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GO实现简单(命令行)工具:sftp,文檔压解,RDS备份,RDS备份下载

(targetPath + "/文件01.log." + time + ".zip") 将链接的远程文件写入到本地下载文件 srcFile.WriteTo(dstFile) 以上步骤的具体代码可以参考...对于zip就比较简单 首先你得傳入一個zip文件全路徑，然後使用zip的读模式open这个zip文件 r, err := zip.OpenReader(fullZipFile) 遍历这个读取的zip...文件，并循环(循環完畢需要將這個zip文件close()) for _, f := range r.File {......共享出來也算是功德一件哈～ 這裏的處理其實十分簡單,其實就是在每次循環zip文件的時候判斷一下IsEncrypted(),在true的時候SetPassword(password) ,後面使用io之後的文件就是...非加密文件了，so easy ～ 需要使用依賴的Open這個zip文件 r, err := zip.OpenReader(fullZipFile) 遍歷循環這個zip文件 for _, f :=

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    100 个基本 Python 面试问题第四部分(81-100)

    enumerate() 函数将计数器变量附加到可迭代对象，并将其作为“枚举”对象返回。 我们可以直接在“for”循环中使用这个对象，或者通过调用 list() 方法将它转换成一个元组列表。...有时，我们不会按原样使用列表。相反，我们必须将它们转换为其他类型。 将列表转换为字符串。 我们可以使用”.join() 方法将所有元素合并为一个并作为字符串返回。...将列表转换为集合会带来两个副作用。 Set 不允许重复条目，以便转换将删除任何此类项目。 集合是有序集合，因此列表项的顺序也会改变。 但是，我们可以使用set() 函数将列表转换为 Set。...但是，我们可以通过将列表分成一组对，然后调用zip() 函数将它们作为元组返回来实现转换。 将元组传递给dict() 函数最终会将它们变成字典。...使用 NumPy 读取和写入项目更快。 使用 NumPy 比使用标准列表更方便。 NumPy 数组更高效，因为它们增强了 Python 中列表的功能。

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    【Python 千题 —— 基础篇】分解数据

    # 使用input函数读取输入的字符串 input_string = input() # 初始化一个空列表，用于存储提取出的数字 numbers_list = [] # 使用split函数将输入字符串分割成数字部分...numbers_list = [] 使用 split 函数分割字符串： 我们使用 split(",") 函数将输入字符串按逗号 , 分割成多个部分，并返回一个包含这些部分的列表。...for token in input_string.split(","): 使用 eval 函数解析字符串中的数字： 在循循环中，我们使用 eval() 函数来尝试解析当前部分（即字符串中的数字），并将其计算结果添加到...在这个题目中，我们使用 split(",") 来将输入字符串按逗号 , 分割成多个部分。...在这个题目中，我们使用 eval() 函数来 解析字符串中的数字，并将计算结果添加到列表中。 result = eval(token) 列表： 列表是Python中的一种数据结构，用于存储多个值。

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    【说站】Python numpy有哪些功能优于列表

    Python numpy有哪些功能优于列表 1、与列表相比，numpy具有更自然、更方便的数学运算集成。 例如，假设您有一个数字列表，并且您想要添加到列表的每个元素。...在常规python 中，你会这样做 a = [6, 2, 1, 4, 3] b = [e + 1 for e in a] 而使用 numpy，您只需要做： 将 numpy 导入为 np a = np.array...([6, 2, 1, 4, 3]) b = a + 1 2、numpy也适用于每个numpy数学函数：例如，可以使用列表中每个元素的指数。...更进一步，我们还可以使用 numpy 轻松添加相同大小的数组元素。...相同尺寸的，得到了列表的不同元素的总和的不同元件的总和的a和b a = [6, 2, 1, 4, 3] b = [1, 2, 3, 2, 3] c = [e1 + e2 for (e1, e2) in zip

