一 前言 Redis Queue 一款轻量级的P分布式异步任务队列，基于Redis作为broker，将任务存到redis里面，然后在后台执行指定的Job。就目前而言有三套成熟的工具celery，huey ，rq 。按照功能和使用复杂度来排序的话也是 celery>huey>rq. 因为rq 简单，容易上手，所以自己做的系统也会使用RQ作为分布式任务调度系统。
这个事情还得从前几天在Python白银群【大侠】问了一个Python自动化办公处理的问题，需求倒是不难，但是他要求ChatGPT帮他处理出来，并且要达到他预期的效果。前期ChatGPT办事不利，被【大侠】一顿狂喷。
今天构建的大多数应用程序都需要某种方式的调度机制。轮询 API 或数据库、不断检查系统健康状况、将日志存档等是常见的例子。 Kubernetes和Apache Mesos等使用自动伸缩扩容技术（Auto-scaling）的软件需要检查部署的应用程序的状态，为此它们使用定期运行的存活探针（Liveness Probe）。调度任务需要与业务逻辑解耦，因此我们要使用解耦的执行队列，例如Redis队列。
采用的是 Redash 9.0 版本，9.0 版本有重大更新（Change Log）
首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法；其次，基于数据内部关系，介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
任务进程为后台作业提供了一个便捷的解决方案。Worker过程独立于应用程序运行，甚至可以位于不同的系统上。应用程序和worker之间的通信是通过消息完成的。通过与物理相互作用来监视其进度。下图展示了一个典型的实现：
Centreon是一个免费的开源基础设施监控软件，Centreon允许系统管理员从集中式Web应用程序监控其基础设施，Centreon已成为欧洲企业监控的头号开源解决方案。
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务，但它有两个缺点：
官方文档有一句话：Windows users: while it should be possible to run Redash on a Windows machine, we don’t know anyone who did this and lived to tell. We recommend using some sort of a virtual machine or Docker in such case. 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。最要命的是第二点，某些包依赖的标准库模块，Windows 上没有，比如 group pwd 等。经过一下午和包安装的战斗，总算解决了，最后信心满满的想跑起来的时候，各种模块找不到。
异步任务是 Web 后端开发中最常见的需求，非常适合多任务、高并发的场景。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。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
本章是前面某些知识点的延续。特别的，本章以实例详细的探讨了异步编程和分布式计算。本章关注Celery，一个复杂的用于构建分布应用的Python框架。最后，对比了Celery的对手：Pyro和Python-RQ。 此时，你应该已经明白了并行、分布和异步编程的基本含义。如果没有的话，最好再学习下前面几章。 搭建多机环境 学习Celery和其它Python包之前，先来搭建测试环境。我们开发的是分布应用，因此需要多机环境。 可以使用至少两台联网机器的读者可以跳过这部分。其余读者，请继续阅读。对于后者，仍然有免费或便
最近一直在和前同事Puff潘、RainSun吕合作，做一些给使用redis的软件增加redis cluster或者redis sentinel支持功能的工作。
http://xiaorui.cc/2014/11/09/%E5%9F%BA%E4%BA%8Eredis%E5%8F%88%E6%AF%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/
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
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！
最近有个74cms v4.2.3任意文件下载的漏洞，本来想试着和74cms 3.6 前台SQL注入漏洞结合下然后取出QS_pwdhash的值进行MD5碰撞，可惜了任意文件下载的漏洞并不影响74cms 3.6，所以就只能先复现下前台注入漏洞了。 本次实验任务 1.复现74cms 3.6 前台SQL注入漏洞。 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74cm
