12 2019 档案
摘要：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/controlflow.html#unpacking-argument-lists
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摘要：def test(a:str,b:int)->str: print(test.__annotations__) return a+str(b)def doc_print(): """this is test doc """ passdef pack_args(args): """test 解包参数列
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摘要：1. 可以使用一下命令查使用内存最多的10个进程 ps -aux | sort -k4nr | head -n 102. 可以使用一下命令查使用CPU最多的10个进程 ps -aux | sort -k3nr | head -n 10 解释下这两个命令： -k 意思是sort 后面接数字，意思取第几
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摘要：https://blog.csdn.net/g863402758/article/details/53488140
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摘要：离线安装需要五个 certifi-2019.9.11-py2.py3-none-any.whl chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl idna-2.8-py2.py3-none-any.whl requests-2.22.0-py2.py3-none-any.whl
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摘要：1.多线程实现 import threadingimport queueimport logginglogging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(levelname)s -->%(funcName)s at li
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摘要：from multiprocessing import JoinableQueue import time import random import asyncio import logging from multiprocessing import cpu_count from multiproc
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摘要：在学习之前你应该先了解锁和队列基础 import queue import time import random import threading import asyncio import logging # from queue import Empty logging.basicConfig(
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摘要：官方地址：https://docs.python.org/2/library/threading.html#thread-objects 以下只截取condition部分，其他Lock()以及threading 部分见上述链接 16.2.4。条件对象 条件变量总是与某种锁定相关联。可以传入，也可以默
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摘要：官方文档：https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing 1。 同步类型，如锁，条件和队列官方案例： # # A test file for the `multiprocessing` pac
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摘要：原来使用： loop = asyncio.get_event_loop()task = asyncio.ensure_future(do_work(checker))loop.run_until_complete(asyncio.wait([task]))st = task.result()修改后使
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摘要：import threading import random,time import queue q_init = queue.Queue(maxsize=5) import logging logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(a
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摘要：import queue import time import random import threading import asyncio import logging logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s -
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摘要：class concurrent.futures.Executor Executor是一个抽象类，它提供了异步执行调用的方法。它不能直接使用，但可以通过它的两个子类ThreadPoolExecutor或者ProcessPoolExecutor进行调用。 我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程
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摘要：协程通过 async/await 语法进行声明，是编写异步应用的推荐方式 例如新定义一个协程（coroutine object）： async def foo(): return 42 首先先来介绍下： 认识aysn和asyncio都有哪些函数方法： 创建一个future 对象： task = as
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摘要：df -h 查看磁盘使用有一个vdb满了 df -i 查看inode 使用率 显示文件大小： du -sh /* du参数： -a : 列出所有的文件与目录容量，因为默认仅统计目录下面的文件量而已； -h : 以人们较易读的容量格式（G/M）显示； -s : 列出总量，而不列出每个个别的目录占用了容
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摘要：import timeimport datetimeimport operatordef makeStamp(y,m,d,format='%Y-%m-%d'): """make timestamp from date """ date_tuple=str(datetime.date(y, m, d)
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摘要：import yaml import json import csv import configparser class IoUtils(object): """ dependency: pip install pyyaml yaml_r: read yaml ,return dict yaml_w
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摘要：logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等。 相比print，具备如下优点： 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开
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