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用Python实现清理电脑上的空文件夹~

文件夹和文件是不一样的,文件夹是含有独立路径的目录,是没有后缀名的。...而在python的内置模块os中,删除文件夹和文件的方法也是不同的,所以在写代码之前,先给大家简单的介绍一下os判断目标是否为文件夹和删除空文件的两个方法。...os.path.isdir() os.path.isdir()方法用于判断目标对象是否为一个目录,传入的参数是目标对象的绝对路径。...一层一层的,而os.path.isdir()的作用就是一次一次判断是否为目录,是的话就继续访问,从而得到最底层的文件夹或文件。...os.rmdir() os.rmdir()方法用于删除指定路径的目录,也就是文件夹为空的时候才可以删除, 否则, 会抛出异常。

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    微服务架构在Kubernetes上的实现

    它是唯一的AWS,Azure,Google Cloud原生自带,同时RedHat和Pivotal等许多私有云供应商也提供的容器化解决方案。...这种复杂程度应该不足为奇,因为Kubernetes来自谷歌的内部项目Borg,它是谷歌在分布式系统上的数十年经验总结。使用Kubernetes,你可以指定服务的外观,实例数,冗余类型,服务所在位置。...你可以指定数据的外观,数据库会指出如何实现数据。 Kubernetes也是一样的。 Kubernetes特点 Kubernetes提供的是将容器视为服务定义的能力。Kubernetes可以处理纯容器。...你在群集中的服务器上安装Kubernetes软件,Kubernetes主进程将自动部署你的软件。 除了基本的容器外,Kubernetes还可以使用它所称的Pod。...我们将使用kubectl命令行工具将其部署在我们的集群上: kubectlapply-fhelloworld-go-v1.yaml 要获取服务负载均衡器IP,请运行以下命令: kubectl get svc

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    PageRank算法在spark上的简单实现

    Scala代码,只用了区区几行即实现了Google的PageRank算法,于是照猫画虎做了个小实验验证了一下。...算法从将ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始,然后在每次迭代中不断更新ranks变量。...实际上,linksRDD的字节数一般来说也会比ranks大得多,毕竟它包含每个页面的相邻页面列表(由页面ID组成),而不仅仅是一个Double值,因此这一优化相比PageRank的原始实现(例如普通的MapReduce...(4)在循环体中,我们在reduceByKey()后使用mapValues();因为reduceByKey()的结果已经是哈希分区的了,这样一来,下一次循环中将映射操作的结果再次与links进行连接操作时就会更加高效...scala这语言是真的很简洁,大数据上的通用示例程序wordcount,用scala写一行搞定,如下图所示: var input = sc.textFile("/NOTICE.txt") input.flatMap

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    介绍bigpipe以及bigpipe在django上的实现

    什么是BigPipe 关于BigPipe是在看一篇淘宝ued的官方博客上看到的,原文是说用nodejs做前后端分离的,只是稍微提了一下bigpipe。...开干 网上关于BigPipe的实现有很多,php和node.js是用的比较多的。...下图是用firebug看到的整个请求过程: 网页上的0到9,基本是一个一个出来的,间隔约1秒,整个请求是10.04秒,其中等待响应时间只有26毫秒。.../questions/1922934/how-to-disable-mod-deflate-in-apache2 至此,大概就可以了解了bigpipe的整个思想,以及在django上的实现。...所以貌似没有一个统一的标准,这样不方便写通用的库。 对于SEO来说,需要实现当蜘蛛来的时候在服务器组装好全部页面,然后返回。

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    在IT硬件上实现视频的按行处理

    Kunhya 首先描述了需求:在COVID-19 形势下,互操作性要求在更低的成本下达到更低的延迟。...体育、新闻等媒体制作需要在保持社交距离前提下(即远程)实现对媒体的编辑 当前IT工业界方法有一些局限性:IT工业界通常的处理框架(像 DirectShow,GStreamer,FFmpeg)都是以视频帧为单位处理的...对于一些需要低级延迟的交互应用,如云游戏,我们期待更低的延迟。 Kunhya 强调,当我们讨论广播工业(而不是流媒体)的延迟的时候,我们在讨论的是亚秒级的延迟。...在解码端,按行处理的解码需要注意要避免在 slice 边界处使用 deblock,也要做高码率流的延迟/通量取舍,可能需要缓存一些 slice 来达到实时。...帧内编码如 VC-2/JPEG-XS 大约有 32-128行的延迟,因为无法做帧级码控,会有 100-200Mbps 的码率,因此当前在家用环境和一部分生产环境无法使用 当前的demo已经可以达到在合适的码率下达到

