前一篇一番实现了在js里调用python程序，这一篇一番试图将electron页面上输入的一些参数传递给python程序。
我们从GitHub中整理出了15个最受欢迎的Python开源框架，这些框架包括事件I/O、OLAP、Web开发、高性能网络通信、测试、爬虫等。 1. Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 2. Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
本文从GitHub中整理出15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。 Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架 Diesel提供一个整洁的AP
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
今天给大家带来了12个在GitHub等开源网站中最受欢迎的Python开源框架。如果你正在学习python，那么这12个开源框架，千万别错过，这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。虽说不上是全都有，但也足够满足你了。
Python从2015年开始，一直处于火爆的趋势，目前Python工程师超越Java、Web前端等岗位，起薪在15K左右，目前不管是小公司还是知名大公司都在热招中。
前言electron的地位electron中js通过web socket与python通信效果图参考一番今日
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表，分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
1.MySQL 数据库总结 MySQL 可以建多少个数据库，理论上是没有限制的，每一个数据库可以有上亿的对象，但是一般基于硬件要求、效率问题一般不超过64个， 超过64个会对数据处理速度造成影响，每一张表建议不超过过1亿条数据。
链接：http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
用来访问第三方 API的库。 参见： List of Python API Wrappers and Libraries。
申明：感谢原作者的整理与分享，本篇文章分享自：https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富，涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 版权是 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn ---- 具体内容 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p：非常简单的交互式 p
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awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
在Github上有个awesome-python这么个项目，能获得110k stars只能说知道的人太少了
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由「开源前哨」和「Python开发者」微信公号团队维护更新。
Python作为一种编程语言，被称为“胶水语言”，更被拥趸们誉为“最美丽”的编程语言，从云端到客户端，再到物联网终端，无所不在，同时还是人工智能优选的编程语言。
Python 生态，向来以各种类库齐全而闻名，这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果，宵衣旰食，不眠不休的整理了近千个 Python 库，收藏的同时，给个在看不为过吧！
Spark 中的消息通信主要涉及 RpcEnv、RpcEndpoint 及 RpcEndpointRef 几个类，下面进行简单介绍
在之前的文章中，我们由SparkContext的初始化提到了事件总线LiveListenerBus与执行环境SparkEnv。在讲解SparkEnv的过程中，RPC环境RpcEnv又是首先被初始化的重要组件。做个不怎么恰当的比较，SparkEnv之于SparkContext，正如RpcEnv之于SparkEnv。
gRPC是Google开源的跨语言远程服务调用(RPC)框架，通信协议用的HTTP/2，数据传输默认用的protocol buffers（一种轻便高效的结构化数据存储格式，想比json更小更快，不过没有可读性）。
好久没写东西了，今年实在太忙，基本都在搞业务开发，晚上来补一篇，作为今年的收官博客。google-rpc 正式发布以来，受到了不少人的关注，这么知名的rpc框架，不集成到dubbox中有点说不过去。 但是grpc的思路与其它rpc(比如：avro/thrift)有些不一样，并非直接采用 "接口定义+服务实现"的套路，而是采用了"抽象类派生"的做法，见下面的示例： 1 syntax = "proto3"; 2 3 option java_multiple_files = true; 4 option
grpc的中间件以及中间件库有很多，go-grpc-middleware应该是其中应用最广泛，本文主要介绍其中的grpc_zap、grpc_auth和grpc_recovery中间件。
原理就是利用eureka提供的客户端类来向Eureka Server发送注册请求，把自己提供服务的地址和端口（rpc服务端口，不是springboot启动的http端口）告诉注册中心，这样其他客户端（包括自身）就可以请求Eureka Server获取需要的服务节点信息。
无法在浏览器中实现gRPC HTTP / 2规范，因为没有浏览器API能够对HTTP请求进行足够的细粒度控制。gRPC-Web通过与HTTP / 1.1和HTTP / 2进行兼容来解决此问题。
gRPCurl简介 gRPCurl[1]是一个与gRPC服务器交互的命令行工具，可认为是gRPC的curl工具。
