Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合.适合监控docker容器.因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展. Prometheus的主要特点 多维度数据模型,由指标名称和键/值对标识的时间序列数据. 作为一个时间序列数据库,其采集的数据会以文件的形式存储在本地中. 灵活的查询语言,PromQL(Prometheus Query Language)函数式查询语言. 不依赖分布式存

Python参数 1. 普通参数 必须要传入和定义时个数相同的参数 def miao(acfun, bilibili): print(acfun, bilibili) miao(11, 22) >>>11 22 2. 带有默认参数 参数赋有默认值,使用时可以不传默认值,但好像默认值必须是最后一个参数? def miao(acfun, bilibili = 000): print(acfun, bilibili) miao(11) >>>11 000 1. * 带参数 表

Python参数基础 位置参数 ​ 通过位置进行匹配,把参数值传递给函数头部的参数名称,顺序从左到右 关键字参数 ​ 调用的时候使用参数的变量名,采用name=value的形式 默认参数 ​ 为没有传入值的参数之指定一个默认值,name=value的形式 可变参数 ​ 以字符*开头收集任意多的参数 Keyword-only参数 ​ 参数必须用带有关键字参数的名字

Python参数类型以及实现isOdd函数,isNum函数,multi函数,isPrime函数 一.Python参数类型 形参:定义函数时的参数变量. 实参:调用函数时使用的参数变量. 参数传递的过程,就是把实参的引用传递给形参,使用实参的值来执行函数体的过程. 在 Python 中,函数的实参/返回值都是是靠引用来传递的. 在调用函数时,通常会传递参数,不同的参数处理不同的数据.一般有普通参数.默认参数.可变位置参数.可变关键字参数等. 1.普通参数:按照参数位置,依次传递参数. def ad

python 参数定义库argparse 这一块的官方文档在这里 注意到这个库是因为argparse在IDE中和在ipython notebook中使用是有差异的,习惯了再IDE里面用,转到ipython中会报错,究其原因,还是对库的本质不够理解. 打开argparse.py,里面有很多class,但是,实际笨妞貌似只用过ArgumentParser.ArgumentParser是用来创建argparse类的. 一般的应用过程是这样的: import argparse parser = argp

简介 大家都知道,在java中,函数或者方法的参数在调用时必须对其进行传参操作,也就是所谓的必选参数,也可以称为位置参数,除此之外,python还拥有其他语言不具有的一些参数类型,以下将进行一一介绍. 必选参数 必选参数,又称位置参数,是大多数语言都会有的参数类型, 此参数在调用是必须进行传参. # 必选参数 def sum(x, y): return x + y print(sum(1,2)) 默认参数 默认参数一般会拥有一个默认值,当对默认参数传参时,和必选参数作用类似,当不对默认参数传参时

摘自:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001374738449338c8a122a7f2e047899fc162f4a7205ea3000 默认参数是一个固定的值 比如说 >>> def Foo(age,name='zhangsan'):...   print name,age... >>> Foo(25)zhangsan 25 这里的n

现在我们知道python定义函数的参数类型有:必选参数 默认参数 可变参数 关键字参数 但是在我们日常中我们是可以组合使用这些参数的:但是使用的时候,参数定义是有顺序的 定义的顺序必须是:必选参数,默认参数,可变参数,关键字参数 1,17,68);font-style:normal;font-varian比如定义一个函数,包含上述4种参数:def func(a, b, c=0, *args, **kw):print 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =',

csdn上的牛人就是多,加油 —————————————————————————— 过量的参数 在运行时知道一个函数有什么参数,通常是不可能的.另一个情况是一个函数能操作很多对象.更有甚者,调用自身的函数变成一种api提供给可用的应用. 对于这些情况,python提供了两种特别的方法来定义函数的参数,允许函数接受过量的参数,不用显式声明参数.这些“额外”的参数下一步再解释. 注意args和kwargs只是python的约定.任何函数参数,你可以自己喜欢的方式命名,但是最好和python标准的惯用

1.形参变量和实参 形参变量:只有在被调用时才分配内存单元,在调用结束时,即释放所分配的内存单元,因此,形参只在函数内有效,函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量. 实参:可以是常量,变量,表达式等,无论实参是何种类型的量,在进行函数调用时,它们都必须有稳定的值,因此应预先用赋值,输入等办法使参数获得稳定值. 例:def calc(x,y): res = x*y return res c= calc(a,b) print(c) 此时x和y为形参变量,a和b为实参 2.非固定参数 #元