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    分析Oracle在云上实现高可用的几种实现方式

    目前云上实现Oracle数据库高可用的技术有:Oracle Rac(单实例)、Rose HA第三方软件(单实例)及Keepalived(单实例)、Data Guard(多实例)。...在云上一般建议采用物理机承载。 ? 二、第三方软件HA HA(High Available)即由两台计算机组成并对外提供一组相同的服务,也叫做一主一备模式。...Keepalived可以基于脚本进行网络、应用状态的检测,理论上功能很强大。 ?...对于在客户机/服务器环境中的网络及数据库中集成的高可用需求,ROSEHA提供了非常灵活而且适用的解决方案。 ?...采用该双实例方案,理论上可以实现数据库的读写分离,以及主备切换,是实现数据库集群高并发的最佳方案。 ?

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    昨日烂活 —— 在 BukkitAPI 上实现眨眼的效果

    本文最后更新于 520 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。...(这个代码很久以前写的,实现真的太脏了,完全就是写出来娱乐的,所以大家也图个乐就好,仅供参考) ↓之所以要发是因为~刚才~前几天整理仓库突然看到这个觉得挺有意思就分享出来了 代码源: https:/...action.runTaskTimer(CityCore.plugin, 20, blindTime) } } } 运行原理: 每隔一定时间给予玩家失明和夜视的效果...虽然实现比较脏,但是玩起来还是挺有意思的,甚至挺真实2333。 (源代码上还有一个当玩家眨眼时会在头顶显示的眨眼 Tag 和一个类似 SCPSL 的剩余眨眼时间 Actionbar,可以说很真实了

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    协同过滤推荐算法在python上的实现

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1.引言 信息大爆炸时代来临,用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。...推荐系统相比于搜索系统,不需要提供明确需求,便可以为每个用户实现个性化推荐结果,让每个用户更便捷地获取信息。它是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。...基于物品的协同过滤推荐的原理和基于用户的原理类似,只是在计算邻居时采用物品本身,而不是从用户的角度,即基于用户对物品的偏好找到相似的物品,然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。...2.相似度算法 实现协同过滤算法的第一个重要步骤就是计算用户之间的相似度。...3.预测算法 实现协同过滤算法的第二个重要步骤就是预测用户未评价物品的偏好,基于物品的协同过滤预测是用对用户u已打分的物品的分数进行加权求和,权值为各个物品与物品i的相似度,然后对所有物品相似度的和求平均

    1.3K10

    CSS中的float定位技术在iOS上的实现

    浮动布局主要用于那些图文环绕以及实现一些界面不规则排列的场景,并且浮动定位技术在WEB前端开发中应用的非常普遍。...iOS中实现不规则排列的方式 在iOS中我们可以通过frame以及AutoLayout两种方法来实现界面的布局。...,并浮动到容器视图的最左边的(0,180)的位置上。...这里的比重的设置,是在整体布局视图的浮动的方向的设定上的,就是说当整体的布局视图里面的视图是支持左边和右边浮动时则这个比重指定的是视图的宽度的相对比例值,而当布局视图支持的是上边和下边浮动时则这个比重指的是视图的高度的相对比例值...浮动布局的停靠属性 我们看到浮动布局视图里面还有一个gravity属性,这个属性在左右浮动布局视图中可以用来设置所有子视图的整体的上,中,下三种停靠模式,而在上下浮动布局视图中则可以用来设置所有子视图的整体的左

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    腾讯在信息流内容理解技术上的解决方案

    但是在信息推荐中,我们仍然在使用分类、关键词和实体等传统的内容理解方法,那到底在智能时代下是否需要新的内容理解方案呢?...例如用户阅读了王**马*离婚的新闻,会把 “王**”、“马*”作为两个兴趣点积累到用户画像中,而对新的文章排序时候,实际上已经丢失了 “王**”和 “马*” 兴趣点是同一篇文章同时积累的这个信息。...通过上述分析,我们可以得到这样的结论:搜索经过召回之后,排序有完整的上下文信息;但是在推荐中由于经过了用户画像,使用传统的内容理解方案时,排序会丢失用户阅读的上下文信息。...总结 本文详细分析了在信息流推荐中,传统 NLP 做内容理解时的局限性,以及新的要求。...我们通过对实际用户行为的分析,总结了一套基于 兴趣点图谱 的内容理解方案,并且在信息流的场景下应,取得了不错的效果提升。 ?

