📷 许多软件都会使用一些库和独立维护的软件包。对于开发者而言,这是一件好事,因为这种做法有利于代码复用,而且他们 可专注于创建新的功能,而无需重复造轮。然而,这种做法也会付出一定的代价。如果某个程序的
speedtest是一个用Python编写的轻量级Linux命令行工具,在Python2.4至3.4版本下均可运行。它基于Speedtest.net的基础架构来测量网络的上/下行速率。安装speedtest很简单——只需要下载其Python脚本文件。
在实际工作中,我们往往使用类似pycharm这样的集成开发工具来开发一个软件,因为这个工具可以给我们带来很好的开发体验,比如代码高亮、代码提示、代码关联等等。从本节开始我们就进入到使用pycharm来开发django网站。本书全部由刘金玉编程原创
Nginx Unit 0.3 发布了。NGINX Unit 是一个动态的网络应用服务器,它的设计初衷就是可运行多种编程语言的。通过 API 可以轻巧,多面化的动态配置 Unit。当工程师或操作者有需要时,可以轻松重构服务器已适配特殊的应用参数。
Pycharm 连接服务器是最为常用的内容,本文记录了 Pycharm 连接服务器的方法。
当前版本的Hades-C2可以用作安全分析研究或CTF比赛,但功能并不完善,目前该项目仍在积极开发中,之后还会增加更多的功能。
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,可以让您创建和实时共享代码、方程式、可视化和说明文本等文档。主要用于:数据清理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等。
Tornado是基于Python实现的异步网络框架,它采用非阻塞IO,可以支持成千上万的并发访问量,所以非常适合于长轮询和Websocket,以及其他需要持久连接的应用场景。
当发现上网速度变慢时,人们通常会先首先测试自己的电脑到网络服务提供商(通常被称为“最后一公里”)的网络连接速度。在可用于测试宽带速度的网站中,Speedtest.net也许是使用最广泛的。 Speedtest.net的工作原理并不复杂:它在你的浏览器中加载JavaScript代码并自动检测离你最近的Speedtest.net服务器,然后向服务器发送HTTP GET and POST请求来测试上行/下行网速。 但在没有图形化桌面时(例如,当你通过命令行远程登陆服务器或使用没有图形界面的操作系统),基于flas
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流,也用 Windows 系统,尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器,把书中提及的实验做一做,方便大家学习记录,方便交流。
1、安装speedtest-cli speedtest-cli是一个用Python编写的轻量级Linux命令行工具,在Python2.4至3.4版本下均可运行。它基于Speedtest.net的基础架构来测量网络的上/下行速率。安装speedtest-cli很简单——只需要下载其Python脚本文件。
至此,一个不带static静态文件的Django项目就可以在服务器上运行啦!!! 如果你看到页面没有css样式了,应该是找不到静态文件, 那就在url.py中写入
Grounded-Segment-Anything是一个通过结合Grounding DINO和Segment Anything 来创建一个非常有趣的Demo,旨在检测和分割任何带有文本输入的东西!
据The Hacker News消息,第一个专门设计针对亚马逊网络服务AWS Lambda无服务器计算平台的恶意软件已经在野外被发现。
SpeedTest是用来测试网络上传/下载速率的一款工具,在Windows上能很方便的测试本地网络的上传/下载速率,而在Linux上,也可以很方便的使用命令行SpeedTest来测试 SpeedTest是用Python编写的轻量级Linux命令行工具,在Python2.4至3.4版本下均可运行,一般我都是用SpeedTest来测试VPS的带宽,以下内容仅做个记录,毕竟我老是忘记应该打什么代码……(大佬勿喷) 下载:
开始跟着美女姐姐学web开发啦!享受这10天的学习之旅吧。python web开发框架很多,Django是其中之一,让我们学习吧。 python2.7 美女姐姐使用的python2.7,在这里用anaconda创建一个python2的环境,使用如下代码即可。 conda create --name webproject python=2 这样就完成了python2.7环境的创建,这里不需要添加环境变量,因为我们是在anaconda环境中运行的代码,通过下面代码激活环境。 activate webprojec
nssm是一个 Windows 服务管理器,可以把应用写入服务,以达到自动重启的功能。
4.在Web浏览器中导航到 http://localhost:8000/admin/ 并使用创建的管理员凭据登录
冒烟测试,应该是微软首先提出来的概念,与微软一直提倡的每日构建(build)有很密切的联系。
基于Python开发的在线文档系统,适合作为个人和小型团队的文档、知识和笔记管理工具。致力于成为优秀的私有化在线文档部署方案。
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言,Python为原生语言。如果安装了Anaconda,就会自动包含。Anaconda的安装见之前的文档Linux学习 - Conda软件安装方法。 其界面如下:点击右侧的-就可以新建一个notebook。 📷 这是一个Notebook的界面,鼠标点击即可写代码;点击运行代码;按图示更改每个输入框的内容属性,选择和,写完内容点击运行就可以运行代码或转换Markdown文
我们需要编写一个 Python 网络应用程序,供教师和学生在课堂上使用。该应用程序将在托管的网站上运行,但我们也希望用户能够下载一个自包含的应用程序,以便他们可以在本地安装,以获得更好的性能或他们根本无法在教室中使用互联网连接。
基于Python开发的Markdown在线文档系统,适合用作文档、笔记和知识管理工具。
不少大佬哥应该有着这样一个应用场景,即到点跪舔女神,给女大佬问好,带早餐,备胎计划??而在实际网络中,也有着不少定时定点计划任务需要运行,这在运维当中非常常见,也非常重要!身为技术渣想要实现到点运行py任务脚本,比如说每天某个时间点准时运行爬取91新片以及精彩评论,兴趣让渣渣有研究的动力,这就有了下面这篇水文!!
