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一叶不知秋

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Python logging 使用笔记
北风之神c: 总结的很全面的日志使用，写得赞，博主用心了。此国产日志 https://nb-log-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/articles/c1.html 使用原生 loggng封装，兼容性和替换性100%,只需要一行代码大幅简化logging的使用。 1、日志能根据级别能够自动变彩色。 2、print自动变彩色。 3、日志和print在pycahrm控制台的输出都自动可以点击跳转到文件和行号。 4、多进程日志切割安全，文件日志写入性能高。 5、入参简单，能一键自动记录到多种地方。 6、 nb_log 兼容包含loguru色彩模式,loguru只是nb_log的子集之一. 相比 loguru 有10胜。 pip install nb_log 。
使用 Redis 作为消息队列 - Pub/Sub, List, SortedSet
Yanbin_Q: 有兴趣可看看如何用 Redis 为真正的消息队列 https://yanbin.blog.youkuaiyun.com/article/details/144049620
使用 Redis 作为消息队列 - Pub/Sub, List, SortedSet
小王毕业啦: 博主的这篇关于使用 Redis 作为消息队列的文章让我对这个主题有了全新的认识，其中对 Pub/Sub、List、SortedSet 的介绍非常详细，让我受益匪浅。这篇文章的细节描述非常到位，让我感受到了博主的深厚功底和对技术的热爱。期待博主未来能够持续分享更多类似的好文，同时也希望能够得到博主的指导，共同进步。非常感谢博主的分享和支持！
Celery(分布式任务队列)入门学习笔记
北风之神c: 写得赞，博主用心了，但主要还是celery太难用了。 celery对目录层级文件名称格式要求太高，只适合规划新的项目，对不规则文件夹套用难度高。所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。 celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。 1)整个项目目录结构, 2）@task入参 ,3）celery的配置，4）celery的配置 include ,5）cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6）用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。 [项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ ，从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等19个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%，消费性能提高2000%
并发(Concurrent) 与并行(Parallel) 的区别
恋喵大鲤鱼: 找到了一个不错的简写网站：https://www.allacronyms.com/

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作者: Yanbin_Q

真没什么要交待的，保持沉默

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Spark 提交任务时 Invalid signature file digest 错误

第一次用 spark-submit 提交任务，是 Scala 的程序，命令格式是 spark-submit --class --master local[*] --name "My first Spark Job" spark-test-fat-1.0-SNAPSHOT.jar 结果报出错误 Exception in thread "main" java.lang

原创 2017-11-25 10:28:31 · 687 阅读 · 0 评论