from optparse import OptionParser parser = OptionParser(usage = "usage: %prog [options] arg" ) parser.add_option("-u", "--url", action='append', dest="urlname", help='this is a url') parser.add_option("-p"

depot_tools是个工具包,里面包含gclient.gcl.gn和ninja等工具.其中gclient是代码获取工具,它其实是利用了svn和git.主要涉及的depot_tools文件夹下的文件有:gclient.gclient.py.subcommand.py.gclient_utils.py. gclient文件是个bash脚本: #########glcient########### /usr/bin/bash base_dir=$(dirname "$0") if [[ 

    近期要在公司内部做个Linux IO方面的培训, 整理下手头的资料给大家分享下 各种IO监视工具在Linux IO 体系结构中的位置 源自 Linux Performance and Tuning Guidelines.pdf 1 系统级IO监控 iostat iostat -xdm 1    # 个人习惯 %util         代表磁盘繁忙程度.100% 表示磁盘繁忙, 0%表示磁盘空闲.但是注意,磁盘繁忙不代表磁盘(带宽)利用率高 argrq-sz    提交给驱动层的IO请求

Linux下的IO监控与分析 近期要在公司内部做个Linux IO方面的培训, 整理下手头的资料给大家分享下 各种IO监视工具在Linux IO 体系结构中的位置 源自 Linux Performance and Tuning Guidelines.pdf 1 系统级IO监控 iostat iostat -xdm 1    # 个人习惯 %util         代表磁盘繁忙程度.100% 表示磁盘繁忙, 0%表示磁盘空闲.但是注意,磁盘繁忙不代表磁盘(带宽)利用率高 argrq-sz   

近期要在公司内部做个Linux IO方面的培训, 整理下手头的资料给大家分享下 各种IO监视工具在Linux IO 体系结构中的位置 源自 Linux Performance and Tuning Guidelines.pdf 1 系统级IO监控 iostat iostat -xdm 1    # 个人习惯 %util         代表磁盘繁忙程度.100% 表示磁盘繁忙, 0%表示磁盘空闲.但是注意,磁盘繁忙不代表磁盘(带宽)利用率高 argrq-sz    提交给驱动层的IO请求大小,一

OptParse模块的简单介绍 Python 有两个内建的模块用于处理命令行参数: 一个是 getopt只能简单处理 命令行参数: 另一个是 optparse,它功能强大,而且易于使用,可以方便地生成标准的.符合Unix/Posix 规范的命令行说明.会自动帮你负责-h帮助选项. 要自己定制程序的参数选项控制,可以使用python自带的OptParse模块,当然也可以直接解析sys.argv里的参数(但是此比较麻烦) import optparse optparse 现在不再更新了,更新版本叫

最近发现了一个spdierkeeper的库,这个库的主要用途是在于配合这scrpyd管理你的爬虫,支持一键式部署,定时采集任务,启动,暂停等一系列的操作.简单来说将scrapyd的api进行封装,最大限度减少你跟命令行交互次数.不得说这个是很棒的事情. https://github.com/DormyMo/SpiderKeeper SpiderKeeper的github连接 环境配置 由于 scrapyd是基于python3+以上的版本兼容性较好,所以我们需要的环境为 python3.4+.sc

https://www.cnblogs.com/captain_jack/archive/2011/01/11/1933366.html zzz.py import sys from optparse import OptionParser filelist = ["/home/an/a","/home/an/b"] def main(filelist,tmpfile=None): for filename in filelist: with open(filena

一. hpfeeds协议简介 hpfeeds是一个轻量级的验证发布-订阅协议(authenticated publish-subscribe protocol). 发布-订阅协议:发布/订阅协议定义了一种一对多的依赖关系,让多个订阅者对象同时监听某一个主题对象.这个主题对象在自身状态变化时,会通知所有订阅者对象,使它们能够自动更新自己的状态.它是为了解决这样一种情况的发生,一个对象的改变需要同时改变其他对象,而且它不知道具体有多少对象需要改变.这就类似于发传单,目标发送通知,没有指定特定的对象,

