小编Bof*_*fin的帖子

这是这篇文章的一个后续问题,其中讨论了轴,刻度和标签的着色.我希望为此开一个新的,扩展的问题是可以的.

add_subplot使用轴[ax1,ax2] 围绕双图(通孔)更改完整框架(刻度线和轴)的颜色会产生大量代码.此代码段会更改上图的框架颜色:

ax1.spines['bottom'].set_color('green')
ax1.spines['top'].set_color('green')
ax1.spines['left'].set_color('green')
ax1.spines['right'].set_color('green')
for t in ax1.xaxis.get_ticklines(): t.set_color('green')
for t in ax1.yaxis.get_ticklines(): t.set_color('green')
for t in ax2.xaxis.get_ticklines(): t.set_color('green')
for t in ax2.yaxis.get_ticklines(): t.set_color('green')

因此,为了改变两个图的帧颜色,每个两个y轴,我需要16(!)行代码...这是它的样子:

到目前为止我挖出的其他方法:

• matplotlib.rc:这里讨论; 全球而非本地变化.我想要一些不同颜色的其他情节.请不要在情节中讨论太多颜色...... :-)

  matplotlib.rc('axes',edgecolor='green')
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

• 挖出轴的刺,然后改变它:这里也讨论过 ; 我觉得并不是很优雅.

  for child in ax.get_children():
      if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
          child.set_color('#dddddd')
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

是否有一种优雅的方式来凝聚上面的块,更多的是"pythonic"？

我在ubuntu下使用python 2.6.5和matplotlib 0.99.1.1.

我经常读到两个概念都完全不同,但我找不到关于差异所在的好解释.捆绑依赖关系并限制与外界的交谈.

我应该何时将应用程序打包到容器中进行部署？什么时候封装的包装更好？

API通常具有用户必须遵循的速率限制。例如，让我们接受50个请求/秒。顺序请求需要0.5-1秒，因此太慢了，无法接近该限制。但是，使用aiohttp的并行请求超出了速率限制。

为了尽可能快地轮询API，需要对并行调用进行速率限制。

到目前为止，我发现的示例装饰了session.get，大致像这样：

session.get = rate_limited(max_calls_per_second)(session.get)

这对于顺序调用非常有效。尝试在并行调用中实现此功能无法按预期进行。

这是一些示例代码：

async with aiohttp.ClientSession() as session:
    session.get = rate_limited(max_calls_per_second)(session.get)
    tasks = (asyncio.ensure_future(download_coroutine(  
          timeout, session, url)) for url in urls)
    process_responses_function(await asyncio.gather(*tasks))

问题在于它将限制任务的排队速度。与的执行gather将或多或少地同时发生。两全其美；-)。

是的，我在aiohttp处发现了一个类似的问题：设置每秒的最大请求数，但没有答复回答限制请求速率的实际问题。同样，来自Quentin Pradet的博客文章仅在限制队列速率上起作用。

总结一下：如何限制并行请求的每秒aiohttp请求数？