Python 3.7 增加了一个标准库 dataclasses，里面有个装饰器叫 dataclass，非常实用，可以大大提升代码的可读性，最重要的是它让你少写很多代码，从而大大节省你的时间，今天就来说说为什么你需要...有，这就是今天的 dataclass，借助于 dataclass，只需要这样就可以了： from dataclasses import dataclass @dataclass(frozen=True,...，dataclass 自动给我们编写了很多魔术方法，省去了自己手动编写的麻烦。...如果 eq 和 frozen 都是 True，则会生成 __hash__ 方法 如果你仍然要自己动手写这些函数也是可以的，比如说：当你自定义了 __init__()时，init = x 这个参数会被忽略...最后的话 本文分享了 dataclass 的基本用法，它可以大大节省我们编写或修改代码的时间，同时给予我们最大的灵活控制，不会对类产生什么副作用，推荐 Pythoneer 们用起来。
Python中的dataclass是一个装饰器，用于自动添加一些常见的方法，如构造函数、__repr__、__eq__等。它简化了创建数据类的过程，减少了样板代码，提高了代码的可读性和可维护性。...让我们看一个简单的例子来说明dataclass的用法： from dataclasses import dataclass @dataclass class User: name: str...在这个简单的例子中，dataclass自动为我们创建了以下方法： __init__: 自动添加了带有name和age参数的构造函数，我们可以用User("小博", 18)的形式创建对象。...接下来让我们看一下dataclass的对象之间怎么比较 from dataclasses import dataclass, field @dataclass(order=True) class Person...，需要在定义类的时候，加上@dataclass(order = True)。
小心调用 subprocess,避免因 shell=True 而命令行解析错误 Python 中的 subprocess 模块可以轻松实现执行外部命令和进程的功能。...我们经常会用它来调用一些命令行工具的功能。但是在使用 subprocess 调用复杂命令时,有一个容易犯但影响比较大的错误 - 使用shell=True参数,导致命令行解析错误,子进程执行失败。...举例1 第一次遇到这个问题的场景是,我在一个项目中需要使用 Airtest 框架生成测试报告。...总结 综上,调用 subprocess 执行复杂命令时,如果不必要,最好避免使用 shell=True。直接传入命令列表,可以最大限度避免命令行解析错误的问题。...只有当命令必须由 shell 处理时,例如需要变量替换,才使用 shell=True。记录这个教训,在将来调用 subprocess 时多加注意,可以避免很多定制错误和调试时间,让代码更稳定。
查询: -- 数据库: `7789_pay` -- -- -------------------------------------------------------- -- -- 表的结构...= MYISAM DEFAULT CHARSET = utf8 ; MySQL 返回： #1046 - No database selected 解决方案： 在导入...sql文件前先要选择一个数据库，否则系统不能确定你的sql文件到底要导入到哪个数据库，所以就会报如上错误。
MongoDB一个广为诟病的问题是，大量数据resotore时索引重建非常缓慢，实测5000万的集合如果有3个以上的索引需要恢复，几乎没法成功，而且resotore时如果选择创建索引也会存在索引不生效的问题...，种种情况表明，MongoDB的一些默认设置存在明显不合理之处。...db.getCollection('processDataObj').createIndex({ 'flowNo':1 }, {}, 'majority')二、对于大数据量collection，需执行后台创建的方式如下是最佳实践脚本...mongod mongod 782 10月 8 16:20 processDataObjInit_3.js-2023-10-08T15:28.log可见基本需要50分钟左右即可并发完成3个索引的创建...: 6实际启动shard时可以看到，配置已生效：{"t":{"$date":"2023-10-08T07:01:54.495Z"},"s":"I", "c":"CONTROL", "id":5760901
Java调用SqlLoader将大文本导入数据库 业务场景:将一千万条数据，大约500M的文本文档的数据导入到数据库 分析:通过Java的IO流解析txt文本文档，拼接动态sql实现insert入库...，可以实现，缺点如下 第一:IO流解析大文本文件对机器性能要求较高，测试大约消耗2G左右的内存 第二:拼接sql语句insert一千万条数据大约需要2小时时间，长时间insert会锁表，如果是核心业务表...，例如订单表，会造成大量用户无法下单，影响数据库的性能 第三:这种操作可扩展性不强，每次只能针对指定的表，指定的列操作 针对以上缺点，现在通过接口调用数据库系统命令实现，通过可视化界面，选择要导入的表，...要导入那些字段，上传指定的txt文本，会自动生成对应的模板文件，实现大批量数据高效率的导入到数据库，通过可配置化即可实现，相对前一种思路扩展性较强， 具体接口如下 1 package com.sun.sqlloader.api...ENCLOSED BY \"'\"" + //源文件有引号 ''，这里去掉 ''''" 36 " TRAILING NULLCOLS "+fieldName+""; //表的字段没有对应的值时允许为空
