数据库优化无非水平切分与垂直切分！ 1.水平.就是按记录分.
原生loggging类+ TimedRotatingFileHandler类 实现按day hour second 切分 原生loggging类+ TimedRotatingFileHandler类...实现按day hour second 切分 import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler log = logging.getLogger...TimedRotatingFileHandler(BASIC_LOG_PATH + filename, "S", 1, 10) fileTimeHandler.suffix = "%Y%m%d.log" #设置 切分后日志文件名的时间格式
今天来说说，Python 中的任务切分。以爬虫为例，从一个存 url 的 txt 文件中，读取其内容，我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。...列表切分 在不考虑内存占用的情况下，我们对上面的大任务进行一个切分。比如我们将大任务切分成的小任务是每秒最多只访问5个URL。...生成器切分 # -*- coding: utf-8 -*- # @时间 : 2019-11-23 23:47 # @作者 : 陈祥安 # @文件名 : g.py # @公众号: Python学习开发...,这里我们每次切分出含有5个元素的生成器，因为生成器没有__len__方法所以，我们将其转为列表，然后判断列表是否为空，就可以知道迭代是否该结束了。...下面就和大家讨论，异步生成器切分的问题 异步生成器切分 首先先来看一个简单的异步生成器。
logging基本使用参考： Python logging模块的基本使用 logging 模块中实现了很多日志处理的方法，可以帮我们实现日志的管理功能。...使用 logging.handlers 中的 TimedRotatingFileHandler 类，可以帮助我们实现日志按时间来切分和轮转。...日志按时间切分和轮转的方式根据具体情况来定，如按月切分，保留3年，按天切分，保留30天，按小时切分，保留7天等等，这些 TimedRotatingFileHandler 都可以帮助我们实现。...使用 logging.handlers 中的 RotatingFileHandler 类，可以帮助我们实现日志按文件大小来切分和轮转。...单例参考： Python 实现单例模式 线程安全参考： Python线程安全问题及解决方法
针对配置文件进行切分，重组，每隔30行为一段，进行重新生成功能。 代码如下 #!.../usr/local/python/bin/python # coding=utf-8 import sys import re import os f = open('config.conf','r'
nrows*j:nrows*(j+1)] patches.append(patch) patches = np.array(patches) 但这样总共需要循环50*x50=2500次，而我们知道 Python
在主窗体,OnCreateClient重载该函数 动态切分 在OnCreateClient函数中使用CSplitterWnd 对象进行窗口切分 动态切分不可>2行|列 BOOL CreateStatic...( CWnd* pParentWnd, int nMaxRows, //切分的行数 int nMaxCols, //切分的列数 SIZE sizeMin, //...CCreateContext* pContext, //创建信息 DWORD dwStyle, UINT nID = AFX_IDW_PANE_FIRST ); 静态切分...CSplitterWnd::CreateStatic 进行切分窗口 CSplitterWnd::CreateView 对切分好的窗口创建视图 CSplitterWnd::IdFromRowCol 在已切分窗口进行再切分...(在CreateStatic指定需要在切分的行|列,并将父类修改为上次切分的对象地址) m_wndAgainSplitter.CreateStatic(&m_wndSplitter,2,2,WS_CHILD
一.起因 设计师小姐姐要求快速切分序列图 二.直接上可视化代码 #!.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/11/18 12:51 # @Author : ywy # @Platform:...{ext}'), ext) num = num + 1 print('图片切割完毕，共生成 %s 张小图片。'...% num) return f'图片切割完毕，共生成 {num} 张小图片存放在当前程序目录{dstpath}文件夹下' else: print('不合法的行列切割参数...root_1 = Tk() rownum = StringVar() colnum = StringVar() z = StringVar() root_1.title('图片切割') count =
题目 假设要把长度为 n 厘米的木棒切分为 1 厘米长的小段，但是 1 根木棒只能由 1 人切分，当木棒被切分为 3 段后，可以同时由 3 个人分别切分木棒（图 2）。...求最多有 m 个人时，最少要切分几次。譬如 n ＝ 8，m＝ 3 时如图所示，切分 4 次就可以了。
垂直切分 将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”（表）组成，垂直地将这些“数据块”切开，然后把它们分散到多台数据库主机上面 优点 （1）数据库的拆分简单明了，拆分规则明确 （2）应用程序模块清晰明确...（3）数据维护方便易行，容易定位 缺点 （1）部分表关联无法在数据库级别完成，要在程序中完成 （2）对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能瓶颈，不一定能满足要求 （3）事务处理复杂 （4）切分达到一定程度之后...，扩展性会受到限制 （5）过度切分可能会带来系统过于复杂而难以维护 水平切分 将某个访问极其频繁的表再按照某个字段的某种规则分散到多个表中，每个表包含一部分数据 优点 （1）表关联基本能够在数据库端全部完成...（2）不会存在某些超大型数据量和高负载的表遇到瓶颈的问题 （3）应用程序端整体架构改动相对较少 （4）事务处理相对简单 （5）只要切分规则能够定义好，基本上较难遇到扩展性限制 缺点 （1）切分规则相对复杂...，很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则 （2）后期数据的维护难度有所增加，人为手工定位数据更困难 （3）应用系统各模块耦合度较高，可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难
PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。 以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对于灰度图像，则只有一个通道。...PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX(有padding的真彩色)和RGBa(有自左乘alpha的真彩色) 3、 尺寸 通过size属性可以获取图片的尺寸。...5、 调色板 调色板模式 (“P”)使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值 6、 信息 使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。...二、Image方法 常用方法 img = Image.open(“1.png”) #获取图片句柄 img.show() #打开图片 img.save...) img.rotate #图片翻转例如；img3 = img.rotate(90) #图片旋转90度 img.resize
题目 给出一个字符串s和一个词典，判断字符串s是否可以被空格切分成一个或多个出现在字典中的单词。...样例 给出 s = "lintcode" dict = ["lint","code"] 返回 true 因为"lintcode"可以被空格切分成"lint code" 分析 这道题算动态规划里比较复杂的...下面来分析具体的算法思路： dp[i]：表示前i个字符能不能被完整的切分，要么为true,要么为false....假设判断到了第i个字符，我们还要在内部用一个循环判断，从1到i 个字符，在哪个地方可以被切分，这个循环变量用j表示，那么dp[i]为true的条件是，dp[i-j]为true，且后面s.subString...{ return true; } int maxLength = getMaxLength(dict); //前i个字符能不能切分
我们都知道在spark中，RDD是其基本的抽象数据集，其中每个RDD由多个Partition组成。在job的运行期间，参与运算的Parttion数据分布在多台机...
HBase系统中Region自动切分是如何实现的，这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么、Region切分的切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理...ConstantSizeRegionSplitPolicy'} Region切分准备工作：寻找Splitpoint region切分策略会触发region切分，切分开始之后的第一件事是寻找切分点－splitpoint...Region核心切分流程 HBase将整个切分过程包装成了一个事务，意图能够保证切分事务的原子性。...，即要么切分完全成功，要么切分完全未开始，在任何情况下也不能出现切分只完成一半的情况。...Region切分对其它模块的影响通过region切分流程的了解，我们知道整个region切分过程并没有涉及数据的移动，所以切分成本本身并不是很高，可以很快完成。
lamp/ruby/railscook/opensource/0596527314/i_0596527314_chp_13_sect_6.html 安装cronolog cronolog是个简单的日志切分插件...，常见的经典应用就是切分apache的单个庞大日志，按日期保存 安装： ----------------------------------------------------------------.../bin/sh # example python daemon starter script # based on skeleton from Debian GNU/Linux # cliechti@gmx.net...good idea PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin DAEMON="/usr/local/hello/python_server...python脚本需更改为可执行文件 不然无法运行 日志文件有个缓冲，达到一定长度才能写入，很无语（实验时候还以为python不能这么弄。。。。）
环境win10Python3.9PIL图片拼接from PIL import Image"""图片拼接"""def image_compose(imag, imag_1): # 读取图片一尺寸...rom_image = Image.open(imag) width, height = rom_image.size # 读取图片二尺寸 rom_image_1 = Image.open...size[1] # 创建一个新图,长度是原图长度，宽度为两张图之和 to_image = Image.new('RGB', (width, height+height1)) # 把两张图片按坐标粘贴到对应位置上...to_image.paste(rom_image_1, (0, height)) # 保存新图 to_image.save('new.png')image_compose('', '')效果图片图片图片资源下载
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow
python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm...这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景，做一下图片的合成 图片可以看作是很多像素点组成的，每个像素点都是一个RGB颜色，(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了，...我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素，下一个像素点取图片二的像素，直到遍历完成，代码如下： from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数...Image #将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address...address = "B:\Picture\YourName\1.jpg" img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg" direction = "D:/Python
这个例子也不是我本意,不过好像大家都喜欢爬这类图片本人抱着学习技术的态度 深入研究,了解啦其过程(滑稽) 建议: 编译器debug运行,加上浏览器开发者调试 会有更加容易了解 #coding=utf-8.../usr/bin/python # 导入requests库 import requests # 导入文件操作库 import os import bs4 from bs4 import BeautifulSoup...img = requests.get(url, headers=headers) print('开始保存图片...file_name, 'ab') f.write(img.content) print(file_name, '图片保存成功...+ 'page/' + str(i) file = save_path + '\\' + str(i) createFile(file) # 下载每页的图片
from PIL import Image def clipping(img, width): ''' 通过获取像素点,然后将像素点等于255(透明),从而完成修剪图片的操作
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