08 2019 档案
凯哥带你用python撸算法之雪花算法
摘要：```python import time class Snow(object): def __init__(self, idx=None): init_date = time.strptime('2010 01 01 00:00:00', "%Y %m %d %H:%M:%S") self.sta
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docker数据卷之持久化操作
摘要：docker Docker三大核心组件：（运行起来的镜像就可以称作容器） Docker 镜像 Dcoker images：类比与类 Docker 仓库 Docker registeries： Docker 容器 Dcoker conrainers：类比于实例化的对象 仓库（registry） rep
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flask上下文管理之threading.local
摘要：Flask之上下文管理 知识储备之问题情境： request中的参数： 单进程单线程 单进程多线程-->reqeust 会因为多个请求，数据发生错乱. >可以基于threading.local对象 单进程单线程（多协程）threading.local对象做不到（因为一个线程下多个协程同享一个线程的资
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flask上下文管理
摘要：flask的request和session设置方式比较新颖，如果没有这种方式，那么就只能通过参数的传递。 flask是如何做的呢？ 1. 本地线程，保证即使是多个线程，自己的值也是互相隔离。 !/usr/bin/env python 2. 上下文原理 !/usr/bin/env python 3.
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flask那些事（一）
摘要：flask配置文件 flask路由系统 @app.route() 装饰器中的参数 如果不明白装饰器 点击这里 methods : 当前 url 地址,允许访问的请求方式 endpoint : 反向url地址,默认为视图函数名 (url_for) defaults : 视图函数的参数默认值{"nid"
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Tornado之接口调用时方式执行顺序
摘要：Tornado之接口调用顺序 initialize() 作用：做一些初始化操作 prepare() 作用：预处理方法，在执行对应的请求方法之前调用 注意：任何一种HTTP请求，都会执行prepare方法 http方法： get：速度快效率高，缺点不安全数据量小 post：请求数据在请求体中，数据量大
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tornado 之 RequestHandler（请求）
摘要：RequestHandler 一、利用HTTP协议想服务器传递参数 提取url的特定部分 http://127.0.0.1:8000/qzk/good/nice/handsome get方式传递参数 http://127.0.0.1:8000/qzk/?name=qzk&age=18 self.ge
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tornado的请求与响应
摘要：tornado请求与响应相关 一、配置文件config.py 中的settings 有哪些配置： debug：设置tornado是否工作再调试模式下，默认为false 即工作再生产模式下 true的特性： tornado 应用会监控源代码文件，当有保存改动时，会重新启动服务器 如果保存后代码有错误，
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tornado中的options常用姿势
摘要：tornado是facebook开源的非阻塞web容器，类似java的netty，tornado.options是负责解析tornado容器的全局参数的，同时也能够解析命令行传递的参数和从配置文件中解析参数。使用步骤如下： 1. 源码中的示例代码，定义全局变量： 2. 在模块的main函数中解析命令
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