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    在 Kubernetes 中,Pod 间实现共享内存的解决方案

    王涛是腾讯云的高级工程师,在本文中,他将阐述一种在 Pod 间利用 Posix/SystemV 来实现共享内存的解决方案,一起来看看吧。...但是,一些基础组件 Agent 与业务 Pod 之间是通过共享内存的方式进行通信的,所以整个部署的首要问题是:在同一 Node 中,Pod 之间如何去实现共享内存?...如果进程关闭,映射随即失效,除非事先已经映射到了一个文件上; /dev/shm 是 Linux 下 SystemV 共享内存的默认挂载点。 POSIX 共享内存是基于 tmpfs 实现的。...如上图所示,在整个方案中,业务对 POSIX Type IPC 的共享支持是通过挂载 /dev/shm 来实现的;对 SystemV Type IPC 的共享支持是通过 Share HostIPC 来实现的...总结 在高并发业务下,尤其还是以 C/C++ 代码实现的基础组件,工程师们经常会使用共享内存通信机制来追求高性能的标准。

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    HarmonyOS 开发实践 —— 网络重定向在HarmonyOS上的场景及解决方案

    ("url")和window.location.href="url"两种方式实现页面跳转,将标签中的http-equiv属性的值设置为refresh也可以实现页面跳转。...在Webview中可以使用以下方法将直接跳转和系统重定向区分开来:web有拦截url的回调onLoadIntercept,该回调中的event.data.isRedirect()方法可以实现判断以上几种类型跳转的方式...方案在监听左滑返回的生命周期onBackPress中先判断accessBackward的值,即当前页面是否有返回历史记录。...在发生系统重定向后又进行普通页面跳转时,在onLoadIntercept回调里将普通跳转的情况给布尔变量isRedirect设置为false,这样在onBackPress生命周期中,就会进入到回退一步的判断里...,从而实现正常的跳转后页面回退一步。

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    在大规模 Kubernetes 集群上实现高 SLO 的方法

    导读:随着 Kubernetes 集群规模和复杂性的增加,集群越来越难以保证高效率、低延迟的交付 pod。本文将分享蚂蚁金服在设计 SLO 架构和实现高 SLO 的方法和经验。 ?...一般来说对于内部服务之间的 SLO 被打破,通常不会是经济上的赔偿,可能更多的是职责上的认定。 所以,我们在系统内部更多关注的是 SLO。 ?...Pod 创建/升级失败,用户可以通过重试来解决,但 pod 删除失败,虽然有着 K8s 面向终态的理念,组件会不断重试,但终究也会存在脏数据,如 pod 在 etcd 上删除,但是节点上还残留着脏数据。...我们设计实现了一个巡检系统,通过查询 apiserver 获取调度到当前节点上的 pods,通过对比,找到节点上残留的进程/容器/volumes 目录/cgroup /网络设备等,通过其他途径尝试释放残留资源...在权限隔离的基础上,还需要做到 QPS 隔离,及容量的隔离,防止一个用户的 Pod 把集群能力耗尽,从而保障其他用户的利益。 ?

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    FastFormers:实现Transformers在CPU上223倍的推理加速

    作者:Parth Chokhra 编译:ronghuaiyang 导读 使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。 ?...现在,后一个问题由FastFormers解决了,有一套方法可以实现基于Transformers的模型在各种NLU任务上的高效推理。...“将这些建议的方法应用到SuperGLUE基准测试中,与开箱即用的CPU模型相比,作者能够实现9.8倍到233.9倍的加速。在GPU上,我们也实现了12.4倍的加速。"...在CPU上的8bit量化矩阵乘法:由于减少了CPU指令数量,8bit量化矩阵乘法与32位浮点运算相比带来了显著的速度提升。...batch size为1的BoolQ验证数据集上的CPU推理加速 总结 本文介绍了FastFormers,它能对基于Transformer的模型在各种NLU任务上实现高效的推理时间性能。

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