本文主要实现了伯乐在线上的一个实践小项目,原文链接,用以巩固opencv视频操作知识内容.整个项目均有代码注释,通俗易懂,短短几十行就可以达到还算不错的实现效果,做起来成就感满满哒.打开编辑器,一起来感受下opencv+python在CV中的无穷魅力吧 ^_^ import argparse import time import imutils import cv2 # 创建参数解析器并解析参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-v

安装 安装pycallgraph 安装依赖 使用 待测脚本 追踪脚本 追踪结果 高级篇 隐藏私密函数 控制最大追踪深度 总结 GitHub上好代码真的是太多了,名副其实的一个宝藏.但是最近自己也反思了一下,为什么别人的代码看起来那么的费劲.很多时候还不得要领,博主的笨方法就是先看下代码的结构,目录.然后就从程序的入口出发了,一步步的往底层去追溯,但是因为忒懒,也没有超大的临时记忆空间,于是代码跟着跟着就跑偏了,这也是看别人代码的时候效率不高的主要原因. 幸运的是,发现了一款神器,pycallgr

摘要:是否想在Python解释器的内部晃悠一圈?是不是想实现一个Python代码执行的追踪器?没有基础?不要怕,这篇文章让你初窥Python底层的奥妙. [编者按]下面博文将带你创建一个字节码级别的追踪API以追踪Python的一些内部机制,比如类似YIELDVALUE.YIELDFROM操作码的实现,推式构造列表(List Comprehensions).生成器表达式(generator expressions)以及其他一些有趣Python的编译. 以下为译文 最近我在学习 Python 的运

#详细追踪 python -m trace --trace jin.py #显示调用了哪些函数 python -m trace --trackcalls jin.py

摘要:是否想在Python解释器的内部晃悠一圈?是不是想实现一个Python代码执行的追踪器?没有基础?不要怕,这篇文章让你初窥Python底层的奥妙. [编者按]下面博文将带你创建一个字节码级别的追踪API以追踪Python的一些内部机制,比如类似 YIELDVALUE.YIELDFROM操作码的实现,推式构造列表(List Comprehensions).生成器表达式(generator expressions)以及其他一些有趣Python的编译. 关于译者:赵斌, OneAPM工程师,常年

1- pycallgraph简介 可用于创建python函数关系图,依赖于dot命令,需要先安装 graphviz: HomePage:http://pycallgraph.slowchop.com/ Docs:https://pycallgraph.readthedocs.io/en/master/   2- 安装pycallgraph 安装pycallgraph $ pip3 install pycallgraph --proxy=10.144.1.10:8080 Collecting py

原文地址 :http://blog.jobbole.com/47619/ 虽然不是所有的Python程序都需要严格的性能分析,不过知道如何利用Python生态圈里的工具来分析性能,也是不错的. 分析一个程序的性能,总结下来就是要回答4个问题: 它运行的有多快? 它的瓶颈在哪? 它占用了多少内存? 哪里有内存泄漏? 接下来,我们会着手使用一些很棒的工具,来帮我们回答这些问题. 粗粒度的计算时间 我们先来用个很快的方法来给我们的代码计时:使用unix的一个很好的功能 time. 1 2 3 4 5

下面博文将带你创建一个字节码级别的追踪API以追踪Python的一些内部机制,比如类似YIELDVALUE.YIELDFROM操作码的实现,推式构造列表(List Comprehensions).生成器表达式(generator expressions)以及其他一些有趣Python的编译. 以下为译文 最近我在学习 Python 的运行模型.我对 Python 的一些内部机制很是好奇,比如 Python 是怎么实现类似 YIELDVALUE.YIELDFROM 这样的操作码的:对于 递推式构造列

GIL 确保 Python 进程一次只能执行一条指令 ====分析工具cProfile 分析函数耗时line_profiler  逐行分析 heapy 追踪 Python 内存中所有的对象— 这对于消灭奇怪的内存泄漏特别有用 memory_profiler 图的形式展示 RAM 的使用情况随时间的变化 虽然它们不支持改变大小,但是我们可以将两个元组合并成一个新元组.任意两个元组相加始终返回一个新分配的元组,所以复杂度是O(n)>>> t1 = (1,2,3,4)>>>

