待学工具

今晚技术分享会,研发GG说了几项很有用的工具,很感兴趣,记录下先:

1、数据库分析报表:

ORACLE AWR报告,需要DBA权限

2、JAVA分析工具:JProfiler 9  可以分析JAVA代码执行效率与资源消耗分析、调用的SQL的执行效率等

http://www.ej-technologies.com/index.html

3、curl 通过命令行或者脚本进行数据调用,即向各种协议传输数据,一般用以在编程过程中造测试数据

https://curl.haxx.se/


免费开源的工具:https://github.com/curl/curl

4、xmllint 命令行XML工具

http://xmlsoft.org/xmllint.html

解析一个或者多个XML文件,然后根据选项可以获得多种不同类型的输出。可以进行XML解析以及校验XML代码的错误

语法:

xmllint [[--version] | [--debug] | [--shell] | [--debugent] | [--copy] | [--recover] | [--noent] | [--noout] | [--nonet] | [--htmlout] | [--nowrap] | [--valid] | [--postvalid] | [--dtdvalid URL] | [--dtdvalidfpi FPI] | [--timing] | [--output file] | [--repeat] | [--insert] | [--compress] | [--html] | [--xmlout] | [--push] | [--memory] | [--maxmem nbbytes] | [--nowarning] | [--noblanks] | [--nocdata] | [--format] | [--encode encoding] | [--dropdtd] | [--nsclean] | [--testIO] | [--catalogs] | [--nocatalogs] | [--auto] | [--xinclude] | [--noxincludenode] | [--loaddtd] | [--dtdattr] | [--stream] | [--walker] | [--pattern patternvalue] | [--chkregister] | [--relaxng] | [--schema] | [--c14n]] [xmlfile]



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数优化器加速函数(MOA)和数优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
<think>嗯,用户正在寻找Python实现的待办事项工具或相关库。结合之前的对话历史,用户似乎是在命令行环境下工作(从docker镜像校验的引用能看出),可能需要轻量级、易集成的解决方案。用户引用的资料里提到过Python版本管理(3.7.0)、虚拟环境工具pydockenv、以及命令行脚本的使用案例(pybot命令),这些线索暗示用户更倾向终端操作而非GUI应用。有意思的是引用[5]里有个barktools模块涉及文件索引功能,虽然不直接相关,但说明用户对实用工具包有兴趣。关于待办事项库,Python生态有几个方向:基础的时间管理库(如dateutil)、终端文本界面库(如urwid)、以及完整的CLI任务管理工具。考虑到使用场景,应该优先推荐能快速上手的工具链组合而不是重型框架。突然想到用户之前咨询过快速排序的实现细节,说明ta可能正在习算法或构建自己的工具。这种情况下,或许推荐核心库+扩展模块的方式更灵活,比如用Typer构建CLI配合sqlite3持久化存储,既符合Pythonic原则又能自由定制。需要警惕的是用户引用的robot框架文件语法(引用[4])——ta是否希望待办事项集成进自动化测试流程?不过当前问题更聚焦独立工具,先提供通用方案比较稳妥。</think> 基于Python的待办事项工具库推荐如下(结合命令行操作和开发场景): ### 1. **Tasklite** - 命令行任务管理工具 ```python # 安装:pip install tasklite import tasklib # 添加任务 !task add "完成季度报告" due:today # 查看待办 !task list ``` * **特点**:纯命令行交互、支持SQLite存储、Git风格命令[^1][^3] * **适用场景**:服务器环境/终端用户 --- ### 2. **Todo.txt CLI + Python封装** ```python from todotxt import TodoTxt todos = TodoTxt('~/.todo/todo.txt') todos.add("修复Bug @work +projectA due:2024-05-30") todos.pending() # 列出未完成项 ``` * **优势**:跨平台兼容、纯文本存储[^1] * **文件格式示例**: ``` (A) 打电话给客户 @phone due:2024-05-28 写单元测试 +projectB ``` --- ### 3. **Typer + SQLite 自建工具**(推荐灵活定制) ```python # 基础框架示例 import typer, sqlite3 app = typer.Typer() @app.command() def add(task: str, priority: int = 1): conn = sqlite3.connect('todo.db') conn.execute("INSERT INTO tasks VALUES (?,?,0)", (task, priority)) print(f"✅ 添加: {task}") @app.command() def show(): for row in conn.execute("SELECT * FROM tasks WHERE done=0"): print(f"{row[0]} [优先级{row[1]}]") if __name__ == "__main__": app() ``` * **运行方式**: ```bash python todo.py add "部署容器" --priority 2 python todo.py show ``` * **扩展建议**:集成`rich`库美化输出[^2] --- ### 4. **第三方库推荐** - **todoist-python**:对接Todoist API ```python from todoist.api import TodoistAPI api = TodoistAPI('API_KEY') api.items.add('Code Review') api.commit() # 同步到云端 ``` - **msgtodo**:微信提醒待办(需企业微信配置) --- ### 选择建议: - 轻量终端需求 → **Tasklite** - 跨平台同步 → **Todo.txt** - 自定义开发 → **Typer+SQLite** **📌 注意事项**: 1. 涉及文件操作时使用`with`保证资源安全[^2] 2. Docker环境注意文件持久化存储路径[^3] 3. 使用`argparse`或`typer`规范CLI参数[^4]
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