草庐IT

distributed-caching

全部标签

python - Python 打包状态 : Buildout, Distribute、Distutils、EasyInstall 等

上一次我不得不担心安装Python包是在两年前使用Enthought,NumPy和MayaVi2.那段经历让我一直在做与在非标准位置(例如,在$HOME/usr/local2.6/中)安装和更新Python包的古怪行为相关的噩梦。无论如何,我的工作让我重新开始安装各种Python包。CheeseShopTutorial除了Buildout,还提到了DistUtils和EasyInstall!我很难找到一个比较这些(和其他)PyPi安装工具的地方,所以我希望能加入StackOverflow社区:每种安装工具的优缺点是什么? 最佳答案

Cauchy distribution

0、背景柯西分布,也称为柯西-洛伦兹分布或洛伦兹分布,是描述共振行为的连续分布。它还描述了以随机角度倾斜的线段切割x轴的水平距离分布。如图:我们从原点引出射线,相邻射线角度相等,这些射线与平行于x轴的直线S有交点,这些交点在S线上的密度是不同的,显然,在90°的附近密度最大。 1、公式推导 根据上图,可以得出以下公式推导:对上式分别左右两端进行积分可得:可以看出从左边到右边,虽然自变量的范围发生了改变,但是左右两边等式的值并没发生变化,都是等于1。由此推出了今天的主角,柯西分布。柯西分布的概率密度函数为:  P(x)在x=m时候达到最大值。 m是定义峰值位置的位置参数,b是尺度参数。柯西分布的

Python 安装工具 : how to include a config file for distribution into <prefix>/etc

如何编写setup.py以便:二进制egg发行版(bdist_egg)包括一个示例配置文件和安装后放入{prefix}/etc目录?示例项目源目录如下所示:bin/myappetc/myapp.cfgmyapp/__init__.py[...]setup.pysetup.py如下所示:fromdistutils.command.install_dataimportinstall_datapackages=['myapp',]scripts=['bin/myapp',]cmdclasses={'install_data':install_data}data_files=[('etc',[

Python 安装工具 : how to include a config file for distribution into <prefix>/etc

如何编写setup.py以便:二进制egg发行版(bdist_egg)包括一个示例配置文件和安装后放入{prefix}/etc目录?示例项目源目录如下所示:bin/myappetc/myapp.cfgmyapp/__init__.py[...]setup.pysetup.py如下所示:fromdistutils.command.install_dataimportinstall_datapackages=['myapp',]scripts=['bin/myapp',]cmdclasses={'install_data':install_data}data_files=[('etc',[

Python functools lru_cache 与实例方法 : release object

如何在类中使用functools.lru_cache而不泄漏内存?在下面的最小示例中,foo实例不会被释放,尽管超出范围并且没有引用者(除了lru_cache)。fromfunctoolsimportlru_cacheclassBigClass:passclassFoo:def__init__(self):self.big=BigClass()@lru_cache(maxsize=16)defcached_method(self,x):returnx+5deffun():foo=Foo()print(foo.cached_method(10))print(foo.cached_meth

Python functools lru_cache 与实例方法 : release object

如何在类中使用functools.lru_cache而不泄漏内存?在下面的最小示例中,foo实例不会被释放,尽管超出范围并且没有引用者(除了lru_cache)。fromfunctoolsimportlru_cacheclassBigClass:passclassFoo:def__init__(self):self.big=BigClass()@lru_cache(maxsize=16)defcached_method(self,x):returnx+5deffun():foo=Foo()print(foo.cached_method(10))print(foo.cached_meth

Linux下buff/cache占用过大问题

当我们在命令行中执行free-h查看内存时,发现buff/cache占用过大,导致其他软件没有内存可使用从图上可以看出,buff/cache占用了1G多。buff/cache是由于系统读写导致的文件缓存,没有及时释放。解决方案:清理缓存#这个drop_caches文件可以设置的值分别为1、2、3\echo1>/proc/sys/vm/drop_caches #表示清除pagecache\echo2>/proc/sys/vm/drop_caches #表示清除回收slab分配器中的对象(包括目录项缓存和inode缓存)。slab分配器是内核中管理内存的一种机制,其中很多缓存数据实现都是用的pag

缓存Cache-Control

可缓存性指定哪些地方可以缓存publichttp请求返回的过程中,http请求返回的内容所经过的任何路径包括:中间的代理服务器,发出请求的客户端浏览器,都可以对返回的内容进行缓存。private发起请求的浏览器可以缓存。no-cache任何节点都不能缓存。到期max-agemax-age=缓存到max-age之后才会过期。过期了之后,浏览器再次发送请求到服务器端,请求新的内容。第一次请求:第二次请求:注意:cache-control:max-age=600这个是在后端的响应头中设置的。问题:如果在max-age时间内,服务器文件有修改,这样用户就不能第一时间获取最新的信息。所以在前端每次打包静

python - 警告 : cannot find svn location for distribute==0. 6.16dev-r0

该命令出现以下错误:$pipfreeze>requirements.txtWarning:cannotfindsvnlocationfordistribute==0.6.16dev-r0这是我之前的requirements.txt文件:Django==1.3django-registration==0.7 最佳答案 首先,我注意到这不是一个错误,而是一个警告(虽然这是一个严重的警告)。从issuepage来看,这似乎是pip中的一个未解决问题在github存储库上。当pip安装某个开发版本的东西时,就会出现问题,该开发版本保存在不是

python - 警告 : cannot find svn location for distribute==0. 6.16dev-r0

该命令出现以下错误:$pipfreeze>requirements.txtWarning:cannotfindsvnlocationfordistribute==0.6.16dev-r0这是我之前的requirements.txt文件:Django==1.3django-registration==0.7 最佳答案 首先,我注意到这不是一个错误,而是一个警告(虽然这是一个严重的警告)。从issuepage来看,这似乎是pip中的一个未解决问题在github存储库上。当pip安装某个开发版本的东西时,就会出现问题,该开发版本保存在不是