平时工作中，能用到的类基本都是可变的，无论是实例的属性，还是类的属性，也正是因为这样，所以python也是一个“鸭子类型”的编程语言。...今天给大家看看python类的不同面，“不可变” 首先先来看下普通的类，我们都是怎么操作的 >>> class A: ......，这也是我们用python很爽的地方。...所以通过__slots__，我们限制了实例属性的任意添加。...所以通过__setattr__，我们限制了实例属性“papapa”的任意修改。
在 C 语言中，我们可以使用 Python 的 C API 来访问和操作数组的数组（即二维数组或嵌套列表）。...通常，我们可以使用 Python C API 提供的 PyListObject 和 PySequence 相关函数来访问 Python 传递过来的列表结构。...1、问题背景在 Python 中创建了一个包含数组的数组，并将其传递给 C 模块。我们需要通过 C 模块中的 Python API 访问此数组的每个子数组。.../reference/c-api/dtype_flag.html# https://scipython.com/blog/interacting-between-python-and-c-data-structures...模块geoms.gm_unique_all(A) 通过这种方式，C 代码可以访问 Python 传递的二维数组（列表的列表），并在 C 端处理数据后返回新的 Python 结构。
互联网视频云服务EasyDSS可支持视频直播、点播，在视频直播上最多可分为十六屏进行实时直播；在视频点播上则有视频点播广场便于用户自由点播，视频能力及灵活性非常强大，可满足用户的多场景需求。...为了便于用户二次开发与集成，TSINGSEE青犀视频旗下的各大视频平台均支持API接口调用，用户可以根据自己的需求，参考对应平台的接口调用文档即可。...(EasyDSS接口文档地址：http://demo.easydss.com:10086/apidoc/） 在今天的文章中，我们来和大家分享一下：EasyDSS如何通过API接口调用指定时间段的录像播放视频...1）首先，在apipost中调用登录接口，如图： 2）接着，开始调用查询有录像设备的接口，注意要用post请求： 3）再调用按日查询所有录像的录像视频： 4）最后调用指定时间段的录像播放接口，将之前的参数带入进去...随着视频直播领域的火热发展，视频直播点播平台EasyDSS稳定流畅的推拉流与直播、点播等功能，在行业领域中也得到广泛应用，如智慧课堂、智慧教育、城市慢直播、智慧文旅等
在本篇中，我们将展示使用 Python 统计学模型进行时间序列数据分析。 问题描述 目标：根据两年以上的每日广告支出历史数据，提前预测两个月的广告支出金额。...本文目录 综述 时间序列分析常用统计模型 单变量时间序列数据建模的关键要素 ARIMA ACF 和 PACF SARIMA 案例：通过 SARIMA 预测广告支出 ETS ETS Holt-Winter...该模型需要指定 p d q 三项参数，并按照顺序执行。ARIMA 模型也可以用于开发 AR, MA 和 ARMA 模型。...案例：通过 SARIMA 预测广告支出 首先，我们建立 test_stationarity 来检查时间序列数据的平稳性。...为此，我们将使用 ETS 技术，通过指数方法为过去的数据分配较少的权重。同时将时间序列数据分解为趋势（T）、季节（S）和误差（E）分量。
每个记录由⼀个键，⼀个值和⼀个时间戳组成。 Kafka 的 4 个核心 API： Producer API：允许应⽤程序将记录流发布到⼀个或多个Kafka主题。...Streams API：允许应⽤程序充当流处理器，使⽤⼀个或多个主题的输⼊流，并⽣成⼀个或多个输出主题的输出流，从⽽有效地将输⼊流转换为输出流。...通过将数据持久化到硬盘以及replication防⽌数据丢失。 零拷贝 顺序读，顺序写 利⽤Linux的⻚缓存 分布式系统：易于向外扩展。...⽀持online和offline的场景 ⽀持多种客户端语⾔：Kafka⽀持Java、.NET、PHP、Python等多种语⾔。...Kafka 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但是可以保证消息在单个分区中的顺序。 