作者:王璐璐 | 旷视 MegEngine 架构师 一. 背景 在 MegEngine imperative runtime 的早期开发中,我们面临着一些的性能优化问题.除了一些已知需要重构的地方(早期设计时为了开发效率而牺牲性能的妥协),还存在一些未知的性能问题需要用 profiler 进行观测和分析才能发现.MegEngine 的 imperative runtime 是一个由 Python 和 C/C++ 编写的模块,对于这类程序,各种 profiler 多到令人眼花缭乱.在调研各种 pr

1. 在古老的非洲大陆上,有个原始人无意中抬头仰望星空,凝视的时间稍微长了一些,超过了外星人设置的阈值,立刻拉响了人类即将产生文明的警报.因为外星人认为,人类已经产生了对宇宙的好奇心,文明的产生,科技的发展不过是一瞬间的事情——摘自刘慈欣<朝闻道>. 作为一个靠技术吃饭的我们,面对系统架构快速更新迭代,新技术层出不穷,如果不抱有对技术的好奇心,那么真可能会出现“昨日的你懵懂,今天的你却不懂”:更不会出现 Java 那小子 与 Python 菇凉浪漫的爱情故事. 准备好小板凳,爱情故事要开始啦.

正常时输出追踪信息: import traceback def stack(): print 'The python stack:' traceback.print_stack() from twisted.internet import reactor reactor.callWhenRunning(stack) reactor.run() #摘录来自: likebeta. “Twisted与异步编程入门”. iBooks. 异常时输出异常消息: import traceback try: 1

Python traceback 模块,追踪错误 import traceback try: your code except: traceback.print_exc()

日志记录(Logging) More than print: 每次用 terminal debug 时都要手动在各种可能出现 bug 的地方 print 相关信息来确认 bug 的位置: 每次完成 debug 后为了避免输出太多细节信息和代码整洁,又需要把几个关键位置的 print 注释掉甚至删掉: 当下次出 bug 时,继续上述步骤... 有没有更好的方法呢? 等级(Level ) Python 3 中提供了非常方便的日志记录库 logging,可以记录不同等级(level)的日志信息.系统默

Python+requests重定向和追踪 一.什么是重定向 重定向就是网络请求被重新定个方向转到了其它位置 二.为什么要做重定向 网页重定向的情况一般有:网站调整(如网页目录结构变化).网页地址改变.网页扩展名(.php..html..asp)的改变.当一个网站注册了多个域名的时候.这些情况下都需要进行网页的重定向.不做重定向的话就容易出现404错误(如访问网上提供的网页url经常报404错误,就是有可能url地址改变了但没有做重定向导致的.) 三.Python+requests重定向操作 1

python 怎么像shell -x 一样追踪脚本运行过程 [root@localhost keepalived]# python -m trace --trace mysql_start.py --- modulename: threading, funcname: settracethreading.py(90): _trace_hook = func --- modulename: mysql_start, funcname: <module>mysql_start.py(7): imp

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.背景知识 1.1.headblur简介 追踪人脸打马赛克需要使用headblur函数. 调用语法: headblur(clip,fx,fy,r_zone,r_blur=None) 说明: 其中参数fx和fy是两个函数,该函数带参数t,用于确认t时刻需要模糊化范围的中心点位置,moviepy将对以中心点为圆心半径r_zone的圆范围内的图像进行模糊化处理,模糊化处理时的卷积核大小由r_blur指定.关于r_blur参数的作用请大家参考<moviepy音

Tracert 命令跟踪路由原理是IP路由每经过一个路由节点TTL值会减一,假设TTL值=0时数据包还没有到达目标主机,那么该路由则会回复给目标主机一个数据包不可达,由此我们就可以获取到目标主机的IP地址,如下我们通过scapy构造一个路由追踪工具并实现一次追踪. 首先Scapy是如何发包与收包的,看以下案例的演示. >>> from random import randint >>> >>> RandomID=randint(1,65534) >

test1.py中,当分母为0的时候,调用系统退出 #!/usr/bin/python import sys def division(a=1, b=1): if b==0: print 'b eq 0' sys.exit(1) else: return a/b test2.py中,用try..except捕获异常,然后traceback.print_exc()打印. #!/usr/bin/python import sys import traceback import test1 a=10

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os,sys,time,subprocess import warnings,logging warnings.filterwarnings("ignore",category=DeprecationWarning) logging.getLogger("scapy.runtine").setLevel(logging.ERROR) from scapy.all