本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学，对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新，包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学，基础编程语言教学适用于零基础小白，之后实战课程也将会逐步更新。
目前linux终端回放回话的工具常见的就是asciinema和script了, 这两种工具都有那种类似于视频回放的效果。虽然这样做的代价是录制过程中需要占用一定的cpu资源以及录制后可能会因为视频文件太大而不太好在网络之间传送与分享从而交换信息，(或许这类工具的创造初衷并不一定就是要将所有的东西都录进去),将终端操作录制下来,并具有回话功能, 有助于系统操作的审计, 利于系统安全保护 。
随着应用程序变得越来越复杂，拥有良好的日志将会非常有用，不仅在调试时，而且为应用程序/性能问题提供数据分析的洞察力。
asciinema是Linux系统下一款终端会话记录和回放的神器, 它是一个在终端下录制分享软件，基于文本的录屏工具，对终端输入输出进行捕捉， 然后以文本的形式来记录和回放，且在观看过程中可随时暂停视频并执行复制代码或者其他操作。
日志记录是软件开发中的重要组成部分，它可以帮助我们监控程序运行状态、诊断问题和优化性能。本文将详细介绍如何在Python中实现高效的日志记录，并提供详细的代码示例。
dnspython是python实现的一个DNS工具包，它几乎支持所有的记录类型，可以用于查询、传输病动态更新ZONE信息，同时支持TSIG（事务签名）验证消息和ENDS0（扩展DNS）。在系统管理方面，我们可以利用其查询功能来实现DNS服务监控以及解析结果的校验，可以代替nslookup、dig等工具。
MySQLdb是Python连接MySQL的模块，下面介绍一下源码方式安装MySQLdb：
当模型models.py中发生改变时，即在models.py文件操作数据表，使得数据库中的表结构发生变化，需要使用命令，记录这些操作，类似于日记。
现在来说说原理，不管是Windows还是MAC，Chrome等浏览器的历史数据都是存储在本地的SQLite数据库中，例如Windows用户可以在C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Default找到，当然在Python中我们可以使用内置OS模块找到该数据库文件，再使用Python内置的sqlite3模块可以轻松读取并导出浏览记录数据，而这个过程在GitHub上已经有一位外国小哥帮我们完成了，总共不到200行代码，现在我们只要使用pip install browserhistory安装，接着进入Python导入
在编写Python爬虫的时候，经常会遇到状态码超时的问题。这个问题对于爬虫开发者来说是一个巨大的挑战，因为它会导致爬虫的效率降低，甚至无法正常工作。需要解决这个问题，我们可以利用日志记录与分析的方法来定位并处理状态码超时问题。
在第一个 Python 项目中，需要等待记录被插入 Oracle 表中，一旦记录存在，就调用 Python 函数。目前使用 cx_Oracle 库，采用一种无限循环的方式来查询表。如果记录存在，就调用函数，然后等待 5 秒后重新开始循环。但这种方式效率不高，等待时间太长，并且系统看起来很慢。如果不想要每秒都向数据库发送查询，是否有其他方法来等待记录并执行操作？
Python自动化课程又上了一节课，每一个自动化框架都涉及到日志的使用，logging模块是Python的一个标准库模块，由标准库模块提供日志记录API的关键好处是所有Python模块都可以使用这个日志记录功能。
以上就是python单例的使用详解，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第6期，本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会，每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。
使用python开发一个猜数小游戏，程序随机产生0~1024之间的数字，用户输入猜测数字，程序告诉用户猜大了还是小了。在一定次数内猜对用户获胜，否则用户失败。 每一轮游戏要求用户输入用户名 程序会一直运行，直到用户输入“3”，停止游戏。在每一轮游戏前输入“1”可以查看用户输入历史。
长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。
在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。
搜一搜：如果从来没有搜索过，在这里点击一下它，历史记录是空的。但是如果曾经搜索过，那一定有历史记录。如果不是第一次点击它，用自动化脚本再次点击的话，不会让你输入进去，会报错。
python的元组、列表、字典数据类型是很python（there python is a adjective）的数据结构。这些结构都是经过足够优化后的，所以如果使用好的话，在某些area会有很大的益处。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
传统意义上科学被分为两类：经验科学与理论科学，但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性，因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中，计算工作是对经验与理论的一个重要补充，现今大量的论文都包含了数值计算，计算机模拟和建模。
排序函数，按照某（几）个指定的列按照升（降）序排列重新排列数据集，参数ascending = False，降序排列，ascending = True，升序排列；
各位读者大大们大家好，今天学习python的logging日志模块记录文件，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
一个自动化测试框架一般配备日志管理模块，配备该模块主要是为了记录我们运行过程中的日志，在测试用例执行失败时，可以通过日志查找到失败的原因。python内置了一个库logging，今天主要分享logging模块的基本使用。
awk是一种用于处理文本、模式匹配的编程语言。与sed和grep，俗称Linux下的三剑客。学会 awk 等于你在 Linux 命令行里，又多了一种处理文本的选择。这篇文章重点教你如何使用，看完这篇文章，就大致知道如何使用了，力求简单使用。
本文主要介绍了TensorBoard的基本用法、可视化技巧、如何记录训练过程中的各种指标以及自定义训练过程的图形绘制。通过使用TensorBoard，开发者可以更方便地理解训练过程中的模型表现，从而更好地优化模型。
Tensorboard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 01 功 能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果（https://www.tensorflow.org/tensorboard/index.html#graphs） Event: 展示训练过程中的统计数据（最值，均值等）变化情况 Image: 展示训练过程中记录的图像 Audio: 展示训练过程中记录的音频 Histogram: 展示训练过程中记录的数据的分布图 02 原 理 在运行过程中，记
本文实例讲述了Python 操作 PostgreSQL 数据库。分享给大家供大家参考，具体如下：
1，引言 Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库，可以搭配Python建网站，或者为python网络爬虫存储数据。SQLite还在其它领域有广泛的应用，比如HTML5和移动端。 Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。 2，Python对SQLite进行操作示例 以下的代码将创建一个简单的关系型数据库，为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表：category用于记录分类，book用于记录某本书的信息。一本书归属于某一个分类，因此book有一个外键(foreign key)，指向catogory表的主键id。
mysql应该说是如今使用最为普遍的数据库了，没有之一，而Python作为最为流行的语言之一，自然少不了与mysql打交道，pymysql就是使用最多的工具库了。
IPython 是 Fernando 在 2001 开始开发的一个交互式的Python解释执行环境。众所周知，Python提供了一个交互执行的环境，在命令行输入python或者python3就可以进入Python的命令行环境，但在实际工作中并不方便，IPython则提供了一个更为强大的环境，主要包括以下几方面内容：
字符串（string），又称文本，是由任意数量的字符如中文、英文、各类符号、数字等组成。所以叫做字符的串
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
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