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云服务器基础操作

云服务器概念所谓的服务器就是一台电脑所谓的云服务器，是指在实体服务器的操作系统下，利用软件，虚拟出来的服务器,即就是云服务器它占用的是实体服务器的资源,当然一个实体服务器可以生成多个云服务器很多个云服务器都在同一台实体服务器上运行

2019-04-14

标题：Python Tips: Dynamic function definition 作者：Philip Trauner 译者：豌豆花下猫链接：https://philip-trauner.me/blog/post/python-tips-dynamic-function-definition 基于 MIT 许可协议在 Python 中，没有可以在运行时简化函数定义的语法糖。然而，这并不意味着它就不可能，或者是难以实现。 from types import FunctionType foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "<string>", "exec") foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo") print(foo_func()) 输出： bar 剖析逐行检视代码，你会发现语言/解释器的屏障是多么脆弱。 >>> from types import FunctionType Python 文档通常不会列出那些非用于手动创建的类的特征（这是完全合理的）。有三种方法可以解决这个问题：help()、inspect（无法查看内置方法）、以及最后的解决方案，即查看 CPython 源代码。在本例中，help() 与 inspect 都可以完成工作，但是查看实际的源代码，则会揭示出关于数据类型的更多细节。 >>> from inspect import signature >>> signature(FunctionType) <Signature (code, globals, name=None, argdefs=None, closure=None)> 1. code 内部是一个PyCodeobject ，作为types.CodeType 对外开放。非内置方法拥有一个__code__ 属性，该属性保存了相应的代码对象。利用内置的 compile() 方法，可以在运行期创建types.CodeType 对象。 2. globals 如果一个函数引用的变量不是在局部定义的，而是作为参数转入、由默认参数值提供、或者通过闭包上下文提供，则它会在 globals 字典中查找。内置的 globals() 方法会返回一个对当前模块的全局符号表（global symbol table）的引用，因此能被用来提供一个总是与当前表的状态相一致的字典。传入任意其它的字典也是可以的（FunctionType((lambda: bar).__code__, {"bar" : "baz"}, "foo")() == "baz"）。 3. name（可选）控制所返回的函数的__name__ 属性。只真正对 lambdas 有用（由于匿名性，它们通常没有名称），并且重命名函数。 4. argdefs（可选）通过传入一个包含任意类型的对象的元组，提供了一个方式来供应默认参数值（def foo(bar="baz")）。（FunctionType((lambda bar: bar).__code__, {}, "foo", (10,))() == 10）。 5. closure（可选）（如果需要在 CPython（PyPy，Jython，...）以外的其它 Python VM 中执行，可能不应该触及，因为它严重地依赖于实现细节）。一个cell 对象的元组。创建 cell 对象并非完全是直截了当的，因为需要调用 CPython 的内部组件，但有一个库可以令它更加方便：exalt （无耻的广告）。（译注：这个库是作者开发的。） >>> foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "<string>", "exec") compile() 是一个内置方法，因此同时也是文档丰富的。 exec 模式被用到，因为定义函数需要用多个语句。 >>> foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo") 聚合全部内容，并将动态创建的函数指定给一个变量。那个被前一句代码编译成的函数，成为了生成的代码对象的第一个常量，因此仅仅指向 foo_code 是不充分的。这是 exec 模式的直接后果，因为生成的代码对象可以包含多个常量。 >>> print(foo_func()) 动态生成的函数可以像其它函数一样被调用。结尾除了做实验，需要用到动态创建函数的场景很少。玩耍（Toying around） Python 的内部构件是一种深入学习这门语言的好方法。如果需要，可以毫不费力地越过解释器/语言的界线。还是一如既往地：不要滥用语言（好吧，一点点也无妨，对吧？） --------（译文完）-------- 花下猫语：在上一篇《Python进阶：如何将字符串常量转为变量？》中，我介绍了两种动态修改变量的方法（globals() 与 exec()）。写完之后，我偶然发现，在自己列的“计划转载清单”中，有这一篇相关的文章，它介绍了动态定义函数的方法。因为它的相关度太大，而篇幅又是那么小（核心代码只有三行，文中其它内容都是在解释其背后的原理），我觉得如果翻译出来的话，效果会更好，所以就抓紧时间翻译出来了。建议与前一篇文章配合阅读。公众号【Python猫】，专注Python技术、数据科学和深度学习，力图创造一个有趣又有用的学习分享平台。本号连载优质的系列文章，有喵星哲学猫系列、Python进阶系列、好书推荐系列、优质英文推荐与翻译等等，欢迎关注哦。PS：后台回复“爱学习”，免费获得一份学习大礼包。