在网络应用开发和系统监控中,监控上传和下载速度是非常重要的一项任务。通过实时监控网速,我们可以及时了解网络性能,并进行相应的优化和调整。本文将介绍如何使用Python来实现简单的网速监控功能。
本设置指南主要面向正在或将要参与 Kubernetes 开源项目以及为之做贡献的开发者、技术作家和测试人员。例如,它适用于以下各类人员:想要为 Kubernetes 进行文档编辑、代码修复和草拟新功能;开发和使用各种使用 Kubernetes API 的应用程序,如概要分析、监视和集成工具;开发专门利用 Kubernetes 功能集的服务。
我们使用了Scrapyd-Client成功将Scrapy项目部署到Scrapyd运行,前提是需要提前在服务器上安装好Scrapyd并运行Scrapyd服务,而这个过程比较麻烦。如果同时将一个Scrapy项目部署到100台服务器上,我们需要手动配置每台服务器的Python环境,更改Scrapyd配置吗?如果这些服务器的Python环境是不同版本,同时还运行其他的项目,而版本冲突又会造成不必要的麻烦。 所以,我们需要解决一个痛点,那就是Python环境配置问题和版本冲突解决问题。如果我们将Scrapyd直接打
前两天Fayson介绍过《CDH5.15和CM5.15的新功能》,与CDH5.15同时发布的还有CDSW1.4和Kudu1.7,CDSW1.4的新功能可以参考《CDSW1.4的新功能》,以下我们具体看看Kudu1.7的新功能。
本文来自Streaming Media的一次演讲,演讲者是来自AWS Amazon Web Services的Heather Chamberlin Mellish和Crunchyroll工程副总裁Michael Dale,演讲的主题是“未来展望:边缘计算与CDN”。
如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘,那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具,它很容易上手,用起来非常方便,是个对新手非常友好的工具。而事实也证明它的确很好用,在数据挖掘平台 Kaggle 上,使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 jupyter notebook 来实现分析和建模的过程,因此,如果你想学习机器学习,数据挖掘,那么这款软件你真的应该了解一下。
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言,Python为原生语言。如果安装了Anaconda,就会
第三方库很多都是个人或者团队,非 Python 官方开发的库,所以难免五花八门,杂乱不堪。
对于云服务器,程序员一般不会陌生,如果项目需要发布到现网,那么服务器是必不可缺的一项硬性条件,那么如何在云服务器上部署一个项目,需要做哪些配置准备,下面就由本文档为大家讲解,本篇以IIS服务器发布ASP.NET项目为例。
Salt,一种全新的基础设施管理方式,部署轻松,在几分钟内可运行起来,扩展性好,很容易管理上万台服务器,速度够快,服务器之间秒级通讯。
AutoGPT是一种基于GPT的自动化系统,它为GPT提供了身体和内存,从而使它能够自主执行市场分析、客户服务、营销等任务。AutoGPT使用多种网络工具,可以将指令分解为多个子任务逐一执行,从而极大地方便了各种自动化任务的执行。利用AutoGPT开发的应用程序可以通过AI自动编排任务清单,并自动调用API接口,使得AI程序能够不间断地工作,24小时为我们服务。这一切预示着未来AI将在各个领域发挥越来越重要的作用,我们的生活将会更加便利和高效。
app是django项目的组成部分。一个app代表项目中的一个模块,所有URL请求的响应都是由app来处理。比如豆瓣,里面有图书,电影,音乐,同城等许许多多的模块,如果站在django的角度来看,图书,电影这些模块就是app,图书,电影这些app共同组成豆瓣这个项目。因此这里要有一个概念,django项目由许多app组成,一个app可以被用到其他项目,django也能拥有不同的app。
通过Google发布的tensorflowjs,我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上,不需要任何后台服务即可运行tensorflow,部署过程非常简单。
SaltStack是基础架构管理的一种自动化工具。部署轻松,在几分钟内可运行起来,扩展性好,很容易管理上万台服务器,速度够快。与服务器之间的交流,以毫秒为单位。SaltStack提供了一个动态基础设施通信总线用于编排,远程执行、配置管理等等。SaltStack项目于2011年启动,年增长速度较快,五年期固定基础设施编制和配置管理的开源项目。SaltStack社区致力于保持slat项目集中、友好、健康、开放。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程,为Hadoop批处理提供实时数据处理。 Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台,运行速度相比于HadoopMapReduce更快。Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作,包含Scala、Python和JavaAPI,这更有利于开发人员使用。 Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似,开发者可以使用非常接近原生的Scala