原文地址:http://www.cnblogs.com/zhaopengcheng/p/5492183.html python中一切皆对象,函数中参数传递的是对象的引用. 1在函数中改变变量指向的对象,即指向不同对象. 当在函数中修改传递进来的变量指向另一个对象时,实参的对象不会改变. >>> def fun(num,l,d): ... num=123; ... l=[1,2,3] ... d={'a':123} ... print("inside:","n

废话: 模块名是optparse, 很多人打成optparser.以至于我一直导入导入不了.搞的不知所以. 模块的使用: import optparse #usage 定义的是使用方法,%prog 表示脚本本身,version定义的是脚本名字和版本号 parse=optparse.OptionParser(usage='"usage:%prog [options] arg1,arg2"',version="%prog 1.2") parse.add_option('

1. 配置文件(ConfigParser模块) 1.1 ConfigParser简介 ConfigParser 是用来读取配置文件的包.配置文件的格式如下:中括号“[ ]”内包含的为section.section 下面为类似于key-value的options内容.例如 [db] db_host = 127.0.0.1 db_port = 22 db_user = root db_pass = rootroot [concurrent] thread = 10 processor = 20 1.

举例 例1:def multipute(x,y): x = 2 y[0] = ['spam'] return x,y X = 1 L = [1,2] X,L = multipute(X, L) print('参数,x 是函数作用域内的变量名,第一个赋值对函数没有影响,它仅仅把本地变量x修改为引用一个完全不同的对象,并没有改变调用者作用域中名称x 的绑定.y也是引用的本地变量名,只有在修改的对象大于比函数生命更长的时候,才会影响到调用者') print(X,L) 例2: #默认参数和关键字参数 d

Python 函数参数魔法 事情的起因是感觉目前项目中的参数校验方法写的太简单了,很多时候需要在server层再if else处理,于是就动手准备写一个好用一点的,可以自定义校验参数规则的参数校验器,考虑到要可以灵活的配置就萌生了大概的印象: 使用map - 参数A:ruleA,参数B-ruleB..等等,对参数进行规则绑定 使用装饰器 可扩展,可以自定义校验规则 于是第一个版本实现如下: 版本1 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "aleimu"

一.函数1.为什么要使用函数?减少代码的冗余2.函数先定义后使用(相当于变量一样先定义后使用)3.函数的分类:内置函数:python解释器自带的,直接拿来用就行了自定义函数:根据自己的需求自己定义的函数 def func(): #函数名打印出来的是内存地址 '''注释''' 函数体4.函数定义都干了些什么事?只检测语法,不执行代码5.函数就是一段功能,尽量把函数名定义的有意义6.定义函数的三种方式: 有参数的函数:就是接受外部传进来的值,进行一系列的运算,最后吧结果返回出来 无参数的函数:通常只

在python中,这两个是python中的可变参数,*arg表示任意多个无名参数,类型为tuple;**kwargs表示关键字参数,为dict. # *允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple. def f(a,*args): print(args) f(1,2,3,4) def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n print(sum) calc(1,2,3,4) # **,关

Python 中参数的传递非常灵活,不太容易记住理解,特整理如下备忘: 普通参数 即按照函数所需的参数,对应位置传递对应的值,可以对应 Java 中的普通参数 def max(a, b): if a > b: return a else: return b max(5, 13) # = 13   默认参数 可以对位置参数中的某个参数设置默认值,设置了默认值的参数在调用时可以不传递 此时需要注意,默认参数只能在必选参数后面 def max(a, b=0): if a > b: return a

通过命令行运行Python脚本时,可以通过ArgumentParser来高效地接受并解析命令行参数. 流程 新建一个ArgumentParser类对象,然后来添加若干个参数选项,最后通过parse_args()方法解析并获得命令行传来的参数. import argparser parser = argparser.ArgumentParser() # 此处省略添加若干个参数选项的详细步骤 # ... parser.parse_args() 最后通过parser.<argument_name>来

参数定义的顺序必须是:①必选参数.②默认参数.③可选参数.④命名关键字参数.⑤关键字参数 #a,b为必选参数:c为默认参数:args为可变参数:kw为关键字参数 def f1(a,b,c=0,*args,**kw): print('a=','b=',b,'c=','args=',args,'kw=',kw) #参数定义的顺序必须是:必选参数.默认参数.可选参数.命名关键字参数.关键字参数 def f2(a,b,c=0,*,d,**kw): print('a=','b=',b,'c=','d=',

def funct3(x, y=1, z=1, *tup): print((x, y, z) + tup) def funct4(x, y=1, z=1, **dictionary): print(x, y, z, dict) *tup表示任意多个无名参数,类型为tuple,**dictionary表示关键字参数,类型为dictionary.当*tup和**dict一起使用时,*tup必须在**dict之前