将常用功能放到 fixture，可以提高复用性和维护性 做接口自动化测试的时候，通常我们会将登录接口放到 fixture 里面，并且 scope 会设置为 session，让他全局只运行一次 但是当使用...pytest-xdist 的时候，scope=session 的 fixture 无法保证只运行一次，官方也通报了这一问题 官方描述 pytest-xdist 的设计使每个工作进程将执行自己的测试集合并执行所有测试子集...produce_expensive_data() fn.write_text(json.dumps(data)) return data 若某个 scope = session 的 fixture 需要确保只运行一次的话...可以看到 fixture 只执行了一次，不同进程下的测试用例共享一个数据 token 重点 读取缓存文件并不是每个测试用例都会读，它是按照进程来读取的 比如 指定三个进程运行，那么有一个进程会执行一次...可以将数据保存在环境变量中 os.environ 两个进程跑三个测试用例文件 还是上面栗子的代码 运行命令 pytest -n 2 --alluredir=tmp 运行结果 ?
FindSpark包 使用findSpark包在代码中提供Spark Context。 findSpark包不是特定于Jupyter Notebook，你也可以在你喜欢的IDE中使用这个技巧。...import findspark findspark.init() import pyspark import random sc = pyspark.SparkContext(appName="Pi"...range(0, num_samples)).filter(inside).count() pi = 4 * count / num_samples print(pi) sc.stop() 不同的模式运行...pyspark spark是分为local,standalone,yarn-client,yarn-cluster等运行模式的. local模式 import findspark findspark.init...() from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "First App") standalone 需要传入地址和端口 import
Spark介绍 大数据时代需要对非常大的数据集进行大量的迭代计算。 机器学习算法的运行实现需要具有超强计算力的机器。但是一味的依靠提升机器计算能力并不是一个好的选择，那样会大大增加我们的计算成本。...安装库 学习spark之前，我们需要安装Python环境，而且需要安装下边这两个关于Spark的库： Apache Spark：安装Apache Spark非常简单。...findspark库：为了更轻松地使用Apache Spark，我们需要安装findspark库。 它是一个非常简单的库，可以自动设置开发环境以导入Apache Spark库。...findspark库可以直接用pip进行安装。...在spark中我们需要从pyspark.ml中导入算法函数，使用model.transform()函数进行预测，这个和之前用的model.predict()还是有区别的。
有一部分小伙伴纠结在到底是学pyspark还是spark-scala上面迟迟未能出征，还有相当一部分倒在了开始的环境配置上，还有一些在几十几百个函数的用法中迷失了方向，还有少部分同学虽然掌握了一些简单用法...最近我的好友"算法美食屋"公众号的作者云哥开源了一个pyspark教程：《10天吃掉那只pyspark》，给有志于成为大数据"驯龙高手"的小伙伴带来了福音，以下是这个教程的目录，简直就是驯龙秘笈有木有?...2，学习环境 本书全部源码在jupyter中编写测试通过，建议通过git克隆到本地，并在jupyter中交互式运行学习。...pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark pip install findspark 此外，也可以在和鲸社区的云端...notebook中直接运行pyspark，没有任何环境配置痛苦。
安装成功后可以在jupyter中运行如下代码 import findspark #指定spark_home为刚才的解压路径,指定python路径 spark_home = "/Users/liangyun...二，运行pyspark的各种方式 pyspark主要通过以下一些方式运行。 1，通过pyspark进入pyspark单机交互式环境。 这种方式一般用来测试代码。...2，通过spark-submit提交Spark任务到集群运行。 这种方式可以提交Python脚本或者Jar包到集群上让成百上千个机器运行任务。 这也是工业界生产中通常使用spark的方式。...三，通过spark-submit提交任务到集群运行常见问题 以下为在集群上运行pyspark时相关的一些问题， 1，pyspark是否能够调用Scala或者Java开发的jar包？...如果对本书内容理解上有需要进一步和作者交流的地方，欢迎在公众号"算法美食屋"下留言。作者时间和精力有限，会酌情予以回复。
这是我的第82篇原创文章，关于PySpark和数据处理。...我的工作环境是data_science。 第二步： 下载和安装Java软件。...我把它放在D:\DataScienceTools\spark下，重命名为spark_unzipped。这个文件夹下的目录结构如下图所示。 ?...() print(spark) 小提示：每次使用PySpark的时候，请先运行初始化语句。...import findspark findspark.init() 3 PySpark数据处理 PySpark数据处理包括数据读取，探索性数据分析，数据选择，增加变量，分组处理，自定义函数等操作。
