我的应用程序具有某些功能,只能在root可用的设备上运行.使用它时(而不是向用户显示相应的错误消息)不是让这个功能失败,而是我更喜欢能够静默检查root是否可用,如果没有,首先隐藏相应的选项.
有没有办法做到这一点？
我需要一个队列,多个线程可以放入东西,多个线程可以读取.
Python至少有两个队列类,Queue.Queue和collections.deque,前者似乎在内部使用后者.两者都声称在文档中是线程安全的.
但是,队列文档还指出:
collections.deque是无界队列的替代实现,具有快速原子append()和popleft()操作,不需要锁定.
我想我不太沉思:这是否意味着deque毕竟不是完全线程安全的？
如果是,我可能不完全理解这两个类之间的区别.我可以看到Queue添加了阻止功能.另一方面,它失去了一些deque功能,如支持运营商.
直接访问内部deque对象是
x在队列().deque
线程安全的？
另外,为什么当deque已经是线程安全的时候,Queue会使用互斥锁进行操作？
这出现在 Python的隐藏功能中,但我看不到可以解释该功能如何工作的好文档或示例.
在Linux上,我可以这样做:
$ FOO=BAR ./myscript
在设置环境变量FOO的情况下调用"myscript".
在Powershell中是否有类似的可能,即无需先设置变量,调用命令,然后再次取消设置变量？
为了更清楚我的用例 - 我不想将它作为脚本的一部分使用.相反,我有一个第三方脚本,其行为我可以使用环境变量控制,但在这种情况下,不是命令行参数.因此能够在打字之间交替
$ OPTION=1 ./myscript
和
$ ./myscript
会非常方便.
我有一个带有标准布局的subversion存储库,即trunk /和branches /(和tags /).在进行更大的更改时,会使用功能分支,定期与主干同步,然后重新集成回主干(现在使用1.5).很标准的东西.
我想知道的是,这样一个功能分支,一旦完成并合并,应该保留或删除.颠覆书偶尔似乎暗示删除它们是很常见的,但我也看到了一堆开源项目确实保留了分支机构.
我也有点担心删除分支会如何更难以跟踪存在哪些分支,特别是当可能重复的名称进入场景时(比如我们搜索 - 重构两次),它们的提交历史在存储库深处的某处消失等等
另一方面,分支使用相当多,特别是现在使用1.5,我确实喜欢不必浏览大量非活动分支以找到我正在处理的分支.
我缺少的利弊是什么？人们在做什么？
从Python 3.7开始,有一种称为数据类的东西:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Foo:
x: str
但是,以下失败:
>>> import json
>>> foo = Foo(x="bar")
>>> json.dumps(foo)
TypeError: Object of type Foo is not JSON serializable
如何将json.dumps()编码实例Foo转换为json 对象？
VAR="-e xyz"
echo $VAR
由于某种原因,这会打印"xyz".我似乎无法找到一种方法来获取字符串以-e开头.
这里发生了什么？
说我有一个包"mylibrary".
我想让"mylibrary.config"可用于导入,可以是动态创建的模块,也可以是从完全不同的地方导入的模块,然后基本上"挂载"在"mylibrary"命名空间内.
即,我做:
import sys, types
sys.modules['mylibrary.config'] = types.ModuleType('config')
给定设置:
>>> import mylibrary.config # -> works
>>> from mylibrary import config
<type 'exceptions.ImportError'>: cannot import name config
更奇怪的是:
>>> import mylibrary.config as X
<type 'exceptions.ImportError'>: cannot import name config
因此,似乎使用直接导入工作,其他形式则不然.是否有可能使这些工作？
我有一个Django应用程序,展示了一些奇怪的垃圾收集行为.有一个视图特别是每次调用时都会显着增加VM大小 - 达到某个限制,此时使用量会再次下降.问题是,在达到这一点之前需要相当长的时间,实际上运行我的应用程序的虚拟机没有足够的内存供所有FCGI进程占用尽可能多的内存.
我花了最近两天的时间来研究这个并学习Python垃圾收集,我想我现在明白了现在发生了什么 - 大部分时间.使用时
gc.set_debug(gc.DEBUG_STATS)
然后对于单个请求,我看到以下输出:
>>> c = django.test.Client()
>>> c.get('/the/view/')
gc: collecting generation 0...
gc: objects in each generation: 724 5748 147341
gc: done.
gc: collecting generation 0...
gc: objects in each generation: 731 6460 147341
gc: done.
[...more of the same...]
gc: collecting generation 1...
gc: objects in each generation: 718 8577 147341
gc: done.
gc: collecting generation 0...
gc: objects in each generation: 714 0 156614
gc: done.
[...more of the same...]
gc: collecting …