端口复用就是在一个开放的端口上,通过对输入的信息进行字符匹配,来运行不同的服务。端口复用只对输入的信息进行字符匹配,不对网络数据进行任何拦截、复制类操作,所以对网络数据的传输性能丝毫不受影响。端口复用常被黑客用来制作后门。在winsock的实现中,对于服务器的绑定是可以多重绑定的,在确定多重绑定使用谁的时候,根据一条原则是谁的指定最明确则将包递交给谁,而且没有权限之分,也就是说低级权限的用户是可以重绑定在高级权限用户启动的端口上的,这是非常重大的一个安全隐患。
select 可以同时处理多个 socket,有一个就绪应用程序代码就可以处理它。
函数基础 简单地说,一个函数就是一组Python语句的组合,它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程,那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。 有了函数,我们可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了(相信很多人在刚开始时都有这样的体验)。我们可以把相同的代码可以提炼出来做成一个函数,在需要的地方只需要调用即可。那么,这样就提高了代码的复用率了,整体代码看起来比较简练,没有那么臃肿了。 函数在Python中是最基本的程序结构,用来最大化地让我们的代码进行
自制包内容 回忆上次内容 上次导入了外部的py文件 import my_module 导入一个自己定义的模块 可以使用my_module中的变量 不能 直接使用 my_module.py文件中的变量 只要加my_module.作为前缀就可以 直接导入导入变量、函数 from my_module import pi 可以导入my_module.pi 并作为pi变量使用 from my_module import pi as my_module_pi 导入变量并重命名 上次那个苹果香
在谈MLSQL解决了什么问题之前,我们先提一个“数据中台”的概念。什么是数据中台呢?数据中台至少应该具备如下三个特点:
在Python编程世界中,有一种特殊的类型,被戏称为“鸭子类型”。这个概念源自一句格言:“如果它走起来像鸭子,叫起来像鸭子,那么它就是鸭子。” 这种理念在Python中得以充分体现,它让我们在编写代码时更加关注对象的行为,而不是对象的类型。本文将深入探讨鸭子类型在Python中的应用,以及如何利用这一特性编写更加灵活、可复用的代码。
我们首先以一个例子来介绍模块化编程的应用场景,有这样一个名为requirements.py的python3文件,其中两个函数的作用是分别以不同的顺序来打印一个字符串:
tep是一款测试工具,在pytest测试框架基础上集成了第三方包,提供项目脚手架,帮助以写Python代码方式,快速实现自动化项目落地。fixture是pytest核心技术,本文聊聊如何使用fixture完成变量、接口、用例3个级别复用。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的面向对象程序设计基础。
书目:Python(Unix和Linux系统管理指南) 学习日期:20120627 知识点总结: Python的优势: 既简单易学,也可以完成任何复杂任务 可读性好(严格的代码缩进格式) 支持面向对象编程(OOP) 强大的Python社区 强大的Python标准库和大量第三方软件包(PyPI) 基础知识: Python的交互式shell:IPython 在Python中执行命令: subprocess模块:这个模块来产生子进程,并连接到子进程的标准输入 /输出/错误中去,还可以得到子进程的返回值 实例:s
之前用 Django 写了一个 WEB 项目,最近有人想拿它测试下,看能不能满足需求。一看部署文档就打算放弃。主要是一个正儿八经的 Django 网站要想拉起来依赖项还是比较多的,比如 WEB 服务器 nginx 、应用服务器 wsgi 、数据库服务器 MySQL (可选) ...
MLSQL提供了一套SQL的超集的DSL语法MLSQL,数据处理,模型训练,模型预测部署等都是以MLSQL语言交互,该语言简单易懂,无论算法,分析师,甚至运营都能看懂,极大的减少了团队的沟通成本,同时也使得更多的人可以做算法方面的工作。
paramiko是一个用于做远程控制的模块,使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作,paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接。
今天无意在在某群里,看到一个很复杂的SQL脚本,join很多,子查询很多,union很多,case when也很多。然后就让我们负责分析师脚本管理的同事给我看了下我们分析师的脚本,我发现随便一个竟然都超了三四百行。这脚本维护起来应该是个噩梦。如果要让一个东西好维护,好管理,那一定需要项目化,如何项目化一个脚本呢?
