从GitHub中整理出来的15个最受欢迎的Python开源框架,你喜欢哪个
从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。
Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Diesel:基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。
Flask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被
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spark on yarn 配置及异常解决
版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/80256461 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/04/16/sparkOnYarnConf/ 前言 YARN 是在Hadoop 2.0 中引入的集群管理器,它可以让多种数据处理框架运行在一个共享的资源池上,并且通常安装在与Hadoop 文件系统(简称HDFS)相同的物理节点上。在这样配置的YARN 集群上运行Spark 是很有意义的,它可以让Spark 在存储数据的物理节点上运行,以快速访问HDFS 中的数据。 1、配置 1.1 配置HADOOP_CONF_DIR vim /etc/profile export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop source /etc/profile 1.2 命令行启动 spark-shell --master yarn 但是在spark2.x里...
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eBPF监控工具bcc系列九bcc Python
接下来看下python方面的知识。 1. 初始化 1.1 BPF 语法: BPF({text=BPF_program | src_file=filename} [, usdt_contexts=[USDT_object, ...]]) 创建一个BPF对象,能通过交互来产生输出。 1.2 USDT 语法:USDT({pid=pid | path=path}) 创建对象来使用USDT,可以指定进程ID,路径。 2. 事件 2.1 attach_kprobe 语法:BPF.attach_kprobe(event="event", fn_name="name") 使用函数入口的内核动态跟踪,关联C函数name和内核函数event()。 2.2 attach_kretprobe 语法:BPF.attach_kretprobe(event="event", fn_name="name") 关联C函数name和内核函数event,在内核函数返回的时候调用函数name. 2.3 attach_tracepoint 语法:BPF.attach_tracepoint(tp="tracepoint", fn...
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