2019-03-17

python脚本简化jar操作命令

本篇和大家分享的是使用python简化对jar包操作命令，封装成简短关键字或词，达到操作简便的目的。最近在回顾和构思shell脚本工具，后面一些文章应该会分享shell内容，希望大家继续关注。

2019-02-22

Spark操作Hive分区表

84867600 我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/12/04/sparkHivePatition/ 前言前面学习总结了Hive分区表，现在学习总结一下Spark如何操作

2018-12-06

龙果支付系统操作说明

系统每日定时从已接通的支付通道方取出对账文件来进行对账 3.2.

2018-11-29

python 字典dict 操作方法

dict()的操作方法嵌套嵌套在list中也存在，就是元素是list，在dict中，也有类似的样式： >>> a_list = [[1,2,3],[4,5],[6,7]] >

2018-10-21

Java Apache POI 操作 Excel 导出

https://blog.csdn.net/asing1elife/article/details/82655653 Java Apache POI 操作 Excel 导出 Java 可以通过 Apache

2018-09-11

Python Elasticsearch API操作ES集群

Elasticsearc 6.3.1 Elasitcsearch6.3.2 知识点调用Python Elasticsearh API Python Mysqldb使用 DSL查询与聚合 Python 列表操作

2018-09-02

Docker基础操作手册

Docker操作总结 @Date 2018.08.24 基本操作登录远程镜像仓库 docker login --username=hua registry.cn-beijing.aliyuncs.com

2018-08-27

Python字符串基础操作

找到我就是缘分，为技术一起努力！格式符 # price_width = 10 item_width = width - price_width header_format = '%-*s%*s' format = '%-*s%*.2f' print '=' * width print header_format % (item_width, 'Item', price_width, 'Price') print '-' * width print format % (item_width,'Apples',price_width,0.4) print format %(item_width,'Pears', price_width,0.5) print format %(item_width,'Cantaloupes',price_width,1.92) find(str，start，end)：从start开始end结束寻找与str相匹配的字符，找到返回匹配项index，找不到返回-1 a='With a moo-moo here. and a moo-moo there'.find('moo',7) >>> print(a) 7 >>> a='With a moo-moo here. and a moo-moo there'.find('moo',1,8) >>> print(a) -1 join()：在字符序列之间加入分隔符 >>> seq = ['1','2','3','4','5'] >>> sep '+' >>> sep.join(seq) '1+2+3+4+5' lower()：全部转为小写 >>> 'ZDF'.lower() 'zdf' title()：首字母大写 >>> 'zdf'.title() 'Zdf' replace(oldstr , newstr)：替换字符 >>> 'zdf is a clever boy!'.replace('clever','handsome') 'zdf is a handsome boy!' split(/PATTERN)：以模式来分割,模式的意思就是REGEX >>> 'zdf+zdf+zdf'.split('+') ['zdf', 'zdf', 'zdf'] strip()：去除两侧空格（不包括内部的） >>> ' zdf '.strip() 'zdf' strip('*')：也可指定去除两侧特定的字符 ,如* >>> '*********zdf****************'.strip('*') 'zdf'

