comprel的博客

RPC（Remote Procedure Call Protocol）是远程调用协议，它通过网络请求服务到远端服务器，服务器根据请求做出响应，将结果返回它是一种C/S模式，客户端可以调用远程服务器上的参数（类似URL）并返回结果 利用rpc可以实现系统的分布式架构，可以将功能分解到多台服务器上进行实现，同时也将也可以将负载打散，分布到不同服务器上，整合计算资源在openstack中就大量使用了rp

threading模块 threading.Condition() ，返回condition对象，相当于高级锁对象，可以使一个或多个线程等待直到被其他线程调度或通知condition条件对象提供如下方法： 1.threading.Condition() 2.acquire(*args) 获取锁 3.release()释放锁 4.wait([timeout]) 等待 5.notify(n

python ssh登录，使用paramiko模块 在实际使用中，往往是禁止root进行登录，因此需要进行用户切换。#coding=utf8import paramikoimport timeimport logging'''if user root，can not login，must use user xx and then switch to rootnot root ，then r

程序中经常需要使用excel文件，批量读取文件中的数据 python读取excel文件可以使用xlrd模块pip install xlrd安装模块示例：#coding=utf8import xlrdfrom os import pathimport sysfilename='ip.xlsx'if not path.isfile(filename): print "err: not e

centos 7 python版本更新原版本2.7.5 更新版本2.7.13 注：由于linux自带的python，系统对其有一定的依赖，因此建议保留原来的版本；常常出现的是yum功能问题；另 centos 7版本可以使用yum安装的方式进行pip安装，比手动安装更快捷方便1.安装依赖包yum -y install gccyum install -y zlib-devel bzip2-devel

linux python 2.7.13 自动化安装脚本 包含python 2.7.13安装，pip安装，pip配置为阿里源，安装更新python后yum 问题：ImportError: No module named urlgrabber.grabber 的处理#!/bin/bash#######################################################

python 网络编程 socketsocket网络套接字，提供基础的网络编程服务 SocketServer 提供较高级的服务，简化网络编程socket提供如下方法：异常：1.exception socket.error 套接字相关的错误，返回(errno, string)，或者一个字符串。socket.error 是IOError错误的一种2.exception socket.herror

使用socket主要是判断是否端口能否联通 socket<<详情参考>>1.socket.connect() 检测端口，若端口不能联通，则会抛出异常，若无异常，则端口存活，使用try-except异常捕获处理，进而进行端口扫描这里将使用100个线程，每个端口连接都要检查是否超过65535#coding=utf8import socketimport threadingdef scan(hos

随机访问list资源，但资源访问有一个权重。建立wightlist 权重列表，表示对应的资源编号的权重值，依据权重值生成重读个资源，加入到wlatch 链表中，然后就可用依据random随机生成数字来实现加权的随机，权重越大，则资源个数越多，则随机访问到的概率也就变大。示例如下：#coding=utf8import randomimport timelist = { 1: "test1"

使用queue队列实现生产者消费者问题 另threading.condition也可实现生产者消费者问题，<<详情参考>>示例： 生产者可以有多个，消费者可以有多个，但是市场容量是有一定限度的 一件产品。投放到市场上，市场需求可以看作一个箱子box，是容量限度 当小于box大小，即队列没有满full，生产者可以生产，否则等待消费者消费，生产者有生产效率，使用speed表示 当产品大于0

Queue在python3中重命名为queue，在python2到python3转换中可以自动转换队列可应用在多个生产者多个消费者的模型中，并且在多线程中可用于线程之间数据信息的安全交换通信，防止冲突。 在队列中已经实现多线程的锁机制队列Queue提供三种队列类型主要区别是操作顺序的不同： 1.class Queue.Queue(maxsize=0) FIFO队列，先进先出，maxsi

模块： SimpleXMLRPCServerpython标准库中自带的模块，无需另外安装在python3中 SimpleXMLRPCServer已经被合并到xmlrpc.server定义：class SimpleXMLRPCServer.SimpleXMLRPCServer(addr[, requestHandler[, logRequests[, allow_none[, encoding[,

rpc使构建分布式系统简单许多，在云计算的实现中有很广泛的应用 rpc可以是异步的python实现rpc，可以使用标准库里的SimpleXMLRPCServer，另外zerorpc是第三方库支持rpc zerorpc 是基于 ZeroMQ 和 MessagePack，速度相对快，响应时间短，并发高zerorpc需要额外安装，而SimpleXMLRPCServer不需要额外安装，但是SimpleX

thread介绍python提供多线程模块thread及threading，以及队列Queue，其中thread相对比较基础，不容易控制，但并不是说明无用，有些老司机偶尔会使用thead参看底层堆栈内存，官方建议使用threading模块，thread模块在python3版本中被重命名为_threadPython解释器中可以同时运行多个线程，但是在任意时刻只能有一个线程在解释器运行。 Python

threading多线程，没有提供线程退出的方法。 如果在死循环多线程，则即使CTRL+C也没有任何效果： 例如：#coding=utf8import threadingimport timedef showperson(name): while True: time.sleep(1) print 'show person :%s'%nameprint '

资源总是有限的，程序运行如果对同一个对象进行操作，则有可能造成资源的争用，甚至导致死锁 也可能导致读写混乱锁提供如下方法： 1.Lock.acquire([blocking]) 2.Lock.release() 3.threading.Lock() 加载线程的锁对象，是一个基本的锁对象，一次只能一个锁定，其余锁请求，需等待锁释放后才能获取4.threading.RLock() 多重锁，在

信号量：class threading.Semaphore([value]) values是一个内部计数，values默认是1，如果小于0，则会抛出 ValueError 异常，可以用于控制线程数并发数1.acquire([blocking]) 2.release() 例如： 可用用来限制数据库的连接数maxconnections = 5...pool_sema = BoundedSe

事件对象： 可以用于简单的进程之间的通信，当线程需执行其他操作时，阻塞线程 class threading.Event 1.is_set() / isSet() 2.set() 3.clear() 4.wait([timeout]) 示例：# encoding: UTF-8import threadingimport timeevent = threading.Event()de

python除了thread模块，提供了更高级的threading模块来实现多线程 另外python在多核cpu中为提高并发，提供了multiprocessing多进程threading模块提供的方法：1.threading.active_count() 1.threading.activeCount() 获取正在运行的线程数量2.threading.Condition() 相当于高级锁对象，

python 正则表达式正则表达式中常用的特殊字符，通配符：string 匹配字符串string ^ 匹配字符串的开头 $ 匹配字符串的末尾。. 匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。 […] 用来表示一组字符,单独列出：[abc] 匹配 ‘a’，’b’或’c’ [^…] 不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b