引言 使用tree命令来计算目录下的文件和子文件夹数量是一种非常简便的方法，这个命令以其能够以树状图的形式展示文件和文件夹而广为人知。...虽然你可以通过启用配额来限制磁盘空间和inode的使用，以防止用户滥用资源，但这个命令仍然有其用武之地。...ISO 目录中的文件和子目录的信息。...-L — 用来指定要展示的目录树的层数，在上面的例子中设置为1。 -f — 让tree显示每个文件的完整路径。...总结 本文[1]中，分享了一个关键技巧，它能够让您以一种新颖的方式使用tree工具，与传统的以树状图展示文件和目录不同。您可以通过查阅手册页中的多种tree选项来创造新的使用技巧。
import threading import time sem=threading.Semaphore(4) #限制线程的最大数量为4个 def gothread(): with sem...: #锁定线程的最大数量 for i in range(8): print(threading.current_thread().name,i)
---- Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持，用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件，两种方式在写文件的时候有一些区别： 1....从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer，由于最终写数据的过程是在reducer中完成，所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。...supergroup 268 2019-12-20 16:31 /user/hive/warehouse/temp.db/czc_hive_game/000000_0 注：Hive控制reducer数量的规则如下...： Hive自己如何确定reduce数： reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定： hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...，这是由于动态规划的作用，在写文件的时候只启动了一个任务。
这里使用WGCLOUD工具来监测文件数量，它有一个功能模块【自定义监控项】，可以实现一些特定的场景需求比如我想监测WGCLOUD的server日志文件数量图片如下例子是shell脚本，是实时统计server...运行中产生的日志文件数量，bat脚本也是可以的/wgcloud/countServerLogs.sh，内容如下#!
= file_count: print(f"文件夹大小: {size_kb:.2f} KB {size_gb:.2f} GB, 文件数量: {file_count}", datetime.now
使用igv查看bam文件里有cigar字段，这个是啥意思？...bioinformaticsremarks/bioinfo/sam-bam-format/what-is-a-cigar image.png image.png 所以如果是spliced alignment 的reads...cigar关键词中间会有N，只要统计cigar关键词就可以了 python的pysam模块能够统计一个给定区间内所有reads的数量，也可以统计每个reads的一些性质 import pysam bamfile...，可以依次访问每个read的情况，read的性质有 image.png image.png 可以探索的内容很多 结合gtf文件统计每个基因区间内的spliced alignment 的reads的数量...这里只统计reads1中的spliced alignment 如果是双端测序的数据，pysam统计reads数量的时候会计算为2个分为reads1和reads2 脚本的使用方式 python stat_spliced_junction_read_orientation.py
在默认情况下 Discourse 将会保留 5 个 备份文件到 S3 服务器上。 你可以修改这个配置，保存更多的备份文件到 S3 存储上面。...根据当前你 Discourse 的大小，如果你已经将图片分开存储的话，你可以备份更多的内容。 例如我们可以保留 30 天的备份。 将上面的备份修改 30 就可以在 S3 上保留 30 天。
创建方式 Executors.newWorkStealingPool(); 创建一个具有抢占式操作的线程池 Executors.newScheduledThreadPool(10) 创建一个定长线程池...Executors.newFixedThreadPool(10) 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。...Executors.newSingleThreadExecutor() 按顺序来执行线程任务 但是不同于单线程，这个线程池只是只能存在一个线程，这个线程死后另外一个线程会补上，继续按顺序执行任务...：拒绝策略 线程池处理流程 拒绝策略 jdk的内置拒绝策略： 创建线程必须使用线程池创建 线程池不允许使用Executors创建，因为线程最大数设置的是Integer.MAX_VALUE = 21E...e.printStackTrace(); } finally { threadPool.shutdown(); } } 最大线程数量该如何配置
