Python

從事API相關的工作很有挑戰性，在高峰期保持系統的穩定及健壯性就是其中之一，這也是我們在Mailgun做很多壓力測試的原因。這麼久以來，我們已經嘗試了很多種方法，從簡單的ApacheBench到複雜些的自訂測試套。但是本貼講述的，是一種使用python進行“快速粗糙”卻非常靈活的壓力測試的方法。使用python寫HTTP用戶端的時候，我們都很喜歡用 Requests library。這也是我們向我們的API使用者們推薦的。Requests

項目開始時是一個關鍵時刻，選擇會對項目產生長期的影響。有很多關於如何開始使用Django架構的教程，但很少討論如何專業地使用Django，或如何使用行業公認的最佳做法來確保你的項目規模的持續增長。事前的籌劃讓你(和所有同事的生活)在走向將來時更容易。文章結束時，你將有 一個全功能的Django 1.6項目 原始碼受控的所有資源（使用Git或Mercurial） 自動迴歸和單元測試（使用unittest庫）

在熟悉了Qt的QProcess以後，再回頭來看python的subprocess總算不覺得像以前那麼恐怖了。和QProcess一樣，subprocess的目標是啟動一個新的進程並與之進行通訊。subprocess.Popen這個模組主要就提供一個類Popen：class subprocess.Popen( args, bufsize=0, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, preexec_

本文執行個體講述了Python基於scrapy採集資料時使用Proxy 伺服器的方法。分享給大家供大家參考。具體如下：# To authenticate the proxy, #you must set the Proxy-Authorization header. #You *cannot* use the form http://user:pass@proxy:port #in request.meta['proxy']import base64proxy_ip_port = "123.45

很簡單的一個東西，在'\n'、'\r\n'、'\r'3中分行符號之間進行轉換。用法複製代碼 代碼如下:usage: eol_convert.py [-h] [-r] [-m {u,p,w,m,d}] [-k] [-f] filename [filename ...]Convert Line Endingpositional arguments: filename file namesoptional arguments: -h,

Python 的記憶體管理架構（Objects/obmalloc.c）：複製代碼 代碼如下: _____ ______ ______ ________ [ int ] [ dict ] [ list ] ... [ string ] Python core |+3 | | | _______________________________ | | [

當你開始著手部署應用時，最簡單的方式莫過於使用管理員身份重啟my_app或者所有服務，使產品升級至目前的版本。開始的時候一切都很好，但是最終你會發現一旦應用啟動以後，在重啟期間去嘗試串連會得到眾多HTTP 503 錯誤。最後你可能發現Gunicorn和uWSGI可以在不關閉通訊端的情況下重新載入你的應用，這樣在你的應用啟動時，網路請求僅僅是被延時了一點點。只要你的應用不會花費很長時間在啟動上，它就會工作的很好。不幸的是，現有的許多應用可能會花費1分鐘的時間在啟動上，對於等待在通訊端上的連結來說，

本文執行個體講述了scrapy自訂pipeline類實現將採集資料儲存到mongodb的方法。分享給大家供大家參考。具體如下：# Standard Python library imports# 3rd party modulesimport pymongofrom scrapy import logfrom scrapy.conf import settingsfrom scrapy.exceptions import DropItemclass MongoDBPipeline(object)

Protocol 和伺服器一樣，也是通過該類來實現。先看一個簡短的常式：from twisted.internet.protocol import Protocolfrom sys import stdoutclass Echo(Protocol): def dataReceived(self, data): stdout.write(data)在本程式中，只是簡單的將獲得的資料輸出到標準輸出中來顯示,還有很多其他的事件沒有作出任何響應,下面有一個回應其他事件的例子:from

本 說明主題 展示了使用Zato發送AMQP訊息 所 需的內容. Zato 基於Python 的 為 SOA 、 雲 整合 和 後端 服務 的 企業服務匯流排(ESB) 。代碼示範下面是一些需要的代碼: from zato.server.service import Service class MyService(Service): def handle(self): msg = 'My message' conn_name = 'My CRM

