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【D2RQ】:D2RQ Mapping Language

map:Papers; d2rq:property :authorName; d2rq:column "Persons.Name"; d2rq:join "Papers.PaperID __label a d2rq:PropertyBridge; d2rq:belongsToClassMap map:papers; d2rq:property rdfs:label; d2rq __label a d2rq:PropertyBridge; d2rq:belongsToClassMap map:persons; d2rq:property rdfs:label; d2rq __label a d2rq:PropertyBridge; d2rq:belongsToClassMap map:topics; d2rq:property rdfs:label; d2rq 参考: D2RQ: http://d2rq.org/ The D2RQ Mapping Language: http://d2rq.org/d2rq-language neosemantics

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轻量级分布式任务调度系统-RQ

3.1 关于job 一个任务(job)就是一个Python对象,具体表现为在一个工作(后台)进程中异步调用一个函数。 任何Python函数都可以异步调用,简单的将函数与参数追加到队列中,这叫做入队(enqueueing)。 worker的生命周期有以下几个阶段组成: 1 启动,载入Python环境 2 注册,worker注册到系统上,让系统知晓它的存在。 3 开始监听。 root@rac2:~# >python woker.py 23:44:48 RQ worker u'rq:worker:rac2.3354' started, version 0.6.0 23:44 五 参考文章 [1] 官方文档 [2] 翻译 - Python RQ Job [3] 翻译 - Python RQ Workers [4] 云峰就她了 这位博主写了很多rq相关的实践经验,值得参考

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    Python中使用定时调度任务(Schedule Jobs)的5种方式

    Crontab RQ 调度器作为解耦队列 (RQ Scheduler as decoupled queues) 简单循环 Simple loops 使用简单循环来实现调度任务这是毫不费力的。 Pythonpython-crontab提供了一个 API 来使用 Python 中的 CLI 工具。 RQ 调度器 RQ Scheduler 有些任务不能立即执行,因此我们需要根据 LIFO 或 FIFO 等队列系统创建任务队列并弹出任务。 python-rq允许我们做到这一点,使用 Redis 作为代理来排队作业。 worker(RQ 工作器)必须在终端中单独启动或通过 python-rq 工作器启动。

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    图论--2-SAT--暴力染色法模板(字典序最小解) RQ的板子

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    Redash 二开 - 后端技术准备

    一.技术准备 1.学习 Python,推荐几本书 《Python编程:从入门到实践 第二版》(比较浅,适合无基础或者基础比较差的) 《Python基础教程(第3版)》(强烈推荐) 《Python高级编程 (第2版)》(进阶) 2.学习 Flask 框架(Web) Flask 1.1.1 中文文档 3.学习 SQLAlchemy 框架(ORM) 官方文档 4.任务调度 RQ 官方仓库 二.特别说明 采用的是 Redash 9.0 版本,9.0 版本有重大更新(Change Log) 后端代码已更新为支持Python 3,而不再支持Python2 RQ在此版本中取代了Celery 三.参考资料 仅供参考,因为 9.0有非常大的更新比如: RQ在此版本中取代了Celery Redash二次开发整理

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    带你认识 flask 后台作业

    Python中最流行的任务类别是Celery。这是一个相当复杂的重叠,它有很多选项并支持多个消息示例。 另一个流行的Python任务位置是Redis Queue(RQ),它牺牲了一些替代,,仅支持Redis消息本身,但作为交换,它的建立要比Celery简单长度 Celery和RQ都非常适合在Flask应用程序中支持后台任务 如果您对Celery更有吸引力,可以阅读我的博客中的将Celery与Flask文章一起使用 02 使用RQ RQ是一个标准的Python三方重叠,用pip安装: (venv) $ pip install 创建任务 一个任务,不过是一个Python函数而已。 元组中的第三个元素是附件内容,它是用Python中的json.dumps()函数生成的。 这里引用了一对新模板,它们以纯文本和HTML格式提供电子邮件正文的内容。

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    Centreon v19.04远程执行代码漏洞

    在分析Centreon代码的过程中,寻找RCE因为发现了许多处理操作系统命令的功能,所以我开始使用我编写的一个非常简单的python脚本列出所有不安全的函数。 $rq .= "name = '" . htmlentities($data["name"], ENT_QUOTES, "UTF-8") . "', " : $rq .= "name = $rq .= "ssh_port = '22', "; isset($data["init_system"]) && $data["init_system"] ! : $rq .= "init_system = NULL, "; isset($data["init_script"]) && $data["init_script"] ! 利用写作 在确认RCE之后,我想在python中编写一个漏洞利用代码来自动化开发过程,并通过一次单击给你一个shell,漏洞利用写作阶段对我来说非常有趣,这里是完整的漏洞利用代码: https://gist.github.com