前面在配置一个Java应用程序的API调用功能，可当启用此功能参数后，发现API调用没能成功，跟进下后台的日志报错信息，找到如下三行关键栈日志： 1 2 3 4 5 6 7 java.lang.RuntimeException...重新思考可能发生的问题环节，回想起来当时构建Docker镜像的时候，使用的OpenJDK只是JRE解压版本（为了减小Docker镜像的大小），猜测大概是这个有相关的影响，找了其他非Docker环境下可正常运行的节点...个条目 然后再切换回Docker环境中，检查了下解压版本JRE的安全证书，果然这里的密钥库是空的，但至于为何会是空的暂且不讨论，想的办法就是从系统中链接一个密钥库过去。.../jre/lib/security/cacerts 然后再尝试重新启动Java应用程序，发现API调用服务是可以正常的开始工作啦，这不知道算不算一种幸运的解法。...不过需要注意的是，上面提到的CA证书文件并不是所有Linux发行版本系统中默认存在，请根据自己系统的实际情况直接查找。另外也可尝试从其它类似环境中拷贝过来，但需要具体测试才知道能否使用。
Windows导入信任证书： 1.cd 切换到%JAVA_HOME%/jre/lib/security/下， 注：%JAVA_HOME% 此处例如E:\Program Files\Java\...Administrator\Desktop\湖南\dzswj.cer -storepass changeit -keystore cacerts 注：-alias 证书别名 -file 要导入的证书目录位置... -storepass jdk的默认密码 -keystore cacerts此处是jdk的证书存放文件，无需更改 3.上一步命令制定完会出现 是否信任此证书?...alias sxdzswj -file /www/dzswj.cer -storepass changeit -keystore cacerts 1.查看某个证书,注grep 后面的 sxdzswj 即为上面导入证书时的别名...删除某个已安装的证书 sxdjswj :即为上面导入证书时的别名 keytool -delete -alias sxdzswj -keystore cacerts
做内部接口转发时加token验证需要传token值过去，有如下两种方式： string jsonContent = JsonConvert.SerializeObject(args); using(var...clientUrl = new HttpClient()) { var token = "token的值"; // 法① clientUrl.DefaultRequestHeaders.Add
Python 中的 dataclass 和 typing 模块实现类似 Go 语言的字段 tag 功能，使得我们可以给类的字段添加元数据，从而实现对这些字段的序列化、反序列化、校验等操作。...具体来说，使用 dataclass 装饰器可以简化类的定义，省略了繁琐的构造函数和属性定义，从而使得代码更加简洁、易于阅读和维护。...首先，你需要导入 dataclass 和 typing 模块： from dataclasses import dataclass, field from typing import List 然后，你可以用...name 字段的元数据里有一个 serializer 和一个 validator，分别用来把 name 字段转成小写字母和检查长度是否小于等于 20： @dataclass class Person:...综上所述，dataclass 和 typing 模块主要的作用是简化数据结构的定义和操作，提高代码的可读性和可维护性，同时也可以实现数据的序列化、反序列化、校验等功能，帮助我们更加高效地开发和维护 Python
当需要输入的文档后缀名为.igs或.iges时此类型档案为曲面图档，在软件内抓取边缘时需要较多步骤。 这时可以使用实体→由曲面产生实体 此功能，并将文件选取起来。
由于工作原因，调用耗时的问题，对我来说，已经见怪不怪了，经常会帮业务解决内部 RPC 框架调用超时的相关问题，但是 HTTP 调用耗时第一次遇到。不过，排查问题的套路是一样的。...不过本地确实也是存在问题的，因为ping 时延是 26ms，后端 HTTP 服务逻辑简单，几乎不耗时，因此本地调用平均耗时应该在 26ms 左右，为什么是 55ms？...为什么加了 TCP_NODELAY ，时延就从 39.2ms 降低到 2.8ms？ 为什么本地测试的平均时延是 55ms，而不是 ping 的时延 26ms？ TCP 协议究竟是怎么发送数据包的？...但是本地复现时，为什么本地测试的平均时延是 55ms，而不是 ping 的时延 26ms？我们也来抓个包吧。...总结 本文是从一个简单的 HTTP 调用，时延比较大而引发的一次问题排查过程。过程中，首先由外而内的分析了相关问题，然后定位问题并验证解决方案。