Kafka 通过分区实现数据冗余和伸缩性。 在需要严格保证消息顺序的情况下，需要将分区设置为 1 。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 微信PC版的API接口，可通过Python调用微信获取好友、群、公众号列表，并收发消息，接受转账、好友请求、入群请求，群管理等功能。...clone/下载源码到本地 安装源码包里的微信客户端（你以前的版本和这个不一致的都需要安装这个） 执行源码中的test.py 目前提供pyd和依赖的相关文件，通过python直接import即可使用，目录里的...windows 7/10 测试通过 python 3.7.4 不是该版本可能会报错dll load 错误 微信版本 目前仅支持V2.7.1.82版本，后续会考虑兼容其他版本，目录包里有该微信版本，直接下载安装即可...下载API源码 隐藏内容「评论」后可见，回复无意义内容永久拉黑IP！ !如链接失效请在下方留言或QQ群反馈：630914325。本站所有资源均来源于网络，版权属于原作者!...基本稳定，我的IOS版本… 经常使用微信电脑版的用户都会发现一个蛋疼的事情，那就是微信PC版不支持多开，也就是不能同时登陆多个账号，这对于需要在电脑上登陆多个微信账号的朋友来说肯定是… 功能介绍1.支持防撤回
每个记录由一个键，一个值和一个时间戳组成。 Kafka具有四个核心API： Producer API：允许应用程序将记录流发布到一个或多个Kafka主题。...Streams API：允许应用程序充当流处理器，使用一个或多个主题的输入流，并生成一个或多个输出主题的输出流，从而有效地将输入流转换为输出流。...通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。 1. 零拷贝 2. 顺序读，顺序写 3. 利用Linux的页缓存 4. 分布式系统，易于向外扩展。...支持online和offline的场景。 8. 支持多种客户端语言。Kafka支持Java、.NET、PHP、Python等多种语言。...消息以追加的方式写入分区，然后以先入先出的顺序读取。 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个分区内的顺序。 Kafka 通过分区来实现数据冗余和伸缩性。
ZooKeeper通过其简单的数据模型和易于理解的API，为分布式系统提供了高可靠性、高性能的协调服务。...其他组件的查询： 一旦新的Broker节点在ZooKeeper中注册了自己的元数据信息，集群中的其他组件（如其他Broker节点、客户端等）就可以通过ZooKeeper的API来查询这些信息。...ZooKeeper会根据这些顺序节点的创建时间顺序来选举Controller。创建时间最早的顺序节点对应的Broker节点将成为Controller。...ZooKeeper会根据这些顺序节点的创建时间顺序来选举Controller。 Controller的选举： ZooKeeper会按照顺序节点的创建时间顺序进行选举。...ZooKeeper通过其临时节点和顺序节点特性，确实为分布式锁的实现提供了有效的支持。
简单的客户端 API，支持 Java、Go、Python 和 C++。 支持多种 topic 订阅模式（独占订阅、共享订阅、故障转移订阅）。...当启用分块(chunking) 时(chunkingEnabled=true) ，如果消息大小大于允许的最大发布有效载荷大小，则 producer 将原始消息分割成分块的消息，并将它们与块状的元数据一起单独和按顺序发布到...可以通过设置 time to live(TTL)，设置消息在指定的时间内不被确认的话，自动确认。...并且在指定超时时间后会发送一个 重发未确认的消息请求到 broker。...可以通过admin API在租户下创建多个命名空间。例如，包含多个应用程序的租户可以为每个应用程序创建单独的命名空间。
