我在python中工作,我有一个python脚本,从文本文件中读取数据并保存到数据库中。
我得到了一些要求,想找出以下3点
1. Total execution time taken by the script for running
2. CPU utilization (For process performing by the python script)
3. Memory usage (For process performing by the python script)
对于第一点,即,我找到了脚本处理(读取文本文件并保存到数据库)所用的总执行时间,如下所示
python -m
我使用wireshark捕获telnet数据包。当分析捕获的分组时,我得到数据部分,
Data [truncated]: 17:46:26......****....
我的问题是,现在我在python中通过telnetlib启动telnet连接。通过它我发送和接收数据。但有时在接收数据时,数据会被截断,如下所示。那么,有没有可能以编程方式读取这些截断的数据。
我需要解析从另一个python文件中定义的python文件中定义的函数。
例如,我有一个python文件,其内容如下:
a.py
import os, sys
def function1('text'):
pass
def function2('text'):
pass
另一个文件是: b.py
interested_func = 'function2'
function_list = <code to fetch the functions defined in a.py>
if interested_func i
tl;博士我想在Python中部署"live“模型的结果,尽管Salesforce爱因斯坦为R和做广告,但我只找到了对的支持。对于我们有限的R语言要求来说,Shiny太贵了。爱因斯坦R支持真的存在吗?
更新: Tableau有一个独立的解决方案,该解决方案来自爱因斯坦分析,它包含R和Python -参见下面的答案。不是一个功能丰富的直接竞争对手,但这不是我们的用例。
根据Salesforce Einstein Analytics Plus (又名Tableau CRM AI Analytics)的文档,数据科学家可以上传(操作)他们的Python、R和Matlab代码,如下所述:
(
My problem:正在编写一个简单的工具,帮助我将数据可视化为多个参数的函数。参数的每一次更改都需要相当长的时间,所以我想在字典中缓存每一步的结果图像和支持数据。但我担心,随着时间的推移,这本字典可能会变得太大。我的大部分数据是以Numpy数组的形式出现的。
我的问题:如何计算一个Python字典所使用的字节总数。字典本身可能包含列表和其他字典,每个字典都包含存储在Numpy数组中的数据。
想法?
我正在发出一个POST请求,将文件上传到我的服务器,并使用以下指令:
requests.post(url = 'https://foo/upload/', files=files)
如果我多次上传一个文件,那么第一次上传要花费很长时间,而其他的则要快得多。
我想用Python来分析请求中的每个包及其延迟,这样我就可以知道延迟是来自第一个包还是来自第一个请求的每个包。
对于GET请求,我执行了以下操作:
r = requests.get(path)
for chunk in r.iter_content(1024):
# Get packet info
r.close()