ワークノートのPython応用技術

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python socketプログラミングの詳細
ネットワーク上の2つのプログラムは、1つの双方向の通信接続によってデータの交換を実現し、この接続の一端は1つのsocketと呼ばれ、ネットワーク通信接続を確立するには少なくとも1対のポート番号(socket)が必要である.
Socketの本質はプログラミングインターフェース(API)であり、TCP/IPのパッケージに対して、TCP/IPもプログラマーがネットワーク開発に使用できるインターフェースを提供しなければならない.これがSocketプログラミングインターフェースである.
HTTPは乗用車であり、パッケージまたは表示データの具体的な形式を提供している.Socketはエンジンで、ネットワーク通信の能力を提供しています.
 
Pythonリモートlinux実行コマンド
Linuxは、POSIXおよびUNIXベースのマルチユーザ、マルチタスク、マルチスレッドおよびマルチCPUをサポートするオペレーティングシステムです.
Linuxは、主要なUNIXツールソフトウェア、アプリケーション、およびネットワークプロトコルを実行できます.32ビットと64ビットのハードウェアをサポートし、Unixのネットワークを核心とする設計思想を継承し、性能が安定したマルチユーザネットワークオペレーティングシステムである. 
 
Pythonのログ処理(loggingモジュール)
loggingモジュールはPythonに内蔵された標準モジュールで、主に実行ログの出力に用いられ、出力ログの等級、ログ保存経路、ログファイルのロールバックなどを設定することができ、printに比べて以下の利点を備えている.
  • は、異なるログ・レベルを設定することによって、releaseバージョンで重要な情報のみを出力し、大量のデバッグ情報を表示する必要はありません.
  • printはすべての情報を標準出力に出力し、開発者が標準出力から他のデータを表示することに深刻な影響を及ぼし、loggingは開発者が情報をどこに出力するか、どのように出力するかを決定することができる.

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    python oracleデータベースの操作学習
    Oracleデータベース、Oracle RDBMSとも呼ばれ、Oracleと略称されます.甲骨文会社の関係データベース管理システムであり、システムは現在世界で流行している関係データベース管理システムである.
    Oracleシステムは移植性がよく、使用が便利で、機能が強く、各種の大、中、小、マイクロマシン環境に適しています.効率的で信頼性が高く、スループットの高いデータベース・ソリューションです.
     
    python hbaseデータの処理
    HBAse–Hadoop Databaseは、高信頼性、高性能、列向け、伸縮性のある分散型ストレージデータベースであり、HBAse技術を利用して安価なPCサーバ上に大規模な構造化ストレージクラスタを構築することができる.
    HBAseは、Googleの大きなテーブル設計に似たデータモデルで、大量の構造化データに迅速かつランダムにアクセスできます.
    HBAseはHadoopのファイルシステム(HDFS)が提供するフォールトトレランス能力を利用し、Hadoopの生態系であり、データに対するランダムなリアルタイム読み取り/書き込みアクセスを提供し、Hadoopファイルシステムの一部である.
     
    pythonを使用してphoenixを接続するいくつかの方法
  • queryserver(python)を先に起動する必要があります queryserver.py start)は、hbase-site.xmlでzookeeperの接続アドレスを指定します.そうしないと、デフォルトの接続はローカル2181ポート
    • です.
     
    Python Elasticsearch api
    Elasticsearchは、全文検索エンジンApache Lucene(TM)に基づいた検索エンジンである分散型拡張可能なリアルタイム検索と分析エンジンです.
    ElasticsearchはLuceneほど簡単ではありません.全文検索機能だけでなく、以下の作業もできます.
  • は、分散されたリアルタイムファイルストレージを格納し、各フィールドをインデックスに組み込み、検索できるようにします.
  • リアルタイム分析の分散検索エンジン.
  • は、PBレベルの構造化データまたは非構造化データを処理するために、100台以上のサーバに拡張することができる.
  •  Luceneクエリ構文の詳細
    • python-threadingマルチスレッドまとめ
    threadingは、アプリケーションで動作する最小ユニットであるスレッド関連の操作を提供するために使用されます.
    threadingモジュールが提供するクラス:  
  • Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.