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    Redash 二开 - 后端环境搭建

    当时没有注意,后面掉在坑里了,若对 Redash 进行二开,务必不要使用 Windows:第一点 Redash 依赖的 Python 包在Windows安装,本地编译的时候各种报错,不过还算都能解决。 二.必要环境安装 1.Git apt-get install git 安装文档 2.Python 3.7 在 Redash 9.0.x 版本支持的 Python 最高版本为 3.7.9,因为 3.8 github.com/mkleehammer/pyodbc/issues/276 sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3 /manage.py database create_tables 3.启动RQ 在 Terminal 新开两个选项卡,分别执行以下命令来启动 # RQ Worker . /manage.py rq worker #RQ Scheduler ./manage.py rq scheduler Worker: ? Scheduler: ?

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    如何快速创建一个拥有异步任务队列集群的 REST API

    本文分享如何使用 docker-compose、FastAPI、rq 来快速创建一个包含异步任务队列集群的 REST API,后端执行任务的节点可以随意扩展。 1、先创建一个虚拟环境,安装依赖 依赖 fastapi,redis,rq 库,安装后生成一个 requirements.txt 文件 mkdir myproject python3 -m venv env 应用,可以共用一个 Python 镜像。 创建一个包含依赖的 Python 镜像 现在我们来创建一个包含前文 requirements.txt 依赖的 Python 镜像,编写 Dockerfile,内容如下: FROM python:3.8- :3.8-alpine 指定使用 python:3.8-alpine,这个容器已经预装了 Python3.8,可以在命令行执行 docker search python 看看有哪些 Python 镜像。

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    Python网络——Urllib&Requests

    Urllib Urllib 库,它是 Python 内置的 HTTP 请求库.不需要额外安装即可使用,在 Python中,有 Urllib 和 Urlib2 两个库可以用来实现Request的发送。 而在 Python3 中,已经 没有Urllib2 ,统一为 Urllib urllib.request 请求 from urllib import request response = request.urlopen (url='http://www.jianshu.com',headers = headers) response = rq.urlopen(request) print(response.getheader ": "北京", "ak": "VAuehGLIw7lW6ovwpnKboM3I","output": "json"}),encoding='utf-8') request = rq.Request(url ,data = data,method='POST') response = rq.urlopen(request) print(response.read()) ProxyHandler代理请求 from

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    Python分布式计算》 第4章 Celery分布式应用 (Distributed Computing with Python)搭建多机环境安装Celery测试安装Celery介绍更复杂的Celer

    Celery的替代方案:Python-RQ Celery的轻量简易替代方案之一是 Python-RQ (http://python-rq.org)。它单单基于Redis作为任务队列和结果后台。 因为Celery和Python-RQ在概念上很像,让我们立即重写一个之前的例子。 新建一个Python文件(rq/main.py),代码如下: #! 为了运行代码,首先要安装Python-RQ,用pip进行安装: $ pip install rq 在所有机器上都要安装。 我们学习了Celery,他是一个强大的包,用以构建Python分布式应用。然后学习了Python-RQ,一个轻量且简易的替代方案。

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    python下比celery更加简单的

    前言: 关于python rq有几点没有描述清楚,修正后的文章在这。 94celery%E6%9B%B4%E5%8A%A0%E7%AE%80%E5%8D%95%E7%9A%84%E5%BC%82%E6%AD%A5%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E9%98%9F%E5%88%97rq

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    python3爬取樱花动漫的视频

    樱花动漫中的视频下载分析:https://blog.csdn.net/jianyue178826/article/details/96572121 话不多说上代码: import requests as rq ; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36' } reponse =rq findall (src ) print (addr ) url3 = 'http://www.imomoe.in'+addr [ 0 ] [ 0 ] print (url3 ) bofangye =rq 80.0.3987.132 Safari/537.36' } print (geturl ( ) ) def download ( ): for i in geturl ( ): try: content =rq 本文链接:https://www.xy586.top/472.html 转载请注明文章来源:行云博客 » python3爬取樱花动漫的视频