持续集成是敏捷软件开发工作当中的一大组成部分。从一轮冲刺到下一轮冲刺,技术团队在“不断前进”的同时持续推出各类增量化功能。不过当开发人员高度专注于添加功能的同时,代码错误有时候也会不期而至、并导致软件无法正常使用。为了阻止此类错误被集成至软件配置管理(简称SCM)方案当中,持续集成服务器则扮演守门人的角色,帮助我们对代码质量进行把关。即使糟糕代码已经被集成到SCM当中,持续集成服务器仍然能够快速告诉我们是哪里出了问题。在今天的文章中,我们就将共同了解六款开源持续集成服务器工具,相信它们能帮助大家在自己的
你现在是公司的HR,领导想让你在做一个抽奖系统在年会用,参与人员与奖品全在Excel里。见下图
长时间以来,一直针对Linux 服务器开发后台程序,每天面对的是黑框框,输出只有日志文件。偶尔需要模拟客户端测试,要么是写几行php代码,在浏览器上点一点,要么是写个小Python脚本在shell中执行一下。写了一些测试用的小脚本以后,越来越钟爱这种脚本测试方式了。想到什么测试case,三下五除二改改脚本就能测了。测试小脚本多多少少也写了十来个了。其实自己Php和Python的底子都不好,只是略懂一二,居然大部分问题都能google一下轻松解决,主要是也不需要使用神马高级特性哈哈。 最近的项
这是一篇来自Python世界的文章,但是对整个编程领域还是适用的,多线程虽然让我们处理请求更快,但是也是有天花板的,绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题,尤其是以网络为中心的应用程序,这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是,多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型,使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发,而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民,今天在开发过程中,特别是当您的应用程序执行密集的网络运营,如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点: 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题,当有成千上万的同步请求到Web服务器,为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度,称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程,因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X),如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado,然后使用回调触发代码操作完成(banq注:非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变,通过greenlets调度RPC,确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞,它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞,这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga,它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序,但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet,使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回),它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket,然后在其返回时注册一个回调,当这个RPC返回时,正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中,然后后被父线程拾起。(banq注:类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程
搭建深度学习环境所需资料 (md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命) 不过还是认识到很重要的一点,在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
用来作为桌面壁纸是非常好看的,我们可以保存下来的,在上图中,我们点击桌面,如果电脑较慢的话,会有 1-2 秒的间隔才会弹出输入密码框,在这期间,可按 PrScr 键截屏,在通过文件助手发送,保存就可以得到精美壁纸了。
作为一个Python开发,经常需要把各种pip lib安装到自己的电脑上,导致自己的电脑存储占用越来越多而且越来越卡。如果我们有一个物美价廉的远程开发平台,每个月还有1000分钟(2C4G)免费额度的远程开发平台,可以把lib都安装上去在上面进行开发工作,那不是美滋滋?Cloud Studio就应运而生啦。每个月1000分钟,换算成小时就是41个小时,非常够用了。
程序员是个非常辛苦的职业,为了写出健壮的代码,可能要牺牲娱乐和休息的时间。但这是值得的,只要你的代码有价值,也就是能满足特定人群的需求,或节省他们的时间,或解决他们的问题,这些付出最终都能带来金钱上的回报。
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