安装redis yum install redis 安装python redis扩展 pip install redis 启动redis,并设定开机自动启动 service redis start chkconfig redis on 安装完成,然后开始编码,然后存储键值foo,并设置过期时间是60S. import redis pool=redis.ConnectionPool(host=,db=) r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) r.s

0X01 python redis分布式锁通用方法 REDIS分布式锁实现的方式:SETNX + GETSET 使用Redis SETNX 命令实现分布式锁 python 版本实现上述思路(案例1) Redis分布式锁的python实现 但是,流通的代码 redis锁中有BUG,有考虑不周的点. 0X02 时间戳变为str形式 time.time() > cls.rdcon.get(cls.lock_key) 写法不正确.time.time()为浮点型,redis get取得的为字符串型. py

python redis之连接池的原理 转载地址 什么是连接池 通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接, 一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响 于是, 连接池就发挥作用了 连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作 这样就达到了避免频繁的

本文将介绍使用mutable对象作为Python函数参数默认值潜在的危害,以及其实现原理和设计目的 本博客已经迁移至: http://cenalulu.github.io/ 本篇博文已经迁移,阅读全文请点击: http://cenalulu.github.io/python/default-mutable-arguments/ 陷阱重现 我们就用实际的举例来演示我们今天所要讨论的主要内容. 下面一段代码定义了一个名为generate_new_list_with的函数.该函数的本意是在每次调用时都

针对windows操作系统. redis安装: 微软操作系统下,需下载github下面的开源项目,redis网站地址可以找到,直接解压即可. cmd到指定目录,输入下方命令,启动redis服务. redis-server.exe redis.windows.conf 测试服务,再次打开一个cmd窗口,启动客户端命令行工具. redis-cli.exe 添加一个键值. set test "hello world" python安装: 可以下载解压包,再添加系统环境变量,将解压目录添加到系

Java 可变参数的特点: (1).只能出现在参数列表的最后: (2)....位于变量类型和变量名之间,前后有无空格都可以: (3).调用可变参数的方法时,编译器为该可变参数隐含创建一个数组,在方法体中一数组的形式访问可变参数. public class Varable { public static void main(String [] args){ System.out.println(add(2,3)); System.out.println(add(2,3,5)); } public

python函数参数的pack与unpack 上周在使用django做开发的时候用到了mixin(关于mixin我还要写一个博客专门讨论一下,现在请参见这里),其中又涉及到了一个关于函数参数打包(pack)的问题,导致延误了开发时间,所以在这里记录一下,稍后会说到具体的背景. 背景交代: 具体情景是这样的,我需要一个view可以在查询的同时可以分页,又可以在返回的 queryset 上做更多的查询操作.为了解决这个问题,我自己写了一个mixiin : class MultipleOjbectQu

在 C/C++ 中,传值和传引用是函数参数传递的两种方式,在Python中参数是如何传递的?回答这个问题前,不如先来看两段代码. 代码段1: def foo(arg): arg = 2 print(arg) a = 1 foo(a) # 输出:2 print(a) # 输出:1 看了代码段1的同学可能会说参数是值传递. 代码段2: def bar(args): args.append(1) b = [] print(b)# 输出:[] print(id(b)) # 输出:4324106952 b

之前项目需求,需要通过反射获取函数的参数,python中可以通过函数签名(signature)来实现. 首先需要了解函数参数的类型,Python的参数类型一共有5种:POSITIONAL_OR_KEYWORD.VAR_POSITIONAL.VAR_KEYWORD.KEYWORD_ONLY.POSITIONAL_ONLY 其中 POSITIONAL_OR_KEYWORD.VAR_POSITIONAL.VAR_KEYWORD.KEYWORD_ONLY 比较常用 参数类型为VAR_POSITIONAL

关于Python函数参数传递方式的一点探索 by:授客 QQ:1033553122 实践代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'laifuyu'     def function1(int_obj, float_obj, str_obj, boolean_obj, list_obj, tuple_obj, set_obj, dict_obj): print('\nvalue of args of function

Python redis 简单介绍 1.安装 终端输入: pip(or)pip3.6 install redis 安装成功 2.哈哈,发现我并没有redis服务可以访问,所以到这里,在本机安装了redis 服务 安装方法:http://www.runoob.com/redis/redis-install.html 并完成配置. 3.导入redis及操作 # FileName : pyRedis_practice.py # Author : Adil # DateTime : 2018/7/26

笔记:Python 默认参数必须指向不变对象 学习记录 >>> def add_end(L=[]): L.append('END') return L >>> add_end() ['END'] >>> # 但是再次调用 add_end() 时,结果就不对了 >>> add_end() ['END', 'END'] >>> add_end() ['END', 'END', 'END'] 所以默认参数改为 None 就

python 函数参数介绍 python 使用过程总,总会遇到 *args,**kw形式的参数,总是一头雾水,而且网上介绍的或是叫法不一,为此专门深入实践进而了解了函数参数的使用 具体请看代码 #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/10/11 23:17 # Author:YangYangJun #学习 python 函数中参数的使用. # 以下是调用函数时可使用的正式参数类型: # # 必备参数 -- 位置参数 # # 默认参数 # # 关键字参数 # # 可变参数

1.shell如何向python传递参数 shell脚本 python $sendmailCommandPath $optDate python脚本 lastDateFormat = sys.argv[1] shell如何接受python的返回值 python脚本 print "hello" shell脚本 s=`python b.py` printf $s

根据inspect模块官文文档中关于函数参数类型的相关说明,python函数参数共有五种类型,按顺序分别为:POSITIONAL_ONLY.POSITIONAL_OR_KEYWORD.VAR_POSITIONAL.KEYWORD_ONLY.VAR_KEYWORD.如图: POSITIONAL_ONLY:参数值必须以位置参数的形式传递.python没有明确的语法来定义POSITIONAL_ONLY类型的参数,但很多内建或扩展模块的函数中常常会接收这种参数类型,实际使用中不多见,这里暂不考虑. PO

Python 函数参数类型大全(非常全!!!) 1.在python编写程序里面具有函数文档,它的主要作用是为了让别人可以更好的理解你的函数,所以这是一个好习惯,访问函数文档的方式是: MyFunction.__doc__ 2.python编写程序函数的时候具有两类参数: 形式参数(形参)及其实际参数(实参). 跟绝大部分编程语言一样,形参指的是函数创建和定义过程中小括号里的参数,而实参指的是函数在调用过程中传递进去的参数. 3.关键字参数,是指函数在调用的时候,带上参数的名字去指定具体调用的是哪

关键字参数 如果你有一些具有许多参数的函数,而你又希望只对其中的一些进行指定,那么你可以通过命名它们来给这些参数赋值——这就是python关键字参数(Keyword Arguments)——我们使用命名(关键字)而非位置(一直以来我们所使用的方式)来指定函数中的参数. 这样做有两大优点——其一,我们不再需要考虑参数的顺序,函数的使用将更加容易.其二,我们可以只对那些我们希望赋予的参数以赋值,只要其它的参数都具有默认参数值. 案例(保存为 function_keyword.py): def fun

python可变参数*args, **kwargs def foo(* args, ** kwargs): print ' args = ',  args print ' kwargs = ',  kwargs print '---------------------------------------' if __name__ == '__main__': foo(1,2,3,4) foo(a=1,b=2,c=3) foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3) foo('a', 1, N

add by zhj: 在Python文档中清楚的说明了默认参数是怎么工作的,如下 "Default parameter values are evaluated when the function definition is executed. This means that the expression is evaluated once, when the function is defined, and that the same “pre-computed” value is used

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据