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。....rglob("*.*") print(len(list(list_path))) 看上去代码非常简洁，顺利地解决了粉丝的问题。...后来【瑜亮老师】针对该代码提出了点建议，如下所示： 不过针对该问题，方法还是很多的，下一篇文章，我们继续看另外一个方法，敬请期待！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【东哥】提问，感谢【巭孬嫑勥烎】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【小王子】、【莫生气】等人参与学习交流。
1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在CDH 5.16.2集群中获取所有Hive表的分区数、小文件数量、表大小。...Htab_Data.txt 3.数据可视化 1.创建excel表并导入数据 2.点击“获取数据”，并设置分列格式 3.选择其他添加“#”，点击完成 4.导入完成信息如下 5.可以对表格进行小文件数量...（如果需对表大小进行单位展示，可以对表大小列进行除1024等于KB,再除1024等于MB依此累加） 4.总结 1.获取元数据信息也可以采用hive用户，但是没有权限把文件写入本地，可以采用记录会话的功能提取查询的信息...2.如果表数量过多可以把从元数据库导出到信息拆分为多个文件，多个脚本同时执行。 3.CDH和CDP的统计方式相同。...4.统计完数据后，可以更明确的了解Hive的各张表信息情况，并且可以采用此表信息进行小文件合并，提升集群性能。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...0 for root, dirs, files in os.walk(path): count += len(files) return count # 指定文件夹的路径...folder_path = "/path/to/desktop/folder" # 统计文件数量 file_count = count_files(folder_path) print("文件数量...:", file_count) 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...\pdcfi\Desktop\UPF终验报告\res\upf" # 获得当前文件夹的路径 dir_count = 0 file_count = 0 for root, dirs, files in os.walk...(filePath): # 遍历统计 for dir in dirs: dir_count += 1 # 统计文件夹下的文件夹总个数 for _ in files:...file_count += 1 # 统计文件夹下的文件总个数 print('dir_count ', dir_count) # 输出结果 print('file_count ', file_count...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...二、实现过程 继续接上一篇文章，【隔壁山楂】又给了一个代码，如下所示： from pathlib import Path p = Path(你的文件路径).rglob('*') file_list...= [i.is_file() for i in p] # 统计文件夹下的文件总个数 file_counts = sum(file_list) # 统计文件夹下的文件夹总个数 dir_counts =...这里再深入探讨下，如下图所示：原理就是下图中的简单公式：用总数-文件夹个数=文件数。 针对文件数和文件夹数量。 最后给大家补充下【逸】分享的知识，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...二、实现过程 继续接上一篇文章，【瑜亮老师】针对【巭孬嫑勥烎】的代码，进行了优化，优化后的代码如下所示： # 获取文件夹下所有层级内的文件名（绝对路径），包括没有后缀名的文件 all_files = [...f for f in pathlib.Path(paths).rglob('*') if f.is_file()] # 获取文件数量 file_count = len(all_files) print(...'全部文件数量:', file_count) 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
前几天给大家分享了利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下），并且对抓取到的数据进行了Python词云和wordart可视化...今天我们继续focus on微信，不过这次给大家带来的是利用Python网络爬虫抓取微信好友总数量和微信好友男女性别的分布情况。代码实现蛮简单的，具体的教程如下。...授权成功之后，程序会继续往下执行，稍等片刻之后，便可以给您返回您的微信好友数量信息。 在这里，以小编的微信好友为例，程序运行之后，得到的信息如下图所示： ?...相信很多小伙伴已经知道在手机微信页面的第二个选项卡“通讯录”下，一直往下拉取好友列表，直到最后，就可以看到自己微信好友的数量，大家可以试试看，是不是和Python程序抓取到的数量是否一致。...至此，利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例已经完成，小伙伴们可以打开电脑，赶紧去尝试一下吧，简单的几行代码，带你玩转微信好友~~~ ?
