1.介绍 Skywalking可以对链路追踪到数据进行告警规则配置,例如响应时间.响应百分比等.发送警告通过调用webhook接口完成.webhook接口用户可以自定义. 2.默认告警规则 告警配置文件:config/alarm-settings.yml 3.告警配置文件语法 rules: <RULE_NAME>_rule:   规则名称,必须以"_rule"结尾 metrics-name: <VALUES>  oal脚本中的度量名称 threshold  阈值

自定义python库的好处: robot framework填表式,将python的灵活性弄没了,但是不要担心,RF早就想到了解决办法,就是扩充自己的库. 1.在python应用程序包目录下创建一个新包:D:\Python27\Lib\site-packages\NewLibrary        这里注意文件夹NewLibrary就是你包的名称,这里顺便说一下包的概念,python区分包和普通文件夹就在于文件夹里是否有一个__init__.py的文件 回到正题 NewLibrary这个包就是之

常用的自定义Python函数 1.时间戳转为日期字串,精确到ms.单位s def timestamp2datems(timestamp): ''' 时间戳转为日期字串,精确到ms.单位s :param timestamp:时间戳 :return:日期字串 ''' local_time = time.localtime(timestamp) # data_head = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", local_time) data_head = t

注意:包含Python层的网络只支持单个GPU训练!!!!! Caffe 使得我们有了使用Python自定义层的能力,而不是通常的C++/CUDA.这是一个非常有用的特性,但它的文档记录不足,难以正确实现本演练将向您展示如何使用DIGHT来学习实现Python层. 注意:这个特性(自定义python层)在你是使用Cmake编译Caffe或者使用Deb 包来安装Caffe的时候自动被包含.如果你使用Make,你将需要将你的Makefile.config中的"WITH_PYTHON_LAYER :=

0.此框架只能用于爬虫,由框架来调度url请求,必须按照此方式开发,没有做到类似celery的通用分布式功能,也不方便测试.可以使用另外一个,基于函数式编程的,调度一切函数的分布式框架,做到了兼容任何新老代码,满足任何需要分布式的场景. 一个分布式爬虫框架.比scrapy简单很多,不需要各种item pipeline middwares spider settings run文件之间来回切换写代码,这只需要一个文件,开发时候可以节约很多时间,形式非常松,需要重写一个方发,自己想怎么解析入库都可以

目标:自定义一个C\C++矩阵类,有几个用于演示的矩阵运算函数或者操作,将其通过 PyTypeOject newType的方式注册到python中成为一种新的类型,并且要可继承. 预备知识 建议先运行python源码剖析第6章smallpython的代码,有个直观认识,再从书的第一章看起. 知乎相关type和oject的回答链接放这. 熟悉python和C\C++的混合编程. C: https://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/04/26

-- Bootstrap http://www.bootcss.com/ -- Font Awesome http://fontawesome.io/ -- bxslider http://bxslider.com/ -- jQuery EasyUI http://www.jeasyui.com/download/index.php -- jQuery UI http://jqueryui.com/ -- parsleyjs http://parsleyjs.org/ -- jQuery Val

在使用Hadoop的过程中,遇到了自带python版本比较老的问题. 下面以python3.7为例,演示如何在hadoop上使用自定义的python版本以及第三方库. 1.在https://www.python.org下载Python-3.7.2.gz包 2.在linux环境下: tar -xvf Pthon-3.7.2 #解压文件 cd Python-3.7.2 ./configure -- prefix=~/python37 #这里是你刚刚解压的路径 make -j make install

之前零零碎碎写了一些zabbix 线路监控的脚本,工作中agnet较多,每条线路监控需求不一致,比较杂乱,现在整理成一个py模块,集合之前的所有功能 环境 python3.6以上版本,pip3(pip 9.0.1以上版本),mysql,pymysql库 使用zabbix自定义脚本获取线路时延丢包率不做介绍,参考上一篇zabbix文章 如果系统当前python版本是python3.5,升级3.6时有两个注意事项 1 先升级python至3.6再升级pip3否则会导致pip3无法正常使用 2 pyt