2018-08-07

Shell脚本-控制多主机操作

环境介绍首先要做到各个主机之间无密ssh连接。这样会最大可能方便的控制。脚本命名为status #!/bin/bash params=$@ i=166 for((i=166;i<=169;i++));do echo -------s$i $params ------- ssh s$i "$params" done 测试 [root@s166 bin]# status java -version -------s166 java -version ------- bash: java: command not found -------s167 java -version ------- bash: java: command not found -------s168 java -version ------- bash: java: command not found -------s169 java -version ------- bash: java: command not found What?就给我看这个，它找不到这个命令，那我把它放到/usr/local/bin下 [root@s166 bin]# which java /home/fantj/jdk/bin/java [root@s166 bin]# ln -s /home/fantj/jdk/bin/java java javadoc javah javapackager javaws javac javafxpackager javap java-rmi.cgi [root@s166 bin]# ln -s /home/fantj/jdk/bin/java ./java [root@s166 bin]# ls java jps status xcall.sh [root@s166 bin]# status java -version -------s166 java -version ------- java version "1.8.0_171" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode) -------s167 java -version ------- bash: java: command not found -------s168 java -version ------- bash: java: command not found -------s169 java -version ------- bash: java: command not found 好了，jps同理，我们只需要把命令创建软连接到/usr/local/bin下即可，每个主机都需要设置的。效果 [root@s166 bin]# status jps -------s166 jps ------- 12641 Jps 1397 NameNode 1559 SecondaryNameNode 1727 ResourceManager -------s167 jps ------- 1764 DataNode 11610 Jps 1823 NodeManager -------s168 jps ------- 11572 Jps 1815 NodeManager 1756 DataNode -------s169 jps ------- 1813 NodeManager 1754 DataNode 11548 Jps [root@s166 bin]# status ls ~/.ssh -------s166 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub known_hosts -------s167 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub known_hosts -------s168 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub -------s169 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub

2018-07-28

fabric8 API操作ConfigMap

可以简单理解为Linux系统中的/etc目录，用来存储配置文件的目录。这里以将ConfigMap数据作为容器内配置文件举例.

2018-07-11

Python数据分析实例操作

creationTime']) #更新类型 bra.dtypes bra['hour'] = [i.hour for i in bra['creationTime']] #新建hour列 bra 字符串操作

2018-07-10

linux操作增删改查命令

，则直接覆盖现有的文件或目录； -i：交互式操作，覆盖前先行询问用户，如果源文件与目标文件或目标目录中的文件同名，则询问用户是否覆盖目标文件。

2018-06-23

Python常见数据框操作①

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式如果采用data[1]则报错 data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame 即末端是包含的 data.irow(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 data.head() #返回data的前几行数据，默认为前五行，需要前十行则data.head(10) data.tail() #返回data的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10) ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个，这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个，这会引起歧义。 data.iloc[-1] #选取DataFrame最后一行，返回的是Series data.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a’行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知 data.iat[1,1] #选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取。

2018-06-12

linux上操作tomacat相关命令

一、linux上操作tomacat相关命令1.重启tomcat./startup.sh 2.关闭tomacat.

2018-06-06

Android手势操作耍起来!

目录前言初步了解手势操作六个重写方法小栗子体验一下别忘了双击事件最后前言手势操作是Android交互当中至关重要的.

2018-04-04

docker守护进程和配置操作

service docker start service docker stop service docker restart

2018-04-04

elasticsearch的java代码操作详解

Java操作es集群步骤 1：配置集群对象信息；2：创建客户端；3：查看集群信息 1：集群名称默认集群名为elasticsearch，如果集群名称和指定的不一致则在使用节点资源时会报错。

2018-03-15

【入门指南】操作阿里云Kibana

Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客，其中ElasticSearch负责日志的索引，Logstash负责日志的收集，Kibana负责日志的展示和分析。事实上并不局限于日志分析，ELK技术栈同样适用于通用的数据采集、索引、分析业务，不可谓不强大。 Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系，推出“阿里云 Elasticsearch”服务，提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境，方便我们快速搭建数据分析平台。下面我们将手把手演示一下如何在阿里云上创建并使用ElasticSearch服务。首先，我们创建阿里云Elasticsearch服务，阿里云提供了一个月的免费体验服务。如图，选择自己服务器所在的区域、VPC以及下面的虚拟交换机。对于大规模集群，可以勾选dedicated master，专用主节点

2018-03-11

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。