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[转]python模块分析之collections(六) collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) OrderedDict 有序字典,相当于键值对列表:按照创建时的顺序…
[转]python模块分析之unittest测试(五) 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) 单元测试模块unittest unittest的四个核心的概念: TestLoader:加载或分发测试任务的调度器: TestCase:测试用例的对象:…
[转]python模块分析之typing(三) 前言:很多人在写完代码一段时间后回过头看代码,很可能忘记了自己写的函数需要传什么参数,返回什么类型的结果,就不得不去阅读代码的具体内容,降低了阅读的速度,加上Python本身就是一门弱类型的语言,这种现象就变得更加的严重,而typing这个模块很好的解决了这个问题. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(…
[转]python模块分析之logging日志(四) python的logging模块是用来写日志的,是python的标准模块. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) logging的结构 查看logging的python源码,可知主要有四个类实…
前言 collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) OrderedDict 有序字典,相当于键值对列表:按照创建时的顺序保持不变. 方法:继承了dict结构,有其父类的所有…
前言:很多人在写完代码一段时间后回过头看代码,很可能忘记了自己写的函数需要传什么参数,返回什么类型的结果,就不得不去阅读代码的具体内容,降低了阅读的速度,加上Python本身就是一门弱类型的语言,这种现象就变得更加的严重,而typing这个模块很好的解决了这个问题. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试…
前言 python的logging模块是用来设置日志的,是python的标准模块. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) 日志记录的级别 DEBUG:优先级10,记录调试的详细信息,只在调试时开启: INFO:优先级20,记录普通的消息,包括错误…
系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) 单元测试模块unittest unittest的四个核心的概念: TestLoader:加载或分发测试任务的调度器: TestCase:测试用例的对象: TestSuite:多个测试用例的容器: TextTe…
一.作业提交 1.1 spark-submit Spark所有模式均使用spark-submit命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选配置 .…