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摘要: 为什么选择gRPC? gRPC是在HTTP / 2之上实现的现代RPC协议。HTTP / 2是第7层(应用程序层)协议,它运行在TCP(第4层-传输层)协议之上,而该TCP / IP协议在IP(第3层-网络层)协议之上运行。与传统的HTTP / REST / JSON机制相比,gRPC具有许多优势, 阅读全文
posted @ 2020-12-19 12:16 DaisyLinux 阅读(938) 评论(0) 推荐(0)
摘要: RPC算是近些年比较火热的概念了,随着微服务架构的兴起,RPC的应用越来越广泛。本文介绍了RPC和gRPC的相关概念,并且通过详细的代码示例介绍了gRPC的基本使用。 gRPC RPC是什么 在分布式计算,远程过程调用(英语:Remote Procedure Call,缩写为 RPC)是一个计算机通 阅读全文
posted @ 2020-12-18 08:03 DaisyLinux 阅读(389) 评论(1) 推荐(0)
摘要: Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统, 使用 Scala 与 Java 语言编写,能够将消息从一个端点传递到另一个端点。较之传统的消息中间件(例如 ActiveMQ、RabbitMQ),Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错 阅读全文
posted @ 2020-12-17 22:31 DaisyLinux 阅读(265) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 协议缓冲区(Protobuf)是Google开发的与语言无关的数据序列化格式。Protobuf之所以出色,原因如下: 数据量低: Protobuf使用二进制格式,该格式比JSON等其他格式更紧凑。 持久性: Protobuf序列化是向后兼容的。这意味着即使接口在此期间发生了更改,您也可以始终还原以前 阅读全文
posted @ 2020-12-13 16:24 DaisyLinux 阅读(27187) 评论(2) 推荐(3)
摘要: 本教程提供了使用协议缓冲区的基本Python程序员介绍。通过创建一个简单的示例应用程序,它向您展示了如何 在.proto文件中定义消息格式。 使用协议缓冲区编译器。 使用Python协议缓冲区API写入和读取消息。 这不是在Python中使用协议缓冲区的全面指南。有关更多详细的参考信息,请参阅《协议 阅读全文
posted @ 2020-12-13 16:03 DaisyLinux 阅读(603) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一个对象是一系列功能的集合,包括了方法和属性。object 类的默认行为包括设置、获取和删除属性。可以通过修改这些默认行为来决定对象中哪些属性是可用的。 本章会专注于有关属性访问的以下5种方式。 内部集成属性处理方式,这也是最简单的方式。 重温@property修饰符。特性扩展了属性的概念,包含了方 阅读全文
posted @ 2020-12-03 11:19 DaisyLinux 阅读(425) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Python中有一些特殊方法,它们允许我们的类和Python更好地集成。在标准库参考(Standard Library Reference)中,它们被称为基本特殊方法,是与Python的其他特性无缝集成的基础。 例如,我们用字符串来表示一个对象的值。Object 基类包含了__repr__() 和_ 阅读全文
posted @ 2020-12-03 11:14 DaisyLinux 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 错误配置的话会提示如下报错 正确配置端口连上以后数据正常: 上报属性正常 阅读全文
posted @ 2020-11-23 16:18 DaisyLinux 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Pandas非常适合许多不同类型的数据: 列数据具有异构类型的表格数据,例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。 具有行和列标签的任意矩阵数据 观察/统计数据集的任何其他形式。 二进制安装程序:https://pypi.org/project/pandas 阅读全文
posted @ 2020-11-20 07:26 DaisyLinux 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。 namedtuple是一个函数,它用来创建一个自定义的tuple对象,并且规定了tuple元素的个数,并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。 这样一来,我们用namedtuple可以很方便地定义一种数 阅读全文
posted @ 2020-11-16 17:06 DaisyLinux 阅读(323) 评论(0) 推荐(0)
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