署在私有云的环境中,作为私有的企业网盘。Seafile 支持 Mac、Linux、Windows 三个桌面平台,支持 Android 和 iOS 两个移动平台。
本文通过VS安装Python和Django的环境,创建了一个Web程序,前后5分钟的操作,让你快速入门Python的编程世界,各种Python和Django的概念会在实战中给你娓娓道来。
最近在培训压测平台中,因为需要使用到消息队列,考虑到很多同学的电脑windows不支持很多开源消息队列的原因,加上复杂繁重的那些中间件大家部署安装总是出错。所以自研了一个超轻量级的小工具:django-task-mq
yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel
这个是当下最流行最时髦的AI神器chatGPT和我一起合作写的一篇通用技术文章,请读者笑纳!
本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
tensorflow分布式与tensorflow serving底层通信都是是用的grpc,所以就看了一下grpc的基本用法(python版)
当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程。
在数仓ETL、实时计算的场景下,我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中,我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端,Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中,我们对作业提交的方式策略进行了几次演进,目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次,流作业500+,均稳定运行。
您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦。本篇重点介绍Python多进程的使用,读者朋友们可以将多进程和多线程两者做一个对比学习。 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
到目前为止,公众号已经介绍了不少图形界面的软件,比如猜数游戏、PDF阅读器、贪吃蛇游戏、天气查询软件等。为了方便他人使用,我们常把图形界面打包成 exe 文件。但是如果我们只是为了自己使用方便的话,我们有必要把程序打包成几十乃至上百兆的 exe 文件吗?没有必要。我们只要能够快速启动图形界面就可以了。下面我将介绍几种不需要打开 cmd 窗口就可以显示图形界面的方式。
这两天一直在纠结图床的问题,因为用自己的服务器来做图床这个事情我考虑再三,觉得比较不靠谱-_-|||,因为我的服务器只是一个小小的低配服务器,用来当自己的博客图床本来这个问题不大,但是我的博文基本都是在 csdn 上,流量还是颇为可观的。把自己的服务器给搞垮了,那可是吃不消的一件事情。
mongodb-win32-x86_64-3.4.6-signed.msi (如果已经安装可以忽略)
Flask 是一个 web 框架,而非 web server,直接用 Flask 拉起的 web 服务仅限于开发环境使用,生产环境不够稳定,也无法承受大量请求的并发。基于 Flask 开发 API 项目是,部署时用 uwsgi 和 Nginx,是一个很好的选择。
Opencv就不解释了,是个很有名的图形库。不仅在进行软件开发的过程中需要用到,而且他也是很多开源软件的运行依赖,所以安装一个Opencv就很有必要了,即使自己本身并不想学习使用。
可是,像朕这么有职业操守的社畜怎么能在上班期间睡瞌睡呢,我不禁陷入了沉思。。。。
在项目-添加引用,分别选择Microsoft Excel 16.0 Object Library、
PS:使用dd命令进行全盘或者部分分区复制强烈建议准备一个LiveCD,建议使用Ubuntu Desktop 22.04启动U盘作为这个LiveCD;同时需要准备一个空的数据存储盘,空间要大于要复制的硬盘或者分区
很荣幸有机会参与腾讯云 Cloud Studio 实战训练营,通过这次体验大家可以快速上手使用 Cloud Studio,了解如何使用这个工具来进行云端开发。
1、安装node环境,没有就去看上一篇文章 2、创建一个node项目, 新建一个目录文件,例node_proxy 3、在新建的node项目执行npm init, 文件会生成一个package.json的文件 目录:
运行 Supervisor 时会启动一个进程 supervisord,它负责启动所管理的进程,并将所管理的进程作为自己的子进程来启动,而且可以在所管理的进程出现崩溃时自动重启。
以Django为代表的python web应用部署时采用wsgi协议与服务器对接(被服务器托管),而这类服务器通常都是基于多线程的,也就是说每一个网络请求服务器都会有一个对应的线程来用web应用(如Django)进行处理。
(1)virtualenv -p python3 flasky ---创建虚拟环境
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
这个比较简单,安装原生的 Python 或者 Anaconda 都可以,至于步骤这里就不多说了。
简介 Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器,移植自Ruby的独角兽(Unicorn )项目,使用pre-fork worker模式,具有使用非常简单,轻量级的资源消耗,以及高性能等特点。 Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器,能够与各种Web框架兼容(flask,django等),得益于gevent等技术,使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下,大幅度提高wsgi app的性能。
近期,在做未来服务端新业务的技术语言选型。之前我们的服务端都是使用C++开发,充分榨干了服务器的系统资源 —— 创业公司嘛,服务器也是不小的开销,能节省就节省一点吧。后面考虑到要快速的开发新业务,可能需要使用更高级语言。
本篇主要介绍我们在使用django框架开发的时候使用的常用语句,为了增加开发效率,建议将这些语句记住并多多练习,
我发现有不少朋友写 Python 脚本非常随意,要么不用函数,要么函数随处定义,反正第一眼看不出要执行的第一行代码位于何处,这样的脚本可读性很差,而且容易隐藏 bug,解决这个问题很简单,当我们写 Python 脚本时,一定要加上这个:
在前面的三次分享中,我分别从 Linux Namespace 的隔离能力、Linux Cgroups 的限制能力,以及基于 rootfs 的文件系统三个角度,为你剖析了一个 Linux 容器
docker部署Django应用 方式一:基于python基础镜像 # 第一种方式:基于python基础镜像来做 cd /home mkdir myproject cd myproject docker run -di --name=myproject -p 8080:8080 -v /home/myproject:/home python:3.6 #mac/linux window:xshell拖进去 scp django_test.zip root@101.133.225.166:
本人的服务器使用的是腾讯云,腾讯云默认是没有开放 root 用户的,我们来创建 root 用户。 创建 root 账号并设置密码。
最近要写一个库往 influxdb 中打点, 因为要被很多程序使用, 而又要创建新的进程, 为了避免引起使用方的异常, 简单深入了解了下 Python 的并发控制, 这才发现标准库真是坑. 之前没过多考虑过, 只是凭感觉在 CPU 密集的时候使用 multiprocessing, 而默认使用 threading, 其实两个还是有很多不一样的, 除了都是并发执行以外还有很大的不同. Python 中试图用 threading 和 multiprocessing 实现类似的接口来统一两方面, 结果导致更混乱了. 本文探讨几个坑.
简介 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装。只有它们都正确,软件才能运行。如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。这种方式有个很大的缺点就是资源占用多、冗余步骤多、启动慢。目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量、资源占用少、启动快。本文从什么是Docker?Docker解决什么问题?有哪些好处?如何去部署实现去全面介绍。 docker部署
如果提示command没找到,说明没安装,不过无所谓,其实直接执行安装过的话会更新或者不进行任何操作。
1.OS模块下的常见函数 # os模块 # os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 # os.getcwd:得到当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径。 # os.getenv()和os.putenv:分别用来读取和设置环境变量 # os.listdir():返回指定目录下的所有文件和目录名 # os.remove(file):删除一个文件 # os.stat(file):获得文件属性 # os.mkdir(name):创建目录 # os.rmdir(name):删除目录 # os.exit
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