随笔分类 - python
摘要：介绍 Dask本质上由两部分构成：动态计算调度、集群管理，高级Dataframe api模块；类似于spark与pandas。Dask内部实现了分布式调度，无需用户自行编写复杂的调度逻辑和程序，通过简单的方法实现了分布式计算，支持部分模型并行处理（例如分部署算法：xgboost、LR、sklearn
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摘要：Flask 定了2中上下文，来实现机遇线程\协程的，wsgi服务的请求（request、session）和存储（g，current_app ）过程，通过栈来完成不同线程和协程的上下文切换，在与celery相结合处理异步任务时，需要保证异步任务在同一个上下文中执行，需要对celery进行重构, 避免出
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摘要：关于django orm 的坑： 关于设置数据库表自动更新 django的orm关于更新数据库的方法有update和save两种方法。想要表中自动更新需要一下几个条件： 使用 DateTimeField 设置 auto_now_add 与 auto_now属性为True 使用orm 模型的save方
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摘要：1. 问题： 使用 python requests get请求 https://m.ximalaya.com/down，执行下载，并对内容进行处理，出现时长大与900多秒，影响性能 2. 问题复现 运行代码： import requests import time url = "https://m.
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摘要：__getattr__ ：获取属性值，经常与 __setattr__, __delattr__ 配合对属性方法封装管理 触发条件：访问对象的属性，且在属性不存在触发（AttributeError）异常时 例子： class Student(object): def __init__(self, na
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摘要：Cython 的介绍 Cython 是一个Python解释器 可以在不更改Python代码的情况下，编译Python代码，可以将动态的Python代码，生成C代码，有时会快几个数量级 Cython 中的类型声明使源代码冗长，可读性差，所有要确实有必须要优化的的情况下使用 Cython 对不用使用对在
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摘要：pyx 模板的运行和测试 如果要测试 pyx 模板，可以通过编译或者动态导入： 编译: setup.py，生成动态库（linux 为so文件， window pyd），可以直接被 import 引入到一个Python会话中 from distutils.core import setup from
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摘要：方法一：使用 pipeline 使用pipelining 发送命令时，redis server必须部分请求放到队列中（使用内存）执行完毕后一次性发送结果，在 pipeline 使用期间，将“独占”链接，无法进行非“管道”类型的其他操作，直至 pipeline 关闭；如果 pipeline 的指令集很
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摘要：什么是 Local 为什么使用 Local 为什么使用自定义 Local，而不是 threading.local。这是由内核决定的 1. web 应用在启动之后，是一单线+协成程启动的话，会污染全局变量，无法区分， 2. 使用多线程+协成无法保证，派发请求的工作协程，无法保证同时工作时且分别位于多个
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摘要：基本类型占用的内存 类型 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-12-19 11:16 # @Author : binger import sys a = None b = 1000.2311 c = 1000 d = True e = "" f = () g
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摘要：axios 接受文件流，需要设置 {responseType:'arraybuffer'} 注： axios 中 response 表示服务器响应的数据类型，可以是 arraybuffer , blob, document , json , text , stream . 默认为： json 后端发
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摘要：Python2 Python36 # 区别：Python3.6与2 python36-tkinter和 tkinter # 其他版本可通过：yum search thinter
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