Executor：是运行在工作节点（Worker Node）上的一个进程，负责运行Task，并为应用程序存储数据。...在Executor端，则不需要借助Py4j，因为Executor端运行的Task逻辑是由Driver发过来的，那是序列化后的字节码。 ?...Mesos：与Yarn最大的不同是Mesos 的资源分配是二次的，Mesos负责分配一次，计算框架可以选择接受或者拒绝。 ?...七，WordCount范例 import findspark #指定spark_home为刚才的解压路径,指定python路径 spark_home = "/Users/liangyun/ProgramFiles.../spark-3.0.1-bin-hadoop3.2" python_path = "/Users/liangyun/anaconda3/bin/python" findspark.init(spark_home
10+年程序员总结的20+条经验教训学习 开发 1.从小事做起，然后再扩展 无论是创建一个新的系统，还是添加功能到现有的系统中，我总是从一个简单到几乎没有任何所需功能的版本启动，然后再一步一步地解决问题...我从来没有妄想过能够一步登天。相反，我一边开发一边学习，同时新掌握的信息还可以用于解决方案中。 我很喜欢John Gall的这句话：“复杂系统总是源于简单系统的演化。”...2.一次只改变一件事 当我们在开发时，碰到测试失败和功能无效的情况，如果你一次只研究一个问题，那将会更容易找到问题的关键。换言之，就是使用短迭代。必须确保这个问题解决之后，再转移到另一个问题上。...这也是为什么看似微小的变化仍可能需要很长时间才能解决的原因之一——你首先必须了解上下文。 8.阅读和运行 幸运的是，对于理解代码，我们有两种互补的方法。你可以阅读代码，也可以运行代码。...运行代码的确是个非常棒的好方法。所以，请确保充分利用这两种方法。 故障排除 9.bug总是难免的 我不喜欢那些宣称软件开发可以“一蹴而就”的高谈阔论。不论你再怎么费尽心机，bug总是难免的。
以下是我作为一名程序员经过10几年时间总结出的一些有关于软件开发的经验规则： 开发 1.从小事做起，然后再扩展 无论是创建一个新的系统，还是添加功能到现有的系统中，我总是从一个简单到几乎没有任何所需功能的版本启动...我从来没有妄想过能够一步登天。相反，我一边开发一边学习，同时新掌握的信息还可以用于解决方案中。 我很喜欢John Gall的这句话：“复杂系统总是源于简单系统的演化。”...2.一次只改变一件事 当我们在开发时，碰到测试失败和功能无效的情况，如果你一次只研究一个问题，那将会更容易找到问题的关键。换言之，就是使用短迭代。必须确保这个问题解决之后，再转移到另一个问题上。...这也是为什么看似微小的变化仍可能需要很长时间才能解决的原因之一——你首先必须了解上下文。 8.阅读和运行 幸运的是，对于理解代码，我们有两种互补的方法。你可以阅读代码，也可以运行代码。...运行代码的确是个非常棒的好方法。所以，请确保充分利用这两种方法。 故障排除 9.bug总是难免的 我不喜欢那些宣称软件开发可以“一蹴而就”的高谈阔论。不论你再怎么费尽心机，bug总是难免的。
开发 1.从小事做起，然后再扩展 无论是创建一个新的系统，还是添加功能到现有的系统中，我总是从一个简单到几乎没有任何所需功能的版本启动，然后再一步一步地解决问题，直到满意为止。...我从来没有妄想过能够一步登天。相反，我一边开发一边学习，同时新掌握的信息还可以用于解决方案中。 我很喜欢John Gall的这句话：“复杂系统总是源于简单系统的演化。”...2.一次只改变一件事 当我们在开发时，碰到测试失败和功能无效的情况，如果你一次只研究一个问题，那将会更容易找到问题的关键。换言之，就是使用短迭代。必须确保这个问 题解决之后，再转移到另一个问题上。...这也是为什么看似微小的变化仍可能需要很长时间才能解决的原因 之一——你首先必须了解上下文。 8.阅读和运行 幸运的是，对于理解代码，我们有两种互补的方法。你可以阅读代码，也可以运行代码。...运行代码的确是个非常棒的好方法。所以，请确保充分利用这两种方法。 故障排除 9.bug总是难免的 我不喜欢那些宣称软件开发可以“一蹴而就”的高谈阔论。不论你再怎么费尽心机，bug总是难免的。
现，基于该文章的内容，我进行一次补充，希望能将TBtools的一些主要功能展示出来，并让更多有需要的朋友了解这个工具确实可以为日常生信下游数据分析工作，或说可视化提供一些便利。...甚至也在一些时候，我们希望一个Fasta序列文件中只包含一个序列，那么需要Fasta Split，而有些时候，却想要合并所有序列到一个文件，比如100个Sanger测序结果，那么需要Fasta Merge...我们也提供了功能，可一次运行，直接获取每个基因的最长代表转录本ID，与上述序列提取工具结合，即可获得序列。 ? 当然，还有一些时候，我们想看看该物种某个染色体区间，都有哪些基因？...Blast相关的界面化工具 无论是早年低通量的分子生物学时代，还是现在高通量测序普及的状态，local blast总是存在需求的。...虽然，我也不知道为什么火山图会有需求，但我还是实现了一个 ? 在一些比较基因组学研究中，总是有一些图形是需要批量且快速的绘制的，其中包括 ? 也包括全基因组和基因局部的共线性 ?
