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【Linux】简易日志工具项目

从零开始构建简易日志系统 1 日志 日志(Log)是记录软件运行过程中发生的事件、状态变化和错误信息的记录文件。在软件开发和系统运维中,日志起着至关重要的作用。...同样日志在项目开发中至关重要,从开发调试阶段 - 测试阶段 - 部署阶段 - 运行维护阶段…都具有相当重要的作用!并且一个优雅的日志系统是可以让开发者赏心悦目的进行项目开发,优雅!...1.3 为什么要构建自己的日志工具 从学习的角度出发,开发一个自己的简易日志工具可以带来以下好处: 深入理解日志原理: 通过自己实现日志工具,可以更深入地理解日志记录的基本原理,包括日志的格式化、写入...增强项目经验: 开发日志工具可以作为一个独立的项目经验,有助于在简历上展示实际编程能力和解决问题的能力。 总之,开发一个自己的简易日志工具是一个综合性的学习过程,下面我们来开发一个自己的日志工具!...我们通过构建一个简易的日志工具,展示了从需求分析、系统设计到具体实现的完整过程。介绍了如何使用C++构建一个具有基本功能的日志系统,包括日志消息的格式化、文件和屏幕输出、日志级别的控制等。

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    gitlab-ci的简易入门—基于python项目的CI演示

    1.创建一个python项目 使用github上开源的一个python的demo项目,地址为:https://github.com/imooc-course/docker-cloud-flask-demo...打开自己的gitlab,点击New project,把项目导入。...2.手动部署 把项目clone到本地,可以先测试一下手动部署,build镜像之后,然后启动 ➜ [/Users/mac/PycharmProjects] git clone http://gitlab.example.com...1)创建该项目所需要的runner 有的时候我们不同的项目常常需要不同的包,为了避免我们的gitlab-ci服务器上的环境比较杂乱,因此我们可以使用docker来当作runner的executor,因此我们给该项目创建了三个...runner,需要用到python2和python3的环境,因为我们注册两个不同tags的runner,另外还创建了一个tags为demo的shell的runner ➜ [/Users/mac] gitlab-runner

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    Python入门——实现简易数码时钟

    最近迷上了Python,要说为什么呢?Python语法简单,功能强大,有广泛的第三方库能快速编程实现自己的想法(无需重复去造轮子)。...安装好Python环境,引入需要用到的库: import threading import turtle import time 引入time库后使用localtime()方法可以获取当前服务器时间,然后使用...turtle.speed(0) # 最快 turtle.tracer(0) turtle.pu() turtle.fd(-300) Tick() turtle.done() # Python...代码写好后,可以打包成一个可执行文件,这里需要用到第三方库PyInstaller;安装第三方库Python封装了包管理工具pip(确保安装时勾选了pip和Add python.exe to Path)。...用了一段时间的Python,因为语法简洁所以代码的缩进很重要,这也算是一个小坑吧,不过熟能生巧,还需多多练习。

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    这两天搜了下tkinter图形界面的帖子,做了个简单的播放器界面,听首《盗将行》感受下效果吧 Python图形界面 图形界面(GUI),即以图形方式显示计算机操作用户界面。...Python支持第三方库来实现图形界面,例如Tk、wxWidgets及Qt等。...其中,Python自带的库支持Tk,可以在代码中直接调用内置的Tkinter: from tkinter import * root = Tk() root.mainloop() Text文本组件 上一篇已经实现了将歌词动态转化为点阵信息...写给新手 你看,Python入门阶段的编码并不难,想要实现某个功能,搜索相关内容,理解思路后自己照着把代码写出来,有了新的想法继续添加完善,慢慢地聚合为一个“小项目”。...当然,基础知识的学习是必须的,不然每次做项目写代码都去查,效率太低;而且基础扎实了,更容易产生新奇简介的思路,是非常有成就感的。 学习Python,只是缺一个理由来开始,一个理由来坚持。

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    Python玩机器学习简易教程

    本文介绍利用PythonPython的机器学习库scikit-learn完成一个端到端的机器学习项目。 俗话说,“师傅领进门,修行在个人”。...导入所需库和模块 3 加载数据集 4 数据集划分为训练集和测试集 5 数据预处理 6 参数调优 7 模型优化(交叉验证) 8 全数据拟合 9 模型评估 10 模型保存 1 设置环境 检查电脑是否安装了Python...Code: import sysprint("Python版本:%s" %sys.version) import numpyprint("numpy版本:%s" %numpy....joblib.dump(clf, 'rf_regressor.pkl') clf2 = joblib.load('rf_regressor.pkl') clf2.predict(X_test) 附录:完整代码参考 ## Python...玩机器学习简易教程##开始时间:2017年8月24日##结束时间:2017年9月16日## 第一步:设置环境 import sysprint("Python版本:%s" %sys.version) import

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