<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[唐僧不爱八戒]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; python36]]></copyright><item><title><![CDATA[Java + Aspose Word TOC 工具完整构建流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/160152468</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/160152468</guid><author>python36</author><pubDate>Tue, 14 Apr 2026 17:25:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用Maven和Aspose.Words库创建Word目录更新工具的完整流程。主要内容包括：1) 环境准备(JDK和Maven安装)；2) 创建Maven项目结构；3) 编写核心Java代码实现跨平台(Windows/Linux)的Word文档处理，包括自动页码插入、目录更新和字体路径配置；4) 修改pom.xml添加Aspose.Words依赖和打包插件配置；5) 最终打包生成可执行jar文件。该工具能够自动更新Word文档的目录和页码，并确保在不同操作系统下都能正常工作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 面试全套超级详细清单]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/156199623</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/156199623</guid><author>python36</author><pubDate>Tue, 23 Dec 2025 17:21:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文系统性地整理了Python编程相关的核心知识点，涵盖数据类型、算法、数据库、Redis、Docker等多个技术领域。主要内容包括： Python数据类型详解：数值类型、序列类型、集合类型、映射类型、二进制类型的底层原理、特性对比和实战应用场景。 常见算法实现：排序算法、查找算法、字符串处理、树与图算法、动态规划等，包含时间/空间复杂度分析和实际应用场景。 数据库相关知识：基础概念、高级查询优化、事务与并发控制、分布式与高可用方案，以及Python操作数据库的最佳实践。 Redis高级特性：数据类型、持久]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ 一键部署 Prometheus + Grafana + Alertmanager 教程（使用 Docker Compose）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/149350694</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/149350694</guid><author>python36</author><pubDate>Tue, 15 Jul 2025 13:49:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[剩下的配置文件就可以添加到prometheus/文件夹下。2. 创建项目目录结构。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[docker安装prometheus和Grafana]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/149349748</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/149349748</guid><author>python36</author><pubDate>Tue, 15 Jul 2025 11:42:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文详细介绍了使用Docker部署Prometheus和Grafana监控系统的完整流程。内容包括：(1)创建Prometheus配置文件并启动容器；(2)访问Prometheus Web界面；(3)部署Grafana容器并配置持久化存储；(4)在Grafana中添加Prometheus数据源；(5)推荐使用Docker Compose同时管理两个服务；(6)如何挂载自定义规则文件到Prometheus容器。文中提供了具体的配置示例和参数说明，并强调了对监控规则文件格式（YAML）和路径挂载的注意事项]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux安装node_exporter]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/149349008</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/149349008</guid><author>python36</author><pubDate>Tue, 15 Jul 2025 11:07:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文详细介绍了在Linux系统上部署Prometheus node_exporter监控代理的步骤：1)下载解压v1.8.1版本并赋权；2)创建systemd服务配置文件，配置多项采集器参数；3)通过systemd启动服务并设置开机自启；4)验证服务状态和指标采集；5)在Prometheus配置中添加监控目标。该方案可实现主机系统指标的标准化采集，为后续监控分析提供数据支持。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文搞定：Prometheus + Grafana + Alertmanager 在 Windows 上的完整部署实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/148951403</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/148951403</guid><author>python36</author><pubDate>Fri, 27 Jun 2025 14:24:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍Prometheus监控系统的完整部署流程，主要包括三部分：1）Prometheus Server安装配置，通过Windows Exporter采集主机指标数据；2）Grafana可视化配置，导入仪表盘模板展示监控数据；3）Alertmanager告警管理，配置Webhook转发告警至飞书。具体实现步骤包括：下载二进制文件、编辑YAML配置文件、设置指标抓取规则、配置数据源连接、编写告警规则文件，并通过Flask中转服务将Alertmanager告警格式转换为飞书机器人支持的格式。文章还提供了各组件]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LibreOffice 自动化操作目录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/147089895</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/147089895</guid><author>python36</author><pubDate>Wed, 09 Apr 2025 11:35:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过 LibreOffice 的 UNO API，开发者可以实现文档自动化处理，大幅提升办公效率。‌，可避免 90% 的常见错误。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python基于windows操作RocketMQ]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/146181314</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/146181314</guid><author>python36</author><pubDate>Tue, 11 Mar 2025 16:15:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[在 Python 中调用 Java 代码，从而实现 Python 端的消息生产与消费。RocketMQ 的 Java SDK 依赖多个 JAR 包，我们需要下载并引入它们。请注意，RocketMQ 的客户端库可能需要其他依赖库才能正常运行。现在，你已经可以在 Python 中使用 RocketMQ 进行消息队列处理了！三个方面，详细讲解如何在 Python 中使用 RocketMQ。RocketMQ 依赖 Java 运行环境，因此你需要安装。：​在解压后的目录中，您可以找到。：​下载完成后，解压缩该文件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python结合pyhdfs模块操作HDFS分布式文件系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/79869660</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/79869660</guid><author>python36</author><pubDate>Thu, 16 Jan 2025 17:18:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用python操作hdfs本身并不难，只不过是把对应的shell 功能“翻译”成高级语言，我这里选用的是hdfs，下边的实例都是基于hdfs包进行的。1：安装由于我的是windows环境（linux其实也一样），只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的?1pip install hdfs2：Client——创建集群连接12&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; from hdfs imp...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Centos安装Redis并持久化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/145173466</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/145173466</guid><author>python36</author><pubDate>Thu, 16 Jan 2025 09:35:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[可以同时启用 RDB 和 AOF，RDB 提供定期快照，AOF 提供更高的写操作持久性。Redis 通常在 EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux）中提供，先安装它。如果需要从 RDB 恢复，可以手动关闭 AOF 或清空 AOF 文件。如果需要外部访问 Redis，需要在防火墙中开放端口（默认端口为 6379）。重启服务器后检查 Redis 服务状态，确保其已启动。AOF 可以记录每个写操作，提供更高的数据持久性。快照生成后，可以在配置文件中指定的目录下找到。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python request库简介与操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/123922675</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/123922675</guid><author>python36</author><pubDate>Thu, 16 Jan 2025 09:22:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[翻译过来就是：Requests 是为人类写的一个优雅而简单的 Python HTTP 库。这个介绍很直白了，让我们先来感受一下 Requests 的威力。# 发送请求# 处理响应# 输出结果200# 发送请求# 处理响应# 输出结果200从感官上就能看出来，使用 urllib 在 URL 、参数等方面会复杂一些。这只是冰山一角，实际使用中 Requests 还有好多方面超越 urllib ，它并不是浪得虚名，接下来的学习中你就会感受到。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MySQL常见优化手段]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/140708951</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/140708951</guid><author>python36</author><pubDate>Fri, 26 Jul 2024 10:31:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[例如，RAID 10 结合了 RAID 1 和 RAID 0 的优点，既提供数据冗余又提高读写性能。例如，定期进行数据库备份，确保数据安全，并进行恢复演练，验证备份的可靠性。例如，较大的日志文件减少了日志文件切换的频率，从而提高了写入性能。例如，PMM 提供了丰富的监控功能，可以帮助发现和解决性能瓶颈。例如，上述查询使用 JOIN 代替子查询，可以提高执行效率。例如，更多的内存允许更大的缓冲池和缓存，提高查询性能。例如，限制返回数据量可以减少全表扫描，提高查询效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[asyncio.run asyncio.run_coroutine_threadsafe loop.run_until_complete create_task的区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/133188541</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/133188541</guid><author>python36</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 22:26:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[是 Python asyncio 中用于管理协程的不同方法，它们在协程的执行和管理方式上有一些区别。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python常用库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124154266</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124154266</guid><author>python36</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2022 18:03:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。

