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linux 批量杀死多个进程 kill

(ps|grep python|awk '{print $1}')|xargs kill -9 管道符“|”用来隔开两个命令,管道符左边命令的输出会作为管道符右边命令的输入。下面说说用管道符联接起来的 几个命令: “ ps - ef”是Red Hat 里查看所有进程的命令。这时检索出的进程将作为下一条命令“grep LOCAL=NO”的输入。 “grep LOCAL=NO”的输出结果是,所有含有关键字“LOCAL=NO”的进程,这是Oracle数据库中远程连接进程的共同特点。 “grep -v grep”是在列出的进程中去除含有关键字“grep”的进程。 “cut -c 9-15”是截取输入行的第9个字符到第15个字符,而这正好是进程号PID。 “xargs kill -9”中的xargs命令是用来把前面命令的输出结果(PID)作为“kill -9”命令的参数,并执行该令。 “kill -9”会强行杀掉指定进程,这样就成功清除了oracle的所有远程连接进程。其它类似的任务,只需要修改“grep LOCAL=NO”中的关键字部分就可以了。 killall 进程名 如杀死java相关进程...

用Python告诉你深圳房租有多高

概述 ● 前言 ● 统计结果 ● 爬虫技术分析 ● 爬虫代码实现 ● 爬虫分析实现 ●后记 前言 最近各大一二线城市的房租都有上涨,究竟整体上涨到什么程度呢?我们也不得而知,于是乎 zone 为了一探究竟,便用 Python 爬取了房某下的深圳的租房数据,以下是本次的样本数据: 样本数据 除去【不限】的数据(因为可能会与后面重叠),总样本数据量为 16971 条,其中后半部分地区数据量偏少,是由于该区房源确实不足。因此,此次调查也并非非常准确,权且当个娱乐项目,供大家观赏。 统计结果 我们且先看统计结果,然后再看技术分析。深圳房源分布:(按区划分) 其中福田与南山的房源分布是最多的。但这两块地的房租可是不菲啊。 房源分布 房租单价:(每月每平方米单价 -- 平均数) 即是 1 平方米 1 个月的价格。方块越大,代表价格越高。 房租单价:平方米/月 可以看出福田与南山是独占鳌头,分别是 114.874 与 113.483 ,是其他地区的几倍。如果租个福田 20 平方的房间: 114.874 x 20 = 2297.48 再来个两百的水电、物业: 2297.48 + 200 = 2497....

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