批量消息提升服务端处理能力 批量处理是一种非常有效的提升系统吞吐量的方法。 Kafka内部的消息都是以“批”为单位处理。 一批消息从发送端到接收端，是如何在Kafka中流转的呢？...原因是，Kafka根本就没有提供单条发送的功能，是的，你没有看错，虽然它提供的API每次只能发送一条消息，但实际上，Kafka的客户端SDK在实现消息发送逻辑的时候，采用了异步批量发送。...若是机械硬盘，寻址需要较长时间，因为要移动磁头。顺序读写相比随机读写省去大量寻址时间，只要寻址一次，就可连续读写下去，所以性能比随机读写好。 Kafka充分利用磁盘特性。...无论使用什么高级语言，在调用系统API读写文件时，并不会直接去读写磁盘的文件，实际操作的都是PageCache，即文件在内存中缓存的副本。...如果你遇到这种从文件读出数据后再通过网络发送出去的场景，并且这过程中你不需对这些数据处理，那一定要使用零拷贝方法，有效提升性能。
容错的持久方式存储记录消息流：Kafka会把消息持久化到磁盘，有效避免消息丢失的风险。 流式处理平台：在消息发布的时候进行处理，Kafka提供了一个完整的流式处理类库。...Kafka的版本里程碑 版本号 备注 0.8 引入了副本机制，成为了一个真正意义上完备的分布式高可靠消息队列解决方案 0.8.2 新版本 Producer API，即需要指定 Broker 地址的 Producer...持久化存储：Kafka 的消息最终持久化保存在磁盘之上，提供了顺序读写以保证性能，并且通过 Kafka 的副本机制提高了数据可靠性。...Streams API：充当一个流处理器，从1个或多个topic消费输入流，并生产一个输出流到1个或多个输出topic，有效地将输入流转换到输出流。...Kafka的消息发送机制 Producer采用push模式将消息发布到Broker，每条消息都被append到patition中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。
该模式只能说是可以有效防止数据丢失。...那么此时如果第一条Message发送失败，第二条Message发送成功了，第一条通过重试发送成功了，那Message的顺序就发生了变化。...让Broker处永远只有一条Message在排队，就可以严格控制顺序了。但是这样做会严重影响性能（接收Message的吞吐量）。...默认存储时间为7天，这个时间可以通过设置Broker的offset.retention.minutes属性改变。...如果Producer的缓存被打满后，Producer会被阻塞，阻塞的最大时间可以通过max.block.ms配置，默认大小是60秒。
然后在索引文件中通过二分查找，查找值小于等于指定偏移量的最大偏移量，最后从查找出的最大偏移量处开始顺序扫描数据文件，直到在数据文件中查询到偏移量与指定偏移量相等的消息 需要注意的是并不是每条消息都对应有索引...Kafka API提供了一个 offsetsForTimes （Map timestampsToSearch） 方法，该方法会返回时间戳大于等于待查询时间的第一条消息对应的偏移量和时间戳...这样可以在一个LeaderAndIsrRequest里包括这个broker上有变动的所有partition，即batch一批变更新信息给broker，更有效率。...如，Python客户端: confluent-kafka-python 。Python客户端还有纯python实现的：kafka-python。...如何管理消费偏移量 上面介绍了通过脚本工具方式查询Kafka消费偏移量。事实上，我们也可以通过API的方式查询消费偏移量。
因此，我们在使用机器学习方法去建立某个领域模型的同时，也要注意相关原始数据的收集和整理。当我们需要通过庞大的计算量来获取数据的时候，通常可能需要使用大型服务器集群，甚至高性能集群、超算等等。...这个时候，即使我们提交的计算在一段时间后得到了结果，恐怕也会是很多个结果文件，我们也很难从这些文件中抽取出我们关心的、想要的某些数据，更难将其整理成可直接用于机器学习的数据格式。 ...面对着这些问题，通常我们会想到可以建立一个数据库，再写一些脚本去自动解析文件内容、抽取关键字段和数值，甚至说为了编程可达需要给数据库设计一套 RESTful API 或者 GraphQL API。...# AiiDA 是一个 python 编写的软件，所有需要 python 环境和 pip 包管理工具 sudo apt-get install git python3-dev python3-pip...Python.
