collections --- 容器数据类型 197 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) counter) 中的元素。类似于dict.update() 但是是加上 而非替换。另外，可迭代对象应当是一个元素序列，而不是一个 (key, value) 对的序列。 Counter 对象的常用案例 sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements 条件是最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样 它们可方便地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且 几乎是恒定的，最坏的情况与平均情况没有太大差别。虽然还存在其他总体而言更高效的实现方式，但 其最坏的情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有

collections --- 容器数据类型 197 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) counter) 中的元素。类似于dict.update() 但是是加上 而非替换。另外，可迭代对象应当是一个元素序列，而不是一个 (key, value) 对的序列。 Counter 对象的常用案例 sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements 条件是最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样 它们可方便地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且 几乎是恒定的，最坏的情况与平均情况没有太大差别。虽然还存在其他总体而言更高效的实现方式，但 其最坏的情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有

Contexts recipe 提供了是否对第一个映射或其他映射进行写和其他修改的选项。 • 一个 极简的只读版 Chainmap. ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) counter) 中的元素。类似于dict.update() 但是是加上而 非替换。另外，可迭代对象应当是一个元素序列，而不是一个 (key, value) 对的序列。 Counter 对象的常用案例 sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements 最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样它们可方便 地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且几乎 是恒定的，最坏的情况与平均情况没有太大差别。虽然还存在其他总体而言更高效的实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有

Contexts recipe 提供了是否对第一个映射或其他映射进行写和其他修改的选项。 • 一个 极简的只读版 Chainmap. ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) 迭代对象计数元素或者从另一个 映射对象 (或计数器) 添加。像dict.update() 但是是加 上，而不是替换。另外，迭代对象应该是序列元素，而不是一个 (key, value) 对。 Counter 对象的常用案例 sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements 条件是最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样 它们可方便地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且 几乎是恒定的，最坏的情况与平均情况没有太大差别。虽然还存在其他总体而言更高效的实现方式，但 其最坏的情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有

Contexts recipe 提供了是否对第一个映射或其他映射进行写和其他修改的选项。 • 一个 极简的只读版 Chainmap. ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) 迭代对象计数元素或者从另一个 映射对象 (或计数器) 添加。像dict.update() 但是是加上， 而不是替换。另外，迭代对象应该是序列元素，而不是一个 (key, value) 对。 Counter 对象的常用案例 sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements 最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样它们可方便 地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且几乎 是恒定的，最坏的情况与平均情况没有太大差别。虽然还存在其他总体而言更高效的实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有

Contexts recipe 提供了是否对第一个映射或其他映射进行写和其他修改的选项。 • 一个 极简的只读版 Chainmap. ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) counter) 中的元素。类似于dict.update() 但是是加上而 非替换。另外，可迭代对象应当是一个元素序列，而不是一个 (key, value) 对的序列。 Counter 对象的常用案例 sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements 最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样它们可方便 地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且几乎 是恒定的，最坏的情况与平均情况没有太大差别。虽然还存在其他总体而言更高效的实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有

Chainmap. 210 Chapter 8. 数据类型 The Python Library Reference, 发布 3.9.20 ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) counter) 中的元素。类似于dict.update() 但是是加上 而非替换。另外，可迭代对象应当是一个元素序列，而不是一个 (key, value) 对的序列。 Counter 对象的常用案例 sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements 条件是最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样 它们可方便地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且 几乎是恒定的，最坏的情况与平均情况没有太大差别。虽然还存在其他总体而言更高效的实现方式，但 其最坏的情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有

install 67 使用 OpenSSL 构建带有静态库的 agent 二进制文件 构建 OpenSSL 时，建议在成功构建后运行 make test。即使构建成功，测试有时也会失败。在这种情况下，应进行研究并解决问题， 然后再继续。 让我们假设 PCRE 和 OpenSSL 静态库将安装在 “$HOME/static-libs” 中。我们将使用 PCRE2 10.39 和 OpenSSL 1.1.1a。 中包含的 mini-gmp，而不是使用完整的 GMP 库。 构建 GnuTLS 和 Nettle 时，建议在成功构建后运行 make check。即使构建成功，测试有时也会失败。在这种情况下，应进行研究并解 决问题，然后再继续。 让我们假设 PCRE、Nettle 和 GnuTLS 静态库将被安装在 $HOME/static-libs。我们将使用 PCRE2 10.39、Nettle 3.4.1 pkcs12 -in ssl-cert.p12 -nocerts -nodes -out ssl-cert.key 317 示例 示例 1 发送一个简单 GET 请求，以从其他服务获取数据。案例为 Elasticsearch： • 创建一个从 URL localhost:9200/?pretty GET 的监控项 • 注意获得的相应内容： { "name" : "YQ2VAY-", "cluster_name"

Contexts recipe 提供了是否对第一个映射或其他映射进行写和其他修改的选项。 • 一个 极简的只读版 Chainmap. ChainMap 例子和方法 这一节提供了多个使用链映射的案例。 模拟 Python 内部 lookup 链的例子 import builtins pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) 增加了富比较运算。 在 3.10 版更改: 在相等性检测中，不存在的元素会被当作计数值为零。在此之前，Counter(a=3) 和 Counter(a=3, b=0) 会被视为不同。 Counter 对象的常用案例 c.total() # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements set(c) 条件是最小调度时间。当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样 它们可方便地入堆。因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个:-)。 用于实现调度器的各种结构都得到了充分的研究，堆是非常适宜的一种，因为它们的速度相当快，并且 8.6. heapq --- 堆队列算法 237 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 几乎是恒定