万丈高楼平地起，Python这座大厦能够如此强大，就是拥有强大的成千上万的库的支持，无数牛逼的轮子在支持这座大厦，今天我们来一起梳理一下，俯瞰整个Python宝库。







Python大厦的底层基建

环境管理

管理 Python 版本和环境的工具


	p：非常简单的交互式 pyth]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis基础教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124154196</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124154196</guid><author>python36</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2022 17:58:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天我们来分享 Redis 相关的知识，文章有点长，一定要看到最后呦！

前言

Redis 在当今的计算机行业，可以说是使用的最为广泛的内存数据库，几乎所有的后端技术面试都会涉及到 Redis 相关的知识，正所谓知己知彼，百战百胜。今天咱们就来盘一盘 Redis，从基础面试题到各种特性、功能，做一次一网打尽式的服务！



什么是 Redis

Redis 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。通常建议在 Linux 上运行，它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anaconda介绍、安装及使用保姆级教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124154034</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124154034</guid><author>python36</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2022 17:55:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。

此外，Python的强大之处在于它的应用领域范围之广，遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。实现其强大功能的前提，就是Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。然而，正是由]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 岛屿问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124148947</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124148947</guid><author>python36</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2022 15:17:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[import numpy as np
import pandas as pd
# from pydantic
nums = [
  [1, 1, 0, 0, 0],
  [0, 1, 0, 0, 1],
  [0, 0, 0, 1, 1],
  [0, 0, 0, 0, 0],
  [0, 0, 0, 0, 1]
]

class Solution(object):
    def numIslands(self, grid):
        row = len(grid)
        if row.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[echart柱状图、电池图、3D柱图、3D圆柱图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124023106</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124023106</guid><author>python36</author><pubDate>Thu, 07 Apr 2022 18:19:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[电池图




let backgroundColor = 'rgba(0,0,0,1)';
let chartdata = [
    [111, 222, 333, 444],
    ['石油', '煤矿', '汽油', '电力'],
];

var getmydmc = chartdata[1]; //数据点名称
var getmyd = chartdata[0]; //收入金额
var getmydzd = [];

let big = 0;
getmyd.forEach((el) =&gt; {]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度解析推荐系统的算法原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124005438</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/124005438</guid><author>python36</author><pubDate>Thu, 07 Apr 2022 09:20:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、推荐系统介绍



一句话介绍推荐系统的作用：高效地达成用户与意向对象的匹配。



1.1 推荐系统的应用

推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上，高效地为用户提供个性化的决策支持和信息服务，以提高用户体验及商业效益。常见的推荐应用场景如：


	资讯类：今日头条、腾讯公众号等新闻、广告、文章等内容推荐；
	
	
	电商类：淘宝、京东、拼多多、亚马逊等商品推荐；
	
	
	娱乐类：抖音、快手、爱奇艺等视频推荐；
	
	
	生活服务类：美团、大众点评、携程等吃喝玩乐推荐；
	
	
	社交类：微信、陌陌..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python collections 模块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/123985615</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/python36/article/details/123985615</guid><author>python36</author><pubDate>Wed, 06 Apr 2022 11:21:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.简介

collections 是 python 的内置模块，提供了很多方便且高性能的关于集合的操作，掌握这些知识有助于提高代码的性能和可读性。

2.常用功能

2.1 namedtuple 功能详解

namedtuple() 返回一个新的元组子类，且规定了元组的元素的个数，同时除了使用下标获取元素之外，还可以通过属性直接获取。


from collections import namedtuple
User = namedtuple("User",["name", "age", "weight"]]></description><category></category></item></channel></rss>