使用 Consul 作为 Python 微服务的配置中心 Consul 作为数据中心,提供了 k/v 存储的功能,我们可以利用这个功能为 Python 微服务提供配置中心. Consul 提供了 HTTP 接口,我们可以从他的接口获取数据,当然我们不用自己去实现,python-consul 已经帮我们造好了轮子. 而且官方文档非常贴心,已经贴好了 Python 常用框架的一些 demo 代码:   from tornado.ioloop import IOLoop   from tornado.

背景 通过对gRPC的介绍我们知道,当正常启动服务后,我们只需要知道ip,port就可以进行gRPC的连接.可以想到,这种方式并不适合用于线上环境,因为这样直连的话就失去了扩展性,当需要多机部署的时候,就无法在线上环境直接使用,而且当线上项目连接的那台服务器宕了的话,整个项目也会出错,这并不是我们想要的结果. 于是,我们需要一个服务注册与发现的机制.也就是说当我们的rpc服务启动的时候注册到另一个服务器,然后客户端连接的时候去查找对应的服务,得到相应的ip,port,然后就可以顺利进行连接了.这

阅读目录 一.安装启动consul 二.python服务注册 三.golang服务注册 四.通过API的方式获取信息 回到顶部 一.安装启动consul 1.通过docker快速安装 #获取docker镜像 docker pull consul 2.启动consul 然后就可以启动集群了,这里启动4个Consul Agent,3个Server(会选举出一个leader),1个Client #启动第1个Server节点,集群要求要有3个Server,将容器8500端口映射到主机8900端口,同时开

自动化通过rcp client调用远端服务接口时,都需要将远端测试服务ip.端口记录在配置文件. 但由于,服务发布或重启会导致ip.端口变动. 以下将通过python-consul 自动去读取consul配置,获取相应服务的ip.port import consul #connect consul c = consul.Consul(host='10.1.x.x',port=8500,scheme='http') data = c.catalog.service('xxxxme.srv.acco

搭建负载均衡和服务发现服务的目的 随着网站业务的不断提升,单个服务器的性能越来越难满足客户的业务需求,所以很多情况下,需要使用多服务器实例和负载均衡器来满足业务需要. Nginx 什么是Nginx Nginx一款高性能的Web服务器,它既可以单独使用,也可以作为负载均衡器与其他Web服务器组合使用. Nginx安装 我们可用从Nginx官网上(http://nginx.org/)下载最新的Windows版本压缩包. 压缩包解压之后目录结构如下: Nginx的配置 events { worker_

python注释.脚本参数.字节码 --道心 python安装 1.下载安装包 https://www.python.org/downloads/ 2.安装 默认安装路径:C:\python27 3.配置环境变量 [右键计算机]-->[属性]-->[高级系统设置]-->[高级]-->[环境变量]-->[在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行,双击] --> [Python安装目录追加到变值值中,用 : 分割] 如:原来的值;C:\python27,切记前面有分号

python matplotlib 中文显示参数设置 方法一:每次编写代码时进行参数设置 #coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号#有中文出现的情况,需要u'内容'方法二:import matplotlibmatplotlib.matplotl

有时候把Python函数调用的命名参数都收集到一个dict中可以更方便地做参数检查,或者直接由参数创建attribute等.更简单的理解就是def foo(*args, **kwargs): pass可以接受所有的参数,其中kwargs就是命名参数字典,那么直接在函数外面套个foo却不能达到目的,一个比较简单的实现是这样的: def annotation(**annotations): """ A decorator to collect all named args to

python基础——函数的参数 定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了.对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解. Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大.除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数.可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码. 位置参数 我们先写一个计算x2的函数: def power(x): ret

一.python中的函数参数形式 python中函数一般有四种表现形式: 1.def function(arg1, arg2, arg3...) 这种是python中最常见的一中函数参数定义形式,函数参数之间用逗号分隔,调用的时候的参数必须与定义的时候相同,且参数顺序与形参一一对应. def myfunction(a, b): print a,b #正确调用 myfunction(3,7) #错误调用 myfunction(3) myfunction(2, 3, 5) 2.def functio

python类(class)中参数self的简单解释 1.self只有在类的方法中才会有,其他函数或方法是不必带self的. 2.在调用时不必传入相应的参数.3.在类的方法中(如__init__),第一参数永远是self,表示创建的类实例本身,而不是类本身.4.可以把对象的各种属性绑定到self.5.self代表当前对象的地址.self能避免非限定调用造成的全局变量.6.self不是python的关键字,也可以用其他名称命名,但是为了规范和便于读者理解,推荐使用self.    python中的