    • threadingモジュールが提供する一般的な方法:
  • threading.currentThread():現在のスレッド変数を返します. 
  • threading.enumerate():実行中のスレッドを含むlistを返します.
  • threading.activeCount():実行中のスレッド数を返します.len(threading.enumerate()と同じ結果になります.

    • threadingモジュールが提供する定数:
  • threading.TIMEOUT_MAX threadingグローバルタイムアウト時間を設定します.

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    python+requestsインタフェース自動化テストフレームワークインスタンス詳細チュートリアル
    RequestsはPython言語で作成され、urllibに基づいてApache 2 Licensedオープンソースプロトコルを採用したHTTPライブラリです.
    それはurllibよりもっと便利で、私たちの大量の仕事を節約することができて、HTTPのテストの需要を完全に満たして、更に重要な点はPython 3をサポートすることです.
     
    python Excelファイルの読み書き--xlrdモジュールで読み込み、xlwtモジュールで書き込み
    Pythonがexcelのセルの内容を読み込むには、次の5つのタイプがあります.
    　　ctype :　　 0 empty,　　1 string, 　　2 number, 　　3 date, 　　4 boolean, 　　5 error

     
    Python標準ライブラリのcsv(1)
    1.Pythonはcsvファイルのcsv.writer()を処理する
    2.Pythonはcsvファイルのcsv.reader()を処理する
    3.Python csvファイルを処理するcsv.DictWriter()
    4.Pythonはcsvファイルのcsv.DictReader()を処理する
     
    PythonでのXML RPCの使用(入門)
    XML-RPCのフルネームはXML Remote Procedure Call、すなわちXMLリモートメソッド呼び出しである.これは、異なるオペレーティングシステム、異なる環境で実行できるプログラムであり、インターネットプロセス呼び出しに基づく仕様と一連の実装を実現します.
    このようなリモートプロシージャ呼び出しは、httpを伝送プロトコルとして使用し、XMLを伝送情報の符号化フォーマットとして使用する.Xml-rpcの定義はできるだけ簡単に保たれているが,複雑なデータ構造を転送,処理,返却することができる.簡単な理解は、データをxmlフォーマットとして定義し、httpプロトコルを介してリモート転送することです.
     
    python__上級:@修飾器(装飾器)の理解
    装飾器は本質的にPython関数であり、他の関数がコードの変動を必要とせずに追加機能を追加することができる.
    アクセサリーの役割は、既存のオブジェクトに追加の機能を追加することです.
     
     JPype:pythonでJAVAを呼び出す実装
    JPypeは、pythonコードがJavaコードを容易に呼び出すツールであり、サーバ側プログラミングなどの一部の分野でのpythonの不足を克服しています.
     
    python 3の日付と時刻
    Pythonは、日付と時間をフォーマットするためのtimeモジュールとcalendarモジュールを提供しています.
    時間間隔は秒単位の浮動小数点数です.
    各タイムスタンプは1970年1月1日の真夜中(暦)からどのくらいの時間が経過したかで表される.
     
    Python協程の導入と原理分析
    同時:1つの期間内に、同じcpu上でいくつかのプログラムが実行されますが、任意の時点で1つのプログラムだけがcpu上で実行されます.例えば,1秒でcpuが100プロセスを切り替えると,cpuの同時は100であると考えられる.
    パラレル:任意の時点で、複数のプログラムが同時にcpu上で実行され、複数のcpuと理解され、各cpuは独立して自分のプログラムを実行し、互いに干渉しない.パラレル数とcpu数は一致しています.
     
     
    python sudsを使用してwebserviceインタフェースを呼び出す
    py2: pip install suds
    py3: pip install suds-jurko
     
    -公式文書を参照:https://docs.python.org/3/library/index.html
    シンプルで効率的なログシステム
    More Effective C#:汎用の使用