PyConChina2022-杭州-Pants:Python工程化必备构建工具-沈达
Pants: Python工程化 必备构建工具 主讲人: 沈达 – 比图科技数据工程师 Pants 2 https://www.pantsbuild.org 面向任意规模代码仓库的高性能、可扩展、用户友好的构建系统。 由 主要实现 用 定义构建 对 支持最好 Pants 1 诞生于推特 Pants 2 涅槃重生 由Toolchain赞助 人生苦短,我用Python 用户 JupyterLab0 码力 | 9 页 | 975.41 KB | 1 年前3PyConChina2022-上海-在浏览器中运行 Python-韩骏
在浏览器中运行 Python 主讲人: 韩骏 – Code Runner 作者 自我介绍 • 高级软件工程师 @ 微软开发平台事业部 • 《Visual Studio Code 权威指南》作者 • 20 多款 VS Code 插件(比如 Code Runner) • “玩转VS Code”知乎专栏 & 微信公众号 • VS Code 中文社区创始人 • https://github.com/formulahendry/955 https://github.com/microsoft/vscode-python-web-wasm One More Thing! Debug Python in browser? 在浏览器中调试 Python! https://code.visualstudio.com/updates/v1_74#_python-execution-in-the-web • Setting breakpoints0 码力 | 13 页 | 1.79 MB | 1 年前34_杨柳_基于Python构建高稳定可扩展的自动化测试集群
0 码力 | 62 页 | 25.29 MB | 1 年前3PyConChina2022-北京-用Python给Kubernetes写个自定义控制器-张晋涛
用 Python 给 Kubernetes 写个控制器 主讲人: 张晋涛 个人介绍 Apache APISIX PMC Kubernetes Ingress NGINX maintainer Microsoft MVP 『 K8S 生态周报』发起人和维护者 GitHub:tao12345666333 Mail: zhangjintao@apache.org Agenda Agenda Kubernetes 中请求处理流程 什么是准入控制器 用 Python 实现准入控制器 与其他方案对比 Kubernetes 架构 kube-apiserver Kubernetes 集群的核心组件 处理集群内外的所有请求 Kubernetes 请求处理流程 API Handler 匹配处理链路( /apis ) 认证 / 授权 Mutating Validating Admission :可进行验证操作 etcd :持久化 什么是准入控制器 在 Mutating Admission 或 Validating Admission 执行相 关操作的代码逻辑或者组件 (静态)准入控制器: Kubernetes 代码中携带,不可动 态调整的 动态准入控制器:利用 Kubernetes 提供的 MutatingAdmissionWebhook0 码力 | 17 页 | 1.76 MB | 1 年前3Hello 算法 1.1.0 Python版
直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 246 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 12.4 汉诺塔问题 . . . 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试,统计平均效率,而这是不现实的。 另一方面,展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化,算法会表现出不同的效率。例如,在输入 数据量较小时,算法 A 的运行时间比算法 B 短;而在输0 码力 | 364 页 | 18.42 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0 Python版
直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 247 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 12.4 汉诺塔问题 . . . 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试,统计平均效率,而这是不现实的。 另一方面,展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化,算法会表现出不同的效率。例如,在输入 数据量较小时,算法 A 的运行时间比算法 B 短;而在输0 码力 | 362 页 | 17.54 MB | 1 年前3Django 官方教程翻译项目
进阶内容:编写可重用的应用 接下来如何学习? 编写你的第一个 Django 补丁 - 1 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 《Django 官方教程翻译项目》 由 进击的皇虫 使用 书栈(BookStack.CN) 进行 构建,生成于 2018-05-25。 书栈(BookStack.CN) 仅提供文档编写、整理、归类等功能,以及对文档内容的生成和导出工 具。 分享,让知识传承更久远! 感谢知识的创造者,感谢知识的分享者,也感谢每一位阅读到此处的 读者,因为我们都将成为知识的传承者。 致谢 - 2 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 README Django-intro-zh Django 官方教程翻译项目 目前版本:1.11 官方文档目录 中文版文档 翻译进度 我也想一起翻译 这个项目的目的是将 Django read next Django-intro-zh Django 官方教程翻译项目 目前版本:1.11 官方文档目录 README - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 Writing your first patch for Django 中文版文档请到 github page 查看,下方目录在 github page 点击才有效。 初识 Django 快速安装指南0 码力 | 103 页 | 1.86 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b5 Python版
拿到 Offer ,但会引导你探索数据结构与算法的“知 识地图”,带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领,相信 你可以更加自如地应对刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 本书中的代码附有可一键运行的源文件,托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限,可访问 hello‑algo 247 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 12.4 汉诺塔问题 . . . 图 2‑4 递归调用深度 在实际中,编程语言允许的递归深度通常是有限的,过深的递归可能导致栈溢出报错。 2. 尾递归 有趣的是,如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用,则该函数可以被编译器或解释器优化,使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归:当函数返回到上一层级的函数后,需要继续执行代码,因此系统需要保存上一层调用的上下 文。0 码力 | 361 页 | 30.64 MB | 1 年前3Hello 算法 1.2.0 简体中文 Python 版
直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 246 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 12.4 汉诺塔问题 . . . 图 2‑4 递归调用深度 在实际中,编程语言允许的递归深度通常是有限的,过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是,如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用,则该函数可以被编译器或解释器优化,使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归(tail recursion)。 ‧ 普通递归:当函数返回到上一层级的函数后,需要继续执行代码,因此系统需要保存上一层调用的上下 文。0 码力 | 364 页 | 18.43 MB | 10 月前3Hello 算法 1.0.0b4 Python版
接拿到 Offer ,但会引导你探索数据结构与算法的“知 识地图”,带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领,相信 你可以更加自如地应对刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 本书中的代码附有可一键运行的源文件,托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限,可访问 hello‑algo 12.2. 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 12.3. 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 12.4. 汉诺塔问题 . . File: time_complexity.py === def bubble_sort(nums: list[int]) -> int: """ 平方阶(冒泡排序)""" count = 0 # 计数器 # 外循环:未排序区间为 [0, i] for i in range(len(nums) - 1, 0, -1): # 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 for0 码力 | 329 页 | 27.34 MB | 1 年前3
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