Kafka 的高性能主要依赖因素 批量处理 生产者通过批量压缩后再批量发送的方式，将一批消息作为一个整体（“批消息”）提交给 broker 处理。...整个过程中，broker 无需对批消息进行拆解处理，这不仅有效减轻了 broker 的负担，更重要的是减少了生产者与消费者之间的交互次数。...顺序读写提升磁盘 IO 性能 Kafka 充分利用磁盘顺序读写性能较好的特性来设计存储结构，它把从 Producer 收到的消息，顺序写入对应的 log 文件中，一个文件写满了，就开启一个新的文件顺序写下去...无论我们使用什么语言编写的程序，在调用系统的 API读写文件的时候，并不会直接去写磁盘上的文件，应用程序实际操作的都是 PageCache，也就是文件在内存中缓存的副本。...，这种方法极大的降低了时间的消耗。
Batch 的数量大小可以通过 Producer 的参数进行控制，可以从三个维度进行控制 累计的消息的数量（如500条） 累计的时间间隔（如100ms） 累计的数据大小（如64KB） 通过增加 Batch...，可能会出现消息不一致的问题 false：会一直等待旧 leader 恢复正常，降低了可用性 25、如何判断一个 Broker 是否还有效 Broker必须可以维护和ZooKeeper的连接，Zookeeper...Broker 的连接，并且这个API 是完全无状态的，每次请求都需要指定 offset 值，因此这套 API 也是最灵活的。...High-level API 该API封装了对集群中一系列Broker的访问，可以透明地消费下一个Topic，它自己维护了已消费消息的状态，即每次消费的都会下一个消息。...它是一个简单的、轻量级的Java类库，能够被集成到任何Java应用中 除了Kafka之外没有任何其他的依赖，利用Kafka的分区模型支持水平扩容和保证顺序性 支持本地状态容错，可以执行非常快速有效的有状态操作
此方法将Instrument类型的对象作为参数。我们在这里使用instrument1作为参数。 金融工具的市场深度 金融工具的市场深度是市场上买方和卖方的数据的时间顺序列表。...此数据是动态的，可能在交易时间内的任何时刻变化。 准备工作 确保在你的 Python 命名空间中有broker_connection和instrument1对象可用。...这与专注于时间运动的日本蜡烛图案不同。经纪人通常不会通过 API 提供 Line Break 蜡烛图案的历史数据。...经纪人通常不通过 API 提供 Renko 砖块图案的历史数据。经纪人通常通过使用需要转换为 Renko 砖块图案的日本烛台图案来提供历史数据。...使用平均-足蜡烛形态获取历史数据 金融工具的历史数据可以以平均-足烛形态的形式进行分析。经纪人通常不会通过 API 提供使用平均-足烛形态的历史数据。
本书内容概述 第一章，处理和操作日期、时间和时间序列数据，详细介绍了 Python DateTime模块和 pandas DataFrame，这些是有效处理时间序列数据所需的。...此外，在通过 Web API 接收时间戳作为 JSON 数据时也很有帮助。...在步骤 5中，通过向构造函数传递columns参数以特定顺序的列来创建一个DataFrame，该参数是一个字符串列表。...你通过传递columns参数以字符串列表的形式传递所需的顺序的列名。 反转：在步骤 3 中，你通过以一种特殊的方式使用索引运算符[::-1]从df创建一个新的DataFrame，其中的行被反转。...使用电子表格应用程序创建的 .csv 文件、通过 web API 接收的有效 JSON 数据或通过套接字接收的有效 pickle 对象都可以通过将它们转换为 DataFrame 对象来进一步处理。
文件都会先在内存中被缓存，当内存达到一定值或者离上一次刷盘过期了一段时间（定时线程）后，会触发entry log文件和index文件的刷盘，之后再将LastLogMark持久化，当lastLogMark...当entry log中有效的占到80%以下时就可开始做compaction 关键特性 跨地域复制（ geo-replication），单个实例原生支持多个集群（跨集群复制） 极低的发布延迟和端到端延迟...可无缝扩展到超过一百万个 topic 简单的客户端API，支持Java、Go、Python和C++ 支持多种topic订阅模式：独占订阅、共享订阅、故障转移订阅、键共享（exclusive, shared...Pulsar通过让领导人(Pulsar Broker)没有状态，BookKeeper的fencing特性可以很好的处理脑裂问题。没有脑裂，没有分歧，没有数据丢失。...它与关系型数据库持久化保证的机制相同。 强顺序性保证 Pulsar的顺序保证只在特定的模式下才能得到保证。BookKeeper容许将磁盘IO做读写分离。
这是因为Kafka是顺序写入o（1）的时间复杂度，速度非常快。也是高吞吐量的原因。...读的性能体现在以o(1)的时间复杂度进行顺序读取， 对topic进行partition分区，consume group中的consume线程可以以很高能性能进行顺序读。...每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。 这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。 ?...从Producer端看：Kafka是这么处理的，当一个消息被发送后，Producer会等待broker成功接收到消息的反馈（可通过参数控制等待时间），如果消息在途中丢失或是其中一个broker挂掉，Producer...比如，consumer可以通过重设offset值来重新消费已消费过的数据。不管有没有被消费，kafka会保存数据一段时间，这个时间周期是可配置的，只有到了过期时间，kafka才会删除这些数据。
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