先来看个例子: def foo(*args, **kwargs): print 'args = ', args print 'kwargs = ', kwargs print '---------------------------------------' if __name__ == '__main__': foo(1,2,3,4) foo(a=1,b=2,c=3) foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3) foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3) 输出

默认参数:  Python是支持可变参数的,最简单的方法莫过于使用默认参数,例如: def getSum(x,y=5): print "x:", x print "y:", y print "x+y :", x + y getSum(1) # result: # x: 1 # y: 5 # x+y : 6 getSum(1,7) # result: # x: 1 # y: 7 # x+y : 8 可变参数: 另外一种达到可变参数 (Variabl

使用sys模块 使用sys模块里的argv参数,用来保存参数值 import sys #sys.argv的作用是获取到运行python文件时,传入的参数 #默认如果运行python文件不传参数,argv里面只有一个参数,就是当前这个文件的文件名 import flask server=flask.Flask(__name__) @server.route('/') def index(): return 'ok' if len(sys.argv)>1: port=sys.argv[1] if p

在 C/C++ 中,传值和传引用是函数参数传递的两种方式,在Python中参数是如何传递的?回答这个问题前,不如先来看两段代码. 代码段1: def foo(arg): arg = 2 print(arg) a = 1 foo(a) # 输出:2 print(a) # 输出:1 看了代码段1的同学可能会说参数是值传递. 代码段2: def bar(args): args.append(1) b = [] print(b)# 输出:[] print(id(b)) # 输出:4324106952 b

python中的魔法参数:*args和**kwargs def foo(*args, **kwargs):print 'args = ', argsprint 'kwargs = ', kwargsprint '---------------------------------------'if __name__ == '__main__':foo(1,2,3,4)foo(a=1,b=2,c=3)foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)foo('a', 1, None, a=1, b=

函数的参数好几种类型:包括位置参数.默认参数.可变参数.关键字参数.命名关键字参数. 廖大神python学习笔记,大神网站:百度搜索“廖雪峰的官网” 1.位置参数:调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数. 我们先写一个计算x平方的函数: def power(x): return x * x 对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数. 当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x: >>> power(5) 25 >>> power(15) 225

 通过观察程序和运行结果我们发现,传参时将1传给了a,将2传给了b,将3,4,5传给了*args,将m=6,n=7,p=8传给了**kwargs.为什么是这样传参呢?*args和**kwargs又是什么呢? *args表示任何多个无名参数,它是一个tuple,所以将3,4,5传给了*args: **kwargs表示关键字参数,它是一个dict,所以将m=6,n=7,p=8传给了**kwargs. 并且同时使用*args和**kwargs时,必须*args参数列要在**kwargs前. 下面用代码

def debug(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 指定宇宙无敌参数 print "[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__) print 'Prepare and say...',       return func(*args, **kwargs) return wrapper # 返回 @debug def say(something): print "hello {}!"

函数参数的使用 def foo(x,y): pass foo(1,2) 形参:就是变量名 实参:就是变量值 形参:位置形参,默认参数,*args,命名关键字参数,**kwargs 实参: 按位置传值的叫位置实参 按关键字key=value的形式传值叫关键字实参 位置实参,关键实参 def register(name,age): pass def wrapper(*args,**kwargs): #args=(1,2,3),kwargs={'a':1,'b':2,'c':3} register(*

Python进阶-函数默认参数 写在前面 如非特别说明,下文均基于Python3 一.默认参数 python为了简化函数的调用,提供了默认参数机制: def pow(x, n = 2): r = 1 while n > 0: r *= x n -= 1 return r 这样在调用pow函数时,就可以省略最后一个参数不写: print(pow(5)) # output: 25 在定义有默认参数的函数时,需要注意以下: 必选参数必须在前面,默认参数在后: 设置何种参数为默认参数?一般来说,将参数值