这应该用一次查询来完成，相反你对一个超大表查询两次。别犯傻了：大表尽量只查询一次，你会发现存储过程执行起来快多了。...请注意：许多开发人员避开这个连接问题的做法是，将注意力集中在查询本身上，根据连接创建只读视图，那样就不必一次又一次键入连接条件。 但这种方法的问题是，仍要为需要它的每个报表运行查询。...事实并非总是如此，如果你在归档更是如此。 如果你需要延长该操作，可以这么做，小批量有助于实现这点；如果你花更长的时间来执行这些密集型操作，切忌拖慢系统的运行速度。...然后你可以针对小得多，锁定时间很短的活动表运行单一的 UPDATE 语句。 进行这样的数据修改可大大提高并发性。最后我要说，你根本不需要使用游标，总是会有一种基于集合的解决方法。...解决办法就是，将每个表的删除分解成单独的事务，以便每个删除事务只锁定一个表。 这解放了其他表，缓解了阻塞，让其他操作得以继续运行。你总是应该把这样的大事务分解成单独的小事务，以防阻塞。
随着计算能力的增加，原来都是单一的进程运行在CPU上，而现在，需要各种进程运行在CPU上，所谓的多道程序设计，也就是多人多任务的操作系统，进程，只是CPU的一种抽象；进程，是程序的运行时的形态；进程，是用来分配资源的最小单位...在程序运行的时候，启动一个进程，但是对于进程来说，总是会发生相关的IO操作的，从而总是会出现阻塞的情况，那么必然会进行进程的切换，从而要耗费大量的CPU时间，为了更好的提高性能，从而有了线程，可能在一个进程中运行几个线程...在很多时候，无论是CPU繁忙，表象为load值高，还是io等待高，还是内存使用量多，其实都是和进程和线程脱离不了关系，从而在进行查看这类问题的时候，总是要进行统计这种相关的数据的变化率，例如每隔5秒统计一次线程的数量和进程的数量...所谓的变化率，其实就看前后的一种对比，可能第一次运行有50个进程或者线程，然后看看cpu，内存，第二次又51个，可以看到哪些是不断增加的趋势，从而可以判断哪个进程导致了系统的负载升高，内存oom等问题。...你要写入，我也要写入。。。冲突。。。哼，所谓的竞争，简直是FUCK。。。 这就是所谓的锁的由来，在同一时刻，只让一个进程或者线程进入操作。。。也可以用硬件来实现，屏蔽中断？
为此增加了两个约束： 确保对于给定的突变集合，任何受影响的派生都只运行一次。 保证派生是新鲜的，其效果对任何观察者立即可见。 约束1：所谓的 “双执行”。...，它会得到更新后的还是陈旧版本的 fullName 呢？...MobX 确保在突变之后，每个派生只以最优的顺序执行一次。 计算值应该总是优于 reactions 原因有这么几个: 它们在概念上提供了很大的清晰度。计算值应该总是单纯的依据其他可观察的值表示。...因此我们总是需要将反应式带到命令式代码中去，不过借助 React 观察者组件这类干净的抽象可以很好的封装此类 reactions。...第二个问题是自动可观察集合总是创建“克隆”，这并不总是可以接受的。Proxy 总是产生一个新对象，并只以“一个方向”工作。
因为 Bringup 阶段事情比较多，我也就没在追究去忙其他的事情了。 第四天，说所有怀疑的实验都做完了，还是没进展。...一次 copy 17 字节的 2 到 ITCM， 通过 JLink 观察右下角的 ITCM，发现只写进去了 16 字节。...一次 Copy 18 字节，同样发现只写进去了 16 字节。 ? 一次 Copy 19 字节，还是只写进去了 16 字节！ ? 一次 Copy 20 字节，全部写入成功了！...一次 Copy 21 字节，发现还是只写入了 20 字节！ ? 一次 Copy 24 字节，全部拷贝成功！ 到这里，我基本确认 Cortex M3 以 Byte 模式访问 ITCM 会失败！...还有一次从 U-Boot SPL 跳到 Arm turst firmware 后，总是卡死固定的位置，然后 Dump 发现 ATF 固件加载不完整，最后确认是 CLK 驱动问题引起 eMMC 工作异常导致的
