随着大语言模型(Large Language Model, LLM)的不断涌现,越来越多的人开始关注其在各个领域中的应用。LLM 是一种能够生成高质量文本的人工智能技术,其基本思想是通过大量的语料库进行学习,从而掌握语言的规律和特点。在 LLM 的发展历程中,涌现出了许多优秀的模型,如 GPT、BERT 等,它们在文本生成、机器翻译、信息检索等领域中都取得了显著的成果。
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试,并计算一个系统可以处理多少并发用户。
本文主要面向有C++基础,并且想用C++来做程序化交易的用户。 主要介绍了CTP的简单使用方式以及在使用过程中易遇到的‘坑’,并附上一些代码帮助学习。
快速开始 发送请求 >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events') # GET >>> r = requests.post('https://httpbin.org/post', data={'key': 'value'}) # POST >>> r = requests.put('https://httpbin.org/put', data={'key': 'value'}) # PUT >>> r = r
后台任务 顾名思义,可以在返回响应后运行后台任务 这对于需要在请求后执行特定的操作很有用,且客户端并不需要在接收响应之前等待该操作完成 常见的栗子 发送电子邮件通知,由于连接到电子邮件服务器并发送电子邮件往往会比较“缓慢”(几秒钟),因此可以立即返回响应并在后台发送电子邮件通知 假设您到一个必须经过缓慢处理的文件,可以先返回“已接受”(HTTP 202)响应并在后台处理它 实际栗子 创建后台任务要用到的函数 创建一个作为后台任务运行的函数,就是一个普通函数 可以加 async 也可以不加,FastAPI 将
而Python的cachetools库提供了一个简单而强大的接口,用于实现各种缓存策略。
Python HTTP 请求库在所有编程语言中是比较实用的程序。它简单、直观且在 Python 社区中无处不在。大多数与 HTTP 接口程序使用标准库中的request或 urllib3。
本章将告诉你该如何去对request模块进行二次封装,暂时并不会告诉你HTTP协议及原理、URL等相关。当然你会使用然后在来阅读此文章一定会另有所获。我已经迫不及待要告诉你这个小秘密,以及想与你交流了。没时间解释了,快来一起和我一起探讨相关的内容吧
最近在学习Python相关的框架花了点时间,早期在python+Selenium+Unittest+HTMLTestRunner(UI自动化这块花了些时间实践了一下)做到后期,个人觉得意义不太大,从根本上没有为我自己个人节约人力成本,反而感觉时间耗费越来越多,起因在于前端UI真的很善变。
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署,在整个过程中,进一步折射出以前知识面之窄,在不断的入坑、解坑中实现一版。
要使用python进行BurpSuite插件的开发需要安装Jython。下载地址:http://www.jython.org/downloads.html
原文链接:http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html
本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类,这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用,不仅适用于线程,还适用于进程——对于计算密集型任务非常有用。
集简云 可视化构建器包含一个表单,用于添加 API 请求地址(URL) 并选择 API 调用类型。我们还可以设置您的 API 可能需要的任何自定义选项,包括自定义 URL 参数、HTTP 标头和请求正文项。集简云 然后将 JSON 编码的响应解析为单独的输出字段,以用于后续的流程步骤中。
如果你也想阅读 WSGI 相关的 PEP 规范,建议直接阅读 PEP 3333,因为 PEP 3333 对 PEP 333 是向下兼容的,也可以说 PEP 3333 是对 PEP 333 的补充。
数据存储在别的地方的数据库中,我想在我的电脑上看到数据。如何从别的设备上把数据拿过来,然后做一定的处理,放在我的界面上展示出来呢?
公众号:FunTester,原创分享爱好者,腾讯云、掘金社区、开源中国推荐,知乎八级原创作者,主要方向接口功能、自动化、性能测试,兼顾白盒测试,框架开发,业务开发。工作语言Java和Groovy,欢迎关注。 GitHub地址 测开笔记 我的开发日记(一) 我的开发日记(二) 我的开发日记(三) 我的开发日记(四) 我的开发日记(五) 我的开发日记(六) 我的开发日记(七) 我的开发日记(八) 我的开发日记(九) 我的开发日记(十) 我的开发日记(十一) 我的开发日记(十二) 我的开发日记(十三) 我的开发日
在Python Web开发中,我们一般使用Flask、Django等web框架来开发应用程序,生产环境中将应用部署到Apache、Nginx等web服务器时,还需要uWSGI或者Gunicorn。一个完整的部署应该类似这样:
像这样简单的调用应该会返回完整的结果集,因此完全可以忽略与'incomplete_results' 相关联的值。但执行更复杂的API调用时,程序应检查这个值。
在Python中,如果同一秒内调用接口会出现重复操作的情况,这可能会导致系统性能的下降和出现不必要的错误。为避免这种情况的发生,我们需要采取一些措施来优化系统性能并避免重复操作。
除了 APISIX 官方内置的插件之外,我们也可以根据自己的需求去自定义插件,要自定义插件需要使用到 APISIX 提供的 Runner,目前已经支持 Java、Go 和 Python 语言的 Runner,这个 Runner 相当于是 APISIX 和自定义插件之间的桥梁,比如 apache-apisix-python-runner 这个项目通过 Python Runner 可以把 Python 直接应用到 APISIX 的插件开发中,整体架构如下所示:
ChatGPT 已经成为了很多人日常工作的一部分,帮你写周报,做翻译,查资料。但是,有很多事情是网页版的 ChatGPT 做不到的。
链是通过以逻辑方式连接一个或多个大型语言模型(LLMs)而获得的。(链可以由LLMs之外的实体构建,但为了简单起见,让我们暂时使用这个定义)。
Rb,redis blaster,是一个为 redis 实现非复制分片(non-replicated sharding)的库。它在 python redis 之上实现了一个自定义路由系统,允许您自动定位不同的服务器,而无需手动将请求路由到各个节点。
之前在知乎上浏览到一篇关于 python 是否能做大型项目的讨论,其中就说到YouTube,YouTube 不管从历史,代码量,程序员数量,还是支撑的业务规模来看,都是一个成功的大型 python web 项目,具体的细节大家可以自行查阅。 这和我们今天讨论的主题有什么关系呢?你是否在某个时间段内也怀疑过python 是否真的能做超大型的项目?我想你若写过django 的应该清楚自己公司的一个项目中注册了 n 多个 app 用于支持不同的业务需求,你是否想过当开发人员超过5个,app 数量达到10个以
最近在深入学习 Rust 语言,本着学以致用的原则,使用 Rust 编写了一个生成二维码的 Web 服务。
导语 | 近日, ChatGPT 作为 2023 年最火的技术之一,它将人工智能的应用和发展推向了一个新的高度。各种大模型也雨后春笋般涌现,基于大模型的聊
1、写一个python程序,读取一个文件夹及其子文件夹的文件目录、结构、文件名称,遇到py文件,读取py文件代码,以上内容保存到txt文件中
这篇文章是公众号《云爬虫技术研究笔记》的《2019年末逆向复习系列》的第八篇:《拼夕夕Web端anti_content参数逆向分析》
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
LangChain 的作者是 Harrison Chase,最初是于 2022 年 10 月开源的一个项目,在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年 Harrison Chase 还在哈佛上大学,如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO,这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider 独家报道,人工智能初创公司 LangChain 在种子轮一周后,再次获得红杉领投的 2000 万至 2500 万美元融资,估值达到 2 亿美元。
使用 Python 可以编写多线程程序,注意,这并不是说程序能在多个 CPU 核上跑。如果你想这么做,可以看看关于 Python 并行计算的,比如官方 Wiki。
上周日我在B站发了个视频(https://www.bilibili.com/video/BV1Ud4y1e7BP),本来想水一期的(毕竟一个半月没更新了),不过借着ChatGPT的热度,播放量突破2w。
我们知道Spark平台是用Scala进行开发的,但是使用Spark的时候最流行的语言却不是Java和Scala,而是Python。原因当然是因为Python写代码效率更高,但是Scala是跑在JVM之上的,JVM和Python之间又是如何进行交互的呢?
The secret to your success is found in your daily routine.
最近查看nginx log排查问题时,意外中发现重量级的主页 list api 304比例已暴跌至不到1%,之前该比例长期维持在30%以上,近期也未改动过相关逻辑,跟进后最终发现是服务端本地cache混用导致的问题。
《Python黑帽子:黑客与渗透测试编程之道》的读书笔记,会包括书中源码,并自己将其中一些改写成Python3版本。书是比较老了,anyway,还是本很好的书
钢铁知识库,一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短,快用python。
AI的发展日新月异,及时掌握一些AI的消息和妹子聊天时也不至于词穷(不建议和妹子聊技术)。
这两天因为一点个人原因写了点好久没碰的 Python ,其中涉及到「协程」编程,上次搞的时候,它还是 Web 框架 tornado 特有的 feature,现在已经有 async、await 关键字支持了。思考了一下其实现,回顾了下这些年的演变,觉得还有点意思。
urllib是Python3中内置的HTTP请求库,不需要单独安装,官方文档链接如下:
CDN的被刷流量一直是很多站长头疼的问题,一旦被刷流量, 只需要一晚上就能产生少则几百多则上万的账单。由于自己博客的图片用的也是腾讯云的COS+CDN,为了防止“睡了一晚上,早上起来房子归腾讯了”的情况发生,所以就一直在思考怎么解决这个问题,要不然哪一天被恶意刷了流量,房东可不会让我卖他的房子的。
在当今快速发展的技术领域,Python已经成为了许多开发者首选的编程语言之一。其简洁而强大的语法使其在各种领域都有着广泛的应用。本篇博客将引领你深入了解Python中正则表达式与JSON的强大组合,揭示它们如何协同工作,为开发者提供了解析和处理文本数据的高效方式。
项目从12月底至今,期间因各种原因断断续续的开发,前前后后已经发布了5个版本,从最初只有框架的 V1.0 版本,到如今功能日趋完善的 V2.3 版本项目正在不断完善中,现已集成端口扫描、指纹识别、旁站探测、信息泄露扫描、安全导航等多个功能,后续将加入漏洞检测、目录识别、域名探测等功能,一起期待吧!页面我们尽可能做到简单、清新,便于用户使用。现 UI 已经适配PC端、Phone端、Pad端,使用户得到舒适的使用体验。我们致力于打造一款安全高效、操作简单、界面清爽、兼容适配的安全工具。本项目的灵感来自于国光师傅的文章Django 编写 Web 漏洞扫描器挖坑记录。就像国光师傅说的那样我们无论是开发还是安全都有很长的路要走,路漫漫其修远兮,吾将上下而求索!
使用python调用ChatGPT的API,依赖于python中的openai库,如果没有安装该库,可以使用下面的命令安装:
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