YUI是Yahoo发布的一个JS框架，虽然不如jQuery简单，但是如果你是要做一些复杂的事情的时候，有一个合适量级的框架还是能有用不少。
在JavaScript开发中，除了简单加减乘除运算之外，有时候开发，特别是动画或者游戏开发中，需要使用复杂的数学运算。JavaScript中Math对象提供了一系列属性和方法，能够满足大多数场合的需要。 Math对象常用的属性是Math.PI，这个属性在很多角度计算上需要使用到。 Math对象方法 ceil()表示向上舍入，把数字向上舍入到最接近的整数。 floor()表示向下舍入，把数字向下舍入到最接近的一个整数。 round()表示通常的四舍五入方法舍入为最接近的整数 random()方法是Math对象
编译：生成grpcatabase_pb2.py grpcdatabase_pb2_grpc.py文件
gRPC是Google开源的一个高性能RPC通信框架，通过Protocol Buffers作为其IDL，可以在不同语言开发的平台上使用，同时基于HTTP/2协议实现，继而提供了连接多路复用、头部压缩、流控等特性，极大地提高了客户端与服务端的通信效率。
本文以centos7 3.10.0-957.21.3.el7.x86_64内核为例介绍linux内核nfs v4.0 处理状态为RPC_TASK_ASYNC的async rpc task的工作机制。
Nginx 在 1.13.10 中，新增了对gRPC的原生支持，Nginx 1.14.0 主线版已经发布。本文将介绍，如何配置 Nginx 中的 gRPC 服务。gRPC 服务做为一个 TCP 服务，配置方式与 HTTP/HTPTS 类似。
gRPC是一个高性能、开源、通用的RPC框架，面向移动和HTTP/2设计。gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制。
eRPC (Embedded RPC) is an open source Remote Procedure Call (RPC) system for multichip embedded systems and heterogeneous multicore SoCs.
对于Flink中各个组件（JobMaster、TaskManager、Dispatcher等），其底层RPC框架基于Akka实现，本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
前文我们给出了分布式autograd的设计思路，本文开始，我们进行具体源码分析。因为无论是前向传播还是反向传播，都需要依赖 RPC 来完成，所以我们先看看封装于 RPC 之上的一些基本功能，比如初始化，代理（RPC 相关功能都是基于代理完成），消息接受，发送等等。
Flink基于Akka来实现内部各组件(ResourceManager、Dispatcher、JobMaster、TaskExecutor等)间的RPC通信。本篇着重分析Flink的RPC设计，如何封装Actor模型，RPC的创建和调用流程。
Spark-1.6以后RPC默认使用Netty替代Akka，在Netty上加了一层封装，为实现对Spark的定制开发，所以了解Spark中RPC的原理还是有必要的
今天来分享一波 gRPC-Gateway ， 之前咱们有分享过什么是 gRPC 及其使用方式，可以看看这些关于 gRPC 的历史文章：
前言RPC概念RPC协议RPC组成RPC协议RPC框架RPC的优点RPC与HTTP的区别
本来计划写一系列 开源 Overt.Core.Grpc 微服务组件文章，由于时间关系，先暂时搁置一边，还是先从.Net Core 一系列基础阅读写起；不过先给同学们整理了一篇我们公司技术总监兼架构师去年写的一篇 关于 NetCore 服务虚拟化 的文章分享出来，也是Overt.Core.Grpc 组件开源作者，需要的同学可以 上 Gihub 关注 Overt.Core.Grpc 开源组件 地址：https://github.com/overtly/core-grpc
Javascript对象编程学习中，一直不能很好的掌握对象的属性(property)和方法(method)。今天在写代码过程中，又犯了一个低级错误。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <title>Javascript对象的方法</title> </head> <body> 通过自定义一个球的对象。在页面加载完成时，在canvas上绘制一个球。 <
通过自定义一个球的对象。在页面加载完成时，在canvas上绘制一个球。 <
grpc-dotnet（Grpc.Net.Client[1]和Grpc.AspNetCore.Server[2] nuget 包）现在是.NET/C#中推荐的 gRPC 实现。最初的 gRPC C#实现（Grpc.Core nuget 包）将进入维护模式，不会得到任何新功能，只会收到重要的错误修复和安全修复。最终的计划是在未来的某个时候逐步完全淘汰 Grpc.Core。该公告描述了我们决定这样做的原因，并更详细地列出了该计划。
《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇，前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了，今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用，实现的效果如下图： 本篇的具体操作如下： 开发名为local-server的springboot应用，提供helloworld.prot
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇，前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了，今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用
通过学习了解基元类型、引用类型和值类型的区别，希望让coder能避免引用一些不易察觉的bug，并提高性能。
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