一篇不错的有关linux io监控命令的介绍和使用. 1.系统级IO监控 iostat iostat -xdm 1    # 个人习惯 %util         代表磁盘繁忙程度.100% 表示磁盘繁忙, 0%表示磁盘空闲.但是注意,磁盘繁忙不代表磁盘(带宽)利用率高 argrq-sz    提交给驱动层的IO请求大小,一般不小于4K,不大于max(readahead_kb, max_sectors_kb) 可用于判断当前的IO模式,一般情况下,尤其是磁盘繁忙时, 越大代表顺序,越小代表随机

关于Python Profilers性能分析器 关于性能分析,python有专门的文档,可查看:http://docs.python.org/library/profile.html?highlight=profile#cProfile,这里仅仅简单介绍 1.性能分析器介绍 profiler是一个程序,用来描述运行时的程序性能,并且从不同方面提供统计数据加以表述. Python中含有3个模块提供这样的功能,分别是cProfile, profile和pstats.这些分析器提供的是对Python程

在最初的一段代码,内容如下: if __name__ == '__main__': from optparse import OptionParser _cmd_parser = OptionParser(usage="usage: %prog [options] package.module:app") _opt = _cmd_parser.add_option _opt("--version", action="store_true", he

pdf文档 https://media.readthedocs.org/pdf/ansible/latest/ansible.pdf api介绍 http://blog.csdn.net/python_tty/article/details/51387667 http://blog.itpub.net/30109892/viewspace-2063898/ http://blog.toast38coza.me/custom-ansible-module-hello-world http://de

各种IO监视工具在Linux IO 体系结构中的位置 源自 Linux Performance and Tuning Guidelines.pdf 1 系统级IO监控 iostat iostat -xdm 1    # 个人习惯 %util         代表磁盘繁忙程度.100% 表示磁盘繁忙, 0%表示磁盘空闲.但是注意,磁盘繁忙不代表磁盘(带宽)利用率高 argrq-sz    提交给驱动层的IO请求大小,一般不小于4K,不大于max(readahead_kb, max_sectors_

Python有两个内建的模块用来处理命令行参数 一个是getopt只能简单处理命令行参数 一个是optparse,功能更强大,而且易于使用,可以方便地生成标准的,符合Unix/Posix规范的命令行说明,会自动负责-h帮助选项 #!/usr/bin/env python2.6 # coding: utf-8 import optparse # 一个帮助文档解析字符串 hstr = '%prog custom help string' parser = optparse.OptionParser(

Email via Python 1 MIME - Multipurpose Internet Mail Extensions SMTP - Simple Message Transport Protocol 邮件的发送, 例子 - send email import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formatdate, make_msgid mess = 'hello there' me

在我的混合式开发框架里面,集成了WebAPI的访问,这种访问方式不仅可以实现简便的数据交换,而且可以在多种平台上进行接入,如Winform程序.Web网站.移动端APP等多种接入方式,Web API的处理方式和微信提供的接口处理规则类似,也是通过向服务器获得访问令牌(AccessToken),然后传递给每个Web API接口,实现数据的交换处理.本篇随笔主要介绍混合框架中Winform对Web API访问的处理. 1.Web API接入方式介绍 <混合式开发框架>混合了Web API接口访问.

这里记录一个例子,工厂模式的理论就不扯淡了. 遇到的问题:支付方式有很多种,比如微信支付 支付宝支付 银联支付 等等.我们在在实现的时候发现他么的流程上是相似的,以及每个方式都有大量的个性配置,在实例化时需要加载他们,以及为了清晰的讲调用方和实现方进行分离,就有来下面的小设计. 以银联为例,(通过测试). 共用接口: public interface CommonPay { /** * <pre> * 功能描述: * 支付预处理:生成支付URL或提供给支付平台的数据 * * @param pa

试想一下,前面做的实验和例子都只有一个spider.然而,现实的开发的爬虫肯定不止一个.既然这样,那么就会有如下几个问题:1.在同一个项目中怎么创建多个爬虫的呢?2.多个爬虫的时候是怎么将他们运行起来呢? 说明:本文章是基于前面几篇文章和实验的基础上完成的.如果您错过了,或者有疑惑的地方可以在此查看: 安装python爬虫scrapy踩过的那些坑和编程外的思考 scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格式的数据 scrapy爬虫成长日记之将抓取内容写入mysql数据库 如何让

本文参考文章:http://blog.csdn.net/qjyong/article/details/3240303 一.标签处理类: package cn.conris.sys.form; import java.io.IOException; import java.util.Enumeration; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.jsp.JspException; import java