The way of Super God

celery项目结构因为celery是一个单独的应用. 所以他可以在任何地方. 你可以把celery当作一个app 放进你的项目里.我的目录结构是这样的IMCenterinit.pycelery.pycelery_cfg.pytasks.py代码就是参考celery官方教程写的了.celery.py# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom celer

安装pip install supervisor测试是否成功echo_supervisord_conf创建配置文件mkdir -m 755 -p /etc/supervisor/cd /etc/supervisor/mkdir -m 755 conf.decho_supervisord_conf > /etc/supervisor/supervisord.conf目录结构如下:在conf.d目录下创建配置文件celeryd.ini内容如下:[program:celeryd]

OSError: mysql_config not found错误输入 :PATH="$PATH":/usr/local/mysql/bin/mysql_config之后再pip install 就可以了.

给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。你可以假设数组中无重复元素。示例 1:输入: [1,3,5,6], 5输出: 2示例 2:输入: [1,3,5,6], 2输出: 1示例 3:输入: [1,3,5,6], 7输出: 4示例 4:输入: [1,3,5,6], 0输出: 0题解class Solution: def searchInsert(self, num

给定一个未经排序的整数数组，找到最长且连续的的递增序列，并返回该序列的长度。示例 1:输入: [1,3,5,4,7]输出: 3解释: 最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3。尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的，因为5和7在原数组里被4隔开。示例 2:输入: [2,2,2,2,2]输出: 1解释: 最长连续递增序列是 [2], 长度为1。注意：数组长度不会超过10000。题解遍历，用一个变量记录递增的最大值。再用一个变量实时记录递增的情况。

一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的，并且每个数字都在范围0～n-1之内。在范围0～n-1内的n个数字中有且只有一个数字不在该数组中，请找出这个数字。示例 1:输入: [0,1,3]输出: 2示例 2:输入: [0,1,2,3,4,5,6,7,9]输出: 8限制：1 <= 数组长度 <= 10000思路数组 ， 有序 ， 考虑二分查找。复杂度分析：时间复杂度 O(log N)O(logN)： 二分法为对数级别复杂度。空间复杂度 O(1)O(1)

title: 1144.递减元素使数组呈锯齿状categories:leetcodearraytags:leetcodearraycover: ‘http://cnd.nanpy.top/post23.jpg’date: 2020-08-19 16:17:00以输入样例 [9, 6, 1, 6, 2] 为例，检查奇数位置，可以将第一个元素 9 减小到 5，如果检查偶数位置，则需要将两个 6 减小到 0。class Solution: def movesToMakeZig.

deque 介绍Python中的collentions中有一个deque，这个对象类似于list列表，但是使用list存储数据是，按索引访问元素很快，但是插入和删除就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。但是deque是为了实现插入和删除操作的双向列表，适用于队列和栈：from collection import dequeq = deque([]) # 使用deque 必须是可迭代对象dq = deque(range(10), maxlen=10) # 可以通过

简介DRF中的View分成 三个等级，最基本的View，APIView，到GenericAPIView，再到GenericViewSetAPIView 和 Viewset 是 DRF 中引入的视图类，Viewset 对 DRF 自身提供的 APIView 进行了再次封装，而 APIView 是对原生 Django View 的封装，灵活运用 APIView 和 Viewset 可以大幅度提升业务开发效率，且大大提升了代码的可维护性。继承关系View APIView View.

序列化和反序列化序列化，是指将复杂的QuerySet和Model类型转换成Python基本数据类型，从而将这些基本数据类型以JSON的形式响应给客户端。反序列化则和序列化相反，是指将Http请求中传入的JSON数据转换成复杂的数据类型，从而保存在数据库中。在REST Framework中，提供了多个用于序列化操作的类，但常用的也就如下两个：Serializer:进行序列化基本的类；ModelSerializer:继承于Serializer，内部实现了通用的序列化逻辑，其中包含了与Model字段对应

什么是CeleryCelery架构图Producer：调用了Celery提供的API、函数或者装饰器而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者。Celery Beat：任务调度器，Beat进程会读取配置文件的内容，周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。Broker：消息代理，又称消息中间件，接受任务生产者发送过来的任务消息，存进队列再按序分发给任务消费方（通常是消息队列或者数据库）。Celery目前支持RabbitMQ、Redis、MongoDB、Beanstalk、SQLAlch

欢迎大家来看我的博客哦GIL是什么？首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环

pip --default-timeout=100 install 库名称 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

# -*- coding: utf-8 -*-import emailimport imaplibimport base64import refrom openerp import httpimport datetimeimport timeimport jsonfrom email import headerclass Advertisefor(http.Controll...

日志级别NOTSET (0)DEBUG (10)INFO (20)WARNING (30)ERROR (40)CRITICAL (50)logging 输入日志时，会输出>= 设置的日志级别的日志，例如设置为DEBUG，则会输出DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL级别的日志。默认的日志级别为WARNING。Logging流程Logger：日志...

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阿里云服务器自带的是python2.7想安装其他版本的python该怎么办呢?那么开始吧安装依赖包1）首先安装gcc编译器，gcc有些系统版本已经默认安装，通过 gcc --version 查看，没安装的先安装gcc，yum -y install gcc2）安装其它依赖包，（注：不要缺少，否则有可能安装python出错，python3.7.0以下的版本可不装 libffi-dev...