用nohup 运行一个python文件 nohup python -u main.py nohup.out 2 &1 & 除了main.py 换成自己的文件名，nohup.out 也可以改为其他名字 build -p 8081 /dev/null 2 &1 &命令后，直接关闭窗口后并没有后台挂起运行 解决的方法 在xshell执行完nohup命令后，需要再执行一次exit才能正常使用 以上这篇python nohup 实现远程运行不宕机操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
利用QEventLoop与QNetworkAccessManager实现网络请求不阻塞ui的操作。 使用场景 当我们发送一个网络请求时，持续等待发送回来的数据，再进行下一步操作，但是期间ui不能阻塞的情况。 示例 QEventLoop类提供一种进入和退出事件循环的方法。
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一、初识鸿蒙 国内在计算机基础核心领域缺乏建树，一直没有自主知识产权的操作系统。 在嵌入式领域， 鸿蒙指是一款嵌入式操作系统，鸿蒙的核心为LiteOS，系统只能在配套的硬件（开发板）上运行，并非通用的操作系统，OpenHarmony是其对外开源的版本，在2020年9月在gitee上开源 总的来说，鸿蒙绝不仅仅指的是操作系统，华为的野心也绝不止于此，华为是要打造一个叫鸿蒙的生态，我们不排除未来会有鸿蒙SDK植入其它厂商的设备，使这些设备也具备运行鸿蒙应用的能力，甚至是运行在传统的Windows 换句话说，为一个POSIX兼容的操作系统编写的程序，应该可以在任何其它的POSIX操作系统（即使是来自另一个厂商）上编译执行。 因为这个Js引擎实在太小众，Google V8他不香吗？
Code/PycharmProjects/QtDemo/ToolsList__pycache__\start.cpython-36.pyc <空行> raw strings（原始字字符串） 在python 中使用r来处理常量，强制不转义。 ```python text=r"1 E:/Code/PycharmProjects/QtDemo/ToolsList\__pycache__\start.cpython-36.pyc \r\n" print E:/Code/PycharmProjects/QtDemo/ToolsList__pycache__\start.cpython-36.pyc \r\n 当为字符串变量时，可以使用如下方式强制不转义
springboot整合redis，长时间不操作连接超时 我原来的依赖是这个 <dependency> <groupId>org.springframework.boot
Google Colab 长时间不操作掉线问题 Google Colab是谷歌开放的一款研究工具，是Google Research团队开发的一款产品，Colab是一种托管式Jupyter笔记本服务。 免费的GPU配置如下： 在使用过程中，需要保证短时间内与机器交互，所以长时间不操作，可能会导致资源回收，手动上传的代码文件和数据集会被清空，可以通过在控制台输入以下代码解决这种问题： function
前言 本文主要从应用来讲数组api的一些骚操作，如一行代码扁平化n维数组、数组去重、求数组最大值、数组求和、排序、对象和数组的转化等。 上面这些应用场景你可以用一行代码实现吗？ 2.开始篇 [1,2,3].some(item=>{ return item===3 }) //true 如果不包含返回false 8.类数组转化 1.终极篇 Array.prototype.slice.call
Python SQLITE数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件，也就是说没有独立的维护进程，所有的维护都来自于程序本身。它使用一个文件存储整个数据库，操作十分方便。
那么我们又要查看数据，又不想写程序查看，可以在cmd中执行如下 type C:\Users\lenovo\Desktop\NewShortestPathCountrywideComplete.txt 操作流程如下图 （它会全部读取进去，切断为操作Ctrl+c ）： ? 2.常见操作，文件行去重，以txt为例 #! usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ readDir = "C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\com_file.txt" writeDir
序列文章 JS面试之函数(1) JS面试之对象(2) 前言 本文主要从应用来讲数组api的一些骚操作; 如一行代码扁平化n维数组、数组去重、求数组最大值、数组求和、排序、对象和数组的转化等； 上面这些应用场景你可以用一行代码实现 如果数组中无值返回-1 includes(),find(),findIndex()是ES6的api 2.开始篇 [1,2,3].some(item=>{ return item===3 }) //true 如果不包含返回
03 2020-05 全民Python？不！我就偏爱Excel~ 不知道是不是因为营销号们最近洗脑的缘故，感觉周围所有人都在学Python的路上。 虽然我知道大多数人拿到了教程之后都是网盘堆着落灰的节奏，然而这全民Python的浪潮着实让人受不了，特别是培训机构营销软文的标题党：Python取代Excel？？？ 别闹了，你说WPS取代Excel我觉得有可能，Python取代就算了吧。 如果日常不经常做数据分析，学Python数据分析还不如把Excel练熟了，想搞Python的话还是办公自动化啥的，多少还有点意思，虽然常用的办公自动化都有插件或者工具，自己学学倒是也挺好的。 ? 这样做确实可以很快得出想要的结果，但是这种操作是一次性的，如果每天都需要统计，每天的数据不一样呢？不就需要每天重复这个动作么？这样的机械性重复怎么可能让的你的技术上一个台阶呢？