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    京东资深架构师代码评审歪诗

    贾言验幻空越重， 命循频异长。 依轮线日简， 接偶正分壮。言欢空月虫， 明勋品宜昌。 依伦先日贱， 洁偶正粉妆。 贾言 架构师说, 用20个字描述代码评审的内容， 自省也省人。...， 约定返回空集合， 而非null 使用StringUtils判断字符串非空 越： 如果方法传入数组下标作为参数，要在一开始就做下标越界的校验，避免下标越界异常 重： 不要写重复代码，重复代码要使用重构工具提取重构...命循频异长 - 明勋品宜昌 命： 包 / 类 / 方法 / 字段 / 变量 / 常量的命名要遵循规范，要名副其实， 这不但可以增加可读性，还可以在起名的过程中引导我们思考方法 / 变量 / 类的职责是否合适...循： 不要在循环中调用服务，不要在循环中做数据库等跨网络操作 频： 写每一个方法时都要知道这个方法的调用频率，一天多少，一分多少，一秒多少，峰值可能达到多少，调用频率高的一定要考虑性能指标，..."multipart/form-data"); response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;fileName=export.zip

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    常见负载均衡策略「建议收藏」

    轮循 Round Robin： 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量 以及负载相同的应用程序。...基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...通常，这是一个非常公平的分配方式，因为它使用了连接数和服务器权重比例；集群中比例最低的服务器自动接收下一个请求。但是请注意，在低流量情况中使用这种方法时，请参考 “最小连接数” 方法中的注意事项。...加权响应 Weighted Response： 流量的调度是通过加权轮循方式。加权轮循中 所使用的权重 是根据服务器有效性检测的响应时间来计算。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    【小白必看】利用Python生成个性化名单Word文档

    iter_rows 方法遍历工作表的每一行，并使用 values_only=True 参数以只获取单元格的值，然后将第二列的数据添加到 names 列表中，将第三列的数据添加到 works 列表中。...使用 zip 函数将 names 和 works 列表的元素一一对应，然后通过 for 循环遍历每个人名和工作。...在循环中，首先打印出人名和工作，然后通过 DocxTemplate 类打开名为 ‘template.docx’ 的模板文件，使用 context 字典定义要替换的内容，name 和 work 分别表示模板中的标记和要替换的值...接着，调用 render 方法填充模板内容，再使用 save 方法将生成的文档保存为以人名命名的 Word 文件。最后，打印出生成完成的提示信息。...] # 获取工作薄有多少数据 names = [] works = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=1, values_only=True): # 将姓名和职位添加到对应的列表中

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    【翻译】无需安装Python，就可以在.NET里调用Python库

    作为概念的证明，我将使用Numpy.Net进行展示，它是一个.NET标准库，它为Python的Numpy提供了一个强类型API，并且使用它并不需要在Windows上安装Python。 ?...这就是我创建Python.Included的愿景，Python.Included可以把packages python-3.7.3-embed-amd64.zip包含在它的程序集里，这这样就允许你可以通过...运行时被初始化了，Numpy也被导入进来了，可供后续使用。...性能注意事项 大家都知道pythonnet比较慢，因此您可能会问自己，使用pythonnet将Python库与.NET接在一起是否真的是一个好主意。一如既往，这要看情况而定。...如果您在一个嵌套循环中不断的在CLR和Python之间来回切换，那就可能会遇到问题。但大多数Python库的设计都都是为了提高效率，避免数据循环。

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    负载均衡调度算法大全

    基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...通常，这是一个非常公平的分配方式，因为它使用了连接数和服务器权重比例;集群中比例最低的服务器自动接收下一个请求。但是请注意，在低流量情况中使用这种方法时，请参考“最小连接数”方法中的注意事项。...然而，在流量非常低的环境下，服务器报上来的负载值将不能建立一个有代表性的样本;那么基于这些值来分配负载的话将导致失控以及指令震荡。因此，在这种情况下更合理的做法是基于静态的权重比来计算负载分配。...加权响应(Weighted Response) 流量的调度是通过加权轮循方式。加权轮循中所使用的权重是根据服务器有效性检测的响应时间来计算。每个有效性检测都会被计时，用来标记它响应成功花了多长时间。...使用这种方式，你不需要保存任何源IP。但是需要注意，这种方式可能导致服务器负载不平衡。

