python3学习手册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�-80 码力 | 213 页 | 3.53 MB | 1 年前3
更新OpenShift Data FoundationRed Hat OpenShift Data Foundation 4.12 更新 OpenShift Data Foundation 针对集群和存储管理员的有关升级的说明 Last Updated: 2023-09-19 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 更新 OpenShift Data Foundation 针对集群和存储管理员的有关升级的说明 other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档解释了如何更新以前的 Red Hat OpenShift Data Foundation 版本。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 对红帽文档提供反 帽文档提供反馈 馈 第 第 1 章 章 OPENSHIFT DATA FOUNDATION 更新 更新过 过程概述 程概述 第 第 2 章 章 OPENSHIFT DATA FOUNDATION 升 升级频 级频道和 道和发 发行版本 行版本 第 第 3 章 章 将 将 RED HAT OPENSHIFT DATA FOUNDATION 4.11 更新至 更新至 4.12 第 第 40 码力 | 18 页 | 239.14 KB | 1 年前3
Service Mesh Meetup #3 深圳站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; • 50 码力 | 45 页 | 18.62 MB | 6 月前3
Python3 基础教程 - 廖雪峰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 .....................................................................0 码力 | 531 页 | 5.15 MB | 1 年前3
Curve支持S3 数据缓存方案© 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 0 码力 | 9 页 | 179.72 KB | 6 月前3
升级OpenShift Data Science Self-managedOpenShift Data Science Self- managed 1.22 升级 OpenShift Data Science Self-managed 了解如何在 OpenShift Container Platform 上升级 Red Hat OpenShift Data Science Last Updated: 2023-07-03 Red Hat OpenShift Data Science Science Self-managed 1.22 升级 OpenShift Data Science Self-managed 了解如何在 OpenShift Container Platform 上升级 Red Hat OpenShift Data Science 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text of and illustrations community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 了解 OpenShift Data Science Operator 升级过程。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 9 页 | 101.96 KB | 1 年前3
卸载OpenShift Data Science Self-managedRed Hat OpenShift Data Science Self- managed 1.27 卸载 OpenShift Data Science Self-managed 使用 OpenShift CLI 从 Red Hat OpenShift Container Platorm 集群中删除 Red Hat OpenShift Data Science Self-managed Last 2023-06-28 Red Hat OpenShift Data Science Self-managed 1.27 卸载 OpenShift Data Science Self-managed 使用 OpenShift CLI 从 Red Hat OpenShift Container Platorm 集群中删除 Red Hat OpenShift Data Science Self-managed 法律通告 respective owners. 摘要 摘要 使用 OpenShift CLI 从 OpenShift Container Platform 集群卸载 Red Hat OpenShift Data Science Self-managed。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 10 页 | 102.65 KB | 1 年前3
使用IBM Cloud 部署OpenShift Data FoundationRed Hat OpenShift Data Foundation 4.12 使用 IBM Cloud 部署 OpenShift Data Foundation 使用 IBM 云部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 的说明 Last Updated: 2023-12-21 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 使用 使用 IBM Cloud 部署 OpenShift Data Foundation 使用 IBM 云部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 的说明 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in this document are licensed by Red owners. 摘要 摘要 请阅读本文档,了解如何使用 Red Hat OpenShift Container Platform 在 IBM 云集群中安装 Red Hat OpenShift Data Foundation。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 10 页 | 111.86 KB | 1 年前3
VMware Data Recovery 管理员指南VMware Data Recovery 管理员指南 ZH_CN-000193-00 VMware Data Recovery 2 VMware, Inc. 您可以在 VMware 的网站上找到最新的技术文档,网址为 http://www.vmware.com/cn/support/ VMware 网站还提供了最新的产品更新。 如果您对本文档有任何意见和建议,请将您的反馈提交到: 关于本文档 5 1 了解 VMware Data Recovery 7 备份虚拟机 7 卷影复制服务 8 删除重复存储的优点 8 2 安装 VMware Data Recovery 9 VMware Data Recovery 系统要求 9 安装客户端插件 9 安装备份设备 10 向备份设备中添加硬盘 10 3 配置 VMware Data Recovery 13 启动备份设备 还原虚拟机 16 VMware Data Recovery 故障排除 18 索引 21 VMware, Inc. 3 VMware Data Recovery 4 VMware, Inc. 关于本文档 《VMware Data Recovery 管理员指南》包含为中小型企业建立备份解决方案的信息。 目标读者 本文档适用于需要使用 VMware Data Recovery 提供备份0 码力 | 22 页 | 663.62 KB | 1 年前3
DataEase 嵌入式分析 2024年3月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 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 BI 软件。 Embedding analytics and data science functionalities within 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0 码力 | 29 页 | 7.29 MB | 1 年前3
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