最近就被“逼着”走向了python开发之路，大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中，所以基本上python的相关知识都涉及到了，这里对一些基础操作以及hdfs 二、基础操作 2.1 字符串操作 字符串操作应该是所有语言的基础。 python基本上也提供了其他语言常用的一些字符串处理函数，常用的如下： 1、startswith 以某个字符串起始 2、endswith 以某个字符串结尾 3、contain python没有提供contain python中文件操作常用的有以下函数。 1、walk 用于递归遍历文件夹，获取所有文件。 2、os.path 文件、文件夹路径等操作。 hdfs操作采用hdfs3库，这是c语言写的libhdfs库的python封装版，基本能满足常用的hdfs操作。
python 读写 excel 有好多选择，但是，方便操作的库不多，在我尝试了几个库之后，我觉得两个比较方便的库分别是 xlrd/xlwt、openpyxl。 之所以推荐两个库是因为这两个库分别操作的是不同版本的 excel，xlrd 操作的是 xls/xlxs 格式的 excel，而 openpyxl 只支持 xlxs 格式的excel，openpyxl 使用起来会更方便一些 ，所以如果你只操作 xlxs 文件的话，那么可以优先选择 openpyxl，如果要兼容 xls 的话，那就用 xlrd/xlwt 吧。 # 添加一行 row = [1 ,2, 3, 4, 5] sheet.append(row) ## execl读 ```python from openpyxl import load_workbook
，一般输出dataframe格式，功能强大 openpyxl：主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlrd库：从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库：对excel进行修改操作 ，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库：在xlwt和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改 xlwings：对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作 xlsxwriter：用来生成 excel表格，插入数据、插入图标等表格操作，不支持读取 Microsoft Excel API：需安装pywin32，直接与Excel进程通信，可以做任何在Excel里可以做的事情，但比较慢 对比 类型 /demo.xls' df = pd.read_excel(file_path, sheet_name = "Sheet1") # sheet_name不指定时默认返回全表数据 # 打印表数据，如果数据太多
python2.5以上版本已经集成了sqlite模块，下面是一些基本用法 #! /usr/bin/python -- coding: iso-8859-1 -- from sqlite3 import dbapi2 as sqlite Create a database: con /usr/bin/python -- coding: iso-8859-1 -- from sqlite3 import dbapi2 as sqlite Connect to an existing
字典用{}表示，其中是一系列的“键-值”对，可以使用键来访问对应的值，这个值可以是数，可以是字符串，可以是一切python对象。键和值之间用冒号分隔 ，键值对之间用逗号分隔。
连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host，第二个参数为端口port，端口如果不传默认是 统计数据条数 db.user.find().count() (4) skip 从第几条数据开始取 db.user.find().skip(2) 七 update 修改 update()方法其实也是官方不推荐使用的方法 print(result.matched_count, result.modified_count)没 八 remove 删除 删除操作比较简单，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，符合条件的所有数据均会被删除
如： <book category=" <em>Python</em>"></book> 注意： book元素中的属性category的值是python必须用引号引起来，使用单引号和双引号都可以，但是如果属性值本身包含双引号 >learning math</title> <author>张三</author> <pageNumber>561</pageNumber> </book> <book category="<em>Python</em> "> <title>learning Python</title> <author>李四</author> <pageNumber>600</pageNumber> </book> </booklist learning math</title> <author>张三</author> <pageNumber>561</pageNumber> </book> <book category="<em>Python</em> "> <title>learning Python</title> <author>李四</author> <pageNumber>600</pageNumber> </book
文件操作 文件操作，无外乎读写，但首先你要打开文件。
/usr/bin/env python import os from random import randrange as rand COLSIZ = 10 FIELDS = ('login',
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