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    【Java】循环语句for、while、do-while

    1.1 循环概述 循环语句可以在满足循环条件的情况下，反复执行某一段代码，这段被重复执行的代码被称为循环 体语句，当反复执行这个循环体时，需要在合适的时候把循环判断条件修改为false ，从而结束循...环，否则循环将一直执行下去，形成死循环。...③具体执行的语句 ④循环后，循环变量的变化情况 输出10次HelloWorld do...while 循环的特点：无条件执行一次循环体，即使我们将循环条件直接写成 false ，也依然会循...原因是 for 循环结束，该变量就从 内存中消失，能够提高内存的使用效率。 在已知循环次数的时候使用推荐使用 for ，循环次数未知的时推荐使用 while 。...扩展知识点 2.1 死循环 死循环： 也就是循环中的条件永远为 true ，死循环的是永不结束的循环。例如： while(true){} 。

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    Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)

    取0到10之间100个等差数作为x的坐标，然后将这100个x坐标值一起传入Numpy的sin和cos函数，就会得到100个y坐标值，最后就可以使用plot函数绘制正弦曲线和余弦曲线。...【示例】将画布分为区域，将图画到画布的指定区域 # 导入matplotlib和numpy模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #...(v_bar, y): if height < 0: bar.set(color='green') # 显示绘制图形 plt.show() 运行效果如下： 补充：zip函数将多个可迭代对象中对应位置的元素打包成一个个元组...，然后返回一个新的可迭代对象（通常是一个zip对象）。...语法： 语法：zip(iterable, …) 参数： iterable: 一个或多个可迭代对象 【示例】将两个列表按位置打包成元组的列表 names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie

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    迭代列表不要For循环，这是Python列表推导式最基本的概念

    值得注意的是，我们甚至能使用 Pandas Series 或 NumPy Array 进行列表推导操作。下面让我们具体看看列表推导是什么吧！...如下我们可以使用列表推导式重写这一个循环： animal_doctor = [animal for animal in animal_park] 通过列表推导式，我们将代码量由三行降低到一行。...在标准的列表循环中，我们的条件语句如下所示会加到 for 循环中。 animal_doctor = [] for animal in animal_park: if animal !...= 'Cat': animal_doctor.append(animal) 在列表推导式中，我们可以将条件加到里面，用稍微长一点的单行代码完成整个流程。...最后，如果你使用过列表推导式创建新的列表，那么你最好一直使用它，因为我们没有原因再使用标准 Python 循环。我们可以发现，只要明晰了基本概念，那么列表推导式还是非常容易使用的。

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    蓝桥ROS云课一键配置f1tenth和PID绕圈（竞赛更新版）

    代码可维护性 模块化：将功能分解为独立的函数或类。 避免全局变量：尽量使用局部变量或传递参数。 使用异常处理：处理可能出现的错误情况。 3. 性能优化 减少循环次数：使用更高效的算法或数据结构。...将这些值存储在变量中，并在需要时引用它们。 使用更有效的数据结构：根据数据的性质和使用方式，选择合适的数据结构（如列表、字典、集合等）。...利用并行计算：如果可能，使用并行处理来加速计算密集型任务。 优化循环：避免在循环中执行昂贵的操作，尽量将循环内部的计算简化。 代码可读性：虽然性能很重要，但代码的可读性和可维护性同样重要。...]) ** 2 + (points[:, 1] - origin[1]) ** 2) return distances.tolist() # 如果需要，将NumPy数组转换回列表 在这个优化示例中...，我们使用了NumPy库来利用矢量化操作，这通常比纯Python循环更快。

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