Python python python/lib/python3.7/site-packages (site directories) Node.js nodejs/node_modules nodejs/node8/node_modules (NODE_PATH) Java java/lib (CLASSPATH) Ruby ruby/gems/2.5.0 (GEM_PATH) ruby/lib Python python python/lib/python3.7/site-packages (site directories) Node.js nodejs/node_modules nodejs/node8/node_modules (NODE_PATH) Java java/lib (CLASSPATH) Ruby ruby/gems/2.5.0 (GEM_PATH) ruby/lib LicenseUrl: LICENSE ReadmeUrl: README.md Labels: [demo','lambda','kubectl','eks', 'aws', 'kubernetes', 'k8s'] HomePageUrl: https://github.com/pahud/my-demo-sar-app SemanticVersion: 1.0.1 SourceCodeUrl: https://github

程序里，因此更安全 • 支持record结果，并生成 speedscope/flamegraph等格式、支持 top/dump等 • py-spy 缺点 • 很多场景需要sudo权限来读取进程内存 • K8s场景需要启动SYS_PTRACE • 和OXS的系统系统完整性保护冲突 • Thread在Idle和没有获取GIL场景有限制 –idleŽ• –gilŽ• Python Profiling)*+ Memray4" 不支持attach，只能在程序启动前运行， 不能在程序启动后运行 Continuous Profiling,-./ • 5•‘’“”•–+j—˜N•+j™š • 5•klš›œ••žk8s pod-ns • Ÿ ¡¢£Xp¤ ¡Š¥X • ¦VƒU/§¨¢£ • ©ª«G•linux kernel TU • O¬š›¨-®¯KL•°± • ¦VƒU/¦V²³ 0123 0145

⽆无 ⽀支持(logstash/reindex) ⽀支持（CQ/TickScript） ⽣生命周期 不不直接⽀支持 ⽀支持 不不直接⽀支持 指标类数据监控 - prometheus • K8S监控标配（继K8S后第2个CNCF项⽬目） • 多维数据模型 + PromQL • 汇总性数据+Label过滤 • 可从160+源渠道提取指标数据 • 主动拉去模式（可由gateway被动）

写个控制器 主讲人： 张晋涛 个人介绍 Apache APISIX PMC Kubernetes Ingress NGINX maintainer Microsoft MVP 『 K8S 生态周报』发起人和维护者 GitHub：tao12345666333 Mail: zhangjintao@apache.org Agenda Kubernetes 中请求处理流程 什么是准入控制器

在Docker环境下的发布系统 在Docker环境下的发布系统 https://github.com/xiaoluoge11/jenkins_demo 由Jenkinsfile确定操作流程 K8s Ci/CD快速发布流程 1. 开发人员提交代码到 Gitlab 代码仓库 2. 编写Dockerfile 到代码目录 3. 通过 Gitlab 配置的 Jenkins Webhook 触发 Pipeline

information from templates. If you are developing Jinja2 extensions this gives you a good overview of the node tree generated. Environment.preprocess(source, name=None, filename=None) Preprocesses the source but modifications in the Jinja2 core may shine through. For example if Jinja2 introduces a new AST node in later versions that may be returned by parse(). 2.19 The Meta API New in version 2.2. The meta print(type(result)) str Rendering a Python object produces that object as long as it is the only node: >>> class Foo: ... def __init__(self, value): ... self.value = value ... >>> result = env.from_string('{{

个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 """ 类 """ class Node: 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 27 def __init__(self, x): self.val = x # 结点值 self.next = None # 指向下一结点的指针（引用） """ def function(): # do something... return 0 def algorithm(n): # 输入数据 b = 0 # 暂存数据（变量） node = Node(0) # 暂存数据（对象） c = function() # 栈帧空间（调用函数） return a + b + c # 输出数据 2.3.2. 推算方法 空间复杂度的推算方法和时 space_complexity.py === def constant(n): """ 常数阶 """ # 常量、变量、对象占用 O(1) 空间 a = 0 nums = [0] * 10000 node = ListNode(0) # 循环中的变量占用 O(1) 空间 for _ in range(n): c = 0 # 循环中的函数占用 O(1) 空间 for _ in range(n):

。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 """ 类 """ class Node: 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 27 def __init__(self, x: int): self.val: int = x # 结点值 self.next: Optional[Node] = None # 指向下一结点的指针（引用） """ 函数 """ def function() return 0 def algorithm(n) -> int: # 输入数据 A: int = 0 # 暂存数据（常量，一般用大写字母表示） b: int = 0 # 暂存数据（变量） node = Node(0) # 暂存数据（对象） c: int = function() # 栈帧空间（调用函数） return A + b + c # 输出数据 2.3.2. 推算方法 空间复杂度的推 constant(n: int) -> None: """ 常数阶 """ # 常量、变量、对象占用 O(1) 空间 a: int = 0 nums: list[int] = [0] * 10000 node = ListNode(0) # 循环中的变量占用 O(1) 空间 for _ in range(n): c: int = 0 # 循环中的函数占用 O(1) 空间 for _ in range(n):

XMLFeedSpider XMLFeedSpider is designed for parsing XML feeds by iterating through them by a certain node name. The iterator can be chosen from: iternodes, xml, and html. It’s recommended to use the iternodes could be a problem for big feeds It defaults to: 'iternodes'. itertag A string with the name of the node (or element) to iterate in. Example: itertag = 'product' namespaces A list of (prefix, uri) tuples or another one). parse_node(response, selector) This method is called for the nodes matching the provided tag name (itertag). Receives the response and an Selector for each node. Overriding this method

protocol can be implemented in any language. In addition to Python there’s node-celery [https://github.com/mher/node-celery] for Node.js, and a PHP client [https://github.com/gjedeer/celery-php]. Language local If you start the rabbitmq-server, your rabbit node should now be rabbit@myhost, as verified by rabbitmqctl: $ sudo rabbitmqctl status Status of node rabbit@myhost ... [{running_applications,[{rabbit Stopping nodes... > w1.halcyon.local: TERM -> 64024 > Waiting for 1 node..... > w1.halcyon.local: OK > Restarting node w1.halcyon.local: OK celery multi v4.0.0 (latentcall) > Stopping nodes..