猝死，又见猝死，可怜无定河边骨，犹是春闺梦里人！每当有年轻的生命逝去，我们就会感到心中某种撕裂的感觉，惆怅万千，疼痛不已。审核专员，一个我们既熟悉又陌生的岗位，他们的疲惫，不仅仅体现在肉体上重复工作的折磨，而更多的，是精神上处于一种无知无觉的疲惫，想象一下，作为审核员，千帆阅尽之后，感动过你的一切不再感动你，吸引过你的一切不再吸引你，甚至激怒过你的一切都不再激怒你，麻木和怅惘充斥着你的工作和生活，只剩下疲于奔命，惨淡经营。而造成审核员审核过劳的因素之一，就是海量内容审核系统的设计问题。
本篇日志封装比较简单，符合简单的代码运行时记录。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。
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，但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想，因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法，所以本篇前半段是笔者自己写的代码，如有不细致的地方，望指出。 一、仅使用numpy包进行系统聚类的实现： '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Feffery
批评Python的讨论经常谈论使用Python进行多线程工作有多么困难，将矛头指向所谓的全局解释器锁（正式称为GIL），该锁阻止了多个Python代码线程同时运行。因此，如果您不是Python开发人员，并且来自其他语言（例如C ++或Java），则Python多线程模块的行为可能与您期望的不太一样。必须明确的是，只要考虑到某些因素，仍然可以用Python编写可同时运行或并行运行的代码，并在最终性能上产生显着差异。如果您尚未阅读，建议您看看Eqbal Quran的Toptal Engineering Blog上有关Ruby中的并发和并行性的文章。
这本书是一个简短但有趣的用Python编写并行和分布式应用的旅程。这本书真正要做的是让读者相信使用Python编写一个小型或中型分布式应用不仅是大多数开发者都能做的，而且也是非常简单的。 即使是一个简单的分布式应用也有许多组件，远多于单体应用。也有更多的错误方式，不同的机器上同一时间发生的事情也更多。 但是，幸好可以使用高质量的Python库和框架，来搭建分布式系统，使用起来也比多数人想象的简单。 另外，并行和分布式计算正逐渐变为主流，随着多核CPU的发展，如果还继续遵守摩尔定律，编写并行代码是必须的。 C
昨天看了一个B站up的视频关于利用解析爬取指定电影并下载的视频，突发奇想爬一下我平时用的动漫网站的视频。于是去csdn上看了一个教程，稍作修改一下就能用了。这里放一下源码链接： https://blog.csdn.net/qq_44666628/article/details/101364802
今天分享和讲解的超神操作，对于菜鸟来说是超神的操作，对于大佬来说也就是几个简单方法的封装和调用。这里讲解和分享这部分主要是为了培养小伙伴们和童鞋们的面向对象的开发思维，对比这样做的好处让你自己身临其境的感受一番。
知识抽取是指从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，提取出数据内涵的事实性信息并供给知识图谱做进一步加工处理后会形成知识，存入到知识图谱。
在前面学习了CFS调度的原理和主要的数据结构，今天我们就来进入代码分析环节。当然了代码分析只看主要主干不看毛细，同时我们也是根据一个进程是如何被调度的思路来分析一些重要的代码。
本节在围绕一个进程的生命周期，继续分析一个进程是如何被抢占？ 如果睡眠？ 如何被调度出去的？
以下内容需要翻{防屏蔽}墙使用，如果没有，可以参考老高的这篇文章搭建一个稳定又极速的翻{防屏蔽}墙环境
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 基于残差量化的自回归图像生成，官方已将代码公开。 向量量化（Vector quantization，VQ）已经成为自回归（AR）模型生成高分辨率图像的一种基本技术，具体来说，该技术将图像特征图通过 VQ 量化后，再进行光栅扫描等排序，之后将图像表示为离散编码序列。量化后，训练的 AR 模型对序列中的编码进行序列预测。也就是说，AR 模型可以生成高分辨率的图像，而无需预测图像中的全部像素。 我们假设减少编码的序列长度对于图像的 AR 建模很重要。短编码序列可以显着降低 AR 模
用python获取snmp信息有多个现成的库可以使用，其中比较常用的是netsnmp和pysnmp两个库。网上有较多的关于两个库的例子。