记得第一次使用的时候，惊讶的发现竟然有界面精美、功能强大、运行流畅于一身的IDE，感觉就是梦幻般的存在。特别是Eclipse（日蚀）和Sun这个名称的关系，想想都忍俊不禁。...我终于可以只丢一个文档给新员工自己去操作了，省下来好多时间可以喝茶写博客。...2.1 更好的项目管理方式 2.1.1 project & modules 刚切换过来原本还挺困惑的，之前一直听说只能一次打开一个工程，而我这边工程都是分模块化的，需要10多个工程组合在一起才能正常工作...2.2.2 告别总是改不掉的tab Eclipse中真的是用尽浑身解数，配置了N处把tab改成4 spaces，但是你会发现在总有地方还是不生效。...2.2.3 默认的深色主题 终于能把整个界面快速改成酷酷的深色了，但是我最后还是上网去下了个配色感觉更好看，兼容性也很好。
空 优秀女程序员的必备要素 从小事做起,然后再扩展 无论是创建一个新的系统，还是添加功能到现有的系统中，我总是从一个简单到几乎没有任何所需功能的版本启动，然后再一步一步地解决问题，直到满意为止。...我从来没有妄想过能够一步登天。相反，我一边开发一边学习，同时新掌握的信息还可以用于解决方案中。我很喜欢John Gall的这句话：“复杂系统总是源于简单系统的演化。...一次只改变一件事 当我们在开发时，碰到测试失败和功能无效的情况，如果你一次只研究一个问题，那将会更容易找到问题的关键。换言之，就是使用短迭代。...这也是为什么看似微小的变化仍可能需要很长时间才能解决的原因之一——你首先必须了解上下文 阅读和运行 幸运的是，对于理解代码，我们有两种互补的方法。你可以阅读代码，也可以运行代码。...运行代码的确是个非常棒的好方法。所以，请确保充分利用这两种方法。 bug总是难免的 我不喜欢那些宣称软件开发可以“一蹴而就”的高谈阔论。不论你再怎么费尽心机，bug总是难免的。
在下一次运行python程序的时候，如果没有对源代码进行更改或者是python版本进行更改，那么python将会直接加载.pyc文件。...源文件的改变: python会自动检查源文件和字节码文件最后一次修改的时间戳，来确认是否需要重新编译。...最后，请记住字节码只针对哪些被导入(import)的文件而生成，而不是顶层的执行脚本。...cpython是我使用的python解释器，38表示我所使用的python版本是python3.8。...python并不需要反复重新解析源代码。这决定了python代码的执行速度还是可以的。 在python中，我们只拥有运行时，因为编译器总是在运行时出现，并且是运行程序系统的一部分。
发现内存不够，看了看容器的最低内存配置，发现至少需要2G，好吧，给你2G。。。呵，容器，说好的不依赖底层环境呢，说好的一次镜像到处浪呢，尼玛，怎么浪不起来了。。。...在一般的镜像中，都是不会设置这种无限重启的策略的，这个elk的镜像还是有点意思的，居然直接将策略帮我设置好了。。。 系统总是会出问题的，总是在你意想不到的地方出现问题。。。...当然，只能说运行一次成功之后，然后再次进行移植是没问题的。。重启后性能如下。。。呵，JAVA。。。 ?...我要是说。。。冥冥之中我就感觉这个不错，估计你也不能信服。。。那就只能说，每种数据结构都有合适的地方，有序的还是无序的？我选择list的时候，是不是考虑了高性能，高扩展性？...编程，功能的实现好像每个人都会，那么每个人写的到底是BUG还是程序，就看你的程序运行起来，能完美的避过多少坑。。。Emmm，只写BUG了解一下。。。 我在等，等每一个坑的轮回。。。
这应该用一次查询来完成，相反你对一个超大表查询两次。别犯傻了：大表尽量只查询一次，你会发现存储过程执行起来快多了。...请注意：许多开发人员避开这个连接问题的做法是，将注意力集中在查询本身上，根据连接创建只读视图，那样就不必一次又一次键入连接条件。 但这种方法的问题是，仍要为需要它的每个报表运行查询。...然后你可以针对小得多，锁定时间很短的活动表运行单一的 UPDATE 语句。 进行这样的数据修改可大大提高并发性。最后我要说，你根本不需要使用游标，总是会有一种基于集合的解决方法。...解决办法就是，将每个表的删除分解成单独的事务，以便每个删除事务只锁定一个表。 这解放了其他表，缓解了阻塞，让其他操作得以继续运行。你总是应该把这样的大事务分解成单独的小事务，以防阻塞。...第一次查询用时 15 秒，包含 456197 个逻辑读取，第二次查询不到 1 秒就返回结果，只包含 5 个逻辑读取。
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