win10 python3 解决 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Microsoft Visual C++ Build Tools “

win10 python3 解决 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Microsoft Visual C++ Build Tools “
今天在安装python3的某个插件库的时候,报错了,然后莫名的pip就没了,很是费解!!! 先说一下,看到网上有人说用python -m pip install --upgrade pip 这个命令,其实pip已经莫名的不存在了,这个命令根本用不了,只有去官网下载同样的版本,然后更新一下。 言归正传,说一下 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Too...

多线程,多进程,线程池,进程池学习与实践

多线程,多进程,线程池,进程池学习与实践
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流畅的python – Future 多线程 多进程详解

流畅的python – Future 多线程 多进程详解
concurrent.futures模块 类 ThreadPoolExecutor 和 类 ProcessPoolExecutor. 这两个类实现的接口能分别在不同的线程或进程中执行可调用的对象。 这两个类在内部维护着一个工作线程或进程池,以及要执行的任务队列。 接口抽象的层级很高,无需关心任何实现细节。 ThreadPoolExecutor.map 方法: from concurrent import futures with futures.ThreadPoolExecutor(worker_...

python更完美处理并发: futures使用详解

python更完美处理并发: futures使用详解
作为Python程序员,平时很少使用并发编程,偶尔使用也只需要派生出一批独立的线程,然后放到队列中,批量执行。所以,不夸张的说,虽然我知道线程、进程、并行、并发的概念,但每次使用的时候可能还需要再打开文档回顾一下。 现在这一篇还是 《流畅的python》读书笔记,译者在这里把future 翻译为“期物”,我觉得不太合适,既然future不能找到一个合适的词汇,暂时还是直接使...

python–线程池(concurrent.futures) 详解

python–线程池(concurrent.futures) 详解
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Python3 url格式(转换headers、表单和urlencode数据为字典格式)

Python3 url格式(转换headers、表单和urlencode数据为字典格式)
最近在学习爬虫时经常要复制浏览器的headers和表单数据到Python进行操作,但是复制过来的IE的数据格式是对用制表符('\t')进行分隔,而Chrome复制过来的是用冒号(':')分隔,不能够直接转为字典格式使用。为了方便以后编程就自己写了个小程序进行转换。 Python的标准库应该有类似的方法,但自己找不到,知道的朋友麻烦告知下。 谢谢! # -*- coding: utf-8 -*- """ @aut...

Python2 和 Python3 对比 socket.inet_aton() 函数详解

Python2 和 Python3  对比 socket.inet_aton() 函数详解
这几天在做一个功能实现的时候,需要把别人用 Python2.6 写好的脚步转成 Python3.4 实现,大部分地方转化都没啥问题,但是在 socket.inet_aton() 转化的过程中出了点问题,花费我不少的精力去解决,先做个记录备忘,同时给后续需要的人做个提醒。 首先说一下,我在解决这个问题前期的思路有点问题,所以请关注最后的总结。 需求目的:把一个 ip 地址使用 socket.inet_aton()...

python flask 接收get post json请求提交的参数

python flask 接收get post json请求提交的参数
request.form.get("key", type=str, default=None) 获取表单数据, request.args.get("key") 获取get请求参数, request.values.get("key") 获取所有参数(POST\GET通用)。 推荐使用request.values.get(). 但是JSON格式的需要另一种接收方式 demjson.decode(request.data.decode(encoding='utf-8')) //这里接收到的是字符串需要demjson.decode进行转码。 这里推荐使用 import...

docker 挂载一个主机目录作为数据卷 容器主机目录

docker 挂载一个主机目录作为数据卷 容器主机目录
数据卷 数据卷 是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性: 数据卷 可以在容器之间共享和重用 对 数据卷 的修改会立马生效 对 数据卷 的更新,不会影响镜像 数据卷 默认会一直存在,即使容器被删除 注意:数据卷 的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount,镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉,能显示看的是挂载的 数...