我们常说机器学习是一门实验科学。所以相比较传统工程而言,机器学习分成两个大的阶段:
本期教程介绍一个Linux终端复用神器Tmux。首先,让ChatGPT来介绍一下什么叫“Linux终端复用”?为什么需要用这个软件?使用场景有哪些?
第一个,算法的着眼点是,用最快速的方式清洗一些数据出来,然后接着建模训练,评估预测效果,之后再重复清洗数据,再试验。因为很多算法工程师都是Python系的,对他们来说,最简单的方式自然是写python程序。一旦确认清洗方式后,这种数据清洗工作,最后研发工程师还要再重新用Spark去实现一遍。那么如果让算法工程师在做数据清洗的时候,直接使用PySpark呢?这样复用程度是不是可以有所提高?实际上是有的。但是算法工程师初期用起来会比较吃力,因为PySpark的学习成本还是有的,而且不小。
函数在编程中的作用无需小编多说,无论是哪一种语言,代码敲起来必然少不了函数,函数在使用中的过程中其需要注意的语法错误也不是特多。
实际开发过程中,经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作,这时,可以将实现类似操作的代码封装为函数,然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用,还可以使代码更有条理性,增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的定义相关内容。
OSError: [WinError 10048] 通常每个套接字地址(协议/网络地址/端口)只允许使用一次。假如端口被socket使用过,并且利用socket.close()来关闭连接,但此时端口还没有释放,要经过一个TIME_WAIT的过程之后才能使用,这是TNN的相当烦银的,为了实现端口的马上复用,可以选择setsockopt()函数来达到.端口复用的实现,我在这里用Python举个TCP端口复用的例子,UDP套接字要做的完全一样。我们可以在定义好的端口加这句
1、项目难以重现,可阅读性和环境要求导致能把另外一个同事写的python项目运行起来不得不靠运气
以语言环境 Python 3.6 和 logging 日志模块为例说明下,具体代码样例如下:
OSError: [WinError 10048] 通常每个套接字地址(协议/网络地址/端口)只允许使用一次。
学习 Python ,进行 Django 开发也有一年了,小结一下,一年的学习历程。 1. 了解新语言产生的背景 ABC 是专门为非专业程序员设计的一种教学语言,但是由于其封闭,并未取得成功。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆开发了一个新的脚本解释器,并命名为 Python,作为 ABC 语言的一种继承。新的脚本解释器开放,完美结合了 Unix Shell 和 C 的使用习惯。 2. 了解新语言应用的场景 网站后台 有大量成熟的框架,如 Django,Flask,Tornado 网络爬虫 Python
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如 Excel、Tableau、PowerBI 等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。
>>> send_data = input("--->").encode()
python编程中可以使用MySQLdb进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作,但是每次连接mysql数据库请求时,都是独立的去请求访问,相当浪费资源,
函数基础 简单地说,一个函数就是一组Python语句的组合,它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程,那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。 有了函数,我们可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了(相信很多人在刚开始时都有这样的体验)。我们可以把相同的代码提炼出来做成一个函数,在需要的地方只需要调用即可。那么,这样就提高了代码的复用率了,整体代码看起来比较简练,没有那么臃肿了。 函数在Python中是最基本的程序结构,用来最大化地让我们的代码进
在 Web 自动化测试中,浏览器复用是指将已打开的浏览器实例用于多个测试用例。这可以显著提高测试效率和性能,并减少资源消耗。浏览器复用通常与浏览器驱动程序(如 Selenium WebDriver)一起使用,以便更好地管理浏览器窗口和标签页。常见的浏览器复用场景如下:
里面的一个时间段内说明非常重要,这里假设这个时间段是一秒,所以本文指的并发是指服务器在一秒中处理的请求数量,即rps,那么rps高,本文就认为高并发.