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    python 自动化测试(4):日志类封装

    使用python自带logging库进行封装。 主要包含指定保存日志的文件路径,日志级别,以及调用文件将日志存入到指定的文件中。 logging.getLogger(logger) self.logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建一个handler,用于写入日志文件 rq time.time())) log_path = os.path.dirname(os.getcwd()) + '/logs/' log_name = log_path + rq

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    漏洞|74cms 3.6 前台SQL注入+Python脚本小练习

    2.尝试使用Python 自动获取数据库中的数据。 实验工具 1.PHPstudy 2.74cms 3.6 源码 (在文末有提供下载链接) 3.Python 2.7 漏洞复现过程 0x01 下载74cms 3.6并进行安装,安装成功后可以正常访问就是安装成功 ' + '=' + str(Len) url =Url data = postData %(payload) # print data rq = requests.post(url, headers=header,data=data) if len(rq.content) == 4: 小总结 这次的漏洞复现偏简单了,相信大家都可以做出来,所以大家可以尝试着将重点放在如何更好的使用Python进行盲注这个问题上,我也附上了自己写的代码,欢迎大家一起交流思路和编程写法。

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    《手把手教你》系列进阶篇之4-python+ selenium自动化测试 - python几种超神操作你都知道吗?(详细教程)

    logging.getLogger(logger) self.logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建一个handler,用于写入日志文件 rq = (os.path.dirname(os.getcwd() + '\\Logs\\')) print(log_path) log_name = log_path + rq :param none: """ file_path = os.path.dirname(os.getcwd()) + '/Screenshots/' rq = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S',time.localtime(time.time())) screen_name = file_path + rq + ' # 创建一个handler,用于写入日志文件 rq = time.strftime('%Y%m%d%H%M', time.localtime(time.time()))

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    (数据科学学习手札08)系统聚类法的Python源码实现(与Python,R自带方法进行比较)

    聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项,而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类,其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本,而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数 ))[0,1]]) TT = [i for i in T] '''针对该次聚类情况进行产生新子类亦或是归入旧子类的选择''' RQ if classfier[x+1]==[]: classfier[x+1] = list(set(classfier[x]).union(set(RQ index = x+1 break else: RQ = list(set(classfier[x]).union(set(RQ))) classfier[len(data[1,])-token] = RQ

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    干货|如何入门 Python 爬虫?爬虫原理及过程详解

    前言 Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取! 当然,你可以争论说需要先懂Python,不然怎么学会Python做爬虫呢?但是事实上,你完全可以在做这个爬虫的过程中学习Python的。 最简单的实现是python-rq 链接:https://github.com/nvie/rq rq和Scrapy的结合:darkrho/scrapy-redis 链接:https://github.com 那么在Python里怎么实现呢? slave,在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

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    技术层面解构内容安全审核系统(python3)

    接着看看消费的问题,这里我们可以采取“并发”出队的业务逻辑,即一个生产者产出可以被多个消费者进行消费: import threading rq = AuditQueue("rq") # 异步出队 def rq.get_wait(1): rq = RedisQueue("rq") lock = threading.Lock() # 异步出队方法 def doout(id): # 获取锁 令人遗憾的是,Python3的多线程由于全局解释器锁的存在并不能并行,而是单线程执行的分时复用模式。 藉此,系统的多核CPU就成了摆设,而我们知道,一个线程可以拥有多个协程,这样在Python中就能使用多核CPU,协程同时能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,线程是进程的一个实体 = RedisQueue("rq") uid = rq.get_wait(1) print("开始出队") # 消费动作 async def main(): # 建立协程对象 task1

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    CFS调度主要代码分析一

    *cfs_rq) { struct sched_entity *curr = cfs_rq->curr; u64 now = rq_clock_task(rq_of(cfs_rq)); u64 *cfs_rq; struct sched_entity *se = &p->se, *curr; struct rq *rq = this_rq(); struct rq_flags rf; rq_lock(rq, &rf); update_rq_clock(rq); cfs_rq = task_cfs_rq(current); curr = cfs_rq->curr; if static void enqueue_task_fair(struct rq *rq, struct task_struct *p, int flags) { struct cfs_rq *cfs_rq *rq, struct task_struct *prev, struct rq_flags *rf) { struct cfs_rq *cfs_rq = &rq->cfs; struct sched_entity

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