数控编程、车铣复合、普车加工、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 在导入实体文件有时需要有边线才方便编辑程序，例如路径的串联，边界的选择等等。...这时可以使用预设的方式将导入的实体图档直接在导入时自动抓取线架构的边界线。 此方法可以从档案→设定→档案转换里将边缘曲线勾选就可以产生边线。...勾选此选项，后续再导入实体时，就会自动先抓出边缘线，无须再手动。
实参：在函数调用时，传入函数的值叫做实参。 形参：形参出现在 函数定义 中，在整个函数体内都可以使用， 离开该函数则不能使用。...最重要的是：当实参传递给形参的时候，形参只是实参的一份临时拷贝，通过改变形参不能使实参发生改变！！！ ---- 二、函数调用时的处理 1.传值 看到传值，那么就是调用函数时的实参是具体的值。...2.传址 看到传址，那么就是调用函数时的实参是变量的地址。...所以，只有调用函数时，函数要改变实参的值的时候，才需要传址过去。...---- 二、传参时，实参为数组arr[ ]的情况 当实参需要把整个数组传给形参时，因为形参是实参的一份临时拷贝，如果数组较大，会占据大量空间资源。
作者自己第一想到的是最笨的方法就是去Maven的官网上去下载相应的jar包，之后在导入到项目的Library之中。Maven仓库的网址 如果不想下载的朋友也可以通过 ?...复制以上的依赖代码粘贴到相应的pom.xml文件中，之后通过Maven来自动下载依赖。 第二种是可以通过idea自带的jar包搜索器，如图 ?...选好相应的版本之后下载添加完成之后记得点击Apply按钮，否则还是未添加到Library之中。 第三种就是设置Maven的自动导入相关的依赖如图所示 ?...这样Maven便可以自动帮你添加相关的依赖。
公司的手游项目，使用的是基于cocos2d-x绑lua的解决方案（参数quick-x的绑定），虽然使用了lua进行开发，更新很爽了，但是崩溃依然较为严重，从后台查看崩溃日志时，基本上只能靠“猜”来复现bug...更为郁闷的是很多时候并没有使用log输出，在崩溃日志里还无法查看大概在哪一步操作崩溃的… 后来在网上搜索了一下，受到一点启发，lua代码在执行的时候可随时调用debug.traceback()方法来获得调用栈的字符串信息...而c++导出方法给lua调用，是使用tolua++工具实现的，通过ant实现将多个pkg文件生成一个cpp文件。...所以只能在ant的build.xml配置中想办法了，好在ant本身就支持正则的任务“ReplaceRegExp”，在调用的方法前面添加打印堆栈的方法即可。...C++函数崩溃时，查看lua的调用栈信息 （特别适用于tolua++） cocos2d-x集成lua 导出 C/C++ API 给 Lua 使用 build.xml示例 Ant-Tasks
就是使用selenium打开赶集网的页面，由于业务需求需要禁用掉flash。...代码是这样的： CHROME_NO_FLASH_ARG = ['--disable-component-update','--allow-outdated-plugins','--disable-bundled-ppapi-flash...整了一整天，最终发现是因为我是用的flash官网的安装包安装的，是ppflash，该flash被安装到了system32目录下而’—disable-bundled-ppapi-flash’只能禁用用户目录下的...google文件夹下的flash，只有卸载了ppflash，而使用用户目录下的flash，才能被成功禁用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Navicat for MySQL导入数据时报错 1：导入的是Excel2007表格格式的数据。 2： 报错以后数据加进去了。...追问 查询分析器使用命令插入没有问题 全部通过 追答 用工具导入确实会有时候出现问题，我现在给你两个选择： 选择1、把xlsx文件另存为csv格式，或者就txt格式，然后再尝试Navicat导入。...选择2、用记事本打开第一步的csv文件，或者txt文件，查看存储的格式。...打开后你可能看到是：111，222，333，444，555，666(用逗号隔开的)或者111 222 333 444 555 666(用空格隔开的或者用制表附隔开的)。...使用命令行导入：load data infile ‘D:\\SOURCESAFE\\数据库初期数据.txt’ into table CD_ID_MST fields terminated by “,”(
GO中调用redis时，实始化一个连接池，做法也是一般的用户： &redis.Pool{ MaxIdle: beego.AppConfig.DefaultInt("redis::maxidle...c.Do("SELECT", REDIS_DB) return c, nil }, } 类似于以上，MaxActive曾调为100，或几K，大小，当一秒请求数据量，达到5000次以上时，...= nil { log.Println(err) } return value, err } 这样的一个接口时，会导致CPU达到100%以上，同时出现redigo: connection...pool exhausted这样的错误，发现是不断地调用Dial: func() (redis.Conn, error)，他不是有连接池吧为什么要不断地调用DIAL？...，一般这样大量数据请求时，做法如何？
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