当任务数超过线程池的核心线程数，如何让它不进入阻塞队列直接启用最大数量的线程去执行任务？...当我们提交一个任务到线程池，它的工作原理如下： 预热核心线程 如果线程池的线程数小于corePoolSize(核心线程阈值)，即使其他核心线程处于空闲状态，也会创建一个新核心线程来运行新任务。...如果添加阻塞队列失败，这时会创建一个非核心线程来增加处理效率 如果阻塞队列已满，并且线程池的线程数小于maxPoolSize，则创建一个新非核心线程来运行任务。...如果非核心线程数量达到阈值，就会触发一个拒绝策略 如果阻塞队列已满，并且线程数大于或等于maxPoolSize，则拒绝该任务。 所以如果我们希望这个任务不进入到阻塞队列，那么只需要处理第二步就好。...基于这个特性，我们只需要把线程池的阻塞队列替换成SynchronousQueue就好了，它就能够直接去避免任务进入到阻塞队列，而是直接去启动最大线程数量去处理任务。
1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks...legend里面点的数量，但对于离散的点，还是没有解决问题。...之后我又参考了python中matplotlib的关于legend官方文档：legend and legend_handler 里面有介绍legend类中的参数，里面有介绍两个参数：numpoints...这里也参考了stack overflow的一个问答：Setting a fixed size for points in legend 该问题是如何设置图例中点的大小，而不是点的数量。...('F:/where-you-want-to-save.png', dpi=300, bbox_inches="tight") # 保存文件，dpi指定保存文件的分辨率 # bbox_inches="tight
进程、线程和协程的区别 进程、线程和协程，从来就是Python面试中聚讼不休的一个话题，只要我们还在使用Python，就一定逃离不了三程问题： 进程 首先明确一下进程和线程的概念，进程系统进行资源分配的基本单位...服务来支持后台的并发，就是利用了多进程的互不干扰，就算某个进程僵死，也不会影响其他进程，进程使用的是mulitprossing库 ，往往是先声明进程实例，里面可以传入消费方法名称和不定长参数args，然后将实例放入指定进程数的容器中...，线程适用于io密集型任务，所谓io密集型任务就是大量的硬盘读写操作或者网络tcp通信的任务，一般就是爬虫和数据库操作，文件操作非常频繁的任务，比如我负责开发的审核系统，需要同时对mysql和redis...线程使用的是Threading库 ，往往是先声明线程实例，里面可以传入消费方法名称和不定长参数args，然后将实例放入指定线程数的容器中(list)，通过循环或者列表推导式，使用start方法开启线程，...协程我使用的python原生协程库asyncio库，首先通过asyncio.ensure_future(doout(4))方法建立协程对象，然后根据当天审核员数量指定开启协程数，和多线程以及多进程的区别是
我们可以利用Python编程语言来实现批量下载图片的功能。Python是一种简单易学、功能强大、跨平台的编程语言，它有很多优秀的第三方库和模块，可以帮助我们处理各种网络请求和数据处理。...具体来说，我们需要做以下几个步骤： ● 第一步：准备一个URL列表，也就是包含图片地址的文本文件或者Python列表。每个URL占一行或者一个元素。...● 第三步：准备爬虫代理，用于提高爬虫采集效率，规避网站的IP限制 ● 第四步：定义一个下载图片的函数，传入图片的URL和本地文件名作为参数，并使用相应的模块或库来发送HTTP请求和保存图片数据。...然后，在每个线程或进程中我们可以根据索引选择对应URL和文件名并调用opener对象retrieve方法下载。...(thread) thread.start() 以上就是如何使用Python批量下载图片。
eventlet为了实现“绿色线程”，竟然对python的和网络相关的几个标准库函数进行了改写，并且可以以补丁（patch）的方式导入到程序中，因为python的库函数只支持普通的线程，而不支持协程，eventlet...eventlet为了实现“绿色线程”，竟然对python的和网络相关的几个标准库函数进行了改写，并且可以以补丁（patch）的方式导入到程序中，因为python的库函数只支持普通的线程，而不支持协程，eventlet...可使用eventlet.hubs.use_hub(hub=None)来配置使用的hub,其中，传入的参数为选用的hub的名字。...例如，你可以将一堆事件放到一个Python列表中，然后重复地遍历他们，这是就可以调用 ready() 直到其中的一个事件返回True，然后就可以立刻调用 wait() 来获取它了。...，可以指定数量 for body in pool.imap(fetch, urls): #协程根据指定要执行的函数依次执行获得url的信息 print("got body", len(body)
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