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。 怎么解决呢?——Python
从事测试工作已有4年了,期间通过python编写了很多自动化脚本,接下来的日子和大家分享一下测试工作上常用的python库,适合常年从事黑盒测试的同学了解一些入门级技巧。
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。
本文关键字:升级/枚举tinycorelinux上的gcc,在tinycorelinux上安装python jupyter
既然可行,加上 Python 语言天生的优势(易于掌握,开发效率高),那么真的值得持续打造,将鸿蒙上的 Python 进行到底。
学习python有一年了,在工作中经常使用,不过多是一些基础操作和简单库的使用,受朋友打击,想学习一些深层次的内容,所以从本篇开始学习设计模式,首先是简单工厂模式。 其实很早就将设计模式作为学习过程中的一环,不过以前基础薄弱,想来用不到高深的设计模式,所以并没有去学习相关知识,感觉现在可以了就开始看书,买了两本书《设计模式:可复用面向对象软件的基础》和《大话设计模式》,目前主要是顺序阅读《大话设计模式》并将其中C#代码用python实现,并调试通过。
The secret to your success is found in your daily routine.
一个产业的模型,快速地将它产生出来。“快”是第一位的,不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。饿了么成立已经8年,现在日订单量突破900万,我们也有了较为完善的网站架构。 每周只有两天可以发布; 周末是绝对不可以发布的; 业务的高峰期绝对不允许发布; 等等…… 我们发现,发布的最大问题在于发布上去之后没有简单可执行的回退操作。回退操作到底是谁来执行,是发布人员就可以执行,还是需要专人来执行?如果是发布人员的话,发布人员并非24小时在线工作,出了问
我聊到了我的接口自动化经历,提到了两款以前做过的接口自动化框架,一个是tep的前身pyface,纯面向对象设计的框架;一个是pyface的前身AIM,基于unittest设计的。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
就在昨天一个大佬被提及面试腾讯的经历,嗯?也就那样吧,很基础。。。。。。。这就是大佬吧,膜拜大佬!然后我好奇的看了一下面试的一些问题,然后其中一个实战问题让我来了兴趣,问如果整站被web.config做了出站限制,在不更改web.config的情况下如何转发?唉,我知道,但是我就不说,我就是玩儿!
作者:TurboNLP,腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务(序列标注、分类、句子关系判断、生成式)训练时,通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow,在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理,这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享,而对于模型上线同样也面临:上线难、延迟高、成本高等问题,TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始,前期经过大量调研,在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP, 涵盖了训练框架 TurboNLP-
你可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),又或者都没关注过,Python 中还有个 yield 的存在。如果你了解过 Python 中的 yield,那你知道何谓 generator 吗?
工具用的巧也可做为区域性的PCI重规划,对于零星的新开站点与PCI优化还是挺实用,工具界面如下:
当今有很多高级语言:Java、C#、Python、Javascript、Go等,为什么还要学C/C++呢?其实,C/C++语言无处不在,桌面操作系统(Windows、Linux、Mac)、移动操作系统(Android、iOS)、浏览器(Chrome、FireFox)、游戏引擎(Unity3D、cocos-2d)、数据库(mysql、sqlite)、高级语言的编译器和解析器、跨平台框架(QT、Flutter)等,它们的底层都是用C/C++开发。接下来,我将介绍下C/C++语言具有的四大优势。
近期在处理视频编码的过程中,我遇到了一个错误:“Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -92233720368547”。这个错误消息可能会让人感到困惑,因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。
大型语言模型 (LLM) 越来越多地用于需要多个链式生成调用、高级 prompt 技术、控制流以及与外部环境交互的复杂任务。然而,用于编程和执行这些应用程序的现有高效系统存在着明显的缺陷。
今天雅兴又起,再续爱情36技。大概率你们已经淡忘了 Java 那小子与 Python 菇凉浪漫的爱情故事,容我再帮着给大家回味一下。
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