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Python常见零碎问题汇总 Python常见零碎问题汇总
这里主要记录在日常使用 Python 时,遇到的一些零碎问题。不易写成独立文章,所以统一记录于此。 1. Python 单元测试依赖问题 因为 grpc 依赖 protobuf 包,但是指定了版本后并不会强制更新 protobuf
Python代码安全指南 Python代码安全指南
出自腾讯 Github 的仓库 —— 《代码安全指南》 面向开发人员梳理的代码安全指南,旨在梳理 API 层面的风险点并提供详实可行的安全编码方案。基于 DevSecOps 理念,我们希望用开发者更易懂的方式阐述安全编码方案,引导从源头
如何杀死一个Python线程 如何杀死一个Python线程
翻译自 Miguel Grinberg 的 《How to Kill a Python Thread》 博客 我经常被问到如何杀死一个后台线程,这个问题的答案让很多人不开心: 线程是杀不死的。在本文中,我将向您展示 Python 中用于
Python循环引用问题处理 Python循环引用问题处理
问题:如何避免在写代码的时候,出现循环引入的问题! 打包镜像完成之后,启动服务的时候,发现容器里面的服务无法正常启动。随即,手动执行了下,发现如下报错信息: # 运行程序 [email protected]: /opt/app# p
了解gRPC框架 了解gRPC框架
主要以 Python 作为基础进行演示和说明! gRPC 是一个高性能、通用的开源 RPC 框架,基于 HTTP2 协议标准设计开发,默认采用 Protocol Buffers 数据序列化协议,支持多种开发语言。 1. 什么 gRP
使用LRU缓存策略进行缓存 使用LRU缓存策略进行缓存
深度剖析 @lru_cache 装饰器的实现原理 有很多方法可以实现应用程序的快速响应,而使用缓存就是一种非常常见的方法。如果能够正确使用缓存的话,可以使响应变得更快且减少计算资源的额外负载。在 Python 中 functools 模
Python中的原子无锁计数器 Python中的原子无锁计数器
本文翻译自Julien Danjou的博客文章 1. 单线程实现 The Straightforward Implementation 在收集日志或者打点的时候,使用计数器是非常常用的情况。常用的简单实现方式,如下所示。 clas
Python打包的两三件事 Python打包的两三件事
总结: 如果需要适配多种场景,Python 打包真是错综复杂! [新] 在 2019 年,我应该如何管理 Python 包呢?=> Poetry 首先使用 Poetry 创建开发环境,并使用严格模式指定项目的直接依赖。 创建一个
Pyenv的正确打开方式 Pyenv的正确打开方式
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 1. pyenv 强烈建议使用相关插件,如果你只是用pyenv的话,那么它就只是一个Python的版本管理工具,还需要配合其他的工具才能完成我们日常需要的开发环境的搭建。与其配合其他工具,不如直接使
用500lines项目来练手 用500lines项目来练手
学习 Python 需要找找小的项目练练手 这个项目是「500 Lines or Less」,这不仅是一个项目,它也是一本书,不仅有源码,也有文字介绍。这个项目由 18 个独立的章节组成,每个章节都是由该领域的大牛完成,每个章节都
Python包管理和虚拟环境 Python包管理和虚拟环境
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 1. 包管理 使用Python语言进行编程的时候,不可避免的需要安装和使用第三方的包,怎么样方便且易用对于我们来说就是一个很重要的事情了,下面就开始介绍几个对应对的工具。 [-] 安装第三方包的
面试与反向面试 面试与反向面试
本文转自 reverse-interview-zh,可以参见反向面试。 1. 简历书写 针对企业的需要,突出你的技能 对于开发者来说,你的项目就是你的简历。你需要突出你的项目,和项目涉及的技能,让招聘人员一目了然。 简历的主体,至