小编Ant*_*kov的帖子

为了将目前在Azure中部署的Linux VM迁移到AWS,您将推荐哪种策略？假设我将适合操作系统磁盘中的所有数据,因此只需移动一个磁盘.

如果重要的话,VM正在运行Linux Ubuntu.

当然,我希望尽可能少的网络流量来做到这一点,因为它是收费的.

我读到了关于这里描述的图像制作过程的评​​论,它不安全,并且一些VM在这个过程中丢失了...不确定是否仍然如此,但我非常讨厌丢失我的VM.:)

考虑以下情况:

    chart.options.chart.backgroundColor= {
        linearGradient: [0, 0, 0, 400],
        stops: [ [0, 'rgb(96, 96, 96)'], 
        [1, 'rgb(16, 16, 16)'] ]
    };
    chart.redraw():

这一切都在这里:http://jsfiddle.net/S8f86/3/

是否可以使用事件更改图表的背景颜色？

使用 asyncio async/await 和 Python 3.7+ 提供 100k API 调用的最佳方法是什么？想法是始终并行使用 100 个任务？

应该避免的是：
1. 开始处理所有 100k 任务
2. 等待所有 100 个并行任务完成，以便安排新的 100 个任务。

这个例子说明了第一种方法，这不是所需要的。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = [
            'http://python.org',
            'https://google.com',
            'http://yifei.me'
        ]
    tasks = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in urls:
            tasks.append(fetch(session, url))
        htmls = await asyncio.gather(*tasks)
        for html in htmls:
            print(html[:100])

if __name__ == '__main__':
    loop …