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2019年11月14日
collections:内建模块,提供额外的集合类
摘要: 楔子 collections 是一个很有用的内置模块,除了帮我们轻松地完成某些操作之外,里面还包含了很多除了内置类型之外的数据类型。 搜索多个字典 collections 里面的 ChainMap 对象类似于一个字典序列,可以按照内部字典出现的顺序依次查找和 key 关联的 value。可以把 Ch
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posted @ 2019-11-14 23:02 古明地盆
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2019年11月13日
textwrap:格式化文本段落
摘要: 楔子 需要美观打印(pretty-printing)的情况下,可以使用 textwrap 模块格式化要输出的文本,该模块提供了很多文本编辑器和字符处理器中都有的段落自动换行或填充特性。 填充段落 import textwrap text = ''' There are moments in life
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posted @ 2019-11-13 22:18 古明地盆
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LSM Tree 原理解析
摘要: 楔子 十多年前,谷歌发表了三篇论文:GFS、MapReduce、BigTable,为业界的大数据领域带来了无数灵感,其中 GFS 和 MapReduce 塑造了 Hadoop,BigTable 塑造了 HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB 等众多 NoSQL。估计有人会有疑
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posted @ 2019-11-13 15:32 古明地盆
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2019年11月10日
asyncio:python3未来并发编程主流、充满野心的模块
摘要: 楔子 asyncio 是 Python 在 3.5 版本中正式引入的标准库,这是 Python 未来并发编程的主流,非常重要的一个模块。有一个 Web 框架叫 sanic,就是基于 asyncio,使用 sanic 可以达到匹配 Go 语言的并发量(有点夸张了,还是有差距的,但至少在一个量级)。 a
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posted @ 2019-11-10 03:15 古明地盆
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2019年11月9日
你知道 Python 如何解压缩数据吗?
摘要: 楔子 当数据量大的时候,自然而然想到的就是对数据进行压缩,下面来看看 Python 如何压缩数据。这里主要介绍三个模块,分别是 zlib、bz2、gzip,它们都是内置的,直接导入即可,不需要额外安装。那么下面就开始吧。 zlib 模块 首先是 zlib: import zlib original_
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posted @ 2019-11-09 13:48 古明地盆
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2019年11月4日
nvidia-ml-py:获取显卡的相关信息
摘要: 有时候我们想要查询 GPU 的相关信息,这个时候要怎么做呢?首先有一款软件叫 GPU-Z,可以很方便的查询,不过我们这里介绍是通过 Python 的方式。另外这里先解释一个概念,显卡是由 GPU 加显存组成的,GPU 和显存的关系类似于 CPU 和内存的关系。 首先安装一个模块:pip instal
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posted @ 2019-11-04 15:57 古明地盆
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2019年11月3日
celery:强大的定时任务模块
摘要: celery介绍 什么是celery 这次我们来介绍一下Python的一个第三方模块celery,那么celery是什么呢? celery是一个灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,可以在多个节点之间处理某个任务。 celery是一个专注于实时处理的任务队列,支持任务调度。 celery是开源的,
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posted @ 2019-11-03 20:07 古明地盆
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2019年11月1日
pynput:操作、监控你的鼠标和键盘
摘要: 楔子 python是一门很神奇的语言,原因在于它有很多的库可以实现各种意想不到的功能。当然我们这次介绍的库所实现的功能却是已经很常见了,就是操作、监控你的鼠标和键盘。如果你写过游戏,那么即使不用下面即将介绍的库也可以实现对鼠标、键盘的操作以及监控。 当然我们下面介绍库:pynput,是专门针对鼠标和
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posted @ 2019-11-01 15:51 古明地盆
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2019年10月31日
你知道创建模块都有哪些方式吗?
摘要: 楔子 导入一个模块,我们一般都会使用 import,但除了 import 之外还有很多其它的方式,下面我们来介绍一下。 之所以要介绍,是因为有些场景下 import 难以满足我们的需要。 __import__ 这是一个内置函数,解释器在 import 的时候,实际上就执行了这个函数。 # impor
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posted @ 2019-10-31 18:11 古明地盆
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2019年10月30日
一文让你彻底明白分布式系统中的数据复制是怎么一回事?
摘要: 楔子 本次来聊一聊分布式系统中的数据复制,数据复制意味着在通过网络连接的多台机器上保留相同数据的副本,而这么做的原因无非以下几点: 使得数据与用户在地理上接近(从而减少延迟) 即使系统的一部分出现故障,系统也能继续工作(从而提高可用性) 扩展可以接受读请求的机器数量(从而提高读取吞吐量) 这里假设你
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posted @ 2019-10-30 12:50 古明地盆
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