python3学习手册 简介： Python官网： h�ps://www.python.org Python由Guido van Rossum于1989年底发明，于1991年发行第一版， Python源代码遵循GPL协议 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型、可交互的语言 python2.0于2000-10-16发布，于2020年1月1日停止更新2.x版本， Python-2.7成为最后一个py ①进入交互模式 # python3 #输入python3 回车 >>> #这里可执行python代码，类似shell脚本 >>> print("hello") >>> exit() #退出交互模式 ②执行一次性代码 # python3 -c "要执行的代码，多个语句之间用;分号隔开" #内容如下3行 #!/usr/bin/env python3 # coding=u�-8 print("hello world") # chmod +x test.py #添加可执行权限 # python3脚本文件开头位置要指定以下2行（使用的python解释器及本 源码文件编码） #!/usr/bin/env python3 # coding=u�-8

Kubernetes、ServiceMesh、CI/CD 实践 杨文@JEX 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • JEX 技术VP • 前小恩爱技术总监 • Gopher，开源爱好者 • Go 夜读发起人 • https://github.com/developer-learning/night-reading-go • https://github ServiceMesh一般的开发流程 • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Developer 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发并自测后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分 支；（执行单元测试，测试状态呈现 MR 中） • 4. Reviewer 对 MR 进行 code review 依赖多较好的开发流程（流程化、自动化） • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Devloper 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发完成后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分支； • 4. MR 触发 Jenkins，Jenkins/Drone 触发 Sonar 代码质量检测系统； • 5

Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 1/531 Python3 基础教程 Python 教程 ................................................................................................................... 5 Python ...................................................................................... 135 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 2/531 返回函数 ................................................. ................................................................... 267 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 3/531 多线程 .....................................................................

© XXX Page 1 of 9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/8/18 胡遥 初稿 背景 整体设计 元数据采用2层索引 对象名设计 读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 Read流程 ReleaseCache流程 Flush流程 FsSync流程 后台流程 poc测试验证 背景 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map3ChunkInfoList> s3ChunkInfoMap用

2024 年 3 月 DataEase 嵌入式分析 DataEase 可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，从而实现业 务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉 拽的方式快速制作图表，并且可以方便地与他人进行分享。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 什么是 DataEase ？ DataEase v2 的不同版本对比 版本类型 社区版 嵌入式版 按用户规模定档定价 服务方式 社区支持 原厂企业级技术支持服务 （基础级，5×8） 原厂企业级技术支持服务 （基础级，5×8；增强级，7×24） 1 2 嵌入式分析可以给 ISV 带来哪些价值？ 3 DataEase 嵌入式分析的方案 4 DataEase 嵌入式分析的优势 在线体验 & 嵌入流程介绍 什么是嵌入式分析 ？ 嵌入式分析是可以嵌入在商业应用程序中，为应用软件提供或者增强分析功能的专业 告、数据大屏等可视化需求？ 3. 用户可视化需求复杂多变，软件研发周期长且成本高 嵌入式分析可以给 ISV 带来哪些价值？ 在企业数字化转型的背景下，嵌入式分析为 ISV 提供了新的竞争优势和成长空间。 提升产品差异化 提高用户吸引力 提升销售展示效果 提高软件开发效率 提高交付效率 增加收入 2 1 嵌入式分析可以给 ISV 带来哪些价值？ 3 DataEase 嵌入式分析的方案介绍

边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 GlobalCoordinator ⚫ 统一边云协同AI任务管理 ⚫ 跨边云协同管理与协同 ⚫ 中心配置管理 2. LocalController ⚫ 特性本地流程控制 ⚫ 本地通用管理: 模型, 数据集等 3. Worker ⚫ 执行训练或推理任务, 训练/推理程序, 基于现有AI框 架开 ⚫ 按需启动, docker容器或function ⚫ 不同特性对应不同的worker组, 可部署在边上或云 Unseen Task Detect EdgeNode 3 App Unseen Task Detect ① 基于N个历史任务，完成云端知识库初 始化 ② 基于云端知识库，学习当前边侧任务 ③ 基于当前边侧任务，更新云端知识库 ④ 重复步骤2-3以处理M个未来任务 Cloud 任务模型 任务样本 1 2 3 4 N个历史任务 当前任务 M个未来任务 知识库

© XXX Page 1 of 11 curvefs对接s3方案设计（过程文档）© XXX Page 2 of 11 时间 修订人 修订内容 2021-05-20 胡遥 初稿 2021-07-20 胡遥 细化write和read流程 整体架构 整体思路 接口和关键数据结构 mds.proto client端数据结构 metaserver.proto space相关数据结构和proto init流程 write流程 read流程 整体架构 S3ClientAdaptor模块：负责将文件数据进行chunk，以及block的拆分为s3的object，并写入/读取s3的object。 S3-allocator模块：负责分配s3-object唯一标识。© XXX Page 3 of 11 整体思路 curvefs对接s3和对接volume主要的区别在于数据持久化和空间分 ，以及空间分配申请（s3不需要释放空间，可 直接删除对应s3 object） 文件首先会按照chunk进行拆分，每个chunk固定64M/1G（待定），chunk内部会划分为多个block，每个block最大4M，每个block对应s3上一个object。 s3上对象已chunkid_indexblock_version进行命名，元数据则已S3ChunkInfo（见

© XXX Page 1 of 9 Curvefs-S3 本地写缓存盘方案© XXX Page 2 of 9 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 方案设计© XXX Page 3 of 9 S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 如果未配置本地硬盘作为写缓存，那么直接持久化到远端的对象存储；如果配置了本地硬盘作为写缓存，那么则尝试先写入本地硬盘写缓存目录。 写本地硬盘缓存目录之前先判断缓存目录容量是否已达到阈值，如果已经达到阈值，那么则直接写入到远端对象存储；否则，则写入 TraverseCacheWriteFile(){}; /** * @brief after client rebootupload the file that store in disk to s3. */ int UploadAllCacheWriteFile(); std::vector wait_for_upload; bthread::Mutex

© XXX Page 1 of 3 curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余)© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 背景 只考虑单客户端, 单metaserver 为了解决的问题: 客户端在对一个文件的某个部分多次写入后, 同一个chunk会产生很多版本数据; 而客户端在读的时候 得到有效的部分, 越是散乱的状态, 就越需要发送更多次读请求至s3. 最后导致无效旧数据的堆积和读请求性能的下降, 所以需要在合适的时候进行重叠元数据和数据的合并 原则是尽力而为, 并不能做到完美 方案 基于一下3个基础的数据结构, 2层索引 s3chuninfolist[index] = [s3chunkinfo(s)] s3chunkinfo { chunkid version version // write always 0, compact will increase it offset len } s3 object命名: chunkid_version_index (index为obj在chunk内的index) 执行步骤 数据整理作为一个后台服务(线程池), 运行于metaserver, 遍历metaserver的inode进行数据整理的尝试