幾周前， Elastic Beanstalk聲明在AWS雲中配置和管理Docker容器。在本文中，我們通過一個簡單的註冊表單頁面應用去理解Docker部署過程，該表單使用Elastic Beanstalk Python環境。關於註冊表單應用幾個月之前，我們就已經開發完這個應用並且發表在部落格上。有4部分視頻和一篇文章“Using DynamoDB and SNS with Elastic Beanstalk in any Supported AWS

一個快速的REST例子首先來看些基本知識。如果沒有服務API，Neo4j就不能支援其他語言。該介面提供一組基於JSON訊息格式的RESTful Web服務和一個全面的發現機制。使用中使用這個介面的最快和最容易的方法是通過使用cURL： $ curl http://localhost:7474/db/data/{ "extensions" : { }, "node" : "http://localhost:7474/db/data/node", "node_index" :

好久以來都一直想學習windows中得iocp技術，即非同步通訊，但是經過長時間研究別人的c++版本，發現過於深奧了，有點吃力，不過幸好python中的twisted技術的存在方便了我。 iocp即非同步通訊技術，是windows系統中現在效率最高的一種選擇，非同步通訊顧名思義即與同步通訊相對，我們平時寫的類似socket.connect

OpenCV是應用最被廣泛的的開源視覺庫。他允許你使用很少的代碼來檢測圖片或視頻中的人臉。這裡有一些互連網上的教程來闡述怎麼在OpenCV中使用仿射變換（affine transform）旋轉圖片--他們並沒有處理旋轉一個圖片裡的矩形一般會把矩形的邊角切掉這一問題，所以產生的圖片需要修改。當正確的使用一點代碼時，這是一點瑕疵。 def rotate_about_center(src, angle, scale=1.): w = src.shape[1] h = src.shape[0]

在這個教材中,我們假定你已經安裝了Scrapy。假如你沒有安裝,你可以參考這個安裝指南。我們將會用開放目錄項目(dmoz)作為我們例子去抓取。這個教材將會帶你走過下面這幾個方面: 創造一個新的Scrapy項目 定義您將提取的Item 編寫一個蜘蛛去抓取網站並提取Items。 編寫一個Item

inux開發人員經常使用 Python 完成小塊的工作，因為你可以編寫指令碼的情況很容易。它已經成為完成配置和部署等小任務的一個流行方式。Windows Azure，微軟的雲，也沒有什麼不同。通過 Python SDK 所提供的可用性，Python 成為 Windows Azure 的頭等公民。讓我們看看我們如何能夠使用Python無需其它而只需一個Windows Azure訂閱就可以用編程方式從 vmdepot 部署一個映像到 Windows Azure上。建立一個管理憑證任何與

如何不靠耐心測試通常，我們編寫的軟體會直接與那些我們稱之為“骯髒的”服務互動。通俗地說，服務對我們的應用來說是至關重要的，它們之間的互動是我們設計好的，但這會帶來我們不希望的副作用——就是那些在我們自己測試的時候不希望的功能。比如，可能我們正在寫一個社交軟體並且想測試一下“發布到Facebook的功能”，但是我們不希望每次運行測試集的時候都發布到Facebook上。Python的unittest庫中有一個子包叫unittest.mock——或者你把它聲明成一個依賴，簡化為mock——這個模組提供

Python3，開一個線程，間隔1秒把一個遞增的數字寫入隊列，再開一個線程，從隊列中取出數字並列印到終端#! /usr/bin/env python3import timeimport threadingimport queue# 一個線程，間隔一定的時間，把一個遞增的數字寫入隊列# 生產者class Producer(threading.Thread): def __init__(self, work_queue): super().__init__() # 必須調用 self.

在開始課程之前，我要求學生們填寫一份調查表，這個調查表反映了它們對Python中一些概念的理解情況。一些話題("if/else控制流程" 或者

採用Appium進行自動化的功能性測試最酷的一點是，你可以使用具有最適合你的測試載入器的任何一門語言來寫你的測試代碼。大家選擇最多的一個測試程式設計語言就是Python。