结构如下: appsdk\ appsdk.py(这里面有多个类,包括appsdk,appsdksync等类) __init__.py ... ① 有个appsdk的文件夹(符合python包的定义) ② 将这个appsdk的文件夹copy到/usr/lib/python2.7/site-packages目录下 ③ 进入这个appsdk文件夹,vim __init__.py,然后输入如下内容(这是一种参考模式,因为之前我试过很多方式,发现RF加载不了包里面的py里面的多个类): from apps

import sys from _winreg import * # tweak as necessary version = sys.version[:3] installpath = sys.prefix regpath = "SOFTWARE\Python\Pythoncore\%s\\" % (version) installkey = "InstallPath" pythonkey = "PythonPath" pythonpath =

续前文[日常]Beyond的歌里最多是"唏嘘"吗? - Python分词+词频最后的想法, 发现VS Code支持用户自定义代码片段: Creating your own snippets in Visual Studio Code 尝试如下, 片段使用中文命名, 但前缀好像不能用中文(如果前缀设置为"文件", 在源码编辑时输入"文件"后没有自动补全弹窗), 应该与自动补全机制有关. 片段定义: { "读文件": { &quo

先上网卡数据采集脚本,这个基本上是最大的坑,因为一些数据的类型不正确会导致no datapoint的错误,真是令人抓狂,注意其中几个key的值必须是int或者float类型,如果你不慎写成了string,那就麻烦了,其他的tag是string类型. 另外数据采集时间间隔一般就是10秒,这是潜规则,大家都懂. 官方参考地址: 官参 有图有真相 #! /usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import os import arrow import tim

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #set( $SITE = "http://blog.csdn.net/morgana" ) """ @version: v1.0 @author: morgana @license: Apache Licence @contact: 872912440@qq.com @site: ${SITE} @software: ${PRODUCT_NAME} @file: ${NAME

参考文档:https://code.visualstudio.com/docs/python/environments 1.创建虚拟环境,cd到当前目录 py -3 -m venv env 2.Ctrl+Shift+P,选择Python:Select Interpreter,选中刚才新建的env环境,即可自动定位.然后Ctrl+`来创建一个新的Terminal窗口,发现自动进入了虚拟环境,不用运行activated脚本来运行虚拟环境了. 3.如果有错误的话,可以手动指定,在.vscode文件夹中

场景一:使用企业微信机器人报警 图中的token是:在群组中添加机器人,机器人的webhook地址的key var Wechat = { token: null, to: null, message: null, parse_mode: null, sendMessage: function() { var params = { msgtype: "text", chat_id: Wechat.to, text: { content:Wechat.message }, disable_

互联网故障一般表现为丢包和时延增大,持续性故障不难排查,难的是间歇性或凌晨故障,后者往往来不及等我们测试就已经恢复正常,得不到异常时的mtr无法判断故障点在哪里 故此有了根据丢包率和时延变换联动mtr的需求 前段时间使用Mysql实现了这个功能,缺点是占用太多系统资源,且脚本繁重,优点是数据可复用,做多种形式的展示 后续使用socket+deque实现低能耗与轻量,也可用通过开放互联网API来做分布式监控,缺点是历史数据不留存,用完即丢 系统环境 Ubuntu 18.04.5 LTS+Pytho

import requests import string #mysql 手动注入 通用脚本 适用盲注 可以跟具自己的需求更改 def home(): url="url" list=string.digits+string.letters+"!@#$%^&*()_+{}-=<>,./?" s=requests.session() success = "" # 成功返回的特征 error="" #失败返回的体

一.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju

项目中想使用自定义python文件(本地代码) 有6种方式, 1.这种最简单,也可能最不实用,将你的外部文件放到跟需要调用外部文件的文件同一个包下,同一目录 folder------toinvoke.py------tobeinvoded.py 这样在toinvoke.py 中引入 import toveinvoked 或 from tobeinvoked import * 即可 2.你的其他文件不是单个文件,或者不能如上所说放到同一目录下,而是在不同目录中,子目录 folder------to

转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种