要做数据分析首先得有数据才行。对于我等平民来说，最廉价的获取数据的方法，应该是用爬虫在网络上爬取数据了。本文记录一下笔者爬取天猫某商品的全过程，淘宝上面的店铺也是类似的做法，不赘述。主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取。 笔者使用的工具如下 Python 3——极其方便的编程语言。选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好。 Pandas——Python的一个附加库，用于数据整理。 IE 11——分析页面请求过程（其他类似的流量监控工具亦可）。 剩下的还有requests,re，这些都是
本篇博客中 , 开始分析 struct sched_class rt_sched_class 结构体变量 中的各个 函数指针 指向的 函数源码 ;
上一篇博客 【Linux 内核】调度器 ( 调度器概念 | 调度器目的 | 调度器主要工作 | 调度器位置 | 进程优先级 | 抢占式调度器 | Linux 进程状态 | Linux 内核进程状态 ) 介绍了 " 调度器 " 概念 ,
完全公平调度器CFS中有两个函数可用来增删队列的成员:enqueue_task_fair和dequeue_task_fair分别用来向CFS就绪队列中添加或者删除进程
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括谷歌放出下一代 AI 架构 Pathways 论文；何恺明组最新论文等研究。 目录 Training-free Transformer Architecture Search PATHWAYS: ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED DATAFLOW FOR ML Autoregressive Image Generation using Residual Quantization Exp
有些时候我们使用浏览器查看页面正常显示的数据与使用requests抓取页面html得到的数据不一致，这是因为requests获取的是原始的HTML文档，而浏览器中的页面是经过JavaScript处理数据后的结果。这些处理过的数据可能是通过Ajax加载的，可能包含HTML文档中，可能经过特定算法计算后生成的。
在 【Linux 内核】实时调度类 ③ ( 实时调度类 rt_sched_class 源码 | 调度类 sched_class 源码 ) 博客中 , 简单介绍了 实时调度类 rt_sched_class 结构体 , 下面开始分析该结构体的具体字段含义 ,
在多核结构中，每个核有各自的L1缓存，相同类型的核被划分在同一个cluster中，而不同cluster之间又有共用的L2缓存。讲负载均衡的时候我们讲过一个进程在核之间来回切换的时候，各个核之间的缓存命中率会降低，所以，将进程与 CPU 进行绑定可以提高 CPU 缓存的命中率，从而提高性能。这种绑定关系就叫做：进程的 CPU 亲和性。
Linux 内核源码 linux-5.6.18\kernel\sched\sched.h 中 , 定义的 struct sched_class 调度类结构体 , 就是 " 调度器 " 对应的类 ;
在上一节我们了解了CFS的设计原理，包括CFS的引入，CFS是如何实现公平，CFS工作原理的。本小节我们重点在分析CFS调度器中涉及到的一些常见的数据结构，对这些数据结构做一个简单的概括，梳理各个数据结构之间的关系图出来。
在车载T-BOX中，MCU和SoC之间必然存在数据通信，本篇博文将分享一种基于SPI方式的通信方案。
CFS为了实现公平，必须惩罚当前正在运行的进程，以使那些正在等待的进程下次被调度。
在 【Linux 内核】实时调度类 ② ( 实时调度实体 sched_rt_entity 源码分析 | run_list、timeout、watchdog_stamp、time_slice 字段 ) 博客中 , 简单介绍了 在 linux-5.6.18\include\linux\sched.h 头文件中定义的 实时调度实体 sched_rt_entity 源码 ,
请理解并分析sched_class中各个函数指针的用法，并结合Round Robin 调度算法描ucore的调度执行过程
在前面的文章《Linux进程是如何创建出来的？》 和 《聊聊Linux中线程和进程的联系与区别》 中我们都讲过了，进程和线程在创建出来后会加入运行队列里面等待被调度。
官网：https://zh-cn.libreoffice.org/download/libreoffice/ https://zh-cn.libreoffice.org/get-help/install-howto/
每个调度器类sched_class都必须提供一个pick_next_task函数用以在就绪队列中选择一个最优的进程来等待调度, 而我们的CFS调度器类中, 选择下一个将要运行的进程由pick_next_task_fair函数来完成
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
