listxx.count(x) # 返回x在列表中出现的次数 listxx.sort() #对列表中的元素排序，改变列表本身，返回值为None或 error，不返回新的list，默认升序，从小到大 listxx.sort(reverse=True) # 排序，降序，从大到小 listxx.reverse() # 反转列表，头变尾，尾变头 del listxx[1:3] Thread(target=consumer_b) p.start() c.start() if __name__ == "__main__": main() 上面的代码就是实现生产者和消费者模型的一个比较简单的例子。 在并发编程中，使用生产者和消费之模式可以解决绝大多数的并发问 题 如果生产者处理的速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就 必须等消费者处理完，才能继续生产数据。 *")]) if not file_path: print("未选择文件") else: print(file_path) ★第xx章、常用基础算法 ★排序算法 ★冒泡排序法 def bubble_sort(listn): # listn为可 变参数 for i in range(len(listn) -1):

spec: capacity: #此PV的容量 storage: 10Gi volumeMode: Filesystem #卷模型，指定此卷是文件系统还是裸格式的块 设备，默认为文件系统 accessModes: #访问模式 - ReadWriteMany spec: capacity: #此PV的容量 storage: 10Gi volumeMode: Filesystem #卷模型，指定此卷是文件系统还是裸格式的块 设备，默认为文件系统 accessModes: #访问模式 - ReadWriteMany 程。这样做非常 适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组 件信息的HTTP接口被叫做exporter Promethus特点： 支持多维数据模型：由度量名和键值对组成的时间序列数据 内置时间序列数据库TSDB 支持PromQL查询语言，可以完成非常复杂的查询和分析，对图表展示和告警 非常有意义 支持HTTP的Pull方式采集时间序列数据